MATLAB图形图像 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:苏金明

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2005-11

价格:42.0

装帧:平装

isbn号码:9787121018190

丛书系列:

图书标签:

• CVPR
• MATLAB
• 图形
• 图像处理
• 可视化
• 编程
• 算法
• 工程
• 科学计算
• 数据分析
• 技术

好的，这是一本关于《深度学习理论与实践》的图书简介，内容详实，旨在涵盖深度学习的核心概念、主流模型和实际应用。 --- 深度学习理论与实践 作者： [此处可填入作者名] ISBN： [此处可填入ISBN号] 出版社： [此处可填入出版社名] 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的概念，而是深刻影响着我们生活、工业、科学研究的强大工具。而深度学习，作为当前人工智能领域最炙手可热的分支，正以前所未有的速度和深度，驱动着这场技术革命。 本书《深度学习理论与实践》，旨在为读者构建一个全面、深入且易于上手的深度学习知识体系。我们不仅关注最新的研究进展，更致力于将晦涩的数学原理转化为直观的理解，并结合大量实际代码案例，帮助读者真正掌握从理论到实践的全过程。 本书内容覆盖广泛，结构严谨，层层递进，适合具有一定线性代数、微积分和编程基础（推荐 Python）的读者、在校学生、数据科学家、软件工程师以及希望转型进入人工智能领域的专业人士。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分将带领读者打下坚实的理论基础，这是理解和设计复杂深度学习模型的关键。 第一章：机器学习回顾与深度学习的兴起 传统机器学习的局限性： 简要回顾监督学习、无监督学习的基本范式，并指出特征工程的瓶颈。 人工神经网络的起源与发展： 从感知机到多层网络，探讨激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU系列）的演变及其对梯度传播的影响。 深度学习的驱动力： 讲解大数据、高性能计算（GPU）以及算法创新如何共同促成了深度学习的爆发。 第二章：核心数学工具箱 线性代数基础重述： 向量、矩阵运算在神经网络中的应用（如前向传播的矩阵乘法）。 概率论与统计： 贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在模型优化中的角色。 多元微积分与链式法则： 深入剖析反向传播算法的数学本质，理解偏导数如何指导权重更新。 优化理论导论： 凸优化基础，理解损失函数的几何意义。 第三章：训练神经网络的艺术 损失函数（Loss Functions）： 详述均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）及其在回归和分类任务中的适用性。 优化器（Optimizers）： 从最基础的梯度下降（GD）出发，系统介绍批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变体：动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp 和革命性的 Adam 优化器的工作原理和参数选择。 正则化技术： 探讨 L1/L2 正则化、Dropout 的统计学意义，以及如何有效防止模型过拟合。 超参数调优策略： 网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化简介。 第二部分：经典网络架构与核心模型 本部分聚焦于深度学习领域最具代表性和影响力的网络架构，并提供详细的结构解析和实现细节。 第四章：全连接网络（FCN）与深度前馈网络 网络层级设计： 探讨层数、节点数对模型容量的影响。 残差连接（Residual Connections）： 介绍 ResNet 的核心思想，即如何通过跳跃连接解决深层网络的退化问题。 批标准化（Batch Normalization, BN）： 详细阐述 BN 如何稳定训练过程、加速收敛，并降低对初始化的敏感性。 第五章：卷积神经网络（CNN）的精髓 卷积操作的原理： 详解卷积核、步幅（Stride）、填充（Padding）的机制。 经典 CNN 架构解析： 深入剖析 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 模块）和 ResNet 等里程碑式模型的设计哲学。 目标检测的演进： 从区域提议网络（R-CNN 系列）到一步到位检测器（YOLO, SSD），讲解如何将 CNN 用于定位和识别。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理序列数据： 理解时间步（Time Steps）和序列依赖性。 梯度消失与爆炸问题： 阐述 RNN 在处理长序列时的固有缺陷。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析输入门、遗忘门、输出门等关键结构如何有效地捕获和遗忘长期依赖信息。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍编码器-解码器结构及其在机器翻译中的应用。 第三部分：前沿模型与高级应用 本部分将深入探索当前最热门的深度学习范式，包括注意力机制、生成模型和最新的 Transformer 架构。 第七章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制的引入： 讲解注意力如何赋予模型聚焦于输入序列关键部分的能力。 Self-Attention（自注意力）： 深入理解 Q、K、V（查询、键、值）向量的计算过程。 Transformer 模型的完整结构： 详细解析多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及层归一化（Layer Normalization）的作用。 预训练模型的范式： 介绍 BERT、GPT 等基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）的基本思想和应用。 第八章：生成模型（Generative Models） 变分自编码器（VAE）： 讲解其基于概率图模型的生成思想，以及重参数化技巧（Reparameterization Trick）。 生成对抗网络（GAN）： 深入探讨生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，分析模式崩溃（Mode Collapse）等常见挑战。 扩散模型（Diffusion Models）导论： 介绍现代图像生成技术的基础概念，其噪声添加与去噪过程。 第九章：实践与部署 框架选择与环境配置： 介绍 TensorFlow 和 PyTorch 的核心区别与使用场景。 模型评估指标： 针对不同任务（分类、回归、分割）的综合评估方法。 模型部署基础： 讨论模型量化、剪枝等轻量化技术，以及如何将训练好的模型通过 ONNX 或 TensorFlow Lite 部署到实际应用场景中。 全书特色 1. 理论与代码并重： 每介绍一个核心算法，都会提供清晰的数学推导和基于主流框架（PyTorch/TensorFlow 2.x）的完整可运行代码示例。 2. 案例驱动学习： 涵盖图像识别（CIFAR-10/ImageNet 实践）、自然语言处理（文本分类、命名实体识别）和时间序列预测等多个领域的实战案例。 3. 聚焦可解释性（XAI）： 探讨 LIME、SHAP 等工具，帮助读者理解“黑箱”模型做出决策的原因。 通过系统学习本书，读者将不仅能够熟练运用现有的深度学习工具箱，更能具备独立设计、改进和优化新型神经网络架构的能力，为未来在人工智能领域的深入探索奠定坚实的基础。

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我之所以购买《MATLAB图形图像》这本书，是出于对利用MATLAB进行数据可视化和图像处理的浓厚兴趣。我满心期待地想要从中学习到如何运用MATLAB的强大功能，将复杂的数据转化为清晰、直观的图形，以及如何对数字图像进行各种操作和分析。我希望书中能够详细介绍MATLAB内置的各种绘图函数，例如如何绘制科学研究中常用的线图、散点图、柱状图、饼图，以及如何创建精美的三维曲面图和网格图。同时，我也渴望学习到图像处理方面的知识，比如如何读取、显示、保存图像，如何进行图像增强（如对比度调整、去噪），如何实现图像滤波（如高斯滤波、中值滤波），以及如何进行图像分割和特征提取。我甚至希望能通过这本书，了解如何利用MATLAB构建一些简单的计算机视觉应用。然而，在我深入阅读了这本书的内容之后，我发现它与我最初的预期存在着巨大的差异。这本书并没有像一本技术手册那样，提供大量的代码示例和详细的操作步骤。取而代之的是，它更多地在探讨“图形”和“图像”的本质、它们作为信息载体的角色、以及它们在社会、文化和认知层面的意义。我读到了关于“视觉语言的构成”、“信息可视化中的叙事策略”、“图像的抽象与具象”、“以及算法美学”等章节。这些内容虽然具有一定的理论价值，但并未直接教会我如何在MATLAB中实现具体的图形绘制或图像处理任务。我没有获得关于MATLAB函数使用的具体指导，也没有看到能够让我直接上手的代码。这让我感到有些意外，这本书更像是一本关于“图形与图像的哲学思考”，而非一本“MATLAB图形图像技术实践”的指南。它拓展了我的思维，但并没有直接解决我在技术实践中遇到的问题。

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我购买《MATLAB图形图像》这本书，是希望能够系统地学习如何利用MATLAB进行数据可视化和图像处理。我期待的书中内容，应该包含对MATLAB强大绘图函数族的详细介绍，比如如何绘制各种类型的图表（折线图、散点图、柱状图、饼图等），如何自定义图表的样式（颜色、线型、标记、图例、坐标轴标签等），以及如何创建复杂的二维和三维图形。同时，我也希望它能涵盖图像处理的基础知识，例如图像的读取、显示、保存，以及常见的图像增强、滤波、边缘检测、形态学操作等算法的MATLAB实现。我甚至设想着书中会有关于如何利用MATLAB进行图像分割、特征提取、以及模式识别的介绍，能够帮助我完成一些初步的计算机视觉任务。然而，当我开始阅读这本书，我发现它的内容重点似乎完全不在我所期望的技术操作层面。书中并没有详细讲解MATLAB的各种绘图函数，也几乎没有提供直接的代码示例来演示如何实现具体的图形绘制或图像处理任务。取而代之的是，它深入探讨了“图像”与“现实”的关系，分析了“图形”作为信息载体的抽象化过程，以及“视觉呈现”在科学研究和社会交流中的作用。我读到了一些关于“符号学在数据可视化中的应用”、“图像的叙事性结构”、“计算美学原理”以及“人机交互中的视觉反馈机制”等章节。这些内容虽然具有一定的理论深度和启发性，但对于我希望通过这本书来提升MATLAB技术技能的初衷来说，显得有些“隔靴搔痒”。我感到困惑，因为这本书更像是一本关于“图形与图像的理论探讨”，而非一本“MATLAB图形图像处理的实践指南”。它让我开始从一个更抽象、更哲学的角度去审视图形和图像，但并没有教会我如何用MATLAB去“创造”或“操作”它们。我依然需要寻找其他的书籍或资源，来弥补我在MATLAB技术实践方面的知识空白。

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这本书的标题是《MATLAB图形图像》，但读完后，我发现它似乎在描绘一幅截然不同的画卷。我原本期待的是关于如何运用MATLAB进行数据可视化、图像处理、三维建模，甚至是艺术创作的详尽指南。我设想着书中会充斥着代码示例，讲解各种函数库，例如 `plot`、`imshow`、`imfilter`，以及如何用它们来绘制曲线、显示图像、实现滤波操作，甚至是如何利用 `surf` 和 `mesh` 命令创建复杂的立体模型。我甚至想象它会涉及一些高级主题，比如如何利用GUI设计器构建交互式图形应用，或者如何结合机器学习算法进行图像识别和分析。然而，这本书的内容却似乎聚焦在一些我从未预料到的领域，它更像是一本关于… 怎么说呢？也许是关于一种哲学思辨，探讨图像作为信息载体的本质，以及图形如何承载和传递意义。书中充斥着对视觉符号学、色彩心理学、以及信息论在图形表达中作用的深入剖析。我看到了一些关于叙事性图形设计的案例研究，以及一些关于如何通过图像来影响公众认知的理论探讨。我甚至在其中读到了一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，特别是当这些数据以图形形式呈现时可能引发的问题。我曾以为我会学到如何让我的数据“活”起来，用生动形象的图表来讲述故事，但这本书却让我开始思考，这个“故事”本身是如何被构建的，以及作为“讲故事者”的图形，其内在的逻辑和伦理边界在哪里。它更像是一本理论著作，而非实践手册。我翻阅了目录，看到一些章节标题诸如“意象的生成与消解”、“视觉信息的社会建构”、“算法美学与情感共鸣”，这些都让我感到陌生，与我最初对“MATLAB图形图像”的理解相去甚远。如果我不是带着明确的“学习MATLAB绘图”的目的来阅读，或许我会将其视为一本有趣的、关于视觉文化和信息传播的深刻探讨。但就我而言，我仍然在寻找那个能让我熟练运用MATLAB绘制出令人惊叹的图形的“秘籍”，而这本书，似乎只是在为我描绘了“图”的宏大背景，却鲜有如何“画”的具体指导。这是一种… 令人有些费解的阅读体验。

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我之所以选择《MATLAB图形图像》这本书，是希望能系统地学习如何在MATLAB中进行数据可视化和图像处理。我原以为书中会详细讲解MATLAB丰富的绘图函数，例如如何用 `plot` 函数绘制各种二维图，如何用 `scatter` 函数创建散点图，如何用 `bar` 函数制作柱状图，以及如何利用 `surf` 和 `mesh` 函数构建三维图形。同时，我也希望能深入了解MATLAB在图像处理方面的能力，学习如何读取、显示、保存图像，如何进行图像增强（如对比度、亮度调整），如何实现图像滤波（如高斯滤波、中值滤波），以及如何进行图像分割、边缘检测等操作。我甚至希望书中能包含一些实际的应用案例，例如如何用MATLAB分析医学影像，如何进行遥感图像处理等。然而，当我翻阅这本书的内容时，我发现它所探讨的重点，与我最初的期望有着显著的偏离。这本书并没有提供大量关于MATLAB具体命令和代码实现的指导，而是更多地聚焦于“图形”和“图像”的理论层面。我读到了一些关于“视觉语言的构成”、“信息可视化的设计原则”、“图像的意义生成”、“以及计算美学”等章节。这些内容虽然具有一定的学术价值，但它们并没有直接教会我如何在MATLAB中操作，也未提供可以直接应用的实例。我并没有从中获得关于如何绘制特定图形或执行特定图像处理任务的技巧。因此，这本书更像是一本关于“图形图像理论与设计的探讨”，而非一本“MATLAB图形图像技术的实践指南”。它为我打开了新的思考维度，但并未解决我在MATLAB技术实践方面的具体问题。

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拿到《MATLAB图形图像》这本书，我的首要目标是掌握如何利用MATLAB有效地进行数据可视化和图像处理。我原本期望书中能够提供详细的、一步步的指导，解释MATLAB各种绘图函数的用法，例如 `plot`、`scatter`、`bar`、`mesh`、`surf` 等，并附带丰富的代码示例，让我能够亲手实践，制作出高质量的图表。同时，我也期待书中能涵盖图像处理的基础知识，包括图像的加载、显示、保存，以及常见的图像增强（如亮度、对比度调整）、滤波（如高斯滤波、Sobel滤波）、边缘检测、图像分割等操作的MATLAB实现方法。我甚至幻想着能够学到如何利用MATLAB进行一些更高级的应用，例如人脸识别、目标检测的基础知识。然而，当我开始研读这本书的内容时，我发现它的侧重点与我的预期大相径庭。书中并没有深入讲解MATLAB的具体函数和代码实现，而是将更多的篇幅用于探讨“图形”和“图像”的哲学内涵、信息传递的机制、以及视觉表达在科学研究和社会文化中的地位。我读到了关于“视觉符号学”、“信息熵与图像压缩”、“计算美学”、“以及信息可视化中的伦理困境”等内容。这些话题虽然引人深思，但与我期望的学习MATLAB技术操作技能的目标之间，存在着明显的鸿沟。我并没有获得直接的代码指导，也未能学会如何熟练运用MATLAB完成具体的图形绘制或图像处理任务。这本书更像是一本关于“图形图像理论的深度剖析”，而非一本“MATLAB图形图像实操指南”。它丰富了我对图形和图像的理解，但并未解决我在技术应用层面上的实际需求。

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我抱着学习MATLAB绘图技巧的愿望，翻开了《MATLAB图形图像》这本书。原本我设想，这本书会像一本详实的工具书，里面充斥着关于 `plot`、`surf`、`imshow` 等各种函数的详细解释，以及大量的代码片段，展示如何绘制出令人惊叹的数据图表和处理各种图像文件。我期待能够学到如何用MATLAB将枯燥的数据转化为直观易懂的图形，如何对照片进行美化和修复，甚至是如何制作一些动态的图形演示。我甚至想象着书中会有专门的章节讲解如何利用MATLAB的GUI工具箱，创建交互式的图形应用，让用户能够直接操作和探索数据。然而，当我深入阅读后，我发现这本书的内容似乎走上了一条完全不同的道路。它并没有直接教授我如何使用MATLAB的具体命令来绘制图形或处理图像，而是更侧重于探讨“图形”和“图像”本身的思想内涵和哲学意义。我读到了一些关于“视觉信息的本质”、“图形符号的社会建构”、“信息可视化中的伦理考量”以及“计算生成艺术的审美维度”等内容。这些话题固然发人深省，但与我期望的学习MATLAB技术操作的目标相去甚远。书中没有给我提供具体的代码示例，也没有详细解释函数的用法。我更像是被引导去思考“什么是好的图形设计”、“图像是如何传递情感和信息的”、“以及我们在处理和展示图像时需要注意什么”。我并没有从书中获得关于MATLAB具体操作技能的提升，反而开始对图形和图像有了更深层次的理解，这是一种意料之外的收获，但也意味着这本书并没有满足我最初的期望。它更像是一本关于“图像理论与哲学”的书，而非一本“MATLAB图形图像技术实践”的书。

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拿到《MATLAB图形图像》这本书，我满心欢喜地以为终于找到了能够帮助我系统学习MATLAB在图形和图像处理方面知识的宝藏。我急切地翻开目录，期待看到诸如“二维图形绘制”、“三维模型构建”、“图像处理基础”、“图像分割与识别”、“GUI设计与应用”等章节。我希望书中能有大量的代码示例，详细解释每一个函数的用法，并且提供各种实际应用的案例，让我能够学以致用，快速掌握MATLAB在数据可视化和图像分析方面的能力。我甚至幻想能够通过这本书，学会如何制作精美的科学图表，如何对医学影像进行分析，或者如何开发一个简单的图像处理工具。然而，当我逐页阅读，并深入理解内容后，我发现这本书似乎偏离了我最初的预期，它并没有像一本技术手册那样，提供直接的操作指导和代码实现。相反，它更多地在探讨“图形”和“图像”本身的概念、意义以及它们在不同领域中的哲学维度。我读到了一些关于“视觉语言的演变”、“信息熵与图像压缩”、“计算美学”等章节，这些内容虽然引人入胜，但与我期望中学习MATLAB具体操作技能的初衷相去甚远。书中并没有深入讲解MATLAB的绘图函数，也鲜有关于图像处理算法的实现细节。它更像是在引导读者思考“什么是图形”、“什么是图像”、“它们如何被理解”、“以及它们如何影响我们的世界”这样宏观的问题。我曾以为这本书会像一个经验丰富的技术导师，手把手教我如何在MATLAB中实现各种图形和图像的处理，但它更像是一位哲学家，引导我思考图形和图像的深层含义。这本书给我带来了全新的视角，让我对“图形”和“图像”有了更广阔的理解，但这并不意味着它解决了我在MATLAB实践中遇到的具体技术难题。我仍然需要去寻找其他更具操作性的资源，来学习如何具体地在MATLAB中进行图形绘制和图像处理。它更像是一本“关于图形图像的思考录”，而非“使用MATLAB处理图形图像的指南”。

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我购买《MATLAB图形图像》这本书，主要是希望能够系统地学习如何利用MATLAB进行数据可视化和图像处理。我原本期待书中能够详细介绍MATLAB丰富的绘图函数，比如如何绘制各种类型的二维和三维图表，如何自定义图表的样式，以及如何实现图像的读取、显示、增强、滤波、分割等操作。我甚至希望书中能提供一些实际的应用案例，帮助我理解如何将这些技术应用于解决实际问题。然而，当我开始阅读这本书的内容时，我发现它与我最初的期望存在着巨大的差异。这本书并没有像一本技术手册那样，提供大量的代码示例和详细的操作步骤。相反，它更多地在探讨“图形”和“图像”本身的概念、意义以及它们在不同领域的哲学维度。我读到了一些关于“视觉语言的本质”、“信息可视化的设计伦理”、“图像的叙事性”、“以及计算美学”等章节。这些内容虽然引人入胜，但与我期望的学习MATLAB具体操作技能的初衷相去甚远。书中并没有深入讲解MATLAB的绘图函数，也鲜有关于图像处理算法的实现细节。它更像是在引导读者思考“什么是图形”、“什么是图像”、“它们如何被理解”、“以及它们如何影响我们的世界”这样宏观的问题。我曾以为这本书会像一个经验丰富的技术导师，手把手教我如何在MATLAB中实现各种图形和图像的处理，但它更像是一位哲学家，引导我思考图形和图像的深层含义。这本书给我带来了全新的视角，让我对“图形”和“图像”有了更广阔的理解，但这并不意味着它解决了我在MATLAB实践中遇到的具体技术难题。我仍然需要去寻找其他更具操作性的资源，来学习如何具体地在MATLAB中进行图形绘制和图像处理。它更像是一本“关于图形图像的思考录”，而非“使用MATLAB处理图形图像的指南”。

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当我拿到《MATLAB图形图像》这本书时，我满怀期待地认为它将是我在MATLAB数据可视化和图像处理领域学习道路上的得力助手。我设想书中会详细介绍MATLAB强大的绘图工具，如如何使用 `plot` 函数绘制各种类型的二维曲线，如何利用 `surf` 和 `mesh` 函数构建精美的三维模型，以及如何通过 `imshow` 函数来处理和显示图像。我渴望看到书中充斥着各种代码示例，帮助我理解函数参数的含义，学习如何自定义图表的颜色、线型、标题、坐标轴等，以及如何实现图像的增强、滤波、分割等基本操作。我甚至期待能学到一些关于如何利用MATLAB设计交互式图形用户界面（GUI）的技巧，从而能够创建更具吸引力和实用性的数据展示应用。然而，随着我对书中内容的深入了解，我发现它与我最初的设想有着截然不同的方向。这本书并没有聚焦于MATLAB的具体技术操作，而是将更多的笔墨放在了对“图形”和“图像”本身概念的哲学探讨上。我读到了关于“视觉信息的本质”、“图像作为知识载体”、“图形的抽象化过程”、“以及信息设计中的叙事性”等章节。这些内容虽然深刻且具有启发性，但它们并没有提供我所需要的具体技术指导，也未能教会我如何实际运用MATLAB来完成图形绘制或图像处理任务。我没有从中找到关于MATLAB函数如何使用的详细解释，也没有看到能够让我直接复制粘贴并运行的代码。因此，这本书对我而言，更像是一本“关于图形与图像的思想解读”，而非一本“MATLAB图形图像的技术实践手册”。它拓宽了我的视野，但并未满足我学习MATLAB技术操作技能的直接需求。

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抱着对MATLAB强大数据可视化和图像处理能力的憧憬，我入手了《MATLAB图形图像》这本书。我曾设想，书中会详细介绍各种绘图函数，如 `plot`、`scatter`、`surf`、`mesh` 等，并配以详尽的代码示例，让我能够轻松掌握绘制各种科学图表和三维模型的方法。我也期待书中能覆盖图像处理的基础知识，包括图像的读取、显示、增强、滤波、分割等，并能提供实际操作的指导，让我能运用MATLAB完成诸如图像去噪、边缘检测等任务。我甚至幻想着能够通过这本书，学习如何构建简单的交互式图形应用，实现更高级的数据分析和可视化。然而，在深入阅读了这本书的内容后，我发现它所呈现的，与我最初的期望有着天壤之别。这本书并没有专注于MATLAB的具体操作技巧，而是将重心放在了对“图形”和“图像”概念本身的哲学思辨上。我读到了关于“视觉信息的传递机制”、“图形符号的意义演变”、“信息可视化中的美学原则”、“以及计算生成艺术的理论探索”等章节。这些内容虽然具有一定的理论深度，但并未提供我所期望的直接技术指导，也未包含可以直接上手的代码示例。我并未从中学习到如何熟练运用MATLAB绘制出我想要的图形，也未能掌握如何实现特定的图像处理功能。因此，这本书对我而言，更像是一本“关于图形图像的哲学导论”，而非一本“MATLAB图形图像的技术实践手册”。它拓宽了我的视野，但并未满足我学习MATLAB技术操作的直接需求。

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