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出版者:东北财经大学出版社

作者:李强

出品人:

页数:472 页

译者:

出版时间:2000-12

价格:38.0

装帧:平装

isbn号码:9787810059497

丛书系列:

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市场营销学教程：探索商业世界的底层逻辑与实践路径 书籍名称： 市场营销学教程（此为您的书名，但以下内容将描述一本不包含此书内容的、专注于其他领域的专业书籍） 拟定书名： 《深度学习与神经网络原理：从基础理论到前沿应用》 --- 书籍简介 引言：开启智能时代的关键钥匙 在信息爆炸与数据驱动的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻重塑我们生活、工作乃至整个产业格局的核心驱动力。《深度学习与神经网络原理：从基础理论到前沿应用》旨在为有志于深入理解和掌握现代人工智能核心技术的研究人员、工程师、数据科学家以及高阶学生，提供一本既严谨扎实又兼具前沿视野的权威教材。本书将带领读者穿越复杂的数学迷雾，直抵驱动当今最尖端AI系统的核心机制——深度神经网络。 本书的独特之处在于其结构化的知识体系构建，它不满足于停留在表层的概念介绍，而是致力于揭示算法背后的数学原理、计算范式以及工程实现细节。我们相信，真正的创新来源于对底层逻辑的深刻洞察。 第一部分：奠基——传统神经网络与优化基础 本部分将为读者建立坚实的理论基石，回顾并深入探讨构成现代深度学习系统的所有基本构件。 第一章：神经元模型与感知机回顾 我们将从生物神经元的工作机制出发，引出人工神经元的数学模型。重点剖析感知机（Perceptron）的局限性，并引入激活函数（如Sigmoid、ReLU及其变体）的选择标准及其对网络非线性能力的影响。这一章强调激活函数如何赋予网络拟合复杂函数的能力。 第二章：前馈网络（FNN）的构建与核心算法 详细介绍多层感知机（MLP）的结构，包括隐藏层的设计原则。核心内容将聚焦于反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，揭示误差是如何高效地通过网络层层传递并用于梯度计算的。我们将用清晰的矩阵运算来阐述这一过程，避免模糊的描述。 第三章：优化算法的演进与精要 训练神经网络本质上是一个复杂的非凸优化问题。本章将系统梳理经典的优化方法，如梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）及其变种。重点深入讲解动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam）的工作原理、收敛速度的理论分析以及它们在不同规模数据集上的适用性比较。如何设置和调整学习率（Learning Rate Scheduling）将被视为关键实践点进行探讨。 第二部分：核心——深度学习模型的革命性结构 在掌握了基础优化和前馈网络之后，本书将进入深度学习的核心领域，剖析那些彻底改变了计算机视觉和自然语言处理领域的革命性架构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度解构 CNN是图像处理的基石。本章将从二维卷积操作的数学定义入手，详细阐述卷积层、池化层（Pooling）和全连接层的功能与作用。我们会深入探讨现代CNN架构的精髓，包括残差连接（ResNet）如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，Inception模块的空间多尺度处理思想，以及批归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程。内容将涵盖经典VGG、GoogLeNet到现代EfficientNet的设计哲学。 第五章：循环神经网络（RNN）的时序建模 针对序列数据的处理，本章系统介绍RNN的基础结构，包括其时间展开图。重点分析标准RNN在长距离依赖问题上的固有缺陷。随后，我们将详尽解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门），阐明它们如何精确控制信息流的存储与遗忘，从而有效捕获时间序列中的长期依赖关系。 第六章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是当前序列建模领域最关键的突破。本章首先阐述自注意力（Self-Attention）的计算过程，解释它如何允许模型在处理序列元素时动态地分配权重。随后，我们将全面剖析Transformer模型，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）的重要性，揭示其如何彻底取代RNN/LSTM成为现代NLP的主流范式。 第三部分：前沿与实践——高级主题与应用落地 最后一部分将拓展读者的视野，探讨当前深度学习领域的热点研究方向，并提供必要的工程实践指导。 第七章：生成模型的高级形态 本章聚焦于如何让网络“创造”新的数据。我们将深入研究生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，详细分析判别器与生成器的训练策略，并探讨其变体如DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）如何解决训练不稳定的问题。此外，也将引入变分自编码器（VAEs）的概率建模思想。 第八章：模型训练的工程挑战与技巧 理论知识必须与工程实践相结合。本章讨论在实际项目中遇到的关键挑战，包括过拟合与欠拟合的诊断、正则化技术（如Dropout、L1/L2）的精确应用、超参数的系统化搜索策略（如网格搜索、贝叶斯优化）。此外，还将覆盖迁移学习（Transfer Learning）的有效范式，以及如何利用预训练模型加速新任务的开发。 第九章：可解释性AI（XAI）与模型鲁棒性 随着模型在关键决策中的应用日益增多，理解“为什么”变得至关重要。本章介绍理解深度模型内部决策过程的方法，如梯度可视化（Saliency Maps）、CAM（Class Activation Mapping）等技术。同时，探讨模型面对对抗样本（Adversarial Examples）时的脆弱性，以及提升模型鲁棒性的防御策略。 总结 本书不仅是一本教科书，更是一份通往人工智能核心技术殿堂的路线图。它要求读者具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础，并鼓励读者动手实现书中的核心算法。通过对理论的精深钻研和对前沿架构的深入剖析，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的深度学习系统，为未来的人工智能研究与应用打下无懈可击的专业基础。

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这本书最大的魅力在于它能够点燃我对营销的兴趣，并让我看到营销在现实世界中的强大力量。在阅读之前，我对营销的认知可能还停留在广告和销售的层面，但通过这本书，我才意识到营销是一个更加宏观、更加系统、更加注重用户体验和品牌价值的领域。作者通过大量的真实案例，向我展示了那些成功的营销活动是如何洞察消费者需求，如何构建品牌故事，如何通过多渠道触达用户，并最终实现商业目标的。我尤其喜欢书中对“营销伦理”和“社会责任营销”的探讨，这让我意识到，作为一名未来的营销从业者，不仅要追求商业上的成功，更要肩负起相应的社会责任。这种教育理念，让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更是一本关于商业智慧和人生态度的启迪之书。我常常会在阅读完某个章节后，主动去搜索书中提到的品牌，进一步了解它们的发展历程和营销策略，这种由学习引发的持续探索，是我在这本书中最大的收获。

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我在阅读过程中，最感到惊喜的是这本书能够将抽象的营销理论与现实生活中的消费行为紧密地联系起来。作者非常擅长用生活化的语言和生动形象的比喻来解释复杂的营销概念，使得学习过程充满趣味性。例如，在讲解“营销组合（4Ps）”时，作者并非简单地列出产品、价格、渠道、促销这四个要素，而是通过分析一个我们生活中再熟悉不过的商品，比如一部新上市的手机，来剖析这四个要素是如何协同作用，最终构成完整的营销策略的。这种“由浅入深，由近及远”的教学方式，让我感觉营销学离我并不遥远，也更加容易理解和记忆。我发现，在阅读这本书的过程中，我开始不自觉地用营销学的视角去观察周围的世界，去分析各种商业广告和品牌活动，这极大地提升了我对营销的感知力和理解力。这种潜移默化的学习过程，比死记硬背理论更加有效和持久。

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这本书的逻辑结构非常清晰，章节之间的过渡自然流畅，层层递进，构建了一个完整的营销知识体系。从宏观的市场环境分析，到微观的产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略，再到最终的营销效果评估，每一步都衔接得非常紧密，让人能够清晰地把握营销的全局。我尤其喜欢作者在每一章节末尾设置的“思考与实践”环节，这些问题引导性很强，能够帮助我巩固所学知识，并将其运用到实际的分析和解决问题中。例如，在学习了“消费者行为学”之后，书中提出的问题会让我去分析自己为什么会购买某个产品，背后的心理动机是什么，这比单纯记忆理论更能加深理解。而且，书中的插图和图表也非常精炼，能够以直观的方式呈现复杂的概念和数据，例如在解释“SWOT分析”时，一个清晰的矩阵图比冗长的文字描述更能让我快速掌握核心要点。这种结构化的知识体系，让我在复习的时候也感到得心应手，能够快速定位需要巩固的部分。

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这本书的包装真的非常令人惊喜，完全颠覆了我对教材一贯的刻板印象。拿到手的时候，首先映入眼帘的是那沉甸甸的质感，封面采用了一种哑光的材质，摸起来温润而有韧性，不是那种廉价的塑料感。封面的设计也很有巧思，不是那种堆砌概念的插画，而是运用了抽象的几何图形和柔和的色彩搭配，给人一种专业又不失艺术感的感觉。打开书的第一页，纸张的厚度和光滑度都恰到好处，没有荧光剂那种刺眼的感觉，印刷的字迹清晰锐利，即使在灯光下也不会反光刺眼。排版方面，字号大小适中，行间距也很舒适，阅读起来丝毫不会感到疲劳。而且，这本书的装订也非常牢固，不像有些书那样翻几下就散架，可以放心地在图书馆或者咖啡馆里翻阅，不必担心它会“散架”而显得狼狈。我尤其喜欢它在细节处理上的用心，比如每章的开头都有一段引人入胜的案例分析，能够迅速将我带入营销的实际场景中，而不是枯燥地背诵理论。而且，页眉的设计也很人性化，清晰地标注了章节名称和页码，方便查找和复习。总而言之，从书籍的外观到内在的细节，都透露着一种对知识和读者的尊重，让人在翻阅它的时候，本身就是一种享受。

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这本书给我带来的最大感受是，它不仅仅是关于“营销”这个学科的知识传授，更是一次关于“如何理解消费者、如何与消费者沟通、如何创造价值”的思维模式重塑。作者在书中花费了大量的篇幅来探讨“用户思维”，强调了在一切营销活动中，都应该以消费者为中心，去理解他们的需求、痛点和偏好。我尤其喜欢书中对“用户体验设计”和“客户旅程分析”的详细阐述，这让我深刻理解了，好的营销不仅仅是销售产品，更是为消费者提供卓越的体验，并与他们建立长期的情感连接。书中的案例分析也非常接地气，涵盖了从传统的零售业到新兴的互联网行业，从B2C到B2B的各种场景，让我能够清晰地看到营销理念在不同行业和领域中的具体应用。而且，这本书的观点非常前瞻，它不仅讲解了当下的营销趋势，也对未来营销的发展方向进行了预测，为我提供了宝贵的参考。总而言之，这是一本能够激发我思考、拓展我视野、并赋予我解决实际营销问题的能力的书籍。

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我特别欣赏这本书在案例选择上的独到之处。它并没有仅仅堆砌那些耳熟能详的国际大牌案例，而是将目光投向了国内市场，选取了许多我们身边就能接触到的本土品牌。这使得营销理论的学习不再是“纸上谈兵”，而是与我们的生活息息相关。例如，在探讨“品牌定位”时，作者详细分析了几个在国内发展迅速的网红品牌，从它们是如何在竞争激烈的市场中找到自己的独特卖点，如何通过内容营销和社群运营吸引年轻消费者的，都进行了深入的剖析。这些案例具有很强的现实指导意义，让我能够更直观地理解理论的运用。更重要的是，书中并没有简单地罗列成功案例，而是对失败的营销活动也进行了客观的审视和反思，分析其失败的原因，并从中提炼出宝贵的经验教训。这让我的学习过程更加全面和辩证，明白营销不仅仅是关于成功的策略，更是关于如何规避风险和不断学习。这种深入的案例分析，也让我开始重新审视自己周围的消费行为，发现许多背后都蕴含着精妙的营销策略，极大地提升了我的洞察力。

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坦白说，我一开始对一本“教程”类的书籍并没有抱有多大的期望，以为会是枯燥乏味的理论堆砌。但这本书完全打破了我的刻板印象，它就像一位经验丰富、循循善诱的导师，用一种非常友好和人性化的方式引导我进入营销的世界。书中的语言，虽然专业，但绝不晦涩，而且充满了生活化的例子，让我感觉像是听一位朋友在分享他的营销心得。例如，在讲到“客户关系管理”时，作者没有直接引用晦涩的学术定义，而是通过描述一个熟悉的咖啡店如何通过会员积分和个性化推荐来维系客户的例子，让我瞬间理解了CRM的核心价值。这种将理论与实践无缝衔接的能力，是这本书最让我赞赏的地方。我尤其喜欢它在讲解一些复杂概念时，会提供多种不同的视角来解读，并且鼓励读者去思考，去形成自己的见解。这种学习方式，不仅教会了我知识，更重要的是，培养了我独立思考和解决问题的能力，这对于未来的职业发展至关重要。

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这本书的互动性和参与感非常强，不像很多教材那样只是单向的信息灌输。作者通过设置各种开放性的问题、引导性的案例分析和情景模拟，鼓励读者积极思考，并将所学知识运用到实际的营销问题解决中。我特别喜欢书中的“挑战你的思维”环节，里面提出的很多问题都非常具有启发性，需要我运用营销学的原理去分析和解答。例如，在学习了“品牌生命周期”后，书中会让我去分析一个具体品牌的当前阶段，并预测其未来的发展趋势，这大大提升了我的分析能力。而且，这本书还推荐了一些相关的阅读材料和在线资源，鼓励读者进行更深入的探索，这种开放式的学习模式，让我在掌握基本知识的同时，也能够不断拓展自己的视野。我经常会根据书中的推荐，去阅读一些行业报告和营销博客，进一步加深对营销的理解，这种自主学习的动力，正是这本书带给我的最大价值。

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在阅读过程中，我发现这本书的语言风格非常独特，既保持了学术的严谨性，又融入了非常贴近实际的案例和生动的比喻，使得原本可能晦涩难懂的营销理论变得鲜活易懂。作者并没有选择使用那种板着脸、摆出架势的讲授方式，而是像一位经验丰富的行业前辈，娓娓道来，分享着自己的见解和经验。例如，在讲解“目标市场细分”这一概念时，作者并没有直接抛出一堆定义和模型，而是先从一个我们生活中常见的例子入手，比如某个品牌的耳机是如何针对不同用户群体设计营销策略的，然后逐步引导我们理解为什么需要细分，以及如何进行有效的细分。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习营销不再是一件苦差事，而是一个探索和发现的过程。书中穿插的案例，都不是那种流于表面的泛泛而谈，而是深入到具体的操作层面，分析了品牌的成功之处和可能存在的不足，并且引导读者思考“如果是我，我会怎么做？”这种互动式的学习体验，极大地激发了我对营销的热情和思考能力。有时候，我会因为书中某个观点而停下来，反复咀嚼，甚至会拿出笔记本，将自己的想法和感悟记录下来，这在以往的学习过程中是很少见的。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，它并没有停留在对基础概念的简单介绍，而是对营销的各个方面进行了深入的剖析，并且还触及了一些前沿的营销趋势，例如数字营销、内容营销、社交媒体营销等。在讲解这些内容时，作者不仅仅停留在理论层面，而是结合了大量最新的行业数据和案例，让我能够充分了解这些趋势在实际应用中的效果和挑战。我尤其喜欢它对“数据分析在营销中的应用”这一部分的阐述，它详细讲解了如何利用数据来驱动营销决策，如何进行用户画像和行为分析，以及如何衡量营销活动的效果。这些内容对于我理解现代营销的精髓至关重要。而且，这本书的写作风格非常注重逻辑性和条理性，使得复杂的概念也变得易于理解。即使是初学者，也能通过这本书建立起对营销一个完整和系统的认知体系。我经常会回过头来复习某些章节，每次都能有新的收获和感悟，这充分说明了这本书的价值和深度。

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