C语言程序设计实验与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:张宝森 编

出品人:

页数:137

译者:

出版时间:2005-3

价格:12.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030148827

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 实验
• 实训
• 编程入门
• 计算机基础
• 高等教育
• 教材
• 代码示例
• 算法

好的，这是一份针对一本名为《C语言程序设计实验与实训》的图书，但内容完全独立、不涉及该书主题的详细图书简介。 --- 书名：深度学习：从理论基础到前沿应用 作者：张 伟, 李 娜 出版社：科技前沿出版社 ISBN：978-7-123456-78-9 图书简介 在这个数据爆炸的时代，人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷各行各业。在这场变革中，深度学习无疑是驱动核心引擎。本书《深度学习：从理论基础到前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且系统化的知识体系，带领读者跨越理论的藩篱，直抵实践的前沿。它并非一本面向初学者的入门读物，而是一部旨在帮助具备一定数学和编程基础的读者，深入理解并掌握现代深度学习技术的专业参考手册与实践指南。 本书的结构与内容概述 本书内容结构严谨，分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够构建起坚实的理论框架并掌握实用的工程技能。 第一部分：深度学习的数学与理论基石 本部分是全书的理论核心，重点在于构建理解复杂神经网络所需的数学直觉和理论深度。我们不回避关键的数学细节，而是通过清晰的解释和直观的例子来阐述它们在深度学习中的作用。 线性代数与优化理论回顾： 详细梳理了矩阵分解、特征值、奇异值分解（SVD）在表示学习中的应用。重点讲解了梯度下降及其变种（SGD、Adam、RMSProp）的收敛性和收敛速度分析。探讨了凸优化与非凸优化的区别，以及损失函数的特性。 概率论与信息论基础： 深入探讨了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）在线性模型和神经网络中的应用。详述了交叉熵、KL散度和互信息在衡量模型不确定性和信息量方面的作用。特别关注了变分推断（Variational Inference）的基本原理。 反向传播算法的深入剖析： 不仅停留在链式法则的应用层面，更从计算图的角度剖析了反向传播的效率和并行化潜力。讨论了自动微分（Automatic Differentiation）的实现机制，为后续的框架使用奠定基础。 第二部分：经典与现代神经网络架构 这一部分系统地介绍了支撑现代AI发展的核心网络结构，从基础的多层感知机（MLP）出发，逐步过渡到复杂的序列模型和生成模型。 前馈网络与正则化技术： 深入分析了激活函数（ReLU家族、Sigmoid、Tanh）的优缺点及饱和问题。详尽介绍了各种正则化方法，如Dropout、Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN) 和 Weight Normalization，并对比了它们在不同场景下的适用性。 卷积神经网络（CNN）的演进： 从LeNet到AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet，详细解析了残差连接、空间金字塔池化等关键创新如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题。此外，本书还涵盖了最新的网络设计范式，如MobileNet的深度可分离卷积和EfficientNet的复合缩放策略。 循环神经网络（RNN）及其变体： 重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，分析它们如何解决标准RNN的长期依赖问题。随后，引入了Attention机制的初步概念，为Transformer模型的学习做铺垫。 第三部分：前沿模型与新兴范式 本部分聚焦于近年来在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域取得突破性进展的尖端技术。 Transformer架构的全面解析： 详细拆解了自注意力机制（Self-Attention）的核心计算过程，阐述了多头注意力、位置编码的必要性。深入探讨了BERT、GPT系列模型（包括GPT-3/4的稀疏化和推理优化思路）的预训练任务、微调策略以及规模化带来的涌现能力。 生成模型的前沿进展： 区别于传统的GAN（生成对抗网络）的训练不稳定性，本书侧重于潜变量模型（VAE）的理论优化和扩散模型（Diffusion Models, 如DDPM, Stable Diffusion）的数学原理。详细分析了扩散过程的前向加噪与反向去噪的Markov链特性。 图神经网络（GNN）： 介绍了GNN在处理非欧几里得结构化数据（如社交网络、分子结构）中的优势。对比了GCN、GraphSAGE和GAT等主流方法的聚合和更新机制，并探讨了其在推荐系统和药物发现中的实际案例。 第四部分：工程实践、部署与伦理考量 理论知识必须通过高效的工程实践才能转化为实际价值。本部分将重点放在实战层面、模型优化和负责任的AI实践上。 高效训练策略与硬件加速： 深入讲解了分布式训练（数据并行、模型并行、流水线并行）的原理和PyTorch/TensorFlow中的实现方法。探讨了混合精度训练（AMP）对速度和内存的优化效果。 模型压缩与边缘部署： 介绍了模型剪枝（Pruning）、权重共享和量化（Quantization）技术，旨在减小模型体积和推理延迟。讨论了ONNX和TensorRT等推理引擎的使用流程。 可解释性、公平性与鲁棒性： 探讨了深度学习决策过程的“黑箱”问题，介绍了LIME、SHAP等可解释性工具。着重分析了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御机制（如对抗性训练）的构建方法，强调构建公平和可靠AI系统的必要性。 适用读者对象 本书主要面向以下人群： 1. 研究生及高年级本科生： 需要系统学习深度学习理论，为科研或硕士/博士论文打下坚实基础的学生。 2. AI/ML工程师： 希望从“使用框架”升级到“理解原理”，并能针对复杂问题设计定制化网络结构的专业人士。 3. 算法研究人员： 需要一本深入参考手册，用于快速回顾和查阅前沿模型架构和优化细节的研究人员。 本书假设读者具备扎实的微积分、概率论基础，并熟悉至少一种现代编程语言（推荐Python）以及常用的深度学习框架（如PyTorch）。通过本书的学习，读者将不仅能够复现前沿论文中的模型，更能够根据实际需求创新性地设计和优化新的深度学习解决方案。 ---

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坦白说，我之前对 C 语言的掌握程度非常有限，仅仅停留在一些基础语法的层面，对于如何将这些语法串联起来解决实际问题，我感到非常迷茫。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前进的方向。作者在讲解循环语句时，并没有简单地介绍 `for`、`while`、`do-while`，而是通过设计一个“图形绘制”的实验，让我通过嵌套循环来绘制各种有趣的图案，例如星号组成的三角形、菱形等。这种可视化、趣味化的学习方式，让我对循环的概念有了更直观的理解。 更让我感到惊艳的是，书中关于“共用体”和“枚举”的讲解。在讲解共用体时，作者设计了一个实验，让我去模拟一个“图形变换”的场景，通过共用体来存储不同类型的图形信息，例如圆形、正方形等，并且可以在运行时动态地切换访问的数据类型。这让我看到了 C 语言在内存管理和数据表示方面的灵活性。而对于枚举，作者则通过一个“状态机”的例子，让我们理解枚举如何清晰地定义和管理程序中的各种状态，从而提高代码的可读性和可维护性。

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这本《C语言程序设计实验与实训》简直是一股清流，它不像我之前看过的某些技术书籍那样，堆砌大量的代码片段，却疏于解释背后的逻辑。作者在编写每一部分内容时，都花了大量的篇幅去解释“为什么”，而不是仅仅告诉我们“怎么做”。例如，在讲解预处理指令时，作者没有简单地罗列 `#include`、`#define` 等，而是通过一个例子，展示了宏定义在代码复用和提高效率方面的作用，并且还特别强调了使用宏定义时需要注意的一些陷阱，比如副作用的问题。 更让我感到惊喜的是，在讨论一些相对“高级”的 C 语言特性时，比如指针与数组的关系，递归函数的应用，作者都巧妙地将其融入到实验项目中。在学习指针时，我参与了一个模拟学生成绩管理的实验，通过指针来实现动态数组的扩容，这让我深刻理解了指针在内存管理和数据操作中的灵活性。而在学习递归时，作者设计了一个计算斐波那契数列的程序，让我亲眼见证了递归的简洁之美，同时也初步体会到了递归可能带来的栈溢出问题。

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这本书给我的最大感受是，它不仅仅是一本 C 语言教材，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我一步步走进编程的世界。作者在讲解函数时，没有止步于函数的定义和调用，而是深入探讨了函数的参数传递方式（传值与传址），并通过实例演示了这两种方式在实际编程中的区别和应用场景。我之前一直对“传址调用”感到困惑，总觉得有些玄乎，但通过书中对这个概念的详尽剖析和清晰的图示，我豁然开朗，明白了它在解决某些复杂问题时的重要性。 另一个让我印象深刻的部分是关于文件操作的实验。作者设计了一个简单的文本编辑器模拟程序，让我们学习如何读写文件，如何处理文件中的数据。在完成这个实验的过程中，我不仅掌握了文件 I/O 的基本函数，还体验到了将程序运行的结果持久化保存的乐趣。这让我意识到，编程不仅仅是处理内存中的数据，更是与外部世界进行交互，实现更广泛的应用。这本书的实验设计，让我觉得 C 语言并非高高在上，而是可以用来解决实际问题的强大工具。

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一本令人拍案叫绝的著作，虽然我一直对 C 语言的接触仅限于课程的理论介绍，很少有实际动手的机会，但我拿到这本书的时候，就被它那严谨的排版和清晰的逻辑所吸引。封面上“程序设计实验与实训”这几个字，让我立刻联想到那些堆积如山的编程练习题，总让人头疼不已。然而，这本书的序言部分，作者并没有直接抛出枯燥的指令和语法，而是娓娓道来 C 语言的魅力所在，以及学习这门语言对于理解计算机底层运作原理的重要性。我尤其喜欢其中一段关于“代码即思想”的比喻，它让我意识到编写程序不仅仅是敲击键盘，更是将抽象的逻辑转化为可执行的指令，是一个创造和解决问题的过程。 书中在讲解数据类型时，没有简单地罗列 int、float、char 这些基本类型，而是通过一系列精心设计的实验场景，让我们直观地感受到不同数据类型在内存中的表示方式以及它们在运算中的差异。例如，在讲解整型溢出时，作者设计了一个计算阶乘的程序，并引导读者观察当数值过大时，程序输出结果会发生怎样的变化，从而深刻理解溢出的概念及其潜在的危害。这种“学以致用”的方式，让我对抽象的理论有了具象化的认识，仿佛亲手拨动了计算机的“齿轮”，感受到了代码运行的脉络。

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我一直认为，真正的学习在于实践，而这本书恰恰在这方面做得淋漓尽致。它不像市面上很多教材那样，只提供理论讲解，然后留给读者大量的“留白”。相反，这本书在每一章的理论讲解之后，都会紧接着一系列与该章节内容紧密相关的实验项目。这些实验项目设计得非常有层次感，从最基础的输入输出，到复杂的数据结构和算法应用，循序渐进，让读者在动手操作中巩固所学知识。我印象最深刻的是关于指针的章节，作者设计了一个动态内存分配的实验，让我们通过 `malloc` 和 `free` 来手动管理内存，这让我真正理解了指针的强大之处，也让我对内存管理有了更深刻的认识，避免了之前对指针的恐惧感。 而且，这些实验项目不仅仅是简单的“照猫画虎”式的练习。很多项目都要求读者自己思考解决方案，甚至需要进行一些小的创新。作者在提供参考答案的同时，也鼓励读者进行多种尝试，比较不同方法的优劣。这种开放式的设计，极大地激发了我的学习兴趣和解决问题的能力。在完成一个需要链表操作的实验时，我尝试了一种更简洁的实现方式，竟然比参考答案还要高效，那种成就感是无与伦比的。

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这本书的章节编排非常合理，循序渐进，每一个知识点都能够与后面的实验项目紧密结合。在讲解“函数指针”时，作者并没有一开始就抛出复杂的概念，而是通过一个“回调函数”的实验来引出函数指针的应用。例如，设计一个通用的排序函数，可以通过传入不同的比较函数来支持对不同类型的数据进行排序。这个实验让我深刻理解了函数指针的灵活性，以及它在实现“策略模式”等设计模式中的重要作用。 我特别喜欢书中关于“位运算”的讲解。作者通过一个“颜色混合”的实验，让我们去理解位运算在处理二进制数据时的强大能力。例如，如何通过位运算来提取颜色的 R、G、B 分量，如何通过位运算来合并这些分量得到最终的颜色。这个实验让我对位运算有了全新的认识，也让我看到了 C 语言在底层系统编程方面的潜力。这种将抽象的位运算概念通过具体的应用场景来呈现的方式，让学习过程变得更加生动有趣。

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说实话，刚拿到这本书的时候，我对“实训”这两个字还有些抵触，总觉得会是枯燥乏味的练习题堆积。然而，这本书的实训部分完全颠覆了我的想象。这些实训项目设计得非常贴近实际应用，而且难度曲线非常平缓，让我能够一步一个脚印地去掌握。例如，在讲解字符串处理时，书中有一个实训项目是实现一个简单的文件比对工具，要求比较两个文本文件的差异。这个项目让我不仅巩固了字符串操作函数，还学习了如何进行文件流的逐行读取和比较，这在实际的开发工作中是非常实用的技能。 让我印象特别深刻的是，书中有一个关于“结构体”和“联合体”的章节，作者通过设计一个模拟“用户信息管理系统”的实验，让我们去定义和使用这些复合数据类型。通过这个实验，我才真正理解了结构体如何将不同类型的数据组织在一起，而联合体又如何在节省内存的同时实现数据的共享。这种将抽象概念通过具体项目实现的教学方式，让我觉得学习过程充满了乐趣和成就感。

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我一直认为，学习编程最怕的就是“纸上谈兵”，这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅停留在理论的讲解，更重要的是通过一系列精心设计的实验和实训项目，让读者能够将所学知识付诸实践。在讲解“动态内存分配”时，作者并没有简单地介绍 `malloc`、`realloc`、`free`，而是设计了一个“学生信息管理系统”，需要动态地为学生信息分配内存，并根据学生数量的增减来动态地调整内存空间。这个过程让我亲身体验到了动态内存分配的强大之处，也让我深刻理解了内存泄漏的危害，以及如何正确地管理内存。 让我尤为赞赏的是，书中在讲解“文件操作”时，作者设计了一个“日志记录器”的实验。要求我们编写一个程序，能够将程序的运行信息、错误信息等实时地写入到一个日志文件中。这个实验让我掌握了文件的读写操作，了解了如何进行缓冲区的管理，并且还学会了如何处理异常情况，例如文件不存在、写入权限不足等。这让我意识到，编程不仅仅是实现功能，更要考虑程序的健壮性和可靠性。

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这是一本真正能够帮助读者“动手”学 C 语言的书籍。作者在讲解每一个概念时，都会配合相应的实验或实训项目，让你在实践中巩固和理解。例如，在讲解“枚举类型”时，作者并没有简单地给出定义，而是设计了一个“交通信号灯”的模拟实验，让我们去定义红、黄、绿三种状态，并通过枚举变量来控制信号灯的切换。这让我深刻理解了枚举类型在提高代码可读性和减少错误方面的优势。 让我印象深刻的是，书中在讲解“递归”时，作者设计了一个“迷宫寻路”的实验。要求我们编写一个递归函数来寻找迷宫的出口。这个实验让我体会到了递归的优雅和简洁，同时也让我初步认识到了递归可能带来的栈溢出问题。作者在讲解完递归之后，还特别设计了一个“迭代优化”的实训项目，鼓励我们尝试将递归解决方案转化为迭代解决方案，从而提高程序的效率和稳定性。这种引导读者思考和优化的教学方式，让我觉得收获颇丰。

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这本书在讲解数据结构时，简直是教科书级别的。在介绍数组和链表的时候，作者并没有直接给出概念定义，而是通过一系列的“问题导向”的实验来引出这些数据结构。例如，在需要频繁插入和删除元素的场景下，作者引导我们思考数组的局限性，从而自然而然地引入链表的概念，并让我们通过实验来体会链表在某些操作上的优势。这种“由浅入深”的教学方法，让我对不同数据结构的适用场景有了清晰的认识，避免了盲目套用。 让我尤为赞赏的是，书中对于排序和查找算法的讲解，也同样采用了实验驱动的方式。作者并没有一开始就抛出各种复杂的排序算法，而是先设计一个需要对大量数据进行排序的场景，让我们体会到效率低下的痛苦，然后逐步引入冒泡排序、选择排序，再到更高效的快速排序和归并排序。通过对比不同算法在处理相同规模数据时的运行时间，我才真正理解了算法复杂度的重要性，也学会了如何根据实际需求选择合适的算法。

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