高一数学同步精讲精练

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出版者:南方出版社
作者:朱石藩
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2001-07-01
价格:16.7
装帧:
isbn号码:9787806602966
丛书系列:
图书标签:
  • 高中数学
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具体描述

好的,这是一份关于其他图书的详细简介,不包含您提到的《高一数学同步精讲精练》中的内容。 --- 《深度学习与神经网络:从理论基石到前沿应用》 作者: 李明、王芳、张伟 联合撰写 出版社: 科技创新出版社 出版日期: 2023年10月 --- 图书概述 《深度学习与神经网络:从理论基石到前沿应用》是一本面向人工智能领域研究人员、资深工程师以及对复杂模型构建有浓厚兴趣的高级学习者的专业著作。本书旨在系统性地梳理深度学习的核心理论框架,深入剖析各种主流神经网络架构的内在机制,并结合大量的实际案例,展示如何将这些技术应用于解决当前最具挑战性的现实问题。 本书的撰写团队由多位在机器学习和计算机视觉领域享有盛誉的专家组成,他们不仅具备深厚的学术背景,更拥有丰富的工业实践经验。全书内容紧密结合当前学术界和产业界的发展脉络,力求做到理论的严谨性与应用的实战性完美统一。我们相信,掌握深度学习的精髓,不仅需要理解“如何做”,更需要洞悉“为什么这样做”。 --- 第一部分:理论基础与基石构建 本部分为全书的理论基石,为后续复杂模型的理解打下坚实的基础。 第一章:机器学习范式的演进与深度学习的崛起 1.1 从经典机器学习到表示学习: 回顾感知机、支持向量机(SVM)和决策树等经典算法的局限性,重点探讨特征工程的瓶颈,引出自动特征提取的必要性。 1.2 人工神经网络的数学基础: 详述神经元模型(如Sigmoid、ReLU、Tanh)的数学表达、激活函数的选择标准及其对梯度流的影响。 1.3 优化理论核心: 深入探讨梯度下降法的变体(SGD, Momentum, Nesterov, AdaGrad, RMSProp, AdamW),对比它们在收敛速度和全局最优性探索上的优劣。重点分析二阶优化方法(如牛顿法、BFGS)在实践中的应用限制。 1.4 反向传播算法的深度解析: 不仅停留在公式层面,更结合计算图理论,详细阐述链式法则在多层网络中的高效应用,以及自动微分(Autograd)的实现原理。 第二章:正则化、泛化与模型稳定性 2.1 应对过拟合的艺术: 全面介绍Dropout、L1/L2正则化、早停法(Early Stopping)的机制,并引入批归一化(Batch Normalization, BN)和层归一化(Layer Normalization, LN)在稳定训练过程中的关键作用。 2.2 泛化误差的理论边界: 引入VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)等概念,探讨模型复杂度与训练数据量对泛化能力的影响。 2.3 损失函数的设计哲学: 比较交叉熵损失、Hinge Loss、KL散度等在不同任务中的适用性,并探讨如何设计定制化的损失函数以适应特定业务目标(如关注特定类别的召回率)。 --- 第二部分:核心网络架构的精湛构建 本部分聚焦于当前深度学习领域中最具影响力的几种核心网络结构,剖析其结构设计背后的深层逻辑。 第三章:卷积神经网络(CNN)的深度演化 3.1 经典的LeNet到AlexNet的突破: 梳理卷积操作的数学本质,重点分析池化层的功能和局限性。 3.2 VGG、ResNet与残差学习的革命: 详细讲解残差连接(Residual Connection)如何有效缓解深层网络中的梯度消失问题,并分析瓶颈层(Bottleneck Layer)的设计效率。 3.3 Inception(GoogLeNet)的多尺度特征提取: 深入解析Inception模块如何通过并行多尺度卷积核来捕获不同尺度的信息,并讨论其模块内的降维策略。 3.4 现代CNN架构:DenseNet与MobileNet: 探讨密集连接(Dense Connection)如何促进特征重用,以及MobileNet系列为移动端部署所做的深度结构优化(如深度可分离卷积)。 第四章:循环神经网络(RNN)及其变体 4.1 序列建模的挑战: 介绍标准RNN在处理长距离依赖时的“遗忘”问题。 4.2 LSTM与GRU的精妙结构: 细致分解长短期记忆网络(LSTM)的输入门、遗忘门和输出门的工作流程,对比门控循环单元(GRU)在参数效率上的优势。 4.3 双向与深度RNN结构: 探讨双向RNN如何利用未来信息提高上下文理解能力,并讨论堆叠多层RNN以增强模型表达力的方法。 4.4 序列到序列(Seq2Seq)模型: 讲解编码器-解码器架构在机器翻译中的基础应用,为后续的注意力机制做铺垫。 第五章:注意力机制与Transformer架构 5.1 注意力机制的起源与发展: 从软性注意力(Soft Attention)到硬性注意力(Hard Attention)的演进,解释注意力权重是如何动态聚焦于输入序列的关键部分的。 5.2 Scaled Dot-Product Attention(缩放点积注意力): 详细推导Self-Attention的计算公式,明确Q(查询)、K(键)、V(值)矩阵的意义。 5.3 Transformer的完整蓝图: 深入解析多头注意力(Multi-Head Attention)如何允许模型从不同表示子空间学习信息,并阐述Transformer中前馈网络(Feed-Forward Network)和位置编码(Positional Encoding)的必要性。 --- 第三部分:前沿应用与实践进阶 本部分将理论知识与实际应用相结合,展示深度学习在特定领域解决复杂问题的能力。 第六章:生成模型与对抗网络 6.1 变分自编码器(VAE): 阐述概率图模型的思想,理解VAE如何学习数据的潜在空间(Latent Space),并利用重参数化技巧(Reparameterization Trick)进行有效训练。 6.2 生成对抗网络(GAN)的博弈论: 深入探讨判别器与生成器之间的纳什均衡点,分析DCGAN、WGAN(Wasserstein GAN)如何改进训练的稳定性和生成质量。 6.3 条件生成与风格迁移: 介绍CycleGAN在无监督图像风格转换中的创新应用,以及如何利用条件信息控制生成结果。 第七章:深度强化学习(DRL)基础 7.1 马尔可夫决策过程(MDP)回顾: 强化学习问题的数学框架定义。 7.2 基于价值的方法:Q学习与DQN: 详细介绍深度Q网络(DQN)如何结合经验回放(Experience Replay)和目标网络(Target Network)来稳定训练,并讨论Double DQN和Dueling DQN的改进。 7.3 基于策略梯度的方法:REINFORCE与Actor-Critic: 解释策略梯度定理,对比Actor-Critic框架(如A2C/A3C)在方差降低方面的优势。 第八章:模型部署与工程化挑战 8.1 模型量化与剪枝: 探讨降低模型体积和计算延迟的技术,包括权重剪枝、结构化剪枝以及低精度量化(如INT8)的实现细节。 8.2 模型服务框架: 介绍TensorRT, OpenVINO等高性能推理引擎的工作原理,以及如何设计高效的批处理策略。 8.3 可解释性(XAI)技术: 介绍LIME、SHAP等方法,帮助理解黑箱模型做出决策的依据,这对于高风险领域的应用至关重要。 --- 本书特色 1. 代码示例贯穿始终: 所有核心算法均配有 PyTorch 实现的清晰代码片段,读者可即时复现实验结果。 2. 聚焦前沿进展: 对近三年内的关键论文成果(如Vision Transformers, Diffusion Models的初步概念)进行了系统性梳理和介绍。 3. 理论与实践的深度融合: 每章的案例分析均取材于实际工业界问题,如大规模推荐系统中的Embedding技术、自动驾驶中的语义分割网络优化等。 目标读者: 掌握Python基础编程,具备扎实的线性代数、概率统计和微积分知识,并希望在深度学习领域进行深入研究和工程实践的专业人士。

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目录信息

读后感

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用户评价

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收到这本数学书的那一刻,我并未抱有多高的期望,毕竟市面上同类书籍琳琅满目,真正能打动人心的屈指可数。然而,随着阅读的深入,我逐渐被其独特的魅力所吸引。作者的叙述风格相当别致,不似一般教材那般严谨刻板,而是带着一种亲切的探索感,仿佛与读者一同在数学的奇妙世界里漫步。 书中对每一章节的梳理都非常到位,不仅仅是知识点的罗列,更重要的是对知识点之间内在联系的揭示。作者通过精妙的设问和引人入胜的讲解,将原本孤立的知识点串联成一个有机的整体。我尤其欣赏的是,在讲解过程中,作者常常会引用一些生活中的例子或者历史故事来辅助理解,这使得抽象的数学概念变得生动有趣,大大降低了我的学习门槛。 例题的选取堪称一绝,它们不仅仅是简单地套用公式,而是巧妙地融合了多种考查方式,能够全面地反映出该知识点的应用深度。每个例题的解析都力求详尽,不仅给出了标准答案,还深入剖析了不同解法的优劣,以及在解题过程中容易出现的思维误区。这种“透彻”的讲解方式,让我能够真正理解“为什么这么做”,而不仅仅是“怎么做”。 这本书的练习部分也设计得颇具匠心。它并非一味地追求题量,而是强调题目的质量和代表性。题目的难度分布合理,能够很好地帮助我巩固基础,同时也能挑战我的解题能力。值得一提的是,本书在部分难题后面提供了“思路启发”或者“反思”环节,这对于培养我的独立思考能力和解决复杂问题的能力大有裨益。 对于我这样一个数学基础相对薄弱的学生来说,这本书无疑是一份及时雨。它不仅能够填补我知识上的空白,更重要的是,它能够重塑我对数学的认知,让我觉得数学并非遥不可及,而是充满逻辑美和智慧的光辉。

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初次接触这本书,便被其不同寻常的编排方式所吸引。不同于市面上常见的以知识点为单位的切割,这本书似乎更注重于一种“系统性”的学习体验。作者仿佛一位经验丰富的向导,带领读者一步步深入到高中数学的宏观图景之中。 书中对于每一部分的讲解都力求“宏观视野”,在引入具体概念之前,会先对整个章节要解决的问题和核心思想进行一个整体的概括。这种“先大后小”的模式,让我能够快速把握住知识的脉络,理解每一个知识点在整个数学体系中的位置,从而避免了“只见树木不见森林”的困境。 例题的选择上,作者展现出了相当的“眼光”。它们并非是千篇一律的“套路题”,而是包含了大量具有启发性的变式和创新题。每一个例题的解析都颇具深度,除了清晰的步骤外,还常常会分析解题背后的数学思想,比如如何审题,如何转化,如何联想。这种“挖掘本质”的讲解,让我受益匪浅。 练习题的设计同样出彩。它们并没有单纯地堆砌题量,而是更加侧重于对能力的“精准训练”。作者精心设计了一些能够考察学生思维深度和灵活性的题目,并且在答案解析中,往往会提供多种不同思路的解法,引导读者从多个角度思考问题。 这本书的语言风格也相当有特色,它既不失严谨,又富有“人情味”。作者在讲解过程中,常常会穿插一些“敲黑板”式的提醒,或者对一些常见的误解进行“解剖”。这种“贴心”的互动方式,极大地增强了我的学习代入感。 总而言之,这是一本能够帮助我建立起扎实数学基础,并培养出良好数学思维的书。它提供了一种全新的学习视角,让我不再是被动接受知识,而是主动探索和理解数学的乐趣。

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坦白说,我拿到这本书的时候,并没有抱有多大的期待,因为我一直觉得数学学习是一件很枯燥的事情。但这本书彻底改变了我的看法。从拿到书的第一页开始,我就被深深吸引住了。 作者的叙述风格非常独特,他用一种非常生动形象的语言来讲解数学概念,就好像在讲故事一样。我以前觉得很抽象的数学公式,通过他的讲解,变得清晰易懂,甚至还觉得有点有趣。他会用很多生活中的例子来类比,让我能立刻理解那些复杂的数学原理。 书中的例题设计得非常好,都是一些很典型的问题,能涵盖到每一个知识点的重点和难点。更重要的是,每一道例题都配有非常详细的解题步骤,而且他还会分析为什么这样做,以及在做题过程中可能会遇到的陷阱。我特别喜欢他的一些“解题技巧”分享,让我学到了很多以前不知道的捷径。 在例题之后,就是大量的练习题,这些题目由易到难,循序渐进。我按照他的指导,一点点做下来,感觉自己的数学能力真的在提高。而且,当遇到难题的时候,我会去看答案,发现他的答案不仅提供了正解,还会给出几种不同的解题思路,让我学会从不同的角度看问题。 这本书不仅仅是讲解知识,它更注重培养我的数学思维。作者会引导我去思考,去分析,而不是让我死记硬背。我感觉这本书让我对数学产生了浓厚的兴趣,也让我对自己的数学学习充满了信心。

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刚拿到这本书时,我心里想着,这又是一本高强度刷题的书吧。可当我翻开目录,看到那些章节的划分和标题时,我意识到事情并没有那么简单。这本书似乎更强调的是一种“系统性的构建”和“深层次的理解”。 书中对每一个章节的引入都别具匠心,它不会直接丢给你一堆公式,而是先从一个大背景或者一个核心问题出发,让你明白学习这部分内容的重要性,以及它在整个高中数学体系中的地位。这种“宏观引领”的方式,让我对即将学习的内容充满了期待,也更容易将知识点融入整体框架。 例题的选取堪称“教科书级别”的典范。它们不仅仅是简单的练习,更像是对核心概念的“一次次淬炼”。作者在解析例题时,不仅给出了详细的解题步骤,还常常会深入剖析解题的“底层逻辑”,以及不同方法之间的联系与区别。我尤其欣赏那些“变式训练”和“拓展思考”的部分,它们能有效地帮助我打开思路,提升解决复杂问题的能力。 这本书的练习题质量也相当高。它们并非一味追求数量,而是更加注重题目的“典型性”和“针对性”。每一道题目都像是精心打磨过的,能够有效检测我对知识点的掌握程度。在遇到难点时,我发现本书的答案解析非常详尽,甚至会提供多种解法,并分析各自的优劣,这对于培养我的独立思考和解题策略至关重要。 作者的语言风格也值得称赞。它在保证严谨性的同时,又充满了启发性和引导性。你会感觉到作者像一位经验丰富的引路人,耐心地为你解答疑惑,并时不时地给你一些“点拨”,让你在不知不觉中豁然开朗。

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这本书的封面设计简洁明了,但第一眼看上去,我以为它是一本相对枯燥乏味的习题集。然而,当我翻开第一页,一种惊喜油然而生。它并没有直接抛出大量的公式和定理,而是以一种非常生动形象的方式引入了高中数学的各个章节。作者仿佛是一位经验丰富的老师,循循善诱地引导我们走进数学的世界。 书中的例题选择非常具有代表性,涵盖了高中数学知识点的核心和难点。每一道例题都配有详细的解题思路和步骤,并且对关键的解题技巧进行了深入的剖析。更难得的是,在讲解例题的过程中,作者会穿插一些易错点提示和思维拓展,让我们在理解基本解法的同时,也能触类旁通,举一反三。我尤其喜欢那些“方法归纳”和“题型分析”的部分,它们能够帮助我快速梳理知识体系,形成清晰的解题框架。 做完例题后,后面的练习题也很有针对性。题目难度由浅入深,从基础巩固到能力提升,循序渐进。每道练习题都标注了知识点,方便我查找薄弱环节。当我遇到难题时,翻到后面的参考答案,惊喜地发现不仅仅是简单的答案,而是提供了多种解法,甚至还有不同角度的思考方式。这种“不止于答案”的呈现方式,极大地提升了我自主学习的效率和解决问题的信心。 我是一名对数学感到有些吃力的学生,在学校里老师讲解的内容常常让我觉得理解起来有难度。但是,这本书的语言风格非常贴近学生,没有过多晦涩难懂的专业术语,而是用通俗易懂的语言将抽象的数学概念解释得清晰明了。感觉作者真的站在我们学生的角度思考问题,理解我们可能遇到的困惑。 总的来说,这是一本能够真正帮助我提升数学成绩的“宝藏”。它不仅提供了丰富的练习资源,更重要的是,它教会了我如何学习数学,如何思考数学问题。不再是死记硬背公式,而是真正理解数学的逻辑和思想。我相信,如果我能坚持认真使用这本书,我的数学一定会有显著的进步。

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