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出版者:电子科技大学出版社

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页数:0

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出版时间:1900-01-01

价格:24.0

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isbn号码:9787810940894

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科技前沿探索与应用：面向未来的信息技术教程 书籍名称： 深度学习与神经网络原理及实践 目标读者： 计算机科学、人工智能、数据科学等领域的学生、研究人员，以及希望掌握前沿机器学习技术的软件工程师和数据分析师。 内容提要： 本书旨在为读者提供一套系统、深入且与时俱进的深度学习理论基础与工程实践指南。在信息技术飞速发展的今天，人工智能已成为驱动产业变革的核心动力。本书聚焦于构建和优化复杂神经网络模型的核心技术，从基础的数学原理出发，逐步过渡到尖端模型架构的解析与应用落地。 第一部分：数学基础与感知器复习（奠定基石） 本部分将复习和巩固读者在理解深度学习模型时必需的数学工具。重点涵盖线性代数在张量运算中的体现，概率论与数理统计在模型评估和不确定性处理中的应用，以及多元微积分中梯度计算的关键性。 章节一：张量代数基础 向量空间、矩阵分解（SVD、LU）在数据表示中的角色。 张量运算的效率优化：从CPU到GPU的计算范式转变。 章节二：概率模型与信息论 最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）。 熵、交叉熵、KL散度在衡量模型性能和数据分布上的作用。 章节三：梯度计算的艺术：反向传播算法深度解析 链式法则在多层网络中的展开与高效实现。 计算图的构建与动态图（如PyTorch）的优势分析。 第二部分：经典与现代神经网络结构解析（核心理论） 本部分将详尽介绍构成现代人工智能系统的各类核心网络结构，剖析其设计哲学、优势与局限性。 章节四：多层感知机（MLP）的局限性与激活函数的演进 Sigmoid和Tanh的饱和问题。 ReLU家族（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何解决梯度消失问题。 批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的原理与应用场景对比。 章节五：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 卷积核的参数共享机制与特征提取层级性。 经典网络架构的深度剖析：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception系列）的创新点。 残差连接（ResNet）与密集连接（DenseNet）如何实现深度网络的训练。 章节六：循环神经网络（RNN）与序列建模 标准RNN的长期依赖问题分析。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）的结构与门控机制。 Seq2Seq模型与注意力机制（Attention Mechanism）的引入。 第三部分：生成模型与前沿架构（突破边界） 本部分着眼于当前研究热点，探讨如何构建能够生成高质量内容和处理复杂任务的新型模型。 章节七：深度生成模型 变分自编码器（VAE）：潜在空间建模与重参数化技巧。 生成对抗网络（GAN）：判别器与生成器之间的博弈理论，以及WGAN、CycleGAN等改进模型。 章节八：Transformer架构与自注意力机制 从RNN到Attention-Only结构的转变。 Transformer的编码器-解码器结构详解。 多头注意力机制（Multi-Head Attention）对信息捕捉能力的增强。 章节九：预训练语言模型（PLM）生态 BERT、GPT系列模型的核心思想与预训练任务（Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。 模型微调（Fine-tuning）与提示工程（Prompt Engineering）的实践指南。 第四部分：模型训练、优化与工程实践（落地应用） 理论的价值最终体现在有效的工程实现上。本部分侧重于模型训练的稳定性、效率和部署优化。 章节十：优化器与正则化策略 经典SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp到Adam/AdamW的迭代发展。 Dropout、权重衰减等正则化方法在高维数据训练中的作用。 学习率调度策略：余弦退火、线性热身（Warmup）。 章节十一：模型评估与可解释性（XAI） 超越准确率的评估指标：F1-Score, AUC, mAP等在不同任务中的选择。 模型可解释性技术：Grad-CAM、LIME在“黑箱”模型中的应用尝试。 章节十二：硬件加速与模型部署 利用CUDA/cuDNN进行高效并行计算的原则。 模型量化（Quantization）与剪枝（Pruning）技术在边缘设备部署中的应用。 使用ONNX或TensorRT进行推理加速的初步介绍。 本书特色： 本书强调理论与实践的紧密结合。每章后都附有基于主流深度学习框架（如PyTorch）的伪代码示例或关键代码片段，帮助读者立即动手验证所学概念。此外，书中穿插了对当前研究论文中关键创新点的解读，确保内容始终站在技术前沿。本书不侧重于特定软件版本的使用技巧，而是聚焦于不变的底层原理和通用的工程思维，使读者具备面对未来技术迭代的适应能力。

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作为一名对欧洲历史文化充满好奇的业余爱好者，我淘到了一本《文艺复兴的辉煌与阴影：意大利城邦的兴衰史》。这本书的装帧设计得极为考究，硬皮封面采用了一种仿羊皮纸的纹理，配上烫金的书名，光是摆在书架上就散发着一种古典的魅力。这本书的叙事手法非常独特，它完全避开了传统编年史的枯燥叙述，而是选择以“人物群像”的方式来展开历史画卷。你不会看到冷冰冰的年份堆砌，而是仿佛置身于佛罗伦萨的街头，亲眼目睹美第奇家族的权谋斗争，感受达·芬奇在画室里的孤独与天才。作者对细节的把握达到了近乎偏执的程度，比如他在描述某个艺术品创作的背景时，会详细引用当时的手稿、信件甚至账单，这使得历史的还原度非常高，充满了鲜活的生命力。我特别喜欢其中关于人文主义思潮形成的章节，作者精妙地分析了古典学问如何从修道院的藏书中解放出来，渗透到市民阶层的日常生活中，这解释了为什么那个时代会迸发出如此惊人的创造力。不过，这本书的学术性略强，对于完全没有历史背景的读者来说，开篇可能略显晦涩，里面涉及的拉丁文词汇和复杂的家族关系需要读者投入相当的专注力去梳理。但一旦进入状态，那种沉浸式的阅读体验是无与伦比的，它让你理解的不再是历史事件的表象，而是驱动历史的车轮的深层动力。

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我最近在研究如何优化自己的时间管理效率，所以买了一本《深度工作力：如何屏蔽干扰，专注创造高价值产出》。这本书的整体风格非常务实，它没有过多地谈论宏大的目标设定，而是聚焦于微观层面的“注意力管理”技术。作者的论证逻辑非常清晰，他首先通过大量的心理学研究证据，论证了“分心”对认知能力损害的严重性，这种基于实证的开场白很有说服力。接着，书中提出了几种具体的“深度工作”模式，比如“僧侣模式”、“双峰模式”等，并详细指导读者如何根据自己的职业性质和生活节奏来设计最适合自己的工作周期。我尤其喜欢书里关于“数字极简主义”的实践建议，它不仅仅是告诉你少看手机，而是提供了一套完整的系统方案，包括如何重构你的数字环境、如何设置信息过滤机制，甚至如何与同事和家人沟通你的“专注时间”的边界。作者的语气非常坚定，毫不含糊地指出，在这个信息爆炸的时代，无法进行深度思考的人，其产出最终会被那些能沉下心来思考的人所取代。唯一的缺点是，书中的一些案例显得有些理想化，它们往往发生在那些拥有高度自主权的工作环境中，对于日程被外部会议和即时通讯工具严格绑定的普通职场人来说，完全采纳书中的建议可能需要付出极大的沟通成本和阻力。但即便如此，它为我提供了一个清晰的框架，让我开始有意识地为自己的注意力划定领地。

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我最近迷上了关于宇宙奥秘的科普读物，终于找到了《暗物质与时空涟漪：现代物理学的十大未解之谜》。这本书的定位显然是面向对物理学有一定基础知识的读者，它的深度远远超出了普通大众科普的范畴。作者在介绍弦理论和量子引力这些前沿概念时，没有使用太多简化到失去原意的比喻，而是直接深入到数学模型的讨论层面。比如，在解释黑洞的视界问题时，作者引用了爱因斯坦场方程的特定解，并对霍金辐射的计算过程进行了概述，这对于渴望理解背后的科学逻辑而不是仅仅知道结论的读者来说，简直是福音。我发现这本书最大的价值在于它对“不确定性”的坦诚。作者并未试图把这些未解之谜描绘成即将被轻易攻克的堡垒，而是详细阐述了当前实验技术的瓶颈、理论模型的相互矛盾，以及物理学家们在探索边界时所面临的哲学困境。这种严谨的求实态度，让人对科学的敬畏之心油然而生。不过，这本书的阅读门槛确实很高，如果缺乏对微积分和基础粒子物理学的了解，很多章节读起来会非常吃力，我不得不经常暂停下来查阅相关的数学概念。此外，部分章节的论述略显跳跃，可能需要读者反复阅读才能完全捕捉到作者的思路脉络。总的来说，它不是一本轻松的睡前读物，而是一部需要用脑力去“征服”的智力挑战。

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我最近为了提升自己的项目管理能力，入手了一本业内口碑极佳的《敏捷项目实战手册：Scrum与看板的融合应用》。这本书的厚度简直可以当做砖头使，感觉分量十足，那种沉甸甸的质感就给人一种“干货满满”的信心。我原本对敏捷管理的概念有些模糊，总觉得它只是一堆时髦的术语堆砌，但这本书的讲解逻辑简直是教科书级别的清晰。作者从敏捷宣言的哲学基础开始阐述，层层递进地剖析了Scrum框架的各个角色、事件和工件，每一个环节的职责划分都写得清清楚楚，甚至连每次站会的最佳提问顺序都给出了建议。更让我印象深刻的是，书中穿插了大量真实的公司案例，这些案例并非简单的成功故事，而是深入剖析了企业在引入敏捷过程中遇到的真实痛点和解决方案，比如如何处理跨职能团队的沟通障碍，或者如何应对来自高层的需求变更压力。我尤其欣赏它对“看板”（Kanban）流程的引入和对比，作者并没有把两种方法割裂开来，而是详细演示了如何在实际工作中灵活地将看板的流动性管理与Scrum的迭代周期相结合，这种“混合实践”的指导，对于我们这种需要兼顾稳定性和响应速度的团队来说，简直是及时雨。唯一的遗憾是，这本书的图表部分质量稍显不足，有些流程图的细节不够精细，在试图快速理解复杂依赖关系时，需要花费额外的时间去辨认。总体而言，这是一本可以反复翻阅的实战圣经，它教会我的不仅仅是“做什么”，更是“为什么这么做”。

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天哪，我最近终于下定决心要系统地学习一下编程语言，结果找来一本厚厚的《Python编程从入门到精通》。这本书的封面设计得倒是挺简洁明了，蓝白相间的配色，让人感觉专业又可靠。我原本以为里面会充斥着大量晦涩难懂的理论知识，毕竟“精通”这个词听起来就让人有点望而生畏。然而，当我翻开第一章时，惊喜地发现作者的叙述方式非常平易近人。他没有一上来就抛出复杂的算法或者数据结构，而是从最基础的变量定义、数据类型讲起，每一个概念都配有非常直观的例子。比如，讲解循环结构时，他用了一个“模拟烤饼干”的过程，把抽象的“迭代”概念变得具体可感。更让我觉得贴心的是，书里有一个专门的章节，详细对比了不同编程范式之间的优劣，这对于一个初学者来说，建立宏观的认知框架至关重要。我尤其喜欢它在每一章末尾设置的“挑战性练习”，这些练习设计得很有层次感，从简单的代码补全到需要综合运用前面知识点的项目实战，循序渐进，让人在动手中真正理解代码的逻辑。不过，说实话，这本书的排版风格略显老旧，字体和行距的搭配在长时间阅读时，偶尔会让我觉得眼睛有点疲劳，如果能采用更现代、更易于阅读的电子排版风格，体验感一定会大大提升。我目前正在努力攻克第三部分的“面向对象编程”，感觉这本书的深度和广度都达到了我预期的要求，它更像是一位耐心的私人导师，而不是一本冰冷的参考手册。

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