有机化学习题精解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国建筑工业出版社

作者:廖慧 编

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:2005-7

价格:14.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787112073771

丛书系列:

图书标签:

• 有机化学
• 学习
• 题解
• 精讲
• 教材
• 辅导
• 考试
• 大学
• 化学
• 有机

好的，这是一份关于一本名为《深度学习基础与应用实践》的图书简介，内容侧重于深度学习的核心概念、算法以及实际应用案例，完全不涉及您提到的《有机化学习题精解》的内容。 --- 深度学习基础与应用实践 洞悉智能时代的基石：从理论到前沿的全面指南 在人工智能飞速发展的浪潮中，深度学习无疑是推动这场革命的核心引擎。本书《深度学习基础与应用实践》旨在为广大读者提供一套全面、深入且具有极强实践指导意义的学习路径，帮助读者系统地掌握深度学习的理论精髓、经典算法以及在实际工程中的应用方法。 本书不仅仅是一本理论教科书，更是一本面向工程实践的“操作手册”。我们力求在清晰阐述复杂数学原理的同时，注重算法的直观理解和代码实现，确保读者能够无缝对接理论学习与实际项目开发。 第一部分：深度学习的理论基石与数学原理 本部分是构建深度学习知识体系的基石，我们将从最基本的数学概念出发，逐步深入到现代深度学习网络的核心构成。 第1章：机器学习与深度学习的起源与范式转变 本章首先回顾了传统机器学习的基本框架（如线性模型、支持向量机），随后引出深度学习的缘起及其区别。我们将重点探讨深度学习如何通过多层非线性变换，实现对复杂特征的自动提取和表征学习（Representation Learning），这是其区别于传统方法的关键所在。 第2章：神经网络的数学基础 我们将详尽介绍神经网络的构建模块：神经元模型（Perceptron）、激活函数（如Sigmoid, ReLU及其变体）的特性与选择依据。重点讲解前向传播（Forward Propagation）的计算流程，为后续的反向传播奠定基础。 第3章：核心优化算法：反向传播与梯度下降家族 反向传播（Backpropagation）是训练深度网络的关键。本章将细致剖析其基于链式法则的推导过程，并详细阐述梯度下降（Gradient Descent）的局限性。随后，我们将深入探讨一系列高效优化器，包括动量（Momentum）、自适应学习率方法如Adagrad、RMSprop，以及目前应用最广泛的Adam优化器。每一优化器都将配以清晰的公式推导和收敛性分析。 第4章：正则化、泛化与模型评估 过度拟合（Overfitting）是深度学习实践中的主要挑战之一。本章将系统介绍应对过拟合的策略，包括L1/L2正则化、Dropout技术（及其在不同网络结构中的应用差异）、早停法（Early Stopping）以及数据增强（Data Augmentation）技术。同时，我们也会深入探讨模型评估指标的选择（如精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线）及其在不同业务场景下的适用性。 第二部分：经典深度学习架构的精深剖析 掌握了基础理论后，本部分将聚焦于那些定义了现代AI领域的关键网络结构。 第5章：卷积神经网络（CNN）的结构与图像处理 卷积神经网络是计算机视觉领域无可争议的王者。本章将详述卷积操作的数学本质、池化层的作用，并剖析经典CNN架构的演进历程，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）。ResNet如何通过“跳跃连接”解决深度网络中的梯度消失问题，将被作为重点深入讲解。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列数据的建模 针对文本、语音等序列数据，本章将介绍循环神经网络（RNN）的基础结构。重点讨论标准RNN在处理长依赖问题（Long-Term Dependencies）上的不足，进而引出并详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作机制，包括输入门、遗忘门和输出门如何协同工作以维持和更新记忆状态。 第7章：注意力机制与Transformer架构的革命 自注意力（Self-Attention）机制的引入是序列建模领域的重大突破。本章将详细解释注意力机制的计算流程，随后全面解析Transformer模型，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学。我们将论证Transformer如何彻底摆脱循环结构，实现并行化训练的巨大优势，并为后续的大型语言模型（LLMs）奠定理论基础。 第三部分：前沿应用与工程实践指南 本部分将理论知识与行业应用相结合，提供具体的技术栈和实战经验。 第8章：深度学习框架的实战入门（以PyTorch为例） 本书将侧重使用PyTorch作为主要的实践工具。本章将引导读者熟悉PyTorch的张量操作、动态计算图的构建、`nn.Module`的自定义，以及如何高效地利用GPU进行加速训练。我们将提供一套标准化的项目代码模板，覆盖数据加载、模型定义、训练循环和模型保存的完整流程。 第9章：计算机视觉的高级应用 本章将深入探讨CNN在实际场景中的应用。内容包括： 目标检测：从经典的两阶段方法（如Faster R-CNN）到高效的一阶段方法（如YOLO系列和SSD）。 语义分割与实例分割：U-Net、Mask R-CNN等网络的原理及应用。 生成模型简介：简要介绍生成对抗网络（GAN）的基本框架及其在图像合成中的初步应用。 第10章：自然语言处理（NLP）的范式转变 本章聚焦于基于Transformer的模型在NLP领域的统治地位。我们将讲解预训练语言模型（PLMs）的概念，包括BERT（双向编码器）和GPT（自回归解码器）的预训练任务（如掩码语言模型MLM和下一句预测NSP）。随后，我们将展示如何通过微调（Fine-tuning）技术，将这些强大的基础模型应用于文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务。 第11章：模型部署与效率优化 将训练好的模型投入生产环境是工程实践的最后一步。本章讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，用于减小模型体积和推理延迟。我们将介绍模型导出格式（如ONNX）以及使用推理引擎（如TensorRT）进行部署的初步流程，确保模型能够在资源受限的环境中高效运行。 --- 目标读者 本书适合具备一定高等数学基础（微积分、线性代数）和编程经验（Python）的读者。无论是希望系统学习深度学习理论的研究生、寻求提升工程实践能力的软件工程师，还是希望深入了解AI前沿技术的从业者，都能从本书中获得扎实而实用的知识体系。 通过本书的学习，读者将不仅理解“深度学习是如何工作的”，更能掌握“如何构建一个高性能、可部署的深度学习系统”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的语言风格呈现出一种非常独特的“冷静的激情”。它没有采用那种过于学术化、拒人于千里之外的冷峻笔调，也没有过度娱乐化、显得不够严肃的轻浮。作者的措辞精准、用词考究，但在关键转折点，总会适当地加入一些启发性的反问句或者带有前瞻性的总结，像是在和你进行一场高水平的学术对话。例如，在讲解热力学与动力学控制产物选择时，它不会直接给出结论，而是通过对“时间”这个变量的引入，引导读者去思考为什么在不同温度下，反应会导向不同的产物，这种叙述方式极大地激发了我的好奇心。此外，书中的术语解释非常到位，对于那些首次出现的专业名词，它不仅提供了准确的中文翻译，还附带了英文原词及其拉丁词源的简要说明，这对于未来阅读一手英文文献非常有帮助。这种将语言学和化学知识巧妙融合的处理方式，让原本可能枯燥的理论学习过程，变成了一种智力上的探索与享受，让人感到阅读本身也是一种收获。

评分☆☆☆☆☆

从收藏价值的角度来看，这本书无疑是极具分量的。有机化学的学习是一个漫长而反复的过程，很多基础知识点会在后续的高级课程中反复出现，成为理解更复杂体系的基石。我发现，这本书并非是那种“一季游”的应试辅导材料，它的深度和广度，足以支撑我从本科的基础阶段，一直到研究生阶段进行参考和查阅。那些被作者精心挑选和编排的难题，很多都取材自近十年内的国际顶级期刊上的经典合成路线，这保证了知识的时效性和前沿性。而且，这本书的索引系统做得极为详尽和智能，它不仅按化学反应类型编排了索引，还设置了一个“反应物-产物”的交叉索引，方便我能快速定位到某一特定结构单元的转化方法，这在项目研究或论文写作中简直是神助攻。可以说，它已经超越了“教材”的范畴，更像是一部有机化学的“工具宝典”或者说“思维字典”，是任何认真对待这门学科的人书架上不可或缺的镇宅之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计得非常用心，封面选用了那种带有细微纹理的哑光纸张，手感温润，拿在手里感觉很踏实。色彩搭配上，主色调是沉稳的深蓝与清新的草绿色交织，很符合“有机化学”这个主题所蕴含的自然与严谨感。书脊的字体清晰易读，即便是摆在书架上也能一眼找到。内页的纸张选用的是适中的米白色，有效减轻了长时间阅读带来的眼部疲劳，这对于我们这种需要长时间面对复杂结构图和密密麻麻文字的工科学生来说，简直是救星。排版上，作者和出版社显然是下了大功夫的，文字与公式的留白处理得恰到好处，既保证了信息密度，又没有让人感到拥挤。特别是那些关键的反应机理图，线条流畅，箭头清晰，即使用手触摸也能感受到细微的凹凸感，增强了图形的立体感。装订方面，我特意检查了一下，即便是翻开到最难处理的书页中央，书本也能平稳地摊开，完全不用担心“骑马射箭”的尴尬局面。这种对细节的极致追求，从侧面反映出内容编撰者对读者体验的尊重，让人在拿起这本书时，就已经对即将展开的学习旅程充满了期待与敬意。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的工艺品，摆在书桌上都能让人心生欢喜，想立刻翻开它探个究竟。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值，我认为在于其对“解题思路”的深度挖掘和系统梳理。很多市面上的习题解析，无非是把题目重复一遍，然后给出标准答案和简单的步骤罗列，读完之后依旧是一头雾水，不明白出题人的真正意图。然而，这本书完全不同。它将每一道例题都视作一个独立的教学案例进行解构。作者独创了一套“多路径思考矩阵”，针对一道难题，它会展示出至少两种不同角度的解题切入点，并分析每条路径的优缺点、适用范围以及可能遇到的陷阱。例如，在解决一个多步合成问题时，它不仅提供了“正向推导”的步骤，还引入了“逆合成分析法”的思维模型，并用图形化工具清晰地标示出哪个中间体是合成的关键节点。更绝的是，在错误解析部分，它列举了最常见的三种错误逻辑，并指出这些错误思维模式在其他类似问题中也可能重现，这相当于提前为我们打好了“预防针”。这种培养“举一反三，触类旁通”能力的教学设计，使得这本书的作用远远超出了单纯的习题集，它在训练我们的化学直觉和批判性思维方面，提供了一个无与伦比的平台。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅时，我立刻被它那种近乎教科书级别的逻辑严谨性所震撼。这本书的章节划分并非简单地按照官能团的顺序堆砌，而是建立了一个非常精妙的知识网络。它开篇并没有急于抛出繁琐的理论公式，而是先用几个宏大的、贴近实际应用的例子，比如天然产物合成中的关键步骤，来勾勒出有机化学这门学科的宏伟蓝图，一下子就把我对枯燥理论的抵触情绪给压制了下去。随着深入，你会发现作者在阐述每一种反应时，都会非常耐心地从电子效应、过渡态的几何构象等微观层面进行剖析，绝不满足于给出简单的反应式“是什么”，而是深入挖掘“为什么会这样发生”。尤其让我印象深刻的是，它对立体化学的讲解部分，作者运用了大量的类比和三维空间想象的技巧引导，比如用生活中的物体来模拟对映异构体的空间关系，这比单纯看二维投影图有效得多。整个阅读过程就像是跟着一位经验丰富的大师在实验室里进行一对一的指导，每走一步都有清晰的预判和详尽的解释，让人感觉自己对化学键的形成与断裂，仿佛都能“看”得见了，这种建立在深刻理解基础上的学习，远比死记硬背要扎实得多。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆