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出版者:人民交通出版社

作者:林振江

出品人:

页数:137

译者:

出版时间:2005-6

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787114055171

丛书系列:

图书标签:

• 汽车空调
• 空调系统
• 汽车维修
• 汽车技术
• 制冷原理
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• 汽车电器
• 空调保养
• 汽车空调原理

《深度学习：从理论到实践》 图书简介 第一部分：基础理论的构建与深度学习的基石 本书并非探讨机械设备或汽车工程领域，而是将读者的注意力引向当今信息技术革命的核心驱动力——深度学习。我们聚焦于构建一个坚实、系统的理论框架，旨在让读者不仅知其然，更能解其所以然。 第一章：数学基础的回顾与重塑 在深入神经网络的复杂结构之前，我们首先需要巩固必要的数学工具。本章将不会停留在高中代数的层面，而是直接切入深度学习领域最为关键的三个数学分支： 1. 线性代数的高级应用： 重点讲解矩阵分解（如SVD、LU分解）在数据降维和特征提取中的作用，以及张量（Tensor）作为多维数据载体的精确定义与操作规范。我们详述向量空间、特征值和特征向量如何支撑理解数据流动的内在机制。 2. 概率论与数理统计的现代视角： 侧重于最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）在高概率模型构建中的应用。贝叶斯定理的深入剖析，如何帮助模型量化不确定性，以及信息论中的熵、交叉熵和KL散度，如何作为衡量模型性能和信息损失的核心指标。 3. 多元微积分与优化基础： 详细阐述偏导数、梯度向量场的几何意义。重点解析链式法则（Chain Rule）在反向传播算法中的核心地位，为后续章节的算法理解打下不可动摇的微积分基础。 第二章：人工神经网络的结构解析与核心概念 本章是构建对现代AI理解的蓝图。我们从最基础的感知机模型出发，逐步过渡到多层感知机（MLP），并对神经网络的每一个基本单元进行精细解构。 1. 神经元模型与激活函数： 详尽比较Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体的优劣。着重分析ReLU家族如何解决梯度消失问题，以及Softmax在多分类任务中的概率解释。 2. 前向传播与反向传播机制的深度剖析： 反向传播不仅仅是简单的“链式法则应用”，我们在此处以代码逻辑的视角，详细推导误差信号如何在网络中层层传递，精确计算梯度。 3. 损失函数的设计哲学： 从均方误差（MSE）到交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），探讨损失函数如何反映特定的学习目标，以及如何根据任务类型（回归、分类、序列生成）选择最合适的度量标准。 4. 优化器原理： 摒弃简单的梯度下降，本章专注于现代优化算法的内部机理。深入探讨Momentum如何加速收敛，AdaGrad、RMSProp如何实现自适应学习率调整，并详尽解析Adam优化器的全局策略。 第二部分：经典深度学习模型的深入探索 掌握了基本原理后，我们将进入对三大核心深度学习模型的专题研究，每种模型都配有严格的数学推导和实际应用案例分析。 第三章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN是理解图像、视频处理的钥匙。本章将从信号处理的角度切入，阐明卷积操作的本质。 1. 卷积层与池化层： 详尽解析局部感受野、权值共享的优势。讲解不同尺寸卷积核（如$3 imes3$, $5 imes5$）对特征提取的影响。池化层（Pooling）如何实现空间不变性和特征压缩。 2. 经典网络架构演进： 追踪LeNet到AlexNet，再到VGG、GoogLeNet（Inception模块）和ResNet（残差连接）的发展脉络。重点分析ResNet的“跳跃连接”如何从根本上解决了深层网络训练中的退化问题。 3. 现代CNN的进阶议题： 探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端模型（如MobileNet）中的效率优化。 第四章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章致力于解析处理时间序列、自然语言等具有内部记忆结构数据的核心技术。 1. 标准RNN的局限性分析： 明确指出标准RNN在处理长距离依赖时的“遗忘”问题，并从梯度传播角度证明其内在缺陷。 2. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解剖LSTM的“输入门”、“遗忘门”和“输出门”的精确数学作用，阐述它们如何精确控制信息流的增减。GRU作为LSTM的简化版本，其效率和性能的权衡将被细致比较。 3. 序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制（Attention）： 讲解Encoder-Decoder架构在机器翻译中的应用。重点突破注意力机制的核心：如何动态地为输入序列的不同部分分配不同的权重，从而实现信息的精准对焦。 第五章：无监督学习与生成模型 深度学习的价值不仅在于预测，更在于对数据分布的建模和生成新数据的能力。 1. 自编码器（Autoencoders, AE）： 基础AE、去噪AE（Denoising AE）和变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）。重点解析VAE如何通过引入随机变量和KL散度正则项，实现对潜在空间（Latent Space）的平滑化和可解释性。 2. 生成对抗网络（GANs）： 深入解析判别器（Discriminator）与生成器（Generator）之间的“博弈”过程。详述最小-最大博弈的鞍点理论基础，并比较DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）在训练稳定性和生成质量上的关键改进。 第三部分：模型训练、部署与前沿趋势 本书的最后部分关注于如何将理论模型转化为高效、可部署的实际系统，并展望未来的研究方向。 第六章：深度学习的工程实践与优化 1. 数据预处理与增强： 探讨标准化、归一化在不同模型中的必要性，以及数据增强（Data Augmentation）对模型泛化能力的实际贡献。 2. 正则化技术： 除了L1/L2范数，重点讲解Dropout的随机失活机制如何有效防止模型过拟合，并解释其与集成学习的联系。 3. 迁移学习与微调（Fine-tuning）： 解释预训练模型（如BERT, GPT的早期思想）的范式，以及如何高效地利用现有知识库解决特定领域的小样本问题。 第七章：可解释性、鲁棒性与伦理考量 随着深度学习模型的普及，理解其决策过程变得至关重要。 1. 模型可解释性（XAI）： 介绍LIME和SHAP值方法，用于解释个体预测结果。通过梯度可视化（如Grad-CAM）来理解CNN关注的图像区域。 2. 对抗性攻击与防御： 分析如何通过微小的、人眼难以察觉的扰动来愚弄模型，并探讨梯度掩蔽、对抗性训练等防御策略。 3. 伦理与公平性： 讨论模型训练数据中的偏见如何固化到算法决策中，以及在部署大规模AI系统时必须考虑的社会责任和公平性指标。 本书面向具备一定数学和编程基础（如Python）的读者，旨在提供一个全面、深入、且具有高度理论深度的深度学习知识体系，适用于高级工程师、研究生以及希望系统掌握AI核心技术的专业人士。

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说实话，市面上关于汽车维修的书籍汗牛充栋，但大多是针对某一特定车型或某个新技术的“速成手册”。这本书《汽车空调实务》的格局要大得多，它构建了一个完整且普适性的空调知识体系。我注意到它花了大量篇幅讨论了不同年代车型的空调系统演变，从传统的机械控制到如今高度集成的智能热管理系统，这种历史脉络的梳理，让读者能更好地理解现有技术的迭代逻辑。最让我惊喜的是关于“异味与空气质量管理”那一章。它没有简单地建议更换空调滤芯，而是深入讲解了蒸发箱霉变机理、冷凝水管理的重要性，以及如何通过优化通风模式来抑制微生物滋生，甚至还提到了未来车用新风系统和空气净化技术的趋势。这显示了作者极高的专业站位和前瞻性视野。这本书的编排逻辑非常严谨，章节间的过渡自然流畅，读起来完全没有那种东拼西凑的生硬感，更像是一部精心撰写的学术专著，只是用的是最实用的工程语言。

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作为一个刚毕业、准备在二手车检测领域发展的年轻人，我最需要的就是一本能够快速建立起扎实基础的书籍。《汽车空调实务》在这方面表现出色，它的语言风格极其朴实、直白，没有过多华丽的辞藻，每一个句子都充满了解决实际问题的效率。我尤其欣赏它在“维修规范和安全操作”方面设定的高标准。书中对高压制冷剂处理、真空泵的使用深度、回收机的操作流程，都给出了非常明确的红线警告和标准操作步骤（SOP）。这对于我们这些“新手”来说至关重要，确保我们从一开始就养成规范操作的习惯，避免因违规操作带来的安全隐患和设备损坏。书中关于“检漏”的多种方法对比（卤素检漏仪、电子检漏仪、肥皂水检测）的优缺点分析极其到位，结合了不同工况下的适用性判断，这才是真正的实战指南。它教会我的不是“怎么修”，而是“怎么科学有效地进行维修”。

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我是一个开了十几年车的老司机，对车子多少有点研究，但对空调这种复杂的机电系统一直处于“会用但不会修”的状态。这次抱着试试看的心态买了这本《汽车空调实务》，没想到它居然能满足我对“深度解析”的需求。这本书的厉害之处在于，它不仅停留在“更换零件”的层面，更是深入到了系统底层逻辑的分析。比如，它详尽地剖析了变排量压缩机和固定排量压缩机在不同负载下的工作差异，以及如何通过调整电磁阀的占空比来优化制冷效果。对于像我这样追求极致驾驶体验的人来说，书里关于如何根据环境温度和湿度，微调空调控制单元（ACU）的参数设置，以达到最佳的舒适度和能耗平衡，简直是宝藏信息。而且，书中对电子控制系统的讲解非常到位，不再是简单的线路图罗列，而是结合了CAN总线通信的原理来分析传感器信号的异常和ECU的决策过程。读完后，我感觉自己从一个单纯的汽车使用者，升级成了一个能真正“对话”汽车空调系统的工程师。

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这本《汽车空调实务》简直是汽车维修界的“圣经”啊！我一个刚入行的技术小白，之前对着那些复杂的制冷管路图和压力表数据简直是抓瞎。书里对基础的制冷原理讲解得清晰透彻，什么吸热放热、压缩膨胀的循环，配上大量实物图解，让我这个“理论盲”一下子就明白了是怎么回事。特别是它对不同制冷剂（R134a、最新的R1234yf）的特性对比和操作规范讲得特别细致，避免了我在实际操作中因为不了解制冷剂特性而搞砸系统的风险。书里有一章专门讲故障诊断的流程图，简直是神来之笔。以前修车遇到不制冷，就是一通乱试，浪费时间不说，客户还老抱怨。现在有这个流程图引导，从基础的电压检查到复杂的泄漏点排查，每一步都井井有条，大大提高了我的工作效率和准确率。这本书不是那种空泛的理论说教，而是完全立足于一线维修场景，我感觉就像是带着一位经验丰富的老技师在我身边手把手指导一样。那种在实战中积累下来的“经验之谈”，是教科书里绝对学不到的。

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这本书的装帧和图示质量也值得称赞。在技术书籍中，清晰的图例是理解复杂机械结构的关键。《汽车空调实务》在这方面确实下了血本。那些剖视图、爆炸图，标注得无比精细，连最小的O型圈和垫片的位置都交代得清清楚楚。这对于需要拆解和复装复杂部件的维修人员来说，简直是省去了无数摸索的时间。例如，在讲解鼓风机拆装流程时，配图不仅展示了拆卸的顺序，还特别标注了哪些螺丝是隐藏在仪表台深处的，以及需要使用特定角度工具才能触及。这种“把路都铺好”的细致程度，让我感觉作者是真正为一线技工着想的。此外，书后附带的常用压力、温度换算表和常见故障代码速查表，更是我工具箱里的“电子伴侣”的实体版本，翻阅起来比在手机上搜索要方便快捷得多，真正做到了理论与工具的完美结合。

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