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出版者:中国建筑工业出版社

作者:高明远等

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2005-7

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787112071845

丛书系列:

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《深度学习：从基础到前沿》 图书简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入且与时俱进的深度学习知识体系。我们聚焦于理论的严谨性、算法的实践性以及前沿研究的探索性，力求将复杂的概念以清晰、直观的方式呈现出来，确保初学者能够平稳入门，而有经验的研究者和工程师也能从中汲取新的洞察。 本书的结构设计遵循逻辑递进的原则，从奠定坚实的数学和概率论基础开始，逐步深入到核心的神经网络架构，再扩展至当前最热门的应用领域和研究方向。我们强调对模型内在工作原理的理解，而非仅仅停留在调用API的层面。 第一部分：基础奠基与数学核心 本部分着重于为深度学习的学习旅程打下坚实的理论地基。我们认为，缺乏对底层数学原理的透彻理解，对高级模型的应用往往是盲目且脆弱的。 第一章：线性代数与多维空间几何 本章细致回顾了构建神经网络所需的所有关键线性代数概念。内容涵盖向量空间、矩阵分解（包括奇异值分解SVD和特征值分解），以及张量（Tensor）的运算规则。我们特别强调了在深度学习背景下，如何理解高维数据的几何结构，以及梯度计算中涉及的链式法则在矩阵和张量上的推广形式。理解矩阵的秩和伪逆，对于分析模型的可解释性和优化过程至关重要。 第二章：概率论、统计推断与信息论基础 本章深入探讨了模型的不确定性处理。我们详细讲解了贝叶斯推断的核心思想，如何应用最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）来确定模型参数。信息论部分，我们聚焦于熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）以及 Kullback-Leibler 散度（KL 散度）在损失函数设计中的核心作用。通过实例展示，说明为何交叉熵是分类任务中最常用的损失函数，以及它与概率分布拟合的内在联系。 第三部分：核心神经网络架构解析 本部分是本书的主体，系统地剖析了从基础感知机到复杂序列模型的演进过程。 第三章：前馈网络（FNN）与反向传播机制 本章从最简单的多层感知机（MLP）开始，详细推导了反向传播（Backpropagation）算法的完整流程。我们不仅展示了如何利用微积分的链式法则计算梯度，更着重于解释其计算图的本质，以及如何通过优化计算效率（如使用自动微分库的内部机制）。同时，本章深入探讨了激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择标准、饱和问题及其对梯度消失/爆炸的影响。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章完全聚焦于处理网格结构数据（尤其是图像）的强大工具——CNN。我们详细解析了卷积操作、池化（Pooling）层的功能与变体，以及感受野（Receptive Field）的概念。随后，本书系统地梳理了经典 CNN 架构的演进史，包括 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet/Inception，以及残差网络（ResNet）如何通过跳跃连接（Skip Connection）解决了深度网络训练中的退化问题。我们还涵盖了深度可分离卷积在模型轻量化中的应用。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章探讨了处理时间序列和自然语言等序列数据的挑战。我们首先介绍了标准 RNN 的结构及其局限性（如长期依赖问题）。随后，重点分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是它们的输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精细控制。本章还涉及了 BPTT（Backpropagation Through Time）算法及其在处理长序列时的计算约束。 第三部分：现代架构与优化策略 本部分关注推动深度学习性能飞跃的关键技术，包括注意力机制、Transformer 架构以及先进的优化技术。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构 本章是当前深度学习研究的焦点。我们首先解释了注意力（Attention）机制的动机——解决传统 RNN 在长序列处理上的信息瓶颈。随后，本书详尽剖析了 Transformer 模型的内部构造，特别是其“自注意力”（Self-Attention）层的 Scaled Dot-Product Attention 计算过程。我们深入讨论了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何为无序处理的 Transformer 引入时序信息。 第七章：优化算法与正则化技术 优化是模型学习过程的核心。本章对比了标准的随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法（如 Adagrad, RMSprop, Adam）的优缺点。我们还深入探讨了如何利用正则化技术防止过拟合，包括 L1/L2 正则化、Dropout 的工作机理、批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在不同场景下的适用性。 第四部分：前沿应用与特定领域拓展 本部分将理论应用于实际的复杂问题，并探索了当前研究的热点领域。 第八章：生成模型：从 VAE 到 GAN 本章致力于理解如何让机器“创造”内容。我们详细介绍了变分自编码器（VAE）的结构、重参数化技巧（Reparameterization Trick）以及其在潜在空间（Latent Space）表示学习中的应用。随后，我们深入剖析了生成对抗网络（GAN）的“猫鼠游戏”博弈论基础，包括其损失函数的设置，以及对 WGAN、DCGAN 等改进版本的探讨，强调了模式崩溃（Mode Collapse）的挑战与应对策略。 第九章：自监督学习与预训练范式 本章探讨了在缺乏大规模标注数据的情况下，如何利用数据本身的结构进行有效学习。我们详细介绍了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）中的“对比学习”（Contrastive Learning）范式，如 SimCLR 和 MoCo 等框架，如何通过构建正负样本对来学习鲁棒的特征表示。此外，本章还涵盖了基于掩码语言模型（Masked Language Modeling）的 BERT 族预训练方法，展示了在大规模语料上预训练模型如何有效迁移到下游任务。 第十章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着深度模型部署的普及，理解模型的决策过程变得至关重要。本章讨论了可解释性技术，包括敏感度分析、梯度可视化方法（如 Grad-CAM），以及 LIME 和 SHAP 值在局部解释模型预测中的应用。同时，我们也关注模型的鲁棒性，探讨了对抗样本（Adversarial Examples）的生成原理，以及如何通过对抗训练增强模型的安全性。 本书配备了大量的 Python 代码示例（使用 PyTorch 框架），这些示例不仅验证了理论推导，更重要的是，它们鼓励读者亲手实现和调试核心算法，真正掌握深度学习的工程实践能力。本书力求成为深度学习领域一部结构完整、内容深入且兼具前沿视野的参考著作。

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与我之前阅读过的其他同类书籍相比，《建筑设备工程》在“绿色建筑与可持续发展”这一前沿领域的覆盖力度，是其最大的亮点之一。书中用了相当大的篇幅来介绍地源热泵、太阳能光伏集成以及建筑自然通风策略等内容。它没有将这些技术束之高阁，而是非常务实地分析了它们在我国不同气候区和不同投资预算下的可行性与经济评估模型。例如，书中详细对比了不同类型水源热泵系统的能效比（EER/COP）在实际运行中的波动情况，并结合了最新的国家绿色建筑评价标准，给出了具体的设备选择建议。这种前瞻性与实用性的完美结合，让这本书的价值远远超出了单纯的设备安装指南。它在引导工程师们跳出传统的“大马拉小车”的粗放式设计思路，转向更精细化、更环保、更符合未来建筑发展趋势的集成化解决方案，这种视野的拓展，对于提升行业整体水平具有不可估量的作用。

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整本书的排版和印刷质量也值得称赞。作为一个需要经常查阅和标记的书籍，页面的耐翻度、文字的清晰度直接影响阅读体验。《建筑设备工程》采用了高质量的纸张，即使是那些密集的数据表格和复杂的系统示意图，也能保持线条的锐利和色彩的准确，很少出现墨水洇开或者反光的现象。更重要的是，书中对各种标准、规范和设计参数的引用都做了详细的脚注和来源标注，这对于需要进行合规性审查的工程师来说，是极大的便利，确保了我们所参考的数据和依据是最新、最权威的。这本书的厚度确实不薄，但沉甸甸的质感反而带来了一种踏实感，它就像一个可以信赖的知识宝库，无论你在项目哪个阶段遇到技术瓶颈，都能从其中找到可靠的支撑点。它不仅是一本教材，更像是一位沉稳可靠的导师，陪伴着我们从理论走向实践，最终驾驭复杂的建筑设备世界。

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这本书的编排方式，充满了对学习者的友好和体贴。如果你是一个初入行的学生或者想快速了解设备系统构架的跨专业人士，你会发现它的“循序渐进”设计非常人性化。它不是一上来就抛出复杂的系统图，而是从最基础的材料特性、能耗概念讲起，就像搭积木一样，一层层向上构建起整个建筑设备的宏伟蓝图。比如，电力系统的章节，从基础的三相四线制讲到变配电站的运行规程，中间穿插了大量的安全操作规程和防雷接地技术的解析，使得即便是对电力知识不太熟悉的读者，也能建立起清晰的认知。我特别喜欢它在每个重要知识点后设置的“思考题”和“延伸阅读”部分，这些不是那种简单的选择题，而是需要你调动所学知识进行分析和判断的开放性问题，极大地激发了读者的主动探索欲。我身边有几个准备考取注册设备工程师的同行，都将这本书作为核心参考资料，因为它不仅覆盖了广度，更在关键点上挖掘了深度，确保了知识的系统性和完整性，这对于构建知识体系至关重要。

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这部《建筑设备工程》的封面设计，说实话，一开始就给我一种非常扎实、严谨的工业美感。那种深沉的蓝色调，搭配着清晰的白色字体，让人一眼就能感受到这不是那种浮夸的理论读物，而是真正要沉下心来钻研技术的工具书。我尤其欣赏它在结构布局上的考量，仿佛建筑本身就是这本书的骨架，内容层层递进，逻辑性极强。当你翻开第一章，介绍建筑给排水系统时，那种对水流、压力、管道材质的细致剖析，简直像是在手把手教你搭建一个精密的内部循环系统。书中对不同类型建筑，如高层住宅、医院、数据中心等，在设备配置上的差异点讲解得尤其到位。举个例子，讲解通风系统时，它没有停留在简单的“换气次数”上，而是深入探讨了新风热回收技术在节能减排中的实际应用，甚至配有大量的工程图例和性能曲线图，这对于我这种实战派读者来说，简直是如虎添翼。它提供的不仅仅是知识点，更是一种解决复杂工程问题的思维框架。阅读过程中，我时常会发现自己对着某个详细的阀门选型表格或水泵扬程计算公式驻足良久，不是因为难懂，而是因为其提供的细节之丰富，远超我预期的专业深度。这本书，更像是一个资深工程师在项目结束后，将自己多年积累的“血泪教训”和“成功经验”浓缩成的精华版操作手册。

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初次接触这本书时，我正忙于一个老旧商业综合体的设备升级改造项目，老旧设备的安全隐患和能耗问题让我焦头烂额。坦白说，市面上很多设备手册都停留在理论公式的堆砌，读起来枯燥乏味，难以快速应用于实际场景。但《建筑设备工程》在这方面的表现令人惊喜。它在谈论暖通空调（HVAC）系统时，引入了大量的“情景模拟”案例。比如，如何应对夏季午后西晒导致的局部过热，或者在冬季如何通过调整新风量来平衡室内空气质量与热负荷的矛盾。书中对热力学和流体力学原理的应用，不是孤立的讲解，而是紧密结合到设备选型和系统调试的每一个环节。特别是关于消防自动报警系统的章节，详细阐述了不同火灾等级区域对探测器类型、报警联动逻辑的要求，图文并茂地展示了从感烟、感温到红外对射等各类传感器的安装规范和维护要点。这让我意识到，设备工程远不止是把管道和机器装上去那么简单，它关乎到整栋建筑的生命安全和运行效率。我甚至根据书中提到的几个关于设备间降噪的建议，成功解决了我们项目部邻近居民投诉的噪音问题，这种立竿见影的效果，是任何空泛的理论都无法比拟的。

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p257"所有变配电房间的门窗电缆沟等应能防止雨，雪，鼠，蛇类小动物进入屋内"，"小动物"。。。呵呵

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给排水章节比清华出的那本更适合建筑生读ˊ_>ˋ

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p257"所有变配电房间的门窗电缆沟等应能防止雨，雪，鼠，蛇类小动物进入屋内"，"小动物"。。。呵呵

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