Linux应用开发技术详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:范永开

出品人:

页数:431

译者:

出版时间:2006-2

价格:46.0

装帧:平装

isbn号码:9787115137425

丛书系列:

图书标签:

• Linux,
• linux
• Shell,
• 计算机科学
• I:O
• C
• Linux
• 应用开发
• C/C++
• 系统编程
• 网络编程
• 多线程
• 进程间通信
• API
• 开发实战
• 技术详解

《深度学习算法原理解析与实践指南》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的、关于现代深度学习算法的理论基础、核心原理以及前沿实践的系统性指南。它不仅仅是一本教科书，更是一本面向实践工程师和科研人员的工具手册，旨在帮助读者跨越从理论认知到实际部署的鸿沟。 第一部分：深度学习的数学基石与理论预备 本书伊始，我们将扎实地回顾深度学习所需的前置数学知识，确保读者具备坚实的理论基础。 第一章：优化理论的现代视角 本章深入探讨了深度学习模型训练的核心——优化算法。我们不再停留在基础的梯度下降法，而是详尽剖析了随机梯度下降（SGD）的变体，包括动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp、以及革命性的 Adam（Adaptive Moment Estimation） 及其后续的改进版本，如 Nadam 和 AMSGrad。重点将放在分析这些优化器在处理高维、非凸损失曲面时的收敛性、方差控制以及计算效率。我们将用清晰的数学推导展示如何构建自适应学习率调度器，以及如何利用二阶信息（如牛顿法和拟牛顿法在深度网络中的近似应用，如 L-BFGS 的局限性分析）。此外，还会讨论大批量训练（Large-Batch Training）中的收敛性挑战及 LARS 等新型优化策略。 第二章：正则化、泛化与信息论 本章聚焦于模型泛化能力的提升与过拟合的抑制。除了传统的 $L1$ 和 $L2$ 正则化，我们将重点解析Dropout机制的概率解释和信息瓶颈理论视角下的意义。批归一化（Batch Normalization, BN） 的工作原理及其在解决内部协变量漂移（Internal Covariate Shift）中的作用将进行详尽的数学建模。我们还会引入更现代的正则化技术，如 层归一化（Layer Normalization）、实例归一化（Instance Normalization） 和 组归一化（Group Normalization），并根据不同网络结构（RNN、CNN、Transformer）的适用性进行对比分析。信息论视角下的模型复杂度度量，如 VC 维度的局限性与现代泛化界（如 Rademacher 复杂度）的实际应用也将被探讨。 第二章：概率图模型与深度生成 本部分过渡到概率建模，尤其是深度生成模型。我们将从经典的概率图模型（如受限玻尔兹曼机 RBM）出发，逐步引入现代的变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）。VAE 的核心——变分下界（ELBO）的推导和意义将被细致阐述，包括重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何实现梯度反向传播。随后，本书将聚焦于 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs） 的发展历程，从原始的 Minimax 游戏到 WGAN、WGAN-GP、LSGAN 等，着重分析稳定训练的策略，特别是梯度惩罚项（Gradient Penalty）的引入如何改善模式崩溃（Mode Collapse）问题。 第二部分：核心网络架构与设计范式 本部分是本书的重点，系统性地介绍主流深度学习架构的设计哲学和创新点。 第三章：卷积神经网络（CNN）的深度演进 本章详细解析了 CNN 从 LeNet 到 AlexNet 的发展脉络，随后深入研究 GoogLeNet/Inception 模块 中“维度压缩”和“多尺度特征提取”的设计思想。残差网络（ResNet） 的核心创新——残差连接如何缓解梯度消失，以及其与 DenseNet 中“密集连接”的对比分析是本章的重点。此外，我们还将探讨即插即用的设计模式，如 空洞卷积（Dilated Convolution） 在语义分割中的应用，以及 注意力机制（如 Squeeze-and-Excitation 模块）如何被整合到 CNN 骨干网络中以增强特征的判别力。 第四章：循环网络（RNN）的序列建模挑战 本章专注于处理序列数据的方法。我们首先剖析标准 RNN 的长程依赖问题，随后详细介绍 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 中“门”结构的精确数学定义及其信息流控制机制。针对现代语言模型的需求，本章还会讨论如何优化 RNN 结构以提高训练并行性，以及在处理超长序列时 RNN 模型的局限性。 第五章：Transformer 架构的革命性突破 本书用大量篇幅来解析 Transformer 架构，这是当前自然语言处理和许多视觉任务的基石。我们将详尽拆解 自注意力（Self-Attention）机制 的 Q, K, V 矩阵运算、缩放点积的物理意义。多头注意力（Multi-Head Attention） 如何捕捉不同子空间的信息被清晰展示。本书不会止步于原版 Transformer，还会深入分析其在视觉领域的应用（Vision Transformer, ViT），包括如何设计有效的 Patch 嵌入和位置编码策略，以及如何克服其在小数据集上对预训练的强依赖性。 第三部分：前沿应用与工程化实践 本部分将理论与实际工程挑战相结合，探讨如何将复杂的深度模型落地部署。 第六章：图神经网络（GNN）的基础与扩展 本章介绍处理非欧几里得结构化数据的方法。从最初的谱域方法（Spectral Methods） 入手，过渡到更实用的空间域方法，如 Graph Convolutional Networks (GCN) 和 Graph Attention Networks (GAT)。我们探讨了如何设计有效的邻域聚合函数，以及 GNN 在社交网络分析、推荐系统和分子结构预测中的应用案例，并讨论了处理异构图的挑战。 第七章：模型部署、量化与加速 本章关注深度学习模型的工程化落地。我们将讨论模型压缩的四大主流技术：剪枝（Pruning）（结构化与非结构化）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）、低秩分解（Low-Rank Factorization），以及至关重要的模型量化（Quantization）。量化部分会详述从全精度（FP32）到半精度（FP16）再到低比特整数（INT8）的映射策略，以及后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的权衡。此外，还将对比 ONNX、TensorRT、OpenVINO 等主流推理引擎的特性，指导读者选择最适合特定硬件平台的部署方案。 第八章：对抗鲁棒性与模型可解释性 本书的最后部分将探讨深度学习系统的安全性和透明度。对抗样本生成（如 FGSM、PGD 攻击）的原理将被揭示，并介绍相应的防御策略，如对抗训练。在可解释性方面，我们将深入分析 梯度可视化技术（如 Grad-CAM、Integrated Gradients），它们如何帮助我们理解模型决策的关键区域，从而构建更值得信赖的 AI 系统。 目标读者 本书面向具有一定数学和编程基础的读者，包括： 在职的机器学习/深度学习工程师。 对算法原理有深入探究需求的硕士、博士研究生。 希望从基础概念迅速过渡到前沿研究和工业部署的专业人士。 通过本书的学习，读者将不仅掌握“如何使用”现有的深度学习框架，更理解“为何如此设计”这些算法，从而具备独立设计、优化和部署复杂深度模型的能力。

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从技术文档的组织和逻辑连贯性来看，这本书达到了教科书级别的标准。它的章节之间的过渡非常自然，无论是从基础的工具链构建讲到复杂的动态链接库加载，还是从标准I/O重定向深入到文件系统操作的异步化处理，都能看到作者精心设计的知识图谱。特别是关于调试和性能分析工具链的介绍，简直是一场盛宴。它没有简单地罗列`gdb`或`strace`的常用命令，而是详细阐述了如何利用LD_PRELOAD技术进行函数拦截，以及如何通过BPF/eBPF技术进行无侵入式系统探查。这种对“如何看到系统内部运作”的关注，体现了作者深厚的实战经验。读起来，你感觉不像是在读一本枯燥的技术手册，更像是在跟随一位资深架构师的步伐，一步步解剖一个复杂的Linux系统，每一个章节都像是一个精心构造的实验平台。

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我个人非常看重一本书中对“哲学思考”和“未来趋势”的探讨，这本书在这方面也给我带来了不少启发。它没有局限在当前稳定版的API上，而是花了大量的篇幅讨论了诸如cgroups v2的结构优化、io_uring的异步化范式转变，以及容器技术的核心原理如何反哺到更底层的系统设计中。作者并非仅仅罗列这些新技术，而是深入分析了它们为何出现——是为了解决传统API在特定高并发场景下的瓶颈。这种前瞻性的视角，让这本书超越了一般的“How-to”指南，更像是一份系统工程师的长期技能路线图。它引导读者思考，在未来的云计算和边缘计算环境下，我们应该如何设计和部署健壮的Linux应用。读完之后，你会有一种强烈的预感：你掌握的不仅仅是一套工具，而是一套能够适应未来十年技术变迁的底层思维框架。

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这本书的排版和术语处理堪称典范，这对阅读体验至关重要，尤其是面对如此高密度的技术内容时。清晰的字体选择、合理的行距以及对关键概念的加粗或斜体标注，极大地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。更值得称赞的是，对于那些首次出现的、复杂的Linux特有名词（比如cgroups、namespaces），作者总是在第一次出现时就提供一个简短却精确的定义，并在后续章节中保持术语使用的一致性，避免了不同章节引用造成理解上的偏差。这种对细节的极致追求，使得我们在处理复杂的概念嵌套时，能够更加专注于理解其内在机制，而不是纠结于哪个术语的定义在其他地方有所不同。总而言之，这本书的物理呈现质量，与其所承载的知识深度是完全匹配的，提供了顶级的阅读体验。

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这本书的装帧设计给我留下了深刻的印象，那种沉稳又不失现代感的封面，让人一看就知道这不是那种浮于表面的入门读物。我特意去翻阅了目录，发现它对操作系统底层机制的剖析非常深入，特别是关于进程间通信（IPC）和内存管理的部分，用了很多图示和伪代码来辅助讲解，这对于想扎扎实实掌握Linux内核交互的开发者来说，绝对是福音。我尤其欣赏作者在讲解系统调用时，那种层层剥茧的叙述方式，从用户态到内核态的切换过程描述得极其细致，让人能清晰地勾勒出程序执行的完整轨迹。读完前几章，我感觉自己对“一切皆文件”这一Linux哲学的理解上升到了一个新的高度，不再是简单的概念记忆，而是真正理解了其背后的设计思想和实现逻辑。这本书显然是为有一定C语言基础、并希望向系统级编程迈进的工程师准备的进阶宝典，内容密度非常高，需要静下心来细细品味每一个章节，绝非那种快速浏览就能掌握的快餐读物。

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我最近一直在寻找一本能够弥补我在网络编程深度上不足的参考书，这本书的章节分配恰好击中了我需求的核心。它不仅仅停留在Socket API的表面调用，而是深入探讨了TCP/IP协议栈在Linux内核中的实现细节，比如拥塞控制算法（如Reno、Cubic）是如何通过内核参数进行调优的，这一点非常实用。很多市面上流行的网络编程书籍往往将内核部分一笔带过，但这本书却花了大篇幅去解析了Netfilter框架的工作流程，包括各种钩子点（hook points）的设计意图，这对于开发高性能防火墙、流量整形工具或自定义网络模块的读者来说，价值不可估量。作者在讲解性能优化时，也十分注重实战性，提供了很多基于`/proc`和`/sys`文件系统进行实时监控和动态配置的案例，而不是空泛的理论陈述。这本书的价值在于，它将网络编程从应用层拉回到了系统层，强迫读者去理解数据包如何在内核中被处理和转发。

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甚是有国产教材的风范啊，有些东西看着挺费劲的，个人感觉拿着本书入门有点坑。前边还勉强能看懂，后便直接一坨一坨的源代码刷屏.

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