Accelerated C++ pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:（美）Andrew Koenig, Barbara E.Moo

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2006-4

价格:42.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111188315

丛书系列:C++设计新思维

图书标签:

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

具体描述

《Accelerated C++(英文版)》描述的是现实中的问题和解决方案，而不只是语言功能。读者不但能够学会这些功能，而且知道如何使用它们。它的内容涉及语言和标准库。读者从一开始就可以使用标准库来编程。　作者通过在美国斯坦福大学的教学证明了上述方法的有效性：学生在第一堂课中就学习到如何编写实用的程序。

好的，以下是一本名为《深度学习核心算法解析与实践》的图书简介，旨在提供详尽的内容概述，且不包含《Accelerated C++》中的任何信息。 --- 深度学习核心算法解析与实践内容概述：构建现代人工智能的基石本书旨在为对现代人工智能（AI）领域抱有浓厚兴趣的读者，特别是那些希望深入理解和掌握深度学习（Deep Learning, DL）底层数学原理与工程实现的开发者、研究人员和数据科学家，提供一本全面、深入且高度实用的技术指南。我们专注于揭示驱动当前AI浪潮的核心算法机制，并辅以大量的实战案例和代码示例，确保理论与实践的无缝衔接。本书的结构经过精心设计，从基础概念的夯实到前沿模型的剖析，层层递进，旨在构建一个坚实而全面的深度学习知识体系。第一部分：基础奠基与数学回溯 (Foundations and Mathematical Backtracking) 本部分致力于为读者打下坚实的数学和统计学基础，这是理解复杂深度学习模型的必要前提。我们不会停留在简单的公式罗列，而是深入探讨这些数学工具如何在神经网络的优化和泛化中发挥关键作用。第一章：矩阵代数与张量运算的本质深入剖析向量、矩阵和高阶张量（Tensor）的定义、运算规则及其在数据表示中的重要性。重点讲解奇异值分解（SVD）、特征值分解在降维和数据压缩中的应用，并介绍如何在主流框架中高效地执行这些运算。第二章：概率论与统计推断重述回顾贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。详细探讨概率分布（如高斯分布、泊松分布）在线性模型和生成模型中的角色，并引入信息论基础，如熵、交叉熵和KL散度，为损失函数的设计奠定基础。第三章：微积分与梯度优化原理详述多变量微积分的核心概念，特别是偏导数和雅可比矩阵。核心内容聚焦于链式法则（Chain Rule）的精确应用——这是反向传播算法的数学核心。我们详细推导了一阶和二阶导数在优化过程中的作用，区分梯度下降（Gradient Descent）与牛顿法（Newton's Method）的优劣。第二部分：神经网络核心结构与机制 (Core Neural Network Architectures) 本部分是本书的重中之重，系统性地介绍和剖析主流神经网络的构建模块、工作原理及关键技术。第四章：多层感知机（MLP）的深度解析从最简单的线性分类器出发，逐步构建起全连接网络（Fully Connected Networks）。重点分析激活函数的演变史（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体），探讨它们如何引入非线性，以及梯度消失/爆炸问题的早期应对策略。第五章：卷积神经网络（CNN）：视觉领域的革命全面解析卷积层（Convolutional Layer）的数学模型，包括滤波器（Kernel）的滑动机制、填充（Padding）和步幅（Stride）的设置。深入讲解池化层（Pooling Layer）的作用及其替代方案。重点剖析经典的CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet），并详细解析残差连接（Residual Connections）的巧妙设计及其对深度网络训练的贡献。第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模探讨RNN如何处理时间序列数据，并详细解析其结构性挑战。重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，着重分析输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对长期依赖关系的有效捕获。第七章：优化器与训练策略的精进本章专注于如何高效地训练模型。除了标准的SGD，我们深入分析动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，并重点介绍Adam优化器的内部机制。同时，详述正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout的随机性原理及其在防止过拟合中的作用。第三部分：前沿模型与高级主题 (Advanced Models and State-of-the-Art Topics) 本部分将读者带入当前AI研究和应用的最前沿，探讨复杂任务的解决方案。第八章：自注意力机制与Transformer架构这是本书最具前瞻性的章节之一。我们详细拆解“自注意力”（Self-Attention）机制的计算过程，特别是缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。随后，构建完整的Transformer模型，解释其编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及它如何彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。第九章：生成模型入门：变分自编码器（VAE）介绍概率图模型在生成任务中的应用。详细推导变分下界（Evidence Lower Bound, ELBO），解释重参数化技巧（Reparameterization Trick）在使VAE可训练过程中的关键作用。第十章：生成对抗网络（GAN）的博弈论视角从博弈论的角度审视生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈。深入解析原始GAN、DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）及其改进，讨论模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案。第十一章：模型部署与效率优化讨论模型从训练到实际部署的工程挑战。内容涵盖模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技术，以及使用特定硬件加速库（如TensorRT）来提升推理速度的实践方法。附录与工具链附录部分提供了读者快速上手的资源： A. 深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）环境搭建与基础API速查。 B. 常见数据集介绍与预处理的最佳实践。 C. 性能调试与GPU/CPU异构计算基础知识。 --- 本书的独特价值主张本书的核心优势在于其深度与广度的平衡： 1. 数学原理的“知其然，更知其所以然”：对每一个算法步骤，我们都提供了严谨的数学推导，确保读者不仅会“用”，更能理解其设计哲学。 2. 代码实现的透明化：所有的核心算法，尤其是优化器和注意力机制，都提供了清晰、可复现的伪代码和主流框架下的实现示例，便于读者对照学习和调试。 3. 聚焦于泛化能力：我们花费大量篇幅讨论正则化、批量归一化（Batch Normalization）和优化策略，这些是决定模型能否从训练集推广到真实世界数据的关键因素。阅读完本书，读者将不再满足于仅仅调用高级API，而是能够自信地设计、修改和优化下一代深度学习模型，为他们在复杂AI挑战中取得突破奠定坚实的基础。目标读者：具备扎实的编程基础（如Python），熟悉基础线性代数和微积分的工程师、研究生及希望全面掌握深度学习技术的专业人士。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

我的第一本教程，选它的原因是因为它很不厚，很适合带着到处走，后来认真看了之后发现真的是一本很不错的书，特别是里面的例子很实用（不像其他教科书那样都是要你求两个数的最大公约数之类的问题），并且里面的因为也很易懂，呵呵，推荐像我这样的新手阅读

评分☆☆☆☆☆

1. 5.6节 spit程序段翻译有误第三个while语句后面的isspace语句内饰j,而不是i //更正后的程序段如下 while(j != s.size() && !isspace(s[j])) 2. 5.8节连接字符串 99页 while语句里的2个if分支注释，“左”和“右”都翻译错了。 //更正为 //如果左侧图案。。。。 //如果右...

评分☆☆☆☆☆

这是我通读完的第一本C++教程，之前只读过primer的前几章。不同于其他那些砖一样的入门书籍，Accelerated C++只有短短不到300页，而又是以实例开始逐步深入，对于初学者而言是莫大的福音。然而，要想读透本书，完成所有课后习题，绝非急功近利者短期能够完成的。所以，用深入...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，第一次翻开这本著作时，我感觉自己像是一个被扔进了高手对决现场的学徒，一开始完全跟不上节奏。这本书的节奏感非常独特，它不是按照“初级、中级、高级”的线性结构展开的，而是采取了一种“问题驱动”的讲解方式。它总是先抛出一个在实际工程中经常遇到的性能瓶颈或设计难题，然后才引入相应的C++特性来解决它。比如，在讨论内存管理时，它没有停留在`new`和`delete`的表面，而是直接深入到了智能指针的RAII（Resource Acquisition Is Initialization）思想，并且细致地比较了`shared_ptr`和`unique_ptr`在资源所有权转移上的细微差别和性能影响。阅读过程中，我发现自己经常需要停下来，打开IDE去实际编译和运行书中给出的代码片段，因为很多概念，比如移动语义（Move Semantics）和右值引用（Rvalue References），仅仅通过阅读文字描述是很难建立直观感受的。这本书的论述风格极其严谨，几乎没有模糊不清的措辞，每一个术语的使用都精确到位，这对于希望建立扎实理论基础的工程师来说是极大的福音，但也意味着你必须保持高度的专注力才能跟上作者的逻辑链条。

评分☆☆☆☆☆

从排版和结构上看，这本书的风格非常务实，几乎是“反学术化”的。它没有冗长的前言或过时的历史回顾，而是直奔主题，每一章的结构都紧凑有力，信息密度极高。我发现自己很多时候不是在“阅读”，而是在“查阅”和“对标”。当我在项目中遇到一个关于模板元编程（Template Metaprogramming）的棘手问题时，这本书总能提供一个清晰的、经过优化的解决方案框架，而不是一堆晦涩难懂的理论推导。比如，它讲解模板特化和SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）机制时，所采用的例子都直接映射到了现代C++库设计中实际会遇到的问题，比如如何为一个特定类型的容器提供定制化的迭代器行为。这种高度的实用性，让这本书成为了我工作台旁边的一本“工具书”，而不是一本读完就束之高阁的教材。如果你的目标是成为一名能够编写出库级别代码的C++开发者，那么书中对于如何构建可复用、高性能组件的见解，是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书对C++新标准特性的集成度非常高，阅读体验就是不断地“刷新认知”。它不仅仅是跟上了C++11或C++14的步伐，而是相当前瞻性地探讨了后续标准对语言设计哲学的影响。比如，它对Concepts（概念）的介绍虽然可能在早期版本中是基于提案的讨论，但已经展现了作者对未来类型系统如何演变的深刻洞察。它的讲解方式往往是“旧方法——新缺陷——新特性解决方案”的模式，这种对比极大地加深了对新特性必要性的理解。我个人认为，这本书的最大价值在于它提供了一种“批判性思维”的训练。它不只是教你怎么用`auto`，而是让你明白在什么情况下使用`auto`会引入歧义，以及在什么场景下使用它能带来真正的可读性和性能提升。它成功地将C++这门历史悠久但又不断进化的语言，塑造成了一个具有内在一致性和强大表达力的现代工具集，让我对未来使用这门语言充满了信心，因为它已经教会了我如何站在巨人的肩膀上看得更远。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理并发和多线程方面的内容，相较于市面上很多同类书籍，显得尤为高瞻远瞩。它没有把多线程当作一个附加章节来敷衍了事，而是将其视为现代高性能计算不可或缺的一部分进行系统讲解。我特别欣赏它对`std::thread`以及更底层同步原语的介绍，它没有简单地告诉我们“要加锁”，而是深入剖析了竞态条件（Race Condition）产生的机制，并用清晰的示例展示了互斥锁（Mutex）、条件变量（Condition Variable）和原子操作（Atomic Operations）各自适用的场景和潜在的陷阱。读完这部分，我对并行编程的理解从“让代码同时跑起来”提升到了“如何优雅且安全地协调并发执行流”的层面。更重要的是，它强调了异常安全（Exception Safety）在多线程环境下的复杂性，这在很多入门教材中是被完全忽略的细节。这种对工程实践中“灰色地带”的关注，体现了作者深厚的实战经验，使得这本书的价值远超于一本单纯的语言参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本关于C++编程的书籍，从我个人接触它的那段时间来看，确实是为那些已经对C++基础语法有所了解，但渴望迈向“高效”和“现代”编程范式的读者量身定制的。它没有花费大量篇幅去讲解`int`怎么定义或者`for`循环的基础结构，而是直接跳入了那些能让你的代码运行得更快、更健壮的关键领域。我印象特别深刻的是它对泛型编程（Generic Programming）的深入阐述，尤其是对STL（Standard Template Library）容器和算法的剖析，不是简单地罗列API，而是深入挖掘了其背后的实现原理和性能考量。作者似乎默认你已经知道指针和引用是什么，然后迫不及待地想让你理解`std::vector`相比于裸数组的真正优势在哪里，以及为什么在特定场景下使用`std::map`而不是查找效率更高的结构体数组。它强迫你思考，你的代码不仅要“能跑”，更要“跑得好”。对于习惯了C风格C++的开发者来说，阅读这本书就像是经历了一次强制性的现代C++“康复训练”，让你不得不抛弃一些陈旧的习惯，拥抱更安全、更表达力强的新特性。这种陡峭的学习曲线虽然对新手不友好，但对于有一定基础想要突破瓶颈的人来说，简直是一剂猛药，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

太坑。。。。。

评分☆☆☆☆☆

C++ 常用的概念都介绍到了，但是书中的例程实在是愧对“practical programming by example”这个副标题——学生成绩管理这种例子太无聊啦，绝对是偷懒

评分☆☆☆☆☆

C++最佳入门，很庆幸我的C++之路从这开始

评分☆☆☆☆☆

真正的C++“速成”。如果你真的指望二十一天掌握C++，我只好推荐这本。

评分☆☆☆☆☆

大致翻过，感觉讲的‘太快’了。