Java高级编程

Java高级编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业出版社
作者:W.Clay Richardso
出品人:
页数:533
译者:沈文炎
出版时间:2006-6
价格:68.00元
装帧:
isbn号码:9787111188896
丛书系列:
图书标签:
  • 编程
  • 程序设计
  • 发大水
  • 计算机
  • series:Professional
  • 1
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具体描述

本书深入讲解Java技术的高级特性,涉及许多与Java语言相关的技术,包括各种开源软件工具的使用(Aut、JUnit、JMeter等)、设计模式等。全书共分14章,其中前3章提供了高校Java开发人员所需的特定思维方式,包括关键的Java语言特性和Java库、面向Java解决方案开发的工具和技术,以及Java开发中的模式。其余章节通过详细讨论面向Java解决方案开发的工具和技术(包括JFC、持久性保存、命用模型开发Web应用、JNI、组件通信、分布式处理,以及安全性和应用部署等),针对性地提供了Java开发过程中常见问题的解决方案。

  本书编排独特、讲解细致、深入浅出而又专业性强,适合Java开发人员以及高级Java解决方案设计人员参考。

《Python深度学习实战:从零到精通TensorFlow 2与Keras》 书籍定位与目标读者: 本书是一本面向中高级技术人员、数据科学家和人工智能爱好者的实战型教程,旨在系统、深入地讲解基于TensorFlow 2.x和Keras框架的深度学习技术的应用。我们假设读者已经具备扎实的Python编程基础,并对机器学习的基本概念(如线性回归、梯度下降)有所了解。本书将跳过浅层的理论回顾,直接深入到如何利用现代深度学习框架构建高性能、可部署的模型。 核心内容模块与深度解析: 全书共分为六大部分,超过三十章,覆盖了从基础搭建到前沿模型应用的完整流程。 --- 第一部分:深度学习环境与TensorFlow 2.x 基础架构(第 1-5 章) 本部分致力于为读者打下坚实的TensorFlow 2.0+实战基础,重点介绍Eager Execution模式和`tf.function`编译的精妙之处。 1. 现代深度学习工具栈初始化: 详细介绍Anaconda环境管理、GPU/CPU配置的最佳实践。着重对比TensorFlow 1.x的静态图与2.x的动态图(Eager Execution)带来的编程范式转变,并演示如何利用`tf.config`进行内存优化。 2. 张量(Tensor)操作与数据管道(tf.data): 深入讲解Tensor的创建、类型转换、维度操作(如`tf.reshape`, `tf.transpose`)。重点剖析`tf.data` API,展示如何构建高效、可并行化、能处理TB级数据的输入管道,包括数据预处理、批处理、缓存(caching)和预取(prefetching)的精细控制。 3. Keras核心:模型构建的艺术: 详尽阐述Sequential模型、Functional API和Model Subclassing三种构建模式的适用场景和优缺点。通过大量代码示例,展示如何自定义层(Layer)、激活函数(Activation)和损失函数(Loss)。 4. 训练循环的精细控制: 摆脱`model.fit()`的黑盒控制。本章聚焦于使用`tf.GradientTape`记录梯度,手动实现前向传播、损失计算、反向传播和优化器更新的完整训练循环,为后续实现复杂的自定义训练逻辑(如对抗性训练、元学习)做准备。 5. TensorBoard 2.x 可视化与调试: 掌握如何利用`tf.summary`记录标量、直方图、嵌入向量和模型结构图。学习使用Profiling工具诊断计算瓶颈,确保模型训练的效率。 --- 第二部分:经典神经网络与计算机视觉(CV)(第 6-12 章) 本部分聚焦于处理图像数据,从基础的卷积网络到复杂的目标检测架构。 6. 卷积神经网络(CNN)的深度剖析: 详细拆解卷积操作(Padding, Stride, Dilations)的数学原理,并实现自定义的卷积层。深入讨论标准网络结构(LeNet, AlexNet, VGG)。 7. 残差网络与高效结构(ResNet, DenseNet): 解析残差连接(Residual Block)如何解决深层网络的梯度消失问题。实现并优化一个Inception-style的模块,理解网络深度与效率的平衡。 8. 迁移学习与模型微调(Fine-tuning): 讲解如何高效地利用ImageNet预训练权重。实践如何冻结底层权重、微调高层分类器,并针对特定数据集(如医学影像或特定物体识别)进行适配性调整。 9. 目标检测基础:定位与分类的结合: 介绍区域提议网络(RPN)的基本思想。着重实践基于Anchor的Two-Stage方法(Faster R-CNN的TensorFlow实现框架解析)。 10. 实时目标检测:YOLOv5/v8 架构解析(非官方实现): 深入分析单阶段检测器的速度优势。本章将基于TensorFlow 2.x实现一个简化版的YOLO结构,重点理解其Grid Cell预测机制、IoU计算与NMS(非极大值抑制)的优化应用。 11. 语义分割实战:U-Net与DeepLabV3+: 讲解像素级分类任务的挑战。详细构建并训练一个用于生物医学图像分割的U-Net模型,理解其编码器-解码器结构和Skip Connection的作用。 12. 注意力机制在视觉中的应用(Vision Transformers 预备): 引入SENet (Squeeze-and-Excitation) 和 CBAM (Convolutional Block Attention Module),展示如何在CNN中嵌入注意力机制以增强特征表达能力。 --- 第三部分:序列数据处理与自然语言处理(NLP)(第 13-19 章) 本部分深入RNNs、LSTMs,并重点过渡到革命性的Transformer架构。 13. 循环神经网络(RNN)的局限性与解决方案: 详细分析标准RNN在处理长序列时的遗忘问题。实现并优化LSTM和GRU单元,理解其内部的门控机制。 14. 序列到序列(Seq2Seq)模型与注意力机制: 构建基于Encoder-Decoder结构的Seq2Seq模型,用于基础的英译中任务。重点实现Bahdanau和Luong注意力机制,直观感受注意力如何聚焦于输入序列的关键部分。 15. Transformer 架构的彻底解析: 这是本书的核心章节之一。深入讲解自注意力(Self-Attention)的Scaled Dot-Product计算,Multi-Head Attention的并行化优势,以及位置编码(Positional Encoding)的必要性。 16. 预训练模型微调(BERT/RoBERTa): 介绍Hugging Face Transformers库的TensorFlow接口。实践如何加载预训练的BERT模型,并针对下游任务(如文本分类、命名实体识别)进行高效的微调(Fine-tuning)。 17. 文本生成:从N-gram到GPT风格模型: 实践基于字符级别的语言模型训练。随后,构建一个简化的Decoder-only Transformer用于文本续写任务,探讨Top-K和Nucleus Sampling等解码策略对生成质量的影响。 18. 词嵌入技术的高级应用: 深入探讨Word2Vec、GloVe的训练过程,并实战使用FastText处理OOV(词汇表外)问题。学习如何将预训练的词向量集成到自定义的NLP模型中。 19. 时序预测:使用CNN与RNN混合模型: 针对金融或物联网时间序列数据,构建结合了1D 卷积特征提取和LSTM长期依赖捕获能力的混合模型。 --- 第四部分:生成模型与无监督学习(第 20-23 章) 本部分探索数据分布的学习与合成技术。 20. 变分自编码器(VAE): 理解VAE的概率图模型基础,推导KL散度和重参数化技巧(Reparameterization Trick)。实践生成具有连续潜在空间的新数据样本。 21. 生成对抗网络(GAN)的原理与实现: 详细解释判别器(Discriminator)和生成器(Generator)的博弈过程。实现DCGAN用于图像生成,并深入分析模式崩溃(Mode Collapse)问题及其缓解策略。 22. 条件生成与CycleGAN概述: 介绍如何通过在GAN中引入条件信息(如类别标签或图像属性)来控制生成结果。简要概述CycleGAN用于非配对图像到图像转换的原理。 23. 自编码器(AE)与降噪/去模糊: 重新审视标准的Autoencoder,并将其应用于特征提取和数据去噪任务,侧重于对高维数据的有效压缩表示学习。 --- 第五部分:模型部署、优化与进阶策略(第 24-28 章) 本部分关注如何将训练好的模型投入实际应用并提高性能。 24. 模型保存、加载与版本控制: 掌握`SavedModel`格式的全部细节,理解其与HDF5格式的区别。实践模型签名(Signatures)的定义,以适应不同服务端的调用需求。 25. TensorFlow Serving 部署实战: 搭建本地TensorFlow Serving环境。学习如何将模型打包成gRPC或RESTful服务,并进行并发请求测试。 26. 模型量化(Quantization)与剪枝(Pruning): 针对移动端或边缘设备部署,深入讲解后训练静态量化(Post-Training Static Quantization)的流程和精度影响评估。实现简单的模型权重剪枝以减小模型体积。 27. 混合精度训练(Mixed Precision): 利用`tf.keras.mixed_precision` API,在支持的硬件上启用FP16计算,显著加速训练速度并减少显存占用。 28. 强化学习基础:Q-Learning与DQN(环境搭建): 简要介绍强化学习的基本概念(Agent, Environment, Reward)。使用Gymnasium(原OpenAI Gym)搭建环境,实现一个基础的Deep Q-Network (DQN) 模型进行简单任务的探索。 --- 附录:高级调试与自定义组件实现 自定义训练组件: 如何创建自定义优化器、损失函数、指标(Metrics)。 性能分析工具集: 使用`tf.profiler`深入分析CPU/GPU间的通信瓶颈。 本书特色: 纯粹的TensorFlow 2.x 代码: 所有代码均基于tf.keras API和Eager Execution编写,紧跟最新的框架设计哲学。 实战驱动: 理论讲解服务于代码实现,每一个复杂概念都配有经过验证的、可复现的完整项目案例。 深度与广度兼顾: 既覆盖了CV和NLP的经典范式,也深入讲解了Transformer和GAN等前沿技术,确保读者能应对工业界的需求。 通过本书的学习,读者将能够独立设计、实现、调试和部署复杂的深度学习系统,从容应对从数据预处理到模型生产化的全生命周期管理。

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用户评价

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《Java高级编程》这本书,绝对是我学习Java历程中的一座里程碑。它并没有简单地罗列API或者介绍一些 superficial 的技巧,而是将我带入了Java语言的“内脏”,让我得以窥见其运行的真实机制。书中关于并发编程的章节,是我认为最具有价值的部分。我之前对多线程的理解,主要停留在`Thread`和`Runnable`的使用,以及简单的`synchronized`关键字。但是,这本书详细阐述了Java内存模型(JMM),解释了happens-before原则,以及它如何保证线程之间操作的可见性和有序性。这让我对并发编程中的各种“诡异”现象,如指令重排序、可见性问题,有了更深刻的理解。书中还详细介绍了Java并发包(`java.util.concurrent`)中的各种强大的工具类,例如`ReentrantLock`、`Semaphore`、`CountDownLatch`、`CyclicBarrier`等,以及它们的使用场景和实现原理。我之前在编写并发代码时,常常会因为锁的粒度问题或者线程之间的协调问题而导致性能瓶颈,现在我能够根据具体需求,选择最合适的同步机制,编写出更高效、更健壮的并发程序。这本书让我从一个“Java使用者”蜕变成了一个能够从底层理解Java并发机制的“Java工程师”。

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我必须承认,在翻开《Java高级编程》之前,我对“高级”这个词的理解还停留在掌握一些复杂的API和设计模式的层面。然而,这本书的深度远超我的想象,它带领我深入到了Java虚拟机(JVM)的腹地,让我对Java这门语言的运行机制有了前所未有的清晰认识。书中的内容,比如对类加载器的深入讲解,特别是它如何实现动态加载、热部署,以及不同类加载器之间的委托机制,让我豁然开朗。我之前只是模糊地知道有类加载器,但具体是如何工作的,以及它在实际应用中的重要性,直到阅读了这本书才真正理解。另外,关于JVM的内存区域划分,如程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆和方法区(以及元空间),以及它们各自的生命周期和作用,书中都做了非常详细的图文并茂的解释。我之前总是将“堆”和“栈”混为一谈,现在我能清楚地区分它们在Java内存管理中的角色,以及为什么会有“堆溢出”和“栈溢出”的区别。书中关于垃圾回收(GC)的章节更是精彩绝伦,我之前只知道Java有自动垃圾回收,但对于GC的几种主要算法(如标记-清除、标记-整理、复制)以及不同GC代的特点,以及如何根据应用场景选择合适的GC算法,书中都进行了详尽的分析和比较,这对于我进行生产环境的性能调优有着极其重要的指导意义。这本书让我意识到,真正的“高级”编程,是建立在对底层原理深刻理解的基础之上的。

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《Java高级编程》这本书,绝对是我近期阅读过的技术书籍中最具启发性的一本。它并没有回避Java语言的复杂性,而是迎难而上,将许多我之前觉得“黑箱”的底层机制一一剖析开来。我之前总是抱着一种“能用就行”的心态来编写Java代码,对于一些性能问题也常常束手无策。阅读了这本书后,我才意识到,对Java虚拟机(JVM)工作原理的深入理解,是解决这些问题的关键。书中关于JVM内存结构,特别是堆内存的划分(年轻代、老年代、元空间),以及不同区域的垃圾回收策略,讲解得非常透彻。我之前一直对GC的各种算法感到困惑,现在我能清晰地理解标记-清除、标记-整理、复制等算法的原理,以及它们各自的优缺点和适用场景。书中的GC调优部分,提供了大量实用的建议和参数配置方法,让我能够根据实际应用的特点,选择最合适的GC算法,并调整相关参数,以达到最佳的性能表现。此外,书中还详细介绍了Java的反射机制,以及如何利用反射来实现动态代理、实现框架的构建等。我之前对反射的认识仅限于简单的获取类信息,现在我才明白它在高度灵活和可扩展的Java应用开发中所扮演的重要角色。这本书让我从一个“Java使用者”升华为了一个更懂Java本质的“Java开发者”。

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我带着一种“我以为我懂Java”的心态来阅读《Java高级编程》的,结果却被这本书深深地震撼了。它并没有停留在API的罗列或者简单功能的实现上,而是将我引入了一个更深层次的Java世界。书中关于并发编程的部分,是我认为最具有价值的部分之一。我之前对多线程的理解仅限于`Thread`类和`Runnable`接口,以及一些简单的`synchronized`关键字的应用。但是,这本书详细阐述了Java内存模型(JMM),解释了happens-before原则,以及它是如何保证线程之间操作的可见性和有序性的。这对于我理解并发编程中的各种“怪异”现象,如重排序、指令重排序,提供了坚实的基础。书中还花了大量的篇幅讲解了各种并发同步工具,例如`Lock`接口及其实现类(如`ReentrantLock`),以及`Condition`接口,它们相比于`synchronized`提供了更精细的控制和更强大的功能。我还学会了如何使用`Semaphore`来限制并发访问,使用`CountDownLatch`和`CyclicBarrier`来协调线程的执行。这些工具的使用,让我能够编写出更高效、更健壮的并发程序,避免了之前常常遇到的死锁和活锁问题。此外,书中关于线程池的讲解,也让我深刻理解了如何有效地管理和复用线程,从而提高程序的吞冲和降低线程创建的开销。这本书不仅仅是知识的传授,更是一种思维方式的启迪,让我能够从更宏观的角度去审视和设计并发系统。

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我怀着学习Java高级特性的目的翻开了《Java高级编程》,结果却被这本书的深度和广度深深震撼。它并没有止步于介绍一些“炫酷”的语法糖或者便捷的API,而是将我带入了Java虚拟机(JVM)的核心,让我对Java的运行机制有了前所未有的清晰认识。书中关于JVM内存管理的部分,绝对是本书的重中之重。我之前对堆、栈、方法区等概念的理解一直比较浅显,甚至有时会混淆。但是,这本书用非常形象的比喻和细致的图解,深入浅出地讲解了JVM的内存模型,包括程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区(以及元空间)的划分,以及它们各自的作用和生命周期。更让我惊喜的是,书中对垃圾回收(GC)机制的讲解,它详细介绍了各种GC算法(如Serial、Parallel Scavenge、CMS、G1)的原理、优缺点以及适用场景。我之前对GC的认识非常有限,现在我能够理解GC是如何工作的,以及如何通过调整JVM参数来优化GC性能,从而提高应用程序的吞吐量和响应速度。这本书让我明白,真正的“高级”编程,是建立在对底层原理深刻理解的基础之上的。

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《Java高级编程》这本书,绝对是我近期阅读过的技术书籍中最具颠覆性的一本。它并没有满足于简单的API介绍,而是带领我深入到了Java语言的“心脏”,让我得以一窥其底层运行的奥秘。书中关于并发编程的部分,让我受益匪浅。我之前对多线程的理解,很大程度上停留在`synchronized`关键字和简单的线程创建,对于线程安全问题常常感到无从下手。但是,这本书详细阐述了Java内存模型(JMM),解释了happens-before原则,以及它如何保证线程之间操作的可见性和有序性。这让我对并发编程中的各种“幻象”,如指令重排序、可见性问题,有了更深入的理解。书中还详细介绍了Java并发包(`java.util.concurrent`)中的各种强大的工具类,例如`ReentrantLock`、`Semaphore`、`CountDownLatch`、`CyclicBarrier`等,以及它们的使用场景和实现原理。我之前编写并发代码时,常常因为锁的粒度过大或者线程之间协调不当而导致性能瓶颈,现在我能够根据具体需求,选择最合适的同步机制,编写出更高效、更健壮的并发程序。这本书让我从一个“Java新手”成长为一个能够从底层理解Java并发机制的“Java进阶者”。

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我必须承认,《Java高级编程》这本书,是为真正想要深入理解Java的读者量身打造的。它没有辜负“高级”二字,将许多我之前只知其名、不知其所以然的Java特性,进行了深入细致的剖析。书中关于Java内存管理的部分,让我茅塞顿开。我之前总是将JVM的内存区域划分模糊不清,对于堆、栈、方法区等概念的理解仅停留在表面。这本书则详细讲解了JVM的内存模型,包括程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区(元空间)的划分,以及它们各自的作用和生命周期。我特别喜欢书中关于垃圾回收(GC)机制的讲解,它详细介绍了各种GC算法(如Serial、Parallel Scavenge、CMS、G1)的原理、优缺点以及适用场景。我之前对GC的印象就是“自动回收”,现在我能理解GC的工作过程,以及如何通过调整JVM参数来优化GC性能,减少应用程序的停顿时间。此外,书中对类加载机制的深入探讨,也让我明白了Java代码是如何被加载、连接和初始化的,以及双亲委派模型的重要性。这些底层知识的掌握,不仅让我对Java有了更深的敬畏,也为我日后的性能调优和问题排查打下了坚实的基础。

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我不得不说,《Java高级编程》这本书,让我对于Java这门语言的理解,达到了一个全新的高度。它并非仅仅停留在表面的语法和API介绍,而是深入到Java虚拟机(JVM)的底层运作机制,将许多曾经让我感到神秘的环节一一揭开。书中对Java内存模型(JMM)的阐述,绝对是本书的亮点之一。我之前对多线程并发的理解一直比较模糊,经常遇到各种难以捉摸的线程安全问题。通过阅读JMM相关的章节,我才真正理解了happens-before原则的重要性,以及它如何保证线程间的可见性和有序性。书中还详细介绍了各种并发工具类,例如`ConcurrentHashMap`的实现原理,它如何实现高效的并发读写;`ExecutorService`和`ThreadPoolExecutor`的使用,让我能够更精细地控制线程池的参数,从而提高程序的并发性能和资源利用率。我之前编写并发代码时,常常会因为资源竞争而导致性能下降,现在我能够运用书中介绍的各种同步机制,如`ReentrantLock`、`Semaphore`,来更有效地管理共享资源。这本书让我意识到,编写高性能、高可靠性的并发程序,需要对底层原理有深刻的理解,而这本书正是提供了这样的深度。

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我不得不承认,在读《Java高级编程》之前,我对Java的理解还停留在“会用”的层面,对许多底层原理都知之甚少。这本书彻底改变了我的看法,它带领我深入到了Java虚拟机(JVM)的世界,让我对Java的运行机制有了前所未有的清晰认识。书中关于JVM内存管理的部分,让我印象最为深刻。我之前对堆、栈、方法区等概念的理解一直是模糊的,甚至有时候会混淆。但是,这本书用非常清晰的图示和详尽的文字,解释了JVM的内存区域划分,包括程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区(以及元空间),以及它们各自的作用和生命周期。更重要的是,书中详细讲解了垃圾回收(GC)机制,包括各种GC算法(如Serial、Parallel Scavenge、CMS、G1)的原理、优缺点以及适用场景。我之前对GC的认识非常有限,现在我能够理解GC是如何工作的,以及如何通过调整JVM参数来优化GC性能,从而提高应用程序的吞吐量和响应速度。这本书让我明白,只有真正理解了底层原理,才能更好地进行性能调优和问题排查。

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这是一本让我彻底颠覆了对Java固有认知的好书。我之前自认为对Java的掌握程度还算可以,但读完《Java高级编程》后,才意识到自己之前的理解有多么浅显。书中对于Java内存模型、垃圾回收机制的深入剖析,简直是打开了新世界的大门。我从未想过,仅仅是对象的创建和销毁,背后竟然蕴含着如此精妙的设计和复杂的底层逻辑。比如,书中对新生代、老年代、永久代(或元空间)的划分,以及它们各自的垃圾回收算法(如Serial, Parallel Scavenge, CMS, G1等)的原理和适用场景,都讲解得极其细致。我尤其印象深刻的是关于“Stop-the-world”这一概念的阐述,以及如何通过调整JVM参数来最小化其对应用性能的影响。书中还详细介绍了线程的生命周期、线程安全问题(如竞态条件、死锁)以及如何利用并发工具类(如`ReentrantLock`、`Semaphore`、`CountDownLatch`)来解决这些问题。我之前写多线程代码时,常常会遇到一些难以捉摸的bug,现在我终于能从更深层次上理解这些问题的根源,并且能够更自信地编写健壮的并发程序。此外,书中关于JVM的类加载机制、字节码指令、性能调优的章节,也提供了宝贵的实践指导。我学会了如何使用JProfiler、VisualVM等工具来分析程序的性能瓶颈,并根据分析结果进行针对性的优化。这本书不是那种泛泛而谈的教程,而是真正能够帮助读者触及Java语言核心的深度之作。

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书中的内容在当时提高了我的眼界,也知道在技术领先的公司大家是如何进行工作的,不过由于和java入门经典的跨度过大,在当时很难理解其中的内容。

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书中的内容在当时提高了我的眼界,也知道在技术领先的公司大家是如何进行工作的,不过由于和java入门经典的跨度过大,在当时很难理解其中的内容。

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