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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:塔格特·E·史密斯

出品人:

页数:163

译者:王文伟

出版时间:2006-1

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504552501

丛书系列:

图书标签:

• 会议管理
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深度学习：理论、算法与应用 一本全面、深入探讨深度学习核心技术的权威著作 本书旨在为读者提供一个从基础理论到前沿应用的完整知识体系，深入剖析深度学习（Deep Learning）领域的核心概念、关键算法及其在现实世界中的广泛应用。内容编排注重逻辑的严密性与知识的前瞻性，力求成为该领域学习者、研究人员和工程师的必备参考手册。 第一部分：深度学习的数学基础与核心概念 本部分将为读者打下坚实的理论基础，这是理解复杂深度学习模型的前提。 第一章：线性代数与概率论的复习与深化 深度学习的基石在于强大的数学工具。本章将回顾并深化读者对矩阵分解（如SVD、特征值分解）、向量空间、张量运算等线性代数核心概念的理解。特别关注这些工具在处理高维数据和模型参数优化中的作用。随后，我们将详细阐述概率论的基础，包括贝叶斯定理、随机变量、联合分布与条件概率，并引入信息论的基本度量，如熵、交叉熵和KL散度，这些是衡量模型性能和信息损失的关键工具。 第二章：神经网络的基本结构与前向传播 本章从最基础的感知机模型出发，逐步构建人工神经网络（ANN）。我们将详细介绍神经元模型、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的选择及其对模型非线性和梯度流的影响。重点解析前向传播过程，解释数据如何逐层转换，直至产生最终输出。同时，探讨网络结构的层次性、宽度与深度的意义。 第三章：损失函数与优化算法 优化的过程是深度学习模型学习的核心。本章系统梳理了回归、分类任务中常用的损失函数（如均方误差、Log Loss、Hinge Loss），并深入探讨了损失函数的凸性与非凸性对优化过程的挑战。随后，我们将详细介绍梯度下降法的各种变体： 标准梯度下降 (SGD)：原理与局限性。 动量（Momentum）：如何加速收敛并克服局部最优。 自适应学习率方法：深入剖析 AdaGrad、RMSProp 和 Adam（及其最新变体） 的内在机制、参数更新策略以及它们在不同数据集上的表现差异。本节会辅以详细的数学推导。 第二部分：核心网络架构与进阶技术 本部分聚焦于现代深度学习中最具影响力的几大网络范式，解析其结构设计哲学与应用优势。 第四章：卷积神经网络（CNN）的精妙设计 卷积神经网络是计算机视觉领域的革命性力量。本章从二维卷积操作的数学定义入手，解释卷积核（Filter）的角色、步幅（Stride）和填充（Padding）的设置。随后，深入讲解池化层的作用及其必要性。 经典网络架构剖析：详细分析 LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception) 的创新点，特别是 Inception 模块如何平衡计算复杂度和特征提取能力。 残差网络（ResNet）：重点剖析残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，实现超深网络的有效训练。 深度可分离卷积：探讨 MobileNet 等轻量级网络如何通过分解卷积操作来显著减少参数量和计算成本。 第五章：循环神经网络（RNN）及其变体 处理序列数据是深度学习的重要课题。本章全面介绍 RNN 的结构，分析其在长序列依赖问题上面临的挑战。 长短期记忆网络（LSTM）：详细解析门控机制（输入门、遗忘门、输出门）的工作原理，解释它们如何有效地控制信息流和梯度流动。 门控循环单元（GRU）：作为 LSTM 的简化版本，探讨其在保持性能的同时如何降低计算开销。 序列到序列模型（Seq2Seq）：介绍基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的 Seq2Seq 模型，为机器翻译和文本摘要奠定基础。 第六章：注意力机制与Transformer架构的崛起 注意力机制是当前深度学习领域最核心的技术突破之一。本章将： 机制详解：从软注意力（Soft Attention）到硬注意力（Hard Attention）的演变，重点解释注意力权重是如何计算和应用的。 Transformer模型：彻底解析其完全基于注意力机制的设计哲学，取代了传统的 RNN 结构。详细讲解多头自注意力（Multi-Head Self-Attention） 的计算过程，以及位置编码（Positional Encoding）在无序列结构中引入顺序信息的方式。 应用展望：简述 Transformer 在自然语言处理（BERT, GPT系列）和视觉领域（Vision Transformer）的广泛影响。 第三部分：模型训练、正则化与工程实践 本部分关注如何高效、稳定地训练深度模型，并处理实际应用中的数据与计算挑战。 第七章：正则化、泛化与避免过拟合 过拟合是深度学习训练的常见陷阱。本章系统介绍多种正则化技术： 权重正则化：L1 和 L2 正则化的数学基础与对模型复杂度的约束。 Dropout：随机失活机制的原理、最佳应用时机以及对集成学习的启示。 数据增强（Data Augmentation）：在图像、文本等领域中，如何通过人工增加训练样本的多样性来提高模型的鲁棒性。 批量归一化（Batch Normalization）：深入分析 BN 层如何稳定训练过程、加速收敛，以及在不同场景下的应用考量。 第八章：迁移学习与模型微调 在资源有限的情况下，利用预训练模型进行迁移学习是主流策略。本章探讨： 预训练的价值：解释为什么在大规模数据集上训练的模型具有强大的特征提取能力。 微调策略：如何根据目标任务的数据量和相似性，选择冻结部分层、替换顶层或进行全网络微调。 域适应（Domain Adaptation）：处理源域与目标域分布差异的方法概述。 第九章：高性能计算与框架应用 本章侧重于将理论应用于实践所需的工程技术。 硬件加速：简要介绍 GPU（CUDA）在并行计算中的核心作用。 分布式训练：探讨数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的基本思想及其在超大模型训练中的必要性。 主流框架实践：以 Pytorch/TensorFlow 为例，演示如何高效构建计算图、管理模型状态和进行高效的 I/O 操作。 第四部分：前沿应用与新兴领域 本书的最后部分将目光投向深度学习正在快速渗透的各个应用领域。 第十章：生成模型：从对抗网络到扩散模型 本章探索深度学习在内容生成方面的突破： 生成对抗网络（GANs）：深入剖析生成器与判别器的博弈过程，理解纳什均衡的概念，并讨论模式崩溃（Mode Collapse）等挑战。 变分自编码器（VAEs）：解释其基于概率图模型的生成原理，以及如何通过潜在空间（Latent Space）进行可控的样本生成。 扩散模型（Diffusion Models）：详细介绍扩散过程（前向加噪）与逆向过程（去噪），阐明其在图像生成领域超越 GANs 的潜力与优势。 第十一章：深度强化学习（DRL） DRL 是使智能体能够在复杂环境中做出决策的关键技术。本章将： 基础框架：介绍马尔可夫决策过程（MDP）和贝尔曼方程。 价值迭代方法：深入讲解 Q-Learning 和 Deep Q-Networks (DQN) 如何结合深度网络来处理高维状态空间。 策略梯度方法：解析 REINFORCE、Actor-Critic 架构，以及近端策略优化（PPO）的稳健性优势。 结语：未来展望 本书最后将总结深度学习领域当前面临的挑战，如模型的可解释性（XAI）、鲁棒性、对数据的极端依赖性，并展望诸如神经形态计算、自监督学习等可能引领下一代 AI 革命的方向。 本书特色： 详尽的数学推导：确保核心算法背后的逻辑无懈可击。 丰富的代码片段示例（伪代码或框架无关表示）：辅助理解复杂结构的实现细节。 结构化叙事：从基础到高阶，层层递进，适合有一定编程和微积分基础的读者。

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在阅读这本书的过程中，我感觉自己仿佛进入了一个精心设计的“会议实验室”，作者用严谨的逻辑和丰富的案例，一步步地引导我探索高效会议的奥秘。让我印象深刻的是书中关于“选择合适的会议形式”的探讨，作者详细对比了面对面会议、视频会议、电子邮件会议等不同形式的优劣势，并给出了在不同场景下如何选择最有效形式的指导。这一点对于如今远程协作日益普遍的工作环境来说，具有极其重要的现实意义。此外，关于“会议反馈机制的建立”的部分也让我受益匪浅。作者强调了反馈在持续改进会议质量中的关键作用，并分享了如何设计有效的反馈问卷以及如何分析和利用反馈数据。这种注重“闭环管理”的思路，贯穿了整本书，让我深刻理解到，一场成功的会议不是一次性的事件，而是一个持续优化的过程。书中还提到了“会前准备的细节决定成败”，并列举了许多平时容易被忽略的准备事项，例如提前分发会议材料、确认技术设备可用性等，这些细节往往是导致会议效率低下的“罪魁祸首”。

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这本书的封面设计就给我一种非常专业且严谨的感觉，深邃的蓝色背景搭配简约的白色字体，非常符合我对于“会议管理”这个主题的预期。翻开书页，我首先被它清晰的章节划分和目录结构所吸引。作者似乎非常擅长条理化思维，将一个看似庞杂的领域分解成一个个易于理解的模块。从最初的会议目的设定，到参会人员的选择，再到会议流程的设计，乃至会议后的成果追踪，每一个环节都被细致地涵盖。我尤其欣赏其中关于“会议议程优化”的部分，它不仅仅是简单地罗列议题，而是深入探讨了如何根据会议目标、参会人员的背景以及时间限制来合理分配议题的优先级和讨论时长。作者还提供了许多实用的模板和清单，例如“会议准备检查表”和“会后行动项追踪表”，这些工具对于实际操作来说简直是宝藏，可以极大地提高工作效率，避免遗漏关键步骤。我注意到作者在描述会议记录时，强调的不仅仅是“记下说了什么”，更是“记录下需要做什么”。这种前瞻性的视角让我在阅读时不禁联想到自己过往参与的那些效率低下的会议，不禁开始反思，如果当初能有这本书的指导，结果或许会大不相同。它不仅仅是一本关于“如何开会”的书，更是一本关于“如何让会议产生价值”的书。

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这本书的内容让我感觉非常“接地气”，它并没有使用晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的语言，将复杂的会议管理原则清晰地呈现出来。作者在“如何准备高质量的会议材料”的部分，给出了非常具体的操作指南，例如如何撰写简洁明了的会议背景、如何清晰地呈现数据和图表、如何设计具有引导性的讨论问题等。这些内容对于我这种需要经常准备会议材料的人来说，简直是福音。更让我欣赏的是，书中对于“如何鼓励参会者积极发言”的探讨。作者提出了很多巧妙的方法，例如通过设置“开放式问题”、通过“轮流发言”机制、甚至通过一些非正式的交流环节来打破沉默，让每一个人的声音都能被听到。这让我意识到，一场成功的会议，不仅仅是领导者的独角戏，更是一个集体智慧的碰撞过程。书中还分享了关于“如何处理多方利益相关者参与的会议”，在复杂环境下如何平衡各方需求，确保会议目标得以实现，这一点让我看到了作者丰富的实践经验。

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这本书的内容给我一种“润物细无声”的感觉，它没有惊天动地的理论，却在字里行间透露着一种深厚的实践经验。作者对于会议流程的每一个细节都拿捏得恰到好处，无论是会前的信息收集、会中问题的聚焦，还是会后信息的传达，都显得那么自然而然，仿佛遵循着某种内在的逻辑。我特别喜欢关于“会议效率评估”的章节，作者提出了几种非常实用的评估维度，并提供了一些量化的指标，让我能够客观地衡量一场会议的效果，而不是凭感觉来判断。这对于我来说是非常宝贵的，因为作为一名管理者，我需要对团队的时间负责，确保每一次会议都能产生最大的价值。书中还穿插了一些小故事和真实案例，这些故事让原本可能枯燥的理论变得生动有趣，也让我更容易将书中的知识与自己的工作实践联系起来。例如，有一个关于如何处理“跑题发言”的案例，作者提出的方法是“暂存”议题，并在会后安排专门的时间讨论，这种既尊重了发言者，又保证了会议效率的处理方式，让我拍案叫绝。这本书让我意识到，高效的会议管理并非遥不可及，而是一套可以通过学习和实践掌握的系统。

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我是一名初入职场的项目助理，一直以来都觉得会议是工作中最令人头疼的部分之一。要么是议题不清，讨论跑偏，要么是参会人员太多，发言效率低下，最后往往不了了之。偶然的机会，我接触到了这本书，立刻被它那种“治本”的思路所吸引。它并没有简单地教我一些“技巧”，而是从源头上剖析了会议失败的原因，并给出了系统性的解决方案。例如，在关于“会议目标明确化”的章节，作者详细阐述了SMART原则在会议目标设定中的应用，并提供了具体的案例分析，让我明白了原来一个模糊的“讨论一下”也可以被量化成“在XX分钟内就XX问题达成XX个可执行的决策”。更让我惊喜的是，书中关于“会议氛围营造”的探讨。我之前从未想过会议的成功与否，与参会者的心态和情绪也有着如此紧密的联系。作者提出了“积极倾听”、“建设性反馈”等概念，并分享了如何通过引导发言、鼓励不同意见来创造一个开放、包容的会议环境。读到这部分时，我脑海中闪过了无数个曾经让我感到压抑或沮丧的会议场景，不禁为作者的细致入微和深刻洞察力所折服。这本书让我看到了会议的另一种可能性——一种高效、有益、甚至令人期待的体验。

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不得不说，这本书的内容非常扎实，作者的每一句话似乎都经过深思熟虑。他在阐述“会议目标”时，并没有止步于“完成任务”，而是深入挖掘了会议背后更深层次的战略意义，例如如何通过会议来促进知识共享、建立团队共识，甚至驱动创新。这种宏观的视角让我对会议的理解上升到了一个新的层面。我尤其喜欢书中关于“会议时间管理”的部分，作者并没有简单地教我如何“压缩时间”，而是强调如何“高效利用时间”，例如如何提前规划讨论的优先级、如何适时打断跑题的发言、如何运用番茄工作法等。这些实用的技巧让我对时间的运用有了更精细的掌控。书中还提及了“如何根据参会者的类型来调整会议策略”，例如面对技术专家、普通用户、还是决策者，不同的沟通方式和内容重点都有所不同，这种“因材施教”的理念让我对会议的灵活性有了更深的认识。这本书让我明白了，会议管理并非一套僵化的规则，而是一种需要根据具体情况灵活运用的艺术。

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这本书带给我的感受是，它不仅仅是一本关于“如何开会”的书，更是一本关于“如何通过会议驱动组织发展”的书。作者在“会议与组织文化”的章节中，深入探讨了会议在塑造组织文化、传递组织价值观方面的作用。他认为，一场高效、包容的会议本身就是一种积极的组织文化的体现。我特别喜欢书中关于“如何设计有效的会议反馈机制”的讨论。作者强调了反馈在持续改进会议质量中的关键作用，并分享了如何设计有效的反馈问卷以及如何分析和利用反馈数据。这种注重“闭环管理”的思路，贯穿了整本书，让我深刻理解到，一场成功的会议不是一次性的事件，而是一个持续优化的过程。书中还提到了“会前准备的细节决定成败”，并列举了许多平时容易被忽略的准备事项，例如提前分发会议材料、确认技术设备可用性等，这些细节往往是导致会议效率低下的“罪魁祸首”。

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这本书给我带来的最大启发在于，它让我从一个“参与者”的视角，提升到了一个“组织者”和“赋能者”的视角来审视会议。作者在“如何让参会者全程投入”的章节中，分享了许多关于激励和引导的技巧，例如通过提问来激发思考，通过分组讨论来促进参与，甚至通过一些小互动来活跃气氛。这些方法让我明白，会议的成功不仅仅在于流程的顺畅，更在于每一个参会者的积极性和贡献度。我特别欣赏作者在讨论“会议决策的落地”时，所展现出的那种务实和系统化的思路。他不仅仅关注决策的产生，更强调决策的执行和追踪，并提供了一系列工具和方法来确保会议成果能够真正转化为行动。这让我意识到，过去许多会议之所以“雷声大雨点小”，很大程度上是因为缺乏有效的落地机制。书中还对“如何处理会议中的冲突”进行了深入的探讨，作者并没有回避这一现实问题，而是提供了建设性的解决策略，例如通过中立的立场、倾听双方意见、寻找共同点等方式来化解矛盾，这对于提升团队协作效率具有重要意义。

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这本书的内容给予了我一种“拨开云雾见月明”的感觉，它用清晰的逻辑和丰富的案例，系统地解答了我心中关于会议管理的所有疑问。作者在“如何处理会议中的决策分歧”时，并没有简单地回避这一棘手问题，而是提供了建设性的解决方案，例如如何引导讨论、如何进行投票、如何寻求妥协等。这些方法让我对在复杂情况下达成共识有了更深的理解。我尤其欣赏书中关于“会议后的行动项追踪与复盘”的探讨，作者强调了会议成果的落地和持续改进的重要性，并提供了一系列实用的工具和方法，例如甘特图、看板等，来确保会议的决议能够得到有效的执行和反馈。这让我认识到，一场真正有效的会议，其价值体现在会议结束之后。书中还穿插了一些关于“如何优化会议沟通效率”的小技巧，例如如何使用简洁的语言、如何避免信息冗余、如何利用视觉化工具等，这些看似细微之处，却能极大地提升会议的沟通质量。

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这本书的内容对我来说，更像是一本“会议管理的百科全书”，它几乎涵盖了我想到的以及没想到的关于会议的方方面面。作者在“会后总结与跟进”的章节中，详细阐述了如何进行有效的会议总结，如何提炼关键信息，以及如何建立清晰的行动项和责任人，并跟踪其执行情况。这种严谨的闭环管理思路，让我对会议的完整流程有了更清晰的认知。我还注意到书中关于“如何利用技术工具提升会议效率”的讨论，作者不仅列举了一些常用的会议软件，还分享了如何利用这些工具来优化会议的准备、进行和总结过程。这对于正在积极探索数字化转型的我来说，提供了非常宝贵的参考。另外，书中还穿插了一些关于“会议礼仪”的探讨，虽然看似微小，但这些细节却能极大地影响会议的整体氛围和参与者的感受。例如，如何合理安排座位、如何避免不必要的打断、如何适时地进行眼神交流等，这些都体现了作者对会议体验的极致追求。

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