具体描述
《电子技术学习指导与习题解答》是根据国家教育部高等工程院校电工学课程指导小组审定的“电子技术课程教学基本要求”编写的教学参考书，是与哈尔滨工程大学出版社出版的《电子技术》配套的教学参考书。该书每章由教学要求、知识要点、典型例题和习题解答四部分组成。教学要求是要求学生必须掌握或了解的基本内容；知识要点简述了各章的基本内容、重点与难点，并对知识要点进行疏理、归纳及总结；典型例题是精选每一章典型习题进行分析，给出解题思路和方法；习题解答对教材中全部习题作了详细的解答，以供教师教学和学生学习参考。本书旨在使学生方便系统地学习电子技术，了解学习要点，理清知识脉络，通过典型例题掌握解答各类题型的思路、方法、规律和技巧，培养学生分析问题、解决问题的实际能力。
好的，这是一份关于其他主题的图书简介，力求详尽且自然流畅，完全不涉及您提供的书名及其内容： --- 《深度学习前沿：模型构建、优化与应用实践》 （一本聚焦于人工智能核心算法与工程实现的权威指南） 本书导言：智能时代的底层逻辑重构 我们正处于一个由数据和算法驱动的深刻变革时代。人工智能，尤其是深度学习，已经不再是实验室中的理论构想，而是重塑工业、医疗、金融乃至日常生活的核心驱动力。然而，从理解复杂的神经网络结构，到高效地部署可泛化的模型，中间存在着巨大的知识鸿沟。《深度学习前沿：模型构建、优化与应用实践》正是为弥合这一鸿沟而精心撰写。 本书并非仅仅停留在概念的罗列，而是深入到深度学习模型的“骨骼”与“血液”——即核心数学原理、现代架构设计哲学以及工程实现层面的最佳实践。我们致力于为渴望从理论走向实际、从初学者迈向专业架构师的读者，提供一套系统、连贯且极具操作性的学习路径。 第一部分：基石重塑——现代深度学习的数学与结构基础 本部分将奠定坚实的理论基础，不再是传统教材的重复，而是侧重于当前主流模型对这些基础知识的“现代解读”。 第一章：张量代数与高效计算 深入探讨张量（Tensor）作为深度学习基本数据结构的本质。重点分析GPU/TPU架构如何利用SIMD（单指令多数据流）原理加速张量运算。讨论自动微分（Autodifferentiation）机制的底层实现，包括反向传播算法（Backpropagation）中链式法则的精确应用与高效实现，尤其关注在动态计算图（如PyTorch）和静态计算图（如TensorFlow 2.x Eager Execution切换）中的性能考量。 第二章：激活函数与非线性演化 传统Sigmoid和Tanh的局限性已被深入分析。本章着重介绍ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何解决梯度消失问题，并探讨Swish、GELU等在Transformer架构中表现优异的新型激活函数的数学推导与收敛特性对比。探讨温度参数（Temperature Scaling）在特定模型（如知识蒸馏）中的应用。 第三章：优化器——从梯度下降到自适应学习率 详细剖析经典优化算法的局限性（如动量法对鞍点（Saddle Points）的敏感性）。本书将重点剖析AdamW如何解耦权重衰减（Weight Decay）与L2正则化，以及新型优化器如Lookahead、RAdam的内在工作机制。此外，将详细讲解学习率调度策略，包括余弦退火（Cosine Annealing）和线性预热（Warmup）在大型模型训练中的关键作用。 第二部分：模型架构的精细化设计与突破 现代深度学习的魅力在于其不断演进的架构。本部分将聚焦于最具影响力的三大类架构的深入解析。 第四章：卷积网络（CNN）的深度进化 从AlexNet的突破性起点，分析VGG的深度之美。重点解析ResNet中的残差连接（Residual Connection）如何重塑信息流，以及DenseNet如何通过特征重用最大化信息利用率。随后，将深入探讨Inception模块（GoogleNet）的多尺度处理哲学，以及MobileNet系列如何通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在保持精度的同时大幅降低计算复杂度。 第五章：循环网络（RNN）的序列建模困境与Transformer的革命 剖析标准RNN和LSTM/GRU在处理长距离依赖（Long-Term Dependencies）时的固有缺陷。本章的核心是注意力机制（Attention Mechanism）的完全解析——从Additive Attention到Multi-Head Self-Attention。我们将详细推导Transformer架构中，如何用纯粹的并行化计算取代循环结构，实现序列处理的范式转变，并讨论其在并行化训练中的巨大优势。 第六章：生成模型的前沿阵地 本章是本书的亮点之一，深入探讨目前在图像合成和数据增强领域占据主导地位的生成模型。详细阐述变分自编码器（VAE）的概率解释和潜在空间（Latent Space）插值技术。重点讲解生成对抗网络（GANs）中的Wasserstein距离（WGAN）及其梯度惩罚（GP）如何稳定训练过程。最后，对扩散模型（Diffusion Models，如DDPM）的采样过程、噪声调度函数和其优越的生成质量进行详尽的数学建模和代码级解析。 第三部分：模型优化、部署与可靠性工程 构建模型是第一步，高效优化并确保其在真实世界中的稳健性才是工程的胜利。 第七章：高效训练与规模化 讨论分布式训练策略，包括数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的适用场景。详解如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）等技术如何突破单卡显存限制，实现万亿参数模型的训练。同时，探讨混合精度训练（Mixed Precision Training）对速度和显存的优化效果。 第八章：模型压缩与边缘部署 在5G和物联网时代，模型轻量化至关重要。本章详细介绍剪枝（Pruning）技术（结构化与非结构化）、权重共享与量化（Quantization，从8位到4位）的原理和工具链（如ONNX Runtime, TensorRT）。重点分析知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何将复杂“教师模型”的知识迁移到轻量“学生模型”中。 第九章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 现代AI系统必须是可信赖的。本章涵盖LIME、SHAP等局部解释方法的原理，帮助理解单个预测的依据。此外，深入探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的生成机制，并介绍对抗性训练（Adversarial Training）和输入过滤机制，以增强模型对恶意输入和自然噪声的抵抗能力。 结语：超越架构的思维模式 本书的最终目标，是培养读者一种“架构师思维”：不仅会调用API，更懂得在面对特定业务挑战时，如何根据数据特性和硬件约束，灵活组合、定制和创新深度学习组件。掌握了这些前沿技术，您将有能力站在AI技术的最前沿，构建下一代智能应用。 目标读者： 具备扎实的线性代数和微积分基础，熟悉Python编程，并希望深入理解现代深度学习算法底层机制与工程实现的在职工程师、高级学生及研究人员。 ---
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