大学计算机基础实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:天津大学出版社

作者:迟丽华 编

出品人:

页数:81

译者:

出版时间:2007-9

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787561825082

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 实验指导
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践教学
• 编程入门
• 数据结构
• 算法基础

好的，这是一份关于一本名为《大学计算机基础实验指导》的图书的详细内容简介，但内容不包含任何与该书直接相关的信息，而是聚焦于一个完全不同领域的深度技术书籍。 --- 《深度学习模型优化与部署：基于TensorFlow 2.x与PyTorch的实践指南》 图书简介 本书旨在为具备一定Python编程基础和机器学习理论知识的读者，提供一套系统、深入且极具实战价值的深度学习模型优化与生产级部署的解决方案。在当前人工智能技术飞速发展的浪潮中，模型构建已不再是唯一的挑战，如何高效地训练、精确地评估、稳定地部署以及持续地优化模型，已成为决定项目成败的关键环节。本书正是聚焦于这一“最后一公里”的挑战。 核心内容结构与深度解析 本书共分为五大部分，近二十章内容，力求覆盖从模型训练的精细调控到大规模生产环境部署的全生命周期管理。 第一部分：模型性能瓶颈分析与诊断（聚焦效率） 本部分深入探讨了影响深度学习模型性能的根本性因素，并提供了系统的诊断工具集。 1. 现代GPU架构与并行计算机制解析： 不仅讲解CUDA编程模型，更侧重于Tensor Core的使用、内存层级结构（如HBM2/GDDR6的延迟与带宽）对不同模型（如CNN、Transformer）性能的影响。探讨如何通过Profiler工具（如NVIDIA Nsight Systems/Compute）精确识别计算密集型与内存I/O瓶颈。 2. 数据加载与预处理的异步优化： 详细讲解TensorFlow `tf.data` API和PyTorch `DataLoader`的高级用法，包括预取（Prefetching）、缓存（Caching）策略，以及如何设计高效的、能充分利用CPU多核能力的并行数据管道，避免GPU空闲等待。 3. 算子融合与内核优化基础： 介绍自动微分框架（如Eager Execution/Autograd）背后的计算图优化逻辑。针对特定算子（如卷积、矩阵乘法），讨论使用MKL-DNN或cuDNN库时的配置技巧，确保底层库调用效率最大化。 第二部分：模型结构优化与轻量化技术（聚焦精度与体积） 本部分专注于如何在保持或提升模型预测精度的前提下，减小模型体积和推理延迟。 1. 高效网络架构设计范式： 深入剖析MobileNetV3、EfficientNet等轻量化网络的设计哲学，强调瓶颈层（Bottleneck）、深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的工程实践价值。 2. 模型剪枝（Pruning）的策略与实现： 区分非结构化剪枝、结构化剪枝（通道、层级）的优劣。提供基于敏感度分析和迭代精调（Iterative Pruning）的完整代码实现，并探讨如何利用稀疏性加速硬件。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）的高级应用： 不仅讲解标准的Logit匹配，还深入探讨中间特征匹配、关系蒸馏（Relational Distillation）等前沿技术，以及教师模型选择对学生模型性能的决定性影响。 第三部分：低精度量化（Quantization）的深度实践 量化是模型部署的关键一步，本部分从理论到实践，全面覆盖了量化技术的细节。 1. 量化原理与精度损失分析： 详细对比FP32、FP16、INT8、INT4的计算特性，分析量化引入的误差来源（如舍入误差、零点校准）。 2. 训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）流程： 详细指导如何使用代表性数据集（Calibration Set）进行动态量化（Dynamic Quantization）和静态量化（Static Quantization），并提供一套评估量化后模型性能衰减的系统方法。 3. 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的完整流程： 针对难以通过PTQ达标的模型，提供QAT的端到端实现，包括伪量化节点的插入、训练超参数的调整，以及针对不同硬件（如边缘AI芯片）的特定量化约束处理。 第四部分：多平台模型部署与推理引擎 本部分侧重于将训练好的模型高效地部署到不同的计算环境中，实现低延迟推理。 1. ONNX标准与互操作性： 讲解如何通过ONNX作为中间表示层，实现TensorFlow/PyTorch模型到不同推理引擎的平滑迁移。讨论ONNX Operator Set的版本兼容性问题。 2. TensorRT（NVIDIA）高级优化： 深入解析TensorRT的Builder、Parser、Engine概念。重点讲解TensorRT的层融合、内核选择策略，以及如何手动编写自定义插件（Custom Layer）以支持框架原生的复杂操作。 3. 边缘与移动端部署（TFLite/Core ML）： 针对资源受限设备，提供模型压缩与转换的最佳实践。讲解TFLite的Delegate机制，以及如何在iOS/Android平台上高效集成推理模块。 4. 高性能服务化框架（TorchServe/TensorFlow Serving）： 讨论如何使用官方推荐的Serving框架搭建高并发、可扩展的模型API服务。内容包括Batching策略（如动态批处理）、模型版本管理与A/B测试部署模式。 第五部分：模型的可解释性、鲁棒性与联邦学习（前沿探索） 本部分展望了未来模型工程的重点方向，强调模型的可靠性与安全性。 1. 可解释性方法（XAI）的工程集成： 介绍LIME、SHAP等局部解释方法的计算复杂度，并展示如何在推理API中嵌入这些模块，为用户提供决策依据。 2. 对抗性攻击与防御机制： 探讨PGD、FGSM等常见攻击手段，并实践如梯度掩蔽、对抗性训练等防御技术，提升模型在恶意输入下的鲁棒性。 3. 联邦学习环境下的模型聚合与隐私保护： 初步介绍FedAvg算法的工程实现，讨论如何在分布式异构环境中进行安全、高效的模型参数交换。 目标读者 本书面向目标读者包括但不限于： 从事深度学习模型研发与产品化的工程师。 希望将研究原型转化为稳定生产系统的研究人员。 对模型压缩、加速优化有浓厚兴趣的高级计算机科学或人工智能专业学生。 通过本书的学习，读者将能够系统掌握从模型设计到高效部署的全链条工程能力，构建出性能卓越、运行稳定的下一代智能应用。

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这本书的内容组织逻辑简直是教科书级别的典范，它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个层层递进的知识体系。作者似乎深谙读者的认知规律，从最基础的概念入手，每一步的过渡都自然而然，不会让人感到思维的跳跃或脱节。特别是对于那些抽象的编程概念，书中通过大量的比喻和实际场景的模拟，将原本晦涩难懂的内容变得生动起来。我记得有一章关于数据结构的部分，作者使用了非常巧妙的类比，让我立刻就领悟了其核心思想，这比单纯死记硬背定义要有效得多。这种精心设计的叙事结构，让学习不再是一个痛苦的过程，而更像是一场循序渐进的探索之旅。它不仅教你“是什么”，更重要的是教会你“为什么是这样”，这种深入骨髓的理解，才是真正有价值的。

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我特别欣赏这本书在语言风格上的亲和力与权威性的平衡掌握。它既保持了学术著作应有的严谨和精确，用词专业到位，不含糊不清；同时，在讲解复杂概念时，又非常口语化和富有感染力，读起来完全没有那种拒人千里的高冷感。作者似乎是一位经验丰富、且充满热忱的老师，他知道在哪里需要深入剖析细节，在哪里可以稍微放松，用幽默的笔触引导读者放松心情。这种“亦师亦友”的语气，极大地提升了阅读的愉悦感，让人感觉不是在被动接受灌输，而是在与一位高水平的同行进行深入的探讨。这种恰到好处的尺度把握，使得这本书既适合作为课堂教学的指定教材，也完全可以作为自学者案头的必备参考书。

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这本书的装帧和排版实在让人眼前一亮，封面设计简洁大气，色彩搭配沉稳又不失活力，一看就知道是下了功夫的。内页纸张质感很好，拿在手里感觉很舒服，即便是长时间阅读也不会觉得累眼睛。更难得的是，排版布局非常合理，字体大小适中，行距和段落间距拿捏得恰到好处，阅读起来非常流畅。那些复杂的公式和图表，在清晰的印刷下显得条理分明，对比度高，即便是初学者也能快速捕捉到重点。很多技术书籍为了节省成本，往往在印刷质量上有所妥协，但这本显然没有，它在视觉体验上做到了专业和舒适的完美结合，这对于需要反复查阅和学习的教材来说，简直太重要了。翻阅时，那种纸张的微小摩擦声和墨香，也让人感觉更加踏实，仿佛真的在与知识进行一次高质量的对话。

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这本书的附加价值和拓展深度远远超出了我对一本基础实验指导书的预期。在每个章节的末尾，作者都煞费苦心地增加了“深入探讨”或“前沿展望”的栏目。这些部分并没有简单地停留在课程要求的范围内，而是巧妙地将基础知识与当前行业的热点技术和未来的发展趋势联系起来。这就像是为读者打开了一扇通往更广阔世界的窗户，激发了我们对计算机科学更深层次的好奇心和求知欲。它不仅仅是教会我们如何通过考试，更是培养了我们持续学习和自我驱动的能力。这种“授人以渔”的教育理念，使得这本书的生命周期大大延长，即使未来技术更新换代，其中蕴含的思维方式和解决问题的核心能力依然具有极强的指导意义。

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这本书的特色在于它对实践操作的极端重视，这对于一本实验指导性质的读物来说，无疑是最大的加分项。它提供的每一个实验案例都紧密贴合了理论知识，并且案例的选择非常具有代表性，覆盖了从基础操作到复杂系统构建的多个层面。实验步骤的描述详尽到令人感动，几乎是手把手地指导读者完成每一步，即便是遇到预料之外的编译错误或运行问题，书中也提供了细致的排查思路和常见错误解析。这套严谨的实操流程，极大地降低了初学者的入门门槛，让我可以充满信心地去尝试和犯错，然后在错误中快速学习和成长。那种完成一个复杂实验后，看到自己亲手构建的程序成功运行的成就感，是任何理论学习都无法替代的，而这本书正是提供了实现这种成就感的可靠路径。

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