实用计算机基础及常见问题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西南交通大学出版社

作者:何枫

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2007-8

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787811045901

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 实用指南
• 常见问题
• 故障排除
• 入门教程
• IT知识
• 电脑维护
• 硬件知识
• 软件应用
• 问题解析

好的，以下是一本不包含《实用计算机基础及常见问题解析》内容的图书简介，聚焦于其他计算机相关主题，力求详尽且自然： --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 内容简介 在信息技术飞速演进的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响着我们生活、产业乃至科学研究的核心驱动力。本书《深度学习：从理论基石到前沿应用》并非侧重于计算机操作层面的基础知识或日常软件的故障排除，而是将读者带入一个更深层次、更具挑战性的领域——深度学习的宏伟殿堂。 本书旨在为具有一定编程基础（如Python）和基础线性代数知识的读者，提供一个系统、全面且深入的深度学习知识框架。我们摒弃了对初学者过于宽泛的“计算机基础”的讲解，直接聚焦于驱动现代AI浪潮的核心技术栈。 第一部分：理论的根基——数学与神经科学的交汇 深度学习的威力源于其坚实的数学基础。本部分将彻底剖析支撑神经网络运行的数学原理。我们将从线性代数的视角出发，详细解析向量、矩阵运算、特征值与特征向量在数据表示和转换中的关键作用。随后，深入概率论与数理统计，重点讲解最大似然估计（MLE）、贝叶斯推断，以及高斯分布在模型不确定性量化中的应用。 紧接着，我们将系统阐述微积分在优化算法中的核心地位。梯度、偏导数、链式法则构成了反向传播（Backpropagation）算法的理论骨架。我们将用严谨的数学语言推导激活函数（如Sigmoid, ReLU, Tanh）的导数形式，并解释它们如何影响模型的学习效率和收敛性。 理论部分的高潮在于神经元模型的精细解构。我们不仅介绍感知机模型，更会深入探讨人工神经元如何从生物学启发走向数学抽象，构建起多层网络的基础单元。 第二部分：核心模型与架构的演进 本部分将按时间线和复杂性梯度，系统介绍主流的深度学习模型架构。 2.1 前馈网络（FNN）与优化策略： 详细讲解全连接层的结构、损失函数的选择（交叉熵、均方误差等），以及各种优化器——从基础的随机梯度下降（SGD）到更高效的动量法（Momentum）、RMSprop、Adam及其变体。我们将探讨学习率调度（Learning Rate Scheduling）在模型训练稳定性和速度之间的权衡。 2.2 卷积神经网络（CNN）的革命： 深度剖析卷积层、池化层的工作机制。本书将详细介绍不同尺寸的卷积核、填充（Padding）、步长（Stride）对特征提取的影响。此外，我们会对比经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的引入与意义）、Inception网络（多尺度特征捕获）的设计哲学，并探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 2.3 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据（如文本、时间序列），RNN是不可或缺的工具。我们将阐释其处理序列依赖性的内在机制，以及如何通过时间展开（Unrolling）进行计算。重点攻克长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），通过详细的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）分析它们如何有效解决梯度消失问题，实现对长期依赖关系的捕捉。 2.4 注意力机制与Transformer的崛起： 介绍注意力机制（Attention Mechanism）如何允许模型动态地聚焦于输入序列中最相关的部分。在此基础上，我们将全面解析Transformer架构，重点讲解其核心组件——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），并阐述这种“Attention is All You Need”的设计理念如何彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。 第三部分：高级主题与前沿应用 在掌握了主流模型后，本书将带领读者探索深度学习在特定领域的深入应用和挑战。 3.1 生成模型： 探讨如何让网络学会“创造”新的数据。我们将深入研究变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）理论，以及生成对抗网络（GAN）中生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程，并介绍WGAN、CycleGAN等改进模型。 3.2 迁移学习与预训练模型： 聚焦于如何利用大规模数据集上训练好的模型（如BERT、GPT系列、ImageNet预训练模型）来解决数据稀疏的特定领域问题。我们将详细讲解特征提取、微调（Fine-tuning）的最佳实践和陷阱。 3.3 深度强化学习（DRL）： 介绍智能体（Agent）如何在环境中通过试错来学习最优策略。核心内容包括Q学习、深度Q网络（DQN）的原理，以及策略梯度方法如A2C/A3C和PPO，这些是实现复杂决策系统的关键技术。 3.4 模型的可解释性与鲁棒性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”网络做出特定决策变得至关重要。本章将介绍LIME、SHAP等局部解释技术，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理和防御机制，强调构建可靠AI系统的必要性。 面向读者 本书适合于计算机科学、数据科学、人工智能等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望从基础知识快速迈入专业领域、掌握尖端AI技术的软件工程师和研究人员。阅读本书，读者将能够深刻理解并熟练应用当前最先进的深度学习技术栈，为解决复杂的现实世界问题奠定坚实的基础。本书的重点在于理论的严谨推导、算法的深刻理解和前沿技术的实战掌握，而非基础软件的使用手册或常见硬件故障的排除指南。 ---

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这本书的行文风格极其枯燥乏味，阅读体验堪比啃一块没有加任何调味料的干面包。作者的语言逻辑清晰得可怕，每一个句子都像是用工程图纸上的标准件拼凑出来的，没有丝毫的人情味和灵活性。我特别希望看到一些关于操作系统底层逻辑的深入探讨，比如现代Linux内核的演进，或者Windows 11在安全和性能上的新特性，这些内容才是真正考验“实用基础”功底的地方。可这本书里，大部分篇幅都在详细罗列各种端口号和常见的错误代码——那些我通过搜索引擎两秒钟就能查到的信息。更令人抓狂的是，当涉及到软件应用的部分，它只停留在了对几款老旧的文字处理软件界面的描述上，完全忽略了协作工具、项目管理软件，以及现在普遍使用的SaaS服务。我对编程语言的介绍也感到非常失望，它只是机械地展示了C语言的“Hello World”，然后就戛然而止，仿佛作者认为掌握了这一点，读者就自动进化成了高级程序员。这本书的实用性，与其说是面向当代读者，不如说是面向上一个世纪的计算机实验室。

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这本书在“基础”上的定义，似乎与我所理解的“计算机基础”有着本质的区别。我理解的“基础”应该包括对操作系统内核工作原理的宏观认知、对编程思维的引入，以及对数据结构和算法核心概念的初步介绍，这些才是构建未来学习大厦的基石。这本书却将“基础”等同于“硬件零件的物理识别”和“软件安装的机械步骤”。例如，它花费了大量篇幅去解释如何区分AT接口和PS/2接口，这种知识点在当今几乎完全被USB-C和蓝牙技术所取代。我真正想了解的是，当今主流编程语言（如Python或JavaScript）的设计哲学，以及如何利用它们来解决实际问题，但这本书对此避而不谈，似乎作者坚信，只要读者学会了如何用A盘启动系统，那么所有现代技术难题都能迎刃而解。这种固守过时知识体系的态度，使得这本书在任何意义上都称不上“实用”。

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我在寻找一本能够有效指导我进行日常网络故障排除的书籍，比如Wi-Fi连接中断、VPN配置失败，或者DNS解析错误的处理流程。我期望这本书能提供一些直观的流程图或者案例分析，帮助我在实际操作中快速定位问题。然而，这本书的“常见问题解析”部分，简直就是一场关于“如何正确安装打印机驱动”的冗长独白。我翻遍了目录，找不到任何关于“云服务安全”或者“数据备份策略”的章节。它对“安全”的理解，似乎还停留在设置一个复杂的开机密码的层面上，对钓鱼邮件的识别、多因素认证的重要性，乃至现代防火墙的配置逻辑，都只是一笔带过，甚至完全没有提及。这种对现代网络安全威胁的集体失明，让我对这本书的“实用”标签深感怀疑。对于一个每天都在与互联网打交道的现代人来说，这本书提供的安全知识，就好比教人如何防范马车抢劫一样，时效性已经彻底丧失。

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这本书的排版和插图质量，简直是对现代印刷技术的一种侮辱。那些黑白像素化的屏幕截图，模糊不清的电路图，让人产生一种强烈的时代错位感。我原本期待能看到一些关于图形界面设计（GUI）发展脉络的讨论，或者至少是清晰的、带有标注的现代软件界面示例。但这本书里充斥着大量低分辨率的MS-DOS风格截图，那些密密麻麻的命令行字符，对于习惯了现代化触摸屏和高清晰显示的用户来说，是视觉上的巨大挑战。此外，书中对硬件性能的评估标准也明显过时，它还在津津乐道于CPU的主频速度，而对多核并行处理能力、能效比这些当代衡量标准只字不提。我需要的是一本能够帮助我理解和评估现代高性能计算设备优劣的指南，而不是一本关于如何欣赏8位图形艺术的教材。这份印刷质量，着实让人提不起阅读的兴趣。

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这本书的封面设计简直是上个世纪的复古风，那种深沉的蓝色配上粗糙的白色字体，让人一下子感觉回到了拨号上网的年代。我拿到书的时候，内心是充满期待的，希望里面能有一些关于现代网络技术或者人工智能的深度解析。然而，当我翻开第一章时，那种希望瞬间就被浇了一盆冷水。书里对“内存条”和“硬盘”的介绍，详尽到令人发指的程度，仿佛是在给一个完全没有接触过电脑的小学生讲解，每一个参数的含义都要掰开揉碎了说，生怕读者理解不了。我更关注的是云存储和虚拟化技术，这些在现代计算领域至关重要的概念，这本书里几乎没有提及。它更像是一部活化石，记录着二十年前的计算机配置指南，对于一个想了解最新科技动态的读者来说，简直是鸡肋。我甚至在里面找到了关于“软盘”的详细描述，这让我不禁怀疑，作者是不是错过了过去二十年的技术爆炸期。如果你想找一本能告诉你如何组装一台2005年的电脑的书，这本书或许可以一试，但想从中获得任何关于未来计算的洞见，那纯粹是痴人说梦。

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