电子技术与IT信息检索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学

作者:夏佩福 编

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:2007-9

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787030198013

丛书系列:

图书标签:

• 电子技术
• IT信息检索
• 信息科学
• 技术检索
• 电子工程
• 计算机科学
• 信息技术
• 检索技术
• 数字技术
• 科技文献

深度学习：从理论基石到前沿应用 本书简介 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 是一部全面、深入且紧跟时代步伐的深度学习领域专著。本书旨在为读者构建一个扎实而广阔的知识体系，覆盖从基础数学原理到尖端神经网络架构的方方面面，并详细探讨其实际工程化与前沿研究动态。它不仅仅是一本教科书，更是一份指导工程师和研究人员跨越理论与实践鸿沟的实用指南。 第一部分：理论基石与数学基础 本部分着重于构建理解深度学习所需的核心数学和统计学框架。我们认为，没有坚实的理论基础，对复杂模型的直观理解将难以建立。 第1章：线性代数与优化理论回顾 本章将快速但精确地回顾深度学习中至关重要的线性代数概念，包括向量空间、矩阵分解（如SVD和特征值分解）在数据表示中的作用。随后，深入探讨优化理论。详细阐述梯度下降（GD）的变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Adagrad、RMSProp和Adam优化器的数学推导、收敛性分析及其在非凸优化问题中的实际表现。我们特别关注二阶优化方法的局限性与优势。 第2章：概率论与信息论基础 本章聚焦于模型的不确定性处理。详细介绍概率分布的性质，特别是高斯分布、多项分布在模型假设中的应用。随后，深入讲解信息论的核心概念，如熵、交叉熵、KL散度（Kullback-Leibler Divergence），并阐释它们如何作为深度学习中的损失函数和正则化项。贝叶斯推断在不确定性量化中的作用也将被引入。 第3章：反向传播与自动微分 反向传播算法是深度学习的“引擎”。本章不仅描述其链式法则的应用，更会详细解析现代深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）中自动微分机制的底层实现原理，包括如何高效地构建计算图并进行内存优化。 第二部分：核心神经网络架构 本部分系统地剖析当前主流的神经网络结构，强调其设计哲学、内部工作机制及其适用场景。 第4章：前馈网络（FNN）与激活函数 从最基础的多层感知机（MLP）讲起，详细分析传统激活函数（Sigmoid, Tanh）的饱和问题。重点介绍ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的涌现机制与梯度消失/爆炸问题的缓解作用。本章还讨论了初始化策略（如Xavier/He初始化）对模型训练初期的关键影响。 第5章：卷积神经网络（CNN）的深化 CNN是计算机视觉的基石。本章不仅涵盖基本的卷积、池化操作，更深入探讨了现代CNN的设计范式：残差连接（ResNet）如何解决深度网络的退化问题；稠密连接（DenseNet）如何实现特征重用；以及Inception模块对计算效率和多尺度特征提取的优化。我们还将分析空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的核心作用。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对处理时间序列和自然语言数据，本章全面解析RNN的基本结构。着重分析标准RNN的长期依赖性问题，并详细推导和比较长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制。此外，还将介绍双向RNN（Bi-RNN）和深度RNN的构建方法。 第7章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是近年来最重要的突破之一。本章首先解释自注意力（Self-Attention）的计算流程和优势。随后，聚焦于Transformer模型——完全基于自注意力机制的网络结构。我们将详细拆解编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码的重要性。 第三部分：训练、正则化与泛化 本部分关注如何有效地训练模型，使其不仅在训练集上表现优异，更能在未知数据上保持良好的泛化能力。 第8章：正则化技术与模型稳定性 深入探讨防止过拟合的策略。除了L1/L2权重衰减，本章重点介绍Dropout机制的随机性原理及其在不同层上的应用差异。此外，还将讨论批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）在稳定训练过程中的作用机制，以及它们在不同模型（如CNN vs RNN）中的适用性。 第9章：超参数调优与模型评估 介绍系统性的超参数搜索方法，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。详细阐述模型评估的复杂性，如交叉验证的正确应用、混淆矩阵的深入解读，以及针对不平衡数据集的评估指标（如F1-Score, AUC-ROC）。 第10章：迁移学习与预训练模型 讨论如何利用大规模数据集上训练好的模型（如ImageNet上的CNN或BERT上的语言模型）来加速和改进特定任务的性能。涵盖特征提取、微调（Fine-tuning）的策略选择，以及冻结层级的判断依据。 第四部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论与实际应用紧密结合，探讨深度学习在特定领域的高级应用和工程挑战。 第11章：生成模型（Generative Models） 本章系统介绍当前主流的生成模型。详细讲解变分自编码器（VAE）的隐空间表示与重参数化技巧。随后，深入探讨生成对抗网络（GANs）的零和博弈理论基础，及其在图像生成、超分辨率等任务中的应用。还会介绍最新的扩散模型（Diffusion Models）的核心思想与优势。 第12章：强化学习基础与深度Q网络（DQN） 从马尔可夫决策过程（MDP）出发，介绍强化学习的基本框架。重点解析深度Q学习（DQN）如何结合深度学习来解决高维状态空间问题，包括经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）在提高训练稳定性方面的作用。 第13章：可解释性人工智能（XAI） 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章介绍多种事后（Post-hoc）可解释性方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、集成梯度（Integrated Gradients），并讨论因果推断在提升模型可信度方面的潜力。 第14章：大规模模型训练与部署挑战 关注深度学习进入工业化阶段所面临的工程难题。讨论模型并行（数据并行、模型并行）和分布式训练的策略。此外，探讨模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以满足边缘设备部署的需求，并介绍ONNX等模型互操作标准的意义。 本书特色： 1. 数学严谨性与工程实用性的完美结合： 每项技术都配有清晰的数学推导，同时穿插大量实际工程中的陷阱与解决方案。 2. 紧贴前沿： 覆盖了Transformer、Diffusion Models等近两年深度学习领域最热门的进展。 3. 代码兼容性视角： 虽然本书不提供直接代码，但其对算法的剖析深度足以让读者快速理解和实现主流深度学习框架中的核心模块。 本书适合具有一定微积分、线性代数和编程基础的计算机科学专业学生、软件工程师、数据科学家以及希望系统深入了解现代人工智能核心技术的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一个习惯于通过案例学习的人，而这本书在这方面做得相当出色，几乎可以媲美一本顶级的项目报告集。它不是那种空泛地谈论“要使用大数据”的口号式书籍，而是真正深入到了具体的技术栈和实现细节中。比如，在介绍如何用机器学习模型优化电磁兼容性（EMC）设计文档的检索效率时，作者详细列举了所使用的数据集构建过程、特征工程的选择标准，甚至还探讨了不同开源检索库的性能差异。这种细致入微的描述，极大地降低了读者将理论应用于实践的门槛。我尝试根据书中的指导，复现了一个小型的信息推荐系统原型，效果立竿见影。更让我惊喜的是，书中对“知识产权信息检索”这一块的论述，非常接地气。它不仅教你如何搜索，更教你如何解读检索结果背后的法律和市场含义，这对于初创企业或需要进行技术评估的团队来说，简直是无价之宝。整本书读下来，感觉就像是跟一位经验极其丰富、知识体系极其全面的导师进行了为期数周的闭门辅导，收获远远超出了阅读一本技术书籍的预期。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的阅读体验是极具挑战性，但也是极具回报性的。它的叙述风格非常凝练，几乎没有冗余的描述，每一句话都承载了相当密集的专业信息。这对于习惯了轻松阅读的读者来说，可能需要反复咀嚼才能完全消化。我个人认为，这本书的目标读者群体定位非常精准——那些已经有扎实的电子或计算机背景，并渴望在信息爆炸时代建立起高效知识获取和整合能力的人。书中关于“模糊信息处理与专家系统构建”的章节，给我留下了极其深刻的印象。作者引入了几种非经典的模糊逻辑方法来处理设计规范中的不确定性描述，并将其与信息检索的召回率指标挂钩进行优化，这种跨学科的思维碰撞，让我对传统信息论有了全新的认识。这本书的价值，不在于它能教你具体会用哪个软件，而在于它构建了一套强大的、可迁移的思维工具箱。如果你只是想找一本快速入门的电子元件手册，那这本书可能并不适合你；但如果你想系统性地提升自己在复杂技术领域进行深度研究和决策的能力，那么它绝对是近些年来最值得投入时间的读物之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方，在于它成功地将看似割裂的“硬核电子学”和“前沿信息科学”这两个领域，编织成了一个逻辑自洽、互相促进的知识体系。很多同类书籍在处理跨学科内容时，往往只是简单地将两部分内容拼凑在一起，导致逻辑断裂。但《电子技术与IT信息检索》通过一系列精心设计的过渡和案例，展现了两者之间深层次的内在联系——例如，如何利用IT的检索效率来加速对新型微电子架构的理解和验证。书中对“语义搜索在硬件描述语言（HDL）代码库中的应用”的分析，让我茅塞顿开。它不再局限于传统的关键词匹配，而是探讨了如何让计算机理解代码的“意图”，从而实现更高层次的复用和故障排查。我特别喜欢作者在最后几章对未来趋势的预测，这些预测不是凭空臆想，而是基于现有检索技术瓶颈和电子技术发展瓶颈的交叉分析得出的，逻辑严密，令人信服。总而言之，这本书是一次深刻的智力探索之旅，它强迫你跳出舒适区，用更先进的工具去审视和解决老问题，其思想价值远超一本纯粹的技术参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《电子技术与IT信息检索》的书，真的算是近期我读过最能让人眼前一亮的专业书籍了。我本来是抱着“又是一本老生常谈的教科书”的心态翻开的，没想到内容组织和深度完全超出了我的预期。作者在开篇对电子技术基础概念的梳理，那种清晰而又深入的剖析，让我这个在行业里摸爬滚打了好几年的工程师，都感觉很多曾经含混不清的地方被一下子点亮了。特别是关于新型半导体材料的介绍部分，不仅仅是罗列参数，而是深入讲解了其背后的物理原理和应用前景，这种洞察力在同类书籍中是极其罕见的。接着，它转向了IT信息检索的理论构建，这个过渡处理得非常巧妙。作者没有停留在传统的布尔逻辑层面，而是大量引入了人工智能和自然语言处理（NLP）在信息筛选中的最新进展。我尤其欣赏的是，书中对于如何构建高效、精准的知识图谱来辅助电子技术研发的案例分析，简直就是一本实操手册。每一个步骤、每一种算法的优劣对比都分析得鞭辟入里，数据支撑充分，读起来酣畅淋漓，完全能感受到作者深厚的学术功底和丰富的实战经验。这本书，绝对是理工科学生和一线研发人员的案头必备良器，它提供的知识密度和启发性，远超其定价价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的装帧设计和排版风格，初看之下有些许“复古”的味道，但一旦沉浸到内容里，你就会明白这种务实的设计背后隐藏着多么扎实的干货。它完全没有那种花哨的图表和浮夸的术语堆砌，而是以一种近乎学术论文的严谨性，将电子技术的核心概念和IT信息检索的策略进行了深度融合。我特别关注了其中关于“跨学科信息壁垒的打破”这一章节。在如今专业分工日益精细的背景下，很多工程师往往只精通自己的那一亩三分地，对相邻领域的最新突破了解有限，这本书恰好提供了一个完美的桥梁。它用非常具体的例子说明，如何利用先进的检索工具和方法论，从海量的专利库、顶会论文中快速捕捉到那些可能彻底改变我们设计方向的关键信息。这种从宏观战略到微观操作的无缝切换，展现了作者极高的知识驾驭能力。阅读过程中，我发现书中的某些论点极具前瞻性，甚至能预见未来三到五年内行业可能出现的知识热点。对于需要进行长期技术规划的管理者或资深专家来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种高维度的思维框架，让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆