Effective Debugging英文版 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:【希腊】Diomidis Spinellis

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2017-7

价格:75.00

装帧:平装

isbn号码:9787121315312

丛书系列:原味精品书系

图书标签:

调试
Debugging
Software Development
Programming
Problem Solving
Software Quality
Code Analysis
Testing
Algorithms
Data Structures
Computer Science

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具体描述

《Effective Debugging英文版：调试软件与系统的66个有效方法》着眼于一系列可能会在现代软件系统中出现的问题，特别是分散在组件和服务之间，由于复杂的相互影响造成的问题，通过系统地分类，解释并说明最有效的调试方法、策略、技术和工具，来帮助有经验的程序员加快调试进程。无论你是否正在调试独立运行的错误或灾难性的企业系统故障，本书都将帮助你更快、更轻松地完成任务。

《深度学习实践指南：从理论到实战》内容简介在人工智能飞速发展的今天，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。然而，从晦涩的数学理论到高效能的实际应用之间，往往存在着一道难以逾越的鸿沟。本书《深度学习实践指南：从理论到实战》旨在系统性地填补这一空白，为致力于掌握和运用深度学习技术的工程师、研究人员和高级学习者提供一本详尽、实用的路线图。本书的结构设计遵循“理论夯实基础，实践驱动创新”的原则，内容涵盖了深度学习从核心概念到前沿应用的完整脉络，尤其侧重于在真实世界项目中如何高效地构建、训练、优化和部署复杂的神经网络模型。第一部分：深度学习的基石与工具链（The Foundations and Toolchain）本部分将深入浅出地介绍深度学习的数学和计算基础，为后续复杂的模型构建打下坚实的基础。第一章：核心概念的数学重构本章不再仅仅停留在对激活函数和损失函数的表面介绍，而是深入探讨其背后的微积分、线性代数和概率论原理。我们将详细解析梯度下降法（Gradient Descent）及其各种变体（如SGD、AdamW）在非凸优化问题中的收敛性分析。重点讨论如何利用Hessian矩阵信息进行二阶优化近似，以及动量（Momentum）如何有效地穿越鞍点（Saddle Points）。对于正则化（Regularization），我们将结合贝叶斯视角，解释L1和L2范数在模型复杂度控制中的内在机制，并引入Dropout作为一种隐式的集成学习方法。第二章：主流框架的精通与效率优化本书主要基于PyTorch生态系统进行讲解，但也会涵盖TensorFlow 2.x的Eager Execution模式。我们将重点探讨如何高效地利用GPU进行并行计算。这包括CUDA编程模型的基础概念，如何编写自定义的CUDA内核（Kernels）以加速特定操作（如特定稀疏矩阵乘法），以及如何使用`torch.compile`或XLA编译器进行图编译优化。此外，还将详细介绍内存管理策略，如梯度检查点（Gradient Checkpointing）技术，以在保持模型精度的同时，训练具有超大批次（Large Batch Size）的模型。第三章：数据工程：深度学习的生命线模型的性能高度依赖于数据的质量和预处理方式。本章将聚焦于大规模、非结构化数据的处理。内容包括：高效的数据加载器（Data Loaders）设计，如何实现多进程并行数据预取（Prefetching）以避免I/O瓶颈；数据增强（Data Augmentation）的自动化框架，特别是针对图像、文本和时间序列数据的特定变换技术，例如利用GANs生成合成数据以平衡类别不平衡问题。还将探讨数据版本控制（Data Versioning）的最佳实践。第二部分：经典模型架构与高级训练技巧（Architectures and Advanced Training）本部分将系统地介绍深度学习领域的核心模型家族，并深入研究提升模型泛化能力和训练稳定性的关键技术。第四章：卷积神经网络（CNNs）的深度解析从LeNet到最新的Vision Transformer（ViT）的演变路径中，我们将重点分析现代CNNs（如ResNet、DenseNet、EfficientNet）的设计哲学。本章将深入探讨空洞卷积（Dilated Convolutions）、分组卷积（Grouped Convolutions）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）如何权衡计算成本与特征提取能力。我们还会详细剖析批归一化（Batch Normalization）的局限性，并转向层归一化（Layer Normalization）和权重归一化（Weight Normalization）在不同场景下的适用性。第五章：循环与序列模型（RNNs, LSTMs, and Attention）超越基础的RNN结构，本章将聚焦于长短期依赖问题的彻底解决。我们将详细解构LSTM和GRU的门控机制，并对比它们在处理长期依赖时的计算效率差异。核心篇幅将留给自注意力机制（Self-Attention）。不仅讲解Transformer架构中的多头注意力（Multi-Head Attention），还将探讨其变体，如稀疏注意力（Sparse Attention）和线性化注意力（Linearized Attention），以应对处理极长序列时的二次复杂度瓶颈。第六章：生成模型的高级应用本章关注生成式AI的核心技术。我们将深入研究变分自编码器（VAEs）的推导过程，理解其潜在空间的连续性保证。随后，我们将详细剖析生成对抗网络（GANs）的收敛问题，介绍Wasserstein GAN (WGAN)及其改进，以及如何利用谱归一化（Spectral Normalization）来稳定训练。最后，本章将引领读者进入扩散模型（Diffusion Models）的世界，探讨前向和反向过程的随机微分方程（SDE）描述，以及如何将其高效应用于高质量图像合成。第三部分：模型优化、部署与前沿研究（Optimization, Deployment, and Frontier Research）成功构建模型只是第一步，确保其在资源受限的环境中高效运行，并跟上最新的研究进展至关重要。第七章：模型压缩与边缘计算部署在模型投入生产环境前，优化其体积和推理速度是关键。本章将涵盖模型剪枝（Pruning，结构化与非结构化）、权重共享和量化（Quantization，从Post-Training Quantization到Quantization-Aware Training）的全流程技术。我们将使用ONNX和TensorRT等工具，演示如何将训练好的模型转换为高度优化的推理图，并讲解如何利用INT8或更低精度格式在移动端或嵌入式设备上实现低延迟推理。第八章：可解释性与对抗性鲁棒性（XAI and Adversarial Robustness）深度学习模型的“黑箱”特性是其广泛应用的主要障碍之一。本章将介绍一系列可解释性工具，包括基于梯度的归因方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）和模型无关的局部解释方法（如LIME, SHAP）。在鲁棒性方面，我们将探讨对抗性攻击的原理（如FGSM, PGD），并教授如何通过对抗性训练（Adversarial Training）来系统性地增强模型对恶意输入的防御能力。第九章：多模态融合与领域适应现代AI系统越来越倾向于处理融合了文本、图像、音频等多种信息源的数据。本章将探讨如何设计有效的多模态融合架构，包括早融合、晚融合和跨模态注意力机制。此外，还将深入讨论领域适应（Domain Adaptation）和迁移学习（Transfer Learning）的实际策略，特别是如何处理源域和目标域之间的分布漂移（Distribution Shift）问题，确保模型在新的、未标记的数据集上保持高性能。结论：迈向自主学习与未来架构本书的最终目标是培养读者独立解决复杂问题的能力。在总结部分，我们将展望神经架构搜索（NAS）的最新进展，以及自我监督学习（Self-Supervised Learning）如何持续减少对大规模人工标注数据的依赖，为构建更具通用性和适应性的智能系统指明方向。目标读者：本书适合具有扎实的Python编程基础，熟悉基本机器学习概念，并希望深入掌握深度学习核心理论、前沿技术和工程实践的中高级开发者、数据科学家和计算机视觉/自然语言处理领域的学生。阅读本书后，您将不仅能应用现成的库，更能理解并重构复杂模型的底层逻辑，从而在实际项目中实现性能的突破性提升。

作者简介

目录信息

前言 v
致谢 x
作者简介 xiv
Figures xix
Listings xx
Item 11: Minimize the Turnaround Time from Your Changes to Their Result 28
Item 12: Automate Complex Testing Scenarios 29
Item 13: Enable a Comprehensive Overview of Your Debugging Data 32
Item 14: Consider Updating Your Software 33
Item 15: Consult Third-Party Source Code for Insights on Its Use 34
Item 16: Use Specialized Monitoring and Test Equipment 36
Item 17: Increase the Prominence of a Failure’s Effects 40
Item 18: Enable the Debugging of Unwieldy Systems from Your Desk 42
Item 19: Automate Debugging Tasks 44
Item 20: Houseclean Before and After Debugging 45
Item 21: Fix All Instances of a Problem Class 46
Chapter 3: General-Purpose Tools and Techniques 49
Item 22: Analyze Debug Data with Unix Command-Line Tools 49
Item 23: Utilize Command-Line Tool Options and Idioms 55
Item 24: Explore Debug Data with Your Editor 57
Item 25: Optimize Your Work Environment 59
Item 26: Hunt the Causes and History of Bugs with the Revision Control System 64
Item 27: Use Monitoring Tools on Systems Composed of Independent Processes 67
Chapter 4: Debugger Techniques 71
Item 28: Use Code Compiled for Symbolic Debugging 71
Item 29: Step through the Code 76
Item 30: Use Code and Data Breakpoints 77
Item 31: Familiarize Yourself with Reverse Debugging 80
Item 32: Navigate along the Calls between Routines 82
Item 33: Look for Errors by Examining the Values of Variables and Expressions 84
Item 34: Know How to Attach a Debugger to a Running Process 87
Item 35: Know How to Work with Core Dumps 89
Item 36: Tune Your Debugging Tools 92
Item 37: Know How to View Assembly Code and Raw Memory 95
Chapter 5: Programming Techniques 101
Item 38: Review and Manually Execute Suspect Code 101
Item 39: Go Over Your Code and Reasoning with a Colleague 103
Item 40: Add Debugging Functionality 104
Item 41: Add Logging Statements 108
Item 42: Use Unit Tests 112
Item 43: Use Assertions 116
Item 44: Verify Your Reasoning by Perturbing the
Debugged Program 119
Item 45: Minimize the Differences between a Working Example
and the Failing Code 120
Item 46: Simplify the Suspect Code 121
Item 47: Consider Rewriting the Suspect Code in Another Language 124
Item 48: Improve the Suspect Code’s Readability and Structure 126
Item 49: Fix the Bug’s Cause, Rather Than Its Symptom 129
Chapter 6: Compile-Time Techniques 133
Item 50: Examine Generated Code 133
Item 51: Use Static Program Analysis 136
Item 52: Configure Deterministic Builds and Executions 141
Item 53: Configure the Use of Debugging Libraries and Checks 143
Chapter 7: Runtime Techniques 149
Item 54: Find the Fault by Constructing a Test Case 149
Item 55: Fail Fast 153
Item 56: Examine Application Log Files 154
Item 57: Profile the Operation of Systems and Processes 158
Item 58: Trace the Code’s Execution 162
Item 59: Use Dynamic Program Analysis Tools 168
Chapter 8: Debugging Multi-threaded Code 171
Item 60: Analyze Deadlocks with Postmortem Debugging 171
Item 61: Capture and Replicate 178
Item 62: Uncover Deadlocks and Race Conditions with
Specialized Tools 183
Item 63: Isolate and Remove Nondeterminism 188
Item 64: Investigate Scalability Issues by Looking at Contention 190
Item 65: Locate False Sharing by Using Performance Counters 193
Item 66: Consider Rewriting the Code Using Higher-Level
Abstractions 197
Web Resources 207
Index 211
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直坚信，在软件开发过程中，没有任何一个bug是无法被解决的，关键在于我们是否拥有正确的工具和方法。然而，在实际工作中，我却经常因为调试能力的不足而感到力不从心。我曾经尝试过各种各样的方法，但始终没有找到一套能够真正让我感到得心应手的调试体系。《Effective Debugging》这本书，以其专业的名称和对“有效性”的强调，引起了我极大的关注。我希望它能够为我打开一扇新的大门，让我能够以更从容、更自信的态度去面对各种棘手的bug。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，调试能力是衡量一个程序员是否真正的“熟练”的重要标志。那些经验丰富的开发者，往往能在短时间内精准定位问题，而我却常常在这方面吃尽苦头。我曾经花费过无数个夜晚，为同一个bug而苦苦思索，却依然不得其解，这种经历对我来说是极大的打击。《Effective Debugging》这本书，给我带来了新的希望。我希望它能够教会我一些系统的调试策略，一些能够帮助我快速建立起问题假设，并进行有效验证的方法，让我能够真正地提升我在调试方面的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就像是为我指明了方向的一盏明灯。我一直以来都对那些能够快速、准确地找出问题根源的开发者感到钦佩，他们似乎有一种“预知”bug的能力。我常常在想，他们是如何做到的？是因为天赋异禀，还是有什么秘诀？《Effective Debugging》似乎触及了我的核心痛点，它承诺要教会我更“有效”的调试方法，这正是我迫切需要的。我希望这本书能够帮助我摆脱那种“碰运气”式的调试，转变为一种更加科学、严谨、有条理的流程。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一个优秀的程序员不仅仅在于能够写出优雅的代码，更在于能够快速、准确地找出并修复代码中的问题。然而，在这方面，我坦白地说，我还有很大的提升空间。我曾经在面对一个复杂的bug时，感觉自己无从下手，只能凭感觉进行猜测和尝试，这种状态让我感到非常沮丧。《Effective Debugging》这本书的出现，让我看到了希望。我希望它能够引导我进入一个更加系统化、逻辑化的调试世界，让我能够学会如何有效地分析问题，而不是盲目地进行修改。

评分☆☆☆☆☆

我对于如何系统性地学习一项技能总是充满期待，尤其是在编程这个领域，调试能力无疑是决定一名开发者水平的重要因素之一。我过去常常在遇到bug时，就陷入一种焦虑的循环：反复查看代码，尝试修改，然后祈祷问题消失。这种方法效率低下，而且极大地消耗了我的精力和耐心。《Effective Debugging》这本书的英文原版，以其严谨的学术风格和对实践的深刻洞察，引起了我极大的兴趣。我期待它能为我提供一套经过验证的、行之有效的调试框架，让我能够更有信心地面对复杂的软件问题。

评分☆☆☆☆☆

过去，当我遇到bug时，我常常会感到一种无助和挫败。我不知道从哪里开始，也不知道该如何去收集信息，如何去验证我的假设。调试对我来说，就像是在一个巨大的谜团中摸索，每次尝试都可能是一次徒劳的努力。《Effective Debugging》这本书的出现，让我看到了改变现状的可能。我非常期待它能够提供给我一套完整的调试流程，让我能够循序渐进地分析问题，直到找到问题的根源，并且能够掌握一些更高级的调试技巧，从而提升我的整体开发水平。

评分☆☆☆☆☆

在我漫长的编程生涯中，调试一直是我最头疼的问题之一。每一次遇到棘手的bug，都像是在迷宫中迷失方向，我不知道下一步该走向何方，也不知道正确的出口在哪里。我曾花费大量的时间和精力去阅读各种技术博客和论坛，试图从中找到解决之道，但往往是收效甚微。《Effective Debugging》这本书的封面和书名给我留下了深刻的印象，它似乎预示着一种全新的、更高效的调试方式。我非常渴望能够通过这本书，学习到一些能够真正提升我调试效率的技巧和方法。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，调试的过程，某种程度上也是一种对程序内部运行机制的深入探索。我过去常常在遇到bug时，就陷入一种“头痛医头，脚痛医脚”的模式，缺乏对问题的本质进行深层剖析。我渴望能够通过《Effective Debugging》这本书，学习到一套更具前瞻性的调试思路，能够帮助我理解bug产生的根本原因，并从源头上杜绝类似问题的再次发生。我希望这本书能够教会我一些“治本”的方法，而不是仅仅满足于“治标”。

评分☆☆☆☆☆

在我的编程经验中，调试无疑是最具挑战性也是最耗时的一部分。我曾经无数次地在代码的海洋中挣扎，寻找那个隐藏在深处的bug，那种感觉就像是在一个巨大的迷宫里寻找出口，时而充满希望，时而又陷入绝望。《Effective Debugging》这本书，听起来就像是为我量身定做的。我迫切地希望这本书能够教我如何更聪明地调试，如何更有效地利用工具，如何建立起一套清晰的逻辑思维，最终成为一个更加成熟和高效的开发者。

评分☆☆☆☆☆

在我拿到《Effective Debugging》这本书之前，调试对我来说就像是在漆黑的房间里摸索，常常感到沮丧和无助。我记得有一次，我花了整整两天的时间试图定位一个看似微不足道的bug，最后发现只是一个拼写错误。那种挫败感，那种对自身能力产生怀疑的时刻，至今仍让我心有余悸。我尝试过各种零散的方法，从在线论坛的只言片语，到同事们随意的几句建议，但总感觉缺乏系统性和深度，就像是碎片化的知识拼凑，无法构建起一套有效的调试体系。

评分☆☆☆☆☆