深度学习与计算机视觉 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:叶韵

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2017-7-25

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787111573678

丛书系列:

图书标签:

深度学习
计算机视觉
计算机
数字图像处理/计算机视觉
机器学习/深度学习/TensorFlow/Caffe
人工智能
计算机科学
机器学习
深度学习
计算机视觉
人工智能
图像识别
卷积神经网络
目标检测
图像分类
神经网络
机器学习
视觉处理

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具体描述

全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、最简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前最流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet，其中包含了作者原创的大量代码和搜集的数据，这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。

代码库地址：

https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners

好的，这是一本名为《现代软件架构设计与实践》的图书简介，内容详实，力求贴近业界真实需求，不涉及任何关于深度学习或计算机视觉的内容。 --- 现代软件架构设计与实践拥抱复杂性：构建面向未来的可扩展系统本书导语：在数字化浪潮席卷全球的今天，软件系统已不再是简单的功能堆砌，而是支撑企业核心业务运转的生命线。无论是处理海量并发请求的电商平台，还是需要实时响应的金融交易系统，抑或是需要快速迭代的SaaS服务，其背后都需要一套稳健、灵活且适应性强的软件架构作为支撑。然而，随着业务需求的不断演进、技术栈的日新月异，构建一个既能满足当前性能要求，又能从容应对未来变化的“好架构”，成了一项极具挑战性的任务。《现代软件架构设计与实践》正是在这样的背景下应运而生，它旨在系统化地梳理和阐述当代软件架构设计的核心原则、关键模式以及落地实施的实践经验。本书的编写团队汇聚了来自一线大型互联网公司和高科技企业的资深架构师与技术专家，他们凭借多年的实战经验，将理论与血淋淋的“事故复盘”相结合，力求为读者提供一套可以直接在工作中借鉴和应用的知识体系。我们深信，架构并非玄学，而是一门关于权衡（Trade-off）的科学与艺术。 --- 第一部分：架构基石与思维模式（Foundations and Mindset）本部分着重于奠定坚实的架构设计思维基础。在动手画图和选择技术栈之前，理解架构的本质和核心驱动力至关重要。第一章：架构的本质与驱动力架构的定义：超越技术选型的系统结构视角。理解业务驱动力（Business Drivers）：如何将战略目标转化为架构约束（Constraints）。质量属性（Quality Attributes）的量化与权衡：如高可用性（HA）、可扩展性（Scalability）、可维护性（Maintainability）之间的冲突与平衡策略。技术债务管理：识别、评估和偿还技术债务的架构视角。第二章：架构描述与沟通统一建模语言（UML）在架构描述中的局限与补充。 C4 模型深度解析：从上下文（Context）到组件（Component）层级的可视化分层描述方法，确保技术团队与业务方之间的有效沟通。架构决策记录（ADR - Architecture Decision Records）：系统化记录关键决策的流程与模板。第三章：架构演化与治理 “一次成型”的陷阱：认识到架构是一个持续演进的过程。架构评审（Architecture Review）：建立有效的评审机制，确保架构方向正确性。演化架构模式（Evolutionary Architecture Patterns）：探索增量式改进的技术实践，如“支架与脚手架”方法。 --- 第二部分：核心架构模式的精讲与对比（Core Architectural Patterns）本部分深入剖析了主流的宏观架构风格，并提供了丰富的案例对比，帮助读者选择最适合当前场景的蓝图。第四章：单体架构的优化与重构策略单体（Monolith）的现代再审视：何时它依然是最佳选择。模块化设计原则：内聚性、松耦合的落地实践。 “洋葱架构”（Onion Architecture）和“六边形架构”（Hexagonal Architecture）在保持清晰边界中的应用。逐步拆分策略：如“绞杀者模式”（Strangler Fig Pattern）的实操指南。第五章：面向服务的架构（SOA）与微服务（Microservices） SOA 与微服务的设计哲学差异。微服务边界的确定：DDD（领域驱动设计）在服务划分中的关键作用。服务间通信机制：同步（REST/gRPC）与异步（消息队列）的选型考量与陷阱规避。分布式事务处理：Saga 模式、两阶段提交（2PC）的优缺点及替代方案。第六章：事件驱动架构（EDA）的构建 EDA 的核心组件：事件源（Event Sourcing）与消息代理（Message Broker）。构建健壮的事件流：如何处理事件的顺序性、重复消费与“死信队列”（DLQ）。发布-订阅模式在高并发场景下的性能优化。第七章：数据架构的设计范式 Polyglot Persistence（多语言持久化）：根据数据特性选择存储技术（关系型、NoSQL、图数据库）。数据一致性模型：强一致性、最终一致性及CAP理论在不同架构中的体现。读写分离与数据分片（Sharding）技术详解。 --- 第三部分：关键技术栈与基础设施支撑（Infrastructure and Enabling Technologies）现代架构的实现离不开强大的基础设施支撑。本部分关注如何利用云原生技术和DevOps实践来保障架构的运行质量。第八章：容器化与云原生实践 Docker 与容器编排（Kubernetes/K8s）在架构部署中的角色转变。服务网格（Service Mesh，如 Istio）：用于处理服务间通信、安全和可观测性的基础设施层。无服务器（Serverless）架构的适用场景与挑战。第九章：可观测性（Observability）的系统化建设从监控（Monitoring）到可观测性的飞跃：Metrics、Logs、Traces 的整合。分布式链路追踪（Distributed Tracing）的原理与工具应用。告警策略的设计：如何构建对用户体验友好的警报体系，避免“告警疲劳”。第十章：安全与弹性设计零信任（Zero Trust）原则在微服务架构中的落地。 API Gateway 的安全功能集成（鉴权、限流、熔断）。故障注入测试（Chaos Engineering）：通过主动制造故障来验证系统弹性。优雅降级（Graceful Degradation）的架构实现。 --- 第四部分：架构落地与组织效能（Implementation and Organizational Alignment）优秀的架构必须能够被高效地交付和维护。本部分探讨架构与组织、流程之间的关系。第十一章：DevOps 与持续交付（CD）对架构的影响基础设施即代码（IaC）：Terraform 与 Ansible 在环境一致性中的作用。蓝绿部署（Blue/Green）与金丝雀发布（Canary Release）的自动化流程。第十二章：架构师的角色与组织结构从“救火队长”到“赋能者”：架构师在敏捷团队中的定位。 Conway's Law：理解组织结构如何影响系统架构。跨职能团队的架构协作模型。结语：《现代软件架构设计与实践》不仅是一本技术手册，更是一份关于如何系统性思考和解决复杂工程问题的指南。我们希望通过本书，帮助读者建立起前瞻性的架构视野，掌握从蓝图绘制到落地实施的全流程技能，最终构建出既稳定可靠、又充满生命力的下一代信息系统。

作者简介

叶韵博士，现在京东从事深度学习和计算机视觉算法研发。加入京东之前，曾在ProPlus Design Solutions硅谷和北京研发中心任职研发经理，负责统计建模算法研发，后加入Siemens Corporate Technology担任Research Scientist，专注计算影像和计算机视觉的研究。叶博士于2007年7月获得北京大学微电子学士学位，2011年4月获得Arizona State University的Electrical Engineering博士学位。

目录信息

序言
前言
第1篇　基础知识
第1章　引言 2
1.1　人工智能的新焦点——深度学习 2
1.1.1　人工智能——神话传说到影视漫画 2
1.1.2　人工智能的诞生 3
1.1.3　神经科学的研究 4
1.1.4　人工神经网络的兴起 5
1.1.5　神经网络的第一次寒冬 6
1.1.6　神经网络的第一次复兴 8
1.1.7　神经网络的第二次寒冬 9
1.1.8　2006年——深度学习的起点 10
1.1.9　生活中的深度学习 11
1.1.10　常见深度学习框架简介 12
1.2　给计算机一双眼睛——计算机视觉 14
1.2.1　计算机视觉简史 14
1.2.2　2012年——计算机视觉的新起点 16
1.2.3　计算机视觉的应用 17
1.2.4　常见计算机视觉工具包 19
1.3　基于深度学习的计算机视觉 19
1.3.1　从ImageNet竞赛到AlphaGo战胜李世石——计算机视觉超越人类 19
1.3.2　GPU和并行技术——深度学习和计算视觉发展的加速器 21
1.3.3　基于卷积神经网络的计算机视觉应用 22
第2章　深度学习和计算机视觉中的基础数学知识 27
2.1　线性变换和非线性变换 27
2.1.1　线性变换的定义 27
2.1.2　高中教科书中的小例子 28
2.1.3　点积和投影 28
2.1.4　矩阵乘法的几何意义（1） 30
2.1.5　本征向量和本征值 34
2.1.6　矩阵乘法的几何意义（2） 37
2.1.7　奇异值分解 38
2.1.8　线性可分性和维度 39
2.1.9　非线性变换 42
2.2　概率论及相关基础知识 43
2.2.1　条件概率和独立 43
2.2.2　期望值、方差和协方差 44
2.2.3　熵 45
2.2.4　最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE） 47
2.2.5　KL散度（Kullback–Leibler divergence） 49
2.2.6　KL散度和MLE的联系 49
2.3　维度的诅咒 50
2.3.1　采样和维度 50
2.3.2　高维空间中的体积 51
2.3.3　高维空间中的距离 53
2.3.4　中心极限定理和高维样本距离分布的近似 54
2.3.5　数据实际的维度 56
2.3.6　局部泛化 58
2.3.7　函数对实际维度的影响 59
2.3.8　PCA——什么是主成分 60
2.3.9　PCA——通过本征向量和本征值求主成分 60
2.3.10　PCA——通过主成分分析降维 61
2.3.11　PCA——归一化和相关性系数 63
2.3.12　PCA——什么样的数据适合PCA 64
2.3.13　其他降维手段 65
2.4　卷积 66
2.4.1　点积和卷积 66
2.4.2　一维卷积 67
2.4.3　卷积和互相关 68
2.4.4　二维卷积和图像响应 69
2.4.5　卷积的计算 70
2.5　数学优化基础 71
2.5.1　最小值和梯度下降 72
2.5.2　冲量（Momentum） 73
2.5.3　牛顿法 75
2.5.4　学习率和自适应步长 77
2.5.5　学习率衰减（Learning Rate Decay） 78
2.5.6　AdaGrad：每个变量有自己的节奏 78
2.5.7　AdaDelta的进一步改进 79
2.5.8　其他自适应算法 80
2.5.9　损失函数 81
2.5.10　分类问题和负对数似然 82
2.5.11　逻辑回归 83
2.5.12　Softmax：将输出转换为概率 84
2.5.13　链式求导法则 84
第3章　神经网络和机器学习基础 87
3.1　感知机 87
3.1.1　基本概念 87
3.1.2　感知机和线性二分类 87
3.1.3　激活函数 88
3.2　神经网络基础 89
3.2.1　从感知机到神经网络 89
3.2.2　最简单的神经网络二分类例子 90
3.2.3　隐层神经元数量的作用 93
3.2.4　更加复杂的样本和更复杂的神经网络 94
3.3　后向传播算法 95
3.3.1　求神经网络参数的梯度 95
3.3.2　计算图（Computational Graph） 95
3.3.3　利用后向传播算法计算一个神经网络参数的梯度 97
3.3.4　梯度消失 99
3.3.5　修正线性单元（ReLU） 100
3.3.6　梯度爆炸 101
3.3.7　梯度检查（gradient check） 102
3.3.8　从信息传播的角度看后向传播算法 103
3.4　随机梯度下降和批量梯度下降 104
3.4.1　全量数据（full-batch）梯度下降 104
3.4.2　随机梯度下降（SGD）和小批量数据（mini-batch） 104
3.4.3　数据均衡和数据增加（data augmentation） 106
3.5　数据、训练策略和规范化 108
3.5.1　欠拟合和过拟合 108
3.5.2　训练误差和测试误差 109
3.5.3　奥卡姆剃刀没有免费午餐 111
3.5.4　数据集划分和提前停止 112
3.5.5　病态问题和约束 113
3.5.6　L2规范化（L2 Regularization） 113
3.5.7　L1规范化（L1 Regularization） 114
3.5.8　集成（Ensemble）和随机失活（Dropout） 115
3.6　监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 117
3.6.1　监督学习、非监督学习和半监督学习 117
3.6.2　强化学习（reinforcement learning） 118
第4章　深度卷积神经网络 120
4.1　卷积神经网络 120
4.1.1　基本概念 120
4.1.2　卷积层和特征响应图 121
4.1.3　参数共享 123
4.1.4　稀疏连接 124
4.1.5　多通道卷积 125
4.1.6　激活函数 125
4.1.7　池化、不变性和感受野 126
4.1.8　分布式表征（Distributed Representation） 128
4.1.9　分布式表征和局部泛化 130
4.1.10　分层表达 131
4.1.11　卷积神经网络结构 131
4.2　LeNet——第一个卷积神经网络 132
4.3　新起点——AlexNet 133
4.3.1　网络结构 133
4.3.2　局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN） 136
4.4　更深的网络——GoogLeNet 136
4.4.1　1×1卷积和Network In Network 136
4.4.2　Inception结构 138
4.4.3　网络结构 138
4.4.4　批规一化（Batch Normalization，BN） 140
4.5　更深的网络——ResNet 142
4.5.1　困难的深层网络训练：退化问题 142
4.5.2　残差单元 142
4.5.3　深度残差网络 144
4.5.4　从集成的角度看待ResNet 144
4.5.5　结构更复杂的网络 146
第2篇　实例精讲
第5章　Python基础 148
5.1　Python简介 148
5.1.1　Python简史 148
5.1.2　安装和使用Python 149
5.2　Python基本语法 150
5.2.1　基本数据类型和运算 150
5.2.2　容器 153
5.2.3　分支和循环 156
5.2.4　函数、生成器和类 159
5.2.5　map、reduce和filter 162
5.2.6　列表生成（list comprehension） 163
5.2.7　字符串 163
5.2.8　文件操作和pickle 164
5.2.9　异常 165
5.2.10　多进程（multiprocessing） 165
5.2.11　os模块 166
5.3　Python的科学计算包——NumPy 167
5.3.1　基本类型（array） 167
5.3.2　线性代数模块（linalg） 172
5.3.3　随机模块（random） 173
5.4　Python的可视化包——matplotlib 175
5.4.1　2D图表 175
5.4.2　3D图表 178
5.4.3　图像显示 180
第6章　OpenCV基础 182
6.1　OpenCV简介 182
6.1.1　OpenCV的结构 182
6.1.2　安装和使用OpenCV 183
6.2　Python-OpenCV基础 184
6.2.1　图像的表示 184
6.2.2　基本图像处理 185
6.2.3　图像的仿射变换 188
6.2.4　基本绘图 190
6.2.5　视频功能 192
6.3　用OpenCV实现数据增加小工具 193
6.3.1　随机裁剪 194
6.3.2　随机旋转 194
6.3.3　随机颜色和明暗 196
6.3.4　多进程调用加速处理 196
6.3.5　代码：图片数据增加小工具 196
6.4　用OpenCV实现物体标注小工具 203
6.4.1　窗口循环 203
6.4.2　鼠标和键盘事件 205
6.4.3　代码：物体检测标注的小工具 206
第7章　Hello World! 212
7.1　用MXNet实现一个神经网络 212
7.1.1　基础工具、NVIDIA驱动和CUDA安装 212
7.1.2　安装MXNet 213
7.1.3　MXNet基本使用 214
7.1.4　用MXNet实现一个两层神经网络 215
7.2　用Caffe实现一个神经网络 219
7.2.1　安装Caffe 219
7.2.2　Caffe的基本概念 220
7.2.3　用Caffe实现一个两层神经网络 221
第8章　最简单的图片分类——手写数字识别 227
8.1　准备数据——MNIST 227
8.1.1　下载MNIST 227
8.1.2　生成MNIST的图片 227
8.2　基于Caffe的实现 228
8.2.1　制作LMDB数据 229
8.2.2　训练LeNet-5 230
8.2.3　测试和评估 235
8.2.4　识别手写数字 239
8.2.5　增加平移和旋转扰动 240
8.3　基于MXNet的实现 242
8.3.1　制作Image Recordio数据 242
8.3.2　用Module模块训练LeNet-5 243
8.3.3　测试和评估 245
8.3.4　识别手写数字 247
第9章　利用Caffe做回归 249
9.1　回归的原理 249
9.1.1　预测值和标签值的欧式距离 249
9.1.2　EuclideanLoss层 250
9.2　预测随机噪声的频率 250
9.2.1　生成样本：随机噪声 250
9.2.2　制作多标签HDF5数据 252
9.2.3　网络结构和Solver定义 253
9.2.4　训练网络 259
9.2.5　批量装载图片并利用GPU预测 260
9.2.6　卷积核可视化 262
第10章　迁移学习和模型微调 264
10.1　吃货必备——通过Python采集美食图片 264
10.1.1　通过关键词和图片搜索引擎下载图片 264
10.1.2　数据预处理——去除无效和不相关图片 267
10.1.3　数据预处理——去除重复图片 267
10.1.4　生成训练数据 269
10.2　美食分类模型 271
10.2.1　迁移学习 271
10.2.2　模型微调法（Finetune） 272
10.2.3　混淆矩阵（Confusion Matrix） 276
10.2.4　P-R曲线和ROC曲线 278
10.2.5　全局平均池化和激活响应图 284
第11章　目标检测 288
11.1　目标检测算法简介 288
11.1.1　滑窗法 288
11.1.2　PASCAL VOC、mAP和IOU简介 289
11.1.3　Selective Search和R-CNN简介 290
11.1.4　SPP、ROI Pooling和Fast R-CNN简介 291
11.1.5　RPN和Faster R-CNN简介 293
11.1.6　YOLO和SSD简介 294
11.2　基于PASCAL VOC数据集训练SSD模型 296
11.2.1　MXNet的SSD实现 296
11.2.2　下载PASCAL VOC数据集 297
11.2.3　训练SSD模型 298
11.2.4　测试和评估模型效果 299
11.2.5　物体检测结果可视化 299
11.2.6　制作自己的标注数据 302
第12章　度量学习 304
12.1　距离和度量学习 304
12.1.1　欧氏距离和马氏距离 304
12.1.2　欧式距离和余弦距离 305
12.1.3　非线性度量学习和Siamese网络 306
12.1.4　Contrastive Loss：对比损失函数 307
12.2　用MNIST训练Siamese网络 307
12.2.1　数据准备 307
12.2.2　参数共享训练 309
12.2.3　结果和可视化 314
12.2.4　用τ-SNE可视化高维特征 316
第13章　图像风格迁移 317
13.1　风格迁移算法简介 317
13.1.1　通过梯度下降法进行图像重建 317
13.1.2　图像风格重建和Gram矩阵 318
13.1.3　图像风格迁移 320
13.2　MXNet中的图像风格迁移例子 320
13.2.1　MXNet的风格迁移实现 321
13.2.2　对图片进行风格迁移 326
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

从书中其实可以看出作者对于机器学习理解的深厚功力，比那些到处在网上拼凑内容的书强多了，但是感觉干活还可以再多点，比如python的介绍居然用了一章，我想介绍python是没必要的，还有就是排版了，代码的排版太惨不忍睹了简直没法看，其他的都还比较好吧，书的内容和里面推荐...

评分☆☆☆☆☆

一提到深度学习，言必称花书，但花书微言大义，对于基础及概念，涉及较少，内容艰深，不适合新手理解基本概念。但是这本书很好地弥补了花书的不足。作者从数学基础讲起，对于部分概念配合图片说明深入浅出，化抽象于具体，很好。同时作者的逻辑清晰，条理性强，由浅人深循序渐...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

一本令人惊艳的著作，我迫不及待地想与大家分享我的阅读体验。《深度学习与计算机视觉》这本书，首先吸引我的便是它那极具吸引力的书名，它精准地捕捉到了当前人工智能领域最热门的两个方向，并将它们巧妙地融合在一起。我一直对视觉信息的处理和理解有着浓厚的兴趣，而深度学习作为一种强大的工具，无疑为计算机视觉带来了革命性的突破。翻开这本书，我立刻被它精心设计的章节结构所折服。作者以循序渐进的方式，从深度学习的基础概念讲起，逐步深入到各种先进的网络架构，例如卷积神经网络（CNN）的演进，从最初的LeNet到AlexNet、VGG、ResNet，再到更复杂的Inception和Transformer等模型，都进行了详尽的阐述。不仅仅是理论的堆砌，书中还穿插了大量生动形象的例子，以及对这些模型在实际计算机视觉任务中应用的解析，比如图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等等。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时的细腻之处，例如在讲解反向传播算法时，作者并没有停留在公式层面，而是通过比喻和图示，帮助读者理解梯度如何流动，以及权重是如何被更新的。此外，书中对各种激活函数、损失函数、优化器以及正则化技术的讨论，也都充满了智慧的洞察，这对于我这个初学者来说，无疑是极大的帮助。我能够感受到作者在编写这本书时所付出的巨大努力，每一个细节都经过了深思熟虑。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习与计算机视觉》这本书，如同一本珍贵的地图，指引着我在广阔的人工智能海洋中探索。我被它强大的内容深度和广度所吸引。从深度学习的基石——神经网络，到计算机视觉的基石——图像处理，本书都进行了详尽的论述。作者以一种非常系统化的方式，将复杂的概念分解为易于理解的组成部分。我尤其欣赏书中对卷积神经网络（CNN）的细致讲解，它不仅介绍了CNN的基本组成模块，如卷积层、池化层、全连接层，还深入探讨了各种经典的CNN架构，比如AlexNet、VGGNet、GoogleNet（Inception）、ResNet等，并分析了它们在不同计算机视觉任务中的优势和劣势。更令我印象深刻的是，书中还对近年来兴起的Transformer模型在计算机视觉领域的应用进行了介绍，如Vision Transformer (ViT)，这让我对这一前沿技术有了初步的了解。除了模型本身，书中还涉及了许多重要的训练技巧和优化策略，如数据增强、批量归一化、Dropout、学习率调度等，这些都是提升模型性能的关键。在具体的计算机视觉应用场景方面，本书也涵盖了图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、图像生成等多个重要领域，并提供了多种主流的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读《深度学习与计算机视觉》的过程中，感受到了前所未有的知识冲击。这本书的编排方式十分独特，它将理论知识与实际应用完美地融合。作者在介绍深度学习的基础概念时，逻辑清晰，条理分明，例如在讲解反向传播算法时，不仅给出了严谨的数学推导，还通过生动的比喻帮助理解。我对书中关于卷积神经网络（CNN）的深入剖析尤为赞赏，从感受野、权值共享到各种经典CNN架构的演进，例如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，都进行了详尽的阐述，让我对CNN的工作原理有了更深刻的认识。此外，书中对其他重要的神经网络架构，如循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）在序列数据处理中的应用，以及Transformer模型在视觉领域的突破性进展，也都有精彩的介绍。更重要的是，这本书不仅仅停留在模型的讲解，它还深入探讨了模型训练中的各种细节，包括数据预处理、特征工程、正则化技术、超参数调优等。在计算机视觉的具体应用方面，书中对图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、人脸识别、姿态估计等任务都有详尽的介绍，并提供了多种先进的算法和实现思路。这本书无疑是我在深度学习与计算机视觉领域学习道路上的重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习与计算机视觉》这本书，是一部让我爱不释手的杰作。它以一种非常系统且深入的方式，将深度学习与计算机视觉这两个热门领域紧密地结合在一起。作者在编写过程中，展现了他卓越的专业知识和丰富的实践经验。我尤其欣赏书中对各种神经网络模型的介绍，不仅仅是罗列模型名称，而是深入剖析了它们的设计理念、数学原理以及在计算机视觉任务中的具体应用。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，作者不仅介绍了经典的AlexNet、VGG，还详细阐述了ResNet的残差学习机制，以及Transformer模型在视觉领域的崛起，如Vision Transformer (ViT)等。这让我对模型的演进脉络有了清晰的认识。更让我感到惊喜的是，书中还提供了大量关于如何训练和优化深度学习模型的实用技巧，包括如何选择合适的损失函数、优化器，如何进行数据预处理和增强，以及如何运用正则化技术来提高模型的泛化能力。书中对目标检测、图像分割、姿态估计等具体任务的讲解也十分详尽，并提供了多种业界领先的解决方案。这本书不仅是理论学习的宝库，更是实践操作的指南，我从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书《深度学习与计算机视觉》的出现，无疑为我提供了探索人工智能奥秘的一把金钥匙。作者以其深厚的专业知识和丰富的实践经验，为读者构建了一个系统性的学习框架。我被书中对深度学习核心概念的清晰阐述所吸引，例如神经网络的结构、反向传播算法的工作原理、激活函数和损失函数的选择等等。随后，书中将这些基础知识巧妙地应用于计算机视觉领域，详细介绍了卷积神经网络（CNN）的各种变体及其在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用。我尤其欣赏书中对ResNet、Inception、DenseNet等经典CNN架构的深入剖析，它们的设计理念和技术创新点都阐释得非常到位。此外，书中还对物体检测算法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）和图像分割算法（如FCN、U-Net、Mask R-CNN）进行了详细的介绍，让我能够了解不同算法的优缺点和适用场景。更令我惊喜的是，书中还涉及了Transformer模型在计算机视觉领域的应用，如Vision Transformer (ViT)，这让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我近期有幸阅读了《深度学习与计算机视觉》这本书，这本书给我留下了非常深刻的印象，也极大地拓展了我在这两个领域的知识边界。作者在写作过程中，展现了他深厚的专业功底和对技术趋势的敏锐洞察。从深度学习的基础原理，如神经网络的构建、反向传播算法的原理，到其在计算机视觉领域的具体应用，如图像分类、目标检测、图像分割等，本书都进行了全面而深入的介绍。我特别欣赏书中对卷积神经网络（CNN）的详细讲解，它不仅剖析了CNN的经典模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，还对这些模型的演进思路和核心创新点进行了清晰的阐述。更重要的是，书中还涵盖了物体检测（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）、语义分割（如FCN、U-Net）、实例分割（如Mask R-CNN）等前沿技术。除了模型和算法，书中还讨论了模型训练的许多关键方面，例如数据预处理、数据增强、损失函数选择、优化器使用、正则化技术以及模型评估指标等，这些内容对于实际项目开发至关重要。本书的语言风格严谨而不失生动，逻辑结构清晰，使得读者能够轻松地理解复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能技术充满好奇心的读者，我一直在寻找一本能够系统性地讲解深度学习在计算机视觉领域应用的权威著作，《深度学习与计算机视觉》绝对是我的不二之选。这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。作者在介绍深度学习的核心算法时，不仅提供了严谨的数学推导，更重要的是，他能够将其与实际的计算机视觉问题巧妙地联系起来。例如，在讨论卷积神经网络时，书中详细剖析了卷积层、池化层、全连接层等关键组成部分的作用，以及它们如何有效地从图像中提取空间特征。更令人称道的是，作者并没有止步于讲解现有的经典模型，而是深入探讨了模型的优化技巧，如批量归一化（Batch Normalization）、Dropout、残差连接（Residual Connections）等，这些技术对于提升模型的训练效率和泛化能力至关重要。我也特别喜欢书中关于数据增强（Data Augmentation）的章节，它提供了多种实用的方法来扩充数据集，从而避免过拟合，提高模型的鲁棒性。书中还涉及了生成对抗网络（GANs）在图像生成、风格迁移等领域的应用，这部分内容尤其令人兴奋，它展示了深度学习在创造性任务上的巨大潜力。总而言之，这本书为我打开了一扇通往计算机视觉前沿世界的大门，让我对这个领域有了更全面、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习与计算机视觉》这本书，是我最近读过的最令人振奋的技术书籍之一。它完美地结合了深度学习的强大力量与计算机视觉的迷人世界。作者在构建这本书时，无疑花费了大量的心血，每一个概念的解释都力求清晰透彻，每一个模型的介绍都包含其背后的思想和发展历程。我对于书中关于卷积神经网络（CNN）的系统性论述感到非常满意，从早期的AlexNet到后来的ResNet、DenseNet，再到更现代的Transformer架构在视觉领域的应用，本书都给予了充分的关注，并解释了它们如何解决计算机视觉中的各种挑战。尤其让我印象深刻的是，书中还深入探讨了目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计等具体的计算机视觉任务，并介绍了当前最主流和最有效的算法。例如，在目标检测部分，作者详细介绍了R-CNN系列、YOLO系列、SSD等算法的原理和优缺点，让我能够清晰地了解它们之间的区别和联系。此外，本书在模型训练和优化的讨论上也十分到位，提供了诸如学习率衰减、早停法、权重衰减等实用技巧，这些都是提升模型性能的关键。

评分☆☆☆☆☆

我迫不及待地想和大家分享我最近的阅读体验，《深度学习与计算机视觉》这本书，绝对是我近年来读过最令人印象深刻的技术书籍之一。它以一种非常全面且深入的方式，将深度学习的强大能力与计算机视觉的魅力相结合。作者在编写这本书时，展现了他对这一领域的深刻理解和独到见解。从神经网络的基本原理，到各种高级的卷积神经网络（CNN）架构，例如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，本书都进行了详尽的阐述，并且重点突出了它们在解决计算机视觉问题时的创新之处。我特别喜欢书中对于目标检测、语义分割、实例分割等具体任务的讲解，作者提供了多种主流算法的详细介绍，如Faster R-CNN、YOLO、SSD、FCN、U-Net、Mask R-CNN等，并对它们的原理、优缺点和适用场景进行了深入分析。此外，书中还涵盖了数据增强、模型正则化、超参数调优等重要的实践技巧，这些内容对于提升模型性能至关重要，也让我能够更好地将所学应用于实际项目中。总的来说，这本书为我打开了通往深度学习与计算机视觉世界的大门，是一本不可多得的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

我最近拜读了《深度学习与计算机视觉》这本书，这本书的品质超出了我的预期。首先，它以一种非常直观的方式解释了深度学习的底层原理，即使是对于那些没有深厚数学背景的读者，也能轻松理解。作者在解释梯度下降、反向传播等核心概念时，运用了大量类比和图解，使得抽象的概念变得具体化。我尤其赞赏的是，书中对不同类型神经网络的讲解，特别是卷积神经网络（CNN）的架构设计，从经典的LeNet到现代的ResNet，每一个阶段的演进都介绍得十分详尽，并分析了其优缺点。更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还深入探讨了如何在实际应用中运用这些技术。例如，在讲解目标检测时，书中详细介绍了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN以及YOLO、SSD等一系列算法，并分析了它们在速度、精度等方面的权衡。此外，书中对语义分割、实例分割等高级视觉任务的讲解也十分到位，提供了多种前沿的解决方案。我非常喜欢书中关于模型评估和调优的章节，它提供了很多实用的建议，帮助我解决在实践中遇到的问题。这本书的每一个章节都充满了宝贵的知识，让我对深度学习在计算机视觉领域的应用有了全新的认识。

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多个主题的简单提及，深度还差一些

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印刷的小错误不少，但是确实是本好书

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工作需要，一周多读完。还不错，通过此书caffe算是入门了。网上竟然很难找到跑得通的caffe预测的demo，这本书上的例子虽然简单但还是挺实用。

评分☆☆☆☆☆

算是很给力的书了。现在关于深度学习的书很多，其中灌水的居多。这本书讲了很多很多有用的tricks以及一些dl基础理论，感觉很不错

评分☆☆☆☆☆

前三章由浅入深，紧扣主题，并非面面俱到不冗余，有独特见解；第四章跳跃比较大，阅读难度大，还是得找相关的论文。