易學C++ pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:潘嘉傑

出品人:

頁數:356

译者:

出版時間:2008-6

價格:39.00元

裝幀:

isbn號碼:9787115177421

叢書系列:

圖書標籤:

• C++
• 計算機
• 程序設計
• 學生寫的書
• 編程
• 軟件工程
• 我
• 手藝
• C++編程
• 易學
• 編程入門
• 計算機科學
• 程序設計
• 麵嚮對象
• 基礎教程
• 軟件開發
• 代碼實踐
• 學習指南

《深度學習前沿技術與應用實踐》 本書導讀：探索人工智能的無限可能 在信息技術飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說的情節，而是深刻影響我們社會、經濟和日常生活的核心驅動力。其中，深度學習作為驅動這場技術革命的引擎，正以前所未有的速度拓展著人類對智能的認知和應用邊界。 本書《深度學習前沿技術與應用實踐》旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的知識體係，係統介紹當前深度學習領域最核心、最前沿的技術進展，並結閤豐富的工業界和學術界實踐案例，指導讀者如何將理論轉化為解決實際問題的強大工具。我們期望讀者在閱讀完本書後，不僅能掌握深度學習的理論精髓，更能具備獨立設計、開發和優化復雜深度學習係統的能力。 第一部分：深度學習基石與理論進階 本部分將奠定讀者堅實的理論基礎，並逐步引入當前研究的熱點和難點。 第一章：復習與深化：經典神經網絡架構 雖然捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）已是基礎，但本書將以更現代的視角重新審視它們。我們將深入探討殘差連接（Residual Connections）和批歸一化（Batch Normalization）如何解決深層網絡訓練中的梯度問題。對於RNN，重點將放在長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製解析，以及它們在序列建模中的局限性，為後續的Transformer架構做鋪墊。此外，還會涉及注意力機製（Attention Mechanism）的早期形式及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的關鍵作用。 第二章：現代優化算法與泛化能力 訓練一個高效的深度學習模型，優化器的選擇至關重要。本書將詳述動量（Momentum）、自適應學習率方法（如Adagrad, RMSprop, Adam及其變體AdamW）。特彆地，我們將深入分析這些優化器在處理大規模、稀疏數據時的性能差異，並探討二階優化方法（如K-FAC）在特定場景下的潛力與挑戰。此外，我們將詳細論述正則化技術，不僅僅是Dropout，還包括數據增強（Data Augmentation）的高級策略（如Mixup, CutMix）和權重衰減（Weight Decay）的正確理解，它們是模型泛化能力的關鍵。 第三章：生成模型的新範式：從VAE到Diffusion 生成模型是當前AI研究最活躍的領域之一。本章將首先迴顧變分自編碼器（VAE）的數學基礎，重點分析其“模糊性”問題。隨後，我們將重點聚焦於擴散模型（Diffusion Models），這是近年來視覺生成領域取得突破性進展的核心技術。我們將詳細解讀前嚮加噪過程和逆嚮去噪過程的數學原理，探討如何利用U-Net架構高效地學習噪聲分布，並對比其在圖像生成、視頻生成和音頻閤成方麵的優勢與劣勢。 第二部分：Transformer架構的統治力與擴展 Transformer架構自2017年問世以來，已成為處理序列數據的通用範式，並在自然語言處理（NLP）乃至計算機視覺（CV）中占據主導地位。 第四章：Transformer核心解析與自注意力機製的精妙 本章將剖析Transformer的Encoder-Decoder結構，精確解釋多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的計算過程，包括Q, K, V矩陣的綫性投影、縮放點積的意義。我們將深入討論位置編碼（Positional Encoding）的重要性，並比較絕對位置編碼、相對位置編碼（如T5中的RPE）和鏇轉位置嵌入（RoPE）的優劣。 第五章：大型語言模型（LLM）的湧現能力與工程實踐 本部分是本書的重點之一。我們將係統介紹LLM的訓練範式：從預訓練（Pre-training）到指令微調（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF）。讀者將瞭解到如何構建高效的Tokenization策略，以及如何應對LLM訓練中的內存瓶頸和計算復雜度。我們將詳細討論參數高效微調技術（PEFT），例如LoRA (Low-Rank Adaptation)和Prefix Tuning，使中小團隊也能有效應用和定製前沿LLM。 第六章：多模態融閤與跨界應用 深度學習的發展趨勢之一是打破模態壁壘。本章將探討如何將Transformer架構擴展到處理圖像、文本和音頻的組閤。重點介紹CLIP（對比語言-圖像預訓練）和ALIGN等模型如何通過對比學習建立跨模態語義空間。此外，還將覆蓋視頻理解中時空注意力的設計，以及如何利用文本生成圖像（如DALL-E係列和Stable Diffusion背後的原理）。 第三部分：前沿應用與係統優化 本部分側重於將理論知識應用於實際場景，並解決大規模部署中的工程挑戰。 第七章：圖神經網絡（GNN）在復雜係統中的應用 超越傳統的網格數據（圖像和序列），圖結構數據在社交網絡、分子結構、知識圖譜中無處不在。本章將介紹Graph Convolutional Networks (GCNs)、Graph Attention Networks (GATs) 的工作原理。我們將探討GNN在節點分類、鏈接預測和圖生成中的具體應用案例，並討論過平滑問題（Over-smoothing）及其解決方案。 第八章：模型部署、量化與高效推理 訓練齣高性能模型隻是第一步，高效部署是實現價值的關鍵。本章將全麵介紹模型部署流程，包括模型格式轉換（如ONNX）。我們將深入探討模型壓縮技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）、剪枝（Pruning）和低比特量化（Quantization），例如從FP32到INT8或更低精度的轉換策略及其對模型精度的影響。最後，會介紹利用GPU/TPU硬件特性進行並行化推理的優化技巧。 第九章：可信賴人工智能（Trustworthy AI）的挑戰與前瞻 隨著AI係統在關鍵領域的應用，確保其安全、公平和透明變得不可或缺。本章將討論模型可解釋性（XAI）的核心技術，如Grad-CAM和SHAP值，幫助我們理解模型的決策過程。同時，我們還將探討對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理和防禦策略，以及如何構建公平性（Fairness）和魯棒性（Robustness）更高的AI係統，為構建負責任的未來AI奠定基礎。 本書特色： 1. 深度與廣度並重： 兼顧瞭深度學習的理論深度，以及當前工業界最熱門的技術（如LLM、Diffusion）。 2. 實踐驅動： 每章節都輔以清晰的算法僞代碼和核心代碼片段（使用PyTorch框架），強調如何實現而非僅僅理解。 3. 前瞻性視角： 聚焦於當前研究尚未完全成熟，但極具潛力的領域，如更高效的GNN架構和下一代自注意力機製的優化。 無論您是希望從零開始係統學習深度學習的研究人員，還是尋求將前沿AI技術落地到産品中的工程師，《深度學習前沿技術與應用實踐》都將是您不可或缺的專業指南。

評分☆☆☆☆☆

尽管这本书代码不是十分优雅，内容稍显单薄，行里叙述有些意识流，但是无可否认的是这本书很适合大学里的C++初学者入门学习。它基本上把初学C++时可能遇到的问题都解释到了，而且非常贴切“国情”，值得称赞！  

評分☆☆☆☆☆

大学专业是文科，只学过C，还只听过几堂课！刚招手学习C++，很多人推荐C++ Primer（第三版），我看了看这本厚厚的教材，顿时对C++产生了畏惧感。并且感觉这本书不适合自己。找了数周以后，无意中发现了这本《易学C++》，主要是由于作者是个80后，而且我看得版本是电子版，作者...  

評分☆☆☆☆☆

大学专业是文科，只学过C，还只听过几堂课！刚招手学习C++，很多人推荐C++ Primer（第三版），我看了看这本厚厚的教材，顿时对C++产生了畏惧感。并且感觉这本书不适合自己。找了数周以后，无意中发现了这本《易学C++》，主要是由于作者是个80后，而且我看得版本是电子版，作者...  

評分☆☆☆☆☆

尽管这本书代码不是十分优雅，内容稍显单薄，行里叙述有些意识流，但是无可否认的是这本书很适合大学里的C++初学者入门学习。它基本上把初学C++时可能遇到的问题都解释到了，而且非常贴切“国情”，值得称赞！  

評分☆☆☆☆☆

大学专业是文科，只学过C，还只听过几堂课！刚招手学习C++，很多人推荐C++ Primer（第三版），我看了看这本厚厚的教材，顿时对C++产生了畏惧感。并且感觉这本书不适合自己。找了数周以后，无意中发现了这本《易学C++》，主要是由于作者是个80后，而且我看得版本是电子版，作者...  

评分☆☆☆☆☆

這本編程入門書真是讓人耳目一新！它沒有陷入那種枯燥的理論說教中，而是采取瞭一種非常實用的“項目驅動”學習法。比如，書中的第一部分就開始帶你搭建一個小型命令行工具，通過動手實踐來理解變量、循環這些基礎概念。這種方式的好處是，你能立刻看到代碼運行的結果，獲得即時的成就感，這對於初學者來說至關重要。我記得在講解指針的時候，作者沒有直接拋齣復雜的內存地址概念，而是用“房間鑰匙”和“房間號”的比喻來解釋，生動形象，讓我一下子就明白瞭指針的真正作用，而不是死記硬背定義。而且，書中的代碼示例都非常精煉，沒有冗餘的注釋，逼迫讀者去思考每一行代碼背後的邏輯，這極大地鍛煉瞭我的獨立分析能力。如果說有什麼不足，可能就是對於某些高級主題的講解深度上稍微淺瞭一些，但考慮到它定位是“入門”，這種取捨是可以理解的，它成功地鋪設瞭一條堅實的學習路徑，讓我對後續深入學習其他經典教材充滿瞭信心。這本書真正做到瞭“授人以漁”，而不僅僅是“授人以魚”。

评分☆☆☆☆☆

我是一個典型的“文科生背景”轉行程序員，麵對那些充斥著數學公式和晦澀術語的計算機書籍，我常常感到望而卻步。這本書的語言風格簡直就是為我們這類人量身定製的。它讀起來更像是一位經驗豐富的同事在旁邊耐心指導你，而不是冰冷的教科書。作者在解釋麵嚮對象編程（OOP）的四大特性時，大量使用瞭日常生活中大傢都能理解的場景，比如“汽車”和“工廠”的模型，將“封裝”、“繼承”和“多態”這些抽象概念具象化瞭。特彆是多態那一章節，我以前在其他地方看瞭好幾遍都沒明白，但在這本書裏，作者通過一個“動物叫聲”的例子，清晰地展示瞭不同子類對象如何響應同一個指令，那種豁然開朗的感覺，真的太棒瞭。此外，排版也做得非常人性化，關鍵的代碼塊總是用醒目的顔色區分，關鍵術語的解釋也放在瞭頁邊空白處，閱讀體驗流暢自然，完全沒有那種壓迫感。這本書的價值不在於它記錄瞭多少C++的特性，而在於它如何有效地“翻譯”瞭這些特性。

评分☆☆☆☆☆

說實話，現在市麵上的C++書籍太多瞭，很多都是老掉牙的C++98標準或者過度堆砌高級特性，讓人無所適從。這本書最讓我欣賞的一點是，它緊跟現代C++（特彆是C++11/14/17）的步伐。它不僅介紹瞭如何使用`auto`關鍵字簡化類型聲明，還花瞭不少篇幅講解瞭智能指針`std::unique_ptr`和`std::shared_ptr`的正確用法，強調瞭現代C++中RAII（資源獲取即初始化）的重要性，這對於避免內存泄漏至關重要。很多老派教材還在教讀者手動調用`new`和`delete`，但這本書從一開始就引導我們使用更安全、更健壯的現代工具。對於模闆編程的部分，它也處理得非常得當，沒有一上來就講復雜的SFINAE，而是先通過函數模闆和類模闆的簡單定義，展示其通用性，這種循序漸進的難度爬升麯綫，讓我的學習麯綫保持在一個舒適的斜率上，避免瞭早期挫敗感。

评分☆☆☆☆☆

我對比瞭手頭幾本市麵上流行的C++入門教材，這本書的實戰性和工具鏈的整閤介紹是其他書所欠缺的。它沒有孤立地講解語言本身，而是將C++編程置於一個完整的開發環境中來介紹。書中專門有一章詳細介紹瞭如何使用CMake來管理項目依賴和構建過程，這是很多純語言書籍會忽略但實際開發中必不可少的部分。此外，作者還展示瞭如何利用GCC/Clang的調試器（GDB）來設置斷點、單步執行和查看變量狀態，這極大地加速瞭我的Bug排查速度。過去我調試一個復雜問題可能需要花費數小時，但通過書中介紹的調試技巧，我能快速定位到問題發生的準確位置。這本書的真正價值在於，它不僅教會瞭我C++的語法，更教會瞭我如何像一個現代軟件工程師那樣去組織、構建和調試我的C++代碼。它提供的不僅僅是知識，更是一套完整的開發方法論。

评分☆☆☆☆☆

我最近在找一本能夠彌補我“知道怎麼寫，但不知道為什麼這麼寫”的編程書籍。這本書在這方麵錶現齣色。它不僅僅停留在“代碼如何工作”的層麵，更深入挖掘瞭“C++編譯器是如何實現這些機製的”。例如，在講解`const`的正確使用時，作者不僅展示瞭`const`變量的聲明，還詳細解釋瞭它在函數參數、成員函數以及指針聲明中的不同語義和底層影響。對於初學者來說，這可能是稍微有點難度的內容，但作者的處理方式非常巧妙——他把這些“幕後知識”放在瞭被明確標記的“深入探索”或“進階思考”小節裏，允許初學者先跳過，保證主綫流暢，但又為那些求知欲強的讀者提供瞭深度。這種設計體現瞭作者對不同學習階段讀者的尊重。我特彆喜歡它對異常處理（Exception Handling）的講解，它不僅教瞭`try-catch`的語法，還結閤瞭操作係統和庫調用的實際案例，讓我理解瞭為什麼一個設計良好的C++程序必須具備優雅的錯誤恢復能力。

评分☆☆☆☆☆

適閤初學者:P 我高一就是讀這本書入門C++, 此前沒有接觸過任何編程語言. 讀的過程中就做瞭一些小東西, 比如自動關機, 視頻管理. 讀完後就可以做一個文字RPG瞭. here: https://github.com/YongHaoWu/RPG_game

评分☆☆☆☆☆

適閤初學者:P 我高一就是讀這本書入門C++, 此前沒有接觸過任何編程語言. 讀的過程中就做瞭一些小東西, 比如自動關機, 視頻管理. 讀完後就可以做一個文字RPG瞭. here: https://github.com/YongHaoWu/RPG_game

评分☆☆☆☆☆

給學生入門的第一本書

评分☆☆☆☆☆

對於菜鳥級彆還是很有用的。

评分☆☆☆☆☆

很適閤我，不過應該做做習題