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出版者:

作者:韦一平

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2008-7

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787115180322

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
• C++
• 编程入门
• Windows编程
• MFC
• 图形界面
• 开发教程
• Visual Studio
• 入门教程
• 软件开发

好的，这是一份针对一本不同书籍的详细简介，其内容与您提到的书名无关。 --- 《数据之巅：深度学习与现代计算范式》 书籍简介 《数据之巅：深度学习与现代计算范式》是一部全面、深入探讨当代人工智能核心——深度学习技术的专业著作。本书不仅梳理了深度学习从理论基石到前沿应用的完整脉络，更着重于解析支撑其高速发展的现代计算架构、优化策略以及伦理考量。它旨在为拥有一定数学和编程基础的读者，提供一个清晰、可操作的蓝图，以理解、构建和部署复杂的深度神经网络模型。 本书分为五大部分，共二十章，内容覆盖了从基础线性代数回顾到前沿Transformer架构的深入剖析。 --- 第一部分：理论基石与数学基础（第1章至第4章） 本部分聚焦于深度学习赖以生存的数学和统计学基础，确保读者对后续复杂算法有坚实的理解。 第1章：计算思维的迭代：从传统编程到数据驱动 本章首先回顾了计算科学的发展历程，对比了符号主义和联结主义的范式差异。重点阐述了“特征工程”与“特征学习”的核心区别，以及大规模数据和高维空间对传统算法的挑战，为引入神经网络提供了必要的背景。 第2章：线性代数在张量运算中的重构 深入探讨了矩阵、向量与张量在深度学习中的核心地位。详细解析了张量分解（如SVD、NMF）的原理及其在数据降维和特征提取中的应用。讨论了计算图（Computational Graph）的构建，这是理解自动微分机制的关键。 第3章：概率论与信息论的桥梁 本章回归概率分布，详细讲解了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）以及贝叶斯推断在模型训练中的作用。引入了信息熵、交叉熵和KL散度，明确界定了它们作为损失函数的物理意义和数学优势。 第4章：优化理论：梯度下降的精细化 系统地介绍了各种梯度下降变体，包括动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和大名鼎鼎的Adam优化器。本章特别关注了二阶优化方法的局限性与潜力，并深入分析了学习率调度策略（如余弦退火）对模型收敛速度和泛化能力的影响。 --- 第二部分：核心网络架构与特征提取（第5章至第9章） 本部分是本书的核心，详细解构了最经典和最实用的神经网络模型。 第5章：多层感知机（MLP）的深入剖析 回顾了激活函数（ReLU, Leaky ReLU, GELU）的选择对梯度流动的影响。重点讨论了欠拟合与过拟合问题，并详述了正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout和批量归一化（Batch Normalization）的工作原理及其在不同层级的应用效果。 第6章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 系统讲解了卷积操作、池化层的设计哲学。深入剖析了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG以及残差网络（ResNet）的创新点——残差连接如何解决深层网络的退化问题。本章还涵盖了空洞卷积和分组卷积在效率优化中的应用。 第7章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 介绍了RNN处理时间序列数据的基本结构。着重分析了标准RNN在长距离依赖（Vanishing/Exploding Gradient）上的固有缺陷，并详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的门控机制，展示它们如何有效控制信息流。 第8章：注意力机制的兴起与自注意力（Self-Attention） 本章是连接传统序列模型与现代Transformer架构的桥梁。详细解释了注意力机制的计算过程，特别是“缩放点积注意力”的数学形式。通过实例展示了注意力权重如何赋予模型对输入序列中不同部分的聚焦能力。 第9章：生成模型基础：自编码器（AE）与变分自编码器（VAE） 讨论了无监督学习在特征学习中的地位。详细阐述了标准自编码器（AE）的重构损失，并深入解析了VAE如何通过引入潜在空间的概率分布（KL散度项）实现更具结构性的数据生成，而非仅仅是复制。 --- 第三部分：前沿模型与大规模语言处理（第10章至第14章） 本部分专注于当前AI领域最具影响力的Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）中的应用。 第10章：Transformer架构的完全解析 彻底解构了2017年提出的Transformer核心结构，详细分析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表示能力。重点阐述了位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制对序列顺序信息的缺失。 第11章：预训练模型：BERT与掩码语言模型 深入研究了基于Encoder结构的BERT模型。详细解释了其两大预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。讨论了微调（Fine-tuning）的策略，以及BERT在下游任务中的迁移学习效果。 第12章：生成式预训练：GPT系列的演进 聚焦于基于Decoder结构的自回归模型，如GPT系列。分析了因果掩码（Causal Masking）在生成任务中的必要性。探讨了模型规模、上下文窗口扩展与涌现能力（Emergent Abilities）之间的关系。 第13章：跨模态学习：视觉与文本的融合 本章探讨了如何将深度学习模型应用于不同数据类型的交叉领域。以CLIP和Diffusion Model为例，展示了如何训练模型理解图像与文本描述之间的语义关联，拓宽了AI的应用边界。 第14章：高效推理与模型压缩技术 随着模型规模的增大，推理效率成为关键瓶颈。本章介绍了解耦量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）技术，旨在将大型模型部署到资源受限的环境中。 --- 第四部分：模型训练的工程实践（第15章至第18章） 本部分着重于将理论转化为实际可运行、可扩展的工程系统。 第15章：分布式训练策略 详细对比了数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的优劣。深入探讨了同步随机梯度下降（Synchronous SGD）和异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的实现细节，以及混合精度训练（Mixed Precision Training）如何利用GPU硬件加速。 第16章：高效数据加载与预处理流水线 强调了数据I/O在训练速度中的瓶颈作用。介绍了TensorFlow Dataset API和PyTorch DataLoader的最佳实践，包括多进程加载、缓存（Caching）和预取（Prefetching）技术，确保GPU始终处于饱和状态。 第17章：可解释性人工智能（XAI）的核心方法 深度学习的“黑箱”特性是其广泛应用的一大阻碍。本章介绍了LIME、SHAP值等局部解释方法，以及梯度可视化（如Grad-CAM）等全局解释技术，帮助用户理解模型决策的依据。 第18章：模型评估与鲁棒性测试 超越标准的准确率指标，本章讨论了F1分数、AUC-ROC曲线在不平衡数据集中的适用性。重点讲解了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍了如何通过对抗性训练来增强模型的鲁棒性。 --- 第五部分：未来展望与伦理责任（第19章至第20章） 第19章：神经架构搜索（NAS）与自动化机器学习（AutoML） 探讨了如何利用强化学习或其他优化算法来自动设计最优的网络结构，从而减少人工干预。讨论了超参数优化（HPO）的先进技术，如贝叶斯优化在寻找最佳配置中的应用。 第20章：负责任的AI：偏见、公平性与监管 本书的收官之章聚焦于深度学习的社会影响。详细分析了数据集中存在的偏见如何被模型放大，并探讨了度量公平性的多维度指标。讨论了当前AI监管的趋势以及开发者应承担的伦理责任。 --- 目标读者： 本书适合于计算机科学、统计学、电子工程等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习前沿技术并将其应用于实际工程项目中的软件工程师和数据科学家。阅读本书需要具备扎实的Python编程基础以及微积分和线性代数的基础知识。 本书特点： 深度与广度并重： 既有扎实的数学推导，又不失前沿技术的工程实现细节。 注重实践： 结合主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的关键代码片段进行原理阐释。 前瞻性强： 完整覆盖Transformer及其衍生技术的最新进展。

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我特地翻到了关于面向对象编程（OOP）那几个章节，毕竟C++的精髓就在于此。坦白说，这本书对OOP概念的阐述，用词还是比较专业的，什么封装性、继承性、多态性，概念上倒是覆盖得比较全面。但问题在于，它的案例设计总是显得有点脱离实际应用场景，让人感觉像是在做教科书上那种为了证明某个理论而设计的“样板代码”。比如讲虚函数的时候，它举的例子是一堆形状的基类和派生类，这没毛病，但当你真正想用这些知识去构建一个实际的小程序，比如一个简单的图书管理系统或者一个图形界面的数据录入工具时，你就会发现，书里教的那些技巧，比如如何高效地使用指针和引用来优化内存访问，在这些具体的应用场景下，需要怎样进行适配和转换，书里并没有提供足够的桥梁。我尝试跟着书里的例子敲了一遍，发现虽然编译通过了，但当我尝试修改参数或增加一个新功能时，整个代码结构就变得异常脆弱，一改就错，这让我对作者宣称的“轻松”产生了深深的怀疑。这种感觉就像是学了一堆乐高积木的名称和属性，却不知道如何用它们搭建出一个结实耐用的城堡。

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最后，我要提一下这本书的适用性定位问题。如果这本书的定位是面向已经具备扎实C语言基础，并且希望快速过渡到使用Visual C++环境进行Windows桌面应用开发的读者，那么它或许能提供一个勉强可用的框架。但对于一个渴望真正“轻松”入门C++并理解其核心思想的纯小白来说，这本书就像是一本被压缩了太多内容的参考手册，而不是一本循序渐进的教程。它的语言风格偏向于技术文档的冷峻和直接，缺乏教学案例中常见的亲和力和鼓励性。阅读过程中，我感觉自己像是在和一个经验极其丰富但性格有些孤僻的工程师对话，他知道所有答案，但懒得用你听得懂的方式解释给你听。因此，我无法推荐它给那些希望通过这本书建立起对C++和Windows编程的浓厚兴趣的新手，因为它很有可能会在最初的阶段就浇灭学习的热情。

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这本《轻松学通Visual C++》的封面设计得倒是挺吸引人的，那种带着点科技感的深蓝色调，配合着简洁的字体，让人一眼看上去就觉得这书应该不难啃。我当时买它的时候，主要图的就是这个“轻松学通”的口号，毕竟C++这玩意儿听起来就挺硬核的，希望能有个好的引路人。然而，当我翻开第一章，准备迎接我心中的“轻松”之旅时，我发现情况似乎有点复杂。书里上来就直接抛出了一大堆关于MFC（Microsoft Foundation Classes）的知识点，什么窗口类、文档/视图架构，一下子就把我拉到了一个需要大量上下文理解的深度里。对于一个零基础或者只有一点点C语言经验的初学者来说，这简直就像是直接被扔进了深水区，水温、水压、洋流方向全都得自己摸索。我花了很长时间才明白，原来光是理解`CDocument`和`CView`之间的数据同步机制，就得消耗我好几个晚上的时间来对照着书本上的代码示例反复调试。而且，书里对这些底层原理的讲解，更多的是陈述性的，缺少那种“把复杂问题拆解成小块，然后逐步搭建起来”的渐进式引导。总而言之，如果你的目标是快速上手做点东西出来，这本书的开局策略可能会让你感觉像是在爬一座没有明显阶梯的山，需要极强的毅力和自行查阅外部资料的习惯。

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这本书的排版和插图质量，说实话，是比较令人失望的。在这个视觉信息时代，代码和程序的学习很大程度上依赖于清晰的图示来辅助理解复杂的数据流和内存结构。然而，在这本书中，涉及到指针操作、内存分配或者复杂的类继承图时，插图要么是极其简陋的流程图，要么就是直接缺失了关键的可视化解释。尤其是涉及到Win32 API的底层调用部分，那一堆API函数的参数和返回值描述，如果不配合一张清晰的调用栈图，阅读起来简直是灾难性的。我经常需要暂停阅读，打开另一个IDE，自己手动画图来梳理它们之间的关系，这无疑大大削弱了“轻松”阅读的体验。而且，书中对于错误处理（Exception Handling）的讲解也比较敷衍，很多地方只是简单地用了一个`try-catch`块，对于异常的传播机制和资源释放的保障机制，着墨不多，这对于一个希望写出健壮程序的读者来说，是一个重大的知识盲区。

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关于项目实践和调试技巧这一块，我感觉这本书基本是“战略性回避”了。学习Visual C++，很大程度上就是学习如何使用IDE进行高效开发和调试。书中虽然提到了Visual Studio的一些基本操作，比如如何设置断点、查看变量窗口，但这些内容非常基础，几乎任何一本入门级的IDE教程都会覆盖到。真正有价值的，比如如何利用Visual C++的调试器去分析内存泄漏、如何使用Profiler工具进行性能优化，或者如何集成第三方库到项目中，这些高级应用场景几乎没有涉及。这就导致我虽然能看懂书里静态的代码片段，一旦遇到实际运行中出现的、与时间或内存相关的复杂Bug，我完全不知道该如何利用工具去定位和解决。结果就是，我不得不转而去搜索大量的在线论坛和技术博客，去学习如何真正驾驭Visual Studio这个强大的工具，这使得这本书作为核心教材的价值大打折扣了。

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