The Common LISP Companion pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Timothy D. Koschmann

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:1990-02

价格:810.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780471503088

丛书系列:

图书标签:

• Wiley
• Programming
• CLISP
• 1990
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好的，这是一本关于深度学习和神经网络的图书简介： 深度学习的实践与理论：构建下一代智能系统 作者：[此处留空，或使用化名，例如：王 志明] 出版社：[此处留空，或使用独立出版/虚拟出版社] 字数：约 1500 字 --- 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，如何有效地从海量、高维的数据中提取深层规律，并将其转化为可预测、可决策的智能行为，是当前科学界面临的重大挑战。《深度学习的实践与理论：构建下一代智能系统》正是一本旨在系统梳理和深入剖析当前人工智能领域最前沿技术——深度学习的综合性著作。本书不仅着眼于复杂的数学框架和算法细节，更强调将理论知识转化为实际工程能力，助力读者驾驭复杂模型，解决真实世界的问题。 本书并非一本泛泛而谈的科普读物，它是一份为具备一定编程基础和线性代数知识的工程师、研究人员以及高阶学生量身定制的深度实践指南和严谨的理论参考。 第一部分：基础奠基——从神经元到深层网络 本书的第一部分将带领读者回顾和巩固深度学习的理论基石，确保读者对核心概念有清晰、无歧义的理解。 第1章：人工神经网络的回归与复兴 本章从生物学神经元的结构出发，引入感知机（Perceptron）这一基本单元。我们将详细探讨传统神经网络的局限性，特别是梯度消失/爆炸问题，并阐述激活函数（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体）在引入非线性特性中的关键作用。随后，我们将深入剖析反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，重点阐释链式法则在高效计算网络参数梯度中的应用。 第2章：优化器的精妙艺术 训练深度网络的核心在于优化。本章将超越基础的随机梯度下降（SGD），全面解析现代优化算法的演变。我们将细致比较动量法（Momentum）、Nesterov 动量（NAG）、自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的工作原理。针对这些方法的收敛速度、泛化能力和内存开销进行对比分析，指导读者在不同数据集和模型结构下选择最优的优化策略。此外，还将讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）技术，如余弦退火和学习率热身（Warmup）。 第3章：正则化与泛化能力的平衡 模型的复杂性与数据的拟合程度之间存在微妙的平衡。本章专注于如何控制模型的“野心”，防止过拟合。除了基础的 L1/L2 正则化之外，我们将重点讲解Dropout机制的统计学意义，以及批标准化（Batch Normalization, BN）、层标准化（Layer Normalization, LN）在稳定训练过程和加速收敛中的作用。此外，本书还会探讨数据增强（Data Augmentation）作为一种隐式正则化技术的应用。 第二部分：核心模型结构与前沿应用 第二部分是本书的精髓所在，聚焦于当前主导人工智能领域的两大核心网络结构——卷积网络和循环网络，并引入了 Transformer 架构。 第4章：卷积神经网络（CNN）：视觉世界的解析器 本章系统地剖析了卷积运算的本质及其在图像处理中的优势。我们将详细介绍卷积层、池化层（Pooling）的设计哲学，并追溯经典网络架构的演进历程，包括 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和 ResNet（残差网络）。对于 ResNet 中残差块的构造原理，本书提供了严谨的数学解释，说明其如何有效缓解深层网络的退化问题。最后，讨论目标检测（如 YOLO, R-CNN 家族）和语义分割（如 U-Net）的基础框架。 第5章：循环神经网络（RNN）与序列建模 序列数据（文本、时间序列、音频）的处理是深度学习的另一大支柱。本章首先介绍基础的 RNN 结构，并指出其在长距离依赖捕捉上的不足。随后，我们将深入解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——特别是遗忘门、输入门和输出门是如何协同工作，实现对信息流的精确控制。本章还包括对序列到序列（Seq2Seq）模型的讲解，以及在自然语言处理（NLP）中的初步应用。 第6章：注意力机制与 Transformer 架构的革命 本章将聚焦于当前 NLP 领域的主流范式——Transformer。我们将详细拆解自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，特别是“Query”、“Key”和“Value”向量之间的交互作用。随后，本书会详细阐述多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及 Transformer 编码器和解码器的完整堆叠结构。重点讨论 BERT、GPT 等预训练模型的兴起，以及它们在迁移学习中的强大能力。 第三部分：高级主题与系统构建 本书的最后一部分超越了单一模型的讨论，转向了更复杂的训练策略、模型解释性和前沿研究方向。 第7章：生成模型：从对抗到扩散 生成模型是衡量一个 AI 系统创造力的重要指标。本章首先深入探讨生成对抗网络（GANs）的原理，包括判别器和生成器之间的零和博弈，以及如何通过 Wasserstein GAN（WGAN）等变体解决训练不稳定的问题。随后，本书会引入变分自编码器（VAEs），从概率图模型的角度解释其潜在空间的连续性和可解释性。最后，我们将简要介绍当前最热门的扩散模型（Diffusion Models）在图像合成领域的突破性进展。 第8章：可解释性、鲁棒性与未来展望 在深度学习日益渗透到关键决策领域时，模型的“黑箱”特性成为制约其广泛应用的主要障碍。本章讨论了模型可解释性（XAI）的必要性，并介绍了如 Grad-CAM、LIME 等局部解释技术的工作原理。此外，我们还将探讨深度学习模型的鲁棒性问题，分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）的构造方式，以及防御这些攻击的策略。 本书最后展望了持续学习（Continual Learning）、神经符号 AI（Neuro-Symbolic AI）等新兴研究方向，为有志于探索人工智能前沿的读者指明了方向。 读者对象与学习路径 本书的编写遵循了“理论先行，实践跟进”的原则。每一章的理论讲解后，都附带了详细的伪代码和关键实现细节的讨论，鼓励读者使用主流框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）进行动手实践。 适合群体： 1. 具有扎实 Python 编程基础，希望深入理解深度学习算法实现细节的研究生和博士生。 2. 希望将当前最先进的深度学习技术应用于实际工业场景的软件工程师和数据科学家。 3. 希望系统性补充和梳理深度学习知识体系的资深技术人员。 通过阅读《深度学习的实践与理论：构建下一代智能系统》，读者将不仅掌握构建和训练复杂神经网络的“工具”，更重要的是，获得洞察其内在机制、优化其性能瓶颈、并能批判性评估其局限性的“智慧”。

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作为一名对编程语言的“内在美”有着执着追求的开发者，我一直对 LISP 家族，尤其是 Common Lisp 那种“代码即数据”的哲学深感好奇。我一直在寻找一本能够真正带我领略这种哲学精髓的书籍，而不是停留在表面的语法介绍。我希望这本书能够深入探讨 Lisp 的数据结构，比如列表（lists）是如何成为其核心，以及符号（symbols）和符号表（symbol tables）是如何在 Common Lisp 中扮演关键角色的。我特别关注的是，这本书能否清晰地解释 Common Lisp 的求值模型（evaluation model），以及它如何支持像宏（macros）这样强大的代码生成机制。我希望通过这本书，能够理解为什么 LISP 能够如此轻松地实现对自身语言的扩展和修改，以及这种能力如何转化为强大的编程工具。如果书中还能探讨 Common Lisp 的运行时环境，以及其垃圾回收机制，甚至是一些关于其早期历史和设计理念的介绍，那将会非常有价值。我寻找的是一本能够让我“开眼界”，并且能够深刻理解 Common Lisp 独特设计哲学，从而能够用更纯粹、更强大的方式来编写代码的书。

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我一直对函数式编程和元编程（metaprogramming）的概念非常着迷，而 Common Lisp 正是这两个领域的集大成者。我搜索过很多资料，但很少有能将这两方面结合得如此深入的书籍。我期待的是一本能够详细阐述 Common Lisp 如何通过其强大的宏系统实现元编程，以及这些元编程技术如何为函数式编程风格提供坚实支撑的书。这本书应该能够带领我深入理解宏的展开过程，如何定义新的控制结构，甚至如何生成代码。同时，我希望这本书能够解释 Common Lisp 的闭包（closures）是如何与函数式编程紧密结合的，以及如何利用它们来构建优雅的函数式解决方案。对于像我这样对理论深度有要求的人来说，我希望这本书能够提供严谨的数学和逻辑基础，但同时又要避免过于抽象，能够用清晰易懂的语言和具体的代码示例来解释这些概念。如果书中还能包含一些关于如何使用 Common Lisp 来构建 DSL（Domain-Specific Languages）的章节，那将是我梦寐以求的。我希望这本书能够让我不仅学会如何使用 Common Lisp，更能理解它在理论上的优越性，以及如何利用它的特性来设计出更具可维护性和表达力的软件。

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我一直对 LISP 家族的语言抱有浓厚的兴趣，尤其钟情于 Common Lisp 那种强大而富有表现力的抽象能力。市面上关于 Common Lisp 的书籍确实不少，但很多要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到一本能够真正带我深入理解这门语言精髓的读物。我尤其期待一本能够清晰地阐述 Common Lisp 核心概念，例如宏（macros）、闭包（closures）、多重调度（multiple dispatch）以及面向对象系统（CLOS）的运作原理的书籍。同时，我希望这本书能够提供充足的示例代码，并且这些代码是经过精心设计，能够直观地展示这些概念的实际应用。如果这本书还能探讨一些 Common Lisp 在实际开发中的应用场景，比如系统编程、人工智能、甚至是函数式编程的哲学思考，那将是锦上添花。我寻找的是一本能够作为我的“老朋友”，在我遇到问题时能够随时翻阅，并且总能给我带来新启发和深入理解的书。我希望这本书的作者能够是一位经验丰富的 Common Lisp 开发者，他的文字能够充满智慧和洞察力，并且善于将复杂的问题抽丝剥茧，以一种引人入胜的方式呈现出来。我希望这本书能够让我不仅仅是学会 Common Lisp 的语法，更能理解其背后的设计哲学，从而能够更加灵活和高效地运用这门语言来解决问题。

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在我学习编程语言的过程中，我常常会陷入对语言底层机制的好奇中。Common Lisp，以其悠久的历史和复杂的设计，无疑是一个极具吸引力的研究对象。我非常期待一本能够带我深入剖析 Common Lisp 内部运作的书籍。我希望这本书能够详细讲解 Common Lisp 的对象系统（CLOS），包括类（classes）、方法（methods）、泛型函数（generic functions）以及多重调度（multiple dispatch）的工作原理。我希望能理解 CLOS 是如何实现一种极其灵活和强大的面向对象编程范式。此外，我还需要了解 Common Lisp 的运行时（runtime environment）是如何工作的，比如它的内存管理、垃圾回收机制，以及如何实现高效的代码执行。如果这本书还能涉及一些关于 Common Lisp 的标准库（standard library）的深入解析，比如如何使用它们来构建复杂的应用程序，那将非常有帮助。我寻找的是一本能够让我从“用户”升级为“理解者”，能够深入了解 Common Lisp 内部细节，从而能够更好地掌握和运用这门语言的书籍。

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对于我们这些长期在命令式和面向对象语言中摸爬滚打的开发者来说，LISP 的 S 表达式和函数优先的范式，尤其是 Common Lisp，常常显得有些与众不同，甚至可以说是“反直觉”。我一直在寻找一本能够帮助我跨越这种思维鸿沟的图书。我理想中的书，应该能够循序渐进地引导我理解 LISP 的基本构建块，比如列表（lists）和符号（symbols）的独特地位，以及函数如何作为头等公民被处理。重点在于，这本书不应该仅仅是语法手册，更应该是一本“思想启蒙”的书，能够让我理解为什么 LISP 的设计如此强大，它如何通过其简洁的语法带来巨大的表达力，以及宏系统如何能够让程序员“写出自己的语言”。我希望书中能有大量的练习题，这些练习题不仅考验我记忆语法，更考验我运用 LISP 的思维方式来解决问题。此外，如果书中能够包含一些关于 LISP 历史的简要介绍，以及它对现代编程语言产生的影响，那会非常有意思，能让我从一个更宏观的角度来认识 Common Lisp。最终，我希望能通过这本书，彻底摆脱对其他语言思维模式的依赖，真正用 Common Lisp 的方式去思考和编程。

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