具体描述
《Excel2007办公应用》分为6章，以案例为主线，由浅入深地介绍了Excel 2007的操作界面、常用功能、操作方法和使用技巧。第1章讲解Excel 2007的操作界面，第2章至第5章详细讲述在Excel中编辑数据、美化工作表、使用公式、可视化呈现数据的操作，第6章介绍工作簿的管理，包括协同作业和工作簿文件的各种输出格式。《Excel2007办公应用》提供了大量实例，帮助读者快速、直观地掌握Excel的操作环境和应用精髓，达到举一反三的目的。
深度学习与现代计算：算法、模型与实践 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的现代深度学习领域导论，涵盖从基础数学原理到前沿神经网络架构的构建、训练与应用的全过程。我们力求构建一座坚实的理论桥梁，连接抽象的数学概念与实际的工程实现，使用最新、最流行的工具和框架（如 PyTorch 和 TensorFlow 2.x）来驱动所有关键概念的演示和项目实践。 第一部分：深度学习的数学基石与基础 本部分将打下坚实的数学基础，确保读者能够理解深度学习模型背后的驱动力，而非仅仅停留在“黑箱”操作层面。 第一章：线性代数与优化理论回顾 我们将快速回顾深度学习中至关重要的线性代数概念，包括向量空间、矩阵分解（如 SVD 和 QR 分解）、张量运算的特性。随后，深入探讨优化理论在机器学习中的核心地位，详细解析梯度下降（SGD）的变体，如动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp 和业界标杆 Adam 优化器的数学原理和收敛特性。我们将通过实例演示，解释学习率调度（Learning Rate Scheduling）如何影响模型的最终性能。 第二章：概率论、信息论与损失函数设计 理解不确定性是处理复杂数据的关键。本章将系统梳理贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。随后，重点讲解信息论在模型评估中的应用，特别是交叉熵（Cross-Entropy）作为分类任务中首选损失函数的推导过程。此外，我们还将探讨 L1 和 L2 正则化在损失函数中的应用，以及如何根据具体任务需求设计自定义损失函数。 第二章补充：自动微分机制的实现原理 本章将揭示现代深度学习框架的核心魔法——自动微分（Automatic Differentiation）。我们将详细剖析计算图（Computation Graph）的构建、前向传播（Forward Pass）和反向传播（Backward Pass）的精确数学定义，并使用 Python 手动实现一个简单的反向传播过程，以彻底理解链式法则在计算梯度中的具体应用。 第二部分：经典神经网络架构与构建模块 本部分专注于构建和理解最基本、最核心的神经网络单元。 第三章：多层感知机（MLP）：深度学习的起点 本章从最基础的神经元模型开始，构建多层感知机。重点讨论激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU、Swish）的选择及其对梯度流的影响。我们将通过构建一个用于经典数据集（如 MNIST）的分类器，讲解如何使用现代框架进行模型的实例化、数据加载和批次训练。 第四章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 CNN 是处理网格化数据（如图像）的基石。本章将详尽解析卷积操作的数学定义、填充（Padding）和步幅（Stride）对输出尺寸的影响。随后，深入讲解池化层（Pooling）的原理及其作用。我们会详细分析经典架构（如 LeNet, AlexNet, VGG）的设计思想，并重点介绍现代 CNN 中至关重要的残差连接（Residual Connection）和批标准化（Batch Normalization, BN）技术，解释 BN 如何加速收敛并稳定训练过程。 第五章：循环神经网络（RNN）及其变体：序列建模的挑战 处理时间序列、文本等序列数据需要特殊的结构。本章从基础 RNN 开始，分析其在处理长期依赖性（Vanishing/Exploding Gradient）方面遇到的核心挑战。随后，我们将深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，解释它们如何有效地控制信息流，实现对序列信息的有效编码。 第三部分：高级模型与前沿技术 本部分将探索当前研究热点和实际应用中最为强大的模型结构。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构 自注意力（Self-Attention）机制是现代自然语言处理（NLP）领域的决定性技术。本章将详细讲解“查询-键-值”（Query-Key-Value）的交互模式，以及缩放点积注意力的工作原理。随后，本书将核心篇幅用于解析完整的 Transformer 架构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的设计与必要性，以及编码器-解码器堆栈的协同工作方式。 第七章：生成模型：从变分自编码器到对抗网络 生成模型旨在学习数据的内在分布以创建新的、逼真的样本。本章将首先介绍变分自编码器（VAE），重点阐述其重参数化技巧（Reparameterization Trick）和 Kullback-Leibler 散度项的引入。接着，我们将深入探讨生成对抗网络（GANs），详细分析判别器和生成器之间的博弈过程，并探讨 WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本，以解决传统 GAN 的模式崩溃问题。 第八章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 在实际部署高风险模型时，可解释性和安全性至关重要。本章介绍如何使用模型无关方法（如 LIME 和 SHAP 值）来解释模型的局部预测。同时，我们将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍防御策略，如对抗性训练，以增强深度学习模型的鲁棒性。 实践与工具 贯穿全书，所有理论讲解都辅以大量的 Python 代码示例，使用 NumPy 进行手动实现，并使用 PyTorch/TensorFlow 进行高级框架应用。书中包含多个端到端的项目，覆盖计算机视觉、自然语言处理和时序预测等领域，确保读者不仅理解原理，更能熟练地将理论转化为可运行的工业级解决方案。 目标读者 本书适合具备扎实的 Python 编程基础和高等数学（微积分、线性代数）基础的读者，包括：计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望系统性掌握深度学习核心技术栈的专业人士。
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