大学计算机基础上机指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:高长铎 编

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2009-6

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787115206831

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 上机实践
• 大学教材
• 编程入门
• C语言
• 数据结构
• 算法
• 实验指导
• 高等教育
• 信息技术

好的，这是一本不包含《大学计算机基础上机指导》内容的图书简介，聚焦于一个完全不同的主题：《深度学习与计算机视觉前沿技术应用指南》。 --- 深度学习与计算机视觉前沿技术应用指南 作者： 王宇飞、李明远 编著 出版社： 科技创新出版社 ISBN： 978-7-5087-8890-1 定价： 168.00 元 内容概要 本书是一部面向中高级技术人员、研究人员及相关专业学生的专业著作，系统而深入地探讨了当前人工智能领域最热门且最具实践价值的深度学习（Deep Learning）与计算机视觉（Computer Vision, CV）的前沿技术及其在实际工程中的部署与应用。全书摒弃了对基础编程语言（如C/C++或基础Python语法）的冗长介绍，而是聚焦于如何利用先进的深度学习框架（TensorFlow 2.x、PyTorch）解决复杂的视觉感知问题。 本书共分为五大部分，内容结构严谨，从理论基石到尖端模型，再到实际部署策略，层层递进，旨在帮助读者构建坚实的理论基础，并迅速掌握将研究成果转化为生产力的关键技能。 第一部分：深度学习基础重构与高效训练策略（约占全书20%） 本部分旨在为读者提供一个高效、面向实战的深度学习环境搭建与模型优化视角。我们不会耗费篇章介绍矩阵运算的初级知识，而是直接切入现代深度学习训练中的关键挑战。 核心内容包括： 1. 现代框架对比与最佳实践： 详细对比 PyTorch 和 TensorFlow 2.x 在动态图与静态图执行效率上的权衡，重点介绍 `tf.function` 装饰器和 PyTorch JIT 编译的性能优化技巧。 2. 大规模数据预处理管线（Pipeline）： 探讨如何使用 `tf.data` API 和 PyTorch `DataLoader` 结合 CUDA 感知的数据加载技术，实现数据加载不成为GPU计算的瓶颈。特别关注混合精度训练（Mixed Precision Training）的实现与硬件加速（如 NVIDIA Tensor Cores）的利用。 3. 优化器的高级选择与调试： 深入分析 AdamW、Lookahead 等现代优化器的收敛特性，以及学习率调度策略（如 Cosine Annealing with Warmup）的工程实现细节。同时，介绍梯度裁剪、权重衰减的精确控制。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的架构演进与深入解析（约占全书30%） 本部分是计算机视觉的核心，涵盖了从经典网络到当前SOTA（State-of-the-Art）模型的详细剖析。重点在于理解不同架构设计背后的动机及其对特征提取能力的影响。 关键章节涵盖： 1. 经典架构的深度解构： 以 VGG、ResNet 为起点，详细阐述残差连接、深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的原理。重点分析 Inception 模块如何平衡参数量与多尺度特征提取。 2. 高效网络设计范式： 全面介绍 MobileNet 系列（V2/V3）和 ShuffleNet 的通道混洗技术，为移动端和嵌入式设备的部署奠定基础。分析 GhostNet 等轻量化网络如何通过廉价操作生成特征图。 3. 注意力机制的整合： 探讨 SENet 中的通道注意力（Squeeze-and-Excitation）以及 CBAM（Convolutional Block Attention Module）的空间与通道注意力协同机制，并展示如何将其无缝集成到现有骨干网络中。 第三部分：前沿视觉任务：检测、分割与生成模型（约占全书35%） 这一部分是本书实践价值最高的部分，聚焦于当前工业界最常应用的三大核心视觉任务，并深入到最新的Transformer架构应用。 1. 目标检测： 两阶段与一阶段对比： 深入分析 Faster R-CNN 的区域提议网络（RPN）的实现细节。重点剖析 YOLO 系列（v5/v7/v8）的锚框（Anchor）策略、损失函数设计（如 IoU 损失的变体），以及如何优化其在不同分辨率下的表现。 无锚框检测（Anchor-Free）： 详细介绍 FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）和 CenterNet 的核心思想与实现路径。 2. 语义与实例分割： 语义分割的深度剖析： 讲解 U-Net 结构中的跳跃连接（Skip Connections）如何有效融合多尺度信息。对比 DeepLabv3+ 中的空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）模块的原理。 实例分割的前沿进展： 侧重于 Mask R-CNN 的 Mask Head 结构，以及 Sort/NMS 算法在实例区分中的作用。 3. 生成模型与扩散过程： 对抗生成网络（GANs）的局限性与超越： 简要回顾 DCGAN 和 WGAN，并重点转移到更稳定和高质量的生成方法。 扩散模型（Diffusion Models）： 详细解释 DDPM 的前向与反向过程，如何利用噪声调度和条件控制（如 Classifier-Free Guidance）实现高质量图像合成和图像编辑。 第四部分：视觉Transformer与跨模态应用（约占全书10%） 本部分紧跟学术热点，介绍如何将自然语言处理领域成功的Transformer架构迁移至视觉任务。 内容聚焦于： 1. Vision Transformer (ViT) 架构： 深入解析图像块（Patch）嵌入、位置编码、多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）在图像分类中的应用。 2. 检测与分割中的Transformer： 介绍 DETR（Detection Transformer）如何通过 Encoder-Decoder 结构和二分匹配（Bipartite Matching）替代传统 NMS 流程。 3. 跨模态学习基础： 初步探讨 CLIP 等模型如何通过对比学习在图像与文本之间建立对齐，为零样本（Zero-Shot）识别打下基础。 第五部分：模型部署与边缘计算优化（约占全书5%） 理论模型必须落地，本部分专注于模型部署的工程化环节。 1. 模型量化与剪枝： 探讨训练后量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（QAT）的技术细节，以及非结构化与结构化剪枝对模型体积和推理速度的影响。 2. 推理加速框架： 实用指南介绍如何使用 NVIDIA TensorRT、OpenVINO 对训练好的模型进行图优化和内核融合，以实现硬件层面的最大吞吐量。 --- 目标读者与本书价值 本书的撰写风格旨在高度专业化和工程导向。它假设读者已经掌握了基础的Python编程能力，对线性代数和微积分有基本概念，并希望从“学会跑通一个Demo”跨越到“理解SOTA模型的内在机制并能进行深度定制”。我们没有花费篇幅在安装Anaconda、配置环境等初级操作上，而是直接深入到算法和实现细节，是希望快速提升自身在深度学习和计算机视觉领域实战能力的工程师和研究人员的理想参考书。 购买本书，您将获得： 对主流视觉算法的深刻洞察、从研究到部署的完整技术链条，以及驾驭未来AI视觉系统的关键技术储备。

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这本《大学计算机基础上机指导》绝对是我近期遇到的最棒的计算机入门读物之一。它就像一位循循善诱的老师，将那些原本看起来枯燥乏味的理论知识，通过一系列清晰、易懂的实验操作，生动地呈现在我眼前。我之前对编程一直抱有一种望而生畏的态度，总觉得代码像天书一样难懂。但这本书打破了我的这种刻板印象。它从最基础的概念讲起，比如什么是变量、什么是循环，然后一步步引导我去实践，通过编写简单的程序来理解这些概念。我特别喜欢书中对于每一个实验的详细步骤拆解，几乎可以说是手把手教学，让我能够跟着做，并且立即看到自己的代码运行起来的效果。这种即时反馈非常重要，它不仅增强了我的学习信心，也让我更深刻地体会到“实践出真知”的道理。而且，书中选取的实验案例都非常贴合大学计算机基础课程的教学要求，既有广度又有深度，让我能够在掌握基本功的同时，也对计算机科学的整体框架有一个初步的认识。即使遇到一点小问题，书中的排查和调试技巧也给了我很大的启发，让我学会了如何独立解决问题，而不是一味地依赖他人。总而言之，这本书为我打开了计算机学习的大门，让我从“不敢学”变成了“乐于学”，真的非常感谢！

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作为一个对计算机硬件和操作系统一直充满好奇心的学生，我发现《大学计算机基础上机指导》在概念的阐述和逻辑的梳理上做得相当出色。它并没有直接跳入复杂的编程语言，而是先花了不少篇幅去解释计算机是如何工作的，从最底层的二进制码，到CPU、内存、硬盘等硬件如何协同工作，再到操作系统如何管理这些资源。我一直以为这些是很高深的东西，但书中运用了很多形象的比喻和图示，让我这个“小白”也能看得津津有味。特别是关于操作系统的部分，它详细讲解了进程管理、内存管理、文件系统等核心概念，并且结合一些实际的命令行操作，让我能够亲身体验到操作系统的强大之处。我印象最深的是书中关于文件系统组织和文件操作的讲解，我以前只是觉得文件就是放在文件夹里，看了书才知道背后有如此复杂的逻辑和结构。通过书中的指导，我尝试了一些基础的文件管理命令，虽然只是些简单的复制、移动、删除，但那种能够直接与操作系统“对话”的感觉，真的非常奇妙。这本书让我对计算机的“内在世界”有了全新的认识，不再只是一个会操作的“用户”，而是开始理解其背后的原理，这对我今后的学习非常有帮助。

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这本书在引导我理解计算机网络这一庞大而复杂的领域方面，给我留下了深刻的印象。它没有直接陷入TCP/IP协议栈的细节，而是从我们日常生活中经常使用的网络应用入手，比如网页浏览、文件下载等，然后逐步深入到这些应用背后是如何通过网络实现的。书中对网络模型（如OSI模型和TCP/IP模型）的讲解非常清晰，通过比喻和图示，将原本抽象的概念变得容易理解。我尤其喜欢书中关于客户端-服务器模型、HTTP协议以及DNS解析的详细解释。我以前只是知道输入网址就能看到网页，现在我明白了中间经历了多少步骤，包括域名解析、建立连接、发送请求、接收响应等等。通过书中提供的实验，我甚至可以尝试使用一些网络工具来观察网络通信的过程，这让我对网络通信有了更直观的认识。这本书让我明白，计算机网络并不是高不可攀的，而是由一系列有序的协议和规则构成，并且与我们的日常生活息息相关。它为我打开了一个全新的视角，让我能够更好地理解互联网的工作原理。

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坦白说，我之前对数据结构和算法一直没有什么概念，总觉得那是计算机专业高年级学生才需要掌握的深奥内容。《大学计算机基础上机指导》这本书出乎意料地将这些抽象的概念变得生动有趣。它并没有一开始就抛出复杂的算法公式，而是从生活中的实际例子出发，比如排队买票、信息检索等，来引出数据结构的重要性。然后，它一步步地介绍链表、栈、队列、树等基本数据结构，并且通过编写程序来演示这些数据结构在实际应用中的优势。我特别喜欢书中对于查找和排序算法的讲解，它用不同的可视化方式展示了各种算法的执行过程，让我能够直观地比较它们之间的效率差异。例如，书中关于二分查找的演示，让我深刻理解了为什么它比顺序查找快那么多。通过这些实践，我不再是对数据结构和算法感到畏惧，而是开始认识到它们在提高程序效率和解决复杂问题中的关键作用。这本书为我构建了一个扎实的数据结构和算法基础，为我后续深入学习计算机科学打下了坚实的基础。

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我一直觉得计算机科学是一门既需要理论基础，又需要动手能力的学科。《大学计算机基础上机指导》这本书在这两方面都做得非常到位。它不仅仅是一本理论讲解的书，更是一本实操指南。书中提供的每一个实验项目，都经过精心设计，能够有效地帮助读者巩固和加深对课堂知识的理解。我特别欣赏书中对于错误处理和调试的指导。很多时候，我们学习编程或操作系统时，都会遇到各种各样的错误，而这本书非常耐心地讲解了如何识别错误信息，如何分析问题的原因，以及如何一步步地进行调试。这不仅仅是教会了我如何“做对”，更是教会了我如何“解决错误”。我记得有个实验，我花了很长时间才找到一个隐藏的bug，但按照书中的方法，我最终成功解决了，那种成就感是无法比拟的。而且，这本书的排版和设计也十分用心，大量的图表、代码示例和实验步骤，让学习过程变得更加直观和易于理解。即使是对于一些初学者来说，也不会因为内容太多而感到 overwhelming。它提供了一个循序渐进的学习路径，让我能够一步一个脚印地构建起自己的计算机知识体系。

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