Learn Microsoft Assembler in a Day (Popular Applications) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wordware

作者:Stephen Kittredge Cunningham

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-04

价格:USD 15.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781556223310

丛书系列:

图书标签:

• Microsoft Assembler
• Assembly Language
• Programming
• Computer Science
• x86 Assembly
• Beginner's Guide
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• Learn in a Day
• Popular Applications
• Coding

好的，这是一本关于深度学习理论和实践的综合性书籍的简介，旨在为读者提供从基础概念到前沿应用的全面指南。 --- 书籍名称：深度学习的艺术与科学：从基础架构到前沿应用 书籍简介 本书是一本全面深入的著作，旨在为渴望掌握深度学习技术、理解其底层机制并能在实际问题中有效应用的学习者提供一份详尽的路线图。它不仅仅是一本教程，更是一本指导读者从理论的基石稳步迈向复杂应用实践的科学手册。 全书内容结构严谨，逻辑清晰，从最基础的数学和线性代数概念开始，逐步构建起读者对现代人工智能范式的理解。我们首先深入探讨了机器学习的传统框架，为引入深度学习的革命性转变打下坚实的基础。 第一部分：奠定基础——数学与算法的基石 本部分聚焦于深度学习所需的数学核心。我们将详细阐述多变量微积分、线性代数和概率论在构建神经网络中的核心作用。例如，对于反向传播算法的理解，需要对链式法则的透彻把握；而对于权重初始化和梯度下降的优化，则离不开矩阵运算和概率分布的知识。我们不只是罗列公式，而是着重解释这些数学工具是如何被转化为可计算的算法，以及它们在模型训练中的物理意义。 随后，我们将介绍构建神经网络的基本单元：感知机、激活函数及其演变，从 Sigmoid、Tanh 到 ReLU 及其变体。这部分内容会强调激活函数如何引入非线性，使模型能够学习复杂的数据结构。 第二部分：构建核心——神经网络的架构与训练 在掌握基础后，本书将深入探讨多层感知机（MLP）的结构，这是理解更复杂网络的基础。我们详细剖析了前向传播和反向传播的完整流程，通过具体的代码示例（使用主流框架的底层逻辑实现），帮助读者清晰地看到数据流和误差梯度的传递过程。 优化器是训练过程中的关键。本书对经典优化算法如 SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam 进行了深入的对比分析，不仅解释了它们的数学原理，更侧重于在不同规模和类型数据集上的实际性能差异和适用场景。我们还涵盖了正则化技术，如 L1/L2 正则化、Dropout 和批量归一化（Batch Normalization），解释它们如何有效缓解过拟合，提高模型的泛化能力。 第三部分：视觉的革命——卷积神经网络（CNN）的深度探索 卷积神经网络是现代计算机视觉的支柱。本部分将带领读者全面理解卷积层的操作、池化层的目的以及感受野的概念。我们详细剖析了经典 CNN 架构的演进历程，从 LeNet、AlexNet 到 VGG、ResNet 和 Inception 网络的思想精髓。对于残差连接（Residual Connections）在解决深度网络退化问题中的作用，我们提供了详尽的图解和数学论证。 此外，本书还涵盖了更前沿的 CNN 应用，如目标检测（如 R-CNN 系列、YOLO 的演变）和语义分割（如 FCN、U-Net）的原理和实现细节。读者将学习如何设计和训练一个能够处理复杂视觉任务的强大模型。 第四部分：序列的艺术——循环神经网络（RNN）及其变体 处理时间序列和自然语言数据，需要依赖循环结构。本部分聚焦于 RNN 的工作原理，着重分析了其在处理长期依赖性（Vanishing/Exploding Gradient）时面临的挑战。接着，我们详细拆解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，解释了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以实现对信息流的精确控制。 对于更现代的序列处理，本书也深入探讨了注意力机制（Attention Mechanism）的原理，这是连接 RNN 与 Transformer 模型的关键桥梁。我们展示了如何使用注意力机制来提高模型在长序列上的性能和可解释性。 第五部分：跨越边界——Transformer 架构与自监督学习 Transformer 架构的出现彻底改变了序列建模领域。本部分将详细解析 Transformer 的核心组件：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）。我们将逐层解析编码器和解码器的结构，并阐明自注意力如何取代传统的循环结构，实现高效的并行计算。 在此基础上，本书扩展至当前最热门的研究领域：预训练模型（如 BERT、GPT 系列）的原理和应用。我们将探讨掩码语言模型（MLM）和下一句预测等自监督任务是如何使模型在海量未标注数据上学习到通用语言表示的。读者将学习如何进行微调（Fine-tuning）以适应特定的下游任务，如文本分类、问答系统和机器翻译。 第六部分：实践与部署——模型优化与工程化 理论知识只有落地才能产生价值。本部分侧重于将模型投入实际生产环境所需的工程技能。我们讨论了模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化（Quantization）和剪枝（Pruning），旨在减小模型体积和推理延迟。 此外，本书还涵盖了模型部署的最佳实践，包括使用 ONNX 等中间表示格式进行跨平台优化，以及利用 GPU/TPU 进行高效推理的策略。我们还将探讨 MLOps 的基本概念，包括模型版本控制、监控和持续集成/持续部署（CI/CD）在深度学习项目中的应用。 总结 《深度学习的艺术与科学》旨在培养读者的“工程师思维”和“研究思维”相结合的能力。它不仅提供了构建和训练复杂模型的工具箱，更重要的是，它引导读者理解每一步选择背后的科学依据和设计哲学。无论读者是希望进入该领域进行学术研究，还是寻求在工业界解决实际难题，本书都将是其手中不可或缺的深度学习权威参考。本书的深度和广度确保了读者在完成阅读后，能够自信地驾驭从数据预处理到模型部署的整个深度学习生命周期。

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老实说，我一直对汇编语言持有一种“敬畏”但又“却步”的态度。《Learn Microsoft Assembler in a Day (Popular Applications)》这本书名，乍一看，可能会让人觉得是速成班，但我反而从中看到了作者的自信和对内容设计的考量。重点是“Popular Applications”，这让我觉得它不再是那些只在理论层面打转的教材，而是真的会贴近我们的生活和工作。我不知道它会涉及哪些具体的应用，但我猜测，可能会包含一些大家耳熟能详的Windows程序开发中的基础知识，比如如何创建一个简单的窗口，如何处理事件，或者如何进行数据输入输出。我非常好奇，作者是如何将汇编语言的逻辑，与现代Windows应用程序的开发模式相结合的。我希望这本书能够提供一种循序渐进的学习路径，让我能够理解汇编语言的基本指令集，然后逐渐过渡到更复杂的概念。我最期待的是，书中能够给出一些“干货”，让我能够立即看到学习成果，并且能够理解，为什么在某些场景下，汇编仍然是不可或缺的。

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我是一位对计算机底层原理非常着迷的学习者，总觉得如果不理解汇编，就好像没有真正掌握计算机的精髓。《Learn Microsoft Assembler in a Day (Popular Applications)》这本书的书名，听起来就像是为我量身定做的。它承诺用一天的时间来学习微软汇编，并且强调“热门应用”，这让我非常兴奋。我猜想，这本书的重点会放在如何将汇编语言的应用与我们熟悉的Windows环境联系起来。也许会涉及一些内存管理、寄存器操作、以及与Windows API的交互。我非常期待能够看到书中是如何解释这些概念的，并且希望它能够提供清晰的代码示例，让我能够亲手去实践。我希望这本书不仅仅是枯燥的指令罗列，而是能够通过实际的应用程序案例，让我看到汇编语言的强大之处。比如，它是否会讲解如何编写一个简单的图形界面程序，或者如何处理用户输入？我非常好奇，这本书的“一天学会”的承诺，是否意味着它会省略一些非常底层的理论，而更侧重于实际操作和应用？我期待它能为我打开一扇通往更深层次计算机理解的大门。

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哇，我最近真是太惊喜了！一直以来，我都觉得汇编语言听起来神圣又遥不可及，感觉像是只有那些资深的老程序员才能驾驭的领域。但这本书《Learn Microsoft Assembler in a Day (Popular Applications)》彻底颠覆了我的认知。虽然我还没来得及深入研读，但光是目录和前言就让我看到了巨大的希望。作者的写作风格非常平易近人，把那些原本听起来就让人头大的专业术语，用一种循序渐进、生活化的方式呈现出来。我尤其喜欢他们用“热门应用”作为切入点，这意味着我不是在学习一堆枯燥的指令，而是能看到这些指令是如何实实在在地驱动我们日常使用的软件的。想象一下，能够理解一个程序是如何与硬件直接沟通的，这本身就是一种赋能。我迫不及待地想知道，这本书会如何引导我一步步揭开Windows应用程序的神秘面纱，甚至可能还能窥探到一些游戏开发或者系统底层的工作原理。我觉得这本书最大的价值在于，它并没有设置太高的门槛，而是鼓励所有人去尝试，去理解，去创造。我猜想，读完这本书，我不再仅仅是软件的使用者，而是能对软件有更深层次的理解，甚至可能激发我写一些小工具来解决实际问题的灵感。这感觉就像是拥有了一把解锁新世界大门的钥匙。

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这本书的封面设计就给我一种非常专业且有吸引力的感觉，色彩搭配和字体选择都显得很有品味。《Learn Microsoft Assembler in a Day (Popular Applications)》这个书名，精准地抓住了我的痛点和兴趣点。我一直想学习汇编，但总觉得找不到一个合适的切入点，而且担心它会过于理论化，学了也用不上。然而，“热门应用”这个词，瞬间就点燃了我学习的热情。我脑海里立即浮现出各种我日常使用的软件，比如一个文本编辑器，一个简单的游戏，甚至是一些系统工具。我非常好奇，这本书会如何引导我去理解这些应用的底层实现。是会通过分析现有的程序代码，还是会带领我从零开始编写一些小程序？我尤其关心它是否会包含一些实际的案例分析，展示如何使用汇编语言来解决某些特定的问题，比如优化代码性能，或者进行反汇编分析。我期待这本书能提供一种实践驱动的学习方法，让我能够边学边练，而不是仅仅停留在理论层面。我感觉，如果我能通过这本书理解一些应用程序的“幕后故事”，那将是一次非常令人兴奋的学习体验。

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说实话，我之前对汇编的印象是，它非常古老，而且只适用于一些非常特殊的场景，比如嵌入式开发或者性能极致优化的场合。但《Learn Microsoft Assembler in a Day (Popular Applications)》这本书的名字就暗示了它会带我走出那个狭窄的认知圈。我翻了一下，里面提到的“热门应用”涵盖的范围似乎相当广，我猜测应该会涉及到一些用户界面交互、文件操作，甚至可能是网络通信的底层逻辑。我一直很好奇，那些闪烁着迷人光彩的Windows程序，背后的代码究竟是怎样的？是像C++那样复杂，还是像Python那样简洁？这本书给了我一个机会去探究这个问题，而且是以一种“一天学会”的承诺来吸引我的。虽然我知道“一天学会”可能更多是一种营销策略，但它传递了一种信息：这本书的结构和内容设计，应该是非常高效和精炼的，能够帮助我快速地掌握核心概念，并且能够立即看到实际的应用价值。我非常有兴趣了解，作者是如何在有限的篇幅内，将汇编的复杂性化繁为简，并且与实际的应用程序开发联系起来的。我希望它能帮助我理解，那些我们每天都在使用的软件，是如何构建起来的，以及在更底层的层面，它们是如何与操作系统进行交互的。

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