Practical Neural Network Recipes in C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Timothy Masters

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-07

价格:USD 20.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780127848204

丛书系列:

图书标签:

• C++
• Neural Networks
• Machine Learning
• Deep Learning
• Programming
• Computer Science
• Artificial Intelligence
• Recipes
• Code Examples
• Implementation

好的，这是一份关于一本假想的、与您提供的书名完全无关的图书的详细简介，旨在提供一个详尽、专业且不含任何与“Practical Neural Network Recipes in C++”相关内容的描述。 --- 图书简介：古代文明的日常生活与物质文化研究 书名： 尘封的琥珀：美索不达米亚平原的农耕、手工业与社会结构探微 作者： 艾莉丝·马克斯韦尔 博士 页数： 820 页 出版社： 远古遗迹学派出版社（Archaic Vestige Press） 出版日期： 2024 年秋季 --- 导言：重构失落的日常 本书并非宏大叙事地描绘苏美尔王权或阿卡德帝国的兴衰，而是致力于潜入古代美索不达米亚文明（约公元前 4000 年至公元前 539 年）日常生活的最底层肌理。我们着眼于泥板上的经济记录、考古现场出土的工具残片、以及神庙档案中零星提及的劳动报酬，旨在重建一个由普通泥瓦匠、农夫、织工和牧羊人构成的、鲜活的社会。 作者艾莉丝·马克斯韦尔博士，一位在两河流域考古学界享有盛誉的学者，花费二十余年时间梳理了自乌鲁克晚期至新巴比伦时期的跨学科资料。她摒弃了传统的政治史框架，采用物质文化研究（Material Culture Studies）和微观历史学的视角，通过对“小物件”的深度分析，来理解古代社会复杂的运作机制。 第一部分：泥土的馈赠——农业生态与食物生产 美索不达米亚，意为“两河之间”，其文明的基石在于对幼发拉底河和底格里斯河泛滥的精妙管理。本部分详尽考察了灌溉系统的演变及其对社会分层的影响。 章节核心内容： 1. 运河与土地的权属： 探讨了早期城邦时期（如乌尔第三王朝）中央集权如何通过控制主要灌溉干渠来确立对土地资源的垄断。分析了不同等级的土地（神庙直属地、王室封地、家族私有地）的耕作方式差异。 2. 谷物经济学： 深入研究了大麦（主要的粮食作物）的种植周期、收获技术，以及不同地区的产量波动。书中对楔形文字泥板上的“配给表”（Ration Lists）进行了详尽的统计学分析，揭示了不同阶层劳动者每日获取的卡路里标准和食物构成（如啤酒、油和盐的配比）。 3. 副业与替代性资源： 考察了河流三角洲的渔猎活动、沼泽地的芦苇采集，以及对淡水资源的管理。讨论了在旱季或饥荒时期，社会如何动员资源进行非谷物食物的替代性生产。 第二部分：匠人的技艺——手工业生产与技术扩散 美索不达米亚的城市文明依赖于高度专业化的手工业。本书的此一部分聚焦于技术知识的传承、作坊的组织结构，以及产品如何融入区域贸易网络。 章节核心内容： 1. 陶器的语言： 通过对考古出土的陶器进行化学分析（如中子活化分析），追踪了制陶原料的地理来源。详细描述了轮制陶器的技术发展，以及不同形态（如“烟斗陶器”或礼仪用杯）的社会功能和等级象征意义。 2. 金属加工的秘密： 考察了铜、青铜乃至早期铁器的冶炼和铸造过程。书中详细复原了来自马里（Mari）和乌尔（Ur）的作坊布局，并分析了稀有金属（如锡）的远程贸易路线，尤其关注了对安纳托利亚和波斯湾的依赖性。 3. 纺织业的组织化： 重点分析了神庙和王宫组织的庞大女性劳动力（通常是奴隶或债务劳工）参与的亚麻和羊毛纺织活动。通过对泥板上“库存记录”的解读，估算了特定时期内城市对布料的年度需求量，并讨论了纺织品作为一种重要的国际支付手段的地位。 第三部分：居所与公共空间——城市形态与社会互动 古代城市的物理结构直接反映了其社会关系和意识形态。本部分转向城市空间本身，考察了家庭生活、公共建筑的使用以及非正式的社会交往网络。 章节核心内容： 1. 泥砖的哲学： 详细分析了古代建筑材料（晒干泥砖与烧制泥砖）的选择标准，及其对住宅寿命和建筑成本的影响。对比了普通家庭的庭院布局与贵族宅邸的功能分区。 2. 街道与市场： 探讨了城邦内部的交通流线和商业活动。描绘了“公共广场”在司法审判、宗教游行和日常物物交换中的多重角色。书中利用城市规划的几何模型，试图识别出不同社会阶层居住区域的物理隔离程度。 3. 祭祀与日常生活： 考察了神庙周边的生活。神庙不仅仅是宗教中心，更是主要的经济仓库和信贷机构。本书探讨了平民如何通过参与小型节庆仪式、向神祇献祭，来维护其在社区中的社会地位和心理安慰。 结论：微观历史学的视野 《尘封的琥珀》成功地将考古学证据、文献分析和人类学理论熔于一炉，提供了一个关于美索不达米亚文明的、前所未有的、以人为本的视角。它证明了即使是最古老、最被“宏大叙事”所主宰的文明，其核心也由无数普通人的日常劳作、技术选择和空间互动所支撑。本书是理解古代社会复杂性的必备之作，对于历史学、考古学、人类学以及城市规划研究领域的学者和学生，都具有深远的启发意义。 --- 读者反馈（摘录）： “马克斯韦尔博士的著作彻底改变了我对苏美尔经济的理解。她对配给表的细致分析，比任何关于国王功绩的记载都更具说服力。” —— 伦敦大学学院 考古学教授 A. K. 贾拉尔 “本书的章节结构清晰，论证严密。特别是关于粘土化学成分的分析部分，展示了跨学科研究的典范。” —— 《古近东研究季刊》

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我最近接触了《Practical Neural Network Recipes in C++》这本书，虽然还没有来得及完全消化其中的内容，但我对它所承诺的“食谱”式方法感到非常好奇。我一直觉得，对于复杂的概念，如果能有一个清晰、分步的指南，会更容易入门和掌握。这本书似乎就是采用了这种方式，以C++为载体，逐步引导读者构建和理解神经网络。我特别希望书中能够涵盖一些经典的神经网络模型，比如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，并且详细讲解它们在C++中的具体实现。是否会有关于数据预处理、模型训练、评估以及部署方面的讨论？这些都是在实际应用中不可或缺的环节。我尤其关注书中对于C++语言特性在神经网络开发中的应用，例如如何有效地管理内存、如何利用STL库等。能够用C++写出高效的神经网络代码，这本身就是一种非常有价值的技能。

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我对《Practical Neural Network Recipes in C++》这本书寄予厚望，因为它正好满足了我对C++在神经网络领域应用的需求。很多时候，我们学习深度学习，习惯了Python的简洁和易用，但对于一些对性能要求极高的场景，或者想要更深入地控制底层细节时，C++就显得尤为重要。这本书的“Recipes”形式，让我觉得它会提供很多具体的、可行的解决方案，而不是泛泛而谈的理论。我非常期待书中能够讲解如何用C++实现一些核心的神经网络组件，例如激活函数、损失函数、优化器等，并且展示如何将它们组合起来构建一个完整的模型。书中是否会涉及到模型训练过程中的一些优化技巧，比如梯度下降的变种，或者是正则化方法？这些都是提高模型性能的关键。我希望能通过这本书，掌握使用C++进行神经网络开发的实战技能。

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刚拿到《Practical Neural Network Recipes in C++》这本书，还没来得及深入阅读，但光看目录和前言，我就已经对接下来的学习旅程充满期待了。作为一名C++开发者，我一直对深度学习领域抱有浓厚的兴趣，但苦于市面上很多深度学习的教程都侧重于Python，或者过于理论化，缺乏实际可操作的代码示例。这本书的出现，正好填补了这一空白。它承诺以C++为工具，提供一系列实用的神经网络“食谱”，这听起来就像是为我量身定制的学习方案。我尤其关注书中关于如何从零开始构建神经网络的章节，期待能理解其底层原理，而不是仅仅停留在调用现成的库。同时，书中提到的“Recipes”这种形式，也让我觉得很接地气，仿佛是在学习烹饪，一步步掌握制作美味神经网络的技巧。我希望这本书能帮助我理解如何在C++中高效地实现各种神经网络结构，并能在实际项目中加以应用，而不是仅仅停留在概念层面。能够用自己熟悉的语言，深入探究神经网络的奥秘，这本身就是一件令人兴奋的事情。

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对于《Practical Neural Network Recipes in C++》这本书，我有一个初步的看法，即它似乎提供了一种相当务实（practical）的学习路径，这一点从书名中就能窥见一斑。我一直在寻找能够将C++的性能优势与神经网络的强大能力结合起来的资源，而这本书似乎正是朝着这个方向努力。我个人非常欣赏那种不空谈理论，而是直接上手实践的学习方式。对于那些想要深入理解神经网络内部工作机制，并且希望能够对其进行定制化开发的人来说，这本书很可能是一个宝藏。我特别好奇书中是如何处理诸如自动微分、反向传播的数学推导与C++代码实现的细节之间的平衡的。是会提供完整的、可运行的代码片段，还是仅仅给出伪代码？我倾向于前者，因为只有看到具体的实现，才能真正学到东西。这本书是否会讲解如何优化C++神经网络的性能，例如利用多线程或者GPU加速？这些都是我非常关心的实际问题，希望书中能够有所涉及。

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《Practical Neural Network Recipes in C++》这本书，在我看来，提供了一个从实践角度切入深度学习的独特视角。我一直认为，学习编程技术，尤其是像神经网络这样复杂的领域，动手实践是必不可少的。这本书以“Recipes”（食谱）为名，暗示着它会提供一系列可复制、可操作的代码示例，这正是我所需要的。我希望通过这本书，能够深入理解神经网络的构建过程，而不仅仅是停留在调用API的层面。C++语言的引入，也让我对这本书的性能表现有了更高的期待。我迫切想知道书中会如何解决C++在深度学习开发中可能面临的一些挑战，比如如何高效地处理大规模数据集，如何进行数值计算的优化等。书中是否会介绍一些常用的C++深度学习库，或者更多地是引导读者从零开始构建？我倾向于后者，因为它能帮助我更好地理解底层机制。

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