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出版者:Addison Wesley

作者:Ramez Elmasri

出品人:

页数:1200

译者:

出版时间:2010-4-9

价格:USD 138.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780136086208

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
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好的，这是一本名为《深度学习：原理与实践》的图书简介。 --- 《深度学习：原理与实践》 探寻智能的基石，驾驭前沿的浪潮 ISBN： 978-7-5063-9999-9 出版社： 电子工业出版社 定价： 128.00 元 作者： 张伟 / 李娜 / 王强 联合撰写 开本： 16开 页数： 850页 --- 内容概要 在当今的技术浪潮中，深度学习已不再是晦涩的学术概念，而是驱动人工智能革命的核心引擎。从图像识别的精确捕捉到自然语言理解的流畅对话，从自动驾驶的精准决策到复杂金融模型的预测构建，深度学习模型正以前所未有的速度和深度重塑着我们的世界。 《深度学习：原理与实践》旨在为渴望系统掌握这一颠覆性技术领域的读者，提供一本既理论严谨又实践导向的权威指南。本书并非对现有零散知识点的简单罗列，而是构建了一套从基础数学概念到尖端模型架构的完整认知体系。 本书的撰写团队汇集了来自顶尖高校和工业界一线的资深专家，他们以清晰、深入的笔触，将复杂的数学原理转化为直观的工程实践，确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 --- 第一部分：奠基石——数学与基础理论 本部分是构建深度学习知识大厦的坚实地基，详细阐述了支撑神经网络高效运转的数学工具和核心概念。 第一章：机器学习基础回顾与概率论基础 本章首先对监督学习、无监督学习、强化学习的基本范式进行回顾，重点梳理了统计学习理论中的偏差-方差权衡、正则化思想。随后，深入探讨了概率论在模型设计中的核心作用，包括随机变量、矩、条件概率分布、贝叶斯定理的深入应用，以及信息论中的熵、交叉熵和KL散度的概念，为后续的损失函数设计奠定理论基础。 第二章：线性代数与优化算法精要 详细阐述了矩阵分解（SVD、LU分解）、特征值/特征向量在数据降维（PCA）和模型理解中的应用。重点剖析了深度学习优化算法的演进历程：从基础的梯度下降（Batch, Stochastic, Mini-batch），到动量（Momentum）、自适应学习率方法（Adagrad, RMSprop），再到革命性的Adam优化器。我们不仅展示了公式，更分析了每种优化器在处理高维、非凸优化地形时的优劣势和收敛特性。 第三章：神经网络基础结构与前向/反向传播 系统介绍人工神经网络（ANN）的基本单元——神经元模型，激活函数的选择（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）如何影响网络性能。核心部分是详细推导和解析反向传播算法（Backpropagation），采用计算图（Computational Graph）的视角，清晰展示梯度如何通过链式法则高效地在网络中流动，并辅以具体的代码伪实现帮助读者直观理解梯度计算的流程。 --- 第二部分：核心模型——经典与进阶网络架构 本部分专注于介绍当前主流深度学习模型的结构、工作原理、设计哲学及其在不同领域的典型应用。 第四章：卷积神经网络（CNN）的精妙设计 CNN是处理视觉数据的核心工具。本章从感受野（Receptive Field）和权值共享的概念出发，详细剖析了卷积层、池化层、批标准化（BatchNorm）的作用。深入研究了经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接的原理和重要性）的演变脉络。特别探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时序数据和序列生成任务，本章全面覆盖了RNN的结构，并着重讲解了标准RNN在处理长距离依赖时面临的梯度消失/爆炸问题。随后，详尽解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、门控机制，并展示了它们如何有效解决长期依赖问题。最后，探讨了双向RNN和深层RNN的应用场景。 第六章：自注意力机制与Transformer架构的崛起 本章将视角转向当前NLP领域的主导范式。详细解释了注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理，特别是“缩放点积注意力”。随后，系统拆解了Transformer模型，重点分析了多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的设计目的及其实现方式，以及Encoder-Decoder结构的完整信息流。 --- 第三部分：实战进阶——模型训练、优化与前沿拓展 本部分侧重于将理论转化为高效能的工程实践，并探索当前AI研究的前沿领域。 第七章：正则化、超参数调优与模型评估 一个优秀的模型不仅在于其架构，更在于其训练和调优过程。本章全面覆盖了深度学习中的关键工程技术： 正则化技术： Dropout、L1/L2正则化、早停法（Early Stopping）的机制与效果对比。 模型泛化能力评估： 交叉验证、性能指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的深入解读。 高效超参数搜索策略： 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化在实际项目中的应用指南。 第八章：生成模型（GANs与VAEs） 探讨了深度学习在数据生成领域的突破。详细阐述了生成对抗网络（GANs）的二人博弈框架，重点分析了标准GAN的训练不稳定问题，并引入了WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本以增强收敛性。同时，也对变分自编码器（VAEs）的推导过程、潜在空间（Latent Space）的意义及其在数据重构和生成中的作用进行了阐述。 第九章：模型部署、可解释性与未来趋势 本章将目光投向模型的实际应用和伦理层面。讲解了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等轻量化技术，以适应边缘计算设备的需求。此外，引入了解释性AI（XAI）的概念，探讨了LIME和SHAP等方法如何帮助我们理解“黑箱”模型的决策过程。最后，对自监督学习、图神经网络（GNN）等新兴方向进行了展望。 --- 适读人群 计算机科学、电子信息、自动化专业的高年级本科生及研究生： 系统学习深度学习理论框架的理想教材。 从事数据科学、机器学习的工程师与研究人员： 深入理解主流算法底层原理，提升模型设计与优化能力的参考手册。 希望转型AI领域的软件开发人员： 快速掌握从数学基础到复杂模型实现的完整技能栈。 本书特色 1. 数学严谨性与工程实践的完美结合： 每一核心算法均配有详细的数学推导，并紧密结合主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的代码实现思路。 2. 结构逻辑清晰，循序渐进： 知识体系从基础数学工具出发，逐步深入到前沿的Transformer架构，无缝衔接理论与应用。 3. 覆盖面广且深入： 不仅涵盖CNN、RNN等经典模型，还重点分析了GANs、Transformer等当前研究热点，并讨论了模型的可部署性和可解释性。 4. 丰富的图示和案例分析： 大量精心绘制的结构图和流程图，帮助读者直观理解复杂的网络内部运作机制。 《深度学习：原理与实践》 不仅是一本教材，更是一位资深导师，它将陪伴读者穿越深度学习的理论迷雾，直抵智能计算的核心。掌握本书内容，即是掌握了构建未来智能系统的关键钥匙。

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我之前一直认为，数据库设计是一门艺术，需要大量的经验积累才能掌握。但《Fundamentals of Database Systems》这本书，却为我提供了一个清晰的学习路径。它不仅仅是讲解了理论知识，更重要的是，它教授了我如何去“思考”数据库设计。例如，在讲解如何将现实世界的问题映射到数据库模型时，作者提供了详细的步骤和方法。他强调了理解业务需求的重要性，以及如何将业务需求转化为数据库的结构。我还记得书中关于数据库性能评估和优化的章节，作者详细介绍了各种性能指标，以及如何通过分析这些指标来发现数据库的瓶颈，并提出相应的优化方案。这些方法，对于我来说，都是非常实用的。这本书让我明白，数据库设计并不是一件随心所欲的事情，而是需要遵循一定的原则和方法，才能设计出高效、可靠的数据库系统。它让我开始从一个“使用者”转变为一个“设计者”，这对我个人的职业发展有着重要的意义。

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《Fundamentals of Database Systems》这本书的编排方式，让我感到非常贴心。它并不是那种一本正经的学术著作，而是带着一种引导读者探索的温度。在介绍数据库的各种概念时，作者总是会先提出一个问题，然后逐步引出解决方案，这让我在阅读过程中始终保持着好奇心。例如，在讲解数据冗余和数据不一致的问题时，作者首先描绘了在没有规范化的情况下，数据可能出现的混乱局面，然后引出了关系模型和范式理论，就像一位经验丰富的向导，一步步带领我走出迷宫。我还特别欣赏书中对于不同数据库技术对比的分析。作者并没有一味地推崇某种技术，而是客观地分析了关系型数据库、NoSQL数据库等不同类型的数据库在适用场景、优缺点方面的差异，这让我能够根据实际需求做出更明智的技术选择。在讲解NoSQL数据库时，作者详细介绍了键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库等几种主流的类型，并分析了它们各自的特点和应用领域。这种客观而全面的分析，让我对数据库技术的发展有了更宏观的认识。此外，书中还对一些新兴的数据库技术进行了展望，这让我感受到了技术发展的脉搏。

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这本书，我犹豫了很久才下决心入手，主要是因为它的书名《Fundamentals of Database Systems》听起来就带着一股“硬核”的学术气息，生怕自己消化不了。但事实证明，我的担忧是多余的。从翻开第一页开始，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述深深吸引。它不像很多教科书那样，上来就堆砌大量的专业术语，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，比如什么是数据库，为什么我们需要数据库，数据库的优势在哪里等等。这些基础知识的讲解，对于我这样之前对数据库只有模糊概念的人来说，简直是拨云见日。作者用了很多贴切的比喻和生活化的例子，让原本抽象的概念变得鲜活起来。例如，在讲解数据模型时，作者用一个图书馆的藏书管理系统来比喻关系型数据库，将实体、属性、关系这些概念解释得一清二楚，让我一下子就理解了它们在现实世界中的对应关系。更让我惊喜的是，书中对各种数据库系统的演变和发展历史也进行了梳理，这不仅仅是枯燥的年代顺序，而是带着一种“故事性”的讲述，让我们了解这些技术是如何一步步发展到今天这个地步的，这极大地增加了我学习的兴趣。我能感觉到作者在努力地让读者理解那些看似复杂的技术背后，是怎样的思考和解决问题的过程。他没有回避技术难点，而是用一种平易近人的方式将其分解，就像拆解一个精密的钟表，让你不仅看到零件，更能理解它们如何协同工作，最终实现精确的计时。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的启迪，让我开始思考如何在实际工作中应用这些知识。

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这本书带给我的最深刻的感受，是它对于“最佳实践”的强调。在讲解数据库的各个方面时，作者总是会不遗余力地推广那些经过时间考验、被广泛接受的最佳实践。这不仅仅是理论上的指导，更是实实在在的工程经验的总结。例如，在数据库设计部分，作者详细介绍了如何进行E-R图的设计，如何进行实体和属性的划分，以及如何确定实体之间的关系。他强调了在设计过程中保持数据的一致性和完整性，以及避免数据冗余的重要性。我还记得书中关于存储过程和触发器的讲解，作者详细介绍了它们的作用和优缺点，并给出了如何在实际开发中合理使用它们的建议。这些建议，都是基于大量的实际经验总结出来的，对于我们这些初学者来说，简直是宝贵的财富。这本书让我明白了，掌握数据库技术，不仅仅是要理解原理，更重要的是要学会如何去“用”，如何去“做好”。它让我开始思考，在实际工作中，哪些做法是值得推崇的，哪些是需要避免的。

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我一直认为，好的教科书不仅仅是传授知识，更重要的是培养学习者的批判性思维。《Fundamentals of Database Systems》在这方面做得非常出色。作者在讲解各种技术和理论时，总是会引导读者去思考“为什么”，而不是仅仅“是什么”。例如，在讨论数据库的并发控制时，作者并没有简单地介绍各种锁的类型，而是深入分析了各种锁机制的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。这让我不仅仅是记住了一些技术名词，而是真正理解了它们背后的逻辑和取舍。我还很喜欢书中提供的案例分析，这些案例都是从实际工作中提炼出来的，具有很强的代表性。通过对这些案例的分析，我能够更好地理解理论知识在实际中的应用，并从中吸取经验教训。例如，书中分析了一个大型电子商务平台的数据库设计案例，详细介绍了他们在面对海量用户和高并发访问时所遇到的挑战，以及他们是如何通过优化数据库结构和查询语句来解决这些问题的。这种贴近实际的讲解，让我感觉受益匪浅。这本书让我明白，数据库技术并非一成不变，而是需要不断地学习和实践，才能跟上技术发展的步伐。

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《Fundamentals of Database Systems》这本书，在知识的传递上，展现出一种“润物细无声”的智慧。它不像某些书籍那样，上来就抛出大量复杂的公式和算法，而是通过循序渐进的方式，将知识点巧妙地融入到讲解之中。我记得在学习数据库的事务隔离级别时，作者并没有直接给出各种隔离级别的定义，而是先描述了一个场景，在这个场景下，如果隔离级别设置不当，可能会出现怎样的问题，然后再引出不同的隔离级别，并解释它们是如何解决这些问题的。这种“情境式”的教学方法，让我能够深刻地理解到不同隔离级别的重要性，以及它们在实际应用中的权衡。书中对于异常处理和错误恢复机制的讲解也同样精彩。作者详细介绍了数据库在发生故障时，如何保证数据的完整性和一致性，以及如何进行恢复操作。这些内容听起来很专业，但作者通过清晰的图示和逻辑严谨的阐述，让我能够轻松地理解其中的原理。这本书让我明白，数据库系统不仅仅是存储数据，更是一个复杂而精密的系统，它需要考虑各种潜在的风险，并提供相应的解决方案。

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《Fundamentals of Database Systems》这本书的语言风格，真的让我眼前一亮。它没有那种枯燥乏味的学术腔调，而是充满了智慧和活力。作者善于运用类比和比喻，将复杂的概念讲解得生动形象。例如，在讲解数据库的索引时，作者将索引比作书籍的目录，形象地说明了索引是如何帮助我们快速找到所需信息的。这种生动的讲解方式，让我能够轻松地理解那些原本晦涩难懂的技术原理。我还特别欣赏书中对于概念的精确定义。作者在每一个重要概念的出现时，都会给出清晰的定义，并解释其含义和作用。这让我能够准确地理解每一个术语，避免了因为概念不清而产生的误解。例如，在讲解“视图”这个概念时，作者不仅给出了视图的定义，还详细解释了视图的作用，以及它在简化用户查询和增强数据安全性方面的优势。这种严谨的讲解方式，让我能够建立起一个清晰而完整的数据库知识体系。这本书让我觉得，学习数据库可以是一件很有趣的事情，而不是一件苦差事。

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不得不说，《Fundamentals of Database Systems》这本书在内容深度和广度上都达到了一个相当高的水平，但同时又保持了令人称赞的易读性。我之前对数据库的理解仅仅停留在“存储数据”这个层面，但这本书为我打开了一个全新的视角。作者在书中花了相当大的篇幅来阐述数据库的内部工作原理，例如，在讨论事务处理时，他深入浅出地解释了ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），并详细介绍了实现这些特性的各种技术，如锁机制、日志记录和恢复策略。这些内容听起来可能很技术化，但作者通过清晰的图示和严谨的逻辑，让我能够理解其中的奥秘。我还特别喜欢书中关于并发控制的部分，它解释了多用户同时访问数据库时可能出现的问题，以及不同的并发控制算法（如两阶段锁协议）如何解决这些问题。这让我对数据库的稳定性和可靠性有了更深的认识。书中对索引的讲解也十分到位，从B树到B+树，再到各种优化的索引结构，作者都进行了详细的介绍，并分析了它们在不同场景下的优缺点。我之前一直对索引的原理感到好奇，这本书终于让我解开了疑惑。它不仅仅是告诉我们“要用索引”，而是让我们理解“为什么用索引”，以及“如何选择合适的索引”。这种深入的剖析，让我对数据库的性能优化有了更清晰的思路。

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这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种解决实际问题的能力。我是一名软件开发者，在日常工作中经常需要与数据库打交道。之前，我通常是按照现有的模式进行操作，很少深入思考底层的原因。但自从阅读了《Fundamentals of Database Systems》，我开始以一种全新的方式看待数据库。《Fundamentals of Database Systems》在讲解数据库安全性时，详细介绍了访问控制、加密和审计等技术，让我意识到数据安全的重要性，以及如何从技术层面来保障数据的安全。书中还花了大量篇幅介绍数据库的性能调优，从查询优化到索引设计，再到缓存策略，都给出了非常实用的建议。我曾经遇到过一个性能瓶颈问题，通过书中提供的思路和方法，我最终找到了问题的根源，并进行了有效的优化，这让我对这本书的实用性深感佩服。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实战指南，能够帮助我们解决实际工作中遇到的各种问题。我特别喜欢书中关于数据库设计原则的讲解，它强调了数据一致性、可扩展性和可维护性。这些原则听起来很简单，但在实际设计中却往往被忽略。通过书中丰富的案例分析，我才真正理解了这些原则的重要性。

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我之前尝试过几本关于数据库的书籍，但都因为过于理论化或者内容碎片化而搁置了。直到我接触到《Fundamentals of Database Systems》，我才真正感受到“体系化”学习的魅力。这本书的结构设计非常合理，每一章的内容都承接上一章，并为下一章打下基础。作者在讲解数据库的各个方面，从概念模型到逻辑模型，再到物理实现，都做到了详尽而深入的分析。尤其是在讨论关系型数据库设计时，作者花了大量的篇幅讲解范式理论，并给出了大量的实际案例。我之前对范式理论一直感到头疼，觉得它过于抽象，但通过书中提供的实际数据库表结构，并一步步指导如何进行规范化，我才真正理解了范式的重要性和实际应用价值。例如，作者展示了一个未规范化的订单表，通过逐步分解和重组，最终形成了一系列相互关联的规范化表，清晰地展示了冗余的消除和数据一致性的提升。这种“由表及里”的讲解方式，让我受益匪浅。此外，书中还详细介绍了SQL语言，从最基础的查询语句到复杂的连接和子查询，再到数据定义和数据操纵，都进行了细致的讲解，并且提供了大量的练习题，帮助读者巩固所学知识。我花了大量时间在做这些练习题上，每一次完成都能感觉到自己对SQL的掌握程度又提高了一层。这本书的优点在于，它不仅仅是知识的传递，更是一种能力的培养，让我能够独立地进行数据库设计和SQL开发。

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这价格……

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话有点多

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advanced database concepts

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真是够绕的。。。有点话多。。。

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教科书，有些章节例子话多，总体挺好