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出版者:Richard D Irwin

作者:James P. Cohoon

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-06

价格:USD 23.10

装帧:Paperback

isbn号码:9780256240924

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 编程
• 设计
• 面向对象
• 数据结构
• 算法
• 软件工程
• 计算机科学
• 程序设计
• 教学
• 入门

《深度学习：原理与实践》 探索人工智能前沿的里程碑式著作 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响我们生活的核心驱动力。《深度学习：原理与实践》是一本旨在为读者提供全面、深入且实用的深度学习知识体系的权威著作。它不仅是理论的殿堂，更是通往实际应用和创新实践的坚实阶梯。 本书摒弃了晦涩难懂的数学推导堆砌，而是以清晰、直观的方式，构建起从基础概念到尖端模型的完整知识图谱。它专注于揭示深度学习模型“为什么有效”以及“如何有效构建”的核心逻辑。 第一部分：奠基石——深度学习的数学与计算基础 本部分着重于打下坚实的理论基础，确保读者在面对复杂的模型结构时，能够理解其背后的数学原理和计算需求。 第一章：概率论与线性代数的复习与聚焦 深度学习的本质是统计学和矩阵运算的结合。本章不进行冗长的数学普及，而是精选了深度学习中至关重要的概念进行回顾和强化。这包括贝叶斯定理在概率图模型中的应用、特征值与特征向量在降维（如PCA）中的作用，以及高维空间中的向量操作。重点讲解了梯度、Hessian矩阵在优化算法中的核心地位。 第二章：机器学习范式与神经网络的起源 从经典的机器学习范式（如支持向量机、决策树）过渡到以数据驱动为核心的神经网络。本章详细阐述了感知机模型及其局限性，并引入了激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）的演化历程及其对梯度消失问题的解决意义。理解神经网络是如何从简单的线性分类器逐步演化为非线性特征提取器的过程。 第三章：优化算法的精妙设计 优化是训练深度学习模型的关键。本章深入探讨了批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变体。详细剖析了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam）的工作机制，以及它们如何加速收敛并跳出局部最小值。我们会通过清晰的图示和伪代码来解释这些算法的迭代过程。 第二部分：核心架构——经典神经网络的深度剖析 本部分聚焦于深度学习领域中影响力最大的几种核心网络结构，详细解析其设计哲学和应用场景。 第四章：全连接网络（FCN）与正则化技术 全连接网络是所有深度学习的基础。本章详述了层级结构的设计原则，并着重讲解了过拟合问题及应对策略。Dropout、L1/L2正则化、早停法（Early Stopping）等关键技术被赋予了清晰的解释，展示了如何通过正则化来提高模型的泛化能力。 第五章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN是计算机视觉领域的支柱。本章从感受野、权值共享和局部连接的理念出发，详细介绍了卷积层、池化层（Pooling）的操作流程。随后，深入剖析了经典网络架构的演变：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的突破）以及Inception模块的设计思想。本章会通过实际案例演示如何构建一个高效的图像分类器。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据的处理，RNN是不可或缺的工具。本章解释了序列依赖问题的挑战，并着重讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过“门控机制”有效解决梯度消失问题，实现对长期依赖信息的捕捉。 第七章：注意力机制与Transformer的崛起 随着序列长度的增加，标准RNN的效率瓶颈日益凸显。本章详细介绍了注意力机制（Attention Mechanism）的概念，特别是自注意力（Self-Attention）是如何让模型在处理序列时动态聚焦于关键信息。最后，本书将深入解析Transformer架构，阐述其如何完全抛弃循环结构，仅依靠多头注意力机制实现并行化的高效序列建模。 第三部分：前沿拓展与工程实践 理论的价值最终体现在实践之中。本部分将带领读者进入更广阔的深度学习应用领域，并探讨实际部署中的关键挑战。 第八章：生成模型：从GAN到VAE 本章探讨了如何让机器“创造”新的数据。我们会深入解析生成对抗网络（GANs）的“捕食者与猎物”博弈机制，讨论其训练稳定性问题。同时，也会介绍变分自编码器（VAEs），着重于其基于概率图模型的生成方式，并比较两者在图像生成、数据增强方面的优缺点。 第九章：迁移学习与预训练模型的有效利用 在资源有限的情况下，如何利用大规模数据集上训练好的模型（如ImageNet上的CNN、BERT等）来解决特定领域的小样本问题？本章详细讲解了迁移学习的策略，包括特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning），以及如何选择合适的层级进行参数更新。 第十章：深度学习的部署与性能优化 模型训练完成后，部署到实际生产环境是另一个重大挑战。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以减小模型体积和推理延迟。同时，会介绍主流的深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）在GPU/TPU上的并行计算优化策略，确保模型能够在实际系统中高效运行。 结语：面向未来的学习路径 《深度学习：原理与实践》的最终目标是培养具备独立思考和解决复杂问题的能力。本书不仅提供了工具，更提供了理解工具背后的设计哲学的视角。完成本书的学习后，读者将能够自信地阅读最新的研究论文，并根据实际需求设计、训练和优化出满足工业级标准的深度学习模型。本书是理论研究者和工程实践者通往人工智能高阶领域的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

内容由浅到深，文字通俗易懂，示例详细可读，章节练习难度适中，适合没有任何编码经验、或有一定Java、C经验的童鞋。 一，内容由浅到深 与大部分的C++书籍一样，此书内容组织也是按照：”语言历史-》基本类型-》函数-》类-》指针-》运算符-》多态“ 一线组织。亮点在每一章的...

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我必须强调，这本书的“深入性”和“广度”达到了一个非常微妙的平衡点。它没有陷入语言历史的泥潭，没有花时间去追溯C语言的遗留问题，而是将焦点牢牢锁定在如何用现代C++的工具箱解决现代的工程难题。例如，在涉及并发编程的部分，它没有停留在`std::thread`的基本使用上，而是非常专业地探讨了内存模型、原子操作（`std::atomic`）的正确使用边界，以及如何避免死锁和活锁。更难能可贵的是，它在讲解这些高深莫测的并发概念时，始终保持了一种务实的态度，它会告诉你，在某些资源受限的环境下，过度复杂的锁机制反而可能成为性能瓶颈，推荐读者优先考虑无锁数据结构的设计思路。这种不偏执于任何单一技术栈，而是基于性能和工程约束来选择最佳工具的思维方式，才是这本书留给我最宝贵的财富。它真正教会我的，是如何成为一个能够做出明智技术决策的工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，刚拿到手的时候，我心里是有点打鼓的。毕竟现在市面上讲C++的书籍汗牛充栋，很多都是老生常谈，或者内容过于晦涩，看得人云里雾里。我手头这本《C++编程设计》倒是给人一种沉稳的感觉，它的装帧设计不算花哨，但用料扎实，翻开扉页就能感受到一股对细节的尊重。我最看重的是它如何处理面向对象设计的核心概念，这一点上，它没有走捷径，而是用了大量的图示和类比，将继承、多态、封装这些抽象的东西掰开了揉碎了讲。尤其是在模板元编程那一章，很多书都会直接抛出晦涩的语法，但这本却花了大量的篇幅，用一个实际的例子——比如构建一个简单的泛型容器——来引导读者理解模板参数化的威力。我记得有一个地方，讲到了智能指针的RAII原则时，作者竟然联系到了资源管理在操作系统层面的实现，这种跨领域的联系，让原本枯燥的内存管理瞬间变得鲜活起来，也让我对C++这门语言的工程哲学有了更深一层的理解。总的来说，它不是那种快速入门的“速成宝典”，而更像是一本需要你沉下心来，带着问题去探索的工具箱，每一页都蕴含着作者多年实践的经验结晶。

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我发现这本书在叙事逻辑上极为精妙，它没有采用那种“先介绍语法，再堆砌特性”的传统模式。相反，它似乎是构建了一个虚拟的项目——一个性能敏感的图形渲染引擎——来贯穿始终。这种“项目驱动”的学习方式，极大地提升了我学习的积极性。比如，当我们讨论到异常处理和错误恢复机制时，作者不是孤立地讲解 `try-catch` 块，而是直接将其置于网络I/O失败或者文件损坏的场景下，让你立刻体会到，在真实世界中，一个健壮的程序必须具备怎样的“韧性”。更让我惊喜的是，书中对C++11/14/17这些新标准的引入，处理得非常自然，它们不是生硬地插入进来的“新特性介绍”，而是被巧妙地用来解决旧有代码中的痛点。举个例子，在讲解如何高效地传递大型数据结构时，它自然而然地引入了右值引用和移动语义，并且清晰地展示了与传统复制构造函数的性能差异对比，这种“问题-解决方案-优化”的闭环结构，让知识点之间的联系异常紧密，让人难以忘记。

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这本书最让我佩服的一点，是它对“设计”二字的深度挖掘，而不是仅仅停留在“编程实现”的层面。很多C++书籍会告诉你“怎么写出这段代码”，但很少有书会深入探讨“为什么要这样设计”。这本书则不然，它花了相当大的篇幅讨论接口设计中的“耦合与内聚”原则，并且通过对比几种不同的设计模式（比如工厂模式和单例模式在特定场景下的适用性差异），来阐述如何权衡代码的灵活性和可维护性。我特别喜欢其中关于“依赖倒置原则”的论述，作者用了一个非常贴近现实的例子——一个日志系统——展示了如何通过抽象层面的依赖，使得日志的输出介质（文件、数据库、网络）可以轻松替换，而无需修改核心业务逻辑。这种对软件架构深层思考的引导，使得这本书的价值远远超越了单纯的语言特性讲解，它是在教你如何构建一个“面向未来”的系统，而不是一个明天就可能过时的临时补丁。

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说实话，阅读体验上，这本书的排版简直是教科书级别的典范。市面上很多技术书籍，内容或许不错，但排版混乱，代码块和正文挤在一起，看得人头晕眼花。但《C++编程设计》在这方面做到了极致的克制与清晰。它对代码的格式化非常考究，缩进、命名规范都严格遵循了业界的主流标准，这本身就在潜移默化地塑造读者的编程习惯。而且，它对于复杂概念的图解，简直是神来之笔。比如，解释虚函数表（vtable）的工作原理时，作者没有直接丢出内存地址和指针的复杂图示，而是用了一种非常简洁的流程图，清晰地展示了编译器在继承关系中是如何构建和查找虚函数调用的，即便是初次接触虚继承的读者，也能迅速抓住其本质。这种对“视觉学习者”的友好程度，远远超出了我的预期。在阅读过程中，我几乎不需要频繁地来回翻阅，因为作者总能在关键的转折点提供精准的视觉辅助。

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