3D Spieleprogrammierung mit DirectX in C/C++. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Books on Demand GmbH

作者:Stefan Zerbst

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-31

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783831105939

丛书系列:

图书标签:

• DirectX
• C++
• C
• 3D
• 游戏编程
• 图形编程
• Direct3D
• 游戏开发
• 计算机图形学
• 编程教程

好的，这是一份关于其他主题的详细图书简介，完全不涉及您提到的那本书的内容。 --- 深度学习与自然语言处理：从理论基础到前沿应用 作者： [虚构作者姓名，例如：林建华、艾米莉·卡特] 出版社： [虚构出版社名称，例如：未来视野技术出版社] 页数： 约 850 页 定价： [虚构定价，例如：RMB 188.00 / $49.99 USD] 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且面向实践的指南，涵盖现代人工智能领域中两个核心且发展迅猛的分支：深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）。本书不仅详尽地介绍了这些技术的数学和统计学基础，更侧重于如何利用当前主流的框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）构建、训练和部署高性能的神经网络模型，尤其是在处理文本数据和复杂序列任务方面的应用。 本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与工程实践的可操作性，适合有一定编程基础（C++或Python）和基础线性代数知识的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。 第一部分：深度学习的基础与核心架构 本部分为后续复杂应用打下坚实的基础，重点解析驱动现代AI革命的数学原理和通用模型结构。 第一章：机器学习与深度学习的范式转变 深入探讨从传统机器学习（如SVM、决策树）到深度学习的演进历程，强调大数据、计算能力提升和新型算法（如反向传播）在其中的关键作用。介绍张量（Tensor）作为基本数据结构的重要性。 第二章：基础优化与反向传播算法 详细解析前向传播和反向传播（Backpropagation）的微积分基础。重点讨论梯度消失/爆炸问题，并介绍诸如SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam等现代优化器的内在工作机制及其在不同场景下的收敛特性对比。 第三章：全连接网络（FCN）与正则化技术 构建和理解最基本的深度网络结构。深入探讨激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish）的选择及其对模型非线性和训练稳定性的影响。全面介绍正则化方法，包括L1/L2权重衰减、Dropout、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的原理与实施细节。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度探索 虽然本书侧重NLP，但CNN在处理序列依赖的局部特征提取方面仍有启发。本章覆盖CNN的卷积层、池化层设计，并介绍经典的图像识别架构（如ResNet、Inception）如何启发了处理局部文本特征的方法。 第二部分：自然语言处理的核心技术 本部分是本书的重点，专注于如何将深度学习应用于理解、生成和操作人类语言。 第五章：文本表示与词嵌入（Word Embeddings） 探讨文本数据如何被数字化和向量化。详细比较早期方法（如One-Hot, TF-IDF）与现代分布式表示的优势。深入解析Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe以及FastText的数学模型与训练过程。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变体 介绍RNN处理序列数据（如时间序列、文本）的机制。重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，理解它们如何解决传统RNN的长期依赖问题。讨论双向RNN（Bi-RNN）的应用场景。 第七章：序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制 详述Seq2Seq框架在机器翻译、文本摘要等任务中的应用。革命性地引入“注意力机制”（Attention Mechanism），解释其如何允许模型在生成输出时动态地关注输入序列中最相关的部分，极大地提高了长序列任务的性能。 第八章：Transformer架构的革命 全面、细致地分解Google在2017年提出的Transformer模型，这是当前NLP领域的基石。深入讲解自注意力（Self-Attention）的 Scaled Dot-Product 计算过程，位置编码（Positional Encoding）的设计，以及Encoder-Decoder堆叠的完整流程。 第三部分：前沿预训练模型与高级应用 本部分聚焦于现代NLP中最具影响力的模型家族，并探讨其实际部署中的挑战。 第九章：预训练语言模型（PLM）的兴起：BERT家族 详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练任务——掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。解释如何对BERT进行微调（Fine-tuning）以适应下游任务（如问答、命名实体识别）。探讨RoBERTa、ALBERT等改进版本。 第十章：生成式模型与大型语言模型（LLM） 探讨以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）模型。分析GPT-3/GPT-4等大型模型在上下文学习（In-Context Learning）、零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）能力上的表现。讨论Transformer解码器的架构特点。 第十一章：文本生成与控制 超越简单的序列预测，本章关注如何控制生成文本的质量和风格。包括采样策略（如Top-K, Nucleus Sampling）、束搜索（Beam Search）的局限性，以及如何通过提示工程（Prompt Engineering）来引导LLMs完成复杂推理任务。 第十二章：模型部署、伦理与未来趋势 讨论将训练好的大型模型投入实际生产环境所面临的工程挑战，包括模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和高效推理库的使用。最后，系统性地分析当前AI领域面临的数据偏差、模型可解释性（Explainability）和潜在的社会伦理问题。 读者收获 通过研读本书，读者将能够： 1. 掌握核心理论： 深入理解深度学习的数学基础、优化算法以及Transformer的内部工作原理。 2. 精通主流框架： 能够熟练使用PyTorch/TensorFlow高效实现和调试复杂的NLP模型。 3. 解决实际问题： 成功应用于文本分类、序列标注、机器翻译和文本摘要等多个关键NLP任务。 4. 拥抱前沿技术： 建立起理解和评估最新的大型语言模型（LLM）研究成果的坚实知识体系。 本书结构清晰，理论推导严谨，案例丰富，是进入或深化NLP/深度学习领域的不可或缺的参考宝典。

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阅读技术书籍，有时候比阅读小说还要考验毅力，因为它需要读者具备极高的专注度和对细节的敏感性。这本书的作者显然对C/C++语言的特性有着深刻的理解，从章节的命名和内容摘要来看，他们似乎没有回避那些令人头疼的内存管理和指针操作，这正是我所需要的——我不想被高级封装层层保护起来，我需要了解“水面下”到底发生了什么。我尤其期待书中关于数学基础与代码实现的关联部分。三维世界的构建，其核心离不开线性代数和向量运算，如果作者能用清晰易懂的图示来解释矩阵变换（平移、旋转、缩放）是如何被巧妙地映射到DirectX API调用中的，那么这本书的实用价值将指数级增长。我讨厌那种只展示代码却不解释原理的书籍，那无异于照猫画虎。真正的学习应该是理解“为什么这样写”，而不是简单地“复制粘贴”，我希望这本书能在这方面做到极致的透彻。

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我一直认为，优秀的编程书籍应该像一位严谨但耐心的导师，它不仅传授知识，更重要的是培养正确的编程思维习惯。这本书的厚度看起来相当可观，这暗示着它可能涵盖了从基础概念到高级特性的完整知识体系，没有走“速成班”的捷径。我希望作者在讲解复杂算法时，能穿插一些个人经验或陷阱分析，那些“过来人”的教训往往比教科书上的标准流程更有价值。比如，在处理多线程渲染任务时，有哪些常见的死锁或竞态条件需要特别注意？在资源管理方面，如何设计一个高效的纹理缓存机制以避免频繁的GPU内存拷贝？如果书中能融入这些在实际工业开发中经常遇到的“灰度区域”和权衡取舍，那么这本书就不仅仅是一本技术手册，而是一份宝贵的项目实战经验总结。我期待它能帮助我建立起一套健壮、可维护的3D程序架构思维，而不是仅仅学会了一堆API的调用语法。

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我最近为了一个业余项目，急需一套能切实落地、并且代码风格现代化的3D引擎开发指南，市面上那些老旧的教程简直不忍直视，很多示例代码都像是从上个世纪直接“穿越”过来的，编译都会遇到一堆兼容性问题。我特别关注这本书的结构安排，它似乎采取了一种循序渐进的项目驱动模式，而不是单纯地罗列函数手册。这种方式对于培养实际解决问题的能力至关重要。我希望它能深入探讨性能优化这一“硬核”环节，比如如何有效地利用GPU资源，如何处理LOD（细节层次）系统，以及碰撞检测的实用算法。如果书中能提供一些关于现代渲染管线（PBR材质、延迟渲染等）的实战案例，那就太棒了。毕竟，现在用户对视觉效果的要求越来越高，仅仅停留在固定管线编程的时代已经一去不复返了。能够掌握如何用C/C++这样的底层语言去精细控制这些复杂流程，才是区分“码农”和“工程师”的关键分水岭。这本书如果能在这方面有所建树，那它的价值就远超一本普通的编程书籍了。

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作为一名资深的业余游戏开发者，我深知技术文档的生命力在于其时效性和社区支持。虽然这本书的出版时间是固定的，但我非常好奇它对DirectX版本的选择和覆盖范围。如果它主要基于一个已经淡出的旧版本API进行讲解，那它的实用价值会大打折扣。我更希望它能紧跟主流，或者至少在代码示例中提供清晰的向后兼容性说明。此外，一本优秀的指南不应该只是孤立地存在，它应该能引导读者去探索更广阔的生态系统。比如，书中是否提及了与物理引擎（如PhysX或Bullet）的集成方法？或者，在资源加载方面，有没有提供关于模型文件（如FBX或OBJ）解析和导入的实用技巧？如果能提供一个完整的、从零开始构建一个小型Demo项目（比如一个简单的场景编辑器或者一个可以跑起来的飞行模拟器）的蓝图，那将是对读者学习过程最大的助力。纯理论的堆砌让人感觉空泛，而一个完整的、可运行的项目才是检验学习成果的试金石。

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这本书的封面设计真是直击人心，那种深邃的蓝色背景配上未来感的代码流光，一下子就让人感觉进入了数字构建的世界。我之前尝试过一些入门级的图形编程教程，但大多停留在理论层面，代码示例也显得有些陈旧和晦涩难懂。这本书的装帧质量摸起来很扎实，纸张的厚度也恰到好处，翻阅起来手感极佳，这对于需要长时间伏案研究技术的读者来说，是一个非常重要的细节。更让人期待的是，它封面上那句若隐若现的“DirectX”字样，立刻让人联想到高性能、沉浸式的视觉体验，这正是我目前学习编程最渴望掌握的核心技术之一。如果内容能够跟得上这令人惊艳的包装，那么它无疑会成为我书架上的常驻参考手册。我希望能从这本书中找到那种将抽象数学概念转化为栩栩如生三维场景的“魔法钥匙”，而不是仅仅停留在API调用的表面。从初步翻阅的几页来看，作者的排版布局非常清晰，即便是复杂的代码块也划分得井井有条，这极大地减轻了初学者面对海量技术文档时的压迫感，让人有信心一步步啃下来。

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