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出版者:

作者:Burn, Andrew

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页数:0

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价格:772.00 元

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isbn号码:9781433100864

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• 新媒体
• 媒体理论
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• 媒体研究
• 文化研究
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• 媒介艺术

好的，这是一本名为《深度学习与计算机视觉：从基础到前沿》的图书的详细简介，完全不涉及《Making New Media》的内容，力求内容详实、专业，并展现出人工撰写的严谨性。 --- 图书简介：《深度学习与计算机视觉：从基础到前沿》 引言：智能感知时代的基石 在信息爆炸的今天，计算机视觉（Computer Vision, CV）已不再是科幻小说的情节，而是驱动自动驾驶、智能医疗、工业自动化乃至日常人机交互的核心动力。驱动这场革命的引擎，正是以深度学习（Deep Learning, DL）为代表的人工智能技术。 《深度学习与计算机视觉：从基础到前沿》旨在为有志于投身于这一交叉领域的工程师、研究人员和高级学生，提供一套从理论深度到实践广度兼备的系统性知识框架。本书不仅仅是技术的罗列，更是一部深入剖析核心算法原理、训练范式以及工程化挑战的权威指南。我们相信，只有深刻理解数学基础和网络结构的设计哲学，才能真正驾驭下一代视觉智能系统。 本书的叙事逻辑清晰，从最基础的神经科学启发概念出发，逐步过渡到复杂的现代卷积网络架构和前沿的生成模型，确保读者在构建复杂系统的同时，能对底层机制了然于胸。 第一部分：深度学习的理论基石与数学脉络 本部分为后续所有视觉应用奠定坚实的理论基础，侧重于深度学习算法的数学本质和优化路径。 第 1 章：人工神经网络的复兴与基础模型 本章回顾了神经网络的发展历程，并重点阐述了现代深度学习系统的基本构建块：感知器、激活函数（如ReLU、Sigmoid及其变体的深入分析）、前馈网络（FNN）的结构。我们将详细讨论损失函数的选择（如交叉熵、均方误差）及其在不同任务中的适用性，并引入泛化能力的概念，为理解过拟合与欠拟合提供理论视角。 第 2 章：优化理论与反向传播的精妙 反向传播（Backpropagation）是训练深层网络的核心算法。本章将以微积分和链式法则为工具，详尽推导误差信号的逐层传递过程。随后，我们将深入探讨优化器家族：从标准的梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam的迭代细节与收敛性分析）。我们还将讨论学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）在稳定训练和加速收敛中的关键作用。 第 3 章：正则化、归一化与模型稳定性 面对日益增加的网络深度，如何保证训练的稳定性和模型的泛化能力至关重要。本章聚焦于正则化技术：L1/L2权重衰减的机制、Dropout的统计学意义及其在不同层上的应用考量。此外，批量归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）以及更近期的权重归一化（Weight Normalization）的原理、实现细节及其对梯度流的影响将被详细剖析。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的构建与核心架构 计算机视觉的突破性进展几乎完全依赖于卷积神经网络。本部分将系统梳理CNN的演变历程及其核心组件的优化设计。 第 4 章：卷积运算的艺术与特征提取 本章专注于卷积层（Convolutional Layer）的数学表达、参数共享的优势以及填充（Padding）和步幅（Stride）对特征图尺寸的影响。我们将介绍不同尺寸卷积核（如1x1、3x3、扩张卷积/空洞卷积）在捕获多尺度信息和控制参数量方面的策略。池化层（Pooling）的局限性与替代方案（如步幅卷积）亦被纳入讨论。 第 5 章：经典网络的深度演进 本章按时间顺序和创新性，详述了影响深远的CNN架构： LeNet与AlexNet： 奠定现代CNN范式的开创性工作。 VGG网络： 强调小核堆叠的深度与结构统一性。 GoogLeNet (Inception系列)： 引入“Inception模块”以实现网络宽度和密度的优化，探讨了1x1卷积在降维和特征融合中的作用。 ResNet与残差连接： 深入解析“跳跃连接”如何解决深度网络的梯度消失问题，并分析不同残差变体（如DenseNet、Highway Networks）的设计思路。 第 6 章：高效网络与轻量化设计 在移动端和边缘计算日益普及的今天，模型效率至关重要。本章专注于资源受限环境下的模型设计： MobileNet系列： 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的效率优势及其与标准卷积的性能对比。 ShuffleNet： 组卷积（Group Convolution）与通道混洗（Channel Shuffle）在提升模型表达力和计算效率方面的创新。 模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 将训练好的大型模型压缩部署的工程实践与理论基础。 第三部分：前沿应用：超越分类与检测 本部分将深度学习应用于视觉任务的复杂场景，涵盖了从像素级预测到三维重建的多个领域。 第 7 章：语义分割与实例分割的像素级理解 从图像分类的标签预测到对每个像素进行分类的分割任务，需要更精细的网络结构。本章重点介绍： FCN (Fully Convolutional Networks)： 如何用卷积层替代全连接层实现端到端训练。 U-Net 架构： 编码器-解码器结构、跳跃连接在医学图像分割中的关键作用。 实例分割： Mask R-CNN的原理，如何将目标检测与像素级掩模生成相结合。 第 8 章：目标检测的范式转变 目标检测是CV领域的核心难点。本章系统对比两大主流范式： 两阶段检测器（Two-Stage）： R-CNN系列（Fast/Faster R-CNN）的区域提议网络（RPN）机制。 一阶段检测器（One-Stage）： YOLO系列（从v1到最新的版本）的实时性优势，以及SSD如何利用多尺度特征图进行预测。我们将深入探讨Anchor Box的设计与后处理中的非极大值抑制（NMS）的优化。 第 9 章：视觉的生成与表征学习 现代CV不再局限于识别已知物体，还扩展到图像的合成与特征的有效学习。 生成对抗网络（GANs）： 判别器与生成器之间的博弈理论，DCGAN、WGAN等基础结构的解析，以及在图像超分辨率和风格迁移中的应用。 自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）： 在无标签数据上预训练视觉模型的方法，如对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR、MoCo）如何构建有意义的特征空间，为下游任务提供更鲁棒的初始化。 第四部分：工程实践与未来展望 本部分关注于将成熟模型部署到实际环境的挑战，并展望领域内的下一代研究方向。 第 10 章：数据管理、模型部署与性能评估 本章侧重于项目落地的关键环节： 数据增强（Data Augmentation）： 几何变换、色彩空间调整以及更复杂的混合策略（如Mixup, CutMix）对模型鲁棒性的提升。 性能度量标准： 详细解释精度（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、IoU（交并比）在不同任务中的计算与解释。 部署框架： ONNX、TensorRT等推理优化引擎的工作原理与模型转换流程。 第 11 章：Transformer在视觉领域的跨界融合 自BERT和GPT在NLP领域取得巨大成功后，Transformer架构正迅速渗透到计算机视觉。本章探讨其在视觉任务中的应用： Vision Transformer (ViT)： 如何将图像切块（Patch Embedding）并应用自注意力机制（Self-Attention）。 DeiT与更高效的Tokener： 克服纯Transformer在处理高分辨率图像时的计算瓶颈的策略。 总结 《深度学习与计算机视觉：从基础到前沿》是一部深度与广度并重的专业参考书。它不仅清晰地梳理了从线性代数、微积分到现代网络架构的知识链条，更通过对前沿模型（如最新的生成式模型和高效架构）的深入剖析，帮助读者站在当前研究的最前沿，为解决现实世界中的复杂视觉感知问题提供坚实的理论支撑和实用的技术指导。通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化高性能的计算机视觉系统。

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天呐，这本书简直就是一次颠覆！我原以为会读到一些关于如何抓住流量、如何策划爆款内容的实用技巧，结果它完全走了一条截然不同的路。它不是告诉你“怎么做”，而是让你思考“为什么这么做”以及“这样做会带来什么”。作者以一种令人敬畏的学识和敏锐的洞察力，探讨了新媒体不仅仅是技术工具的集合，更是一种文化现象、一种社会演进的载体。我被书中关于“去中心化”和“聚合”的论述深深吸引。它不仅仅是简单地描述了信息发布的渠道变化，更是深入分析了这种变化对权力结构、信息生态乃至个体认知的影响。例如，书中对“身份构建”在新媒体语境下的探讨，让我意识到我们每一次在网络上的“表达”都可能是在精心构建一种新的自我，这种自我与现实中的自我之间存在着微妙的张力。它并没有提供“模板”或“公式”，而是提供了一套分析框架，让我们能够理解各种新媒体现象背后的深层逻辑。我尤其欣赏它对“参与”的定义，不再是简单的点击和转发，而是包含了更深层次的互动、共创和反馈。读这本书，感觉自己就像是走进了一个庞大的智力迷宫，每一条路径都通往新的发现。它让我对“制作”的理解，从单一的“创造”延伸到了“组织”、“连接”和“赋能”。这本书绝对是那些渴望跳出舒适区，进行深度思考的读者们的福音。

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这本书彻底打破了我对“制作”的固有认知。我本以为它会是一本关于如何掌握各种数字工具、如何在社交平台上脱颖而出的实操指南。然而，它所展现的，是一次关于“新媒体”本身本质的深度探索。作者以一种近乎考古学家的严谨，追溯了媒介发展的历史脉络，并以此为基础，对当下层出不穷的新媒体形态进行了富有洞察力的分析。我被书中关于“连接”和“共生”的论述深深吸引。它不仅仅是描述了信息传播的渠道如何多样化，更是深入探讨了这些渠道如何重塑了人与人、人与信息之间的关系。例如，作者对“社群”在新媒体时代的角色和演变的分析，让我看到了超越个体表达的群体力量。它并没有提供“秘籍”或“模板”，而是为读者提供了一套分析工具，帮助我们理解为什么某些内容会在特定的社群中流行，以及这种流行如何影响更广泛的社会文化。我尤其赞赏它对“权力流动”的解读，揭示了在新媒体环境中，信息生产和传播的权力是如何分散和转移的。读这本书，感觉自己像是站在一个高处，俯瞰着整个信息时代的图景，每一个微小的连接都充满了意义。它让我意识到，“制作”新媒体，不再仅仅是个人技能的展示，更是一种对复杂社会关系的理解和介入。

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这本书带来的是一种意想不到的启迪。我当初翻开它，是抱着学习如何在这个信息爆炸的时代，更有效地“制作”和传播内容的期望。然而，它所呈现的远不止于此。作者以一种史诗般的宏大视角，将新媒体的发展置于人类文明演进的长河中进行审视。它并没有直接给出“操作指南”，而是深入挖掘了“新媒体”背后的哲学、心理学和社会学根源。我被书中对“媒介生态”的精妙描绘所震撼。它不再将不同的新媒体平台视为孤立的存在，而是将其视为一个相互关联、相互影响的复杂系统。作者对“意义的迁移”和“价值的重塑”的论述，让我对我们日常接触到的各种信息有了更深刻的理解。它揭示了信息如何在不同的媒介形式之间流动，以及这种流动如何改变其原有的意义和价值。书中对“注意力经济”的批判性分析，让我反思了在这个时代，我们所追求的“制作”是否真的指向了有价值的产出，还是仅仅成为了追逐短暂关注的工具。这本书的语言风格非常独特，既有学术的严谨，又不失文学的感染力，常常能引发我内心深处的共鸣。它不是一本轻松的读物，需要读者投入时间和精力去思考，但所获得的收获绝对是超乎想象的。它让我意识到，“制作”新媒体，不仅仅是技术层面的操作，更是一种对当下社会和文化现象的深刻理解和回应。

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哇，这本书简直太出乎意料了！我本来以为会是一本关于如何制作社交媒体内容的干货指南，结果它探讨的视角完全超出了我的想象。它并没有直接教你如何剪辑短视频、如何设计海报，而是深入剖析了“新媒体”这个概念的演变和其背后所蕴含的文化、技术以及社会动因。作者以一种近乎哲学家的审视态度，带领我们回顾了从印刷术到互联网，再到如今的各种新兴媒介的诞生历程。我特别喜欢它关于“媒介即信息”的论述，不再是简单的重复，而是将这个经典理论与当下纷繁复杂的新媒体形态相结合，提出了许多令人耳目一新的观点。例如，它对虚拟现实和增强现实的讨论，不仅仅停留在技术层面，更是探讨了这些技术如何重塑我们的感知、身份认同以及人际互动方式。读这本书，我感觉自己像是在进行一场思维的马拉松，时而需要停下来消化作者提出的每一个论点，时而又会被作者的宏大叙事所震撼。它所提出的关于“参与式文化”和“用户生成内容”的分析，让我对自己在网络上的每一次发帖、每一次评论都有了更深层次的理解。这本书绝对不是那种读完就能立刻变成媒体制作达人的速成手册，它更像是一扇窗户，让我们得以窥见新媒体浪潮下更深层次的驱动力和未来的发展趋势。我强烈推荐给所有对信息传播、技术发展和人类社会互动感兴趣的朋友，它会彻底颠覆你对“制作”的理解。

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这本《Making New Media》是一次令人惊喜的阅读体验，它提供的并非是市面上随处可见的“技巧分享”或“操作教程”，而是一次深入骨髓的思考之旅。作者以一种极其严谨且富有洞察力的视角，剖析了“新媒体”这一概念的内在逻辑和外在表现。我尤其被它关于“意义生产”的论述所吸引。它不是简单地告诉你如何制造眼球效应，而是引导读者去思考，在新媒体环境下，信息的生产者、传播者和消费者是如何共同构建意义的。书中对算法驱动内容分发机制的分析，让我看到了隐藏在界面背后的权力结构，以及这些结构如何塑造我们的认知和偏好。它挑战了“内容为王”的简单化论调，而是强调了“语境”和“关系”在新媒体传播中的核心作用。比如，作者对“社交货币”的解读，让我明白了为什么某些内容会在社交网络上病毒式传播，而另一些则无人问津。这本书的叙事方式也非常独特，它不拘泥于线性逻辑，而是通过一系列相互关联的案例和理论探讨，构建起一个复杂而迷人的知识体系。读完后，我发现自己对每天接触到的信息流有了全新的认识，不再是 passive 的接受者，而是开始主动地去审视和解读。如果你也对信息时代下的文化变迁、权力运作以及个体如何在新媒介环境中找寻自身位置感到好奇，那么这本书绝对不容错过。它是一次思想的洗礼，会让你对“制作”这件事有了更广阔的理解。

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