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出版者:

作者:Kerren, Andreas (EDT)/ Stasko, John T. (EDT)/ Fekete, Jean-daniel (EDT)/ North, Chris (EDT)

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:

价格:698.00元

装帧:

isbn号码:9783540709558

丛书系列:

图书标签:

• InfoVis
• IV
• 信息可视化
• 数据可视化
• 可视化设计
• 数据分析
• 交互设计
• 用户界面
• 信息图表
• 视觉传达
• 数据科学
• 人机交互

深度学习与计算机视觉：从理论到实践 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨深度学习（Deep Learning）和计算机视觉（Computer Vision）领域的前沿理论与实用技术。在人工智能技术飞速发展的今天，深度学习已成为驱动机器“看懂”世界的核心引擎，而计算机视觉则是赋予机器视觉感知能力的基石。本书不仅会系统梳理这些领域的基础数学原理与核心算法，更强调理论与实际应用的紧密结合，力求帮助读者构建坚实的理论基础，并能熟练掌握业界主流工具与框架，以应对复杂的工程挑战。 第一部分：深度学习的数学与计算基础 本部分将为后续复杂的网络模型搭建打下坚实的理论基础。我们从必要的多变量微积分、线性代数以及概率论与数理统计的知识点入手，着重讲解它们在优化算法中的具体应用。 优化理论的精髓： 详细解析梯度下降法（Gradient Descent）的各种变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentor）、AdaGrad、RMSProp以及当前应用最为广泛的Adam优化器。我们将深入探讨收敛性、学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）对模型训练效率和最终性能的关键影响。 反向传播的机制： 深度剖析反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，阐明其如何利用链式法则高效计算损失函数关于网络中所有参数的梯度。我们将探讨计算图（Computational Graph）的概念，理解自动微分（Automatic Differentiation）在现代深度学习框架中的核心作用。 正则化与泛化能力： 讨论过拟合（Overfitting）问题的成因，并系统介绍L1/L2正则化、Dropout、批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）等关键技术。重点分析BN层在加速收敛和稳定训练过程中的独特贡献，以及不同归一化方法在循环网络（RNN）和卷积网络（CNN）中的适用性差异。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的结构与演进 卷积神经网络是当代计算机视觉领域无可争议的主导架构。本部分将沿着经典到现代的脉络，层层递进地解析CNN的发展历程。 CNN的核心组件： 细致讲解卷积操作（Convolution Operation）、激活函数（如ReLU及其变体）、池化层（Pooling）的功能与实现细节。我们不仅关注理论上的卷积核尺寸、步长（Stride）和填充（Padding）的选择，更探讨感受野（Receptive Field）的累积效应。 经典架构的深度解析： 全面拆解LeNet、AlexNet、VGGNet等奠基性网络。随后，重点深入研究GoogLeNet（Inception模块的设计哲学、1x1卷积的应用）和ResNet（残差连接的引入及其对训练深层网络问题的解决）。我们将对比分析不同架构在参数效率和准确性上的权衡。 现代高效网络： 介绍MobileNet系列（深度可分离卷积）、DenseNet（特征重用机制）以及Transformer架构在视觉领域的初步融合，旨在引导读者理解如何设计更轻量、更高效的网络模型以适应移动端和边缘计算的需求。 第三部分：计算机视觉任务的深度实现 本部分聚焦于如何运用前述的深度学习模型去解决实际的计算机视觉核心任务。 图像分类与识别： 除了基础分类，还将涵盖细粒度分类（Fine-Grained Classification）和零样本学习（Zero-Shot Learning）的挑战与应对策略。 目标检测（Object Detection）： 详细区分两大主流范式：两阶段检测器（如R-CNN系列，重点分析Faster R-CNN中的RPN和特征融合）和一阶段检测器（如YOLO系列和SSD，强调速度与精度的平衡）。我们将探讨Anchor机制的设计及其优化方向。 语义分割与实例分割： 深入讲解全卷积网络（FCN）的原理，并重点分析U-Net（在医学图像处理中的广泛应用）和DeepLab系列（空洞卷积/扩张卷积的应用）。实例分割方面，将详述Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN以实现像素级掩膜的生成。 生成模型与风格迁移： 介绍生成对抗网络（GAN）的基本结构（生成器与判别器）、训练策略及其在图像生成、超分辨率（Super-Resolution）中的应用。同时，涵盖神经风格迁移（Neural Style Transfer）背后的内容和特征表示概念。 第四部分：模型训练、部署与前沿趋势 本部分关注从模型训练完成到实际部署落地的工程实践，并展望该领域的未来发展方向。 数据处理与增强： 系统介绍数据预处理流程，强调数据增强（Data Augmentation）在提升模型鲁棒性中的作用，包括几何变换、颜色抖动以及更高级的Mixup和CutMix等策略。 迁移学习与微调： 探讨如何有效利用在大规模数据集上预训练的模型权重（如ImageNet预训练模型）来加速和优化特定小规模任务的训练过程，这是工业界最常用的方法之一。 模型评估与可解释性： 介绍准确率、召回率、F1分数、mAP等关键性能指标的计算与选择依据。同时，引入可解释性AI（XAI）技术，如Grad-CAM，帮助读者理解黑箱模型是如何做出决策的，这对于调试和建立信任至关重要。 未来展望： 简要介绍视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）的兴起，以及自监督学习（Self-Supervised Learning）在减少对大规模标注数据依赖方面的潜力，为读者指明研究和探索的方向。 本书的特点在于其结构严谨、内容全面，并且高度注重代码实现的可行性。通过对理论深入剖析和对代码框架的清晰解读，读者将不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”，最终能够独立构建、训练和优化复杂的深度学习视觉系统。

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《Information Visualization》这本书，如同一位睿智的导师，引领我走进了信息可视化的奇妙世界。在此之前，我对“可视化”的理解，大多停留在对各种图表形式的表面认知，而这本书，则让我深入理解了其背后蕴含的深刻原理和强大力量。作者并非简单地罗列技术细节，而是从人类的认知心理学出发，阐述了为何某些视觉呈现方式能够更有效地传达信息。我尤其被书中关于“视觉编码”的讲解所吸引，它让我明白了如何通过颜色、形状、大小等视觉元素，将抽象的数据转化为直观的感知。书中对不同可视化类型（如散点图、柱状图、折线图、网络图等）的介绍，也并非枯燥的技术说明，而是结合了大量的实际案例，让我能够直观地感受到每种图表在特定场景下的应用价值。我特别喜欢书中关于“信息层次”和“焦点”的讨论，它教会我如何在复杂的数据中，提炼出关键信息，并以最醒目的方式呈现出来，从而避免信息过载，确保观者能够抓住核心。书中对“交互式可视化”的探索，更是让我看到了信息在数字时代无限的可能性。通过与数据的互动，用户能够更深入地挖掘信息，发现潜在的规律。这本书的阅读，让我对“看见”有了全新的定义。它不再仅仅是眼睛的生理活动，而是一种主动的、有目的的、能够带来深刻理解的认知过程。它让我意识到，信息可视化，是连接数据与人类智慧的桥梁，是发现真理、驱动创新的重要力量。

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我必须承认，《Information Visualization》这本书，在某种程度上颠覆了我对“数据”和“呈现”的固有认知。在此之前，我总觉得数据是抽象的、难以捉摸的，而呈现数据的方式，无非是表格和图表。然而，这本书，通过其深刻的见解和丰富的案例，将“信息可视化”从一种技术工具，提升到了一种“理解”和“沟通”的艺术。作者并非简单地介绍各种可视化方法，而是深入探讨了“为何要可视化”、“如何有效可视化”以及“可视化能带来什么”等更深层次的问题。我尤其被书中关于“情感在信息可视化中的作用”的讨论所吸引。它让我意识到，一个好的可视化作品，不仅仅是逻辑清晰，更能够引发观者的情感共鸣，从而更深入地理解和记住信息。书中对“数据故事”构建的详尽指导，也为我提供了宝贵的思路。它不再是简单地罗列数据点，而是通过视觉语言，讲述一个引人入胜的故事，引导观者一步步地发现真相。我非常喜欢书中对“可视化中的‘少即是多’原则”的阐述。它提醒我们在设计可视化时，要避免信息过载，要抓住核心，要让观者能够快速理解。这对于我这种在日常工作中需要处理海量信息的人来说，简直是“及时雨”。这本书的阅读，让我不再仅仅将图表视为数据的载体，而是将其视为一种强大的沟通工具，一种能够揭示真相、激发灵感、驱动行动的媒介。它让我对未来的信息处理和呈现方式，充满了新的想象和期待。

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这本书的出现，仿佛为我打开了一个全新的世界。在此之前，我对“信息可视化”这个概念的理解，仅停留在一些杂乱无章的图表和数据堆砌上，总觉得它们晦涩难懂，与我的日常工作生活相去甚远。然而，《Information Visualization》这本书，用一种我从未预料到的方式，颠覆了我固有的认知。它并非简单罗列各种图表类型，而是深入探讨了信息可视化的核心理念、设计原则以及实际应用。作者以一种极具启发性的笔触，循序渐进地引导读者去理解，如何将抽象、复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉语言。书中对于“为何要可视化”的阐述，让我幡然醒悟。它不仅仅是为了展示数据，更是为了揭示隐藏在数据背后的规律、趋势和洞察。通过大量的案例分析，我看到了信息可视化如何帮助科学家发现新的科学理论，如何辅助商业决策者识别市场机遇，甚至如何让普通大众更清晰地理解社会议题。书中对不同可视化技术（如散点图、热力图、网络图、树状图等）的介绍，也并非枯燥的技术说明，而是结合了它们各自适用的场景和能够解决的问题。我尤其被书中关于“如何选择合适的图表”这一部分的讨论所吸引。它不是简单地告诉你“用什么”，而是教会你“为何用”，以及在何种情境下，某种可视化方式才能发挥出最大效用。这本书的语言流畅而富有洞察力，即便我并非专业背景的读者，也能在其中找到共鸣。它让我意识到，信息可视化是一门艺术，也是一门科学，它需要严谨的逻辑思维，也需要敏锐的审美感知。读完这本书，我感觉自己不再是那个对着数据望而却步的普通人，而是拥有了一双能够“看透”数据的眼睛，对未来的工作和学习充满了信心和期待。

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《Information Visualization》这本书，在我手中翻阅，仿佛打开了一扇通往“看见”的全新大门。在此之前，我对信息可视化的理解，仅仅停留在一些零散的图表和数据集合的层面，总觉得它们晦涩难懂，与我的实际工作相去甚远。然而，这本书，以其深刻的洞察力和丰富的案例，彻底颠覆了我的认知。作者并非简单地介绍各种可视化工具和技术，而是深入探讨了“为何要可视化”、“如何有效可视化”以及“可视化能带来什么”等更深层次的问题。我尤其被书中关于“信息传递效率”的讨论所吸引。它让我明白，一个好的可视化设计，不仅仅是美观，更重要的是能够以最简洁、最直接的方式，将核心信息传达给观者。书中对“数据探索”理念的强调，也让我看到了信息可视化在现代数字世界中的无限潜力。它不再是静态的展示，而是允许用户通过交互，更深入地挖掘数据，发现隐藏的模式。我最欣赏的一点是，作者始终强调“用户中心”的设计理念。他反复提醒我们，所有的可视化设计，都应该以用户的需求和理解能力为出发点。这本书的阅读，让我对“信息”的感知方式发生了根本性的改变。它让我明白，数据并不可怕，可怕的是我们没有找到有效的方式去理解它。信息可视化，就是这样一种强大的力量，它能够将抽象的数据转化为直观的洞察，帮助我们更好地认识世界，做出更明智的决策。

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《Information Visualization》这本书，对于我而言，不仅仅是一本工具书，更像是一本“思想启蒙”的读物。它以一种令人耳目一新的方式，解构了“信息”与“视觉”之间的复杂关系，并提供了通往清晰理解的路径。作者在书中对“感知”和“认知”在可视化过程中的作用的探讨，让我大开眼界。他并非仅仅罗列图表类型，而是深入分析了人类视觉系统如何处理信息，以及我们的大脑如何解读视觉信号。这使得我能够从更深层次理解，为什么某些可视化设计是有效的，而另一些则会适得其反。书中对“数据探索”的理念的阐述，也给我留下了深刻的印象。它不仅仅是关于静态图表的展示，更强调了通过交互式可视化，让用户能够主动地去探索数据，发现潜在的联系和模式。我尤其喜欢书中关于“可视化评估”的章节，它提供了一套系统性的方法，来评价一个可视化作品的有效性。这对于我来说，意味着我不仅能够学会如何去创造好的可视化，更能学会如何去辨别和欣赏那些真正优秀的作品。作者在书中穿插的各种历史上的可视化经典案例，如Florence Nightingale的玫瑰图，让我看到了信息可视化在推动社会进步中的巨大力量。它让我明白，可视化并不仅仅是现代科技的产物，它有着悠久的历史和深远的意义。这本书的阅读，让我对“信息”的本质有了新的认识，它不再是冰冷的数据，而是蕴含着故事、洞察和可能性的宝藏，而可视化，就是打开这些宝藏的金钥匙。

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坦白说，在接触《Information Visualization》之前，我曾认为信息可视化是一门非常“技术性”的学问，充斥着复杂的算法和晦涩的代码。然而，这本书以一种极其友好的姿态，打破了我的刻板印象。作者并非将重点放在实现的可行性上，而是着力于“理解”与“沟通”的层面。他通过大量生动的比喻和翔实的案例，将抽象的可视化概念变得触手可及。我最欣赏的一点是，书中对于“用户中心”的设计理念的强调。它反复提醒我们，所有的可视化设计，都应该以用户的需求和理解能力为出发点。一个再精美的图表，如果用户无法理解，那它就是失败的。这一点，对于我这种在日常工作中需要与不同背景的人沟通交流的人来说，尤为重要。书中对于“如何讲述一个引人入胜的数据故事”的指导，让我受益匪浅。它教会了我如何组织信息，如何选择恰当的视觉元素，以及如何构建一个清晰的叙事流程，从而让数据变得有温度、有生命。我特别喜欢书中关于“可视化伦理”的讨论，它让我意识到，信息可视化不仅仅是技术层面的问题，更涉及到责任和诚信。如何避免歧视性的可视化，如何确保数据的准确性和透明度，这些都是我们在设计和解读可视化信息时必须认真思考的问题。这本书的阅读过程，更像是一次与作者的深度对话，他以循循善诱的方式，引导我一步步走向信息可视化的核心。它让我明白，可视化并非只是“看得见”，更是“看得懂”，是“看得深”。

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《Information Visualization》的价值，在于它不仅仅提供了一套技术指南，更构建了一套关于“如何思考信息”的全新框架。我一直认为，数据本身是冰冷的，而可视化，就是赋予数据生命和灵魂的魔法。这本书，恰恰将这个魔法的奥秘，以一种令人信服的方式展现出来。作者在探讨可视化基本原则时，并没有止步于“怎么做”，而是深入挖掘了“为什么这么做”。例如，关于“预注意属性”和“选择性注意”的讨论，让我理解了为何某些视觉元素能够瞬间抓住我们的眼球，而另一些则容易被忽略。这不仅仅是设计技巧，更是基于人类认知心理学的深刻洞察。书中对不同可视化类型（如时间序列、地理空间、层级结构等）的讲解，都充满了实际案例的支持，让我能够直观地感受到每种可视化方式在解决特定问题时的力量。我尤其对书中关于“错误的可视化”的分析印象深刻。通过剖析那些误导性的图表，我学会了如何避免陷阱，如何批判性地审视接收到的信息。这让我意识到，好的信息可视化，不仅要美观，更要诚实、准确。它不仅仅是一种艺术的表达，更是一种严谨的科学实践。作者在书中穿插的各种历史案例和前沿研究，也极大地拓展了我的视野，让我看到了信息可视化在不同学科领域的广泛应用，从医学到天文学，从社会学到艺术史，几乎无处不在。这本书的阅读，让我对“图表”的定义有了颠覆性的认识，它不再是简单的数据堆砌，而是一种强大的沟通工具，一种探索未知世界的语言。

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《Information Visualization》这本书，如同一场思维的洗礼，让我重新审视了信息与视觉的关系。我一直相信，信息本身是无形的，而可视化，就是赋予信息形态、让其得以被理解的魔法。这本书，恰恰将这个魔法的奥秘，以一种令人信服的方式展现出来。作者在探讨可视化基本原则时，并没有止步于“怎么做”，而是深入挖掘了“为什么这么做”。例如，关于“预注意属性”和“选择性注意”的讨论，让我理解了为何某些视觉元素能够瞬间抓住我们的眼球，而另一些则容易被忽略。这不仅仅是设计技巧，更是基于人类认知心理学的深刻洞察。书中对不同可视化类型（如时间序列、地理空间、层级结构等）的讲解，都充满了实际案例的支持，让我能够直观地感受到每种可视化方式在解决特定问题时的力量。我尤其对书中关于“错误的可视化”的分析印象深刻。通过剖析那些误导性的图表，我学会了如何避免陷阱，如何批判性地审视接收到的信息。这让我意识到，好的信息可视化，不仅要美观，更要诚实、准确。它不仅仅是一种艺术的表达，更是一种严谨的科学实践。作者在书中穿插的各种历史案例和前沿研究，也极大地拓展了我的视野，让我看到了信息可视化在不同学科领域的广泛应用，从医学到天文学，从社会学到艺术史，几乎无处不在。这本书的阅读，让我对“图表”的定义有了颠覆性的认识，它不再是简单的数据堆砌，而是一种强大的沟通工具，一种探索未知世界的语言。

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初次捧读《Information Visualization》，便被其内容所吸引，它如同一扇窗户，让我窥见了数据背后蕴藏的丰富世界。我一直认为，数据本身是客观而冰冷的，而可视化，则是赋予数据温度和生命力的过程。这本书，恰恰深刻地阐释了这一点。作者并非将可视化视为一种简单的图表制作技巧，而是将其提升到了一种“理解”和“沟通”的维度。他对“数据故事”的构建理念的阐述，让我茅塞顿开。它不再是简单的数据堆砌，而是通过清晰的叙事线索和有力的视觉元素，引导观者一步步走向理解和认同。我尤其欣赏书中对“视觉清晰度”的强调，它告诫我们在设计可视化时，要时刻关注用户的接收能力，避免不必要的复杂性和干扰。这对于我这种在信息爆炸的时代，常常被各种信息所淹没的人来说，无疑是极具价值的指导。书中对各种可视化技术的应用场景分析，也让我受益匪浅。我不再是被动地接受各种图表，而是开始学会分析，在何种情况下，哪种可视化方式最能有效地传达信息。作者在书中穿插的各种历史上的可视化经典案例，如19世纪统计学家的作品，让我看到了信息可视化在推动科学发现和社会进步中的悠久历史和巨大贡献。这本书的阅读，让我对“信息”的认知发生了深刻的转变，它不再是难以理解的数字，而是蕴含着故事、洞察和潜力的宝藏，而信息可视化，就是开启这些宝藏的钥匙。

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初翻《Information Visualization》的扉页，便被其封面设计所吸引，那种抽象的几何图形与流动的线条交织在一起，似乎预示着本书将要探索的，不仅仅是数据的呈现，更是一种信息与视觉的深度融合。阅读过程中，我最大的感受是，作者并非将可视化仅仅当作一种工具，而是将其提升到了一种“理解”的维度。书中对“数据故事”的构建，给了我极大的启发。它强调了可视化并非孤立存在的图表，而是需要服务于一个清晰的故事线，通过视觉元素引导读者一步步走向理解和认同。我之前常常在会议上看到各种图表，但往往难以抓住重点，甚至觉得信息过载。而这本书，通过对“视觉层次”和“信息组织”的深入剖析，教会了我如何去设计和解读那些能够有效传达信息的图表。例如，关于如何利用颜色、大小、形状等视觉变量来突出重要信息，以及如何通过布局和连接来展示数据之间的关系，这些细节的讲解，对于我这种在日常工作中需要处理大量报告和演示文稿的人来说，简直是“及时雨”。书中对“认知负荷”的讨论，更是让我醍醐灌顶。它提醒我们，过多的信息量和过于复杂的视觉设计，反而会阻碍理解。一个好的可视化作品，应该是简洁、清晰、直观的，能够让观者快速抓住核心信息，而不是被视觉元素所淹没。我尤其喜欢书中关于“交互式可视化”的部分，它让我看到了信息可视化在现代数字世界中的无限可能。通过与数据的互动，用户能够更深入地探索信息，发现隐藏的模式，甚至根据自己的需求定制视图。这本书的阅读体验，与其说是在学习知识，不如说是在进行一场思维的旅行，每一次翻页，都伴随着对信息和视觉关系的全新认识。

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