具体描述
《网络基础与建筑智能化》为全国高职高专房地产经营与估价专业系列规划教材之一，按照单元的形式进行内容的组织和编写。全书共分5个单元，分别为网络基础应用、综合布线技术、住宅小区智能化系统、智能家居系统和办公写字楼智能化系统。
在编写过程中，作者以不同类型的房地产产品。即智能小区、智能家居和智能办公写字楼为载体，按照专业就业岗位的知识、能力和素质要求组织和编排内容，以系统功能组成、功能展现和性能评价为主，弱化以楼字智能化工程技术专业为目标的系统原理与系统构建。为突出“教、学、做”合一的特色，提高教材的实践性和实用性，本教材还加入了大量的以工作任务和系统功能展现为主体的操作性内容。
《网络基础与建筑智能化》可作为高职高专房地产经营与估价专业、非楼宇智能化工程技术专业计算机网络与楼宇智能化系统的教材，也可作为相关技术人员培训教材。
好的，这是一本专注于深度学习与神经网络的图书简介。 --- 书名：《深度学习的基石：原理、架构与前沿实践》 内容简介 本书旨在为读者构建一个坚实的深度学习知识体系，从最基础的数学原理出发，深入剖析现代神经网络架构的构建逻辑与训练机制，并最终落脚于前沿领域的应用实践。我们不探讨网络布线、协议栈或建筑自动化系统，而是聚焦于如何让机器通过数据“学习”和“推理”。 第一部分：数学与统计基础 深度学习的本质是一系列优化问题。本部分首先回顾了读者必须掌握的数学工具。我们详细阐述了线性代数在处理高维数据时的核心作用，包括向量空间、矩阵分解（如SVD）在特征提取中的应用。随后，重点讲解了概率论与数理统计，这是理解模型不确定性和泛化能力的关键，内容涵盖贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。 核心难点部分集中于优化理论。我们不再简单介绍梯度下降，而是深入探讨了其变体，如动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）的数学推导和收敛性分析。这使得读者能够理解为什么某些优化器在特定数据集上表现更优。 第二部分：从感知机到现代网络 本部分是深度学习理论的核心。我们从历史上的感知机模型出发，逐步过渡到多层感知机（MLP），并详细解析了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则推导，确保读者能够从第一性原理理解误差如何高效地在网络中流动和修正权重。 接着，我们全面覆盖了激活函数的演变和影响。从Sigmoid和Tanh的饱和问题，到ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU, GELU）如何解决梯度消失问题，每种函数的选择背后的数学动机都得到了详尽的阐述。 第三部分：核心网络架构的深度剖析 本书用大量篇幅构建了当前主流深度学习架构的蓝图。 卷积神经网络（CNN）部分，我们将重点放在局部感受野、权值共享和池化操作的原理上。详细分析了经典的AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的设计哲学）以及残差网络（ResNet）如何通过残差连接解决深度网络训练的退化问题。我们还探讨了现代CNN在目标检测（如Faster R-CNN的RPN机制）和语义分割（如U-Net的跳跃连接）中的具体应用。 循环神经网络（RNN）及其局限性是本部分的重要环节。我们深入分析了标准RNN在处理长期依赖时的梯度爆炸与消失问题，随后聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门如何精确控制信息流的保留与遗忘。 第四部分：注意力机制与Transformer革命 注意力机制是理解现代自然语言处理（NLP）的关键。本部分从软性注意力机制的引入讲起，过渡到自注意力（Self-Attention）机制。我们对Transformer架构进行了彻底的拆解，重点分析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间中学习信息。 详细介绍了Transformer中的位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及它如何弥补了自注意力机制缺乏序列感知的缺陷。此外，本书还深入探讨了预训练模型的范式转变，如BERT（基于Encoder的掩码语言模型）和GPT（基于Decoder的自回归生成）的训练目标和结构差异。 第五部分：模型训练与工程实践 成功的深度学习项目不仅仅是架构的堆砌，更是对训练过程的精细调控。本部分关注正则化技术，如Dropout、批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练并提高泛化能力。 在超参数调优方面，我们提供了系统性的方法论，包括网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化技术，并讨论了学习率调度（如余弦退火）对模型最终性能的影响。 第六部分：前沿研究方向展望 本章将目光投向深度学习的边界。我们探讨了生成对抗网络（GANs）的理论框架（纳什均衡、Wassserstein距离）及其在图像合成中的应用。同时，我们也简要介绍了图神经网络（GNNs）在处理非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构）中的潜力。 本书的最终目标是培养读者独立设计、实现和优化复杂神经网络系统的能力，使其能够驾驭从理论基础到尖端应用的完整深度学习技术栈。本书内容完全聚焦于算法、模型和数据驱动的学习范式，与网络基础设施、建筑控制或物理系统无关。
作者简介
目录信息
序前言单元1 网络基础应用 1.1 网络认知 1.1.1 网络概述 1.1.2 认识校园网 1.1.3 局域网应用 1.2 双机互联 1.2.1 硬件准备 1.2.2 系统设置 小结 思考与练习题单元2 综合布线技术 2.1 综合布线技术基础 2.1.1 智能建筑与综合布线概述 2.1.2 认识布线材料 2.1.3 认识布线设备 2.2 综合布线系统设计 2.2.1 综合布线系统设计基础 2.2.2 用户需求分析 2.2.3 系统总体方案设计 2.2.4 各子系统方案详细设计 2.2.5 图纸设计 2.3 综合布线系统施工 2.4 综合布线系统测试与验收 2.4.1 综合布线系统测试概述 2.4.2 双绞线测试 2.4.3 光纤测试 2.4.4 综合布线系统验收 小结 思考与练习题单元3 住宅小区智能化系统 3.1 认识智能化小区 3.1.1 走进智能化小区 3.1.2 智能化小区的特征与功能构成 3.1.3 智能化小区典型案例分析 3.2 智能化小区的安防子系统 3.2.1 某小区安全防范子系统概况 3.2.2 智能化小区安防子系统的功能与构成 3.2.3 安防子系统的一般操作 3.3 智能化小区的管理子系统 3.3.1 智能化小区管理子系统案例 3.3.2 智能化小区管理子系统的功能与构成 3.3.3 智能小区一卡通管理子系统的一般操作 3.4 智能化小区的信息网络子系统 3.4.1 某小区信息网络实例 3.4.2 智能化小区信息子系统的功能与构成 3.4.3 信息子系统分析 小结 思考与练习题单元4 智能家居系统 4.1 认识智能家居系统 4.1.1 智能家居的一天 4.1.2 智能家居系统的内涵 4.1.3 智能家居的特征与功能构成 4.1.4 智能化家居典型案例——某别墅智能化系统介绍 4.2 典型智能家居系统及其一般操作 4.2.1 科力屋智能家居系统的构成 4.2.2 科力屋智能家居系统的一般操作 小结 思考与练习题单元5 办公写字楼智能化系统 5.1 认识智能化办公写字楼 5.1.1 智能建筑的定义 5.1.2 智能化办公写字楼的特征与功能构成 5.1.3 智能化写字楼参观 5.2 智能化写字楼的设备监控系统 5.2.1 智能化写字楼设备监控子系统的功能构成与主要设备 5.2.2 某通信枢纽办公大楼设备监控子系统 5.2.3 办公大楼空调系统的监控 5.2.4 办公大楼给排水系统的监控 5.2.5 办公大楼给排风系统及风机盘管供回水系统的监控 5.2.6 办公大楼给照明系统及供配电系统的监控 5.3 智能化办公写字楼的安防子系统 5.3.1 某综合服务大楼安防系统 5.3.2 智能写字楼的安防子系统的功能与构成 5.3.3 智能写字楼安防子系统的闭路电视监控系统 5.3.4 智能写字楼安防子系统的防盗报警系统 5.3.5 智能写字楼安防子系统的出入口门禁控制系统与巡更系统 5.4 智能写字楼的消防子系统 5.4.1 某政府办公大楼消防报警系统 5.4.2 智能写字楼的消防子系统的功能与构成 5.4.3 智能写字楼消防子系统的构建 5.5 智能写字楼的通信自动化和办公自动化子系统 5.5.1 智能写字楼的通信自动化和办公自动化子系统的功能与构成 5.5.2 智能写字楼计算机通信网络系统典型案例 5.5.3 智能写字楼的办公自动化子系统典型案例分析 小结 思考与练习题主要参考文献
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