具体描述
《Java语言最新实用案例教程》主要内容简介：Java具有面向对象、与平台无关、安全、稳定和多线程等特点，是目前最流行的程序设计语言之一。全书共分9章，按Java知识的系统性，由浅入深、循序渐进地介绍了Java语言实用知识与编程技术。内容包括Java语言概述、流程控制与异常处理、Java面向对象程序设计、数组与集合、GUI程序设计、Java数据库编程、流和文件、多线程与Applet以及Java网络编程。每部分内容既有示例，又有案例。通过示例可以帮助学生理解知识，通过案例可以将各知识点结合起来，指导学生应用知识，学以致用。教材中引进了一些新知识和新方法，内容实用，重点突出，讲解精练，案例典型，既方便学习，又便于应用。每章配备的课后习题参考了目前市场上常用的企业面试题，针对性强，训练价值大。
《Java语言最新实用案例教程》内容丰富，实例典型，知识讲解系统，适合作为高等院校计算机及相关专业的教材或参考书，也适合软件开发人员及其他有关人员作为自学参考书或培训教程。
深度学习与卷积神经网络：从理论到实战的Python实现 内容概述 本书致力于为读者提供一个全面、深入且高度实战化的深度学习指南，重点聚焦于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像处理领域的最新应用与核心技术。全书结构清晰，从基础的数学原理到前沿的模型架构，再到完整的项目实战，旨在帮助工程师、研究人员和高级爱好者构建扎实的理论基础和精湛的实践能力。我们摒弃了过于简化的“黑箱”教学模式，强调对底层算法的透彻理解，同时紧密结合Python生态系统中的主流库，如TensorFlow 2.x、PyTorch以及Scikit-learn等。 第一部分：深度学习基础与数学基石 本部分将为读者打下坚实的理论基础，确保理解CNNs运作机制所需的数学和计算工具。 第一章：现代机器学习与深度学习的范式转换 探讨从传统机器学习（SVM, 决策树）到深度学习的演进历程，分析深度学习在处理高维数据（尤其是图像、语音）时的优势。我们将详细介绍神经元模型、激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）及其对梯度传播的影响。 第二章：优化算法与反向传播 深度学习训练的核心在于优化。本章深入剖析反向传播算法的数学推导，重点讲解梯度下降法的各种变体：标准梯度下降、随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam）。同时，讨论学习率调度策略，如余弦退火（Cosine Annealing），以实现更精细的模型收敛控制。 第三章：正则化与模型泛化 过度拟合是深度学习模型面临的常见挑战。本章系统介绍正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout机制的统计学原理、早停法（Early Stopping）。此外，还会引入批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）如何稳定训练过程并加速收敛。 第二部分：卷积神经网络核心架构解析 这是本书的核心部分，专注于CNNs的内部机制和关键组件。 第四章：卷积运算的本质与数学原理 彻底解析卷积操作的数学定义，包括填充（Padding）、步幅（Stride）的概念及其对输出特征图尺寸的影响。讲解不同类型的卷积核（如1x1、3x3、空洞卷积/扩张卷积）及其在特征提取中的具体作用。 第五章：经典CNN架构的演进与分析 本书将详细解构并重构一系列里程碑式的CNN模型，分析其设计哲学： LeNet-5与AlexNet： 早期成功的奠基，引入ReLU和Dropout。 VGG网络： 强调小尺寸卷积核的堆叠（深度优先）。 GoogLeNet/Inception系列： 介绍Inception模块如何实现多尺度特征的并行捕获，以及1x1卷积在降维和特征融合中的作用。 ResNet（残差网络）： 深入探讨残差连接（Residual Block）如何解决深层网络的梯度消失问题，并实现超深模型的训练。 DenseNet（稠密网络）： 分析特征重用机制（Concatenation）与参数效率的提升。 第六章：现代网络设计：MobileNets与Transformer的融合 聚焦轻量化模型，重点解析MobileNet系列（v1, v2, v3）中使用的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）如何大幅减少计算量和模型体积，适用于边缘设备部署。同时，简要探讨Vision Transformer (ViT) 的基本结构，作为未来视觉模型发展的重要方向。 第三部分：高级主题与图像任务实战 本部分将理论知识应用于实际复杂的计算机视觉任务中，主要使用PyTorch框架进行代码实现。 第七章：图像分类的高级策略 不仅停留在标准的Softmax分类，本书将讲解： 迁移学习（Transfer Learning）： 如何有效地使用预训练模型（ImageNet权重）。 微调（Fine-tuning）策略： 冻结底层、解冻高层参数的技巧。 数据增强（Advanced Augmentation）： 引入如Mixup, CutMix等先进的数据混合技术，提升模型鲁棒性。 第八章：目标检测技术深度剖析 系统介绍当前主流的目标检测框架： 两阶段方法： 深入解析Faster R-CNN的区域提议网络（RPN）和RoI Pooling/Align机制。 一阶段方法： 重点讲解YOLO系列（v5/v7/v8）和SSD的工作原理，对比它们的精度与速度权衡。 实战： 使用PyTorch构建一个基础的SSD模型，并在自定义数据集上进行训练。 第九章：图像分割的实现 区分语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。 语义分割： 详细讲解U-Net架构及其在生物医学图像中的应用，分析其编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）。 实例分割： 介绍Mask R-CNN的核心思想，如何在检测框内生成高质量的像素级掩模。 第四部分：模型部署、可解释性与前沿部署 第十章：模型可解释性（XAI） 在深度学习日益复杂的背景下，理解“为什么”模型做出某个决策至关重要。本章介绍： 梯度可视化技术： 如Saliency Maps。 归因方法： 详细讲解Grad-CAM（梯度加权类激活映射）及其变体，用于定位模型关注的区域。 第十一章：模型优化与部署 讨论如何将训练好的模型投入生产环境： 模型剪枝（Pruning）与量化（Quantization）： 降低模型参数量和推理延迟。 推理加速框架： 使用ONNX或TensorRT对PyTorch/TensorFlow模型进行优化和部署流程介绍。 附录 A：Python环境配置与Jupyter Notebook最佳实践 B：CUDA与GPU加速环境的设置指南 本书的目标读者需要具备扎实的Python编程基础和高等数学（线性代数、微积分）知识，是希望从“使用者”转变为“设计者”的专业人士的理想读物。通过本书，读者将能够独立设计、训练和优化最先进的卷积神经网络模型，并将其应用于复杂的实际问题场景中。
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