语文听课开窍/中学语文学习开窍丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:天津教育出版社

作者:张大文

出品人:

页数:100

译者:

出版时间:1999-9-1

价格:3.90

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787530930830

丛书系列:

图书标签:

• 特级教师
• 中学语文
• 语文学习
• 听课技巧
• 学习方法
• 应试指导
• 高效学习
• 教材辅导
• 语言文字
• 思维训练
• 解题技巧

好的，这是一份关于其他图书的详细简介，旨在避免提及您提供的书名及其相关内容，并力求内容自然、信息丰富。 --- 《深度学习：从原理到实践》 作者：[虚构作者名 A] / [虚构作者名 B] 出版信息：[虚构出版社名称] 出版，[虚构年份] 图书简介 本书是一部系统阐述深度学习理论基础、核心算法及其在实际工程中应用的权威著作。它不仅面向计算机科学、人工智能领域的初学者，更深入探讨了前沿研究方向，旨在为从业人员提供坚实的理论支撑和实用的实践指导。 第一部分：基础构建与数学基石 本书的开篇聚焦于深度学习得以建立的数学和计算基础。我们首先回顾了线性代数、概率论与数理统计中与机器学习密切相关的核心概念，例如矩阵分解、特征值、高斯分布、贝叶斯定理等。随后，重点讲解了优化理论，包括梯度下降法（SGD、动量法、Adam等）的详细推导和收敛性分析，这是理解网络训练过程的关键。 在算法层面，本书详细剖析了传统前馈神经网络（FNN）的结构、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的选择与影响，以及反向传播算法的精确数学推导，确保读者能够透彻理解误差如何逐层回溯并用于权重更新。 第二部分：核心网络架构深度解析 本书的第二部分是全书的重点，它系统地介绍了当前主流的几大深度学习网络结构。 卷积神经网络（CNN）： 我们不仅解释了卷积层、池化层、全连接层的基本功能，更深入探讨了经典的经典网络架构（如LeNet-5, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计哲学。重点放在如何通过残差连接、空洞卷积、分组卷积等创新点来解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，以及如何高效地提取图像空间特征。对于计算机视觉任务，如目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和图像分割（FCN, U-Net），本书提供了清晰的框架拆解和算法演进路线。 循环神经网络（RNN）及其变体： 本部分详细介绍了RNN处理序列数据的内在机制。为了解决标准RNN的长期依赖问题，本书花费大量篇幅讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，包括输入门、遗忘门、输出门的具体计算过程。此外，它还探讨了序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译和语音识别中的应用，并引入了注意力机制（Attention Mechanism）的概念，作为连接RNN与Transformer的桥梁。 第三部分：注意力机制与Transformer革命 随着深度学习进入新的时代，本书紧随前沿，对注意力机制进行了全面而深入的探讨。它解释了注意力机制如何打破传统序列模型的局限性，实现对输入序列中不同部分的动态加权。 Transformer模型： 本书的核心章节之一便是对原始Transformer架构的详细解析。重点解析了多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）的计算流程，位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及编码器-解码器堆栈的整体工作方式。在此基础上，我们进一步延伸至当前最热门的大型语言模型（LLMs）家族，如GPT系列和BERT系列模型的基础原理，分析了预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的范式，以及它们在自然语言理解和生成任务中的强大能力。 第四部分：实践、部署与高级主题 理论知识必须与工程实践相结合。本书的第四部分侧重于实战和前沿研究。 框架与工程实践： 详细介绍了主流深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的核心API，并通过完整的项目案例，指导读者完成数据准备、模型构建、训练调优和性能评估的完整流程。同时，也讨论了模型量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩技术，以满足边缘设备部署的需求。 生成模型（Generative Models）： 本部分介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）。对于GANs，我们不仅解释了生成器和判别器的博弈过程，还深入分析了诸如WGAN、CycleGAN等改进模型，以稳定训练过程并生成更高质量的内容。 可解释性与鲁棒性： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本书探讨了LIME、SHAP等模型可解释性方法，并讨论了对抗性攻击（Adversarial Attacks）与防御策略，强调构建鲁棒、安全的人工智能系统的必要性。 目标读者： 研究生及高年级本科生，希望系统学习深度学习理论。 软件工程师和数据科学家，寻求将深度学习技术应用于实际业务场景。 对人工智能前沿研究有浓厚兴趣的专业人士。 本书特点： 1. 理论严谨： 包含大量数学公式推导，确保读者理解“为什么”而非仅停留在“怎么做”。 2. 覆盖全面： 从基础优化到最新的Transformer架构，覆盖了当前主流的研究热点。 3. 注重实践： 理论结合代码示例，指导读者动手实现关键算法。 --- 《非虚构写作的艺术：从构思到出版》 作者：[虚构作者名 C] 出版信息：[虚构文学出版社] 出版，[虚构年份] 图书简介 本书是为所有热衷于用真实故事、严谨研究和生动笔触构建深刻洞见的写作者准备的指南。它超越了简单的“如何写作”的技巧罗列，深入探究了非虚构作品从最初的灵感到最终成稿的全过程，旨在帮助作者驾驭复杂的真实素材，打磨出既有深度又具可读性的文本。 第一部分：发现与构思——真实世界的取材 非虚构写作的基石在于坚实可靠的“事实”。本书首先探讨了选题的艺术，如何从浩瀚的信息流中筛选出具有持久价值和公众兴趣的主题。内容涵盖了： 研究方法的建立： 如何设计有效的访谈提纲、进行档案挖掘、运用田野调查技术，以及甄别信息来源的可信度。 伦理与责任： 详细阐述了在处理敏感或个人故事时，作者必须履行的伦理义务，包括隐私保护、知情同意和平衡叙事的责任。 “故事骨架”的搭建： 讲解如何将零散的事实碎片组织成一个引人入胜的叙事弧线，包括确定核心冲突、关键人物和主题论点。 第二部分：叙事结构与文本构建 真实素材的堆砌并不能自动构成好故事。本部分的核心在于如何运用文学手法来增强非虚构作品的说服力和感染力。 场景的重构与细节的力量： 强调“展示而非告知”的原则。本书提供了大量范例，指导作者如何通过感官细节、环境描写和精确的对话来“重建”过去发生的事件，使读者仿佛身临其境。 多重视角与声音的整合： 探讨如何平衡作者的“作者之声”与受访者的“他者之声”。分析了如何巧妙地穿插第一手资料（日记、信件）来丰富文本层次，并避免陷入单一视角的偏颇。 时间线的处理： 非虚构作品的时间线往往是复杂的。本书提供了线性和非线性叙事策略，教导作者何时应该采用倒叙、闪回或平行叙事来服务于主题的表达。 第三部分：论证、逻辑与修辞 优秀的非虚构作品既是故事，也是有力的论证。本书着重提升文本的逻辑严密性和说服力。 论点的清晰化： 如何确保核心论点贯穿全文，并且每一个章节的论据都有效地支撑了这一中心思想。 修辞工具的运用： 分析比喻、排比、对比等修辞手法在非虚构写作中的功能，它们如何服务于清晰的解释和情感的引导，而非仅仅是华丽辞藻的堆砌。 科学传播与复杂概念的简化： 针对涉及科学、历史或经济等复杂主题的作品，本书提供了将专业术语转化为公众易懂语言的有效方法，确保信息的准确性和可及性。 第四部分：修改、反馈与出版之路 写作的完成标志着修改的开始。本部分为作者提供了从初稿到出版的实操路径。 深度自我编辑： 讲解如何从宏观结构、逻辑连贯性到微观的句子节奏进行多轮次的自我审阅。重点讨论了如何消除冗余、强化过渡句以及检查事实的二次核对流程。 有效利用反馈： 如何建立一个高质量的试读者（Beta Reader）网络，以及如何建设性地采纳编辑的意见，区分哪些是风格上的偏好，哪些是结构上的硬伤。 出版流程概览： 简要介绍了传统出版、独立出版的流程，包括撰写引人注目的提案、市场定位以及与文学经纪人的合作要点。 本书适合谁阅读？ 希望将亲身经历、深度调查或历史研究转化为专业出版物的作者。 记者、历史学家、传记作家以及需要清晰、有力地传达复杂信息的专业人士。 文学爱好者，渴望了解高质量非虚构作品背后的创作工艺和方法论。 本书承诺提供一套全面、细致的工具箱，帮助作者将生活的真相转化为永恒的文字。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆