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出版者:上海交通大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003年4月1日

价格:26.00

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isbn号码:9787313033109

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• 数据库
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• 数据库应用
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• 数据管理
• 数据分析
• 数据存储
• 信息技术
• 计算机科学
• 编程

好的，这是一份关于一本名为《深度学习：从理论到实践》的图书简介，内容与《数据库技术与应用》无关，力求详实且自然。 --- 图书简介：《深度学习：从理论到实践》 著者： [此处可设想一位资深研究员或行业专家] 出版社： [此处可设想一家专注于技术出版的知名出版社] ISBN： [此处可设想一个标准ISBN] 定价： [根据内容深度设定一个合理价格] --- 引言：智能时代的基石 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资产。然而，原始数据本身蕴含的巨大潜力，需要高效、智能的工具去挖掘。《深度学习：从理论到实践》正是一本旨在系统梳理和深入剖析这一前沿领域核心理论、关键技术以及工程实践的专业著作。 本书不仅仅是对现有深度学习框架和应用的简单罗列，更侧重于构建一个完整、严谨的知识体系。它力求帮助读者，无论是初涉机器学习的研究生、寻求技术突破的工程师，还是希望理解人工智能底层逻辑的行业决策者，都能搭建起坚实的理论基础，并掌握将理论转化为生产力的实践技能。 我们生活在一个由算法塑造的时代：从精准的医疗诊断到自动驾驶的决策系统，从个性化的推荐引擎到自然语言的流畅交互，背后无不闪耀着深度学习技术的强大光芒。理解其工作原理，已不再是少数专家的特权，而是现代技术工作者必备的素养。 第一部分：理论基石与数学原理的重构 本书的开篇，并未直接跃入复杂的神经网络结构，而是选择回溯和巩固支撑整个领域的数学和统计学基础。我们坚信，脱离了严谨的数学推导，对深度学习的理解将是肤浅且脆弱的。 第一章：概率论与信息论的回顾与深化 本章详细回顾了贝叶斯定理、随机过程等在机器学习中的核心地位。特别之处在于，我们引入了现代深度学习模型中对信息熵、交叉熵、KL散度等度量在优化目标设计中的具体应用案例，为后续的损失函数设计做好铺垫。 第二章：线性代数在特征表示中的作用 矩阵分解（SVD、PCA）是理解高维数据降维和特征提取的关键。本章深入探讨了张量（Tensor）的概念及其在多维数据处理中的运算规则，并解释了为什么现代深度学习框架都以张量运算为核心。 第三章：优化理论与梯度下降的精细化 优化是深度学习的灵魂。本部分超越了基础的梯度下降法（GD），着重介绍了随机梯度下降（SGD）及其变体，如Momentum、AdaGrad、RMSProp以及革命性的Adam优化器。我们不仅展示了它们的数学形式，更通过实战模拟分析了它们在处理稀疏数据和大规模数据集时的收敛特性和超参数敏感性。 第二部分：核心网络结构与演进 在奠定了理论基础之后，本书系统性地介绍了构成现代深度学习的几大核心网络范式，并追踪了它们随时间推移的演化脉络。 第四章：多层感知机（MLP）的再认识 MLP常被视为基础模型，但本章着重探讨了“深度”的意义——即深层网络如何通过层次化的特征抽象来解决非线性问题，以及激活函数（ReLU、Leaky ReLU、Swish）的选择如何影响梯度流动和模型表达能力。 第五章：卷积神经网络（CNN）：视觉世界的解析器 CNN是计算机视觉领域的绝对主力。本章详细解构了卷积层、池化层、全连接层的内部机制。重点涵盖了经典网络架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计哲学，特别是残差连接（Residual Connection）如何有效解决了深层网络训练中的退化问题。此外，本书还探讨了可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在移动端部署中的效率优化。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变种：序列数据的建模 对于文本、语音、时间序列等序列数据，RNN是不可或缺的工具。本章深入讲解了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并详尽分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控”机制实现长期依赖的捕获。我们还对比了这些结构在处理变长序列时的计算复杂性。 第七章：注意力机制与Transformer架构的革命 注意力机制是近五年深度学习领域最重要的突破之一。本章不仅解释了“软注意力”的原理，还聚焦于Transformer模型。我们对其核心的“自注意力”（Self-Attention）机制进行了彻底的数学剖析，并探讨了多头注意力如何增强模型的并行计算能力和上下文理解深度，为自然语言处理（NLP）的爆发奠定了基础。 第三部分：工程实践、正则化与高级主题 理论知识只有通过有效的工程实践才能转化为生产力。本部分侧重于如何训练出稳定、泛化能力强的模型，并介绍了一些突破当前主流框架限制的前沿技术。 第八章：模型训练的稳定性与正则化 如何防止模型“过拟合”是实际应用中的永恒挑战。本章系统介绍了包括L1/L2正则化、Dropout、数据增强（Data Augmentation）以及早停法（Early Stopping）等经典正则化手段。此外，批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）的引入，及其对训练过程稳定性的影响，也被详尽论述。 第九章：迁移学习与预训练模型的应用 在绝大多数应用场景中，从零开始训练一个深度模型是不现实的。本章详细介绍了迁移学习的策略（特征提取、微调 Fine-tuning），并重点解析了大型预训练模型（如BERT, GPT系列的部分思想框架）的构建逻辑和下游任务的适配方法。 第十章：模型部署与效率优化 一个优秀的模型不仅要准确，还必须高效。本章探讨了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等模型压缩技术，以及如何利用ONNX或TensorRT等工具链进行推理加速，确保深度学习解决方案能够在资源受限的边缘设备上稳定运行。 总结与展望 《深度学习：从理论到实践》并非一本终结之作，而是通往更广阔智能世界的一把钥匙。全书紧密结合了最新的学术进展与工业界成熟的工程经验。每一章节都配备了清晰的伪代码和概念图示，确保读者在理解抽象概念的同时，能够迅速掌握其实际操作方法。 通过对本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的多层神经网络，深入理解现有主流AI系统的核心驱动力，并为迎接未来更复杂的智能挑战做好充分准备。我们相信，掌握了这些原理，您将能真正驾驭数据，驱动创新。 ---

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这本书的实践导向性是我认为它区别于其他理论书籍的另一个显著优点。理论固然重要，但如果不能落地，终究是空中楼阁。作者很聪明地将理论知识与主流开源数据库的实践经验巧妙地结合起来。比如，在讲解索引设计时，它会不时地穿插一些MySQL InnoDB的内部实现细节，比如聚簇索引和二级索引的区别，以及它们是如何协同工作的。这种“理论结合实践”的模式，让我在阅读时总有一种“学以致用”的满足感。我记得有一章专门讨论了数据库的备份与恢复策略，内容细致到连增量备份的日志截断和Point-in-Time Recovery（PITR）的实现原理都有涉及，这对于我们日常运维工作中的灾难恢复预案制定至关重要。它不仅仅告诉你“应该做什么备份”，更告诉你“为什么这样备份最有效率，以及在恢复时可能会遇到哪些陷阱”。这种深度和广度的结合，使得这本书不仅适合在校学生学习基础，更适合在职工程师进行知识体系的查漏补缺和深入钻研。

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我个人特别欣赏作者在处理数据库安全与隐私保护章节时所展现出的前瞻性和社会责任感。在如今大数据无孔不入的时代，仅仅保证数据的存储和查询效率已经远远不够了，数据的安全和合规性是悬在每个企业头上的达摩克利斯之剑。这本书在这个模块的处理上，没有流于表面地谈论用户密码加密这种基础安全措施，而是深入探讨了数据脱敏技术，如屏蔽、泛化和扰动，及其在不同数据类型上的适用性。更让我印象深刻的是，它引入了关于联邦学习和差分隐私的初步概念，尽管这部分内容相对前沿和理论化，但作者清晰地阐述了它们如何在不暴露个体数据的情况下，依然能进行有意义的群体分析。这种对新兴技术和伦理问题的关注，让这本书的视野一下子跳脱出了传统的技术手册范畴，提升到了一个更高的战略层面。它提醒我们，作为数据库的构建者和使用者，我们肩负的责任不仅仅是保证数据不出错，更要保证数据被合理、负责任地使用。这部分内容对我来说，是整本书中最具启发性的部分之一。

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这本书的排版和图示设计，简直是业界良心。我手里有其他几本同类教材，很多时候为了省篇幅或者设计成本，图表都做得密密麻麻，箭头乱飞，初学者看一眼就容易产生畏难情绪。然而，这本《数据库技术与应用》，每当涉及到复杂的数据流或者索引结构时，总能找到一张恰到好处的、留白得体的插图来辅助理解。举个例子，讲解B+树的内部结构时，它不仅画出了多层节点之间的连接，还特别用不同的颜色标注了叶子节点存储的指针信息，以及内部节点存储的键值范围，让人一眼就能抓住重点。更让我惊喜的是，它在讨论查询优化器时，没有停留在理论层面，而是模拟了一个简单的查询执行计划生成过程。它展示了不同连接算法（嵌套循环、哈希连接、合并连接）在面对不同数据规模和分布时的成本估算过程，这种“计算”的过程是立体的，让你真切感受到为什么优化器会选择特定的执行路径。这种注重视觉化和可操作性的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。

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这本书，说实话，刚拿到手的时候，我内心是充满期待的。封面设计得挺沉稳大气的，那种深蓝色调总能让人联想到知识的海洋，让人觉得里面装的绝对是干货。我翻开目录，哇，内容跨度挺大的，从最基础的数据结构到后面复杂的分布式系统，几乎涵盖了所有我想了解的领域。作者的行文风格非常严谨，每一个概念的提出都配有详尽的解释和严密的逻辑推导。我尤其欣赏它在描述关系代数和范式理论时的那种深入浅出的方式，很多我之前在别处看着云里雾里的地方，在这里一下子就清晰起来了。它不是那种只罗列公式和定义的教科书，而是真正尝试去构建一个完整的知识体系，让你明白为什么这些技术会以现在这种面貌存在。比如，它讲到事务的ACID特性时，不仅仅是简单地解释每个字母代表什么，而是会结合实际的并发控制场景，比如锁的升级和降级，来说明实现这些特性的具体技术挑战和解决方案，这一点对我这个实践者来说，价值千金。读完前几章，我感觉自己像是站在了一个很高的山顶上，对整个信息存储和管理的世界有了一个全局的认识，而不是像以前那样，只盯着眼前的一块田地。

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说来惭愧，我本来以为自己对现代数据处理架构已经算有所了解，毕竟在日常工作中也接触了不少基于云的服务。但是，当我深入阅读到有关NoSQL数据库演进的那几个章节时，才意识到自己知识体系中的“时代滞后性”。这本书没有停留在传统的关系型数据库的舒适区里，而是花了大量篇幅去剖析为什么会出现键值存储、文档数据库、列式数据库以及图数据库这类“非关系型”的替代品。作者对CAP理论的阐述简直是教科书级别的清晰，他没有简单地告诉你“不可能同时满足所有三个特性”，而是通过图示和具体的案例，比如一个高可用性要求极高的新闻推送系统和一个强一致性要求极高的金融交易系统，来教你如何在不同的业务场景下进行取舍。这种“选择的艺术”远比单纯的技术描述要宝贵得多。特别是它对比了MongoDB和Cassandra在数据模型设计上的哲学差异，让我明白架构师的决策往往是权衡的结果，而不是单纯的技术孰优孰劣。这本书让我从一个“会用”数据库的人，向一个“懂得选择”数据库的人转变，这种思维上的提升是无可替代的。

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