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出版者:

作者:王柏盛

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:30.0

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isbn号码:9787810704519

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
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《深度学习：从基础到前沿》 图书简介 一、本书概述与定位 《深度学习：从基础到前沿》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。本书不仅涵盖了深度学习领域的理论基石，更紧密结合当前最新的研究热点和工业应用实践。我们力求打破理论与实践之间的鸿沟，使读者能够真正掌握构建、训练和部署先进神经网络模型的能力。本书适合具有一定数学基础（线性代数、微积分、概率论）和编程经验（Python）的初学者、希望系统化知识的工程师以及寻求前沿研究方向的研究人员。 二、核心内容模块详解 本书内容组织为四大核心板块，层层递进，确保知识的连贯性和完整性。 第一部分：深度学习的数学与计算基石 (Foundations) 本部分是构建深度学习理解的基石，重点阐述支撑现代神经网络的数学原理和计算工具。 1. 线性代数回顾与优化视角： 深入解析向量、矩阵、张量在数据表示中的作用。重点讲解特征值分解、奇异值分解（SVD）在数据降维和理解数据流形中的应用。同时，引入优化理论的基础，包括凸优化概念，为后续的梯度下降算法做铺垫。 2. 概率论与信息论基础： 详细阐述概率分布（高斯分布、伯努利分布）、最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）在模型训练中的角色。信息论部分，讲解交叉熵、KL散度等在衡量模型误差和分布差异上的核心地位。 3. 自动微分与计算图： 深入解析反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，将其置于计算图的框架下进行理解。重点介绍现代框架（如TensorFlow和PyTorch）如何实现高效的自动微分，这是高效训练大型模型的基础。 第二部分：经典神经网络架构与训练 (The Core Architectures) 此部分详细剖析了构建深度学习模型的标准模块和经典网络结构。 1. 多层感知机（MLP）与激活函数： 讲解MLP的基本结构、前向传播和反向传播。深入对比Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU）的优缺点及在梯度消失/爆炸问题中的影响。 2. 卷积神经网络（CNN）： 详述卷积操作的数学原理、池化层的功能。系统介绍经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和残差网络（ResNet）的演进历程和核心创新点，特别是残差连接如何解决深层网络训练难题。 3. 循环神经网络（RNN）及其变体： 探讨处理序列数据的基本原理。重点剖析标准RNN的局限性，详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，以及它们在解决长期依赖问题上的突破。 4. 优化器与正则化技术： 全面对比随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad, RMSProp, Adam, NAdam等的工作原理。深度讲解Dropout、Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN) 等正则化方法，及其在稳定训练过程中的关键作用。 第三部分：前沿与高级主题 (Advanced Topics) 本部分聚焦于当前深度学习领域最热门、最具影响力的几个分支。 1. 生成模型（Generative Models）： 深入探讨变分自编码器（VAE）的概率模型构建，以及生成对抗网络（GAN）的零和博弈理论基础。详细分析DCGAN, Conditional GAN, Wasserstein GAN (WGAN) 等变体的结构和训练策略。 2. 注意力机制与Transformer架构： 全面解析注意力机制（Attention）如何从Seq2Seq模型中发展而来，并重点阐述Google提出的Transformer架构，特别是其多头自注意力机制（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的设计思想。这是理解当前大型语言模型（LLM）的必经之路。 3. 图神经网络（GNN）： 介绍处理非欧几里得结构数据的必要性。系统讲解图卷积网络（GCN）的基本操作，以及Graph Attention Networks (GAT) 等方法的优势，应用于社交网络分析、分子结构预测等领域。 第四部分：实践、部署与未来趋势 (Practice and Outlook) 本部分强调实战能力和对行业未来方向的洞察。 1. 模型训练与调优实战： 提供关于超参数搜索（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）、模型性能评估指标（Precision, Recall, F1, AUC, mAP）的实用指南。讨论如何处理数据集不平衡和模型过拟合/欠拟合的具体策略。 2. 模型部署与效率优化： 探讨模型从研究阶段到生产环境的转化过程。介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以实现模型在边缘设备或资源受限环境下的高效推理。 3. 可解释性AI（XAI）： 讨论深度学习模型“黑箱”问题的挑战。介绍LIME, SHAP值等局部和全局解释工具，帮助读者理解模型做出决策的依据。 4. 展望： 简要概述自监督学习、基础模型（Foundation Models）的兴起及其对未来AI范式的影响。 三、本书特色与价值 理论与实践的深度融合： 每章理论推导后紧跟对应的代码示例（主要基于PyTorch），确保读者能立即动手验证所学。 强调数学直觉： 避免纯粹的公式堆砌，而是通过几何和概率的直觉来解释复杂的数学概念。 覆盖面广且深入： 从经典的MLP到前沿的Transformer和GNN，确保知识体系的全面性，避免只停留在基础的CNN/RNN层面。 面向工程应用： 特别增加了模型优化和部署章节，满足当前工业界对高效AI系统的需求。 通过阅读《深度学习：从基础到前沿》，读者将不仅能够理解深度学习“是什么”，更能掌握“如何做”和“为什么这样做”，为他们在人工智能领域的深入探索和创新打下坚实的基础。

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这本《C程序设计教程》的语言风格非常独特，它没有那种高高在上的技术权威感，反而像是一位经验丰富的老工程师在与你促膝长谈。它擅长用最简洁的语言来描述最复杂的技术概念，尤其是在处理位操作和预处理器的部分，那种化繁为简的能力令人印象深刻。我记得有一段讲解位域（Bit Fields）的文字，寥寥数语就让我彻底明白了它在节省内存空间上的精妙之处。此外，这本书在历史背景和C语言标准演进方面的介绍也很有趣，让我对这门“老牌”语言有了更深的敬意和理解。它不是一本追逐潮流的书，而是专注于打磨基础，确保读者掌握的是百年不朽的编程内功。读完它，我感觉自己不仅学会了C语言，更重要的是，学会了如何像一个真正的计算机科学家一样去思考和解决问题。

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这本《C程序设计教程》简直是为我这种编程小白量身定做的入门宝典！我之前对编程完全摸不着头脑，看到那些复杂的代码和概念就头大。但是这本书的讲解方式非常平易近人，作者像是手把手带着你一步步探索C语言的世界。最让我惊喜的是，它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是非常注重实践。每一个新知识点后面都有详尽的示例代码和清晰的注释，让我能立刻看到代码是如何运行，以及为什么那样写。特别是关于指针的部分，很多教程都把它讲得云山雾罩，而这本书却用生动的比喻和图示，让我终于搞懂了这个C语言的“老大难”问题。读完第一章，我就敢自己动手敲出简单的程序了，那种成就感真的无与伦比。后续的章节对数据结构和算法的初步介绍也衔接得非常自然，为我未来深入学习打下了坚实的基础。这本书的排版也很舒服，阅读起来一点都不费劲，绝对是初学者值得信赖的伙伴。

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说实话，作为一本教程，它在“工程化”思维的培养上做得非常出色。现在的编程不只是写出能跑的代码，更重要的是代码的可维护性和效率。这本书里对模块化编程和函数设计的讨论，给我带来了很大的启发。它不像某些教材那样只关注单个程序的实现，而是引导我们思考如何组织大型项目，如何使用头文件和源文件进行合理的划分。书中对错误处理机制的讲解也十分到位，教会了我如何使用返回值和`errno`来编写健壮的程序，而不是一味地依赖简单的`if-else`判断。对于我这种有一定编程基础，想系统提升的读者来说，这本书的价值体现得淋漓尽致。它提供的不仅仅是C语言的语法知识，更是一种严谨的程序设计方法论。每每遇到设计难题，我都会翻阅这本书中关于设计模式的初步探讨，总能找到解决问题的灵感。

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我花了很长时间在网上找一本能真正帮助我从“会看代码”变成“会写代码”的书，市面上的很多C语言书籍要么过于偏学术，要么就是简单罗列语法。然而，这本《C程序设计教程》的深度和广度恰到好处。它没有停留在介绍变量和循环这种皮毛层面，而是深入探讨了内存管理和编译过程的基础知识，这对于想要理解程序底层运作机制的读者来说，简直是太有价值了。作者对高级特性的阐述逻辑严密，推导过程清晰可循，比如对文件I/O和结构体的讲解，不仅教会了“怎么做”，更解释了“为什么要这么做”。我特别欣赏书中穿插的一些“陷阱与技巧”小栏目，它们帮我规避了很多初学者容易犯的错误，提高了代码的健壮性。这本书的难度曲线设计得非常合理，读完它，我感觉自己对C语言的理解已经达到了一个相当扎实的水平，可以自信地去阅读更复杂的源码了。

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这本书的配套资源和学习体验是其一大亮点，虽然我主要关注的是纸质版内容，但能感受到作者在内容组织上下的功夫。它的章节结构设计得非常有目的性，仿佛是为一门完整的大学课程量身定制的教材。最让我赞叹的是，它对标准库函数（如`stdlib.h`, `string.h`等）的介绍不是简单地列出函数签名，而是深入解释了其内部实现原理和性能考量。比如，对动态内存分配函数`malloc`和`free`的讲解，结合操作系统内存管理的知识点，让这些抽象的操作变得具体可感。我发现，通过这本书的学习，我写出的代码运行效率有了明显的提升，因为我开始懂得如何避免不必要的内存拷贝和低效的循环结构。对于追求极致性能的嵌入式或系统级编程爱好者来说，这本书提供的深度足以作为一本参考手册长期保留。

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