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出版者:人民邮电出版社

作者:赵梓森

出品人:

页数:1016

译者:

出版时间:1994年5月1日

价格:42.0

装帧:精装

isbn号码:9787115051165

丛书系列:

图书标签:

• 技术
• 专业书
• 光纤通信
• 通信工程
• 光纤技术
• 电信技术
• 网络通信
• 光缆
• 传输系统
• 工程应用
• 信号传输
• 通信设备

好的，这是一份关于《光纤通信工程》之外其他领域的图书简介，旨在详尽地介绍特定主题，避免任何与原书内容相关的元素，并以自然、专业的口吻撰写。 --- 深度学习：从理论基石到前沿应用 一、 本书核心聚焦与定位 本书旨在为有志于深入理解和实践现代人工智能核心驱动力——深度学习的读者提供一份全面、系统且具有高度前瞻性的指南。我们摒弃了对基础数学（如微积分、线性代数）的冗长回顾，直接切入深度学习领域的关键概念、模型架构和工程实践。本书的定位是连接理论深度与工业应用之间的桥梁，特别关注如何将复杂的算法有效地部署到实际的、具有挑战性的工程环境中。 我们假定读者具备一定的编程基础（推荐Python）和对基础机器学习概念的了解，从而可以将精力集中于深度神经网络的特有机制、优化策略以及最新的研究进展。 二、 结构与内容详述 本书内容组织为四大核心模块，层层递进，确保读者不仅“知道”模型是如何工作的，更能“掌握”如何针对具体问题进行定制化开发和优化。 模块一：深度学习的理论基石与神经元动力学 (Foundations and Dynamics) 此模块将从信息论和统计物理学的角度审视人工神经网络，而非仅仅停留在简单的模仿生物神经元层面。 激活函数的精妙设计： 深入探讨 ReLU 及其变体的梯度饱和问题、死亡神经元现象，并引入指数线性单元（ELU）、Swish 等现代激活函数的内在优势与局限性。 损失函数的构建哲学： 详细分析交叉熵、均方误差（MSE）之外的结构化损失函数，例如对比损失（Contrastive Loss）在度量学习中的应用，以及如何设计针对特定业务目标（如不平衡数据）的定制化损失函数。 反向传播的数值稳定性： 探讨深度网络训练中梯度爆炸与梯度消失的根本原因，并详述梯度裁剪（Gradient Clipping）、残差连接（Residual Connections）在稳定训练流程中的核心作用。 优化器的演进路径： 从基础的随机梯度下降（SGD）出发，剖析动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp 如何逐步解决传统方法的局限性。重点解析 Adam、AdaBelief 等自适应学习率方法的内部机制及其在不同任务中的收敛特性对比。 模块二：经典与前沿网络架构解析 (Architectural Paradigms) 本模块是本书的骨架，全面覆盖了现代深度学习领域最具影响力的模型家族，并深入探究其设计背后的工程考量。 卷积神经网络 (CNN) 的深度解构： 经典网络回顾与演变： 从 LeNet 到 VGG，再到 Inception（GoogleNet）的模块化设计思想，以及 ResNet 如何通过“快捷连接”打破层数限制。 高效化设计： 重点剖析 MobileNet 系列（如 v1 的深度可分离卷积、v3 的注意力机制融合）和 ShuffleNet 在资源受限环境下的效率优化策略。 视觉任务的定制： 讲解 FCN、U-Net 在语义分割中的结构逻辑，以及 Faster R-CNN、YOLO 系列在目标检测中的区域提议与回归机制的演进。 循环神经网络 (RNN) 与序列建模的革新： 长短期记忆 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU)： 详细推导遗忘门、输入门、输出门的数学表达式及其对长期依赖问题的解决机理。 注意力机制的崛起： 引入自注意力（Self-Attention）机制，阐释其如何彻底改变了序列处理的范式，为 Transformer 架构奠定基础。 Transformer 架构的全面解析： 深入解析多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，理解其在自然语言处理（NLP）领域取得突破的关键因素。 模块三：生成模型与无监督学习 (Generative Models and Unsupervised Learning) 此模块聚焦于让机器“创造”和“理解”数据结构的能力，是当前研究热点所在。 变分自编码器 (VAE)： 解释潜在空间（Latent Space）的连续性和可解释性，剖析重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何实现梯度反向传播。 生成对抗网络 (GAN) 的攻防博弈： 深入分析判别器和生成器之间的纳什均衡点探索过程。重点讨论 WGAN、LSGAN 等改进型 GAN 解决模式崩溃（Mode Collapse）问题的技术路径。 扩散模型 (Diffusion Models)： 全面介绍前向加噪过程（Forward Diffusion）和反向去噪过程（Reverse Diffusion）的数学框架，并讨论其在图像合成领域超越 GAN 的潜力。 模块四：工程实践、部署与可解释性 (Engineering, Deployment, and XAI) 理论的价值最终体现在实际应用中。本模块是连接研究与生产环境的关隘。 模型量化与剪枝 (Quantization and Pruning)： 探讨如何将浮点模型转换为低精度整数模型（如 INT8），实现模型在边缘设备上的加速。介绍结构化剪枝与非结构化剪枝对模型性能和稀疏性的影响。 模型服务化框架： 对比 TensorFlow Serving, TorchServe 等主流推理服务器的架构设计，重点讨论批处理（Batching）和动态批处理（Dynamic Batching）在提高吞吐量中的作用。 可解释性人工智能 (XAI) 基础： 介绍 LIME 和 SHAP 等局部解释方法，分析它们如何揭示模型决策的关键特征，对于构建可信赖的 AI 系统至关重要。 领域适应与迁移学习： 讲解如何利用预训练模型（如 BERT, ResNet-50）在小数据集上快速有效地进行微调（Fine-tuning），减少从零开始训练的资源消耗。 三、 适用读者对象 本书适合于： 1. 具有一定编程经验，希望系统性掌握深度学习核心算法的研究人员。 2. 期望将 AI 技术应用于实际产品线中的软件工程师和数据科学家。 3. 希望全面了解当前主流神经网络架构的计算机科学专业高年级本科生和研究生。 通过对这些多元化主题的深入探讨，读者将构建起一个坚实且前沿的深度学习知识体系，能够独立应对复杂的模型设计、优化和部署挑战。

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我是一个对历史和技术演变感兴趣的读者，这本书在梳理光通信技术发展脉络方面，简直是一部微缩史册。它不仅介绍了当前主流的调制格式（如DP-QPSK/16QAM），还花了相当大的篇幅回顾了从早期的幅度调制到相干检测的演进历程。尤其精彩的是，作者对PDH、SDH到SONET/OTN的体系结构变迁进行了深入对比分析，清晰地展示了不同时代背景下，带宽需求和网络灵活性是如何驱动技术革新的。这种宏观视角让我在学习新技术时，不再感到孤立，而是能理解它们是如何建立在前人成功和失败的基础之上的。书中对“光纤到户”（FTTH）的PON架构，特别是GPON和XG-PON的技术差异和业务承载能力，进行了非常清晰的对比分析，让人对下一代接入网有了更全局的认识。它不像某些技术书籍那样只关注当下，而是提供了一个纵览全局的“时间镜头”，让读者明白现在所做的每一项工程，都是为了未来的网络升级预留了基础。

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坦白讲，我最初是被这本书的“工程”二字吸引的，希望看到大量实际案例和现场操作指导，但读完之后，发现它更偏向于一种高层次的系统设计哲学，而不是手把手的“傻瓜教程”。它在讲述光缆的敷设、熔接操作的规范性时，引用了大量的国际标准和行业规范，这使得本书在合规性审查和项目管理规范层面具有极强的参考价值。例如，关于光缆的张力控制、管道选择的土壤腐蚀评估，以及OTDR测试结果的规范化解读，书中给出的判断标准非常严谨。这本书的价值在于，它帮助我理解了为什么某些设计决策（比如选择哪种中继站间距）是基于环境成本和长期维护复杂度的权衡，而不是单纯的信号衰减值。书中附带的几张关于户外设备防雷和防水等级的表格，非常实用，直接可以拿去指导野外作业团队。如果读者期待的是“打开软件A，点击B，得到结果C”的流程，这本书可能会让人感到有点“虚”，因为它更多是在问“我们为什么要这样做？”而不是“我们该怎么做？”。

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从用户体验的角度来看，这本书的排版和插图设计是其一个非常突出的优点。复杂的概念，比如光纤的应力双折射模型或者光纤放大器（EDFA）的能级图，配上了清晰、高分辨率的示意图，极大地降低了理解门槛。我注意到，许多涉及物理学原理的章节，作者都使用了颜色编码来区分不同的光信号路径或电场分布，这使得原本枯燥的数学公式不再是难以下咽的文字堆砌。此外，书中的术语表制作得非常详尽且专业，涵盖了大量的缩写和行业黑话，对于刚入行的新手来说，简直是一份及时的“破译手册”。唯一美中不足的是，部分早期案例的仿真数据截图似乎稍显陈旧，如果能用现代软件（如VSS或OptiSystem）的最新界面来重现这些结果，将更具沉浸感。但总体而言，这种对视觉化学习的重视，使得本书在众多严肃技术著作中脱颖而出，阅读过程相对轻松愉悦。

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这本书对于管理层和项目决策者同样具有不可替代的价值。它不仅仅停留于技术参数的讨论，更深入地探讨了光纤网络建设中的经济学和可持续性问题。例如，关于网络虚拟化和软件定义网络（SDN）在光层部署中的ROI分析，书中给出了非常量化的评估框架，帮助管理者权衡一次性资本支出（CAPEX）与长期运营支出（OPEX）之间的关系。它用清晰的图表解释了如何通过波长预留和动态带宽分配策略，最大化光纤资源的利用率，而不是简单地铺设更多的光纤。书中对网络安全，特别是光纤链路的物理入侵检测方法也有所涉及，这在当前强调信息安全的背景下显得尤为重要。它成功地架起了一座桥梁，让技术人员能够用管理层听得懂的语言来解释技术升级的必要性，也让管理者能够理解技术细节背后的商业逻辑。读完后，我感觉自己对“建设一个有盈利前景的光通信网络”有了更全面的战略认知。

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这部《光纤通信工程》的书籍，我得说，它在理论深度上给我留下了极为深刻的印象。作者显然对光波导理论、半导体激光器的物理特性以及光纤的非线性效应有着百科全书式的掌握。书中对模式耦合、色散管理以及PMD补偿等前沿技术，不像许多市面上的教材那样只是蜻蜓点水，而是深入到了数学推导和物理机理的层面。我尤其欣赏它对高阶非线性效应（如SRS, XPM）的细致剖析，这对于设计超大容量、超长距离的骨干网络至关重要。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的系统架构师，一步步拆解并重建一个复杂的DWDM系统。它没有回避那些晦涩难懂的傅里叶变换和麦克斯韦方程组的应用，反而将其作为工具清晰地展示出来，这对于想从“配置”层面晋升到“设计”层面的工程师来说，价值无可估量。如果说有什么可以挑剔的，那就是对于新兴的空分复用（SDM）技术着墨稍显不足，但考虑到本书的出版时间和聚焦于成熟光通信体系，这种取舍是可以理解的。总而言之，这是一本需要静下心来啃读的硬核技术宝典，绝对不是速成手册。

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