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出版者:中国水利水电出版社

作者:[美]SartajSahni

出品人:

页数:331

译者:杜大鹏

出版时间:2004-7

价格:32.0

装帧:平装

isbn号码:9787508421735

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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《深度学习的基石：从数学原理到TensorFlow实战》 第一部分：理论的深度挖掘——理解智能的底层逻辑 本书并非一本关于特定编程语言或框架的速成指南，而是一部旨在为读者构建坚实理论基础的深度学习百科全书。我们聚焦于智能涌现背后的数学本质与统计学原理，力求揭示“黑箱”之下的真实运作机制。 第一章：线性代数与概率论的重塑 本章从现代机器学习的视角重新审视线性代数。我们不再仅仅停留在矩阵乘法和特征值分解的表面，而是深入探讨张量（Tensor）的本质及其在高维数据表示中的核心作用。重点讲解奇异值分解（SVD）在数据降维（如PCA）中的应用，以及其与信息熵之间的微妙联系。 随后，我们将转向概率论。贝叶斯定理不再是枯燥的公式堆砌，而是作为深度网络中不确定性量化的核心工具。详细解析最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型训练中的哲学差异与实践影响。狄拉克δ函数、高斯过程以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，作为推断复杂概率分布的利器，将被系统性地剖析其收敛条件与采样效率。 第二章：优化理论与非凸世界的挑战 深度学习的本质是一场在复杂、非凸能量景观中寻找全局最优解的优化之旅。本章将系统梳理经典优化算法的演进历程。从梯度下降（GD）的局限性出发，细致阐述随机梯度下降（SGD）如何通过引入噪声实现对鞍点的逃逸。 优化器的核心——动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）的数学推导将作为重点。我们将详细分析这些方法在不同曲率地形下的性能差异，并探讨二阶方法的理论价值与计算瓶颈，例如牛顿法和L-BFGS在超大规模模型中的适用性探讨。此外，本章还将涵盖正则化技术（如L1/L2、Dropout）作为优化过程的约束条件，它们如何影响模型的泛化边界。 第三章：信息论与神经网络的效率极限 信息论为衡量信息传输、压缩与模型复杂度提供了无可替代的框架。本章将深入研究交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的根本原因，探讨其与 Kullback-Leibler (KL) 散度的紧密关系。 我们将研究变分推断（Variational Inference, VI）的基本原理，特别是其在构建变分自编码器（VAE）中的核心地位。通过最小化变分下界（ELBO），我们得以在无法直接计算后验分布时，对潜在变量进行有效建模。信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）也将被引入，用以分析深度网络在特征提取过程中，是如何在“保留相关信息”和“压缩冗余信息”之间进行权衡的。 第二部分：模型的架构与生成艺术 在夯实数学基础后，本书将转向当前主流深度学习模型的设计哲学与结构细节，重点关注模型如何从简单的感知器演化为复杂的认知引擎。 第四章：序列建模与注意力机制的革命 循环神经网络（RNN）的结构缺陷，特别是长期依赖问题的根源——梯度消失与爆炸，将被清晰地展示。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计精妙之处，在于其门控机制如何精确控制信息流的遗忘与更新。 然而，真正的范式转移在于注意力机制（Attention）。本章将详细解析自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product机制，并将其推广至多头注意力（Multi-Head Attention）。我们将剖析Transformer架构的Encoder-Decoder结构，重点讨论其并行计算优势以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补缺乏序列性的缺陷。 第五章：卷积网络的空间层级构建 卷积神经网络（CNN）是处理网格结构数据（如图像、频谱）的基石。本章将超越基本的卷积操作，深入研究感受野的构建、权值共享的效率以及池化层在捕获尺度不变性中的作用。 我们将系统考察经典和现代CNN架构：LeNet的开创性、AlexNet的深度突破、VGG的统一性、GoogLeNet（Inception）的模块化设计，以及ResNet的残差连接（Residual Connection）如何优雅地解决了深度网络训练的退化问题。同时，还会探讨分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在模型轻量化中的应用。 第六章：生成模型的演进与对抗性学习 生成模型的目标是学习数据分布，而非仅仅进行判别。本章将对比两大主流生成范式：变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）。 GANs的博弈论基础——纳什均衡的求解过程将被细致分析。重点探讨WGAN（Wasserstein GAN）如何利用推土机距离（Earth Mover's Distance）替代JS散度，从而稳定训练过程并克服模式崩溃（Mode Collapse）问题。此外，StyleGAN系列在解耦潜在空间与控制生成细节方面取得的突破性进展也将被详细解析其架构创新点。 第三部分：实践的深入与模型的部署 理论与架构的理解必须通过高效的工程实践来落地。本部分着眼于如何构建可复现、高性能的深度学习系统。 第七章：高效的数值计算与内存管理 本章不涉及特定框架的API使用，而是聚焦于底层硬件加速与数据流管理。深入探讨GPU架构（CUDA核心、SMs）如何实现大规模并行计算，以及内存访问模式（如全局内存与共享内存）对计算效率的决定性影响。 我们将分析自动微分（Automatic Differentiation）的两种模式——前向模式与反向模式（Backpropagation），并阐述为什么反向模式在深度网络中具有压倒性的效率优势。最后，探讨混合精度训练（FP16/BF16）在不牺牲太多精度的前提下，如何实现训练速度和显存占用的双重优化。 第八章：可解释性、鲁棒性与未来趋势 现代模型的规模使得“信任”成为核心问题。本章探讨如何打开黑箱，理解模型决策过程。我们将系统介绍LIME、SHAP值等局部解释方法，以及CAM/Grad-CAM等基于梯度的方法来可视化模型关注的区域。 同时，鲁棒性测试（Adversarial Robustness）将作为关键议题。详细分析对抗样本的生成原理（如FGSM、PGD），并探讨防御策略，如对抗性训练和输入去噪，以增强模型在现实世界中的可靠性。本书在最后展望了神经符号计算、因果推断在深度学习中的潜在融合方向，为读者指明了下一阶段探索的路径。

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翻开这本《Java软件开发》，一股浓郁的学院派气息扑面而来，仿佛我又回到了大学课堂上听那些关于数据结构和算法的讲座。这本书的叙事风格极为严谨，每一个知识点的引入都遵循着清晰的逻辑链条，从定义、原理到具体实现，层层递进，不留一丝模糊地带。对于初学者而言，这种详尽的、近乎教科书式的讲解无疑是友好的，它能确保你不会因为概念的跳跃而感到迷茫。然而，对于已经有了一定编程经验的开发者来说，阅读过程就显得有些冗长和拖沓了。很多章节的论述，如果用更精炼的语言或者更贴近真实场景的例子来阐释，效果会好得多。我尤其希望能看到更多关于“坏味道代码”的重构案例分析，或者是一些关于性能调优的实战技巧分享，而不是仅仅停留在标准API的使用说明上。它更像是一部百科全书，忠实地记录了Java语言的方方面面，但缺少了一些“人情味”和“实战智慧”的提炼，读起来缺乏那种豁然开朗的惊喜感，更多的是一种对知识点的系统性梳理。

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这本书的阅读体验像是在一个装修豪华但缺少个性的酒店里度过了一个周末。它提供了所有必需的设施：一张舒适的床（基础语法）、一个功能齐全的浴室（API介绍）、甚至还有一个看起来不错的健身房（JVM底层），一切都是规范且无可指摘的。但是，当你试图寻找一点点能让你产生共鸣或者激发灵感的火花时，却发现那里空空如也。作者的文笔是极其中立和客观的，这一点值得肯定，因为它避免了个人偏见对知识传递的干扰。然而，这种过度客观也导致了全书缺乏一种批判性的视角。在讨论某些设计选择的优劣时，它倾向于平铺直叙，很少会深入剖析为什么业界的主流框架最终选择了A而不是B。对于一个正在形成自己技术观的读者来说，我渴望看到作者基于丰富的经验，对不同技术栈进行深入的对比和取舍分析。这本书提供了“是什么”和“怎么做”，但对于最重要的“为什么”和“在什么情况下不该这样做”，留下的空白需要读者自己去业界摸爬滚打才能填补。

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这本关于Java软件开发的厚重大部头，我断断续续啃了快半年，终于算是大致领略了它的风采。说实话，初捧此书时，我对它的期望值是相当高的，毕竟书名就带着一种“权威指南”的意味。然而，读完之后，我的心情颇为复杂。从内容深度上来说，它确实覆盖了从基础语法到高级特性的广泛领域，对Java核心概念的阐述也算细致入微，尤其是在内存管理和JVM工作原理那几章，作者显然是下了苦功的。不过，我个人感觉，这本书更像是一部详尽的“工具箱说明书”，而非一本能引导你构建宏伟建筑的“设计蓝图”。它告诉你每一个螺丝钉怎么用，每一个扳手怎么拧，但对于如何将这些工具组合成一个健壮、高效、可维护的现代企业级应用，指导性就显得有些薄弱了。特别是当我们谈论到Spring全家桶、微服务架构或者最新的函数式编程范式时，书中的内容显得有些力不从心，或者说，更新的速度跟不上行业日新月异的变化。对于一个希望快速上手项目开发的工程师来说，这本书可能需要搭配大量的在线教程和实战项目来共同消化，才能真正将理论转化为生产力。它的价值在于打下坚实的基础，但想靠它直接飞跃到架构师的境界，怕是还欠缺那么一把火候。

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自从我开始接触Java后端以来，就一直在寻找一本能够真正 bridging theoretical knowledge and production reality 的书籍，而这本《Java软件开发》在我看来，只是搭起了前半段的桥梁。它的排版和印刷质量是值得称赞的，图表清晰，注释规范，这在长时间阅读中极大地减轻了眼睛的疲劳。然而，内容上的取舍却让我感到遗憾。它花费了大量篇幅去解释那些Java 1.4、Java 5时代就已经成熟稳定的特性，这对于今天这个全面拥抱Lambdas、Stream API甚至Project Loom虚拟线程的时代来说，显得有些过时了。比如，在面向对象设计原则（SOLID）的阐述上，内容相对空泛，缺乏用现代设计模式（如DDD、Clean Architecture）去串联这些原则的实践案例。我更期待看到的是，如何将这些经典原则应用到快速迭代的微服务架构中，而不是仅仅停留在类和接口的抽象层面。它更像是一份详尽的历史资料，而非一份指向未来的开发指南。

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坦白讲，我买这本书是冲着它能解决我工作中的实际痛点去的，毕竟项目组里总有人对某些底层机制的理解一知半解。这本书在处理并发编程和多线程部分的表现，可以说得上是中规中矩，但绝非惊艳。它详尽地罗列了`synchronized`、`volatile`、以及`java.util.concurrent`包下各种工具类的用法，并配上了不少代码片段作为示例。但是，这些示例代码的设计思路，停留在相对基础的“生产者-消费者”模型或者简单的线程同步问题上。我真正想看到的是，在面对高并发、高吞吐量的分布式场景时，如何选择合适的并发模型，以及如何调试和定位那些难以捉摸的死锁和竞态条件。这本书似乎更偏向于“教你如何正确使用锁”，而不是“教你如何在复杂系统中避免不必要的锁竞争”。因此，当你合上书本，去面对一个真实的、需要极致性能的生产环境时，你会发现，书本上的知识点就像是备好的工具箱，但你却不太清楚在哪个特定场景下，哪一把锤子才是最优解，或者说，如何用这些工具去修复一个已经漏水的系统。

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