局域网组建与维护 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:重庆大学出版社

作者:梁锦叶 编

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2004-6

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787562431114

丛书系列:

图书标签:

• 网络技术
• 局域网
• 网络维护
• 网络组建
• TCP/IP
• 网络安全
• 网络管理
• 计算机网络
• 网络故障排除
• 实用指南

好的，这是一份关于《局域网组建与维护》之外的图书的详细简介，内容涵盖了广泛的计算机科学和技术领域，旨在提供深度和广度，同时避免提及原书的任何主题。 --- 《深度学习：模型、算法与应用实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，探索人工智能领域最前沿、最具影响力的技术——深度学习。我们不仅会详尽阐述支撑现代AI革命的数学基础和核心算法，还将通过大量的实际案例和代码实现，指导读者掌握如何构建、训练和部署复杂的人工智能模型。 第一部分：理论基石与数学原理 (Foundation and Mathematical Principles) 本书的开篇部分着重于奠定坚实的理论基础。我们将从基础的线性代数、概率论和微积分回顾开始，这些是理解神经网络运作的必备工具。随后，我们将深入探讨信息论在模型评估中的作用。 核心内容将聚焦于人工神经网络（ANN）的结构与演化。我们将详细剖析感知机、多层感知机（MLP）的机制，特别是激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度流的影响。梯度下降及其变种，如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adam、RMSProp等优化器的内在工作原理和收敛特性，将作为关键章节进行细致的推导和分析。 此外，本书将花费大量篇幅讲解反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，确保读者能够清晰地理解误差是如何高效地在网络中传递并用于权重更新的。我们还会探讨正则化技术（如L1/L2正则化、Dropout）在防止过拟合中的作用机制。 第二部分：核心网络架构的精深解析 (In-depth Analysis of Core Architectures) 在掌握了基础理论后，本书将进入对现代深度学习中几种关键网络架构的深入研究。 卷积神经网络（CNN）部分，我们将超越基础的LeNet和AlexNet。重点在于残差网络（ResNet）如何通过跳跃连接解决了深度网络的退化问题；Inception/GoogLeNet中的多尺度特征融合策略；以及视觉变换器（Vision Transformer, ViT）如何将自注意力机制引入图像处理领域。我们将详细剖析卷积核的参数共享、池化层的设计哲学以及在不同层次上特征图的语义信息演变。 循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），将作为序列数据处理的重点。我们将分析传统RNN中梯度消失/爆炸问题的根源，并精确展示LSTM中输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作以维持长期依赖性的。此外，我们还会覆盖双向RNN和深度RNN的构建方法。 第三部分：现代深度学习的焦点技术 (Focus Technologies in Modern Deep Learning) 本部分聚焦于近年来推动AI领域突破的关键技术。 自注意力机制与Transformer架构将占据核心地位。我们将彻底解析“Attention is All You Need”中提出的自注意力机制的计算流程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的投影与缩放点积。随后，本书将系统性地介绍Transformer的编码器-解码器结构，以及在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功的BERT、GPT系列等预训练模型的架构设计哲学和微调策略。 生成模型是另一重要分支。我们将详细探讨变分自编码器（VAE）的隐空间表示和重参数化技巧，以及生成对抗网络（GANs）中判别器和生成器之间的博弈论基础。更进一步，我们会介绍当前领先的扩散模型（Diffusion Models）的理论框架，包括前向加噪过程和逆向去噪过程的实现细节。 第四部分：实践、部署与前沿探索 (Practice, Deployment, and Frontier Exploration) 本书的实践部分将侧重于将理论转化为可运行的系统。我们将使用主流的深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）演示从数据预处理、模型训练到性能评估的全过程。 高效训练策略：我们将探讨大规模模型训练中遇到的挑战，如分布式训练（数据并行与模型并行）、混合精度训练（Mixed Precision Training）以及模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）以优化推理速度。 模型部署与推理优化：读者将学习如何将训练好的模型部署到边缘设备或服务器环境中。内容涵盖ONNX格式的互操作性、TensorRT等高性能推理引擎的使用，以及模型服务化（Model Serving）的最佳实践。 前沿主题：最后，本书将简要介绍当前研究热点，包括图神经网络（GNNs）在复杂网络结构数据上的应用、强化学习（RL）中策略梯度方法的深入剖析，以及如何利用可解释性AI（XAI）工具（如Grad-CAM、SHAP值）来揭示模型决策的内在逻辑。 目标读者：本书适合具有一定编程基础，希望系统、深入理解深度学习理论和实践的工程师、研究人员以及高年级本科生或研究生。通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的人工智能解决方案。 ---

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