Visual Basic程序设计教程上机指导及习题解答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:刘瑞新

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:23.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111022688

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 教程
• 上机
• 指导
• 习题
• 解答
• 编程入门
• 计算机教材

好的，以下是一本不包含《Visual Basic 程序设计教程 上机指导及习题解答》内容的图书简介，力求内容详实，贴近专业书籍风格： --- 《深度学习：从理论基础到前沿实践》 ——构建下一代智能系统的基石 图书简介 在信息爆炸与数据驱动的时代，人工智能已不再是科幻的想象，而是重塑各行各业的关键技术力量。本书《深度学习：从理论基础到前沿实践》，旨在为读者构建一座坚实的桥梁，连接深奥的数学原理与前沿的工程应用。本书的编写目标是提供一个全面、深入且实践导向的学习路径，使读者能够透彻理解深度学习的核心机制，并熟练掌握在实际问题中部署高效模型的技能。 本书的定位与受众 本书面向具有一定高等数学、线性代数和概率论基础的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望深入了解或转型进入人工智能领域的软件开发者。它不仅适合作为大学高年级或研究生阶段的教材，更是一部能够指导专业人士进行实际项目开发的参考手册。 内容结构与核心特色 本书内容经过精心组织，遵循“理论先行，实践跟进”的原则，划分为四大核心模块，确保知识体系的系统性和完整性： 第一部分：数学与基础模型重塑 (Fundamentals Reforged) 本部分着重于夯实深度学习的数学基石，并从经典机器学习的视角过渡到神经网络的核心概念。 1. 优化理论的深入探讨： 详细解析了梯度下降算法的变种，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam及其改进版本）。重点阐述了二阶优化方法的局限性与适用场景，并引入了牛顿法和拟牛顿法的基本思想在模型训练中的潜在应用。 2. 概率论与信息论基础： 回顾了最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在线性模型中的应用，并深入探讨了交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的推导过程及其在分类问题中的优越性。引入了变分推断（Variational Inference）的基本概念，为后续的生成模型打下基础。 3. 前馈神经网络（FNN）的精细化： 剖析了激活函数（如ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh）的导数特性、饱和问题和梯度消失/爆炸问题的内在联系。详细讲解了权重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）的数学依据，以及批归一化（Batch Normalization, BN）层如何通过调整内部协变量偏移来稳定训练过程。 第二部分：核心网络架构的精要分析 (Core Architectures Decoded) 本部分聚焦于深度学习领域最具影响力的两大支柱——卷积网络与循环网络，并进行深度剖析。 4. 卷积神经网络（CNN）的几何特性： 不仅介绍了基本的卷积操作、池化层和感受野的概念，还深入解析了经典的CNN架构演进史，包括LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接的机制与重要性）。对于空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积（Grouped Convolution）在提升效率和建模复杂性方面的作用进行了详尽论述。 5. 序列建模与循环网络（RNN）： 全面覆盖了标准RNN的结构、其在处理长序列时的固有缺陷（如梯度问题）。重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、门控机制的数学表达式以及它们如何有效解决长期依赖问题。此外，还探讨了双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN（Stacked RNN）在时序数据处理中的优势。 第三部分：模型优化、正则化与性能提升 (Optimization and Regularization Mastery) 本部分关注如何使训练过程更高效、模型泛化能力更强，这是将理论模型转化为实际可用系统的关键步骤。 6. 正则化技术与泛化能力： 详细比较了L1和L2正则化的影响，并引入了Dropout作为一种强大的正则化手段，解释其在训练和推理阶段的不同行为。讨论了早停法（Early Stopping）的实现细节，以及数据增强（Data Augmentation）在构建鲁棒模型中的策略性应用。 7. 超参数调优与实验设计： 提供了系统化的超参数搜索策略，包括网格搜索、随机搜索，并重点介绍了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在高维超参数空间中的应用。强调了交叉验证、学习曲线分析以及性能指标（如Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC）在不同业务场景下的选择与解读。 第四部分：前沿模型与应用方向拓展 (Frontier Models and Applications) 本部分将视野扩展到当前AI研究的热点领域，为读者指明进阶方向。 8. 注意力机制与Transformer架构： 深入剖析了自注意力（Self-Attention）机制的计算流程，解释了“查询-键-值”（Query-Key-Value）的抽象概念。全面解析了原始Transformer模型（Encoder-Decoder结构），阐述了多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）如何共同作用于序列建模任务，并讨论了其在自然语言处理（NLP）中的革命性影响。 9. 生成模型概览： 介绍了生成对抗网络（GAN）的基本框架，包括生成器与判别器的博弈过程，并探讨了变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）表示能力。简要介绍了扩散模型（Diffusion Models）的初步概念，作为下一代图像生成技术的基础。 技术栈与实践环境 全书的理论阐述紧密结合主流的深度学习框架。所有代码示例和实践指导均基于 Python 3.x 环境，并主要采用 PyTorch 框架进行演示。PyTorch的动态计算图特性使其非常适合进行复杂的模型构建和调试，有助于读者更清晰地理解底层操作。 结语 《深度学习：从理论基础到前沿实践》并非简单的工具书或公式汇编，而是一部旨在培养读者独立思考和解决复杂工程问题的能力。通过对每一个核心概念的深入挖掘和对前沿架构的细致拆解，本书力求帮助每一位读者真正掌握深度学习的“道”与“术”，成为推动智能技术发展的中坚力量。 ---

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