具体描述
ASP是当今流行的Web应用开发技术之一，可以用来创建交互式的动态网页和具有数据库访问功能的动态网站。本书从手工编码与可视化操作的结合上讲述ASP动态网页的设计及其应用。主要内容包括：ASP基础知识、HTML网页制作、VBScript脚本编程、创建ASP动态网页、在网页中显示动态内容、创建数据搜索页面、创建数据更新页面、创建受限访问页面以及网上论坛设计。本书结构合理、论述准确、内容翔实、步骤清晰，并采用案例驱动方式编写，每章后面都配有实训和习题。
好的，这是一份不涉及《ASP可视化编程及应用》一书内容的图书简介： --- 《深度学习：模型、算法与实践》 内容简介 在当今信息爆炸与数据驱动的时代，人工智能正以前所未有的速度重塑着各行各业。本书《深度学习：模型、算法与实践》并非一本侧重于特定编程框架的入门指南，而是一部深入剖析现代深度学习理论基石、核心算法机制以及复杂模型构建哲学的专著。它旨在为有志于在人工智能领域进行深入研究或工程实践的读者，提供一个坚实、全面且富有洞察力的知识框架。 本书的核心目标是跨越“调包侠”的表层应用，直抵深度学习的内在数学原理和计算逻辑。我们相信，只有透彻理解模型背后的统计学基础、优化理论和结构设计，才能在面对前沿挑战时，游刃有余地进行创新与改进。 第一部分：理论基石与数学精要 本卷首先为读者奠定了不可或缺的数学基础。我们没有停留在对微积分和线性代数公式的简单罗列，而是聚焦于它们在神经网络计算图中的实际作用。 概率论与信息论视角： 详细阐述了概率分布在数据建模中的角色，从最大似然估计到最大后验概率，构建起模型学习的统计学框架。重点剖析了交叉熵、KL散度等信息论度量如何被用作损失函数，指导模型参数朝着最能拟合真实数据分布的方向迭代。 优化理论的深入探讨： 优化是深度学习的生命线。本书系统地回顾了经典优化算法，如随机梯度下降（SGD）的收敛性分析。随后，我们深入剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法如Adagrad、RMSprop，直至目前工业界广泛使用的Adam及其变体。对于二阶优化方法的局限性与潜力，我们也进行了详尽的讨论，帮助读者理解不同优化器在面对高维、非凸损失曲面时的内在差异与适用场景。 第二部分：核心网络结构与机制解析 在理论铺垫之后，本书将注意力转向构建智能系统的核心——神经网络结构。我们采用了“由浅入深、层层递进”的讲解方式，确保读者能清晰地掌握每种架构的演进逻辑和创新点。 全连接网络与激活函数的非线性： 虽然基础，但我们深入探讨了激活函数（如ReLU、Leaky ReLU、Swish）的选择如何影响梯度传播和模型表达能力。特别分析了梯度饱和问题（Vanishing/Exploding Gradients）的根源及其对深层网络训练的制约。 卷积神经网络（CNN）的几何与代数： 卷积操作被视为对空间局部性和参数共享特性的数学建模。本书详细分解了经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet乃至更复杂的Inception、DenseNet结构。对于残差连接（Residual Connections）的引入，我们从残差函数的角度解释了它如何解决了退化问题，而非仅仅是恒等映射的叠加。此外，对可分离卷积（Separable Convolutions）的效率优势进行了数学证明。 循环神经网络（RNN）的序列建模： 重点剖析了标准RNN在长距离依赖问题上的结构性缺陷。随后，我们详细推导了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门”的数学作用——如何通过精妙的遗忘门、输入门和输出门，实现对信息流的精确控制，从而有效捕获时序依赖关系。 第三部分：前沿模型范式与应用前瞻 本书的后半部分聚焦于近年来取得突破性进展的更复杂模型，它们代表了当前AI研究的最前沿。 注意力机制与Transformer架构： 我们将注意力机制视为一种动态的、内容相关的特征加权方法。本书对自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product Attention机制进行了细致的数学展开，解释了其如何允许模型并行处理序列信息，摆脱了RNN的固有串行瓶颈。Transformer架构的Encoder-Decoder结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及其在自然语言处理（NLP）领域（如BERT、GPT系列的基础逻辑）的颠覆性影响，都将得到系统梳理。 生成模型探析： 生成式模型是衡量AI能力的重要标尺。本书区别于一般介绍性材料，深入探讨了变分自编码器（VAE）的潜在空间重构原理和ELBO（证据下界）的优化过程。同时，对生成对抗网络（GAN）的博弈论基础、纳什均衡的求解难度，以及WGAN、StyleGAN等改进版本如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，进行了严谨的分析。 模型的可解释性（XAI）与鲁棒性： 在部署复杂模型的背景下，理解“为什么”比“是什么”更重要。本书探讨了梯度反向传播可视化（Grad-CAM）、LIME和SHAP等方法论，帮助读者剖析模型的决策路径。同时，我们讨论了对抗性攻击的原理，并介绍了如何通过对抗训练等手段提升模型在真实世界噪声干扰下的鲁棒性。 总结与展望 《深度学习：模型、算法与实践》的编写严格遵循科学逻辑和工程严谨性，旨在培养读者批判性地理解和设计深度学习系统的能力。本书不提供现成的代码模板，而是提供构建这些模板所需的深刻洞察力。读者在合上本书时，应能独立分析新的模型架构，设计针对特定问题的优化策略，并对未来AI技术的发展方向形成自己独到的见解。它是一本面向研究者、高级工程师和希望深入理解AI核心机理的专业人士的必备参考书。 ---
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