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出版者:人民郵電齣版社

作者:金磊

出品人:

頁數:408

译者:

出版時間:2001-6

價格:42.00元

裝幀:

isbn號碼:9787115092649

叢書系列:

圖書標籤:

• Web開發
• 數據庫
• SQL
• MySQL
• PostgreSQL
• 數據庫設計
• Web後端
• PHP
• Python
• Java

《深度學習：從理論到實踐》 內容提要 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的學習路徑，探索當前人工智能領域最熱門且最具革命性的技術——深度學習。我們不僅僅停留在理論的闡述，更注重將復雜的數學模型轉化為可操作的工程實踐。全書結構緊湊，邏輯清晰，涵蓋瞭從基礎的神經網絡結構到前沿的生成模型和強化學習等多個關鍵領域。 第一部分：深度學習的基石 本部分為讀者構建堅實的理論基礎。首先，我們將從經典的感知機模型開始，逐步過渡到多層感知機（MLP），詳細剖析激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇及其對模型性能的影響。隨後，深入探討反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導，這是理解所有現代神經網絡訓練過程的核心。我們不會迴避綫性代數和微積分在其中的作用，而是以直觀且嚴謹的方式呈現，確保讀者能夠真正掌握梯度下降法及其變種（如SGD、Momentum、Adam）的工作原理。 接著，我們將著重講解正則化技術。過擬閤是深度學習模型麵臨的長期挑戰，因此，Dropout、L1/L2正則化、早停法等策略的詳細機製和實際應用場景將被詳盡分析。此外，批量歸一化（Batch Normalization）的引入如何穩定訓練過程、加速收斂，以及其在不同網絡層中的應用效果，都將通過案例加以說明。 第二部分：捲積神經網絡（CNN）的藝術與工程 捲積神經網絡是處理圖像、視頻等網格結構數據的利器。本部分將係統地介紹CNN的核心組件：捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully Connected Layer）。我們不僅會講解捲積核的滑動機製，還會深入討論填充（Padding）和步幅（Stride）對特徵圖尺寸的影響。 在結構設計方麵，本書將剖析經典且具有裏程碑意義的CNN架構，例如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及殘差網絡（ResNet）。對於ResNet，我們將詳細闡述殘差連接（Residual Connection）如何有效解決深層網絡中的梯度消失問題，並討論其在超深網絡構建中的關鍵作用。此外，我們還將探討不同層次的遷移學習策略，即如何利用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）來解決特定領域的下遊任務，包括特徵提取和模型微調。 對於計算機視覺中的具體應用，如目標檢測和語義分割，本書會介紹Faster R-CNN、YOLO係列（如v3, v5）的工作流程，以及U-Net在生物醫學圖像分割中的成功經驗。 第三部分：循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理時間序列數據、自然語言等序列信息，循環神經網絡是不可或缺的工具。本部分從基礎的RNN結構齣發，闡述其處理序列依賴性的局限性——即長期依賴問題。為解決此問題，我們將全麵解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，詳細解釋輸入門、遺忘門、輸齣門（以及在GRU中的更新門和重置門）是如何協同工作，以實現對信息的選擇性記憶和遺忘。 在自然語言處理（NLP）領域，我們探討瞭詞嵌入（Word Embeddings）技術，包括獨熱編碼的局限性，以及Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe等模型的訓練原理。 本部分的高潮在於注意力機製（Attention Mechanism）的引入。我們將講解注意力機製如何讓模型在處理長序列時，動態地關注輸入序列中最相關的部分，極大地提升瞭機器翻譯和文本摘要的質量。隨後，我們將全麵轉嚮Transformer架構，這是現代NLP的基石。 第四部分：Transformer架構的革命 Transformer模型徹底改變瞭序列建模的範式，因為它完全摒棄瞭循環結構，完全依賴於多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）。本書將用大量的篇幅，細緻入微地解析Transformer的編碼器和解碼器結構。自注意力計算的矩陣運算、位置編碼（Positional Encoding）的必要性及其實現方式，都將得到清晰的闡述。 基於Transformer，我們將深入研究當前最成功的預訓練語言模型傢族：BERT（掩碼語言模型和下一句預測）、GPT係列（因果語言模型）的工作原理。讀者將學會如何針對下遊任務（如文本分類、問答係統）對這些大型模型進行高效的微調（Fine-tuning）。 第五部分：深度學習的前沿與應用拓展 最後一部分將目光投嚮更廣闊的應用場景和新興技術。 在生成模型方麵，我們將介紹變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）。對於GAN，我們將詳細剖析判彆器和生成器之間的博弈過程，討論模式崩潰（Mode Collapse）等常見問題及其緩解策略，並介紹WGAN、StyleGAN等改進版本在高質量圖像生成中的應用。 在強化學習（RL）領域，雖然它是一門獨立學科，但與深度學習的結閤（Deep Reinforcement Learning, DRL）已成為主流。本書將簡要介紹馬爾可夫決策過程（MDP），並重點講解Policy Gradient方法（如REINFORCE）和基於價值的方法（如DQN）。 此外，本書還將涉及模型部署和效率優化。討論如何使用量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等技術來壓縮模型，使其能夠在資源受限的設備上高效運行。 目標讀者 本書適閤具備紮實的編程基礎（Python是主要工具）和一定高等數學基礎的軟件工程師、數據科學傢、計算機專業學生，以及希望從入門理論快速過渡到前沿工程實踐的研究人員。通過本書的學習，讀者將不僅能“使用”深度學習框架，更能“理解”和“設計”創新的深度學習模型。

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如果非要說這本書有什麼需要改進的地方，那可能就是它對“非關係型數據庫”的探討顯得相對簡略。雖然書名聚焦於“Web數據庫”，在當前的Web生態中，NoSQL數據庫的應用已經非常廣泛和重要，很多現代的微服務架構都離不開它們在特定場景下的補充作用。這本書在介紹完關係型數據庫的深層優化後，對於諸如MongoDB或Redis這類熱門的鍵值存儲或文檔數據庫，似乎隻是點到為止，篇幅明顯少於對傳統關係型數據庫的論述。當然，我可以理解作者可能希望保持主題的聚焦性，將“精通”的深度放在SQL層麵。但對於一個定位為“Web數據庫全景指南”的讀者來說，我期待能在其中看到至少一個章節，專門深入探討如何設計和維護一個混閤瞭SQL和NoSQL的持久化層，包括它們之間的數據同步和事務一緻性問題。總體而言，這是一本價值極高的專業書籍，但如果能適當地擴展其對現代異構數據庫生態的覆蓋，其價值將是無可估量的。

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這本書的章節組織結構，呈現齣一種螺鏇上升的態勢，非常適閤係統性學習。它不像有些教材那樣將所有基礎知識堆在前頭，而是采用“提齣問題—基礎鋪墊—深入剖析—高級解決方案”的模式推進。例如，在討論完基礎的CRUD操作後，緊接著就引入瞭如何為這些操作建立高性能的讀寫分離策略，而不是等到全書快結束時纔來講解分布式架構。這種“小步快跑，即學即用”的編排方式，極大地增強瞭讀者的學習動力和成就感。當你剛剛掌握瞭一個知識點時，緊接著就能看到它在更宏大的係統設計中的應用，這種關聯性使得知識點不易被遺忘，而是能被有效地整閤到已有的知識體係中去。特彆是關於數據庫遷移和版本升級的實戰章節，步驟詳盡得令人發指，幾乎可以作為項目上綫前的Checklist來使用，顯示齣作者在實際運維和項目管理方麵的深厚功力。

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這本書的排版和印刷質量也值得稱贊。在技術書籍中，閱讀體驗常常被忽視，但這本書在這方麵做得相當齣色。字體選用的是清晰易讀的襯綫體，行距和字距都經過瞭精心的調整，長時間閱讀也不會讓眼睛感到疲勞。更重要的是，涉及代碼塊的部分，使用瞭清晰的背景色塊區分，並且關鍵的函數、關鍵字都用粗體或斜體進行瞭高亮處理，使得閱讀代碼時，思路可以非常流暢地跟進作者的邏輯。對於那些復雜的執行計劃分析圖，圖錶的繪製清晰明瞭，標注精準，即便是沒有深厚的圖論基礎，也能很快理解數據流嚮和瓶頸所在。這種對細節的極緻追求，體現瞭作者和齣版方對讀者的尊重。一本技術書，如果連閱讀本身都成為一種負擔，那麼再好的內容也會大打摺扣，而這本書則成功地將“閱讀技術書籍”這件事，變成瞭一種享受。

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讀完這本書的前三分之一，我最大的感受是，作者的視角非常“實戰化”，完全沒有學院派的空洞說教。它並沒有花費大量篇幅去介紹各種數據庫的曆史淵源或者不同係統的哲學差異，而是直接聚焦於Web應用場景中最常用、最核心的技術棧——比如如何高效地設計高並發場景下的數據結構，如何利用索引來挽救一個即將崩潰的查詢，以及針對常見Web應用瓶頸（如N+1查詢問題、慢查詢日誌分析）給齣瞭一套行之有效的診斷和修復流程。書中大量的代碼示例都是基於實際生産環境中的案例提煉齣來的，每一個示例背後都對應著一個真實世界裏可能遇到的性能陷阱。我特彆欣賞作者對於錯誤案例的剖析，他不僅指齣瞭“哪裏錯瞭”，更重要的是詳細解釋瞭“為什麼錯”，並且提供瞭至少兩種不同的優化思路供讀者選擇。這種深入骨髓的實戰經驗分享，讓我在閱讀過程中就不斷地有“原來如此”的頓悟感，感覺自己的數據庫調試和設計思維一下子被拔高瞭一個層次。

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這本書的封麵設計得非常簡潔有力，純黑的背景上用亮眼的白色字體印著書名，給人一種專業、沉穩的感覺，一看就知道這不是一本泛泛而談的入門讀物。我拿到手的時候，首先被它的厚度所震撼，沉甸甸的分量讓人對接下來的閱讀內容充滿瞭期待。我翻開目錄，發現它涵蓋瞭從基礎的SQL語法到高級的數據庫優化、性能調優等一係列內容，結構安排得非常閤理，邏輯鏈條清晰，仿佛是為那些真正想在Web數據庫領域深耕的人量身定做的指南。尤其讓我眼前一亮的是，它似乎花瞭大量的篇幅去講解事務的隔離級彆、鎖機製的底層原理，這些都是很多同類書籍往往一筆帶過，或者隻是停留在概念層麵。作者顯然是下瞭真功夫，用非常深入淺齣的語言，將這些復雜晦澀的理論知識進行瞭拆解，配上大量的圖錶和實例代碼，使得即便是初次接觸這些高階概念的讀者也能快速抓住重點。這不僅僅是一本“教你如何寫SQL”的書，更像是一本“教你如何理解數據庫運行機製”的武功秘籍，對於渴望突破技術瓶頸的開發者來說，無疑是極具價值的投資。

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