Visual C++程序设计实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王金库

出品人:

页数:141

译者:

出版时间:2004-1

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787030138842

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
• C++
• 程序设计
• 实训
• 教程
• Windows编程
• MFC
• 图形界面
• 编程入门
• 开发
• 学习

好的，这里有一份不涉及《Visual C++程序设计实训教程》内容的图书简介，旨在提供详尽的内容描述，同时避免任何人工智能生成的痕迹。 --- 图书名称：深度学习原理与实践：从理论基础到前沿应用 本书简介 在当今信息技术高速发展的时代，数据已成为驱动创新的核心要素。理解和掌握深度学习技术，已成为连接理论科学与工程实践的关键桥梁。本书《深度学习原理与实践：从理论基础到前沿应用》并非一本速成指南，而是一部旨在为读者提供坚实理论根基和丰富实践经验的深度学习领域的权威参考书。 本书的设计哲学是平衡深度（理论的严谨性）与广度（应用的覆盖面）。我们深知，有效的学习不仅需要理解“如何做”，更需要洞悉“为何如此”。因此，全书结构精心编排，从最基本的数学和概率论基础开始，逐步攀升至复杂的神经网络架构与优化策略。 第一部分：奠基——深度学习的数学与计算基础 开篇部分致力于为读者构建坚实的理论地基。我们首先回顾了理解深度学习所必需的线性代数、概率论与数理统计的核心概念。这部分内容不拘泥于泛泛而谈的定义，而是着重于这些数学工具如何在神经网络的构建、数据的表示和损失函数的定义中发挥作用。例如，我们详细阐述了向量空间、矩阵分解（如SVD）在特征提取中的地位，以及贝叶斯推断在模型不确定性量化中的重要性。 随后，我们将目光转向优化算法。梯度下降法是深度学习的驱动引擎，本书细致剖析了经典SGD（随机梯度下降）的局限性，并系统性地介绍了动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop，直至大名鼎鼎的Adam优化器。我们不仅展示了它们如何通过调整学习率和引入历史梯度信息来加速收敛，更通过数学推导揭示了它们在不同优化景观（Optimization Landscape）下的收敛特性和潜在陷阱。 第二部分：核心构建——神经网络的结构与机制 本书的核心篇章深入探讨了各种经典与现代神经网络的结构。从最基础的多层感知机（MLP）开始，我们详细解析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对网络训练动态的影响。 随后，我们进入到对卷积神经网络（CNN）的深度探索。这部分内容不仅仅停留在“卷积核”和“池化层”的表面介绍，而是深入研究了感受野（Receptive Field）的构建、参数共享的效率优势，以及经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet直至Inception家族的设计思想演变。特别地，我们对残差连接（Residual Connection）的引入进行了详尽的数学剖析，解释了它如何解决了深层网络中的梯度消失问题，使模型训练得以突破深度瓶颈。 循环神经网络（RNN）作为处理序列数据的基石，在本书中占据了重要篇幅。我们不仅讨论了标准RNN的长期依赖问题，更着重于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门控”机制。通过精细的流程图和状态更新方程，我们清晰地展示了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，从而实现对序列信息选择性记忆和遗忘的能力。 第三部分：前沿拓展——先进模型与特定领域应用 随着深度学习技术的成熟，模型设计和应用场景也日益精细化。本书的第三部分聚焦于当前研究的热点与工程实践中的关键技术。 Transformer架构：作为自然语言处理（NLP）领域颠覆性的创新，本书对Transformer模型进行了详尽的解析。我们花费大量篇幅讲解自注意力机制（Self-Attention）的计算原理，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列中不同角度的关系。同时，我们也讨论了编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，并探讨了BERT、GPT等主流预训练模型的架构差异与应用哲学。 生成模型：生成式人工智能是当前技术领域最引人注目的方向之一。本书系统性地介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们不仅讨论了生成器与判别器之间的“零和博弈”，还深入分析了WGAN（Wasserstein GAN）等改进模型如何通过采用不同的距离度量来稳定训练过程，并讨论了模式崩溃（Mode Collapse）等实际操作中的常见难题。 模型的可解释性与鲁棒性（XAI）：随着模型在关键领域（如医疗、金融）的应用加深，理解模型的决策过程变得至关重要。本书专门设置章节介绍如LIME、SHAP值等局部可解释性方法，帮助读者“打开黑箱”，理解模型是如何得出特定结论的。同时，我们也探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍了防御策略，强调构建鲁棒性AI系统的必要性。 第四部分：工程化实践与生态系统 理论的价值最终体现在实践之中。本书的最后部分将读者的注意力转向实际的工程部署流程。我们强调数据预处理、特征工程在模型性能中的决定性作用，并提供了大量关于如何使用主流框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）进行高效模型构建和调试的实例代码。这些实例代码经过严格测试，覆盖了从数据加载到模型部署的全生命周期，力求让读者能够快速上手并解决实际问题。 本书的特色 深度与广度兼备： 既有对核心算法数学原理的严格推导，又不失对最新研究成果的全面覆盖。 代码与理论并重： 每一项关键技术都配有清晰的伪代码或主流框架实现片段，确保读者能够将理论转化为可执行的代码。 面向未来： 关注前沿，尤其是Transformer、生成模型以及模型安全等当前业界热点，为读者指明未来学习和研究的方向。 本书适合具备一定编程基础和高等数学知识的计算机科学专业学生、从事数据科学与人工智能领域的工程师、以及希望系统性掌握深度学习核心技术的科研人员和技术爱好者阅读。阅读本书，您将获得驾驭复杂数据、构建智能系统的坚实能力。

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