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出版者:清华大学出版社

作者:邵鹏鸣 编

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2005-4

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302105138

丛书系列:

图书标签:

• C#
• Visual C#
• 程序设计
• 教程
• 入门
• 基础
• 开发
• 编程
• Windows
• Visual Studio

好的，以下是一份关于其他主题的图书简介，字数约1500字，旨在详细描述其内容，同时避免提及“Visual C程序设计基础教程”或任何AI痕迹。 --- 《深度学习的数学基石：从理论到实践的全面解析》 导言：解锁智能的底层逻辑 在当今的技术浪潮中，人工智能（AI）无疑是最引人瞩目的焦点。然而，在那些令人惊叹的应用背后——无论是图像识别的精准度、自然语言处理的流畅性，还是自动驾驶的复杂决策——都深植于一个核心领域：深度学习。本书《深度学习的数学基石：从理论到实践的全面解析》旨在为读者提供一把钥匙，深入理解支撑这一切的数学原理、算法结构与工程实现。 本书并非一本浅尝辄止的入门读物，也非只停留在概念介绍的理论手册。我们致力于构建一座连接纯粹数学推导与实际工程应用之间的坚实桥梁。对于那些渴望超越“调用库函数”层面，真正理解模型为何有效、如何优化、以及何时可能失效的工程师、研究人员和高级学习者来说，这本书是他们不可或缺的指南。 第一部分：数学基础的坚实铺垫（第1章至第4章） 深度学习的成功，在很大程度上依赖于坚实的数学基础。本部分将系统地回顾和深化读者在以下几个关键领域的知识储备，确保后续的复杂概念能够被清晰地理解。 第1章：线性代数与张量运算的精髓 线性代数是深度学习的语言。本章首先聚焦于向量空间、矩阵分解（如LU、QR、SVD）的几何意义及其在数据表示中的作用。重点阐述了张量（Tensors）作为高维数据的核心概念，详细解析了张量积、收缩运算（Contraction）与批处理（Batch Processing）在现代GPU架构下的效率优势。我们不只停留在矩阵乘法公式，更深入探讨了数据流图（Dataflow Graphs）如何依赖于高效的张量操作来实现计算。 第2章：概率论与信息论的视角 理解模型的不确定性和信息量是构建鲁棒系统的关键。本章回顾了概率分布（特别是高斯分布、多项式分布）在生成模型和判别模型中的应用。着重讲解了信息论中的核心概念——熵、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence），解释它们如何被用作损失函数来衡量模型预测与真实分布之间的差异。贝叶斯推断的原理及其在MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法中的应用也被细致剖析。 第3章：多元微积分与优化理论 梯度下降是深度学习训练的驱动力。本章从多元函数的偏导数开始，逐步过渡到雅可比矩阵（Jacobian）和黑塞矩阵（Hessian）。核心内容集中在链式法则（Chain Rule）在计算图中如何演变为反向传播（Backpropagation）算法。我们详细展示了如何利用黑塞矩阵的性质来分析优化过程的凸性、鞍点（Saddle Points）的存在性，以及局部最优解的性质。 第4章：数值稳定性与浮点数精度 在实际计算中，数值问题常常是性能瓶颈或导致训练失败的隐形杀手。本章探讨了浮点数的有限精度表示（如IEEE 754标准），分析了梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）的数学根源。同时，介绍了诸如权重初始化策略（Xavier/He Initialization）和梯度裁剪（Gradient Clipping）等缓解这些问题的实用技术。 第二部分：核心模型架构的剖析（第5章至第8章） 掌握了基础数学工具后，本部分开始系统性地解构当前最主流的深度学习模型结构，深入探究其内部工作机制。 第5章：全连接网络与激活函数的深入研究 本章从最基础的多层感知机（MLP）出发，详细阐述了不同激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Leaky ReLU, Swish）的数学特性、导数计算及对梯度流的影响。此外，我们对正则化技术，如L1/L2正则化和Dropout，进行了机制上的细致对比，解释了它们如何通过约束模型复杂度来提升泛化能力。 第6章：卷积神经网络（CNNs）：空间特征的提取 卷积操作是计算机视觉的基石。本章彻底剖析了卷积层的数学定义，包括不同填充（Padding）和步幅（Stride）对输出尺寸的影响。随后，我们深入探讨了现代CNN架构中的关键创新，例如残差连接（Residual Connections in ResNet）的数学动机——它如何通过近似恒等映射来解决深度网络的退化问题。批归一化（Batch Normalization）的内部统计计算过程及其对训练动态的调整作用被详细展开。 第7章：循环神经网络（RNNs）与序列建模 处理时间序列和自然语言依赖关系需要特殊的结构。本章详细阐述了基础RNN的结构，并重点分析了标准RNN在长序列依赖上的局限性。随后，我们投入大量篇幅解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控机制”的代数结构，解释了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以实现对信息流的精确控制。 第8章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制被誉为近年来AI领域最重要的突破之一。本章首先解释了“软注意力”和“硬注意力”的区别，并详细推导了Scaled Dot-Product Attention的计算公式。核心在于Transformer模型中自注意力（Self-Attention）的多头机制（Multi-Head Attention），它如何通过并行计算捕捉输入序列中不同子空间的关系。我们还将探讨位置编码（Positional Encoding）的必要性及其数学形式。 第三部分：优化、泛化与前沿技术（第9章至第12章） 模型训练是一个迭代过程，本部分将聚焦于如何更高效、更稳定地找到最优解，并探讨当前研究的热点领域。 第9章：高级优化算法的精细调校 传统的随机梯度下降（SGD）往往收敛缓慢且易受学习率影响。本章系统比较了动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp）和自适应矩估计（Adam）的数学推导和实际性能差异。我们深入分析了Adam算法中一阶矩和二阶矩的估计偏差修正机制，并讨论了如何根据数据集特性选择合适的优化器。 第10章：模型泛化与过拟合的对抗 泛化能力是衡量模型质量的最终标准。本章探讨了PAC（Probably Approximately Correct）学习理论的简化版本，为理解模型复杂度与训练数据量之间的关系提供了理论框架。除了常规的正则化方法外，本章还引入了数据增强（Data Augmentation）的概率建模视角，以及早停法（Early Stopping）在验证集上的统计意义。 第11章：生成模型导论：VAE与GAN 生成模型旨在学习数据的底层分布。本章详细介绍了变分自编码器（VAE）中的潜在空间（Latent Space）建模、重参数化技巧（Reparameterization Trick）以及证据下界（ELBO）的推导。随后，深入剖析了生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，包括最小-最大（Minimax）优化问题的平衡点分析，并探讨了WGAN等改进版本如何通过Wasserstein距离来稳定训练过程。 第12章：模型解释性与鲁棒性 “黑箱”模型的时代正在过去。本章探讨了理解模型决策过程的技术，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）的原理，它如何利用梯度信息来定位关键特征。此外，我们还分析了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的数学构造，并介绍了防御性蒸馏（Defensive Distillation）等旨在提高模型对微小扰动的鲁棒性的技术。 结语：迈向自主智能的下一步 《深度学习的数学基石》旨在为读者提供一个全面、严谨且实用的知识体系。通过本书，读者将不仅能够熟练运用现有的深度学习框架，更能深入理解其内部的运行逻辑，有能力诊断复杂问题的根源，并为下一代智能系统的设计打下坚实的理论基础。掌握这些基石，方能构建出更高远、更可靠的智能应用。

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读完《Visual C#程序设计基础教程》这本书，我最大的感受就是它的“实战性”和“前瞻性”。这本书并没有把重点放在那些已经过时或者不太常用的技术细节上，而是着重讲解了在当前和未来一段时间内，C#开发者最需要掌握的核心技术和编程思想。 我尤其欣赏书中对于.NET Framework（以及其后续的.NET Core/.NET 5+）的讲解。作者并没有简单地罗列API，而是深入剖析了.NET生态系统的优势，以及它如何帮助我们更高效地开发各类应用程序。书中关于托管代码、垃圾回收、CLR等概念的阐述，让我对.NET的底层运行机制有了更清晰的认识，这对于写出性能更好、更健壮的代码非常有帮助。 书中对GUI开发的讲解也非常实用。虽然我不是专门做UI开发的，但书中介绍的WPF（Windows Presentation Foundation）和WinForms（Windows Forms）等技术，让我能够理解如何构建出交互性强、用户体验好的桌面应用程序。而且，书中对MVVM（Model-View-ViewModel）等设计模式的引入，也让我看到了如何以更规范、更可维护的方式组织代码。 令我印象深刻的还有关于数据访问的章节。无论是ADO.NET还是Entity Framework，书中都进行了详细的介绍和对比，并给出了大量的代码示例。我学会了如何安全高效地与数据库进行交互，这对于开发涉及数据存储的应用程序至关重要。 总的来说，这本书的内容非常扎实，并且紧跟技术发展的潮流。它教会了我不仅是如何“写代码”，更是如何“思考”和“设计”代码。这本书为我打开了一扇通往更广阔C#开发世界的大门，让我对未来的学习和职业发展充满了信心。

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我必须说，这本《Visual C#程序设计基础教程》的书，给我的震撼绝对是超乎想象的。一开始拿到这本书，我只是抱着试试看的心态，毕竟市面上关于C#的书籍实在太多了，很容易让人眼花缭乱。但这本书的内容组织，真的让我眼前一亮。它不是那种堆砌大量代码或者理论的教材，而是非常有逻辑性地将C#的核心概念层层剥开，并且用一种非常形象的比喻和类比，让抽象的概念变得具体可感。 书中对于“类”和“对象”的讲解，简直是点睛之笔。我之前学习面向对象编程时，总是感觉云里雾里的，但这本书通过一个非常贴切的现实生活场景，让我瞬间就明白了“类”就像一个蓝图，“对象”就是根据蓝图建造出来的具体事物。这种讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我能够迅速抓住编程的核心思想。 而且，这本书非常强调“动手实践”。每一章的理论讲解之后，都会紧跟着一系列的练习题，这些练习题的难度梯度设置得非常合理，从简单的巩固性练习，到稍微有点挑战性的拓展性练习，能够帮助我不断地检验学习效果。更重要的是，书中还提供了几个大型的项目实战，让我能够将零散的知识点串联起来，完成一个完整的应用程序。这个过程，让我深刻体会到了编程的乐趣和成就感。 值得一提的是，这本书对于错误处理和调试的讲解也做得非常到位。在编写程序的过程中，难免会遇到各种错误，这本书详细介绍了常见的错误类型，以及如何利用Visual Studio的强大调试功能来定位和解决问题。这对于提高我的编程效率和质量，起到了至关重要的作用。 总的来说，这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在我学习C#的道路上给予了极大的帮助。它让我不再畏惧编程，而是充满信心地去探索和创造。如果你想真正理解C#，并掌握实际的编程技能，这本书绝对值得你深入研读。

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坦白讲，当我翻开《Visual C#程序设计基础教程》这本书时，并没有抱有太高的期望，毕竟市面上同类的书籍太多了。然而，这本书的内容却给了我巨大的惊喜，它以一种极其“接地气”的方式，将C#编程的精髓展现在我面前。 书中对于“泛型”的讲解，是我学习C#过程中一个重要的里程碑。作者通过清晰的解释和生动的例子，让我彻底理解了泛型的概念以及它在提高代码复用性和类型安全性方面的优势。我学会了如何编写泛型类、泛型方法和泛型接口，这极大地提升了我编写高效、健壮代码的能力。 令我印象深刻的还有书中关于“LINQ”（Language Integrated Query）的介绍。LINQ的出现，让数据查询变得如此简洁和强大。书中详细讲解了LINQ to Objects, LINQ to SQL, LINQ to XML等，并提供了大量实用场景下的代码示例，让我能够轻松地对各种数据源进行查询和操作。 书中还对“网络编程”和“Web服务”进行了初步的介绍。虽然这部分内容可能相对深入，但作者的讲解方式非常巧妙，能够让即使是初学者也能对这些概念有一个初步的认识，并了解到如何利用C#来构建网络应用程序。 最让我感到欣慰的是，这本书始终贯穿着一种“注重细节”的风格。无论是对关键字的解释，还是对异常处理的规范，亦或是对代码风格的建议，都体现了作者对编程严谨的态度。这种严谨性，正是优秀开发者所必备的品质。 总而言之，《Visual C#程序设计基础教程》是一本真正从读者角度出发的书籍。它没有华丽的辞藻，没有故弄玄虚的理论，只有扎实的知识、实用的技巧和对编程的热爱。这本书让我对C#编程有了全新的认识，也为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。

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一本令人惊艳的书！《Visual C#程序设计基础教程》的出现，彻底颠覆了我对技术书籍的刻板印象。它的内容深度和广度都达到了一个相当高的水平，而且讲解方式极其生动有趣，完全没有枯燥乏味的感觉。 我特别喜欢书中关于“设计模式”的介绍。作者并没有上来就抛出一堆设计模式的名称，而是通过分析现实开发中遇到的常见问题，然后引出相应的解决方案，并解释这些设计模式是如何巧妙地解决这些问题的。这种“先有问题，后有方法”的教学方式，让我能够更深刻地理解设计模式的价值，而不是死记硬背。 书中关于“并发编程”和“异步编程”的讲解，是我之前学习的重点和难点。这本书通过非常清晰的图示和代码示例，将这些复杂的概念变得易于理解。我学会了如何使用Task Parallel Library (TPL) 和 async/await 关键字来编写高效的异步代码，这对于提高程序的响应速度和用户体验至关重要。 此外，书中还涉及了一些关于“单元测试”和“集成测试”的内容。作者强调了测试的重要性，并介绍了如何使用 xUnit 或 NUnit 等框架来编写和运行测试。这让我意识到，编写高质量的代码不仅在于实现功能，更在于确保代码的可靠性和稳定性。 我之所以如此推崇这本书，是因为它不仅仅教授了C#的语法和API，更重要的是，它传递了一种“工程师思维”。它教会了我如何分析问题、如何设计解决方案、如何编写可维护和可扩展的代码，以及如何不断地提升自己的编程技能。 这本书就像是一本武功秘籍，让我能够从一个初学者迅速成长为一名合格的C#开发者。我真心希望所有热爱编程的朋友都能拥有这本书，并从中获益匪浅！

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这本书真是让我大开眼界，简直就是学习C#编程的“圣经”！作为一名曾经对编程望而却步的初学者，我一直觉得C#是一个高深莫测的领域。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它的语言风格非常平实易懂，就像一位经验丰富的老师在循循善诱地讲解一样，没有那些晦涩难懂的专业术语，让我在学习的过程中倍感轻松。 我特别喜欢书中循序渐进的教学方式。从最基础的变量、数据类型讲起，一步一步地深入到更复杂的概念，比如面向对象编程、异常处理等等。每一章都配有精心设计的示例代码，这些代码不仅能够直观地展示理论知识，还能让我亲手实践，加深理解。而且，作者在讲解过程中，总会时不时地穿插一些实用的编程技巧和注意事项，这些都是我在其他地方很少能学到的宝贵经验。 最让我惊喜的是，这本书并没有停留在理论层面，而是非常注重实际应用。书中提供了大量的案例分析，涵盖了从简单的桌面应用程序到一些初步的Web开发场景。我通过这些案例，学会了如何将所学的知识融会贯通，解决实际问题。特别是书中关于UI设计的讲解，让我能够快速上手，构建出用户界面美观、功能实用的应用程序。 这本书的排版和设计也十分出色。清晰的章节划分，丰富的插图和图表，都让阅读过程更加流畅和愉悦。每当遇到疑难点，我总能在书中找到清晰的解答。即使我暂时遇到了一些困难，书中提供的练习题和项目指导，也总能引导我找到解决问题的方向。 总而言之，如果你是一名C#初学者，或者希望系统地巩固C#知识，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅教会了我如何编写代码，更重要的是，它培养了我独立解决问题的能力和对编程的兴趣。我迫不及待地想将这本书推荐给所有对C#感兴趣的朋友们！

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