基本概念与基本理论·高中版化学。百试百乐专题考王系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:湖南教育

作者:周贞雄

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-8

价格:10.6

装帧:平装

isbn号码:9787535545435

丛书系列:

图书标签:

• 高中化学
• 基础知识
• 理论学习
• 专题训练
• 考点突破
• 百试百乐
• 化学学习
• 教材辅导
• 应试准备
• 知识梳理

好的，以下是一本与《基本概念与基本理论·高中版化学·百试百乐专题考王系列》内容不相关的图书简介。 --- 书名： 《深度学习：从基础原理到前沿应用》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟、李芳] 内容简介 引言：迈入智能时代的基石 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是深刻改变我们生活、工作和科研方式的核心驱动力。《深度学习：从基础原理到前沿应用》一书，旨在为有志于深入理解和掌握现代机器学习，特别是深度学习技术的读者，提供一套全面、系统且具有实践指导意义的知识体系。 本书并非侧重于传统化学学科的基础知识，如物质结构、化学反应原理或有机化学的命名与性质。相反，我们将目光聚焦于如何利用复杂的数学模型和大规模数据，构建能够模拟人类大脑学习过程的智能系统。本书内容涵盖了从基础的线性代数、概率论在机器学习中的应用，到复杂的神经网络架构设计与优化策略。 第一部分：机器学习的理论基石与基础 本书开篇将系统梳理机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习的框架与应用场景。对于许多初学者而言，数学工具的掌握是理解深度学习的难点。因此，我们用大量的篇幅，以直观的方式阐述了支撑深度学习的数学原理：矩阵运算在数据表示中的作用、梯度下降法在模型优化中的地位，以及概率论和统计学如何为模型的不确定性提供量化描述。 我们将详细介绍感知机模型，这是神经网络的雏形，并以此为基础，逐步引出多层感知机（MLP）。重点讲解了激活函数的选择（如ReLU、Sigmoid、Tanh）及其对模型非线性能力的贡献。此外，对损失函数（如均方误差、交叉熵）的设计原则与应用场景的分析，将帮助读者理解如何定义“好”的模型性能。 第二部分：核心网络架构的深入解析 本书的重点在于对主流深度学习网络结构的深入剖析。我们不仅仅停留在结构图的展示，更深入到每一层的数学推导和计算机制。 卷积神经网络（CNN）： 详细介绍了卷积核的设计、池化层的目的以及感受野的概念。我们不仅讨论了经典的LeNet、AlexNet，更深入到VGG、ResNet（残差网络）的创新点——残差连接如何解决了深度网络中的梯度消失问题，以及Inception模块如何实现多尺度特征提取。在计算机视觉应用中，CNN是不可或缺的工具，本书将详细阐述目标检测（如YOLO系列、Faster R-CNN）和图像分割（如U-Net）的底层逻辑。 循环神经网络（RNN）及其变体： 对于处理序列数据的网络，如自然语言处理（NLP）中的应用，RNN是基础。我们清晰地阐述了标准RNN在长序列依赖性上的局限性，并重点解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是如何通过精巧的“门控”机制来控制信息流，有效解决梯度消失问题的。 注意力机制与Transformer： 随着NLP任务复杂度的提升，我们探讨了自注意力机制（Self-Attention）如何允许模型在处理序列时，动态地权衡输入序列中不同元素的重要性。最终，我们完整地介绍了Transformer架构，这是当前大语言模型（LLM）的基石，详细解释了编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）的并行计算优势。 第三部分：模型训练、优化与前沿实践 构建了网络结构后，如何高效、稳定地训练模型是关键。《深度学习：从基础原理到前沿应用》花了大量篇幅探讨优化算法。从经典的随机梯度下降（SGD）到更先进的Adam、RMSprop等自适应学习率方法，本书对比了它们在收敛速度和泛化能力上的差异。同时，正则化技术（如Dropout、L2正则化）和批归一化（Batch Normalization）的引入，是保障模型训练稳定的重要手段。 在实践层面，本书不仅关注理论，更强调工程实现。我们将指导读者如何利用主流的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）来搭建和调试模型。内容包括数据集的预处理、GPU加速的配置、模型性能的评估指标（如精确率、召回率、F1分数、AUC等），以及如何进行超参数调优。 此外，本书还探讨了当前深度学习领域的热点，如生成对抗网络（GANs）在图像生成中的应用、迁移学习（Transfer Learning）如何高效利用预训练模型，以及强化学习在决策制定中的基础框架。 读者对象 本书适合计算机科学、数据科学、电子工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望从零开始系统学习深度学习的工程师和研究人员。读者需具备扎实的微积分和线性代数基础知识，并对编程（Python优先）有基本了解。本书内容与高中阶段的化学知识体系完全无关，它是一本面向应用数学和计算机科学领域的专业技术书籍。 通过阅读本书，读者将不仅能理解深度学习背后的“黑箱”原理，还能掌握构建和部署高性能智能系统的实用技能。

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这本书的排版和设计也绝对值得称赞，色彩运用得非常到位，不会让人感到视觉疲劳，这对长时间学习来说太重要了。更让我惊喜的是，它在关键知识点上设置了很多“思维导图”和“对比表格”，这些小工具极大地帮助我构建了知识网络。以前我总觉得化学的各个分支之间缺乏联系，读完这本书后，我才发现它们之间是多么紧密地交织在一起。特别是关于有机化学部分的结构式和反应机理的图示，清晰到令人惊叹，即便是最复杂的分子也能被拆解得条理分明。这对于我这种需要通过视觉来辅助记忆的人来说，简直是雪中送炭。每一次翻阅，都能发现一些之前忽略掉的细节，这种层次感是很多同类书籍所不具备的。

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我特别欣赏作者在处理那些“易错点”和“陷阱”时的那种细致入微。很多辅导书只是简单地列出正确的答案，但这本书会花大篇幅去剖析为什么错误的选项是错的，它会预判学生可能在哪里产生思维误区。比如在进行化学平衡的计算题时，书里专门开辟了一个板块，详细讨论了哪些条件对平衡移动的影响是“瞬时”的，哪些是“长期”的，这种精妙的区分让我避免了许多不必要的失分。这感觉就像是有一个经验丰富的老学长在手把手教你做题，不仅告诉你怎么做对，更重要的是告诉你为什么会做错。这种“防患于未然”的教学策略，极大地提高了我的应试能力，让我在考场上更加从容不迫。

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这本书的理论深度和广度都拿捏得恰到好处，没有陷入过度深奥的大学专业领域，但又远远超越了基础的初中知识点。它成功地架起了一座从“知道”到“理解”的桥梁。我发现，很多我曾经觉得“理所当然”的化学现象，在这本书里都被追根溯源地解释清楚了。比如关于元素周期律的内在成因，这本书从电子排布和原子结构的角度进行了阐述，那种逻辑推导的严密性让人心悦诚服。对于想要冲击高水平竞赛或者对化学抱有浓厚兴趣的学生来说，这本书无疑是一个极佳的拓展阅读材料，它激发了我对科学探索的内在热情，让我不再满足于表面的知识，而是渴望探究更深层次的奥秘。

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说实话，我之前尝试过好几本号称是“全方位覆盖”的化学用书，但大多都流于表面，要么就是题海战术，要么就是理论晦涩难懂。这本书给我的感觉完全不同，它更像是一部精心打磨的学术随笔，将严肃的科学知识用一种非常亲近的方式呈现出来。它对实验原理的描述也极其到位，每一个重要的经典实验，比如门捷列夫的发现过程或者法拉第电解定律的推导，都被描绘得栩栩如生，仿佛我亲身参与其中一样。这种叙事性的讲解方式，让学习过程变得非常愉悦和高效。我甚至会时不时地重读某些章节，不是为了复习知识点，而是单纯享受那种被高质量的文字和逻辑所引领的感觉，这绝对是我高中阶段遇到的最值得收藏的化学参考书之一。

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这本书的讲解方式真是太深入了，特别是对于那些抽象的化学概念，作者总能找到非常形象的比喻来帮助理解。我记得有一次我在学习热力学第二定律的时候，感觉云里雾里，但是翻开这本书后，作者用一个生活中的例子——比如冰块融化和热水变凉的过程——把熵增的概念阐述得清清楚楚。这不仅仅是知识的堆砌，更像是一位经验丰富的老师在耳边细细道来。它没有那种冷冰冰的教科书感觉，而是充满了温度和启发性。尤其是对于那些基础概念的梳理，简直是教科书级别的严谨，但又没有丝毫的枯燥。读完后，感觉自己对化学这门学科的理解提升到了一个新的高度，不再是死记硬背公式，而是真正开始理解它们背后的逻辑和原理。

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