电子化学品生产与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:江苏科技

作者:张跃军王新龙

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2005-7

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787534545580

丛书系列:

图书标签:

• 电子化学品生产及应用
• 电子化学品
• 半导体材料
• 化学品生产
• 应用技术
• 电子工业
• 材料科学
• 化学工程
• 微电子
• 集成电路
• 表面处理

《深度学习：原理与实践》 图书简介 一、 缘起与定位：驾驭智能时代的基石 在信息爆炸与计算能力飞速提升的今天，人工智能已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻改变着社会结构、产业形态和日常生活方式的核心驱动力。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习领域最为耀眼的分支，以其强大的数据拟合能力和特征自动提取机制，成为驱动当前新一轮技术革命的“引擎”。 本书《深度学习：原理与实践》旨在为渴望深入理解和掌握深度学习理论框架、算法细节以及工程实践的读者提供一本全面、系统且兼具前瞻性的参考指南。我们深知，深度学习的复杂性在于其多层非线性结构的抽象性与海量数据训练的工程挑战性。因此，本书的定位不仅仅是理论的堆砌，更是理论与实践的有机结合，力求构建一座连接数学基础、算法核心与实际应用的坚实桥梁。 本书特别适合于具备一定微积分、线性代数和概率论基础的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师、量化分析师，以及希望将深度学习技术融入自身研究或产品开发的行业专业人士。 二、 内容体系架构：从基础到前沿的螺旋上升 本书的结构设计遵循由浅入深、循序渐进的原则，共分为五个主要部分，确保读者能够稳健地构建起完整的知识体系： 第一部分：基础回顾与神经元模型（Fundamentals and Neuron Models） 本部分首先回顾了读者进行深度学习学习所必需的数学基础，包括向量空间、矩阵运算、概率分布、梯度概念等，确保所有读者站在同一理解水平线上。随后，我们详细剖析了人工神经网络（ANN）的最基本单元——神经元模型。从早期的感知机（Perceptron）到引入激活函数的Sigmoid、ReLU等，我们深入探讨了这些基础构件的数学表达、计算过程及其在信息传递中的作用。此部分着重于构建读者对“网络”这一概念的直观认识。 第二部分：核心理论与优化算法（Core Theories and Optimization） 深度学习的威力来源于其训练机制。本部分是全书的理论核心。我们详细阐述了前向传播（Forward Propagation）与反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，这是理解网络学习机制的关键。接着，我们系统介绍了各类优化器，从经典的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前工业界广泛采用的Adam优化器。每一种优化器都配以详尽的公式解析和收敛性讨论，帮助读者理解它们在处理梯度稀疏性、学习率适应性方面的优劣。此外，我们还深入探讨了正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout及其对过拟合的抑制作用。 第三部分：经典网络架构的深度解析（In-depth Analysis of Classic Architectures） 本部分聚焦于深度学习的“骨架”——各类经典网络结构，展示了如何通过特定的连接方式解决特定类型的问题： 1. 卷积神经网络（CNN）： 详细解析了卷积层、池化层、感受野的数学原理，并系统梳理了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet到ResNet（残差连接的突破性意义）等里程碑式的网络结构演变。特别针对图像识别、目标检测和语义分割等核心任务，我们分析了相应的网络设计哲学。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据（如自然语言、时间序列）的处理，我们深入讲解了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部单元结构、门控机制及其如何有效捕获长期依赖关系。 第四部分：高级主题与前沿探索（Advanced Topics and Frontier Exploration） 为保持本书的前沿性，本部分深入探讨了当前研究热点和工业界应用广泛的复杂模型： 1. 生成对抗网络（GANs）： 详细剖析了生成器与判别器之间的博弈理论，包括DCGAN、WGAN等变体的优化策略，以及其在图像生成、数据增强方面的强大能力。 2. 注意力机制与Transformer： 阐述了注意力机制（Attention Mechanism）如何使模型聚焦于输入序列的关键部分，并在此基础上，全面解析了Transformer架构，特别是其核心的“自注意力”（Self-Attention）机制和多头注意力机制，以及它如何彻底革新了自然语言处理（NLP）领域。 3. 自监督学习与预训练模型： 讨论了在数据标注成本高昂的背景下，如何利用大规模无标签数据进行有效预训练的方法，并简要介绍了BERT、GPT系列等主流预训练模型的结构特点与应用潜力。 第五部分：工程实践与调优策略（Engineering Practice and Tuning Strategies） 理论的价值最终要通过工程实现来体现。本部分侧重于将理论转化为生产力的实践技能： 1. 框架应用与部署基础： 提供了使用主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）进行模型搭建、数据加载和训练配置的实战指导。 2. 超参数调优艺术： 总结了实践中发现的高效超参数搜索策略（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化），并提供了针对学习率调度、批次大小选择的实用建议。 3. 模型评估与解释性： 强调了科学评估模型性能的指标体系，并初步介绍了模型可解释性（XAI）的基础方法，帮助读者理解“黑箱”内部的决策过程。 三、 本书的独特价值 1. 严谨的数学基础支撑： 每一项核心算法的引入都伴随着清晰的数学推导，确保读者不仅“知道怎么用”，更“理解为什么”。 2. 跨越框架的通用性： 虽然书中会引用主流框架的实践示例，但理论讲解聚焦于算法本身，确保知识的持久性和迁移性。 3. 注重解决实际问题： 书中案例不仅限于标准数据集，更结合了工业界常见的“数据不平衡”、“模型欠拟合/过拟合”等棘手问题，提供了针对性的解决方案和调优思路。 《深度学习：原理与实践》旨在成为读者在探索人工智能这座宏伟殿堂时，手中不可或缺的、兼具深度与广度的权威指南。通过本书的学习，读者将能以扎实的理论功底和丰富的工程经验，驾驭复杂的数据挑战，推动技术创新。

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这本书的装帧设计真的很有意思，拿到手的时候，那种沉甸甸的分量感和纸张的质感，立刻就让人觉得这不是一本随便印印的教科书。封面上那种冷静、略带科技感的蓝色调，配上清晰的字体，很有专业范儿。我一开始是冲着那个“应用”部分来的，因为我目前正在从事半导体材料的研发工作，对前沿技术很敏感。然而，这本书的开篇，对基础化学原理的梳理，那种深入骨髓的严谨性，真的让我有些意外的惊喜。它没有仅仅停留在概念的罗列上，而是花了大量的篇幅去解析不同反应机理背后的热力学和动力学约束。比如，在讨论高纯度试剂的合成步骤时，作者引用的那些经典实验数据和流程优化思路，对于我日常工作中的工艺改进提供了非常直观的参考。特别是关于痕量杂质控制的章节，简直像一本操作手册，详尽到连不同类型过滤器材的选择标准和清洗步骤都有提及。我特别欣赏作者的叙事方式，那种将理论与实际操作无缝衔接的能力，使得即便是复杂到让人头疼的化学平衡问题，读起来也变得逻辑清晰、脉络分明。这本书的配图也做得非常用心，那些复杂的反应器结构图和微观结构示意图，清晰度极高，极大地降低了理解门槛。总体来说，这本书给我的感觉是，它不仅仅是知识的传递者，更像是一位经验丰富的行业前辈，手把手地在指导你如何从理论的制高点走向实际生产的前沿阵地。它提供了一种系统性的思维框架，让人学会用更宏观的视角去看待每一个细微的化学过程。

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我是一名大学高年级的化学专业学生，正在为我的毕业设计寻找一个既有深度又具前瞻性的研究方向。这本书对我来说，简直就像是打开了一扇通往未来科研领域的大门。它最吸引我的地方在于其“前沿展望”部分的详实论述。不同于许多陈旧的参考书，这本书花费了大量篇幅探讨了下一代显示技术（如MicroLED、柔性OLED）对新型发光材料和封装材料的苛刻要求，并且清晰地指出了当前技术瓶颈所在。例如，在探讨新型高介电常数材料的合成时，作者不仅展示了已有的研究成果，还大胆地提出了几种基于仿生学和人工智能辅助设计的新型分子骨架的设想，这极大地激发了我的研究兴趣。书中对于“缺陷工程”在半导体材料中的应用探讨，也让我对材料科学有了全新的认识——我们不再仅仅是制造“完美”的材料，而是要学会精确控制和利用“不完美”的结构来提升器件性能。在阅读过程中，我发现作者经常使用一种“提出问题—回顾现有方案—指出局限—展望下一代思路”的逻辑链条，这种结构非常适合指导学术研究。它不是简单地告诉你“是什么”，而是引导你去思考“为什么是这样”和“未来该怎么做”。这本书无疑成为了我毕业论文选题和文献综述过程中，最核心、最有启发性的参考资料，让我对接下来的学术生涯充满了信心和明确的方向感。

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这本书的排版和术语处理方式，真的让我体会到了什么叫“匠心独运”。我从事的是技术翻译工作，经常需要处理那些跨越不同学科边界的专业文献，因此对一本书的术语一致性和索引的完备性有着近乎苛刻的要求。这本书在这方面做得非常出色。首先，它建立了一套非常清晰的、贯穿全书的术语表，并且在首次出现复杂或易混淆的专业词汇时，都进行了详尽的脚注解释，这对于非化学背景的工程师来说简直是福音。其次，我特别欣赏它在处理国际标准和国内标准之间的转换时的严谨性。例如，对于特定材料的等级划分，它不仅列出了ASTM或JIS的标准号，还清晰地标注了其对应的国内行业标准（如GB/T），并且对两者在检测方法上的细微差异也进行了对比分析，这种细致入微的处理，极大地提高了资料的实用价值和可信度。更值得一提的是，书中的图表设计达到了教科书级别的水平，那些流程图不仅逻辑流畅，而且色彩搭配和谐，重点突出，完全没有传统技术书籍那种“灰头土脸”的感觉。我甚至发现，作者在引用一些非常冷门的专利文献时，都给出了完整的专利号和公开日期，这种对知识产权和原始出处的尊重，在同类书籍中是罕见的。总而言之，这本书的“工具性”体现在方方面面，它不只是知识的堆砌，更是一个高效、可靠的知识检索和学习平台。

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我是一个对技术发展史有着浓厚兴趣的非专业读者，抱着了解“电子化学品”这个听起来很高大上的领域大致情况的心态翻开了这本书。坦白说，一开始我对它深奥的专业术语感到有些畏惧，但很快，我发现作者在内容编排上采取了一种非常巧妙的“历史切片”方法。它没有直接跳入复杂的合成路线图，而是先铺陈了电子信息产业早期对材料纯度需求的演变历程，从真空管时代对玻璃封接材料的要求，到晶体管的诞生如何催生了对特定掺杂剂的需求，再到如今集成电路对超高纯度光刻胶和蚀刻液的依赖。这种叙事结构，让我能够像看纪录片一样，逐步理解技术进步是如何反向驱动化学工业发展的。书里关于“纯度”概念界定的讨论尤其精彩，它清晰地阐释了为什么在微米甚至纳米尺度下，百万分之一甚至十亿分之一的杂质含量都会对最终产品的性能产生毁灭性的影响。作者引用了几个非常生动的历史案例，比如某个关键批次芯片良率骤降的事件，最终追溯到原材料中某个微量金属离子的超标，这种“侦探小说”般的叙事手法，极大地抓住了我的注意力。它让我明白了，电子化学品不仅仅是化学品，它们是支撑整个现代信息社会的“幕后英雄”，其背后的故事充满了权衡、创新和不断突破极限的努力。这本书的价值在于，它成功地将冰冷的技术名词，赋予了厚重的历史感和人文关怀。

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从一个关注产业经济和供应链角度的读者来看，这本书提供了一个我从未从纯技术角度获取过的独特洞察。我原本以为电子化学品的研究无非是提高纯度、改进合成路线，但这本书深入探讨了这些化学过程背后的“经济逻辑”和“地缘政治”影响。例如，在讨论稀有金属前驱体材料的制备时，书中有一个独立的小节专门分析了全球主要供应国的产能分布、价格波动机制，以及由此带来的产业链安全风险。这种将化学工艺与宏观经济紧密结合的分析视角，让我对“卡脖子”技术的理解不再停留在口号层面，而是具体到某一个反应釜的运行效率和某一个关键催化剂的专利壁垒上。作者非常巧妙地穿插了一些关于环保法规收紧对生产成本影响的案例分析，展示了绿色化学工艺的研发如何从成本中心转变为新的竞争优势。我尤其对其中关于“区域集群效应”的论述印象深刻，它解释了为什么某些高精尖化学品倾向于在特定的工业园区内形成完整的生态链。这本书让我意识到，电子化学品的生产，是一个技术、资本、政策和国际贸易博弈的复杂系统工程。它不仅仅是实验室里的烧瓶和试剂，更是全球高科技产业链中一块至关重要的、技术壁垒极高的基石。对于任何关注半导体或新能源产业投资与战略布局的人来说，这本书提供的产业深度分析价值，可能远超其技术指导意义。

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