计算机组成原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李用江 编

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2003-11

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787562319610

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组成原理
• 计算机体系结构
• 数字逻辑
• 汇编语言
• 计算机硬件
• 存储系统
• CPU
• 输入输出
• 流水线
• 并行处理

《深度学习的数学基石》 本书旨在为读者构建一个坚实而全面的数学知识体系，这些知识体系是理解和掌握现代深度学习理论与实践的必备基石。本书不触及任何关于计算机硬件架构、指令集、逻辑门、存储器层次结构等计算机组成原理层面的内容，而是专注于那些驱动人工智能算法的核心数学概念。 第一部分：线性代数——数据的语言 我们从线性代数入手，这门学科是处理和操作多维数据的关键。 向量与矩阵： 详细介绍向量的定义、运算（加法、减法、标量乘法、点积、叉积）以及它们在数据表示中的作用。矩阵作为向量的集合，我们将深入探讨矩阵的维度、类型（方阵、单位矩阵、零矩阵、对称矩阵等）、矩阵的基本运算（加法、减法、乘法、转置、逆矩阵）。 线性方程组： 讲解线性方程组的表示方法（矩阵形式）、求解方法（高斯消元法、克拉默法则）以及它们在模型训练中的意义，例如最小二乘法在回归问题中的应用。 向量空间与子空间： 引入向量空间的抽象概念，包括基、维度、线性无关性。理解子空间对于降维技术（如主成分分析 PCA）至关重要。 特征值与特征向量： 这是理解矩阵行为的关键。我们将详细阐述特征值和特征向量的定义、计算方法，并展示它们在数据变换、降维和理解数据分布中的强大作用。 矩阵分解： 介绍几种重要的矩阵分解技术，如奇异值分解 (SVD) 和特征值分解 (EVD)，以及它们在数据去噪、推荐系统和自然语言处理中的应用。 第二部分：微积分——变化的度量 微积分是理解模型如何学习和优化的核心工具。 导数与微分： 介绍函数的变化率，单个变量的导数、高阶导数、偏导数。讲解微分的概念及其几何意义。 梯度： 扩展到多变量函数，深入理解梯度向量，它指向函数增长最快的方向。梯度是许多优化算法（如梯度下降）的基础。 链式法则： 这是深度学习中反向传播算法的核心。我们将详细解释链式法则的工作原理，以及如何使用它来计算复合函数的导数。 积分： 介绍定积分与不定积分，以及它们在概率论和期望计算中的应用。 泰勒展开： 解释如何用多项式近似复杂函数，这在局部理解函数行为和设计激活函数时非常有用。 优化理论基础： 讲解如何利用导数寻找函数的极值点，包括局部极值和全局极值。介绍凸优化和非凸优化的基本概念。 第三部分：概率论与统计学——不确定性的处理 在处理真实世界数据时，不确定性是不可避免的。概率论和统计学提供了量化和管理这种不确定性的方法。 概率基础： 介绍概率的基本概念，如样本空间、事件、概率公理。学习条件概率、贝叶斯定理及其在模型推理中的应用。 随机变量： 区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们的概率质量函数 (PMF) 和概率密度函数 (PDF)。 常用概率分布： 深入研究一些关键的概率分布，包括伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、高斯分布（正态分布）。理解它们的性质和适用场景。 期望与方差： 学习计算随机变量的期望（均值）和方差，这有助于度量数据的集中趋势和离散程度。 最大似然估计 (MLE)： 介绍如何根据观测数据估计模型参数，是许多统计模型的基础。 最大后验估计 (MAP)： 结合先验知识进行参数估计。 信息论基础： 引入熵、交叉熵、KL散度等概念，它们在衡量信息量、模型性能评估以及损失函数设计中扮演着重要角色。 第四部分：数值方法与优化算法——模型训练的实践 理论固然重要，但最终要通过算法实现模型的学习与优化。 梯度下降及其变种： 详细讲解最基本的梯度下降算法，并介绍其加速版本，如随机梯度下降 (SGD)、小批量梯度下降 (Mini-batch SGD)。 自适应学习率算法： 深入探讨动量法 (Momentum)、AdaGrad、RMSProp、Adam 等自适应学习率优化器，理解它们如何加速收敛并处理稀疏梯度。 数值稳定性： 讨论在计算过程中可能出现的数值溢出、下溢等问题，以及如何通过技术手段（如梯度裁剪、正则化）来提高模型的数值稳定性。 数值积分与微分的近似方法： 简要提及数值方法在求解复杂积分或微分方程时的作用（尽管在深度学习中较少直接涉及，但理解其原理有益）。 本书的每一个章节都力求概念清晰、逻辑严谨，并辅以恰当的数学推导和直观的解释，帮助读者建立起对这些数学工具在深度学习中的深刻理解。通过学习本书，读者将能够自信地阅读深度学习的学术论文，理解模型背后的原理，并在此基础上进行更深入的研究和开发。

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这本书的阅读体验，用“酣畅淋漓”来形容或许有些夸张，但绝对是令人精神一振的。它的叙述方式非常具有逻辑性，仿佛一位经验老到的工程师在手把手地教你如何搭建一个微型系统。我之前在其他地方接触过一些类似的教材，往往陷入了对特定型号CPU细节的过度纠缠，导致主题发散，让人抓不住重点。然而，这本书的厉害之处在于，它始终围绕着“如何高效地执行程序”这一核心矛盾来展开论述。内存层次结构那一部分的处理尤为精彩，作者没有简单地描述寄存器、L1/L2/L3缓存是什么，而是重点阐述了时间局部性和空间局部性原理在硬件设计中的具体体现，以及这种设计选择如何深刻影响程序的运行效率。这种从“软件需求”反推“硬件设计”的视角，极大地提升了我的抽象思维能力。读到后面关于并行处理和向量计算的部分时，我甚至能感受到设计者在有限的物理资源下所能榨取的最大性能潜力，那种创造力令人叹服。总的来说，它不是一本让人快速翻阅的书，它要求你停下来思考，去想象数据流动的轨迹，但每一次停顿都是值得的。

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这本《计算机组成原理》的书，简直是打开了我对数字世界认知的一扇全新的大门。我原本以为计算机不过就是一堆精密的电路和闪烁的指示灯，但读完这本书，我才真正理解了“计算”背后的深层逻辑。它不仅仅是罗列了各种硬件规格和技术参数，更重要的是，它深入浅出地剖析了CPU、内存、输入输出系统是如何协同工作的，那种精妙的配合简直像一首复杂的交响乐。特别是关于指令集架构（ISA）的讲解，非常到位，让我明白了为什么不同的处理器会有不同的“语言”，以及这些语言如何最终转化为我们日常操作的流畅体验。作者并没有停留在理论的堆砌，而是结合了大量生动的例子和清晰的图示，将那些抽象的概念，比如流水线技术、缓存一致性，变得触手可及。对于一个初学者来说，它提供了一个非常坚实的基础，没有过度陷入晦涩的底层细节，却又保证了知识体系的完整性。可以说，这本书是我搭建计算机科学知识框架的第一块也是最重要的一块基石。我特别欣赏它对历史发展脉络的梳理，让读者能体会到这些技术是如何一步步迭代、演进至今的，这种“知其所以然”的感觉，远比死记硬背公式要来得有价值。

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坦白说，我对技术书籍通常抱有一种谨慎的态度，很多都会在前几章展现出极高的热情后，后继乏力，变成一本枯燥的参考手册。但《计算机组成原理》展现出了惊人的叙事韧性。尤其让我印象深刻的是，它在讲解中断和异常处理机制时所展现出的严谨性。这部分内容通常是理论中最容易被轻描淡写带过的地方，但作者在这里花费了大量的笔墨，详细分析了上下文切换的开销、中断向量表的查找过程，以及这些机制如何保证了操作系统在处理突发事件时的稳定性和实时性。这不仅仅是关于“硬件能否响应”的问题，更是关于“如何在不破坏现有工作状态的前提下完成任务”的哲学探讨。此外，书中对总线仲裁和数据传输协议的介绍也十分细致，让我终于弄明白了为什么在多核环境下，数据同步会成为一个绕不开的难题。它成功地将“计算机”这个宏大的概念，拆解成了无数个可以被逻辑清晰地理解的小模块，并且展示了这些模块间错综复杂却又高度有序的交互关系。

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我感觉这本书的作者不仅是一位深谙底层技术的专家，更是一位拥有卓越沟通能力的教育家。它最成功的地方在于平衡了“深度”与“广度”。在广度上，它涵盖了从硬件基础到系统接口的完整图景，没有留下明显的知识断层。在深度上，它敢于触及那些被许多入门书籍回避的难题，比如微程序设计和硬布线控制器的区别，以及它们在现代高性能处理器中的角色演变。我尤其喜欢它对指令流水线冲突处理的论述，它清晰地描绘了数据冒险、控制冒险是如何发生的，以及如何通过暂停、转发等机制来缓解这些问题。这种对性能瓶颈的深入剖析，让我对编写高效代码有了更直观的认识——原来很多看似软件层面的优化，其根源都深植于硬件的运作方式之中。这本书让我从一个“用户”的视角，转变成了对“构建者”心智模式的转变，它为后续学习操作系统、编译器设计等更高级的课程打下了近乎完美的理论基础，实属难得的经典之作。

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这本书的排版和插图设计，是我个人认为它区别于其他同类书籍的关键点之一。很多技术书籍的图例过于拥挤或者过于简单，无法准确传达信息，但这本却恰到好处。例如，在解释布尔代数和逻辑门电路时，作者使用了非常现代化的可视化工具，使得原本可能令人望而生畏的真值表变得直观易懂。再者，它的术语定义非常规范，每当引入一个新概念时，都会在侧边栏或脚注中提供清晰的定义和缩写来源，这对于非科班出身的我来说，是极大的帮助，有效避免了因术语模糊而产生的理解偏差。我特别欣赏它在介绍原码、补码、浮点数表示法时的那部分内容，它不是简单地给出公式，而是通过对比不同表示法在处理负数和极值时的优缺点，引导读者去思考“为什么计算机必须采用补码”这一深层原因，这种引导式的教学方法，极大地提升了知识的吸收率和长期记忆效果。它更像是一本高质量的大学精选讲义，而非冷冰冰的说明书。

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