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出版者:Wrox

作者:James Bucanek

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:2006-04-03

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471754794

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本假定书目《Beginning Xcode》的详细图书简介，内容完全不涉及《Beginning Xcode》这本书本身的内容，并且力求自然、详尽。 --- 图书名称：《深度学习的数学基础：从线性代数到概率图模型》 简介： 揭示智能背后的核心逻辑，为构建下一代人工智能系统奠定坚实的数学基石。 在当前飞速发展的人工智能浪潮中，深度学习无疑是驱动变革的核心引擎。然而，许多实践者在调用复杂的框架和模型时，往往忽略了其背后支撑这一切的严谨数学原理。本书《深度学习的数学基础：从线性代数到概率图模型》正是为了弥补这一知识鸿沟而精心编撰的权威指南。它不是一本侧重于代码实现的速成手册，而是一部深入剖析构建现代机器学习和深度学习算法的理论骨架的著作。 本书旨在为那些渴望从“应用层”跃升至“原理层”的工程师、研究人员以及高年级本科生提供一份全面、深入且高度实用的数学参考。我们相信，对数学本质的深刻理解，是实现突破性创新的唯一途径。 第一部分：线性代数——多维空间的语言 深度学习的一切运算，无论多么抽象，最终都可以归结为矩阵和向量的运算。本部分将系统回顾并深化读者对线性代数的理解，重点聚焦于那些在神经网络和优化算法中频繁出现的概念。 我们将从向量空间、基与坐标变换开始，逐步深入到特征值分解（Eigendecomposition）和奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）。特别地，我们将详细探讨SVD在数据降维技术（如主成分分析PCA）中的核心作用，并阐释这些分解如何为理解模型复杂度提供几何直观。读者将清晰地看到，为什么矩阵的秩和零空间的概念，直接决定了模型表达能力的上限。此外，我们还会讲解协方差矩阵的意义，它如何量化数据点之间的关系，并为后续的概率分布建模做好铺垫。这部分内容将使用大量高维空间的可视化类比，帮助读者构建对抽象代数概念的直观感受。 第二部分：微积分与优化——寻找最优解的艺术 训练神经网络本质上是一个在极高维空间中寻找全局或局部最优解的过程。这完全依赖于微积分的工具集，尤其是梯度。 本部分会超越基础的导数概念，直接进入多元函数的偏导数、梯度向量和Hessian矩阵的精细分析。我们将用严格的链式法则来推导反向传播（Backpropagation）算法的数学原理，揭示其效率的根本来源。重点在于对“梯度消失”和“梯度爆炸”问题的数学成因进行剖析，并介绍如RMSProp、Adam等自适应学习率优化器背后的泰勒展开和二阶矩估计的原理。我们不仅会展示如何计算梯度，更会解释为什么某些优化器能更快地收敛，以及它们在非凸优化景观中的行为差异。 第三部分：概率论与信息论——量化不确定性与信息增益 在面对现实世界中固有的噪声和不确定性时，概率论成为我们进行决策和推理的框架。信息论则提供了衡量模型拟合优劣的度量标准。 本部分从贝叶斯定理出发，建立起从先验到后验的推理桥梁。我们将深入探讨常见的概率分布（如高斯分布、多项式分布）及其在生成模型和分类任务中的应用。随后，我们将转向信息论的核心概念：熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）。读者将理解，交叉熵损失函数之所以成为分类任务的首选，是因为它直接对应于衡量两个概率分布之间差异的度量。此外，我们还会引入极大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的数学推导，并将它们与正则化（如L2正则化）在贝叶斯视角下的联系进行阐释。 第四部分：随机过程与采样方法——模拟复杂系统的动力学 许多先进的生成模型和强化学习算法，需要对高维、复杂的概率分布进行采样或近似推断。本部分聚焦于动态系统和随机过程的数学工具。 我们将详细讲解马尔可夫链（Markov Chain）的基本性质，并引入更强大的工具——马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。重点会放在Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样上，阐释它们如何在大规模、难以直接积分的概率空间中进行有效的随机探索。此外，对于变分推断（Variational Inference），我们将用数学语言构建变分下界（ELBO），并阐明它如何通过最小化KL散度来近似复杂的后验分布。这部分内容对于理解变分自编码器（VAE）和更前沿的生成模型至关重要。 第五部分：概率图模型——结构化推理的框架 概率图模型（PGM）提供了一种优雅的方式来表示和推理变量之间复杂的依赖关系。本书将其视为连接传统统计学和现代深度学习的桥梁。 我们将介绍贝叶斯网络（BN）和马尔可夫随机场（MRF）这两种主要的图模型类型。重点在于理解条件独立性的概念如何被图结构所编码。随后，我们将深入探讨图模型上的推理算法，包括信念传播（Belief Propagation）和摘要推断（Summary Inference）。通过将这些推理技术与现代神经网络中的注意力机制和图神经网络（GNNs）中的信息聚合操作进行对比，读者将能更深刻地认识到，许多“新颖”的深度学习架构，其核心思想在概率图模型中早有体现。 目标读者： 本书面向具有扎实的微积分和基础线性代数背景，并希望深入理解深度学习算法内在机制的研究生、博士生、机器学习工程师以及有志于从事人工智能基础理论研究的专业人士。掌握本书内容，意味着读者将不再是简单地“使用”框架，而是能够“设计”和“改进”框架。 学习收获： 读完本书，您将能够： 1. 掌握深度学习中涉及的矩阵运算和分解的几何与代数意义。 2. 熟练推导反向传播算法，并能根据特定网络结构设计高效的梯度计算方案。 3. 理解信息论度量在损失函数设计和模型评估中的核心作用。 4. 构建基于概率模型的数学推理，并能将其应用于复杂的生成和判别任务。 5. 建立从基础数学到前沿AI算法的严密逻辑链条，为未来算法创新提供坚实的理论基础。 《深度学习的数学基础》——助您在人工智能的探索之路上，走得更远、更稳健。

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对于数据持久化和网络请求这两个关键的iOS开发环节，“Beginning Xcode”的处理方式让我印象深刻。它并没有回避这些相对复杂的概念，而是用一种由浅入深的方式进行引导。在数据持久化方面，它首先介绍了UserDefaults，这是一个简单但非常实用的存储少量数据的方式，然后循序渐进地讲解了Core Data，这是一个功能强大但学习曲线也相对陡峭的框架。作者通过具体的例子，比如如何创建Core Data模型，如何进行数据的增、删、改、查操作，让我能够逐步掌握这个技术。对于网络请求，它则重点介绍了URLSession，这是iOS中处理网络通信的标准方式。书中详细讲解了如何发起GET和POST请求，如何处理服务器返回的数据，以及如何进行JSON解析。这些都是构建一个能够与后端服务器进行数据交互的应用所必需的技能。我尤其赞赏书中在讲解网络请求时，会穿插一些异步处理和错误处理的知识点，这对于编写健壮的网络应用至关重要。

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在学习过程中，我发现“Beginning Xcode”的章节结构安排得非常合理，循序渐进，逻辑清晰，让我能够有条不紊地掌握知识。从最基础的Objective-C语法，到iOS开发的核心框架UIKit，再到数据持久化和网络请求，每一个知识点都承接得非常自然。书中的每一章都以一个明确的学习目标开始，并在结尾处提供一个总结或者练习题，这极大地巩固了我的学习效果。我特别喜欢它在引入新概念时，总是先从一个实际的应用场景出发，然后再解释背后的技术原理。这种“情景驱动”的学习方式，让我更容易理解知识的实际价值和应用场景，从而激发我的学习兴趣。例如，在讲解协议（Protocols）时，作者并没有一开始就抛出协议的定义和语法，而是先通过一个“代理模式”的例子，说明为什么需要协议，以及协议如何解决类之间耦合的问题，然后再引出协议的具体实现。

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这本书的Xcode界面导航和常用功能介绍部分，是我认为它最大的亮点之一。作为一名新手，初次接触Xcode时，界面上的各种窗口、工具栏、侧边栏确实会让人感到有些不知所措。而“Beginning Xcode”这本书，就像一张详尽的地图，清晰地为我指明了每一个区域的功能和用途。从项目创建的流程，到如何管理项目中的文件和文件夹，再到代码编辑器的各种快捷键和智能提示，每一个细节都被作者一一罗列，并且用图文并茂的方式进行解释。我尤其赞赏它对于Interface Builder的讲解，将Storyboard和XIB文件的概念、创建和使用方法，都解释得非常透彻。通过书中的引导，我能够轻松地将UI元素拖拽到界面上，并通过代码进行连接，实现页面的交互。这种可视化开发的方式，极大地降低了学习门槛，让我能够更专注于应用的逻辑设计，而不是被复杂的代码细节所困扰。书里关于版本控制Git的集成讲解也非常及时和实用，让我了解如何在Xcode中进行提交、拉取和合并，这对于团队协作和项目管理至关重要。

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这本书在性能优化和调试方面的指导，虽然是我在初步学习阶段可能不会立即应用到的，但其前瞻性和实用性让我对未来的开发充满信心。“Beginning Xcode”并没有仅仅停留在“如何实现功能”的层面，而是开始触及“如何写出高质量的代码”的议题。它介绍了一些基本的性能分析工具，比如Instruments，并简要说明了如何使用它来检测应用的CPU和内存使用情况。虽然书中没有深入到每一个 Instruments 工具的使用细节，但它已经为我打开了一扇门，让我知道原来还可以通过这些工具来发现和解决性能瓶颈。在调试方面，它详细介绍了Xcode的调试器，包括如何设置断点、单步执行代码、查看变量的值，以及使用控制台输出信息。这些调试技巧对于定位和修复bug至关重要，我通过书中的讲解，能够更有效地找出代码中的错误，并学会如何改进。了解这些内容，就像在我脑海中建立了一个“质量意识”，让我知道在写代码的时候，除了实现功能，还需要考虑性能和可维护性。

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“Beginning Xcode”在讲解UIKit框架的核心组件时，采用了非常系统化的方法。它并没有将UI元素零散地介绍，而是按照逻辑结构，将相关的组件进行归类和讲解。例如，在讲解视图（Views）的概念时，它会首先介绍UIView作为所有UI元素的基类，然后逐一深入讲解常用的派生类，如UILabel、UIButton、UIImageView、UITextField等。对于每一个组件，它都不仅仅是列出其属性和方法，更重要的是，它会解释这些组件的用途、常见的使用场景，以及如何通过代码来设置它们的属性、响应用户交互。我特别喜欢书中关于Auto Layout的讲解，它用非常直观的方式，介绍了约束（Constraints）的创建和管理，以及如何利用它来实现应用的自适应布局，让应用在不同尺寸的设备上都能有良好的显示效果。书中的示例代码都经过精心设计，能够充分展示UI组件的特性，并且很容易被读者模仿和修改。通过学习这部分内容，我不仅能够创建出美观的界面，更重要的是，我开始理解如何构建一个具有良好用户体验的iOS应用。

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总而言之，“Beginning Xcode”这本书从内容深度、讲解方式、案例设计以及整体的排版风格，都给我留下了非常深刻的印象。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一个耐心的老师，一个可靠的伙伴。它用一种循序渐进、由浅入深的方式，将复杂的iOS开发知识分解成易于理解的步骤，让我这个零基础的初学者，能够逐步建立起编程的信心和技能。我能够感受到作者在内容组织和语言表达上的用心，使得学习过程变得更加愉快和高效。这本书帮助我从一个对iOS开发完全陌生的门外汉，变成了一个能够独立编写简单应用的新手开发者。我非常期待能够继续利用这本书的知识，去探索更广阔的iOS开发世界。这本书的价值，远不止于它所包含的文字和代码，更在于它点燃了我对编程的热情，并为我指明了前进的方向。

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我对于“Beginning Xcode”这本书最深刻的印象，便是它在介绍Objective-C语言基础时，所展现出的耐心和细致。不同于许多直接跳入框架讲解的书籍，它并没有忽略掉语言本身的重要性。从变量的声明、数据类型的选择，到方法的调用、对象的消息传递，每一个概念都被拆解得非常清晰，并且辅以大量的示例代码。这些示例代码的设置非常巧妙，往往通过一个简单的应用场景，就能串联起多个语言特性，让读者在实际操作中体会到语言的强大之处。例如，在讲解类和对象的概念时，作者设计了一个模拟“学生”对象的场景，包括学生的姓名、年龄属性，以及“学习”和“考试”的方法。通过这个例子，我不仅理解了如何定义一个类，如何创建对象，更重要的是，我体会到了面向对象编程的核心思想——封装、继承和多态。虽然Objective-C的代码风格和Swift有所不同，但这本书的讲解逻辑和学习路径，完全能够帮助我建立起扎实的编程基础，为日后学习Swift打下坚实的基础。而且，书中还穿插了一些Objective-C的常见陷阱和优化技巧，虽然我现在还用不上，但知道有这些存在，就像在脑海里埋下了一颗种子，以后遇到问题时，能够回想起这些知识点，从而更有效地解决问题。

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这本书在讲解某些高级概念，比如多线程（Grand Central Dispatch, GCD）和动画（Core Animation）时，虽然内容量可能不如专门的书籍那么详尽，但对于“Beginning”阶段来说，它的介绍是恰到好处的。它并没有试图把所有东西都塞给你，而是抓住了核心要点，让你对这些概念有一个初步的认识和理解。例如，在讲解GCD时，它介绍了队列（Queues）和任务（Tasks）的概念，以及如何使用dispatch_async来执行异步任务，并简单提及了同步和异步的区别。对于动画，它则介绍了UIView的动画方法，如animateWithDuration，以及如何实现一些简单的过渡效果。虽然我还需要通过其他资源来深入学习这些高级主题，但这本书已经为我打下了坚实的基础，让我知道这些存在，并且有一个大致的理解方向。它就像一个优秀的领路人，指引我看到了更广阔的iOS开发领域。

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这本书的封面设计相当吸引人，简约而不失专业感，深蓝色的背景搭配银色的标题“Beginning Xcode”，散发出一种沉稳可靠的气息，仿佛预示着一本能够引导新手开发者稳扎稳打地迈入iOS开发殿堂的宝典。拿到手里，纸张的质感也非常好，触感温润，厚度适中，翻阅起来不会有廉价感。书的整体排版清晰明了，字体大小合适，行距也恰到好处，即使是长时间阅读也不会感到疲劳。我特别喜欢它在讲解基础概念时，会插入一些形象的比喻，比如将MVC设计模式比作一个团队协作，Controller是项目经理，Model是数据仓库，View是展示给客户的报告，这种生动有趣的讲解方式，让我这个初学者一下子就抓住了核心要点，而不是枯燥地记忆术语。此外，书中使用的插图也非常用心，不是那种简单的流程图，而是带有一定细节和颜色的示意图，能够更直观地帮助理解代码的执行逻辑和界面布局的构成。我在阅读过程中，时不时会停下来，对照着书中的图示和代码，在Xcode中自己动手尝试，每一次成功运行代码，看到预期的结果，那种成就感是难以言喻的。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的良师益友，它用一种鼓励和支持的态度，让我这个完全没有接触过编程的新手，也能一步步克服恐惧，建立起学习的信心。

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“Beginning Xcode”在解释ARC（Automatic Reference Counting）这个内存管理机制时，做得非常到位。对于初学者来说，理解Objective-C的内存管理确实是一个挑战，而ARC的出现，在很大程度上简化了这一过程，但仍然需要理解其背后的原理。这本书并没有止步于告诉你“ARC会自动帮你管理内存”，而是深入浅出地解释了强引用、弱引用（__strong, __weak, __unsafe_unretained, __autoreleasing）的概念，以及循环引用的问题和解决方案。通过书中精心设计的代码示例，我能够清晰地看到，当使用不当的引用关系时，可能会导致内存泄漏，而通过正确使用弱引用，可以有效地打破这种循环。这种对底层机制的解释，让我不仅仅是停留在“会用”的层面，更能理解“为什么这么用”，从而写出更可靠的代码。它还简单提及了autoreleasepool 的概念，虽然不是ARC的核心，但对于理解Objective-C的内存管理流程也有一定的帮助。

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