具体描述
本书系统地讲解了计算机的组装、维护的过程和方法，选购计算机及其组件的策略。本书内容理论联系实际，重点突出，知识全面，为读者提供了计算机配件选购、计算机整机组装与维护方面的指导。全书分为3部分：第一部分为基础篇，介绍了微型计算机的硬件技术，给出了微型计算机及常用外部设备等部件的有关知识、参数指标，并提供了有关部件的选购策略；第二部分为提高篇，介绍了微型计算机系统的组装与维护；第三部分为实训篇，完全按照高等职业技术院校实训的特点和需要，给出了微型计算机组装与维护过程中必须动手练习的关键性过程。
本书可作为大、中专院校及各种计算机培训学校的教材，也可作为微机维修和广大计算机爱好者的实用手册。
好的，以下是一份与《微机组装与维护》内容无关的图书简介，旨在详细介绍另一本图书的主题内容： --- 《深度学习：理论、模型与应用前沿》 书籍简介 本书深入探讨了当前人工智能领域的核心驱动力——深度学习的理论基础、主流模型结构及其在实际应用中的前沿发展。本书旨在为读者提供一个全面、系统且富有洞察力的学习路径，从最基础的数学原理出发，逐步构建起对复杂神经网络的理解，并最终掌握如何利用这些先进技术解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：基础理论与数学基石 本部分着重于为读者奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了机器学习的基本概念，强调了统计学、线性代数和微积分在深度学习中的关键作用。特别是对矩阵运算、概率论中的贝叶斯定理以及多元函数的求导与优化方法进行了详尽的讲解。 随后，我们进入人工神经网络（ANN）的核心构建模块。书中详细剖析了神经元的工作机制，包括激活函数（如Sigmoid、ReLU、Tanh及其变体）的选择与影响。着重介绍了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，这是理解网络如何学习的基石。我们不仅展示了算法的流程，更深入探讨了链式法则在其中扮演的角色，帮助读者理解梯度如何有效地从输出层向输入层流动。 训练过程的优化是本部分的关键。我们对比了多种优化器，如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop，以及当前应用最为广泛的Adam（Adaptive Moment Estimation）。对于这些优化器，本书不仅提供了公式层面的解析，更通过图示分析了它们在不同损失曲面上的收敛行为差异。此外，正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout，以及批标准化（Batch Normalization）的原理和实施细节也被系统地阐述，用以解决过拟合问题。 第二部分：经典与主流网络架构解析 在夯实理论基础后，本书进入对核心深度学习模型的结构解析。 卷积神经网络（CNNs）： 这是图像处理领域的革命性工具。本书系统梳理了CNN的发展历程，从LeNet到AlexNet的突破，再到VGG、GoogLeNet（Inception系列）和ResNet（残差网络）的演进。特别关注了残差连接的设计思想，解释了它如何有效缓解深层网络中的梯度消失问题，使得训练数百层深的网络成为可能。本书详细解析了卷积核的设计、池化层的选择，并探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 循环神经网络（RNNs）及其变体： 针对序列数据（如文本、语音），RNN提供了处理时间依赖性的框架。我们深入讲解了标准RNN的局限性，随后重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。书中对LSTM的输入门、遗忘门和输出门的内部机制进行了细致的图解和数学建模，揭示了它们如何精确控制信息的流动和保留。此外，本书还探讨了双向RNN（Bi-RNN）和深度RNN在增强序列表示能力上的作用。 第三部分：注意力机制与Transformer模型 近年来，注意力机制的引入极大地提升了序列模型的性能。本部分将重点放在自注意力（Self-Attention）机制的构建上，详细解释了查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的生成与交互过程。 在此基础上，本书全面剖析了Transformer架构，这是当前自然语言处理（NLP）领域的事实标准。书中详细拆解了Encoder和Decoder的堆叠结构，解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何使模型能够从不同表示子空间捕捉信息。我们对比了原始Transformer与BERT、GPT系列模型在架构上的关键差异，强调了预训练和微调（Fine-tuning）范式的变革性影响。 第四部分：前沿应用与研究方向 本书的最后部分将视角投向深度学习技术的实际落地与未来趋势。 生成模型： 详细介绍了生成对抗网络（GANs）的原理，包括判别器与生成器的博弈过程，并分析了DCGAN、WGAN等改进版本。此外，本书还覆盖了变分自编码器（VAEs），对比了两者在生成样本质量和潜在空间可解释性上的优劣。 图神经网络（GNNs）： 随着非结构化数据，如社交网络、分子结构图的增多，GNN成为处理图结构数据的有力工具。我们介绍了图卷积网络（GCN）的基本操作，以及如何将图数据映射到低维嵌入空间。 应用案例分析： 书中提供了跨领域的实际应用案例，包括计算机视觉中的目标检测（YOLO, R-CNN系列）、图像分割，以及在自然语言处理中的机器翻译、情感分析等。 本书特色： 本书结构严谨，从基础到前沿层层递进。大量的算法伪代码、清晰的网络结构图和数学推导，确保了读者不仅“知道”如何使用，更能“理解”其背后的工作原理。本书适合于计算机科学、电子工程、数据科学等领域的学生、研究人员以及希望系统掌握深度学习技术的工程师。通过阅读本书，读者将能够熟练构建、训练和评估复杂的深度学习模型，并跟上行业最新的技术发展步伐。 ---
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