综合布线技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:苏州大学出版社

作者:张小明

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2004-8

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787810903165

丛书系列:

图书标签:

• 综合布线
• 网络工程
• 通信工程
• 弱电工程
• 布线技术
• 信息技术
• 工程技术
• 建筑工程
• 智能化工程
• 数据通信

好的，这是一本关于深度学习前沿算法与实践的图书简介，它与“综合布线技术”完全无关： --- 深度学习前沿算法与实践：从理论基石到前沿模型重构 本书导言： 在信息技术飞速发展的今天，深度学习已不再是实验室中的理论构想，而是驱动人工智能革命的核心引擎。从自然语言理解、高精度图像识别到复杂的决策制定系统，深度学习模型正以前所未有的速度渗透并重塑着各个行业。然而，随着模型规模的爆炸式增长和应用场景的日益复杂，传统的学习范式和基础模型架构已显现出局限性。掌握当前最先进的算法思想、理解新型网络结构的设计哲学，并能高效地将其转化为可运行的工程实践，成为新一代AI从业者和研究人员的必备能力。 本书旨在填补当前市面上教材中理论深度与工程实践前沿性之间的鸿沟，为读者提供一个从基础原理出发，直击当前研究热点和工业界最优化实践的全面指南。我们聚焦于深度学习领域中那些被证明具有颠覆性潜力的新型算法范式和架构优化策略，而非仅仅停留在基础的卷积网络（CNN）或循环网络（RNN）的介绍层面。 核心内容概述： 本书内容共分为五个宏大的篇章，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能深刻理解“为何如此做”。 第一部分：现代优化理论与泛化能力的重塑（Foundation & Optimization） 本部分深入探讨了支撑现代深度学习高效训练的底层数学和优化技术，重点突破了传统随机梯度下降（SGD）的局限性。 1. 非凸优化的高级策略： 详细剖析了自适应学习率方法（如AdamW、RAdam）背后的动量估计和权重衰减机制的差异与适用场景。引入L-BFGS的随机近似变体在特定大规模模型微调中的应用潜力。 2. 梯度与Lipschitz连续性： 探讨了如何通过谱范数控制和平滑性约束来稳定深层网络的梯度流动，避免训练过程中的震荡和梯度爆炸/消失问题，特别是针对非常深的网络结构。 3. 批标准化（Batch Normalization）的替代与超越： 深入分析了层归一化（LayerNorm）、实例归一化（InstanceNorm）以及组归一化（Group Normalization）的理论依据及其在不同维度数据处理中的优劣势对比。引入“去中心化”批处理技术在小批量训练中的稳定化作用。 第二部分：Transformer架构的深度解构与效率优化（The Transformer Paradigm Shift） Transformer架构是当前AI领域的核心，本部分将超越基础的多头注意力机制，聚焦于其性能瓶颈的解决和新型变体的探索。 1. 注意力机制的线性化与稀疏化： 详细介绍如何通过核函数近似（如Performer）或局部/全局注意力组合（如Longformer）来解决标准自注意力机制的二次复杂度问题，使其能够处理百万级长度的序列。 2. 门控机制的引入： 研究如何利用现代的门控单元（如GLU变体）来增强信息在Transformer块内部的流动效率和表达能力，超越单纯的残差连接。 3. 高效能Transformer设计： 探讨“深度与宽度平衡”的最新研究成果，包括如何通过动态路由（Dynamic Routing）或专家混合模型（MoE）的稀疏激活策略，在保持甚至提升性能的同时，大幅降低推理成本和训练所需的计算资源。 第三部分：生成模型的新纪元——扩散模型与潜变量学习（Generative Modeling Frontier） 生成模型已成为图像、音频乃至3D内容生成的主流技术。本部分将专注于当前最热门的扩散模型及其背后的随机微分方程理论。 1. 扩散模型的数学基础： 深入解析前向（加噪）和反向（去噪）过程中的随机微分方程（SDEs）和概率流常微分方程（ODEs）的联系与差异，理解去噪扩散隐式模型（DDIM）的采样效率提升原理。 2. 条件生成的高级控制： 探讨如何结合Classifier-Free Guidance技术，实现对生成结果（如图像风格、文本语义）的精确、可控引导，摆脱对外部分类器的依赖。 3. 潜变量模型（VAEs/GANs）的复兴： 分析VQ-VAE和其衍生的Transformer架构（如VQ-GAN）如何在离散潜空间中实现高保真度的表示学习，以及它们在多模态融合中的独特价值。 第四部分：图神经网络（GNN）的结构创新与拓扑感知（Graph & Relational Learning） 随着数据结构日益复杂化，如何将深度学习扩展到非欧几里得空间（如图、网、分子结构）是关键挑战。 1. 超越GCN的聚合策略： 详细对比Graph Attention Networks (GAT)、Graph Isomorphism Network (GIN)在捕获节点特征和结构信息方面的能力差异。重点介绍如何设计更具拓扑感知性的邻居信息聚合函数。 2. 大规模图的采样与批处理： 讨论处理超大规模图数据集时，如何有效地进行邻居采样（Neighbor Sampling）和子图划分，以适应GPU内存限制，并保证训练批次间的统计一致性。 3. 异构图与知识图谱嵌入： 阐述如何通过元路径（Meta-path）或关系嵌入技术，在包含多种节点和边类型的复杂知识图谱上，训练出既能理解节点内容又能区分关系类型的深度模型。 第五部分：高效部署与模型压缩的工程艺术（Deployment & Efficiency Engineering） 再强大的模型，如果无法高效部署到实际环境中，其价值就无法体现。本部分聚焦于将前沿模型转化为实际生产力的关键技术。 1. 模型量化（Quantization）的深度实践： 不仅介绍基础的训练后量化（PTQ），更深入探讨量化感知训练（QAT）的流程、挑战以及在不同位宽（如INT8、INT4）下精度保持的策略。 2. 结构化与非结构化剪枝： 阐述基于敏感度分析的权重剪枝方法，以及如何结合知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，用一个更小、更快的“学生模型”完美复刻“教师模型”的性能。 3. 推理引擎优化与硬件加速： 探讨如何利用如ONNX Runtime, TensorRT等专业推理框架，针对特定的CPU/GPU/NPU架构，对计算图进行算子融合（Operator Fusion）和内存布局优化，以实现最低延迟的实时推理。 本书面向读者： 本书适合具有一定机器学习或深度学习基础（了解前向传播、反向传播、基础网络结构）的工程师、研究生以及希望深入研究AI前沿算法的科研人员。它将是您从“会使用框架”到“理解并创新模型”的坚实阶梯。 ---

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《烹饪的科学原理》这本书完全颠覆了我多年来做饭的直觉经验。我一直以为烹饪更多是一种艺术和感觉的结合，但这本书让我意识到，背后隐藏着精确的化学和物理定律。比如，关于美拉德反应（Maillard Reaction）的那一章，作者不仅详细列出了引发反应的氨基酸和还原糖，还通过图表展示了不同温度和pH值对最终风味化合物产生的影响，这解释了为什么用小苏打腌制肉类会让肉的颜色变深但风味变差。另一个让我茅塞顿开的部分是关于乳化作用的讲解，书中用非常清晰的分子结构图解释了蛋黄中的卵磷脂是如何充当“桥梁”，稳定油和水不分离，这让我终于理解了为什么制作稳定的蛋黄酱需要缓慢滴油。这本书不是教你菜谱，而是教你“为什么”菜谱是这样做的。对我这个喜欢刨根问底的业余厨师来说，它提供了一种全新的、可预测的烹饪范式，让我的厨房实验结果从偶然的成功变成了必然的美味。

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《世界古代文明的兴衰》这本书的阅读体验，与其说是知识的输入，不如说是一场跨越时空的沉浸式历史剧。作者的笔触极其细腻，他没有按照传统的“时间轴”来罗列帝国的功绩，而是采用了“主题对比”的方式。例如，他将古埃及的集权神权与两河流域的城邦政治进行了深入的对比分析，凸显了地理环境如何塑造了不同的社会结构和法律体系。我特别喜欢他讨论巴比伦空中花园时的那种批判性思维，作者引用了多方考古证据和文献记载，并没有武断地下结论，而是引导读者去思考“历史记载的局限性”以及“国家宣传机器的作用”。在描述罗马帝国的衰落时，作者巧妙地将军事压力、内部腐败和气候变化这三个因素编织在一起，构建了一个多因素耦合的复杂系统模型，而不是简单地归咎于某一个单一的败因。读完后，我对古代社会那种在辉煌与脆弱之间摇摆不定的生存状态，有了更为立体和深刻的理解。

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这本《网络安全基础》读下来，感觉像是进行了一次深入的数字世界“外科手术”。作者并没有停留在理论层面，而是用非常直观的方式，将那些抽象的网络攻击和防御机制剖开给我们看。比如，书中对SQL注入的解析，简直是教科书级别的示范，从攻击者的视角出发，一步步展示了如何利用看似无害的输入字段，最终撬开数据库的大门。我特别欣赏作者在讨论加密算法时的严谨性，他不仅介绍了RSA和AES的数学原理，还结合实际场景分析了它们在TLS握手中的应用，让人清晰地理解了“信任链”是如何一步步建立起来的。更让我印象深刻的是，书中花了相当大的篇幅讨论了“零信任架构”的哲学转变，这不仅仅是技术堆砌，更是一种安全思维的范式转移。读完后，我不再认为防火墙是万能的盾牌，而是明白了身份验证、最小权限原则才是真正的核心。对于任何想从根本上理解现代网络防御体系的专业人士来说，这本书提供的深度和广度都是无可替代的，它强迫你跳出“打地鼠”式的修补漏洞，转向建立一个更具韧性的安全生态。

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当我翻开《高等数学：微积分导论》时，我原本预期会是一场枯燥的符号推导之旅，但出乎意料的是，作者竟然用一种近乎诗意的语言，重新唤醒了我对极限和连续性的敬畏。尤其是在介绍导数的概念时，作者并没有直接给出$dy/dx$的定义，而是花费了整整一章来探讨“变化率”在物理世界中的直觉体现——从行车速度到瞬时加速度的过渡。那段关于洛必达法则的讲解尤其精妙，作者将其比喻成在迷雾中寻找灯塔，当分子分母都指向无穷大时，我们该如何通过比较它们增长的速度来确定最终的路径，这种比喻极大地降低了抽象概念的门槛。此外，书中对定积分的阐述，让我终于明白了为什么我们能够用无穷多个矩形的面积之和来精确计算不规则图形的面积，那份将离散累加转化为连续测量的数学魔法，真的令人震撼。这本书成功地将数学从一堆冰冷的公式中解放出来，展示了它作为描述世界底层逻辑的强大工具的魅力。

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《项目管理实战手册》这本书，我几乎是爱不释手地啃完了，它给我的感觉与其说是一本书，不如说是一位经验丰富、脾气有点古怪但极其实在的项目经理，坐在你对面，手把手教你如何把一团乱麻的项目拉回正轨。全书的叙事风格非常接地气，没有太多晦涩的术语，而是充满了真实的案例和“踩坑”记录。比如，关于范围蔓延（Scope Creep）的那一章，作者没有简单地引用PMBOK的定义，而是描述了客户如何在一次“不经意的闲聊”中，将一个原定三周的功能需求，硬生生地拖成了六周的“额外工作”，以及项目经理如何运用“变更控制委员会”这个看似僵硬的工具，巧妙地将冲突转化为对资源和进度的重新评估。书中对于风险识别的讲解也极具启发性，他强调的“黑天鹅”事件并非总是宏大的灾难，有时候，只是一个关键开发人员突然休长假，如果事先没有建立好知识转移机制，这本身就是一场危机。这本书的价值在于，它教你如何管理“人”和“期望”，而不仅仅是甘特图上的时间块。

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