三级数据库技术考试考点分析与全真训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:赵宏杰

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2007-7

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787508447728

丛书系列:

图书标签:

• 数据库技术
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《深度学习中的数学基础与工程实践》 —— 驾驭人工智能浪潮的底层逻辑与前沿应用 本书导读： 在数据驱动的时代，人工智能，尤其是深度学习，已经成为推动科技进步和社会变革的核心驱动力。然而，众多实践者往往沉溺于框架的使用，却忽略了支撑这一切的坚实数学基础和高效的工程实现策略。本书正是在这样的背景下应运而生，它并非仅仅介绍流行的模型结构或调用某个库的函数，而是致力于为读者构建一个从微观到宏观、从理论到实践的全景认知体系。 本书的目标受众是具有一定编程基础（Python优先），对机器学习有初步了解，并渴望深入理解深度学习内核、提升模型设计与优化能力的工程师、研究人员及高年级本科生、研究生。我们相信，只有理解了“为什么”和“如何做”，才能在快速迭代的技术浪潮中立于不败之地。 第一部分：奠定基石——深度学习的数学理论深度解析 深度学习的强大源于其背后复杂的数学结构。本部分将系统、深入地剖析支撑现代神经网络的数理逻辑，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第一章：线性代数：张量的世界与变换的艺术 本章超越了传统的矩阵运算介绍，聚焦于深度学习中的核心应用。我们将详细探讨高维张量的结构、性质及其在数据表示中的重要性。重点剖析特征值、特征向量在主成分分析（PCA）与降维技术中的实际作用，以及奇异值分解（SVD）在推荐系统和矩阵补全中的应用原理。讨论矩阵的秩、伪逆在最小二乘法优化中的意义，并结合卷积操作的本质，解释其在傅里叶域中的等效性。 第二章：概率论与数理统计：不确定性下的决策 本章深入探讨贝叶斯推断在模型正则化和不确定性量化中的地位。我们将详细解析信息论基础，包括熵、交叉熵（Cross-Entropy）及其作为损失函数的理论依据。着重讲解极大似然估计（MLE）和极大后验估计（MAP）在参数估计中的区别与联系，并引入变分推断（Variational Inference）的基本思想，为后续的生成模型打下基础。 第三章：多元微积分与最优化理论：模型学习的核心引擎 本章是理解梯度下降法的关键。我们将精确推导链式法则在反向传播（Backpropagation）算法中的应用，并分析计算图的构建与微分求导的效率问题。讨论凸优化与非凸优化在神经网络训练中的挑战，深入剖析随机梯度下降（SGD）及其各种变体（Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam）的收敛性分析，并探讨如何处理鞍点和局部最优解的问题。 第二部分：模型架构：从经典到前沿的结构演进 本部分将引导读者系统地掌握主流深度学习模型的内部机制、设计哲学及其适用场景。 第四章：前馈网络（FNN）与激活函数：非线性与表达能力 本章详细回顾了多层感知机（MLP）的结构，并重点分析了激活函数的选择对网络表达能力的影响。对比Sigmoid、Tanh、ReLU家族（包括Leaky ReLU, PReLU, ELU）的梯度特性、饱和性与计算效率，并引入Swish等新型激活函数的原理。 第五章：卷积神经网络（CNN）：空间信息的有效编码 本章深入剖析卷积操作的数学本质，对比不同填充（Padding）和步长（Stride）策略对特征图尺寸和感受野的影响。系统梳理经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet, Inception）的设计思想，重点分析残差连接、批标准化（Batch Normalization）等核心技术如何解决深层网络的退化问题和内部协变量偏移问题。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模：时间依赖性的捕捉 本章聚焦于序列数据的处理。详细解析标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并深入阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，解释其“门控”机制如何精确控制信息的流动与遗忘。讨论双向RNN（Bi-RNN）及堆叠RNN在提升序列理解深度方面的优势。 第七章：注意力机制与Transformer：全局依赖的革命 本章是现代NLP和视觉模型的核心。我们将从加权平均的角度引入注意力机制的原理，并详细推导自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Q、K、V矩阵的生成。重点剖析Transformer架构，解析其多头注意力（Multi-Head Attention）机制如何捕捉不同表示子空间的信息，以及位置编码（Positional Encoding）在无序处理中的关键作用。 第三部分：工程实践与性能调优：从理论到生产的桥梁 理论的掌握必须通过高效的工程实践来落地。本部分关注如何高效地训练、部署和优化复杂的深度学习模型。 第八章：优化器的深度探究与正则化策略 本章不满足于简单介绍Adam，而是对比分析其超参数的敏感性。深入探讨二阶优化方法（如牛顿法、BFGS）在线性收敛问题中的地位，并讨论何时选用一阶方法。全面覆盖正则化技术：从L1/L2权重衰减到Dropout的随机失活机制，再到数据增强（Data Augmentation）作为隐式正则化的作用。 第九章：模型评估、超参数调优与可解释性 本章讨论严谨的模型验证流程，超越准确率，深入理解精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标的适用场景。详细介绍系统化的超参数搜索方法，如网格搜索、随机搜索及贝叶斯优化。引入模型可解释性工具（如Grad-CAM, SHAP值）的基本原理，帮助读者理解模型“黑箱”内部的决策依据。 第十章：分布式训练与高效推理 面对海量数据和超大模型，分布式训练成为必然。本章讲解数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的设计理念，并介绍同步随机梯度下降（Synchronous SGD）与异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的优缺点。最后，讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在加速模型推理速度方面的工程实现。 结语：持续学习的路径图 本书旨在提供一个深入、全面且相互关联的学习框架，帮助读者建立起坚实的理论基础和丰富的工程经验。掌握本书内容，意味着读者不仅能够熟练使用现有框架，更能理解框架背后的机制，有能力创新出更高效、更鲁棒的深度学习解决方案。未来的AI发展需要的是既懂数学原理又精通工程实现的复合型人才，本书正是为您铺就这条道路的指南。

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这本书的出版，无疑是三级数据库技术领域的一场及时雨。作为一名即将面临三级数据库技术考试的考生，我深知找到一本既有深度又能精准把握考点的复习资料是多么重要。市面上相关的书籍不少，但往往存在内容过于宽泛、重点不突出，或者案例不够贴近实际等问题，让人在复习时感到迷茫。然而，当我翻开《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》时，那种如释重负的感觉油然而生。作者在考点分析部分，并非简单罗列，而是深入剖析了每个知识点的出题角度、考察方式以及易错点，并且提供了非常详尽的解释，这对于我这种基础相对薄弱的考生来说，无疑是雪中送炭。更让我惊喜的是，书中的全真训练部分，题目类型多样，难度梯度合理，涵盖了理论计算、SQL语句编写、系统设计等方方面面，而且每道题都附有详细的解题思路和答案解析，这大大提高了我的学习效率，让我能迅速查漏补缺，巩固知识。这本书的编排逻辑清晰，语言风格严谨而不失易懂，充分体现了作者在数据库技术和考试培训方面的深厚功底。我强烈推荐这本书给所有正在备考三级数据库技术的同学，相信它一定能助你顺利通过考试，取得优异成绩。

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作为一名对数据库技术充满兴趣但又苦于无从下手的学习者，《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》简直是一本“神书”。在我看来，这本书最大的亮点在于它将“考点分析”和“全真训练”这两个看似独立的部分完美地融合在了一起，形成了一个高效的学习闭环。考点分析部分，作者并没有流于表面，而是深入挖掘了每个知识点的核心要义，并结合历年真题的考察趋势，提炼出了最有可能考查的重点、难点和易错点。这种“预见性”的分析，让我能够更精准地把握复习方向，避免在非重点内容上浪费过多时间。而全真训练部分，则是我检验学习成果、提升应试能力的关键。书中的模拟试题，无论是题目类型、难度分布，还是知识点覆盖面，都与实际考试高度契合。更值得称道的是，每一道题的答案解析都非常详细，它不仅给出了正确的答案，还深入剖析了错误选项的迷惑性，以及解题过程中可能遇到的陷阱。这种“事后诸葛亮”式的解析，让我能够真正地从错误中学习，避免下次再犯同样的错误。通过这本书的练习，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何在考试中运用这些知识，如何应对各种类型的题目。这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走向成功。

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翻开《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》，我首先被它严谨的排版和清晰的章节划分所吸引。作为一本考试辅导书籍，内容能否直击考点，是衡量其价值的首要标准。而这本书在这方面做得相当出色。考点分析部分，作者显然是做了大量的研究和梳理工作，将庞杂的数据库知识体系提炼成一个个清晰、明确的考点，并且针对每个考点都进行了深入的解读。这种解读不仅仅停留在概念的解释，更侧重于分析考点在实际考试中的呈现方式、命题意图以及常见的解题误区。比如，在讲解某个SQL查询语句的语法时，书中不仅给出了正确的写法，还会列举几种常见的错误写法，并详细分析为什么它们是错误的。这种“正反对比”的教学方式，极大地加深了我对知识点的理解和记忆。全真训练部分，则是我检验学习成果、提升实战能力的重要环节。这部分的题目质量非常高，既有基础概念的考察，也有综合应用能力的测试，能够全面地反映出我的知识掌握程度。而且，每道题的答案解析都极其详尽，不仅给出了规范的解答，还提供了多种解题思路，这让我能够从不同的角度去思考问题，开拓解题思路。总而言之，这本书的每一个细节都体现了作者的用心，是一本不可多得的备考利器。

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这本书的出现，让我在备考三级数据库技术时，少走了许多弯路。我过去也曾尝试过其他的复习资料，但总感觉有些“隔靴搔痒”，无法真正触及到考试的精髓。《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》则完全不同，它就像是一位经验丰富的“考场向导”，能够精准地指引我前进的方向。在考点分析部分，作者不仅仅是简单地罗列知识点，而是深入地剖析了每个知识点的“出题逻辑”，甚至会预测出题老师可能会设置的“陷阱”。这种“站在考官角度”的分析，让我能够更有效地投入复习，避免在一些“冷门”或者“不重要”的知识点上花费过多的精力。而全真训练部分，更是这本书的“点睛之笔”。它所提供的模拟试题，涵盖了考试的各个知识模块，而且题目难度设置也非常合理，能够很好地模拟真实考试的压力和节奏。最让我赞赏的是，每道题的解析都非常到位，不仅给出了标准的答案，还详细阐述了每一个步骤的原理，以及解题过程中需要注意的关键点。这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，简直是太有帮助了。通过反复练习这本书的题目，我不仅巩固了知识，更重要的是，我积累了宝贵的考试经验，对自己的能力有了更清晰的认识。这本书绝对是我备考路上的“秘密武器”。

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这本书的出现，简直就是给我这种“碎片化”学习者量身定做的。之前我总是东一榔头西一棒子地看书、刷题，效果一直不尽如人意，感觉知识点像是散落的珍珠，串不起来。但《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》的出现，就像一条金线，将我散乱的知识点一一串联了起来。首先，它在考点分析上做得非常细致，不仅仅是告诉你“考什么”，更是告诉你“为什么考”以及“怎么考”。比如，对于某个数据库概念，书里会先解释其基本原理，然后分析在考试中可能出现的几种问法，最后还会列举几个相关的错误选项，并说明错误的原因。这种循序渐进、由表及里的分析方式，让我对每个考点都有了更深刻的理解，不再是死记硬背。其次，全真训练部分的设置更是让我眼前一亮。它模拟了真实考试的题型和难度，而且题目质量很高，很多题目都能触及到考试的“痛点”，让我能够提前发现自己的薄弱环节。更重要的是，每道题的解析都极其到位，不仅给出了正确答案，还详细阐述了思考过程和解题技巧，这对于我这种喜欢“知其然，更知其所以然”的学习者来说，简直是无价之宝。这本书的结构设计也很合理，我可以用它来构建自己的复习框架，并且在练习中不断打磨和提升。

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