物理学全程导学及习题全解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-9

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787802213784

丛书系列:

图书标签:

• gh
• 物理
• 物理学
• 高中物理
• 教辅
• 习题集
• 全解
• 导学
• 同步辅导
• 考试必备
• 基础知识
• 解题技巧

聚焦前沿科技与应用：当代信息技术与工程实践 图书名称： 计算机系统架构与深度学习实践 作者： 王建国，李明，张伟 出版社： 科技创新出版社 --- 内容概述 本书全面深入地探讨了当代信息技术领域中两个至关重要的支柱：高性能计算机系统架构和前沿的深度学习模型及其工程化应用。旨在为读者构建一个从底层硬件原理到顶层算法实现的完整知识体系，特别关注两者如何协同工作，以应对当前大数据、人工智能时代对计算能力提出的极致要求。 本书共分为四大部分，共二十章，内容覆盖广泛且深入，结构严谨，逻辑清晰。 --- 第一部分：现代计算机系统核心架构（1-5章） 本部分聚焦于现代高性能计算（HPC）的基础，解析驱动人工智能和大数据处理的底层硬件和系统软件机制。 第一章：处理器设计与并行计算基础 深入剖析现代CPU/GPU的微架构，包括乱序执行、分支预测、多级缓存一致性协议（如MESI）。重点讲解SIMD/AVX指令集在加速科学计算中的应用。引入并行计算的理论模型，如PRAM模型和Amdahl定律，为后续的并行编程打下基础。 第二章：内存层次结构与存储技术 详细阐述DRAM、SRAM的工作原理、时序参数及访问延迟。对比分析基于非易失性存储器（NVM，如3D XPoint）的新兴存储技术，及其对传统内存/存储墙问题的潜在解决方案。探讨操作系统中的虚拟内存管理机制，以及内存访问模式对程序性能的决定性影响。 第三章：异构计算平台与加速器 全面介绍GPU（CUDA/OpenCL）、FPGA和专用AI芯片（ASIC）的编程模型和硬件特性。重点分析GPU的SM结构、线程束调度机制，以及如何有效地将计算任务映射到这些异构设备上实现最大吞吐量。讨论异构系统中的数据传输瓶颈及其优化策略。 第四章：高性能互连网络与集群构建 讲解构建大规模计算集群所需的网络拓扑结构（如Clos、Torus）和通信协议（如InfiniBand、Omni-Path）。深入探讨MPI（Message Passing Interface）在分布式内存计算中的应用，以及RDMA（Remote Direct Memory Access）如何实现零拷贝通信，从而降低通信开销。 第五章：操作系统与资源调度 探讨现代Linux内核在高性能计算环境下的特性，如实时调度、中断处理和I/O路径优化。分析Slurm、Kubernetes等集群资源管理系统的工作原理，以及它们如何平衡不同计算任务的资源需求和优先级。 --- 第二部分：深度学习模型基础与理论（6-10章） 本部分回归到算法层面，系统梳理了现代深度学习的核心理论、经典模型及其数学基础，为后续的实践打下坚实基础。 第六章：前馈网络与反向传播 详细阐述感知机、多层感知机（MLP）的数学构建。深入剖析反向传播算法的链式法则推导，并探讨各种激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh、Swish）的特性及其对梯度传播的影响。 第七章：卷积神经网络（CNN）的演进 从LeNet到Transformer的演进脉络中，重点解析AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的原理）、DenseNet的结构创新。讨论空洞卷积、分组卷积等在提升效率和模型表达力方面的作用。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 全面介绍标准RNN的结构、梯度消失/爆炸问题。深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，以及它们如何有效地捕获长期依赖。引入注意力机制的早期形态。 第九章：无监督学习与表征学习 涵盖自编码器（AE）、变分自编码器（VAE）的原理与应用。深入讲解生成对抗网络（GAN）的纳什均衡概念，包括DCGAN、WGAN等稳定训练方法的优化。讨论聚类算法（如DBSCAN）与深度学习的结合。 第十章：优化算法与正则化技术 详述随机梯度下降（SGD）及其变体，如Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam的数学推导和收敛特性对比。系统介绍L1/L2正则化、Dropout、批量归一化（BatchNorm）和层归一化（LayerNorm）在防止过拟合中的作用。 --- 第三部分：前沿架构与模型深度解析（11-15章） 本部分专注于当前最热门且极具影响力的深度学习架构，特别是Transformer及其衍生模型，并结合HPC的视角分析其资源需求。 第十一章：Transformer架构的革命性突破 彻底解析Self-Attention机制的计算过程，包括Q/K/V向量的生成与缩放点积注意力。详细分析多头注意力机制的作用，以及位置编码（绝对/相对）在序列处理中的重要性。 第十二章：大型语言模型（LLM）的构建与微调 介绍GPT系列、BERT家族的预训练范式（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。探讨高效微调技术，如PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）中的LoRA、Prefix Tuning等方法。 第十三章：扩散模型与生成艺术 系统介绍扩散概率模型（DPM）的核心思想，包括前向加噪过程和反向去噪过程的数学基础。分析DDPM、Latent Diffusion Model（LDM）的结构，以及它们在图像生成领域中的优势。 第十四章：图神经网络（GNN） 介绍图结构数据处理的必要性。讲解图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的消息传递（Message Passing）框架。探讨GNN在社交网络分析、分子结构预测中的应用。 第十五章：模型量化与剪枝技术 关注模型部署与效率提升。深入讲解模型剪枝（结构化/非结构化）的算法流程。详细阐述从浮点数到INT8甚至INT4的量化技术（如Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training），及其对模型精度的影响评估。 --- 第四部分：系统与模型集成实践（16-20章） 本部分是连接硬件与算法的桥梁，侧重于如何利用高性能计算资源高效地训练和部署复杂的深度学习模型。 第十六章：分布式训练策略 深入剖析数据并行（DDP）和模型并行（如张量并行、流水线并行）的实现细节。讲解All-Reduce通信原语的优化，以及ZeRO优化器（如DeepSpeed ZeRO Stage 1/2/3）如何解决大规模模型（数千亿参数）的内存瓶颈。 第十七章：高性能深度学习框架底层 剖析TensorFlow和PyTorch的计算图（Static vs. Dynamic Graph）机制。重点分析PyTorch的Autograd引擎工作原理，以及如何通过自定义CUDA核函数或使用TorchScript/ONNX提升推理速度。 第十八章：模型部署与推理优化 介绍主流的推理加速框架，如NVIDIA TensorRT、OpenVINO。探讨模型编译优化，包括算子融合、内核自动调优（Auto-Tuning）技术在GPU上的实现。分析模型压缩（蒸馏）在保持性能的同时减小模型体积的方法。 第十九章：云计算与边缘AI基础设施 讨论在云平台（AWS SageMaker, Azure ML）上管理大规模训练任务的最佳实践。分析边缘计算对模型轻量化和低延迟部署的要求，并对比探讨嵌入式AI芯片的特点。 第二十章：可解释性、鲁棒性与伦理 探讨深度学习模型决策过程的可解释性方法（如Grad-CAM, SHAP值）。分析对抗性攻击的原理，以及如何通过防御性训练增强模型的鲁棒性。讨论AI模型部署中的数据隐私和偏见问题。 --- 目标读者 本书适合计算机科学、软件工程、电子工程等相关专业的高年级本科生、研究生，以及致力于从事高性能计算、人工智能算法研发和系统优化的工程师。读者应具备扎实的微积分、线性代数基础，并对C/Python编程有一定经验。 学习价值 通过系统学习本书内容，读者不仅能掌握深度学习前沿模型的核心原理，更重要的是，能够理解如何在真实的、资源受限的异构计算环境中，设计、优化并高效部署这些复杂模型，真正实现“理论指导实践，实践反哺理论”的学习闭环。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，简直是物理教学界的一股清流。它摆脱了那种令人望而生畏的、过度学术化的陈述方式，转而采用了一种既严谨又充满对话感的叙述腔调。作者仿佛是一位经验丰富、极富耐心的老教授，他深知初学者在哪个拐角会感到困惑，因此总能在关键时刻，用最直白、最贴近生活的类比来解释那些抽象的概念。比如，当解释量子世界的某些反直觉现象时，他引用的比喻生动形象，瞬间就能打通我的“任督二脉”。这种将高深理论“翻译”成日常语言的能力，极大地降低了物理学的入门门槛。它不是在“降低标准”，而是在“提升沟通效率”。阅读时，我经常会产生一种“原来如此！”的豁然开朗感，这完全归功于作者对文字节奏的精准把握和对复杂概念“去魅化”的成功。读起来酣畅淋漓，完全没有那种在啃“硬骨头”的感觉，更多的是一种知识被温柔喂养的舒适体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的工具性和参考价值，超出了我原本的预期，它简直可以成为我未来很长一段时间内案头必备的“物理字典”。在它厚实的篇幅中，我发现了一个宝藏——对几乎所有核心物理学分支的术语、常数、乃至重要实验的背景资料，都进行了系统性的梳理和交叉引用。这意味着，当我学习某一章节时，如果遇到不熟悉的早期概念，我不需要翻到书的前面去查找，只需通过其独特的内部索引系统，就能迅速定位到最相关的解释和公式出处。这种极高的信息检索效率，在冲刺阶段尤为关键。此外，书中对不同理论体系之间的联系和区别的总结部分，堪称精华。它不只是告诉我们“是什么”，更重要的是清晰地勾勒出“它们是如何相互影响和演进的”。对于准备进行更深层次研究或者需要构建完整知识体系的人来说，这本书提供的这个宏观鸟瞰图，是无比珍贵的战略地图。它确保了我在学习过程中，始终保有对全局的掌控力，避免了陷入细节而迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的逻辑构建和知识脉络梳理能力，绝对是业界顶尖的水平。它不像许多传统教材那样，将知识点一股脑地砸给读者，而是采取了一种非常人性化的“搭积木”式教学法。从最基础的粒子概念开始，如同引人入胜的侦探故事一样，逐步揭示宏观世界的运行规律。尤其是在处理那些跨越多个领域的综合性概念时，作者的处理方式堪称大师级。他们没有急于求成，而是先在各自的领域内把基础打牢，然后用一种近乎无缝的过渡，将不同分支的理论巧妙地串联起来。我特别欣赏它对物理思想史的融入，很多理论的提出背景、先驱们的挣扎与突破，都被描绘得绘声绘色，这让冰冷的公式背后有了温度和人情味，极大地激发了我对物理学“为什么会是这样”的好奇心。这种自上而下、循序渐进的编排，使得即便是面对那些被公认的难点，我的心里也总能找到一个清晰的坐标系，知道自己身处何处，目标在哪里。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我过去对许多物理习题集都有种“重蹈覆辙”的乏味感，无非是把课本例题换个数字再来一遍。但这本书的习题部分，展现出了一种令人耳目一新的创造力。它不是简单地考察你对公式的记忆，而是真正考验你对物理原理的理解深度和灵活应用能力。难度梯度设置得极为科学，从基础的巩固性练习，到需要跨越多个知识点才能解出的“思考题”，再到那些真正挑战思维极限的开放性探究，层次分明，毫不含糊。我尤其喜欢它在某些“陷阱题”上的设计，它总能精准地捕捉到初学者容易产生思维误区的点，并通过巧妙的设问，引导你去主动发现并修正自己的认知偏差。做完一套习题，我感觉到的不是“我做完了任务”，而是“我的思维被锤炼了一番”。解答部分更是详尽到令人感动，每一个步骤的推导都清晰可见，甚至连一些看似微不足道的代数变换，作者都给出了明确的说明，这对于自学者来说，简直是夜空中最亮的星。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计简直是一场视觉盛宴。从打开扉页的那一刻起，我就被它那种沉稳又不失现代感的风格深深吸引了。纸张的质感非常好，厚实且带有轻微的磨砂感，即使用荧光笔做了大量标记，也不会洇墨，这对于需要反复翻阅和演算的物理学习者来说，简直是福音。字体选择也十分考究，主标题大气磅礴，正文清晰易读，即便是面对那些复杂的公式和图表，也能保持眼睛的舒适度。更值得称赞的是，这本书在章节过渡和重点突出上的处理非常巧妙。每当进入一个新的知识模块，都会有一个精心设计的导引页，用极简的图示概括接下来的内容，这种设计不仅提升了学习的连贯性，也让厚厚的一本书读起来丝毫没有枯燥感。色彩运用也拿捏得恰到好处，图示和文字的配色既保持了学术的严谨性，又不会让人感到视觉疲劳。这本书的物理形态，本身就是对知识尊重的一种体现，让人从心底里油然而生一种想要认真研习的冲动。很多教材只是内容的堆砌，但这本书在“物”的层面已经做到了极致，让人爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆