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页数:325

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出版时间:2007-8

价格:21.00元

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isbn号码:9787503232251

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图书标签:

• 旅行社
• 旅游管理
• 旅游业务
• 管理学
• 服务业
• 旅游规划
• 旅游营销
• 客户服务
• 旅游法规
• 旅游经济

好的，以下是一本名为《深度学习：理论与实践》的图书简介，旨在详细介绍该领域的核心概念、前沿进展以及实际应用，完全不涉及旅行社管理的内容： --- 图书简介：《深度学习：理论与实践》 领略智能革命的核心引擎 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资源。而深度学习，作为人工智能领域最引人注目的分支，正以前所未有的速度重塑着科学研究、工业制造乃至日常生活。本书《深度学习：理论与实践》旨在为渴望深入理解和掌握这一前沿技术的读者提供一本全面、系统且极具实践指导意义的权威指南。 本书不仅仅是对现有概念的简单罗列，更是一次从基础数学原理到复杂模型架构的深度探索之旅。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间架起一座坚实的桥梁，确保读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。 --- 第一部分：奠基——深度学习的数学与神经科学基石 (约 300 字) 深度学习的强大源于其对经典数学工具的巧妙运用，以及对人脑学习机制的启发。本部分将为读者打下坚实的基础。 1.1 核心数学工具回顾： 我们将从概率论、线性代数和微积分的角度，深入剖析梯度下降法的优化机制、矩阵运算在特征提取中的作用，以及反向传播算法背后的链式法则。重点讲解凸优化在参数空间搜索中的关键地位。 1.2 人工神经网络的灵感来源： 探讨生物神经元的工作原理，对比生物神经网络与人工神经网络（ANN）的结构差异与功能映射。理解激活函数（如 Sigmoid, ReLU, Tanh）如何模拟神经元的非线性响应，以及网络层级结构如何实现特征的逐层抽象。 1.3 深度学习的起源与演进： 追溯感知机模型到多层前馈网络的历史脉络，介绍早期训练方法的局限性，并为后续的现代优化算法做铺垫。 --- 第二部分：核心架构——深度网络的构建与训练 (约 500 字) 本部分是本书的理论核心，详细拆解当前主流深度学习模型的结构、工作流程以及训练技巧。 2.1 前馈网络（FNN）与优化器： 深入剖析多层感知机（MLP）的构建流程。详尽介绍现代优化算法，如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam），并对比它们在收敛速度和泛化能力上的差异。讨论学习率调度策略的重要性。 2.2 卷积神经网络（CNN）： 深度聚焦于处理图像和网格数据的核心技术。详细解析卷积层、池化层、填充（Padding）与步幅（Stride）的数学操作。全面介绍经典架构的演变，包括 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（残差连接的引入及其意义），以及 Inception（多尺度特征提取）。探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 2.3 循环神经网络（RNN）与序列建模： 讲解处理时间序列、文本等变长数据的模型。剖析标准 RNN 的梯度消失/爆炸问题，重点阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），及其如何实现长期依赖的捕捉。引入双向 RNN（Bi-RNN）和堆叠 RNN 结构。 2.4 自编码器（AE）与降维： 介绍无监督学习在特征表示中的应用。解析基础自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器，以及变分自编码器（VAE）的概率生成框架，理解它们在数据压缩和潜在空间学习中的作用。 --- 第三部分：前沿突破——生成模型与注意力机制 (约 400 字) 本部分聚焦于当前人工智能领域最热门的研究方向，展示深度学习如何从“识别”迈向“创造”。 3.1 生成对抗网络（GANs）： 详细解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，理解纳什均衡的理论基础。深入探讨主流 GAN 变体，如 DCGAN、WGAN（Wasserstein距离的应用）、CycleGAN（无监督图像翻译）和 StyleGAN（高保真图像合成），以及它们在对抗样本生成中的角色。 3.2 注意力机制（Attention Mechanism）： 揭示 Transformer 模型的革命性基础。解释自注意力（Self-Attention）如何允许模型动态地衡量输入序列中不同部分的相关性。详细分解多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。 3.3 Transformer 架构： 剖析 Encoder-Decoder 结构，重点讲解位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息中的必要性。为后续的预训练大模型奠定理解基础。 --- 第四部分：实践与应用——从理论到工业部署 (约 300 字) 理论的价值最终体现在解决实际问题的能力上。本部分侧重于工程实践、模型调优与部署考量。 4.1 数据预处理与增强： 详述高质量数据集构建的重要性。针对图像、文本和时间序列数据，系统介绍数据清洗、归一化、数据增强（如 Mixup, CutMix）等关键步骤。 4.2 正则化与泛化： 讨论过拟合的成因，并系统介绍 Dropout、L2/L1 正则化、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）等技术，如何有效提升模型的泛化性能。 4.3 迁移学习与预训练模型： 阐述在资源有限的情况下，如何利用大规模预训练模型（如 BERT, GPT 系列的基础思想）进行微调（Fine-tuning）以快速解决特定任务的策略。 4.4 模型部署与效率： 讨论如何将训练好的模型部署到实际生产环境中，涉及模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及使用 TensorRT 等推理优化框架，以实现低延迟、高吞吐的推理服务。 --- 目标读者 本书适合具有一定高等数学和编程基础（Python优先），希望系统学习深度学习理论框架、掌握主流模型实现细节，并致力于将技术应用于实际工程问题的研究人员、工程师和高年级本科生/研究生。通过本书的学习，读者将能够独立构建、训练和优化复杂的深度学习系统，并对人工智能领域的未来发展方向形成深刻的洞察。

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老实说，我原本以为这本《旅行社管理》会是一本枯燥乏味的教科书，充斥着晦涩难懂的行业术语和过时的市场数据，但事实完全出乎我的意料。它的叙事风格非常流畅，更像是一位经验丰富的前辈在与你促膝长谈行业内的“潜规则”和“成功之道”。书中对“供应链整合”的探讨尤为精彩，作者没有简单地罗列合作资源，而是深入分析了如何通过建立长期互信机制，在淡季时争取到更优质的舱位和酒店资源。特别是关于OTA（在线旅行社）与传统地接社之间的博弈和共存策略，书中提出的“差异化服务锁定”模型，让我茅塞顿开——原来市场份额的争夺，不仅仅是价格战，更是服务边界的重新定义。此外，对人力资源管理的论述也十分接地气，它没有提倡昂贵的培训课程，而是聚焦于如何通过构建扁平化管理结构，激发一线销售人员的创新动力，这点在强调效率的当下旅游业显得尤为重要。读完后感觉自己像是被塞进了一个“行业秘密宝箱”，获得了不少可以立刻应用到工作中的“独门秘籍”。

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我尝试用最简洁的方式概括我的感受，这本书《旅行社管理》更像是一份关于“如何保持组织生命力”的战略指南，而非简单的业务操作手册。它的独特之处在于，它关注的焦点远超出了旅行产品本身，而是深入到了组织文化和人才培养的核心层面。其中关于“跨文化沟通与团队激励”的章节，对如何管理一个由不同文化背景、不同知识结构的服务人员构成的团队，提供了非常具有操作性的沟通框架和绩效评估体系。作者强调，旅行社的最终产品是人提供的服务体验，因此，如何留住并激发一线员工的潜力至关重要。书中甚至提到了如何设计一套既能体现企业价值观，又不至于流于形式的内部表彰机制。这种对“人”的重视，贯穿始终，使得这本书的格局瞬间提升。它不再仅仅是教你如何卖出更多的旅游套餐，而是教你如何建立一个能够自我成长、持续创新的服务型组织。对于那些渴望将自己的小作坊升级为百年老店的创业者而言，这本书无疑提供了最坚实的思想基石和实践指南。

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这本书的结构设计非常巧妙，它并非严格按照时间顺序或功能模块来组织内容，而是更侧重于“问题导向”的叙事逻辑。每一章似乎都在回答一个行业从业者最常遇到的棘手问题。例如，当面对旅游市场同质化竞争白热化时，作者提出了“小众市场内容垂直化”的解决方案，并辅以详尽的案例说明如何从一个细分的兴趣点（比如某种小语种文化考察团）切入，快速建立品牌壁垒。让我眼前一亮的是关于“财务健康度”的分析部分。它不仅讲解了毛利率、净利率这些基础指标，更引入了现金流周转率在旅游旺季和淡季的动态管理模型，甚至探讨了如何通过优化应收账款的账期来提高企业的抗风险能力。这种深度聚焦于财务稳健性的视角，让这本书的受众群从运营经理扩展到了企业高层决策者，因为它清晰地展示了良好的管理实践如何直接转化为财务上的安全边际。这本书的实用性和深度兼具，是那种会让人忍不住做笔记、反复翻阅的工具书。

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这本书的书名是《旅行社管理》，我读完后最大的感受是，它对旅行社运营的各个环节进行了极其细致的剖析，简直就是一本实战手册。尤其让我印象深刻的是关于“客户体验设计”的那一章，作者没有停留在空泛的理论层面，而是通过大量实际案例，展示了如何将一次普通的旅行转化为一次难忘的经历。比如，书中详细描述了一个小型主题旅行社如何通过个性化的行前准备包、定制化的当地向导服务，以及独创的“旅途惊喜”环节，成功将客户满意度提升了近四成。这种将管理学原理与市场细分、用户心理学相结合的深度，着实令人叹服。我尤其欣赏作者对风险控制的强调，它不仅仅是提及保险或合同，而是深入到如何应对突发公共卫生事件、自然灾害以及文化冲突等“黑天鹅”事件的预案制定流程，这对于身处变动环境下的旅游企业来说，简直是救命稻草。总而言之，这本书提供的知识体系非常立体和全面，从宏观的战略规划到微观的日常操作，都提供了可供借鉴和执行的蓝图。

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这本书的价值在于其对“数字化转型”的深刻洞察力，这在很多老旧的旅游管理书籍中是看不到的。作者清晰地勾勒出了一个传统旅行社如何逐步实现智能化升级的路径图。从最初的客户关系管理（CRM）系统导入，到利用大数据分析预测客流高峰和产品偏好，再到最终实现AI辅助的行程推荐和动态定价。我特别喜欢书中关于“数据伦理”的讨论，提醒管理者在追求效率的同时，如何保护客户隐私，平衡商业利益与社会责任，这体现了作者极高的职业素养和前瞻性。对于我这种刚接触这个行业的新人来说，书中提供的技术选型建议也非常实用，它没有偏袒任何一家软件供应商，而是从功能模块的兼容性、二次开发成本等实际角度进行了对比分析，帮助读者做出理性的技术投资决策。这本书无疑是一剂强心针，让身处传统行业的人们看到了科技赋能下的巨大可能性，而非仅仅是停留在抱怨行业利润微薄的泥潭中。

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