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出版者:陕西西北工业大学

作者:田雷

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-2

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787900701206

丛书系列:

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好的，这是一份关于其他主题的图书简介，力求内容详实，自然流畅，不提及您提到的特定书籍。 --- 《深度学习：原理、算法与实践》 导读：驾驭数据洪流，开启智能时代 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步的核心资源。然而，如何从海量、复杂的数据中提取深层次的知识和规律，一直是科学界面临的重大挑战。本书《深度学习：原理、算法与实践》正是为了系统地梳理和介绍解决这一挑战的最前沿技术——深度学习（Deep Learning）而编写的专业著作。它不仅仅是一本操作手册，更是一部深入探究智能本质的理论基石。 本书结构严谨，内容覆盖了从基础数学概念到复杂模型构建的完整脉络，旨在为读者，无论是初入该领域的学生，还是寻求技术深化的工程师和研究人员，提供一个全面且坚实的学习路径。 第一部分：理论基石与数学基础 万丈高楼平地起。深度学习的强大能力根植于坚实的数学土壤之上。本部分首先回顾了读者必须掌握的先决知识，包括高等代数在线性变换、矩阵分解中的应用，概率论与数理统计中对随机变量、贝叶斯理论的深刻理解，以及多元微积分中梯度、Hessian矩阵等在优化问题中的核心地位。 随后，我们将正式引入人工神经网络（ANN）的基本单元——神经元模型，并详细阐述激活函数（如Sigmoid、ReLU及其变体）的选择和作用机制。重点解析了前向传播和反向传播算法的数学推导过程，确保读者能够清晰地理解误差是如何通过网络进行高效、准确地回传和优化的。我们用直观的图示结合严谨的公式，剖析了梯度消失/爆炸问题的成因，并介绍了如何通过恰当的初始化策略和归一化技术来缓解这些挑战。 第二部分：核心网络架构的精要解析 深度学习之所以强大，在于其多样化且高度专业化的网络结构。本部分是全书的重点，详尽介绍了当前主流的三大类深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）：视觉领域的革命者 CNN部分首先从二维图像处理的痛点入手，引入卷积层、池化层和全连接层的设计思想。我们深入剖析了经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差网络）等里程碑式模型的内部结构、参数共享机制和特征提取层次。此外，本书还探讨了更先进的密集连接网络（DenseNet）和如何应用空洞卷积（Dilated Convolution）来扩展感受野，这对语义分割等像素级任务至关重要。关于迁移学习在CNN中的应用，如微调（Fine-tuning）和特征提取，也提供了详尽的实战指导。 循环神经网络（RNN）与序列建模：理解时间与上下文 序列数据的处理是深度学习另一大突破口。本章首先介绍了标准RNN处理序列依赖性的局限性。随后，我们花费大量篇幅详细讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是“门”机制（输入门、遗忘门、输出门）如何协同工作，以解决长期依赖问题。为应对更复杂的序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译，本书还引入了注意力机制（Attention Mechanism）的原理，展示了如何使模型在生成输出时动态聚焦于输入序列的关键部分。 Transformer架构：注意力机制的胜利 随着Attention Is All You Need论文的发表，Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）领域的标准范式。本书系统地拆解了Transformer的Encoder-Decoder结构，重点阐述了自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Q、K、V（查询、键、值）矩阵的生成与缩放点积操作。此外，我们还讨论了位置编码（Positional Encoding）如何为缺乏序列性的Transformer注入位置信息，并对比了BERT、GPT等预训练模型的架构差异及其在下游任务中的应用策略。 第三部分：高效训练与优化策略 一个优秀的模型架构需要高效的训练流程来支撑。本部分专注于优化算法、正则化技术和超参数管理。 在优化器方面，除了标准的随机梯度下降（SGD），我们详细对比了Momentum、AdaGrad、RMSProp以及自适应学习率的集大成者Adam的内部工作机制和适用场景。对于学习率的调度策略（如Cosine退火），也进行了专题讨论。 正则化技术是防止过拟合的“生命线”。本书全面介绍了L1/L2权重衰减、Dropout的工作原理和不同层级的应用方式。同时，我们也探讨了批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）等技术如何稳定训练过程、加速收敛。 第四部分：实践、应用与前沿展望 理论最终要服务于实践。本部分将前述知识整合，聚焦于实际操作中的关键环节和当前的研究热点。 实战部署与工具链： 详细介绍了主流深度学习框架（如TensorFlow与PyTorch）的使用范式，包括数据管道的构建、模型保存与加载、GPU加速的配置等。我们提供了多个跨领域（计算机视觉、自然语言处理）的完整代码示例，帮助读者快速上手。 进阶主题探索： 本书还涵盖了当前备受关注的前沿方向，包括生成对抗网络（GANs）的基本原理和训练稳定性挑战、强化学习（RL）中DQN和Policy Gradient的基础框架，以及联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私背景下的应用前景。 总结 《深度学习：原理、算法与实践》力求在理论的深度和实践的广度之间找到最佳平衡点。通过本书，读者不仅能够理解“是什么”和“怎么做”，更能深入探究“为什么”，从而具备设计、优化和部署下一代智能系统的核心能力。这是一本值得反复研读、并能在职业生涯中持续提供参考价值的专业参考书。

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说实话，我对《数据可视化：从杂乱到洞察的艺术》这本书的期待值一开始是很低的，市面上关于数据可视化的书太多了，大多都是教你套用模板，做出来的图表千篇一律，毫无灵魂。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它最出彩的地方在于对“叙事性”的强调。作者非常清晰地阐述了，好的可视化不是堆砌图表，而是通过精心设计的视觉流程来引导观众理解复杂的数据背后的故事和趋势。书中大量的“反面教材”分析简直是神来之笔，它没有直接批评某家公司的报告，而是通过重构一个“糟糕”的饼图或散点图，展示了如果我们在颜色、比例、轴线标注上稍作改动，信息的传达效率能提升多少。我特别佩服作者对不同图表适用场景的精准把握，比如什么时候应该用桑基图，什么时候热力图才是最佳选择，这些在其他书中往往一笔带过，但在这里却有详尽的论证和代码示例。这本书读完后，我感觉自己对数据的敏感度都提高了，不再是单纯地“画图”，而是开始思考“如何用图说话”。对于需要向高层汇报复杂分析结果的职场人士，这本书提供的思维框架比任何软件技巧都要宝贵得多。

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我最近翻阅的《现代用户研究与A/B测试实战指南》这本书，让我对“用户需求”的理解上升到了一个新的维度。这本书最吸引人的地方在于，它把那些在学术界听起来高深莫测的研究方法，用非常接地气的方式展现了出来。它不是简单地教你如何设置问卷，而是深入探讨了如何设计出能挖掘用户深层动机的“非结构化访谈提纲”，以及如何避免引导性问题。特别是关于A/B测试的部分，作者用多个案例展示了如何构建一个严谨的实验设计，包括如何确定最小可检测效果（MDE）、样本量估算，以及如何正确解读P值，避免“虚假阳性”的陷阱。我之前总觉得A/B测试结果难以解释，这本书提供了一个清晰的逻辑框架，让我能够自信地向团队解释为什么一个看起来微小的改动会在长期运营中带来巨大的差异。这本书的价值在于，它教会你如何用科学和系统的方法来验证你的每一个设计假设，让“拍脑袋决定”彻底成为历史。读完后，我感觉自己从一个“设计师”向一个“数据驱动的决策者”迈进了一大步。

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天哪，我最近才把手上那本《网页设计与用户体验优化实战》啃完，简直是本宝典！这本书的厉害之处在于，它完全抛弃了那些空洞的理论说教，而是直击网页设计师们日常工作中遇到的那些“拦路虎”。比如说，它对响应式设计的讲解，不是简单地告诉你“要适应不同屏幕”，而是深入剖析了 CSS Grid 和 Flexbox 在复杂布局中如何协同工作，还提供了大量不同设备下的调试技巧和解决方案。我尤其喜欢它关于“用户心智模型”那一章，作者用非常生动的案例，解释了为什么有些设计看起来很美观，但用户却找不到他们需要的功能。作者的文笔非常犀利，不拖泥带水，每句话都像是经过反复推敲的精华。对于那些想把自己的作品从“能用”提升到“好用到想推荐给朋友”的设计师来说，这本书绝对是案头必备。读完之后，我立刻重新审视了我正在做的两个项目，光是导航栏的优化，就让用户点击路径缩短了近20%，效果立竿见影。这本书的深度和实操性，绝对值回票价，它更像是一位经验丰富的前辈在你旁边手把手指导你，而不是一本冰冷的教科书。

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我必须得给《移动应用性能调优的艺术》点个赞，这本书简直是为那些被内存泄漏、启动速度慢折磨得焦头烂额的安卓和iOS开发者准备的“救心丸”。它的内容非常聚焦，几乎每一页都直接指向一个具体的性能瓶颈并给出解决方案。最让我印象深刻的是关于“启动流程优化”的章节，书中详细分析了冷启动、温启动和热启动的内部机制，并且提供了一套系统的测量和诊断工具链。我记得之前花了两天时间在排查一个App启动慢的问题，一筹莫展。读了这本书后，我严格按照作者的步骤，利用系统自带的分析器，很快定位到了一个在主线程加载配置文件的低级错误，优化后，启动时间足足快了1.5秒！这本书的作者显然是一位身经百战的老兵，他的语言风格务实、直接，充满了“实战出真知”的味道，完全没有冗余的客套话。它不是教你如何写出漂亮的界面，而是教你如何让这个界面跑得更快、更省电，这对于提升用户留存率有着直接的贡献。

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最近沉迷于那本《高级交互动画原理与实现》真是无法自拔。这本书的难度曲线设计得非常巧妙，它没有一上来就扔一堆复杂的数学公式吓跑新手，而是先通过对“动态感知”的哲学探讨引入主题，让你理解为什么人会对运动产生特定的心理反应。随后，它逐步深入到关键的动画曲线（Easing Functions）的底层数学原理，这一点对于想精通动画效果的人至关重要。我以前只是调用现成的曲线函数，现在我能理解“三次贝塞尔曲线”是如何精确控制物体加速和减速的平滑度的。更绝的是，它还引入了“物理模拟”的概念，讲解了如何用简单的代码模拟弹簧、阻尼等自然现象，这让我的界面设计一下子灵动了起来，告别了那种机械的、生硬的过渡效果。这本书对细节的抠劲令人发指，每一个示例都配有清晰的流程图和伪代码，让你感觉自己不是在看书，而是在拆解一个精密的机械装置。如果你对“让你的应用会呼吸”有追求，这本书是你的不二之选，虽然前期阅读需要一点耐心，但后期的回报是指数级的。

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