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出版时间:2013-11

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isbn号码:9787302327172

丛书系列:世界著名计算机教材精选

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《深度学习与神经网络：从基础理论到实践应用》 （本书籍内容简介） 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索当今人工智能领域最核心的技术之一——深度学习与神经网络。本书内容涵盖了从基础的神经元模型构建到复杂深度学习架构的搭建与优化，致力于帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握将这些理论应用于解决实际工程问题的能力。 第一部分：神经网络基础与构建 本书伊始，我们将从生物学神经元的工作原理出发，逐步过渡到数学模型——感知机（Perceptron）的建立。我们将详细解析激活函数（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh）的数学特性及其在模型中的作用，阐述它们如何赋予网络非线性学习能力。 1. 核心概念与数学原理： 深入探讨网络训练的基石——损失函数（Loss Functions）。本书将详述均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数的推导过程及其适用场景。随后，我们将揭示梯度下降（Gradient Descent）算法的全貌，包括标准梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其优化变体（如Momentum、Nesterov加速梯度）。 2. 反向传播算法的精髓： 反向传播（Backpropagation）是训练多层神经网络的核心机制。本书将以详尽的链式法则推导，清晰地展示误差信号如何逐层向后传播，以计算每层权重的梯度。我们不会仅仅停留在理论层面，还会结合具体的代码示例，演示如何在实际编程环境中高效实现这一过程。 3. 网络结构与正则化技术： 我们将介绍前馈神经网络（FNN）的完整设计流程，包括数据预处理、层级配置与超参数调优。同时，为了应对过拟合问题，本书会系统地介绍多种正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout机制的原理及其对网络泛化能力的提升作用，并探讨批标准化（Batch Normalization）如何稳定训练过程并加速收敛。 第二部分：经典深度学习模型详解 在掌握基础理论后，本书将转向应用更为广泛的特定网络架构。 4. 卷积神经网络（CNN）的革命： 本书将深度剖析卷积层的核心操作——卷积核（Filter）的滑动、填充（Padding）与步幅（Stride），以及池化层（Pooling）在特征降维中的作用。我们将详细解读经典网络如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）的设计哲学，特别是ResNet中残差连接如何解决深度网络中的梯度消失问题。此外，本书还将涉及目标检测领域的先驱模型如R-CNN家族和YOLO系列的基础思想。 5. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对文本、语音等序列数据，本书将聚焦于循环神经网络。我们将解释标准RNN在处理长距离依赖时面临的挑战。随后，深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是它们如何通过“门”机制精确控制信息流的输入、遗忘和输出，从而有效捕获时间序列中的长期依赖性。 6. 注意力机制与Transformer架构： 近年来，Transformer模型在自然语言处理领域取得了突破性进展。本书将详尽解析注意力机制（Attention Mechanism）的自注意力（Self-Attention）计算过程，并介绍多头注意力（Multi-Head Attention）。随后，我们将完整地展示Transformer的Encoder-Decoder结构，解析其如何完全摒弃循环结构，仅依赖于并行化的注意力计算来建模序列关系，并探讨其在预训练模型（如BERT, GPT系列）中的核心地位。 第三部分：高级主题与工程实践 本书的最后部分将探讨更前沿的研究方向和实际部署中的关键技术。 7. 生成模型概述： 我们将简要介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架——生成器与判别器的博弈过程，以及它们在图像合成和数据增强中的应用。同时，也会提及变分自编码器（VAEs）的原理，对比其与GANs在生成质量和训练稳定性上的差异。 8. 模型部署与性能优化： 理论构建后，实践部署是不可或缺的一环。本书将讨论如何利用量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术来减小模型体积和推理延迟，使其适用于边缘设备或资源受限的环境。我们还将涉及如何使用专业框架（如TensorFlow Lite或ONNX Runtime）进行高效的推理加速。 9. 框架与工具链： 本书将贯穿使用主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）进行代码演示，重点讲解数据加载器（DataLoader）、计算图的构建、GPU加速的配置以及模型保存与加载的最佳实践。 本书结构紧凑，内容由浅入深，理论推导严谨，实践案例丰富，旨在为致力于进入人工智能、数据科学或高性能计算领域的工程师和研究人员提供一本系统化、可操作的专业参考书。读者在完成本书的学习后，将能够独立设计、训练、评估和部署复杂、高性能的深度学习模型。

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我是一名对计算机科学抱有极大热情的学生，一直渴望能够深入理解C++的精髓，并将其应用于解决实际问题。《面向工程与科学的C++程序设计》这本书的标题，让我觉得它能够为我提供一个非常好的学习路径。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如变量、数据类型、控制流，然后逐步深入到更高级的主题，如函数、指针、数组、字符串，以及如何构造和使用类。我特别希望能学习到C++中重要的内存管理技术，理解栈和堆的区别，以及如何避免内存泄漏和野指针问题。我也非常期待书中能够包含一些关于C++标准库的使用方法，特别是STL中的容器（如vector, list, map, set）和算法，以及如何通过它们来高效地组织和处理数据。如果书中能提供一些小型的工程或科学相关的编程练习，让我能够亲手实践所学的知识，那就太棒了。这本书将是我踏入C++编程世界，并将其应用于科学探索的理想起点。

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我的背景是物理学，目前正在学习如何利用计算机来辅助我的研究工作，而C++无疑是科学计算领域中非常强大的一种工具。《面向工程与科学的C++程序设计》这本书的标题让我觉得它非常契合我的需求。我希望这本书能够详细地介绍C++如何在科学研究中发挥作用，例如在数据分析、数值模拟、图像处理等方面。我希望能学习到如何用C++实现一些基础的物理模型，比如粒子模拟或者流体力学方程的求解。我非常看重书中关于C++与数学库（如LAPACK, BLAS, FFTW）的集成方法，以及如何利用它们来执行复杂的数学运算。同时，我也希望能了解到在C++中进行科学数据可视化的一些技术和库，例如如何将计算结果以图表的形式展示出来。这本书将为我提供一个坚实的C++基础，并教会我如何将编程技能有效地应用于我的物理学研究，从而加速科学发现的进程。

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这本书的标题《面向工程与科学的C++程序设计》就已经足够吸引我了，因为我是一名正在努力提升编程技能的软件工程师。在实际工作中，我常常接触到一些复杂的计算任务和系统级开发，而C++凭借其高性能和对底层硬件的精细控制能力，无疑是解决这些问题的理想工具。然而，C++的学习曲线一直以来都是一个不小的挑战，尤其是如何将其有效地应用于工程和科学领域，更是需要有针对性的指导。我一直希望能找到一本能够清晰阐述C++在这些特定场景下的应用方法，并且能够从理论到实践都提供扎实基础的书籍。我期望这本书能够深入浅出地讲解C++的核心概念，例如内存管理、指针、面向对象编程的思想，以及如何利用STL（Standard Template Library）来提高开发效率。更重要的是，我希望它能提供丰富的工程和科学领域实例，比如数值计算、数据可视化、仿真建模等，让我能够将所学知识直接应用到实际项目中，从而加速我的学习进程并提升我的专业能力。我相信，通过这本书的系统学习，我能够更好地理解C++在解决工程与科学问题时的强大力量，并最终成为一名更优秀的程序员。

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作为一名拥有多年开发经验的架构师，我一直在关注C++在高性能计算和分布式系统领域的最新发展。《面向工程与科学的C++程序设计》这本书的出现，让我看到了一个深入学习的机会。我期待这本书能够超越基础的C++语法，而是聚焦于如何将C++应用于构建大型、复杂的工程和科学系统。我非常感兴趣的是书中关于如何设计和实现高效的C++类库和框架的内容，以及如何利用C++进行系统级编程，比如操作系统、编译器、数据库等。我希望书中能详细讲解C++在并发编程、多线程同步、网络通信方面的技术，以及如何构建可扩展、可靠的分布式系统。此外，如果书中能提供一些关于性能分析和优化的实用技巧，例如如何使用性能剖析工具（如gprof, perf）来识别和解决性能瓶颈，以及如何进行代码重构以提升效率，这将对我非常有帮助。我相信这本书将为我提供宝贵的洞察力，帮助我设计和构建更健壮、更高效的软件系统。

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作为一名对数据科学和机器学习感兴趣的学生，我了解到C++在这些领域也有着不可忽视的地位，尤其是在性能要求极高的场景下。《面向工程与科学的C++程序设计》这本书的出现，让我看到了一个学习C++在数据处理和算法实现方面应用的绝佳机会。我希望这本书能够深入讲解C++如何被用来处理和分析大规模数据集，例如如何高效地读写文件、进行数据清洗和转换。我也非常期待学习C++在实现机器学习算法方面的应用，比如如何用C++实现神经网络、支持向量机等核心算法，以及如何利用C++来优化这些算法的性能。我希望书中能包含一些关于C++与数据科学库（如NumPy, SciPy等Python库的C++实现）或机器学习框架（如TensorFlow, PyTorch的C++ API）的集成方法。这本书将为我提供必要的C++技能，使我能够深入到数据科学的底层，为构建更高效、更强大的数据驱动应用打下基础。

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我是一名软件开发爱好者，对各种编程语言都保持着浓厚的兴趣。近期，我开始关注C++在游戏开发和高性能计算领域的应用，这促使我寻找一本能够系统介绍C++技术栈的书籍。《面向工程与科学的C++程序设计》这个书名让我觉得它可能不仅仅是枯燥的语法教学，而是更侧重于实际应用。我希望这本书能够从基础的C++语法开始，循序渐进地讲解类、对象、继承、多态等面向对象的核心概念，并深入剖析STL的各个组件，比如容器、算法和迭代器，以及它们在实际开发中的妙用。更吸引我的是，我希望书中能提供一些关于如何优化C++代码性能的技巧和方法，例如理解编译器优化、高效内存管理、以及如何避免常见的性能瓶颈。如果书中能包含一些关于如何使用C++进行图形渲染、物理引擎开发或者数据分析的实例，那就更完美了。我希望通过阅读这本书，能够建立起扎实的C++基础，并且能够将其应用于我感兴趣的工程和科学项目中，享受编程带来的乐趣。

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我是一名对计算机图形学和游戏开发充满热情的学生，一直希望能够深入学习C++，因为它是实现高性能图形渲染和复杂游戏逻辑的关键。《面向工程与科学的C++程序设计》这本书的标题虽然看起来有些宽泛，但我相信它能够为我提供一个关于C++在这些领域应用的基础。我希望书中能够详细讲解C++在面向对象设计方面的应用，以及如何利用类和对象来构建游戏中的各种元素，比如角色、场景和动画。我非常期待学习如何使用C++来实现高效的渲染管线，理解图形API（如DirectX, Vulkan）与C++的结合方式。同时，我希望能了解到C++在物理引擎、碰撞检测以及AI算法实现方面的应用。如果书中能提供一些关于如何使用C++进行游戏开发的工具和流程的介绍，那就更好了。这本书将为我打下坚实的C++基础，并引导我走向我梦寐以求的游戏开发领域。

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作为一名对科学计算充满热情的在读博士生，我一直在寻找一本能够系统地讲解C++在科学研究中应用的权威著作。《面向工程与科学的C++程序设计》这个名字立刻引起了我的注意，因为我的研究课题严重依赖于高性能计算和复杂的算法实现。在我的专业领域，我们经常需要处理海量数据，进行复杂的数值模拟，以及开发高效的算法来解决前沿科学问题。C++的效率和灵活性使其成为实现这些目标的首选语言。我希望这本书能够深入探讨C++在并行计算、多线程编程、GPU加速（如CUDA）等方面的应用，这些技术对于提升科学计算的性能至关重要。此外，我特别期待书中能够包含一些在特定科学领域（如物理学、生物信息学、天文学等）的实际案例，通过这些案例来展示C++如何被用来构建高性能的科学软件。了解如何在C++中有效地利用标准库和第三方库（如Boost、Eigen、Armadillo等）进行科学计算，也是我非常看重的一点。我相信这本书将为我的学术研究提供宝贵的理论指导和实践支持，帮助我更有效地完成我的博士论文。

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作为一名资深的软件工程师，我参与过多个大型项目，对C++有着深厚的感情和理解。然而，随着技术的不断发展，我一直在寻找一本能够帮助我掌握C++在现代工程与科学领域最新应用的书籍。《面向工程与科学的C++程序设计》这个标题正是我所需要的。我期待这本书能够不仅仅停留在C++基础语法的讲解，而是能更深入地探讨C++11、C++14、C++17甚至C++20等现代标准带来的新特性，以及这些新特性如何提升代码的可读性、安全性和效率。例如，我非常关注智能指针、lambda表达式、右值引用、模块化编程等内容，以及它们在实际项目中的最佳实践。此外，我希望书中能够涵盖C++在并行计算、高性能数据处理、嵌入式系统开发以及人工智能算法实现等方面的实际应用案例。能够了解如何在C++中有效地进行单元测试、集成测试，以及如何使用调试工具来定位和解决复杂问题，也是我非常期待的。我相信这本书能帮助我更新和深化我的C++知识体系，让我在工作中更加得心应手。

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我是一名软件开发项目经理，经常需要评估和选择适合项目需求的编程语言和技术栈。C++凭借其在性能和控制力方面的优势，在许多工程和科学项目中仍然占据着重要地位。《面向工程与科学的C++程序设计》这本书的出现，让我有机会更深入地了解C++在这些领域的具体应用和优势。我希望这本书能够提供关于C++在嵌入式系统开发、实时控制系统、以及航空航天等领域的实际案例分析，让我能够更好地理解C++在这些高可靠性、高性能要求场景下的应用。我也会关注书中关于C++在软件工程实践中的应用，例如如何进行项目管理、团队协作，以及如何保证代码质量和可维护性。能够了解C++在构建大型、复杂的工程软件时所面临的挑战以及相应的解决方案，对我来说非常有价值。这本书将帮助我更全面地评估C++在项目中的适用性，并做出更明智的技术决策。

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工程与科学的实例编程

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