具体描述
《学校品牌概论》以全新的理论视角分析了学校品牌的基本涵义、教育特性、个性特色、理念识别、行为识别、视觉识别以及传播推广等基本问题。学校品牌是一所学校在长期教育实践过程中逐步形成并为公众认可、具有特定文化底蕴和识别符号的一种无形资产。
每一所学校都是具体的和惟一的，都具有不同的优势和劣势，也面临不同的机遇和挑战，因而创建学校品牌的思路和策略也是不一样的。
创建学校品牌，不是某个人的一厢情愿或者异想天开，而是已经成为一种共识和一种趋势；不是要不要和行不行的问题，而是如何认识和如何操作的问题。
好的，这里为您提供一本与“学校品牌概论”主题无关的图书简介，力求内容详实、自然流畅。 --- 《深度学习的数学基石：从线性代数到概率图模型》 作者： 张伟（资深算法工程师，清华大学计算机科学博士） 出版社： 智汇科技出版社 定价： 158.00 元 页数： 780 页（含大量图示与案例代码） --- 内容简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习无疑是驱动这场变革的核心引擎。然而，许多初学者和实践者在面对复杂的神经网络模型、优化算法乃至前沿研究时，往往会感到力不从心，难以深入理解其背后的原理。这种困境的根源，往往在于对支撑这些技术的数学基础缺乏扎实的掌握。 《深度学习的数学基石：从线性代数到概率图模型》正是一本旨在填补这一知识鸿沟的权威著作。本书并非又一本停留在概念介绍的“速成指南”，而是深入剖析了现代机器学习和深度学习算法赖以生存的核心数学框架，确保读者不仅“知道如何做”，更能真正“理解为何如此”。 本书的结构设计严谨而系统，从最基础的数学工具出发，逐步过渡到复杂模型的构建： 第一部分：代数之力——矩阵运算与张量分析（约占全书25%） 本部分聚焦于线性代数，这是理解神经网络结构和数据表示的基石。我们首先回顾了向量空间、矩阵分解（包括SVD、QR分解）的核心概念，但重点超越了纯粹的理论推导。 关键内容包括： 1. 高维空间中的几何直觉： 如何通过几何视角理解特征向量、特征值在数据降维（如PCA）中的作用。 2. 张量表示与操作： 详细介绍了深度学习中用到的高阶张量（如卷积核、RNN的隐藏状态）的内存布局、高效乘法算法（如Strassen算法的原理简介）以及在GPU并行计算中的优化策略。 3. 矩阵求导与雅可比矩阵： 这是反向传播算法的数学核心。本书将详细分解链式法则在矩阵和向量函数中的应用，并提供大量易于理解的示例，清晰展示如何推导出常见激活函数和损失函数的梯度。 第二部分：微分之径——优化算法的精确推导（约占全书30%） 优化是深度学习的“炼金术”，它决定了模型能否高效地收敛到最优解。本部分系统梳理了从基础梯度下降到前沿自适应学习率算法的数学原理。 重点解析如下： 1. 凸优化基础回顾： 简要介绍凸集、凸函数和KKT条件，为理解全局最优性奠定基础。 2. 随机梯度下降（SGD）的数学收敛性分析： 深入探讨了SGD的方差分析，解释了为何在实践中我们选择小批量（Mini-batch）而非标准梯度下降。 3. 动量法（Momentum）与自适应学习率方法（Adagrad, RMSprop, Adam）的推导： 每种算法都配有详细的数学推导过程，并结合其在特定问题（如稀疏特征、震荡梯度）中的优势和局限性进行对比分析。特别地，本书详细阐述了Adam优化器中二阶矩估计的数学意义。 第三部分：不确定性的度量——概率论与统计推断（约占全书35%） 在模型面对真实世界中固有的噪声和不确定性时，概率论提供了描述和量化这些不确定性的语言。本部分是理解贝叶斯方法、生成模型和正则化的关键。 核心章节包括： 1. 概率分布的深度应用： 不仅限于高斯分布，更深入探讨了多项式分布、狄拉克$delta$函数（在理论建模中的应用），以及在变分自编码器（VAE）中至关重要的指数族分布。 2. 信息论基础： 熵、交叉熵、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）的定义、几何解释及其在损失函数设计（如最大似然估计）中的作用。 3. 概率图模型（PGM）入门： 简要介绍贝叶斯网络和马尔可夫随机场，展示如何使用因子分解来高效表示复杂的高维概率分布，为理解更复杂的注意力机制和图神经网络（GNN）的潜在结构打下基础。 第四部分：实战与扩展——理论在现代网络中的体现（约占全书10%） 最后一部分将前述数学工具应用于现代深度学习架构的具体组件中。 正则化机制的数学视角： 解释L1/L2正则化如何通过约束权重范数来影响损失函数的形状，以及Dropout如何在训练过程中实现近似的集成学习效果。 循环神经网络（RNN）的梯度流： 深入分析梯度消失与梯度爆炸问题的本质，并阐述LSTM单元中“门控机制”如何通过精巧的矩阵运算来控制信息的遗忘与保留，从而稳定长期依赖的学习。 本书特色 数学与代码的完美结合： 每章理论推导后，均附有使用Python（NumPy、PyTorch）实现的核心算法模块的伪代码或清晰代码片段，帮助读者将抽象概念转化为可运行的程序。 精选的挑战性习题： 每节末尾设有“深入思考”环节，包含少量需要运用综合知识的证明题或建模题，旨在提升读者的理论推导能力。 面向进阶学习者： 本书假设读者已具备微积分和基础概率论知识，直接切入深度学习中最具挑战性的数学核心，是研究生、资深工程师和算法研究人员提升理论深度的理想读物。 掌握了这些数学基石，您将不再仅仅是一名“模型使用者”，而是能够真正洞察、设计和改进下一代智能系统的“架构师”。 ---
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