具体描述
《汇编语言程序设计》主要内容汇编语言概念及与汇编语言课程相关的基础知识。以计算机系统组成为线索，阐述了8086／8088CPu的结构，进而介绍其内部寄存器名称和基本作用，并对存储器的组织以及分段情况作了分析讲解。接着，介绍Intel8086／8088的寻址方式、指令系统和常用伪指令。以MASM为汇编器，讲解了汇编语言程序的上机过程。为了避免学生集中学习指令而感到知识容量大、密集度高、枯燥乏味的缺憾，《汇编语言程序设计》将部分指令同顺序程序、分支程序、循环程序、子程序设计结合起来讲解。上机实验指导部分先从寄存器、存储器操作人手，到DEBUG环境下编程，再过渡到MASM汇编器编程。增加了基础操作的内容，丰富了实践教学。为适合不同层次人员的学习，《汇编语言程序设计》将80x86／Pentium部分指令及编程技术、汇编语言程序综合举例列入选学内容。
好的，这是一份关于其他主题的图书简介，内容详实，力求自然流畅： --- 图书名称：深度学习：从理论基石到前沿实践 图书简介 在这部厚重的著作中，我们带领读者系统地、深入地探索人工智能领域最为热门和关键的分支——深度学习。本书并非对现有技术的简单罗列，而是着重于构建一个坚实的理论框架，并辅以大量贴近工业界的实践案例，旨在帮助读者从根本上理解神经网络的工作原理、优化机制以及其在复杂问题求解中的强大能力。 第一部分：理论基石与数学基础 本书的开篇聚焦于构建理解深度学习的必要数学和概率论基础。我们首先回顾了线性代数在线性变换、特征值分解与矩阵运算在数据表示中的核心作用。随后，我们深入探讨了概率论与数理统计，特别是贝叶斯理论、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），这些都是理解模型拟合与正则化的关键。 在数学基础之上，我们详细阐述了神经网络的结构和激活函数。从最基础的感知机模型出发，逐步过渡到多层感知机（MLP）。书中对Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（如Leaky ReLU、ELU）的梯度特性、饱和性与收敛速度进行了详尽的比较分析。梯度下降法及其变体的演进——包括动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及目前广泛使用的Adam优化器——的数学推导和实际应用效果被清晰地呈现出来。我们花费大量篇幅解释了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则应用，这是理解网络训练效率的基石。 第二部分：经典网络架构的深度剖析 理论铺垫完成后，本书进入核心内容：经典深度学习架构的深入剖析。 卷积神经网络（CNN）： 我们将视觉任务视为一个特征提取的层次化过程。CNN部分从二维卷积操作的数学定义开始，详细解释了感受野、权值共享和池化操作如何有效降低模型复杂度和提高平移不变性。本书详尽分析了从LeNet-5到AlexNet的演进，并重点剖析了VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及残差网络（ResNet）的创新点。ResNet中残差连接（Skip Connections）如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，以及DenseNet如何通过特征重用增强信息流，都有深入的数学论证和代码实现解析。此外，我们还涵盖了目标检测领域的基础模型如R-CNN系列和YOLO的演变逻辑。 循环神经网络（RNN）与序列模型： 针对文本、语音等序列数据的处理，本书详细介绍了RNN的基本结构，并指出了标准RNN在长距离依赖问题上的局限性。紧接着，我们详尽讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制——输入门、遗忘门、输出门等如何协同工作，实现对信息的选择性记忆与遗忘。最后，本书深入探讨了Transformer架构，特别是自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）在并行化处理序列数据上的革命性意义，以及其在现代自然语言处理中的统治地位。 第三部分：优化、正则化与模型训练策略 训练一个高性能的深度学习模型，绝非仅仅堆叠层数。本部分聚焦于训练过程中的关键技术。 正则化技术： 我们详细探讨了L1和L2正则化对权重分布的影响， Dropout（随机失活）在训练过程中的随机性如何等效于集成学习，以及批归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程、加速收敛，并提供了一种隐式的正则化效果。 超参数调优与迁移学习： 如何有效地搜索最优超参数空间（如学习率调度、批量大小选择），本书提供了基于网格搜索、随机搜索及更先进的贝叶斯优化方法的比较。迁移学习部分，我们解释了预训练模型的价值，并指导读者如何在特定任务上有效地进行特征提取或微调（Fine-tuning）。 第四部分：前沿探索与应用实践 本书的最后部分将视野扩展到当前的研究热点和实际应用。 生成模型： 变分自编码器（VAE）的潜在空间表示、生成对抗网络（GAN）的博弈论框架及其训练稳定性挑战（如模式崩溃），都将得到细致的讲解。我们还会触及扩散模型（Diffusion Models）的基本思想，作为新一代生成模型的代表。 可解释性与鲁棒性（XAI）： 随着深度学习模型在关键决策领域的应用，理解“为什么”变得至关重要。本书介绍了LIME、SHAP等局部解释方法，以及CAM/Grad-CAM等可视化技术，帮助读者洞察模型的决策过程。同时，针对对抗性攻击的防御策略和模型鲁棒性测试也被纳入讨论范围。 实践指南： 贯穿全书的实践环节，均使用主流的深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）进行代码演示。我们提供了从数据预处理、模型构建、分布式训练到最终部署的完整工作流程指导，确保读者不仅理解理论，更能高效地将知识转化为生产力。 本书的目标读者包括计算机科学专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性地将深度学习理论与前沿技术应用于工业实践的数据科学家和算法工程师。通过对本书的系统学习，读者将能自信地驾驭复杂的深度学习模型，并有能力探索和创新下一代的智能算法。 ---
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