计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王辉 编

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2008-6

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787508455358

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础知识
• 数字化
• 学习
• 技能

好的，这里是一份关于“计算机应用基础”之外的图书简介，侧重于深入探讨特定领域，旨在提供一份详实、具有专业深度的内容描述。 --- 《深度学习：从基础理论到前沿实践》 本书简介 《深度学习：从基础理论到前沿实践》并非一本面向初学者的计算机概论教材，它是一部聚焦于人工智能核心驱动力——深度学习技术的专业著作。本书旨在为具备一定数学基础和编程经验的读者提供一套系统化、深入且与时俱进的知识体系，全面覆盖从经典神经网络到当前最先进模型架构的理论构建、数学原理推导以及工程实现细节。 本书的核心目标是超越基础的计算机概念，直接深入到构建和优化复杂智能系统的核心技术层面。我们摒弃了对通用办公软件或基础操作系统操作的介绍，而是将全部篇幅投入到解释“智能”如何通过数学和代码得以实现的机制。 --- 第一部分：基础架构与数学基石 本部分是构建深度学习理解的理论地基。我们不再讨论“什么是计算机”，而是深入探讨“计算机如何模拟人脑的学习过程”。 第一章：复习：线性代数与概率论在建模中的角色 虽然本书假定读者具备一定的数学基础，但本章会精准地定位那些在深度学习中起决定性作用的数学工具。我们将详细阐述向量空间、矩阵分解（如SVD和特征值分解）在数据降维和特征提取中的应用，并回顾概率论中的贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）如何指导模型参数的优化。特别地，本章会用具体的代码片段（使用NumPy实现）来展示这些抽象概念如何直接映射到数据操作上。 第二章：人工神经网络的起源与结构解析 本章将追溯感知机（Perceptron）的局限性，并详尽剖析多层感知机（MLP）的数学结构。我们将重点解析激活函数的内在机制，如Sigmoid、ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU），不仅描述它们的作用，更要深入探讨它们对梯度流（Vanishing/Exploding Gradient）的影响。 第三章：反向传播算法：梯度计算的核心机制 反向传播（Backpropagation）是深度学习的基石。本章将通过链式法则的严谨推导，展示如何高效地计算损失函数相对于网络中所有权重的梯度。我们将对比解析自动微分（Automatic Differentiation）的计算图方法，阐明现代深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现这一过程的底层逻辑，而非仅仅将其视为一个“黑箱函数”。 --- 第二部分：核心网络架构的精进 本部分是本书技术含量的集中体现，专注于那些驱动现代AI突破的关键网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNNs）：空间特征提取的艺术 本章将从二维信号处理的角度切入，详细解析卷积操作的数学定义、权值共享机制的效率优势。我们将深入探讨经典架构的演进：从LeNet到AlexNet，再到VGG和GoogLeNet的Inception模块设计。关键内容包括：感受野的计算、空洞卷积（Dilated Convolutions）在图像分割中的应用，以及分组卷积（Grouped Convolutions）对模型轻量化的贡献。 第五章：循环神经网络（RNNs）及其时间序列挑战 针对序列数据，本章首先分析标准RNNs在处理长距离依赖时的固有缺陷（梯度问题）。随后，我们将投入大量篇幅剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，详细解释输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以精确控制信息的流动和保留。本章还将简要介绍如何利用这些网络进行机器翻译和语音识别的初步尝试。 第六章：优化器与正则化策略的深度对比 训练深度网络的成功不仅依赖于架构，更依赖于高效的优化算法。本章将对比分析经典SGD、动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, AdamW）。我们将深入探讨它们在收敛速度、泛化能力和超参数敏感性方面的差异。 此外，正则化技术，如Dropout的统计学解释、批标准化（Batch Normalization）如何稳定训练过程，以及层归一化（Layer Normalization）在特定场景下的优势，都将进行详尽的论述和实验对比。 --- 第三部分：前沿模型与高级主题 本部分带领读者探索当前AI研究的最前沿，这些内容与基础的计算机应用知识相去甚远，完全聚焦于尖端技术。 第七章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是继CNN和RNN之后最重要的突破之一。本章首先解析“注意力”的直观含义，随后深入自注意力（Self-Attention）的缩放点积机制。重点内容是Transformer模型的完整解码和编码器结构，包括多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的必要性及其实现方式。本章将解释为何Transformer能有效地取代循环结构成为自然语言处理的主流范式。 第八章：生成模型：从GANs到扩散模型 本章探讨如何训练模型去“创造”新的数据。我们将详细解析生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，对比判别器和生成器的训练策略，并讨论常见的模式崩溃问题。随后，我们将转向当前效果卓越的扩散模型（Diffusion Models），解析其基于马尔可夫链的前向加噪过程和反向去噪过程的数学原理，以及它们在高质量图像生成中的成功应用。 第九章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性挑战 随着模型复杂度的提升，理解其决策过程变得至关重要。本章探讨了LIME和SHAP值等局部解释方法背后的计算逻辑。同时，我们也会讨论深度学习模型面临的对抗性攻击（Adversarial Attacks），并介绍如何设计更具鲁棒性的防御策略，这是确保AI系统在实际环境中可靠运行的关键技术。 --- 目标读者 本书的目标读者是计算机科学、数据科学、电子工程等领域的研究生、资深工程师和研究人员。读者应具备： 1. 扎实的微积分、线性代数和概率论基础。 2. 熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python）。 3. 对基础算法和数据结构有深刻理解。 本书完全不涉及操作系统原理、数据库管理、办公自动化软件使用、网络协议基础等通用计算机知识，而是作为一座通往专业AI研发领域的桥梁。通过系统学习本书内容，读者将能够独立设计、实现和优化复杂的高性能深度学习模型。

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阅读过程中，我深刻体会到作者在内容组织上的匠心独运，它绝不是那种枯燥的理论堆砌。举个例子，在讲解信息安全和隐私保护章节时，作者没有停留在“要设置强密码”这种泛泛而谈的层面。它细致地分析了常见的网络钓鱼攻击模式，图解了HTTPS加密传输的基本流程，甚至还用了一个模拟的案例，教我们如何辨别邮件中隐藏的恶意链接。这种“庖丁解牛”式的拆解，让我对网络世界中的风险有了更清晰的认知，不再是盲目地信任所有弹窗。更让我眼前一亮的是，书中对新兴技术的引入也把握得很好，比如对云计算服务（IaaS、PaaS、SaaS）的基本模型做了清晰的对比，这对于我们这些准备进入数字化职场的年轻人来说，是了解行业大趋势的必要知识。整体来看，这本书的内容兼具深度和广度，它既能打好根基，又不至于脱离现代应用场景，读起来让人感到充实而有价值。

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这本书的价值，很大程度上体现在它对“计算思维”的渗透上。它并非仅仅是软件操作手册的合集，而是试图培养读者用计算机的方式去解决问题的思路。在最后几章，涉及到流程图和算法的初步介绍时，我感受到了这一点。它用非常简洁的流程图语言，将一个复杂的日常任务——比如“如何高效地整理房间”——分解成一系列可执行的步骤，这让我突然意识到，原来解决一个复杂的编程问题，本质上和拆解一个生活难题是相通的。书中对“迭代”和“分支判断”的解释，用的是非常生活化的例子，比如烘干衣服时判断“湿”或“干”的循环过程。这本教材成功地将那些看似高冷的计算机科学思想，用最接地气的方式植入到了读者的思维模式中，让学习不再局限于软件本身，而是提升了解决问题的底层能力。

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这本《计算机应用基础》的教材，说实话，我拿到手的时候心里是有些打鼓的。毕竟现在技术更新得太快了，我担心它讲的都是些过时的东西，对我实际应用帮助不大。不过，翻开目录后，我发现它对基础概念的梳理非常到位。比如，它对操作系统的工作原理、文件系统的层级结构，以及最基础的网络协议的介绍，都用了非常直观的图示和生活化的比喻。我尤其欣赏它在软件使用入门这一块的处理方式。它没有简单地罗列快捷键，而是深入讲解了Office套件中各个组件（Word、Excel、PowerPoint）在实际工作流程中是如何协同配合的。比如，它详细演示了如何利用Excel的数据透视表快速分析大量数据，并直接将结果导入到PowerPoint中制作视觉效果出色的报告，中间的步骤衔接非常流畅。这让我明白了，应用的基础不仅仅是学会点击按钮，更重要的是理解不同工具背后的逻辑，才能真正做到高效工作。这本书在概念和实践之间架起了一座坚实的桥梁，对于零基础或者希望巩固基础的人来说，无疑是一个非常扎实的起点。

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我必须强调，这本书在逻辑递进方面做得极为出色，这一点对于初学者来说至关重要。它不是把所有知识点一股脑地抛给你，而是像搭积木一样，一层一层往上盖。比如，在学习数据库基础概念时，它先用一个简单的“学生点餐系统”的表格结构作为引子，解释了什么是实体、什么是属性，然后再引入关系型数据库的范式理论。这种从具体应用场景反推抽象概念的结构，让我能够立刻抓住知识点的实际用途，而不是沉浸在晦涩的专业术语中无法自拔。读完数据库那章后，我尝试着用一个在线的简单工具建了一个小小的个人藏书目录，竟然发现自己能够理解其中的主键和外键设计逻辑了。这种学习上的即时反馈和成就感，是很多教材所不具备的，它极大地降低了学习曲线的陡峭程度。

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说实话，我本来对这种“基础”的课程抱有很大的抵触情绪，觉得无非就是教你如何开机、如何上网，太浪费时间了。但这本书的叙事风格非常活泼，它似乎一直在和我“对话”，而不是高高在上地“教导”。特别是关于多媒体和图形图像处理的那一部分，它没有直接跳入Photoshop的复杂工具箱，而是先解释了像素、分辨率、色彩模型（RGB与CMYK）的本质区别。这就像是学做菜前先了解食材的特性一样，非常关键。我过去做PPT时总是觉得图片模糊，现在才明白是因为没有注意分辨率匹配的问题。书中还附带了一些小练习，比如如何用基础工具进行简单的图片裁剪和色彩校正，这些小小的成功经验，极大地增强了我继续深入学习的兴趣。这种把“为什么”放在“怎么做”前面的教学方式，彻底改变了我对计算机应用学习的刻板印象。

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