数据库原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2008-8

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787030227003

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 原理
• 应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
• MySQL
• Oracle
• PostgreSQL

《深度学习实战：从理论到实践的完整指南》 本书旨在为广大计算机科学、人工智能、数据科学等领域的从业者和学生提供一份全面而深入的学习资源，帮助读者系统掌握深度学习的核心概念、关键算法以及实际应用技巧。不同于侧重理论推导或特定框架的浅尝辄止，本书强调理论与实践的紧密结合，力求让读者在理解深度学习底层逻辑的同时，能够熟练运用主流深度学习框架解决实际问题。 第一部分：深度学习基础理论与数学支撑 在深入探讨深度学习模型之前，我们首先会建立坚实的理论基础。本部分将回顾并梳理与深度学习密切相关的数学知识，包括： 线性代数: 向量、矩阵、张量及其运算，特征值与特征向量，奇异值分解（SVD）等，这些是理解神经网络中数据表示和转换的关键。 微积分: 导数、梯度、链式法则、偏导数等，它们是理解反向传播算法以及模型优化的基石。 概率论与统计学: 概率分布、期望、方差、条件概率、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）等，这些概念对于理解模型的正则化、损失函数设计以及评估至关重要。 在此基础上，我们将详细介绍深度学习的几个核心基础概念： 感知机与神经网络: 从最基本的感知机模型出发，逐步介绍多层感知机（MLP）的结构，理解神经元的工作原理、激活函数的作用（如Sigmoid, ReLU, Tanh, Leaky ReLU等），以及前向传播的计算过程。 损失函数: 讲解不同类型的损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy）、均方误差（Mean Squared Error, MSE）等，以及它们在分类和回归任务中的适用性。 优化算法: 深入剖析梯度下降（Gradient Descent）及其变种，包括随机梯度下降（SGD）、带动量（Momentum）、Adam、RMSprop等，解释它们的更新机制、收敛特性以及超参数的选择。 正则化技术: 介绍防止模型过拟合的常用方法，如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization、Early Stopping等，并探讨它们的原理和应用场景。 第二部分：经典深度学习模型与网络架构 本部分将聚焦于深度学习领域中里程碑式的经典模型，并深入分析其网络结构、核心思想以及适用范围。 卷积神经网络（CNN）: 详细讲解CNN的卷积层、池化层、全连接层的原理与作用。我们将通过实例分析LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等经典CNN架构的演进，以及它们在图像识别、目标检测等任务上的突破。 循环神经网络（RNN）: 介绍RNN处理序列数据的能力，包括其结构、前向传播和反向传播（BPTT）的计算。我们将重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决RNN中的梯度消失/爆炸问题，并展示它们在自然语言处理（NLP）、时间序列分析中的应用。 Transformer模型: 作为当前NLP领域的革命性模型，我们将详细解析Transformer的自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及编码器-解码器（Encoder-Decoder）的整体架构。BERT、GPT系列等预训练模型的原理也将得到深入阐释。 生成对抗网络（GAN）: 介绍GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的对抗训练框架，分析其训练过程中的博弈论原理。我们将探讨DCGAN、CycleGAN、StyleGAN等变体，并展示其在图像生成、风格迁移等领域的强大能力。 第三部分：深度学习框架实战与项目开发 理论知识的掌握最终需要通过实践来巩固。本部分将以主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）为例，指导读者如何将所学理论应用于实际项目开发。 框架入门与核心概念: 介绍PyTorch和TensorFlow的基本使用，包括张量操作、自动微分（Autograd）、模型构建（nn.Module/tf.keras.Model）、数据加载与预处理（DataLoader/tf.data）等。 模型构建与训练: 通过具体案例，指导读者如何使用框架实现CNN、RNN、Transformer等经典模型，并进行参数初始化、损失函数定义、优化器选择、模型训练、验证和评估。 数据预处理与增强: 讲解在实际项目中如何进行数据清洗、归一化、标准化以及数据增强技术（如随机裁剪、翻转、色彩抖动等），以提高模型的泛化能力。 模型调优与部署: 介绍如何调整学习率、批大小、网络结构等超参数，以及使用早停、模型融合等技术来优化模型性能。同时，还将简要介绍模型保存、加载以及在不同平台上的部署方法。 案例分析与项目实践: 本部分将穿插多个具有代表性的项目案例，涵盖图像分类（如CIFAR-10, ImageNet）、文本分类（如IMDB）、机器翻译、语音识别等，引导读者一步步完成从数据准备到模型部署的全过程。 第四部分：前沿技术与未来展望 为了让读者了解深度学习的最新发展趋势，本部分将对一些前沿技术进行介绍，并探讨未来的发展方向。 图神经网络（GNN）: 介绍GNN如何处理图结构数据，包括图卷积、图注意力等机制，及其在社交网络分析、推荐系统、分子结构预测等领域的应用。 强化学习（RL）与深度强化学习（DRL）: 阐述RL的基本概念（如MDP, Q-learning, Policy Gradient），并结合深度学习介绍DRL（如DQN, A3C, PPO），展示其在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域的潜力。 模型压缩与加速: 介绍模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，旨在减小模型体积、提高推理速度，使其适用于移动端和嵌入式设备。 可解释性AI（XAI）: 探讨如何理解和解释深度学习模型的决策过程，介绍LIME, SHAP等可解释性工具。 其他新兴方向: 简要提及元学习（Meta-Learning）、联邦学习（Federated Learning）、自监督学习（Self-Supervised Learning）等热门研究方向。 通过对《深度学习实战：从理论到实践的完整指南》的学习，读者将能够建立起扎实的深度学习理论体系，熟练掌握使用主流框架进行模型开发和优化的能力，并对深度学习领域的最新进展有深入的了解。本书的编写目标是成为读者在深度学习学习道路上的得力助手，赋能读者在AI时代创造更多价值。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《数据库原理及应用》这本书，真的是一本能够让初学者快速入门，也能让有经验的开发者受益匪浅的宝藏。它在讲解数据库的逻辑结构和物理结构时，提供了非常清晰的图示和解释。比如，在介绍索引的物理存储时，它会用B+树的结构图来展示节点如何存储键值和指针，以及叶子节点如何形成一个有序链表，这让我非常直观地理解了索引是如何实现高效查找的。而且，它在讲解数据库的事务时，不仅仅停留在ACID属性的介绍，还会深入到事务的实现机制，例如如何通过日志（Redo Log, Undo Log）来保证事务的原子性和持久性，以及如何通过锁机制来实现事务的隔离性。这对于理解数据库的底层运行原理非常有帮助。书中关于数据库的安全性设计也是我非常看重的一部分，它详细介绍了如何通过用户权限管理、数据加密、防火墙等手段来保护数据库免受未经授权的访问和数据泄露。这对于在实际项目中构建安全的系统至关重要。我尤其喜欢书中在介绍数据库的恢复机制时，结合了故障场景的分析，例如介质故障、系统崩溃等，然后详细阐述了如何利用日志和备份文件来进行数据恢复，这让我对数据库的可靠性有了更深的认识。它还覆盖了一些数据库的进阶主题，例如分布式数据库的概念、CAP定理、BASE理论，以及常见的分布式数据库系统（如Hadoop HDFS, MongoDB, Cassandra）的架构和应用场景，这为我打开了新的视野，了解了更广泛的数据库技术。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读《数据库原理及应用》的过程中，最让我印象深刻的是它对数据库设计原则的严谨性和实用性。它不仅仅教你如何创建表和定义字段，更重要的是指导你如何从业务需求出发，设计出符合范式化要求，并且易于维护和扩展的数据库结构。书中在讲解数据类型选择时，详细列举了各种常见数据类型的特性和适用场景，例如整数类型、浮点类型、字符串类型、日期时间类型等，并指导如何根据数据特性选择最合适的数据类型，以提高存储效率和查询性能。这让我避免了很多在实际开发中因为数据类型选择不当而导致的问题。它还详细介绍了数据库的各种约束，如主键约束、外键约束、唯一性约束、非空约束、检查约束等，以及它们如何保证数据的完整性和一致性。这让我明白了数据库不仅仅是数据的容器，更是数据的管理者。而且，书中对数据库的备份和恢复机制也进行了非常全面的介绍，包括不同备份策略的原理、操作步骤，以及如何在各种故障场景下进行有效的数据恢复。这对于保证数据的安全性和可靠性至关重要。它还涉及了数据库的安全性设计，包括用户权限管理、数据加密、访问控制等，这对于构建安全的应用程序非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我发现，《数据库原理及应用》这本书在讲解SQL查询优化时，提供了非常实用的技巧和方法。它不仅仅是教你如何写出正确的SQL语句，更重要的是如何写出高效的SQL语句。例如，它会详细讲解如何分析SQL语句的执行计划，如何识别其中的性能瓶颈，以及如何通过重写SQL语句、添加或修改索引来优化查询性能。这让我能够从“能用”提升到“好用”。书中在讲解数据库的ER模型时，运用了大量的图示和实例，非常清晰地展示了实体、属性、关系以及它们之间的各种关联，这对于我理解如何将现实世界的数据映射到数据库模型至关重要。它还详细介绍了如何进行数据库的标准化设计，以及反标准化设计的适用场景，这让我能够根据具体需求来权衡数据冗余和查询性能。而且，书中对数据库的权限管理和安全机制也进行了深入的探讨，包括用户创建、角色分配、权限授予和撤销等，这对于确保数据库的安全和数据的保密性至关重要。它还涵盖了数据库集群和负载均衡等概念，为构建高可用、高性能的数据库系统奠定了理论基础。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《数据库原理及应用》这本书的过程中，我最大的感受就是它真的将枯燥的理论知识，以一种相当易于理解且贴近实际应用的方式呈现出来。比如，书中对关系型数据库的各种操作，从最基础的查询、插入、更新、删除，到更复杂的连接、嵌套查询，都给出了详尽的步骤解析和生动的图示。我尤其喜欢它在讲解索引时，用了“图书馆藏书的目录”这样的比喻，瞬间就让一个抽象的概念变得具象化，我能非常清晰地理解索引是如何加速数据检索的，以及不同类型索引（如B树索引、哈希索引）各自的优劣势。更不用说，它在介绍事务的ACID特性时，不仅解释了每个字母的含义，还通过模拟银行转账的场景，生动地展示了在并发环境下，事务的隔离性、持久性如何保障数据的完整性。这让我不再是死记硬背，而是真正理解了数据库底层是如何工作的。书中还深入探讨了数据库的范式理论，从第一范式到第五范式，每一级都通过具体的例子来阐述如何进行数据冗余的消除和数据的一致性维护。这对于我来说，简直是“醍醐灌顶”，之前工作中遇到的很多数据设计上的困境，在这本书里找到了理论上的解释和解决思路。它教会我如何设计出更加健壮、高效的数据库结构，避免日后维护中的诸多麻烦。而且，书中对SQL语言的讲解也十分系统，不仅覆盖了基本的DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言），还详细介绍了DCL（数据控制语言）和TCL（事务控制语言），让我能够全面掌握SQL的强大功能。从创建表、定义约束，到编写复杂的查询语句，再到管理用户权限和事务回滚，这本书都提供了清晰的指导。它还包含了一些进阶话题，例如数据库的并发控制机制（如锁机制、多版本并发控制MVCC），以及数据库的性能优化策略（如查询优化、索引优化、表分区等）。这些内容对我来说是极具价值的，因为在实际的项目开发中，数据库的性能往往是决定应用成败的关键因素之一。通过学习这些内容，我能够更好地理解和解决数据库性能瓶颈的问题。

评分☆☆☆☆☆

我发现，《数据库原理及应用》这本书在讲解数据库设计原则时，非常注重理论与实践的结合。它并没有简单地罗列数据库范式，而是通过一系列真实的业务场景，引导读者一步步思考如何将现实世界的数据模型映射到数据库表中。例如，在讲解如何设计一个图书管理系统时，它会详细分析用户、图书、借阅记录等实体之间的关系，并指导如何根据这些关系来创建相应的表，以及如何设置主键、外键等约束来保证数据的完整性。我特别欣赏的是，书中在介绍索引的创建和使用时，不仅仅停留在理论层面，而是会结合实际的查询场景，分析不同索引策略对查询性能的影响。它会模拟不同规模的数据集，然后展示创建或不创建索引，以及使用不同类型索引时，查询速度的巨大差异。这种“做中学”的方式，让我对索引的重要性有了更深刻的认识，也学会了如何根据具体的查询需求来选择最合适的索引方案。此外，书中对数据库事务的管理也进行了深入的探讨，详细解释了事务的隔离级别以及它们如何影响并发访问下的数据一致性。通过一些经典的并发问题模拟，比如脏读、不可重复读、幻读，我才真正理解了为什么需要不同的隔离级别，以及它们各自的适用场景。这本书就像一位经验丰富的导师，不仅传授了我数据库的“做什么”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，以及“怎样做得更好”。它在讲解数据库备份与恢复策略时，也给出了非常实用的指导，详细阐述了不同备份方式（完全备份、增量备份、差异备份）的原理和操作步骤，以及如何进行高效的数据恢复，这对于保证数据的安全性和可用性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《数据库原理及应用》的过程中，我深刻体会到了作者在组织内容上的用心良苦。它以一种非常循序渐进的方式，将原本可能显得晦涩的数据库概念，层层剥开，直至清晰明了。一开始，它会从最基础的数据库概念和数据模型入手，例如实体-关系模型（ER模型），详细讲解如何通过实体、属性、关系来抽象和描述现实世界的数据。然后，它会逐步过渡到关系模型，介绍表、行、列、元组、属性等基本组成部分，以及关系代数和SQL查询语言。让我印象深刻的是，在讲解SQL语言时，书中不仅提供了标准的SQL语法，还结合了主流数据库系统（如MySQL、PostgreSQL）的方言，这使得学习到的知识能够直接应用于实际开发。它在解释连接操作时，用了“将两个表格根据共同的列信息‘粘合’在一起”的比喻，生动地展示了内连接、左连接、右连接、全连接的区别和应用场景。而且，书中还专门开辟了章节介绍数据库的并发控制和事务管理，深入剖析了导致数据不一致的各种情况（如丢失更新、读脏等），并详细介绍了解决这些问题的技术，如锁机制（行锁、表锁、共享锁、排他锁）和多版本并发控制（MVCC）。这些内容对于理解数据库在高并发场景下的稳定运行至关重要。本书的另一大亮点在于其对数据库性能优化的讲解，涵盖了从SQL语句的优化、索引的设计与使用，到数据库服务器的参数调优等多个方面，提供了许多可操作的建议和技巧，能够帮助我有效地提升数据库的查询效率和整体性能。

评分☆☆☆☆☆

通过研读《数据库原理及应用》这本书，我对数据库系统的内部工作原理有了前所未有的深入了解。它在讲解数据库的存储结构时，不仅介绍了表、索引等概念，还详细解释了页面、行等更底层的存储单元，以及它们是如何在磁盘和内存中组织的。这对于理解数据库的I/O性能和内存使用非常有帮助。书中在讲解SQL查询的执行过程时，也进行了非常细致的分解，从查询解析、预优化、优化器选择执行计划，到最终的执行。它还详细介绍了各种查询优化技术，例如如何利用索引避免全表扫描，如何通过合并连接、嵌套循环等不同的连接算法来提高查询效率。我特别欣赏的是，书中在讲解数据库的并发控制时，不仅仅停留在理论层面，而是会深入到各种锁的类型、加锁的时机和释放时机，以及死锁的检测和预防机制。这对于在实际开发中避免和解决并发问题非常有指导意义。它还详细介绍了数据库的日志系统，包括事务日志（WAL）的作用，以及如何利用日志来保证数据的一致性和持久性。这让我明白了为什么即使系统崩溃，数据也能够被恢复。本书的另一大亮点在于其对数据库管理员（DBA）工作的介绍，涵盖了数据库的安装、配置、监控、备份、恢复、性能调优等各个方面，为 aspiring DBA 提供了全面的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

《数据库原理及应用》这本书，在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于数据管理哲学的启蒙读物。它在讲解数据库的范式理论时，不仅仅是枯燥的规则堆砌，而是通过大量的实例，生动地展示了如何通过范式化来消除数据冗余，提高数据一致性，以及如何进行反范式化以优化查询性能。这让我认识到，数据库设计并非一成不变的教条，而是需要在理论和实践之间寻找平衡。书中在介绍索引的原理时，我特别喜欢它对B+树结构的详细剖析，包括节点的大小、扇出、叶子节点之间的连接等，这让我对索引的性能有了更直观的理解。它还讲解了不同的索引类型，如聚簇索引、非聚簇索引，以及它们在数据查找和存储上的差异。这对于我选择合适的索引策略非常有帮助。另外，书中对数据库事务的管理也进行了深入的探讨，详细解释了事务的ACID属性，以及如何在并发环境下保证这些属性。它还介绍了不同的并发控制技术，如基于锁的并发控制和基于多版本并发控制（MVCC），以及它们各自的优缺点。这让我能够更好地理解数据库在高并发访问下的行为。它还对数据库的安全性进行了全面的论述，包括身份认证、授权、数据加密、审计等，这对于构建安全可靠的数据库系统至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《数据库原理及应用》这本书，可以说是我数据库学习之路上的一个重要里程碑。它在讲解数据库的事务隔离级别时，通过生动的例子，清晰地展示了读未提交（RU）、读已提交（RC）、可重复读（RR）和串行化（Serializable）这四个隔离级别各自的特点和存在的并发问题，如脏读、不可重复读、幻读。这让我能够根据实际业务需求，选择最适合的隔离级别，以在数据一致性和并发性能之间取得平衡。书中在讲解索引的优缺点时，不仅仅是停留在“加速查询”这个层面，而是详细阐述了索引带来的额外开销，例如存储空间占用、写操作的性能影响等，这让我能够更全面地评估索引的使用。它还深入讲解了数据库的存储引擎，例如InnoDB和MyISAM，以及它们在事务支持、并发控制、锁机制等方面的差异，这为我选择合适的存储引擎提供了指导。而且，书中对数据库的连接池技术也进行了介绍，讲解了如何通过连接池来提高数据库访问的效率，减少连接和断开连接的开销。这对于优化应用程序的性能非常有帮助。它还涵盖了数据库的分布式架构，包括分库分表、数据一致性保证等主题，为理解大规模数据系统的设计提供了基础。

评分☆☆☆☆☆

我发现，《数据库原理及应用》这本书在讲解数据库的存储过程和触发器时，提供了非常详尽的语法和示例。它不仅介绍了如何编写SQL语句来实现业务逻辑，还讲解了如何通过过程和触发器来封装复杂的数据库操作，提高代码的可维护性和复用性。这让我能够更好地利用数据库本身的功能来简化应用开发。书中在讲解数据库的连接操作时，用了很多形象的比喻，比如内连接就像是“取两个表中的交集”，左连接就像是“取左边表的全部，再结合右边表中匹配的行”，这让我对不同连接方式的语义有了非常清晰的理解，并学会了如何根据实际需求选择最合适的连接方式。它还详细介绍了SQL中的聚合函数和分组查询，以及如何使用`GROUP BY`和`HAVING`子句来进行数据分析和汇总。这对于从海量数据中提取有价值的信息非常有帮助。而且，书中对数据库的错误处理和异常捕获也进行了详细的介绍，指导读者如何编写健壮的代码，以及如何处理数据库操作可能出现的各种错误。这对于保证应用的稳定运行至关重要。它还涵盖了数据库的性能监控和调优，包括如何分析慢查询，如何优化索引，以及如何调整数据库的配置参数，这让我能够从更深层次上提升数据库的性能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆