神经网路入门与图样辩识（修订二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9789572135037

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深入探索计算机科学的基石：算法、数据结构与系统设计 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析现代计算系统的核心构建模块——算法、数据结构，以及高效的系统设计原理。 这是一本面向有志于成为优秀软件工程师、计算机科学家，或任何渴望理解复杂技术系统背后逻辑的读者的专业参考书。我们不聚焦于特定应用的实现，而是致力于打磨读者对计算思维的深刻理解和驾驭复杂问题的能力。 第一部分：算法的精确与效率——计算的哲学 本部分将引领读者进入算法设计的艺术与科学，这是所有软件高效运行的根本保障。我们不预设任何特定的应用场景，而是从基础的可计算性理论出发，逐步深化至实际工程中遇到的复杂优化问题。 章节一：计算模型与复杂度理论的基石 我们将首先回顾图灵机模型及其在理论计算机科学中的地位，探讨可判定性与不可判定性的边界。重点将放在时间复杂度和空间复杂度的精确量化上，使用大O、Ω、Θ符号对算法性能进行严谨的分析。书中将详细阐述最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异，并通过经典的排序（如快速排序、归并排序）和搜索算法实例，展示如何对操作进行严格的步数计数。深入分析P、NP、NP-完全等复杂度类的定义和相互关系，理解为什么某些问题在计算上被认为是“难”的，这对系统架构的决策至关重要。 章节二：基础算法范式与优化技巧 本章将系统性地介绍几种核心的算法设计范式。 分治法（Divide and Conquer）： 除了标准的归并排序，我们将探讨其在解决矩阵乘法（如Strassen算法）和查找问题中的应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 分析其适用性和局限性，通过活动选择问题、霍夫曼编码等案例，阐明何时贪心策略能导出全局最优解。 动态规划（Dynamic Programming）： 强调最优子结构和重叠子问题的识别，细致剖析背包问题、最长公共子序列以及编辑距离的精确求解过程，展示自底向上与自顶向下的实现差异。 回溯与分支定界（Backtracking and Branch and Bound）： 聚焦于组合优化问题，如N皇后问题、旅行商问题（TSP）的精确解法，并对比它们在搜索空间剪枝上的效率。 章节三：图算法的精妙世界 图论是建模网络、关系和流程的核心工具。本章将深入探讨图算法的高级应用。 图的遍历与连通性： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的底层机制及其在拓扑排序、查找强连通分量（SCC，如Kosaraju或Tarjan算法）中的应用。 最短路径问题： 详尽分析Dijkstra算法的实现细节，处理带负权边的Bellman-Ford算法，以及解决所有对最短路径问题的Floyd-Warshall算法。探讨这些算法在网络路由协议中的理论基础。 最小生成树（MST）： 比较Kruskal算法和Prim算法的效率和数据结构依赖性，特别是理解如何高效维护边的集合。 第二部分：数据结构的组织与管理——信息的骨架 数据结构是组织和管理信息的方式，直接决定了算法的性能上限。本部分将超越教科书式的线性、树形结构，探讨更复杂、更高效的抽象数据类型。 章节四：高级树结构与空间分割 我们将重点研究如何通过树结构实现高效的范围查询和动态更新。 平衡树的实现原理： 深入剖析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和重新着色机制，理解它们如何保证$O(log n)$的最坏情况性能。对比B树和B+树在磁盘I/O优化中的优势，这是数据库索引的基础。 空间分割数据结构： 探讨Kd树和八叉树（Octree）在多维空间索引中的应用，理解它们如何有效地处理最近邻搜索和区域查询。 章节五：散列与集合的冲突解决 散列（Hashing）是实现近乎$O(1)$平均时间复杂度的关键。本章将聚焦于冲突处理和散列表的健壮性。 冲突解决策略： 详细对比链式法（Separate Chaining）、线性探测（Linear Probing）、二次探测和双重散列。分析每种方法的聚集效应（Clustering）和性能退化点。 完美的散列（Perfect Hashing）： 探讨如何构造在特定静态数据集上保证零冲突的散列表。 布隆过滤器（Bloom Filter）与Cuckoo Hashing： 介绍这些用于空间高效集合成员测试和更高性能查找的现代散列技术。 章节六：堆、队列与优先级的管理 除了标准的二叉堆，本章将探索更专业的优先级队列结构。 斐波那契堆（Fibonacci Heap）： 详细解析其复杂的结构（如“阶”和“子堆”），说明它如何在某些算法（如Dijkstra或Prim的改进版本）中提供更优的渐进时间复杂度，尽管其实际常数因子较大。 二项堆（Binomial Heap）与配对堆（Pairing Heap）： 对比这些堆结构在合并操作上的效率差异。 第三部分：系统设计与性能调优的工程视角 理解了算法和数据结构后，本部分将视角提升到构建可靠、高性能软件系统的层面，强调抽象、模块化和资源管理。 章节七：并发性与并行处理的挑战 现代系统严重依赖多核处理器，有效地管理并发至关重要。 同步原语与竞态条件： 深入分析互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、条件变量（Condition Variables）的底层实现和正确使用场景，强调死锁（Deadlock）的预防和检测。 原子操作与内存模型： 探讨无锁（Lock-Free）和等待无关（Wait-Free）数据结构的实现挑战，理解CPU缓存一致性协议（如MESI）对并发性能的影响。 并行编程模型： 对比线程池、消息传递（如Actor模型）和任务并行模型（如Futures/Promises）的适用性。 章节八：I/O、存储与数据持久化 高效的系统设计必须精通如何与慢速的外部存储交互。 缓存策略与局部性原理： 分析CPU缓存层次结构，解释指令和数据局部性如何影响代码执行速度。探讨L1/L2/L3缓存的命中率优化。 文件系统与磁盘I/O： 探讨块存储的基本原理，理解顺序读写与随机读写之间的巨大性能鸿沟，以及如何通过批量操作和异步I/O来缓解延迟。 内存映射与虚拟内存： 阐述操作系统如何管理物理内存，以及内存映射文件如何优化进程间通信和数据访问模式。 章节九：可扩展性与设计模式的工程落地 本章将结构化的设计原则与前述的低层优化结合起来。 设计原则回顾： 重新审视SOLID原则在构建大型、易于维护系统中的应用，侧重于如何通过接口隔离和依赖反转来管理复杂性。 模块化与服务边界： 讨论如何根据数据结构和算法的依赖性来划分清晰的服务边界，例如，何时应将一个复杂的子系统封装成一个独立的微服务，而不是一个紧耦合的库。 性能调优的科学方法： 强调在没有度量数据前不进行优化的原则，介绍火焰图、性能计数器等工具的使用方法，并指导读者如何识别真正的性能瓶颈——是算法复杂度、I/O等待还是锁竞争。 本书的最终目标是培养读者一种“知其所以然”的能力：不仅知道如何使用某个数据结构或算法，更深刻理解它在特定约束条件下的工作原理、性能权衡以及在整个计算系统中所处的位置。 这份知识体系是构建任何高性能、高可靠性软件的坚实基础。

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我是一个在校的研究生，最近在做一些关于机器学习的项目，所以一直在寻找一本能够帮助我快速入门神经网络并能深入理解图样识别的书籍。朋友推荐了这本《神经网路入门与图样辩识（修订二版）》，读完之后，我只能说，这简直是我近期读过的最实用、最有价值的教材之一！作者在理论讲解的同时，非常注重代码的实现和实践。书中提供了大量Python代码示例，并且这些代码都是可以直接运行的，并且作者还在一些关键部分添加了详细的注释，解释了每一行代码的作用。这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我跟着书中的代码，一步步地实现了几个经典的神经网络模型，并且对模型中的参数进行了调整，观察其对识别结果的影响。这种“边学边练”的方式，让我对模型的理解更加深入，也让我能够更好地解决实际项目中遇到的问题。而且，作者还介绍了如何使用一些流行的深度学习框架，比如TensorFlow和PyTorch，这让我能够更快速地将理论知识应用到实际的项目开发中。

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这本书我断断续续看了一个多月，感觉收获挺大的。首先，它的结构安排得很清晰，从最基础的神经元模型讲起，一点点推进到多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，每个章节都循序渐进，即使是初学者也能比较容易地跟上思路。作者在讲解理论概念时，并没有过多地堆砌复杂的数学公式，而是侧重于概念的直观理解，并通过大量的图示来辅助说明。比如，在介绍激活函数时，就形象地比喻了它们的作用，让人一下子就能明白为什么需要引入它们。而在讲解卷积神经网络时，作者用了很多篇幅来解释卷积核的作用、池化层的意义，以及全连接层的连接方式，并且配以生动的插图，让我对图像识别的底层原理有了更深刻的认识。此外，书中还穿插了一些实际的应用案例，比如手写数字识别、图像分类等，这些案例让理论知识变得不再枯燥，也让我看到了深度学习在现实世界中的巨大潜力。总的来说，这本书的讲解方式比较“接地气”，非常适合想系统学习神经网络但又对数学公式感到畏惧的读者。

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对于我这样一名工作多年的IT从业者来说，想要转型到人工智能领域，需要掌握的知识点非常多，而这本《神经网路入门与图样辩识（修订二版）》恰好填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一位经验丰富的导师，带领我一步步解锁神经网络的奥秘。书中的内容涵盖了从基础的感知机模型到更高级的深度学习模型，比如RNN和LSTM，作者在讲解这些模型时，深入浅出，用了很多类比和比喻，使得抽象的概念变得生动形象。特别是对于循环神经网络的讲解，作者用了一个非常巧妙的比喻来解释“记忆”的概念，让我一下子就理解了RNN为什么能够处理序列数据。此外，书中还详细介绍了图样识别在各个领域的应用，比如人脸识别、物体检测、自然语言处理等，这些案例让我对神经网络的强大能力有了更直观的认识，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。读完这本书，感觉自己对AI领域有了更清晰的认知，也为我后续深入学习打下了坚实的基础。

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作为一名对计算机视觉领域有浓厚兴趣的在校学生，我对深度学习中的神经网络和图样识别技术尤为关注。这本书《神经网路入门与图样辩识（修订二版）》无疑是我的首选读物。它深入浅出地讲解了神经网络的各种模型，从基本的感知机模型到复杂的深度学习模型，都进行了详细的阐述。作者在介绍模型时，不仅关注理论的严谨性，更注重其实际应用。书中穿插了大量与图样识别相关的实例，例如图像分类、目标检测、语义分割等，并对这些应用场景下的模型选择和调优进行了深入的探讨。我尤其欣赏作者在讲解卷积神经网络时，对感受野、权值共享等核心概念的细致解读，以及在介绍循环神经网络时，对时间序列处理的独特见解。此外，书中还提供了丰富的参考文献和进一步学习的资源，这对于想要深入研究相关领域的学生来说，具有极高的参考价值。总而言之，这是一本集理论深度、实践指导和前沿视野于一体的优秀教材。

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我是一个对AI充满好奇心的普通读者，之前对神经网络的了解仅限于一些科普文章，觉得它是一个非常高深的技术。偶然的机会，我看到了这本《神经网路入门与图样辩识（修订二版）》，抱着试一试的心态买了回来。没想到，这本书的语言风格非常亲切，作者就像一个老朋友一样，用最简单易懂的语言向我解释那些复杂的概念。比如，在解释反向传播算法时，作者并没有直接给出一堆复杂的数学公式，而是用一个“调参”的小故事来形象地说明这个过程，让我一下子就明白了为什么需要反向传播以及它是如何工作的。书中的图示也画得非常精美，每一个图都恰到好处地解释了某个概念，让我不再需要花费大量时间去猜测图的意思。读完这本书，我感觉自己不再是那个对AI一窍不通的“小白”，而是能够初步理解神经网络的工作原理，并且对图样识别这项技术有了更深的认识。这本书无疑是一本优秀的科普读物，让我对AI产生了浓厚的兴趣。

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