Windows Vista 自带工具必学的66个实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:270

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出版时间:2009-4

价格:28.00元

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isbn号码:9787532397624

丛书系列:

图书标签:

• Windows Vista
• 自带工具
• 实用技巧
• 系统优化
• 软件教程
• 电脑技能
• 入门指南
• 办公效率
• 故障排除
• 操作实例

《Windows Vista 自带工具必学的66个实例》图书简介 （注：本简介旨在描述一本不包含《Windows Vista 自带工具必学的66个实例》内容的图书，内容将聚焦于其他技术领域。） --- 书籍名称：《深度学习的基石：TensorFlow 2.x 核心原理与实战应用》 目标读者： 本书面向具有一定 Python 编程基础，希望系统学习和掌握现代深度学习框架 TensorFlow 2.x 的工程师、研究人员、数据科学家以及在校学生。尤其适合那些不满足于仅调用 API，而渴望深入理解底层机制、优化模型性能的进阶学习者。 内容概述： 当前，深度学习已成为人工智能领域的核心驱动力。TensorFlow 2.x 以其Eager Execution（动态图执行）带来的便捷性和强大的生产部署能力，成为业界最主流的深度学习框架之一。然而，要真正驾驭这一工具，必须深入理解其架构设计、数据处理流程、模型构建范式以及部署优化策略。 本书将避开对操作系统自带工具的浅尝辄止，转而聚焦于如何利用 TensorFlow 2.x 构建、训练、评估和部署复杂、高性能的神经网络模型。全书内容结构严谨，从基础概念的夯实到前沿技术的实践，力求为读者提供一个全面而深入的学习路径。 第一部分：基础架构与环境搭建（脱离Vista工具的全新起点） 本部分彻底摒弃了对操作系统内置工具的依赖性介绍，直接切入深度学习的“基础设施”。我们将详细讲解： 1. TensorFlow 2.x 的核心范式：深入剖析 Eager Execution 与 `tf.function` 装饰器背后的计算图机制，解释如何在动态与静态模式间高效切换。 2. 环境隔离与性能调优：介绍使用 Conda 或 venv 进行虚拟环境管理，以及如何利用 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 实现 GPU 加速。强调环境配置的专业性和独立性，而非依赖系统默认设置。 3. Tensor 数据结构与操作：详尽讲解 `tf.Tensor` 的内部表示、数据类型、内存布局，以及常用的数学运算和广播机制，这是所有深度学习计算的基石。 第二部分：数据流水线构建（专业级数据工程） 高效的数据处理是模型成功的关键。本部分将重点介绍 TensorFlow 中最强大、最复杂的模块之一：`tf.data` API，这完全不同于简单的文件浏览或系统清理操作。 1. 构建高性能的 `tf.data.Dataset`：涵盖从内存、文件、TFRecord 中读取数据的各种模式。重点解析 `map`, `batch`, `shuffle`, `prefetch` 等关键操作的正确使用方法和性能影响。 2. 数据预处理的向量化：如何在 TensorFlow 内部高效地完成图像缩放、文本分词、特征归一化等操作，避免 Python 循环带来的性能瓶颈。 3. TFRecord 格式的深度应用：讲解如何序列化复杂数据结构（如图像、文本序列）到 TFRecord 文件，并利用其高效读取能力进行大规模训练。 第三部分：模型构建与训练（核心算法实现） 此部分是本书的核心，全面覆盖 Keras 3.0 API 在 TensorFlow 2.x 中的应用，以及自定义模型的构建。 1. Keras Sequential 与 Functional API 详解：通过构建经典的 CNN（如 LeNet, VGG）和 RNN（如 LSTM）模型，演示如何组合层、定义输入输出。 2. 自定义层与模型（Subclassing）：指导读者如何继承 `tf.keras.Model` 或 `tf.keras.layers.Layer` 来实现非标准、复杂的网络结构，这是进行研究和前沿模型复现的必备技能。 3. 损失函数、优化器与回调函数：深入探讨 AdamW、SGD with Momentum 等高级优化器的数学原理，以及如何利用 `tf.keras.callbacks` 实现早停、学习率衰减和模型检查点保存。 4. 迁移学习实战：以 ResNet 或 Transformer 为例，讲解如何加载预训练权重，并针对特定下游任务进行微调，显著加速收敛并提升性能。 第四部分：高级主题与模型部署（从训练到生产） 本部分将深度挖掘 TensorFlow 2.x 的生产级特性，确保读者能够将训练好的模型投入实际应用。 1. TensorFlow Hub 与模型复用：学习如何利用社区共享的模型模块，加速研发进程。 2. 模型保存、加载与部署格式：详细介绍 SavedModel 格式的结构，以及如何使用 TensorFlow Serving 部署高并发、低延迟的模型服务。本书不会涉及系统级的权限或备份操作，而是专注于模型的序列化和远程调用。 3. TensorBoard 深度可视化：超越基本的损失曲线，学习如何利用 TensorBoard 监控计算图、查看权重分布、分析嵌入层（Embeddings）的可视化，从而进行深度的模型诊断。 4. 分布式训练策略：介绍 `tf.distribute.Strategy`，包括 MirroredStrategy（单机多卡）和 MultiWorkerMirroredStrategy（多机多卡），指导读者如何编写代码以扩展到大型数据集和复杂模型训练集群。 --- 本书特点（与《Vista 自带工具》的明确分野）： 本书的编写理念是面向未来、聚焦前沿。它完全避开了对操作系统（如Windows Vista）自带的系统管理工具、文件操作工具、磁盘清理工具或基本网络配置工具的任何描述。本书的全部篇幅致力于以下高阶技术主题： 算法深度：关注复杂的数学优化和网络结构设计。 框架精通：以 TensorFlow 2.x 的核心 API 为中心，而非系统通用工具。 生产导向：强调模型部署、性能监控和分布式计算，这些是现代数据科学工程师的必备技能。 代码驱动：所有概念均通过可运行的、现代化的 Python 代码示例进行验证和阐述。 通过本书的学习，读者将掌握利用最先进的框架解决实际复杂问题的能力，而无需依赖或理解任何操作系统层面的辅助工具。

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