Hands-On Learning

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出版者:
作者:Karen Sevaly
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2006-3
价格:110.00元
装帧:
isbn号码:9780439823845
丛书系列:
图书标签:
  • 学习
  • 实践
  • 动手
  • 教育
  • 技能
  • 教程
  • 指南
  • 成长
  • 开发
  • 提升
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具体描述

Numbers 1-30! 57 color foam numerals provided to create the numbers 1-30. Children match, trace and write the numbers and number words on side 1 and 2 of the 15 wipe-off learning mats. 30 colorful counting cards are provided to reinforce the array of each number that must be matched correctly in each activity. Teaching guide with extension activities and a set of wipe-off crayons included.

Helps promote these important developmental skills:

* counting, recognizing, representing, and naming whole numbers 1-30

* using a number line

* reading and writing whole numbers 1-30

* performing basic addition and subtraction computations For use with Grades K-1.

好的,这是一本关于深度学习模型构建与实战的图书简介,旨在帮助读者从理论到实践全面掌握现代人工智能的核心技术。 --- 《深度学习模型构建与工程实践》 简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天,深度学习已不再是实验室中的前沿概念,而是驱动行业变革的核心技术引擎。从自动驾驶的精准决策,到自然语言处理的流畅交互,再到医学影像分析的突破性进展,深度学习模型的构建与部署能力,已成为衡量技术团队竞争力的重要标尺。 本书《深度学习模型构建与工程实践》,并非一本停留在概念介绍或理论推导的教科书。我们致力于提供一套面向实战、强调工程化落地的完整知识体系。本书将带领读者深入现代深度学习框架的内部机制,掌握从数据准备、模型设计、高效训练、到最终部署的全生命周期管理。 我们深知,在真实世界的应用场景中,模型表现的优异性往往取决于工程实现的精细程度。因此,本书的核心理念是“代码驱动,实践至上”。我们不仅会阐述“是什么”,更会详尽地展示“如何做”,并深入剖析“为什么要这样做”。 全书内容经过精心编排,结构清晰,循序渐进。它面向有一定编程基础(Python是主要载体)和机器学习初步概念的工程师、数据科学家、以及希望深入理解和应用前沿AI技术的专业人士。 核心内容模块详解 本书的篇幅结构分为五大部分,共计十六章,每一部分都紧密围绕深度学习的工程化挑战展开: 第一部分:深度学习基石与环境搭建 (Foundation & Setup) 本部分是工程实践的基石。我们不会浪费篇幅介绍基础数学,而是直接切入现代框架(PyTorch为主,辅以TensorFlow 2.x的对比视角)的核心工作流。 1. 现代深度学习框架的范式: 深入对比静态图与动态图的优劣,重点讲解PyTorch的张量操作、自动微分机制(Autograd)在模型训练中的核心作用。理解如何高效利用GPU资源进行并行计算。 2. 高效数据管道的构建: 讨论数据预处理、增强、采样策略在性能上的影响。重点解析`DataLoader`的高级用法,包括多进程加载、缓存策略,以及处理TB级数据流的实践技巧。 第二部分:经典网络架构的深度剖析与重构 (Classic Architectures Deep Dive) 掌握经典模型的设计哲学,是创新和改进的基础。本部分将回归经典,但视角聚焦于工程实现与优化。 3. 卷积网络(CNN)的工程艺术: 详细拆解ResNet、DenseNet、Inception等结构的内部连接方式。着重讨论空洞卷积、分组卷积在提升效率和感受野方面的工程权衡。 4. 循环网络(RNN)及其变体的实战应用: 分析LSTM和GRU在处理序列数据时的梯度问题。重点演示如何使用Transformer架构取代传统RNN,并分析其在长序列建模上的显著优势。 5. 生成对抗网络(GANs)的稳定训练: 不仅介绍DCGAN、WGAN的理论,更专注于解决GAN训练中的模式崩溃、梯度消失等实际工程难题,分享高阶的稳定化技巧。 第三部分:模型训练的高级策略与性能调优 (Advanced Training & Optimization) 模型的性能瓶颈往往出现在训练阶段。本部分聚焦于如何高效、稳定地榨干硬件性能,并找到最优解。 6. 优化器与学习率调度: 深入分析SGD、AdamW等优化器的内在机制,并详细演示学习率热身(Warmup)、周期性学习率等高级调度策略在不同任务中的应用效果。 7. 正则化与泛化: 除了Dropout,本书将重点探讨标签平滑(Label Smoothing)、批归一化(BatchNorm)的工程实现细节,以及它们如何影响模型的收敛速度和最终泛化能力。 8. 分布式训练实战: 面对大规模数据集和超大模型(如LLMs的早期版本),单卡已无法满足需求。详细讲解数据并行(DDP)和模型并行的原理与PyTorch FSDP的使用方法,实现多GPU、多节点的协同训练。 9. 混合精度训练的提速秘籍: 探讨FP16在现代GPU上的效率优势,并讲解如何利用自动混合精度(AMP)在不牺牲精度的前提下,显著减少显存占用并加速训练过程。 第四部分:计算机视觉与自然语言处理的工程案例 (Domain-Specific Engineering) 理论必须应用于具体场景才能体现价值。本部分选取当前最热门的两个领域,提供完整的项目级解决方案。 10. 视觉任务的端到端流程: 以目标检测(如YOLOv5/v7)为例,讲解从数据集标注工具选择、Anchor Box的配置,到损失函数的设计,再到模型推理加速的完整工程链条。 11. 预训练模型与微调(Fine-Tuning): 详细介绍BERT、GPT系列模型的结构特点和加载方式。重点阐述高效微调技术(如LoRA、PEFT库),如何在有限资源下对巨型模型进行适应性改造。 12. 序列到序列(Seq2Seq)模型的高效实现: 聚焦于机器翻译和摘要生成的实际部署挑战,包括束搜索(Beam Search)的参数调优和推理延迟优化。 第五部分:模型部署与生产化 (Deployment & Productionization) 一个模型只有部署到生产环境,其价值才能真正体现。本部分是本书工程实践理念的最高体现。 13. 模型序列化与跨平台兼容性: 掌握如何将训练好的模型导出为标准格式(如ONNX),确保模型在不同运行时环境中的一致性。 14. 高性能推理引擎的应用: 深入使用NVIDIA TensorRT,讲解模型优化(如层融合、内核选择)和量化(Post-Training Quantization)的实际步骤,实现毫秒级的推理延迟。 15. 模型服务化架构: 介绍如何使用TorchServe或Triton Inference Server搭建高并发、高可用的模型API服务。讨论批处理(Batching)策略在服务吞吐量上的关键作用。 16. 模型监控与生命周期管理(MLOps简介): 讨论模型漂移(Model Drift)的检测方法,以及如何设计一个基础的CI/CD流水线来自动化模型的再训练和灰度发布流程。 本书的独特价值 极度强调工程细节: 书中所有代码示例均可直接在主流硬件上运行,并附带详细的性能基准测试数据。 框架中立与深度聚焦: 虽然主要使用PyTorch,但始终保持对业界主流框架的兼容性讨论,确保知识的普适性。 聚焦前沿优化: 大量篇幅用以讲解目前工业界急需的内存优化、速度提升、以及资源受限场景下的部署方案。 《深度学习模型构建与工程实践》 不仅仅是一本书,它更像是一份深度学习工程师的实战手册。阅读完本书,你将不仅仅理解深度学习的理论,更重要的是,你将拥有将复杂模型从原型推向生产线、并确保其稳定运行的硬核工程能力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《Hands-On Learning》这本书以其独特的视角,让我重新审视了“学习”这件事的本质。作者似乎在告诉我们,学习并非仅仅是在教室里听讲,或者埋头于书本,而是需要我们用全身心去投入,去感受,去实践。我尤其欣赏作者在探讨学习方法时所展现出的创新性和前瞻性。它不仅仅是在教授我们如何学习,更是在引导我们如何思考,如何解决问题。我期待着在这本书中找到能够真正激发我学习兴趣和动力的方法,能够让我克服学习中的惰性和畏难情绪。书中的每一章都仿佛是一个小小的挑战,鼓励我走出舒适区,去探索新的可能性。我迫不及待地想知道,通过“亲手实践”,我能够获得怎样的提升,能够解锁怎样的潜能。这本书不仅仅是一次知识的获取,更是一次思维的启迪,它让我对学习的未来充满了无限的憧憬和期待,我相信它将成为我成长道路上的一位重要引路人。

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当我开始阅读《Hands-On Learning》时,我被作者所构建的学习蓝图深深吸引。它不仅仅是一本关于学习的书,更像是一套完整的学习哲学。作者似乎在试图颠覆我们一些传统的学习观念,鼓励我们更加主动、更加投入地去参与学习的过程。书中的每一个概念都仿佛是一个引子,引导我去思考,去探索,去尝试。我期待着在这本书中找到能够真正激发我学习热情的方法,能够让我从被动的知识接收者转变为主动的知识创造者。这种“亲身实践”的学习理念,对我来说具有莫大的吸引力,因为我深知,只有真正地动手去做,才能将理论知识内化为自己的能力。我非常好奇作者将如何一步步引导我,如何在实践中学习,如何在犯错中成长。这本书不仅仅是关于知识的传递,更重要的是关于学习方法的革新,它让我对未来的学习充满了期待和信心,我相信它将是我学习道路上一份宝贵的财富。

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《Hands-On Learning》给我留下的第一印象是,它不仅仅是一本传授知识的书,更像是一本关于“如何激活内在学习潜力”的指南。作者似乎在鼓励我们抛弃传统的、被动的学习模式,转而拥抱一种更加主动、更加沉浸式的学习体验。我特别欣赏书中那种强调“边学边做”的理念,因为它与我自身的学习偏好不谋而合。我一直认为,真正的理解和掌握,往往源于实践中的摸索和验证。我迫不及待地想知道,书中将提供哪些具体的策略和工具,帮助我将抽象的学习概念转化为具体的行动,并在这个过程中不断进步。这本书不仅仅是理论的梳理,更是实践的引领,它让我看到了将学习变得更有趣、更有成效的可能性。我相信,通过阅读这本书,我能够获得一种全新的学习视角,并能将这种视角应用到我未来的学习和生活中,从而实现更深层次的成长和突破。

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我被《Hands-On Learning》这本书的整体风格所深深吸引。它没有那种高高在上的说教,而是以一种平等、友好的姿态,邀请我一同探索学习的奥秘。作者似乎在强调,学习是一个充满乐趣和创造力的过程,而“亲手实践”正是点燃这一切的关键。我期待着在书中找到能够帮助我更有效地吸收知识、更深入地理解概念的技巧。那些关于如何将理论与实践相结合的论述,尤其让我感到兴奋。我猜测书中会包含一些实际的操作指南,或者是能够引发我独立思考的案例。这本书不仅仅是提供知识,更重要的是提供一种方法,一种能够让我持续学习、不断进步的方法。我相信,通过这本书,我能够培养出更强的自主学习能力,更能应对未来学习和工作中的各种挑战。它不仅仅是一本书,更像是一位经验丰富的伙伴,与我一同踏上这段精彩的学习之旅。

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在我拿到《Hands-On Learning》这本书的那一刻,我就被它传递出的积极信号所吸引。书名本身就充满了力量,暗示着一种主动参与、主动创造的学习方式。我一直深信,真正的学习不应止步于理论的理解,更应贯穿于实践的检验。这本书似乎正是为我这样的学习者准备的,它鼓励我不再是旁观者,而是积极的参与者,用我的双手去探索、去感受、去创造。我期待着书中能够为我提供一套系统的方法论,帮助我将抽象的学习概念转化为具体的行动,并最终实现知识的内化和能力的提升。那些关于如何将学习过程变得更加生动有趣、如何从实践中获得反馈并不断优化的论述,尤其让我感到兴奋。我相信,通过这本书,我能够解锁更深层次的学习潜力,培养更强的解决问题的能力,并最终在我的学习和人生道路上取得更大的成就。

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《Hands-On Learning》这本书给我带来的最大感受是,它打破了我对传统学习方式的固有印象。作者以一种非常生动、富有启发性的方式,阐述了“亲身实践”在学习过程中的核心地位。我尤其欣赏书中那种鼓励读者主动思考、勇于尝试的价值导向。这让我看到了将学习变得更加主动、更加有意义的可能性。我期待着在这本书中找到能够帮助我克服学习瓶颈、提升学习效率的实用方法。那些关于如何将枯燥的理论转化为生动的实践经验的论述,对我而言具有极大的吸引力。我迫不及待地想知道,通过“动手”,我能够获得怎样的深刻理解和持久记忆。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种学习思维的革新,它让我对未来的学习之路充满了期待和信心,我相信它将成为我提升自我、实现价值的重要助力。

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《Hands-On Learning》这本书给我的整体感觉是,它非常注重学习的“过程”而非仅仅“结果”。我能从它的字里行间感受到一种对学习过程的尊重,对探索未知的鼓励,以及对犯错的包容。这与我过去一些只强调高效获取知识的书籍截然不同。作者似乎在告诉我,学习并非一条笔直的道路,而是充满曲折和惊喜的旅程。在书中,我似乎能看到一种将理论知识转化为实践能力的桥梁,它不仅仅是告诉你“是什么”,更重要的是告诉你“怎么做”。我非常期待书中能够提供具体的工具、方法和技巧,帮助我克服在学习过程中遇到的各种障碍,并将所学转化为实际的技能。我甚至想象,这本书也许会包含一些可以直接应用的练习,或者一些可以参考的实验范例,让我能够立刻将书中的理念付诸实践。它不仅仅是一本提供信息来源的书,更像是一位经验丰富的导师,在我的学习道路上给予我指导和支持。这本书的出现,无疑为我打开了一扇新的学习之门,让我对学习的理解和实践有了更深刻的认识。

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初读《Hands-On Learning》,最让我印象深刻的是其独特的叙事风格,仿佛作者本人就站在我面前,娓娓道来。它没有那种枯燥乏味的理论堆砌,而是通过一系列生动有趣的案例,将抽象的学习原理具象化。我能感受到作者在字里行间投入的热情,以及他对“亲手实践”这一学习方式的深刻洞察。书中的每一个章节似乎都像是一个精心设计的模块,引导我一步步深入探索,并且在每个阶段都鼓励我进行实际操作。这种循序渐进的设计,让我不会感到 overwhelmed,反而能体会到学习的乐趣和成就感。我尤其欣赏作者在阐述过程中所使用的语言,既严谨又不失亲和力,仿佛在和我进行一场平等的对话,邀请我共同参与到这个关于学习的精彩探索中来。我期待着通过这本书,能够解锁更多学习的“窍门”,不再被动地接受信息,而是主动地去构建自己的知识体系。它让我意识到,学习不仅仅是记忆和理解,更是一种创造和应用的过程。这本书不仅仅是一本关于学习的书,它更像是一本关于如何更好地生活的指南,教会我如何用积极主动的态度去面对生活中的一切挑战。

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翻开《Hands-On Learning》,一股强烈的求知欲便被点燃。作者以一种充满活力和感染力的方式,阐述了“亲身实践”在学习中的重要性。我尤其被书中那些鼓励读者主动思考、动手尝试的论调所吸引。这与我过去一些学习经历中,更偏重于被动接受知识的书籍形成了鲜明对比。我期待着这本书能够为我提供一套切实可行的方法论,帮助我将理论知识转化为实际能力,并能在我的学习和生活中得到有效的应用。我猜测书中可能包含了许多具有启发性的案例研究,或者是能够引导我进行自我探索的练习。它不仅仅是关于“学什么”,更重要的是关于“如何学”,以及“学了之后如何用”。我相信,通过这本书,我能够打破以往学习的局限,获得更深刻、更持久的学习体验,并最终成为一个更具创造力和解决问题能力的人。这本书的出现,无疑为我指明了一条更具活力和实效的学习之路。

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当我翻开《Hands-On Learning》,立刻被一种积极向上、充满实践精神的氛围所感染。封面设计简洁而有力,传递出一种“亲自动手,方能深刻理解”的核心理念。我一直对理论与实践的结合深感兴趣,尤其是在学习新技能或探索未知领域时,总觉得仅仅阅读纸面知识是远远不够的。这本《Hands-On Learning》似乎就是为我这样的学习者量身打造的。从书的整体编排来看,它似乎不仅仅是罗列知识点,更像是在引导读者踏上一段探索的旅程。我迫不及待地想知道它将如何帮助我打破学习的瓶颈,如何将抽象的概念转化为具体的行动,并最终在我的实践中开花结果。书名本身就有一种强大的号召力,它鼓励我不再是旁观者,而是积极的参与者,用自己的双手去触摸、去感受、去创造。我期待着在阅读的过程中,能够获得不仅仅是知识的增长,更是一种学习方法的革新,一种面对挑战时敢于动手尝试的勇气和智慧。这本书的出现,仿佛是一股清流,注入了我对学习方式的思考,让我对未来的学习之路充满了期待和信心。我相信,它将成为我学习道路上的一位良师益友,指引我走向更深层次的理解和更广阔的实践天地。

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