具体描述
《AutoCAD机械制图实用教程(2010版)》由浅入深、循序渐进地介绍了Autodesk公司最新推出的计算机绘图软件——中文版AutoCAD 2010的操作方法和使用技巧。全书共11章，分别介绍了AutoCAD 2010的基本操作、绘制二维图形、绘图辅助工具、图形显示控制、编辑二维图形、图层操作、标注文字、创建表格、块与属性、标注尺寸、填充图案、图形数据查询、设计中心、图形打印、三维绘图基本操作、三维编辑以及创建机械零件的实体模型等内容。每章的最后还安排了综合性上机练习以及习题，用于提高和拓宽读者对AutoCAD 2010操作的掌握与应用。.
《AutoCAD机械制图实用教程(2010版)》内容丰富，结构清晰，语言简练，图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，是一本适合于大中专院校、职业院校及各类社会培训学校的优秀教材，也是广大初、中级计算机用户的自学参考书。
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好的，这是一本不涉及《AutoCAD机械制图实用教程》内容的图书简介，内容详尽： 图书名称： 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 内容简介： 本书是一部系统、深入探讨现代机器学习，特别是深度学习理论与实践的权威著作。它旨在为计算机科学、数据科学、人工智能等领域的学习者、研究人员及行业专业人士提供一个从底层数学原理到复杂模型构建的全面知识框架。全书结构严谨，内容前沿，力求在理论深度与工程实用性之间取得完美的平衡。 第一部分：基础与数学回归 本书伊始，并未急于展示炫酷的模型，而是扎实地回归了深度学习赖以生存的数学基石。 第1章：线性代数在数据表示中的角色 详细阐述了向量空间、矩阵分解（如SVD、PCA）如何构成了数据降维和特征提取的数学骨架。我们深入分析了高维数据的几何结构，以及张量（Tensor）作为多维数据载体的本质，为后续的神经网络层操作奠定基础。 第2章：概率论与信息论的桥梁 本章聚焦于模型评估与不确定性量化。我们复习了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）。随后，重点讲解了熵、交叉熵、KL散度等信息论概念，阐明它们如何在损失函数设计中指导模型学习，以及它们在生成模型（如GANs）中的核心作用。 第3章：多元微积分与优化方法论 深度学习的核心在于优化。本章详尽解析了链式法则在反向传播中的应用，并剖析了梯度下降的各种变体。从基础的SGD，到动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam），我们不仅展示了公式，更深入探讨了每种优化器在处理稀疏梯度、震荡问题上的优缺点及适用场景。 第二部分：经典神经网络架构的精解 此部分是本书的基石，系统剖绘了从基础感知机到复杂序列模型的发展脉络。 第4章：全连接网络（FCN）与正则化技术 剖析了多层感知机（MLP）的结构、激活函数（ReLU及其变体、Sigmoid、Tanh）的选择标准与梯度饱和问题。重点在于正则化技术的深入讲解，包括L1/L2正则化、Dropout的随机性机制、批归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程及其对内部协变量偏移的缓解作用。 第5章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章是关于图像处理的重中之重。我们详细拆解了卷积操作的数学原理，包括填充（Padding）、步幅（Stride）和参数共享。随后，深入分析了经典与现代的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG的层次结构，以及ResNet中的残差连接（Residual Block）如何解决深度网络退化问题，和Inception模块在多尺度特征捕获上的巧妙设计。 第6章：循环神经网络（RNN）处理序列数据 针对文本、语音等时序数据的处理，本章构建了RNN的基础框架。着重分析了标准RNN在长距离依赖问题上梯度消失/爆炸的成因。在此基础上，详尽阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点剖析了遗忘门、输入门、输出门的工作机制，以及如何通过门控机制实现对信息的选择性记忆与遗忘。 第三部分：前沿模型与高级主题 在掌握了基础架构后，本书将视角投向了当前人工智能领域最具影响力的技术。 第7章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是现代NLP的基石。本章首先解释了注意力机制的直观意义——动态地聚焦于输入序列中最相关的部分。随后，本书对Google在2017年提出的Transformer模型进行彻底解析，重点讲解了自注意力（Self-Attention）的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何为无序的Attention机制引入序列信息。 第8章：生成对抗网络（GANs）的博弈论视角 本章以博弈论的角度理解生成模型。详细描述了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程。内容涵盖了DCGANs、WGAN（Wasserstein GAN）如何解决模式崩溃问题，以及条件GAN（cGAN）在图像风格迁移和超分辨率任务中的应用。 第9章：自监督学习与预训练范式 随着大规模数据的出现，如何高效利用无标签数据成为关键。本章深入探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning）的核心思想，即设计“代理任务”来学习数据内在的丰富表征。重点分析了如BERT（基于Masked Language Modeling）和SimCLR（对比学习框架）等主流预训练模型的工作原理及其在迁移学习中的强大能力。 第10章：模型部署与效率优化 理论学习终须落地。本章讨论了模型从训练环境到实际生产环境部署的挑战。内容包括模型量化（Quantization）以减小模型体积和推理延迟、模型剪枝（Pruning）以移除冗余连接，以及TensorRT、ONNX等推理框架在加速模型执行方面的技术细节。 总结与特色： 本书的特色在于其严谨的数学推导、对关键算法的直观可视化解释，以及对模型设计哲学深层次的探讨。每章后都附有详尽的“思考与实践”环节，引导读者不仅停留在理解公式层面，更能动手实现关键组件，从而真正掌握深度学习的核心技术栈。本书适合具有一定微积分和线性代数基础的读者深入学习。
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