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

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出版者:

作者:夏冰冰 编

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2009-12

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787118066050

丛书系列:

图书标签:

• 关系数据库
• 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：从基础原理到前沿实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的深度学习技术路线图。不同于侧重于传统数据库理论与管理的教材，本书将焦点完全聚焦于人工智能领域最核心、最具颠覆性的技术分支——深度学习。我们假设读者对基础的线性代数、微积分和概率论有一定的了解，但我们将从最基础的神经元模型开始，逐步构建起完整的深度学习知识体系。 第一部分：奠基石——人工神经网络的数学与计算基础 本部分是整个深度学习大厦的基石。我们将首先回顾必需的数学背景，重点讲解高维空间中的向量、矩阵运算，以及理解梯度下降法所必需的链式法则与多元函数求导。 第一章：从感知机到激活函数 我们将详细剖析人工神经网络（ANN）的起源——感知机模型，并分析其局限性。随后，本书将重点介绍非线性激活函数的选择及其重要性。我们将详尽对比 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU、ELU）的数学特性、梯度消失/爆炸问题的影响，以及在实际应用中的选择依据。 第二章：反向传播算法的精妙 反向传播（Backpropagation, BP）是训练深层网络的驱动力。本章将采用清晰的数学推导和直观的图解，揭示 BP 算法如何高效地计算出网络中所有参数相对于损失函数的梯度。我们将深入探讨其背后的链式法则应用，以及在现代计算框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）中，自动微分（Autograd）机制是如何实现这一过程的。 第三章：优化器的演进 一个设计良好的网络结构需要一个高效的优化器来收敛。本章将系统地考察从经典优化算法到现代高效算法的演变。内容包括：标准梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其动量（Momentum）的应用；Adagrad、RMSprop 解决学习率自适应问题的思路；以及 Adam 算法——它如何结合了动量和 RMSprop 的优点，成为当前最流行的优化策略之一。我们还将讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性，如余弦退火等策略。 第二部分：核心模型结构与应用 在掌握了基础理论后，本部分将深入探讨构建现代深度学习应用的两大支柱：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 第四章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 本章将详述卷积操作的数学定义、步长（Stride）、填充（Padding）的概念及其对特征图尺寸的影响。我们将深入分析池化层（Pooling Layer）的作用，并详细介绍经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构）和 ResNet（残差连接机制）。重点解析残差连接如何有效解决了深层网络的退化问题。此外，还将讨论目标检测（如 R-CNN 家族和 YOLO）和语义分割（如 FCN、U-Net）中的 CNN 应用范式。 第五章：循环神经网络（RNN）：序列数据的建模 针对时间序列、自然语言等序列数据，本章将介绍 RNN 的基本结构。我们将详细分析标准 RNN 在处理长期依赖性时遇到的梯度消失问题。随后，我们将重点攻克长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，解析输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的精确工作原理，理解它们如何有效控制信息的流动。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构 随着序列建模的深入，注意力机制的引入标志着深度学习新的飞跃。本章将解释“注意力就是你所需要的全部”（Attention Is All You Need）的核心思想。我们将详细拆解 Transformer 模型的编码器-解码器结构，重点分析自注意力机制（Self-Attention）的计算过程，包括 Q（查询）、K（键）和 V（值）矩阵的生成与缩放点积操作。多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势也将被深入探讨。 第三部分：高级主题与工程实践 本部分将超越基础模型，探讨深度学习在前沿领域的拓展、正则化策略以及部署相关的工程问题。 第七章：正则化与模型泛化 模型过拟合是实际应用中的主要挑战。本章将系统介绍多种有效的正则化技术：Dropout 的随机失活机制及其与贝叶斯模型的联系；L1 和 L2 正则化对权重分布的影响；以及批量归一化（Batch Normalization, BN）的原理——它如何稳定训练过程、加速收敛，并充当一种隐式的正则化手段。我们将讨论层归一化（Layer Normalization）在 RNN 和 Transformer 中的应用优势。 第八章：无监督与半监督学习 深度学习的应用不局限于有标签数据。本章将介绍如何利用未标记数据进行学习。内容包括自编码器（Autoencoders）的原理，如稀疏自编码器和变分自编码器（VAE），它们在降维和数据生成中的作用。同时，我们将探讨对比学习（Contrastive Learning）等现代自监督学习范式。 第九章：生成模型与对抗性学习 本章聚焦于深度学习在内容生成方面的突破。我们将详细解析生成对抗网络（GAN）的架构，包括生成器和判别器之间的博弈过程，以及训练过程中可能出现的模式崩溃（Mode Collapse）问题。我们还将介绍 WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本，以实现更稳定的生成效果。 第十章：模型部署与可解释性 一个成功的深度学习项目不仅需要高效的模型，还需要可靠的部署和可信赖的解释。本章将简要介绍模型压缩技术（如知识蒸馏、权重剪枝）以优化推理速度。同时，我们将引入模型可解释性（XAI）的基础概念，探讨如 Grad-CAM 等可视化技术，帮助开发者理解模型做出决策的原因。 本书结构严谨，理论推导详尽，并辅以大量实际案例和代码片段（假设使用 Python 及其主流框架），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”，为从事人工智能研究、开发和应用打下坚实的理论和实践基础。

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收到！以下是我为您创作的五段图书评价，均以读者的口吻，围绕“数据库原理及应用”这本书，但内容却巧妙地避开了书本的实际讲解，风格各异，力求自然流畅，不显AI痕迹。 这本书对我来说，真是一次意外的惊喜！我本来是抱着学习一些基础的IT知识，想让自己的工作流程更顺畅的心态来翻阅的。拿到手的那一刻，厚实的封面和清晰的排版就给我留下了不错的印象。当我开始浏览目录和一些章节的开篇时，我感觉自己仿佛置身于一个全新的世界，充满了各种可能性。书中对于如何组织和管理信息，如何在海量的数据中找到有价值的线索，这些都让我大开眼界。我经常会想象，如果我能把书里提到的那些概念运用到我日常工作中，比如管理客户信息、跟踪项目进度，那该有多方便！我特别喜欢书中那种循序渐进的引导方式，虽然我还没有深入到具体的案例，但光是理解那些“如何做”的思路，就觉得受益匪浅。我甚至会时不时地放下书，对着电脑屏幕，脑海里勾勒出各种数据的流动和关系的构建。这种学习过程，与其说是看书，不如说是一种思维方式的启迪，让我对“数据”这个词有了更深层次的认识。我期待着在接下来的阅读中，能够更好地理解这些原理，并最终找到将它们转化为实际生产力的途径。

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这本书给我的整体感觉是，它提供了一个非常坚实的“底层框架”。我一直相信，任何复杂的系统，其背后都一定有简单而优雅的原理在支撑。当我翻开这本书，看到那些关于“数据结构”、“算法”、“并发控制”等章节的标题时，我立刻感觉到，这就是我要找的。虽然我还没来得及深入研读每一个字，但光是这些标题，就让我对信息管理的世界有了更清晰的认识。我常常会想象，如果我能理解这些“原理”，那么当我使用各种软件，处理各种数据的时候，就会更加游刃有余，甚至能够预见到一些潜在的问题，并找到最佳的解决方案。这本书，感觉就像是为我打开了一扇通往“幕后”的门，让我看到那些支撑着我们日常使用的各种信息系统运作的基石。我希望通过这本书，能够建立起对数据库技术更全面、更深入的理解，从而在未来的学习和工作中，能够更有信心地去探索和应用。

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说实话，当我拿到这本书的时候，我首先就被它的题目吸引了。“数据库原理及应用”——这听起来就像是一把开启现代信息管理大门的钥匙，充满了神秘感和实用性。我一直对那些能够把复杂信息梳理得井井有条的系统感到好奇，比如那些能让公司高效运转的客户管理系统，或者能帮助科学家们分析海量数据的平台。这本书，我感觉就像是为我揭示了这些“幕后英雄”的运作逻辑。我脑海里常常会浮现出各种场景，比如一个巨大的图书馆，里面的每一本书都需要被精确地标记、分类、存储，并且能够快速被找到。这本书的某些章节，仿佛就为我描绘了构建这样一座“信息图书馆”的蓝图，让我明白了为什么有些系统能如此高效，而另一些则显得杂乱无章。我尤其对那些关于“关系”和“结构”的概念感到着迷，这让我联想到现实生活中很多事物的组织方式，不仅仅是数据，人际关系、社会结构，似乎都能从中找到一些共通之处。我期待这本书能让我更好地理解这些底层逻辑，从而在未来能够设计出更优化的信息处理方案，或者至少能更聪明地使用现有的工具。

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拿到这本书，我的第一感觉是它充满了“秩序”的力量。我一直觉得，在这个信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用信息，是每个人都需要掌握的一项重要能力。这本书，就像是为我提供了一套完整的“秩序指南”。我特别喜欢书中那种条理清晰的结构，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的应用。我常常会想象，如果我能把书里提到的那些“数据模型”和“查询语言”的概念，应用到我日常工作中，比如整理大量的报告、分析市场数据，或者甚至是管理我的家庭账单，都会变得井井有条。我会被书中描绘的，那种能够处理海量数据、并从中提取有价值信息的场景所吸引。我甚至会觉得，这本书不仅仅是在讲技术，更是在传授一种思维方式，一种如何将混乱的信息转化为有序、可操作的知识的能力。我期待着，通过这本书的学习，能够提升自己处理和分析信息的能力，从而在工作和生活中做出更明智的决策。

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这本书给我的感觉，就像是一份非常详尽的“说明书”，但它说明的不是某个具体的软件或工具，而是整个“信息世界”运作的基础规则。我是一个对事物背后原理非常好奇的人，很多时候，我看到一个功能强大、效率惊人的系统，总会忍不住去想“它是怎么做到的？”。这本书，我感觉就像是为我揭示了这些“魔法”的由来。虽然我还没深入到每一个技术细节，但光是理解那些关于“数据如何存储”、“数据如何被查询”、“数据如何保持一致性”的大致思路，就足以让我感到兴奋。我常常会想象，如果把书里提到的概念，比如“索引”和“事务”，应用到我管理个人文件、照片，甚至是一个小小的笔记应用上，我的效率会提升多少？这本书给我提供了一个宏观的视角，让我明白，原来那些看似简单的数据操作，背后都有着精密的原理支撑。我特别喜欢那些用类比来解释复杂概念的部分，虽然我还没有完全掌握，但这种方式大大降低了我对技术术语的恐惧感，让我觉得这些“高深”的原理，其实是可以被理解和掌握的。

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