Introductory Programming with Simple Games pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:B. C. Ladd

出品人:

页数:506

译者:

出版时间:2010-03-29

价格:925.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780470212844

丛书系列:

图书标签:

• 编程入门
• 游戏开发
• Python
• 初学者
• 简单游戏
• 教学
• 编程基础
• 代码示例
• 实践项目
• 趣味编程

好的，以下是一份关于一本名为《Introductory Programming with Simple Games》的图书的简介，这份简介将详细阐述该书的内容，但不会包含任何与该书实际内容相关的信息，而是描述一本不同的、聚焦于其他主题的编程书籍。 --- 深度学习与计算机视觉前沿探索：构建智能感知系统 本书聚焦于现代人工智能领域中最为活跃和具有影响力的两个分支：深度学习（Deep Learning）与计算机视觉（Computer Vision）。 随着数据量的爆炸式增长和计算能力的飞速提升，构建能够“看懂”世界并做出智能决策的系统已不再是科幻小说的情节。本书旨在为那些希望从理论基础迈向实践应用，精通现代计算机视觉核心技术和深度神经网络架构的工程师、研究人员和高级学生提供一份全面而深入的指南。 核心内容与结构： 本书结构严谨，从数学和理论基础出发，逐步深入到最前沿的模型架构和工程实践。全书分为四大核心模块，共计十八章。 第一部分：数学基础与深度学习基石 (Foundations in Math and Deep Learning) 本模块为后续的复杂模型构建打下坚实的理论基础。我们不会仅仅罗列公式，而是侧重于理解这些数学工具如何在神经网络的优化过程中发挥作用。 1. 线性代数回顾与张量运算 (Linear Algebra Review and Tensor Operations): 深入探讨向量空间、矩阵分解（如SVD和特征值分解）在数据表示中的角色。重点讲解如何使用高效的张量操作库（如PyTorch/TensorFlow的基础操作）来组织和处理高维数据，这是所有深度学习计算的基石。 2. 概率论、信息论与优化方法 (Probability, Information Theory, and Optimization): 涵盖贝叶斯推断、最大似然估计（MLE）以及交叉熵等核心信息论概念。特别关注随机梯度下降（SGD）及其变体（Adam, RMSProp）的收敛性分析，探讨损失函数的构造原理和梯度消失/爆炸问题的缓解策略。 3. 人工神经网络基础架构 (Fundamental Neural Network Architectures): 详细解析全连接网络（FCN）的结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish）的选择标准，以及反向传播算法的完整推导与实现细节。 第二部分：计算机视觉核心：从传统到现代 (Core Computer Vision: From Classical to Modern) 本部分将把理论与视觉任务紧密结合，介绍如何将深度学习应用于图像和视频数据的分析。 4. 图像处理基础与特征工程 (Image Processing Basics and Feature Engineering): 回顾傅里叶变换、小波分析在图像去噪和增强中的应用。介绍传统视觉方法中的关键特征描述符（如SIFT、HOG）及其局限性，为过渡到深度学习方法提供对比视角。 5. 卷积神经网络（CNNs）的原理与实践 (Principles and Practice of Convolutional Neural Networks): 深入剖析卷积操作的数学本质，讲解感受野、参数共享的效率优势。详细阐述经典骨干网络（VGG, ResNet, DenseNet, Inception）的创新点及其对性能提升的贡献。 6. 现代深度学习框架实战 (Mastering Modern Deep Learning Frameworks): 结合PyTorch或TensorFlow 2.x，手把手指导读者如何搭建、训练和部署复杂的多层CNN模型。重点讲解数据加载器（DataLoader）、模型并行化和混合精度训练技术。 第三部分：高级视觉任务与前沿模型 (Advanced Vision Tasks and State-of-the-Art Models) 此部分是本书的精华，专注于解决复杂的视觉感知问题，并介绍最新的研究成果。 7. 目标检测的演进 (The Evolution of Object Detection): 全面覆盖两阶段检测器（R-CNN系列，如Faster R-CNN）和一阶段检测器（YOLO系列、SSD）的原理、速度与精度的权衡。探讨Anchor Box机制、NMS（非极大值抑制）的优化算法。 8. 语义分割与实例分割 (Semantic Segmentation and Instance Segmentation): 介绍全卷积网络（FCN）如何实现像素级别的分类。深入研究编码器-解码器结构（如U-Net, DeepLab系列）和Mask R-CNN在实例分割中的应用，包括RoI Align技术的优势。 9. 生成模型与对抗网络 (Generative Models and Adversarial Networks): 详细讲解变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的基本框架。重点分析StyleGAN系列在高质量图像合成和风格迁移中的突破，并讨论其在数据增强中的应用潜力。 10. 视觉Transformer模型 (Vision Transformer Models): 探讨Transformer架构如何从自然语言处理领域成功迁移至计算机视觉。分析ViT、Swin Transformer等模型的 Patch Embedding 机制、自注意力（Self-Attention）机制在全局信息捕获上的优势。 第四部分：部署、优化与未来方向 (Deployment, Optimization, and Future Directions) 理论知识必须转化为高效的工程实现，本部分关注如何将训练好的模型投入实际生产环境并探讨未来的研究热点。 11. 模型优化与加速 (Model Optimization and Acceleration): 讲解模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，以减少模型体积和推理延迟。讨论知识蒸馏（Knowledge Distillation）用于压缩复杂模型。 12. 模型部署与边缘计算 (Model Deployment and Edge Computing): 介绍如何使用ONNX、TensorRT等工具链对模型进行推理优化。涵盖在移动端（如TensorFlow Lite）和嵌入式设备上部署深度学习模型的挑战与解决方案。 13. 自监督与弱监督学习 (Self-Supervised and Weakly Supervised Learning): 探讨在缺乏大量人工标注数据的情况下，如何通过对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）或利用不完整标签来训练强大的视觉模型。 14. 多模态学习与3D视觉 (Multimodal Learning and 3D Vision): 简要介绍视觉问答（VQA）和图像描述生成（Image Captioning）等结合语言和视觉的任务。展望3D点云处理、神经辐射场（NeRF）在三维重建中的新兴应用。 本书特色： 实践导向的深度： 每章均配有详细的Jupyter Notebook代码示例，覆盖从数据预处理到模型评估的全流程。 批判性思维培养： 不仅教授如何使用SOTA模型，更引导读者理解模型背后的设计哲学，鼓励对现有方法的改进和创新。 面向工业界挑战： 案例研究紧密贴合自动驾驶、医疗影像分析和工业质检等高价值应用场景。 目标读者： 本书适用于具备扎实编程基础（如Python），并希望在计算机视觉和深度学习领域深耕的研究生、算法工程师，以及希望系统性掌握现代AI感知技术的软件开发人员。阅读本书，您将能够构建并部署具有强大感知能力的智能系统。 ---

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