具体描述
《公关礼仪概论:公共关系•人际关系•礼仪》最突出的特点是加入了人际关系的内容，这个特点是全国的此类教材都不具备的特点。因此，此教材的学习和掌握不仅有利于培养大学生的社会交往能力，使学生认识社会关系处理对事业发展的意义和价值，也使他们懂得人际关系在个人发展中的重要作用，学会并掌握社会交往礼仪，促进学生毕业后尽快与社会实践接轨，顺利进入和熟悉工作岗位和角色，成为受用人单位欢迎的，有教养有涵养的人才。
《公关礼仪概论》主要包括公共关系、人际关系学、礼仪三个方面的内容，适当补充了部分心理学基础理论。三个方面的内容各占约三分之一的篇幅。公共关系部分简明扼要介绍公共关系学的基本理论和基础知识，同时注重传授和训练学生的公共关系工作基本技能。人际关系部分的内容注重联系实际培养学生的人际关系沟通技能。礼仪部分的内容着重介绍礼仪的基本原理和相关知识，培养学生在生活中、工作岗位上的礼仪素养。公共关系的处理离不开人际关系；离开了人际关系原理的讲授，礼仪也显得空泛；离开人际关系，公共关系的所有努力难以实施。
《深度学习原理与应用：构建下一代智能系统》 本书简介 在信息爆炸与计算能力飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻重塑现代社会、产业乃至日常生活的核心驱动力。《深度学习原理与应用：构建下一代智能系统》正是一部旨在系统梳理、深入剖析并前瞻性探讨深度学习这一前沿领域的权威著作。它超越了停留在表面概念的介绍，深入到算法的数学本质、模型的架构设计以及在真实世界复杂场景中的工程实践，为读者构建起一座坚实的理论与应用桥梁。 本书的定位是为有志于成为专业AI工程师、数据科学家，或希望在学术界进行前沿研究的研究人员，提供一份全面且深入的学习指南和参考手册。它不侧重于介绍公关或礼仪等社会交往准则，而是将焦点完全集中于机器智能的构建与优化。 --- 第一部分：深度学习的基石——数学与计算原理（约 400 字） 本部分是全书的理论基础，旨在确保读者对支撑深度学习的数学工具和计算范式有透彻的理解。我们坚信，没有坚实的数学基础，对深度学习的理解将永远停留在“调参”的层面，无法进行真正的创新与故障排查。 线性代数与微积分的回顾与深化： 重点讲解张量（Tensor）运算的特性、高维空间中的几何意义，以及链式法则在反向传播（Backpropagation）中的精确应用。我们详细推导了梯度、海森矩阵与雅可比矩阵在优化过程中的作用，并引入了矩阵分解（如SVD、LU分解）在特征提取中的潜在用途。 概率论与信息论基础： 深入探讨了最大似然估计（MLE）、最大后验概率（MAP）的原理，以及KL散度、交叉熵在度量模型不确定性和损失函数设计中的关键地位。特别关注了贝叶斯深度学习中的不确定性量化问题。 优化理论核心： 不仅仅介绍随机梯度下降（SGD），而是详细对比了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp、Adam、AdamW 等各种优化器的收敛速度、内存消耗与泛化能力的差异。我们提供了这些算法在非凸函数优化景观中的行为分析，并探讨了二阶优化方法（如牛顿法、L-BFGS）在特定场景下的可行性。 --- 第二部分：核心网络架构的精耕细作（约 550 字） 本部分是本书的核心内容，系统梳理了自浅层网络发展至今，影响深远的关键深度学习架构。每种架构的介绍都包含了其设计动机、数学公式、关键创新点以及常见陷阱。 全连接网络与正则化技术： 从感知机回顾开始，深入分析多层感知机（MLP）的局限性。重点剖析了过拟合问题，并详细介绍了Dropout、批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）的工作机制、实施细节及其对训练稳定性的影响。此外，我们还探讨了早停法、权重衰减（L2/L1）的理论依据。 卷积神经网络（CNN）的演进： 从经典的 LeNet、AlexNet 到现代的 ResNet、DenseNet、Inception 和 Transformer 架构中的自注意力机制。书中详述了卷积核、池化层、空洞卷积（Dilated Convolutions）的空间感受野扩展原理。特别关注了残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络中的梯度消失问题，以及Grouped/Depthwise Separable Convolutions在移动端部署中的效率优化。 循环神经网络（RNN）及其变体： 详尽阐述了标准RNN的梯度截断问题，并以清晰的图示和公式，拆解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的输入门、遗忘门、输出门的工作逻辑。我们还对比了双向RNN（Bi-RNN）的优势与挑战。 Transformer 架构的革命性突破： 深入解析了“Attention Is All You Need”中提出的自注意力（Self-Attention）机制，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的计算流程。重点分析了其相对于RNN在处理长距离依赖关系上的性能优势，以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。 --- 第三部分：前沿应用与工程实践（约 450 字） 理论的价值在于指导实践。本部分将理论知识与当前最热门的AI应用领域相结合，并强调在实际工业环境中部署模型所必须掌握的工程技能。 自然语言处理（NLP）的深度迁移学习： 聚焦于预训练模型的范式转变，如 BERT、GPT 系列（不涉及其具体应用场景的公关或社交策略，仅关注模型结构和训练技巧）。详细介绍了掩码语言模型（MLM）、下一句预测（NSP）等预训练任务的设计，以及针对特定下游任务（如命名实体识别、问答系统）的微调（Fine-tuning）策略。 计算机视觉（CV）的最新进展： 涵盖了从图像分类、目标检测（如 YOLOv5/v7, Faster R-CNN）到图像分割（如 U-Net, Mask R-CNN）的主流模型。重点讲解了Anchor机制、非极大值抑制（NMS）的细节优化，以及在处理小目标检测时的挑战与对策。 生成模型的新兴领域： 深入探讨了生成对抗网络（GANs）的原理、训练不稳定性的缓解方法（如 WGAN, LSGAN），以及扩散模型（Diffusion Models）在高质量图像生成中的数学原理和采样效率的提升方法。 模型部署与 MLOps 基础： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以满足边缘计算和实时系统的延迟要求。同时，简要介绍了版本控制、模型监控与持续集成/持续部署（CI/CD）在AI项目生命周期中的应用。 --- 第四部分：研究前沿与伦理思考（约 100 字） 最后，本书展望了深度学习未来的研究方向，包括可解释性AI（XAI，如 LIME, SHAP）、因果推断在深度学习中的融合，以及联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的分布式训练范式。本书保持对技术进步的客观描述，并简要触及了算法偏见与数据公平性等关键技术伦理问题，强调构建负责任的智能系统。 本书承诺提供的是一条通往高级机器学习工程师和研究员的专业技术路径，内容专注于算法、数学和计算的深度挖掘，完全避免涉及任何关于人际交往、形象管理或社交技巧的知识领域。
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