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出版者:

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页数:111

译者:

出版时间:2010-3

价格:12.00元

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isbn号码:9787504582348

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具体描述

《数据库管理人员(SQL Server):3级》内容简介：职业资格证书制度的推行，对广大劳动者系统地学习相关职业的知识和技能，提高就业能力、工作能力和职业转换能力有着重要的作用和意义，也为企业合理用工以及劳动者自主择业提供了依据。

随着我国科技进步、产业结构调整以及市场经济的不断发展，特别是加入世界贸易组织以后，各种新兴职业不断涌现，传统职业的知识和技术也愈来愈多地融进当代新知识、新技术、新工艺的内容。为适应新形势的发展，优化劳动力素质，上海市人力资源和社会保障局在提升职业标准、完善技能鉴定方面做了积极的探索和尝试，推出了1＋X培训鉴定模式。1＋X中的1代表国家职业标准，X是为适应上海市经济发展的需要，对职业标准进行的提升，包括了对职业的部分知识和技能要求进行的扩充和更新。上海市1＋X的培训鉴定模式，得到了国家人力资源和社会保障部的肯定。

为配合上海市开展的1＋X培训与鉴定考核的需要，使广大职业培训鉴定领域专家以及参加职业培训鉴定的考生对考核内容和具体考核要求有一个全面的了解，人力资源和社会保障部教材办公室、中国就业培训技术指导中心上海分中心、上海市职业培训研究发展中心联合组织有关方面的专家、技术人员共同编写了《1+X职业技能鉴定考核指导手册》。该手册由“理论知识复习题”“操作技能复习题”和“理论知识模拟试卷及操作技能模拟试卷”三大块内容组成，书中介绍了题库的命题依据、试卷结构和题型题量，同时从上海市1+X鉴定题库中抽取部分理论知识题、操作技能试题和模拟样卷供考生参考和练习，便于考生能够有针对性地进行考前复习准备。今后我们会随着国家职业标准以及鉴定题库的提升，逐步对手册内容进行补充和完善。

《深度学习与神经网络：理论、实践与前沿》书籍简介：在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的专属名词，而是深刻影响着我们生活方方面面的核心技术。本书旨在为读者系统、深入地剖析当前最热门、最具潜力的技术分支——深度学习及其基石：神经网络。我们力求构建一座坚实的桥梁，连接晦涩的数学理论与高效的工程实践，让读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“如何做”。第一部分：神经网络的基石与演化本部分将追溯人工神经网络的起源与发展脉络，为读者打下坚实的基础。第一章：从感知机到深度学习的跨越我们将从最基础的逻辑单元——感知机（Perceptron）开始，阐述其局限性，并引入多层感知机（MLP）的概念。重点剖析激活函数（Activation Functions）的重要性，从早期的 Sigmoid 和 Tanh，到如今主导现代网络的 ReLU (Rectified Linear Unit) 及其变体（Leaky ReLU, PReLU），详细分析不同函数在梯度传递中的作用与影响。第二章：核心优化算法与反向传播理解神经网络的训练过程，就必须深入理解反向传播（Backpropagation）算法。本章将以清晰的链式法则推导，揭示梯度是如何高效计算并回传至网络每一层的。随后，我们将探讨核心的优化器（Optimizers）：从经典的随机梯度下降（SGD），到引入动量的 SGD with Momentum，再到自适应学习率的 AdaGrad、RMSProp，并最终深入讲解目前工业界广泛采用的 Adam (Adaptive Moment Estimation) 算法，分析其收敛速度和稳定性。第三章：正则化与防止过拟合深度学习模型强大的表达能力往往伴随着过拟合（Overfitting）的风险。本章专注于介绍一系列对抗过拟合的策略。我们将详细讲解 L1/L2 正则化的数学原理，并重点剖析 Dropout 技术——它如何通过随机失活神经元来构建模型的“集成效应”。此外，还将介绍早停法（Early Stopping）以及数据增强（Data Augmentation）在不同场景下的应用。第二部分：经典深度网络架构精讲本部分聚焦于当前驱动计算机视觉和自然语言处理领域发展的两大核心网络结构。第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是图像处理领域的王者。本章将从二维卷积操作的数学定义入手，详细解释卷积核（Kernels/Filters）的作用、填充（Padding）与步幅（Stride）的选择。接着，我们将系统梳理经典架构的演进史：从 LeNet 的简洁优雅，到 AlexNet 带来的突破，再到 VGG 的深度堆叠哲学，以及 ResNet (残差网络) 引入的残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络的梯度消失问题。最后，会涉及Inception (GoogLeNet) 的多尺度特征提取思路。第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模处理时间序列数据和文本序列，需要特殊的网络结构——循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）。本章将剖析 RNN 的“循环”机制，并直面其在长序列训练中遇到的长期依赖（Long-Term Dependencies）问题。随后，我们将重点介绍解决这一问题的两大里程碑式结构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们会详细拆解 LSTM 中的遗忘门、输入门和输出门的精确工作机制，以及 GRU 如何在保持性能的同时简化了结构。第三部分：前沿技术与工程实践本部分将目光投向当前的研究热点和实际部署中的关键技术。第六章：注意力机制与 Transformer 架构注意力机制（Attention Mechanism）是近年来深度学习领域最具革命性的进展之一，它彻底改变了序列建模的范式。本章将从Seq2Seq模型中的软注意力开始，解释注意力如何允许模型动态聚焦于输入序列中最相关的部分。随后，我们将全面解析 Transformer 架构，重点讨论其完全摒弃循环结构，完全依赖于自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的设计思想。第七章：生成模型：从 GAN 到 VAE 生成模型的目标是学习数据的潜在分布并生成新的、逼真的样本。本章将深入对比生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。对于 GAN，我们将探讨其生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，并分析常见的训练难题（如模式崩溃）。对于 VAE，我们将着重讲解其基于概率推断的生成方式，以及如何通过重参数化技巧（Reparameterization Trick）实现端到端训练。第八章：模型部署与硬件加速理论的成功必须通过工程实践落地。本章侧重于模型在实际环境中的部署考量。我们将讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积和推理延迟。同时，会介绍当前主流的深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）在 GPU/TPU 上的并行计算策略，以及模型在边缘设备上部署的挑战与解决方案。总结：本书内容覆盖了从基础理论到最前沿架构的全景图，理论推导严谨，并辅以丰富的代码示例和案例分析。它不仅是希望进入人工智能研究领域的学生的理想教材，也是希望将深度学习技术应用于实际业务场景的工程师和数据科学家的重要参考手册。通过系统学习，读者将能够自信地设计、训练和优化复杂、高性能的深度学习模型。