具体描述
《面向对象技术及UML教程》主要包括3部分内容：面向对象编程的基本知识、UML介绍和UML工具的介绍，其中详细讲解了UML的主要模型图的图符、含义和应用。主要内容包括用例图、顺序图和协作图、类图和对象图、包图、状态图和协作图、构件图和IML部署图。在讲述LJ／VML各种模型图时，不仅介绍图符的用法和含义，还着重介绍这些模型图的应用。另外，《面向对象技术及UML教程》还以Rational Rose为例简要介绍了如何使用UML工具进行UML主要模型图的绘制，以及如何利用Rational：Rose进行模型到代码、代码到模型的双向工程。
《面向对象技术及UML教程》在内容组织和安排上强调实用性，书中介绍了面向对象的概念、面向对象实现技术以及相关的软件开发过程，最后给出一个实例详细介绍如何在实际项目中应用UML进行面向对象分析和设计。
《面向对象技术及UML教程》内容浅显易懂，适合作为高等院校相关专业的UML教材，也可以作为计算机行业从业人员学习UML，的参考书。
《深度学习：原理与应用实践》 内容简介 本书是一本全面、深入探讨深度学习理论、核心算法及前沿应用实践的权威著作。它旨在为读者，无论是初学者还是有一定基础的研究人员与工程师，提供一个坚实的理论基础和广阔的实践视野。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论的严谨性与工程的可操作性之间达到完美的平衡。 第一部分：基础奠基与数学回溯 本书伊始，我们首先回顾了深度学习赖以生存的数学基础。这并非对标准数学课程的简单重复，而是聚焦于深度学习算法中最为关键的数学工具。 第1章：线性代数与优化基础。详细阐述了向量、矩阵、张量在数据表示中的角色，重点解析了特征值分解（Eigendecomposition）和奇异值分解（SVD）在降维和特征提取中的作用。随后，深入探讨了凸优化和非凸优化在模型训练中的挑战，详细介绍了梯度下降法的各种变体，如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及目前工业界广泛使用的Adam优化器，并从收敛速度和内存消耗的角度对其进行了细致的比较分析。 第2章：概率论与信息论视角。本章着重于从概率模型的角度理解神经网络。我们讲解了最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP），以及它们在损失函数设计中的体现。信息论部分，详细分析了交叉熵（Cross-Entropy）作为核心损失函数的内在机理，并引入了KL散度（Kullback-Leibler Divergence）来衡量分布之间的差异，为生成模型的学习奠定了理论基础。 第二部分：核心网络架构的深度解析 本书的核心章节致力于剖析当前主流深度学习网络模型的内部机制和设计哲学。 第3章：前馈神经网络（FNN）与激活函数。从最简单的多层感知机（MLP）出发，系统性地介绍了经典激活函数（Sigmoid, Tanh）的局限性，如梯度消失问题。随后，重点剖析了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何通过引入非线性稀疏性来加速训练。本章还深入探讨了权重初始化策略（如Xavier/Glorot初始化和He初始化）对模型收敛速度和稳定性的决定性影响。 第4章：卷积神经网络（CNN）的精妙结构。本章是本书的亮点之一。我们不仅讲解了卷积层、池化层的基本操作，更深入剖析了现代CNN设计的核心思想。详细介绍了LeNet、AlexNet、VGGNet在结构上的演进，随后着重分析了ResNet如何通过残差连接（Residual Connections）解决了深度网络中的退化问题，并解析了Inception结构（GoogLeNet）中多尺度特征融合的巧妙之处。对于DenseNet中的密集连接机制，我们也提供了详细的数学建模。 第5章：循环神经网络（RNN）与序列建模。针对处理时间序列和自然语言数据的需求，本章系统介绍了标准RNN的结构及其在长距离依赖性建模上的固有缺陷。核心内容集中在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制的运作原理。此外，我们还讨论了双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN在捕获上下文信息时的优势。 第6章：注意力机制与Transformer架构。本章聚焦于近年来序列建模领域的革命性突破。详细解释了注意力机制（Attention Mechanism）的原理，特别是自注意力（Self-Attention）如何允许模型动态地权衡输入序列中不同部分的重要性。随后，深入剖析了Transformer模型，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计，以及层归一化（Layer Normalization）在稳定训练中的关键作用。 第三部分：前沿技术与应用实践 本部分将理论与实际工程紧密结合，探讨了提升模型性能和解决特定领域问题的关键技术。 第7章：正则化、泛化与模型压缩。为了解决深度学习模型易于过拟合的问题，本章系统介绍了各种正则化技术，包括L1/L2权重正则化、Dropout的随机失活机理，以及数据增强策略。在模型效率方面，详细介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等先进的模型压缩技术，为部署到资源受限的设备上提供了可行方案。 第8章：生成模型（GANs与VAE）。本章深入探讨了如何让网络“创造”新的数据。详细阐述了生成对抗网络（GANs）的零和博弈过程，分析了DCGAN、WGAN等变体如何克服训练不稳定的问题。同时，对变分自编码器（VAE）的潜在空间表示学习和重参数化技巧进行了深入讲解，对比了GANs和VAEs在样本质量与可解释性上的差异。 第9章：迁移学习与预训练模型。在数据稀缺的场景下，迁移学习成为主流范式。本章解释了如何有效地进行特征提取和微调（Fine-tuning）。重点介绍了BERT、GPT系列等大型预训练语言模型（PLMs）的预训练任务（如掩码语言模型MMLM和下一句预测NSP），以及如何利用这些模型解决下游NLP任务。 第10章：深度学习的部署与伦理考量。本章关注模型从研究到生产的转化过程。讨论了模型服务框架（如TensorFlow Serving, ONNX Runtime）的应用，以及模型在实时系统中的延迟和吞吐量优化。最后，本书以对深度学习公平性、可解释性（如Grad-CAM, SHAP值）和潜在社会影响的讨论作结，强调负责任地应用AI技术的重要性。 全书配有大量的伪代码和Python代码示例（基于PyTorch和TensorFlow框架），确保读者能够同步理解理论推导和实际编程实现，最终达到理论精通、实践无碍的境界。
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