具体描述
《会计职业基础》分为两个单元：第一单元“会计职业概述”主要介绍会计基本概念和会计记账方法；第二单元“会计职业能力”包括五个学习情境，分别讲述会计凭证的编制、会计账簿的登记、财产清查的处理、财务会计报告的编制和会计循环处理程序。本教材采用全新的“工作任务驱动”编写模式，突出实践性和操作性，注重培养学生的动手能力和上岗能力。
好的，这是一份针对您特定要求撰写的图书简介。 --- 书籍名称： 深度学习：从原理到实践 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心引擎。我们正目睹着一场由人工智能引领的技术革命，而深度学习，作为这场革命的核心驱动力，正在以前所未有的速度重塑着各个行业——从自动驾驶、精准医疗到自然语言理解和金融风控。 《深度学习：从原理到实践》并非一本泛泛而谈的入门读物，它是一部致力于为读者构建坚实理论基础并提供丰富工程实践经验的专业指南。本书深入探讨了现代深度学习模型的内在机制、核心算法以及在真实世界中部署的复杂挑战。我们的目标是让读者不仅能够“使用”现有的深度学习框架，更能理解“为什么”这些模型能够工作，并在面对新问题时，具备设计和优化定制化解决方案的能力。 --- 第一部分：理论基石与数学铺垫 本部分旨在为读者打下坚实的数学和统计学基础，这些是理解复杂神经网络的必要前提。我们不会止步于简单的概念罗列，而是深入探究支撑深度学习的数学工具如何应用于模型构建和优化。 1. 线性代数与优化理论的重述： 我们从现代机器学习的角度重新审视矩阵分解、特征值分解和奇异值分解（SVD）。重点关注张量运算在GPU加速计算中的核心地位。在优化理论方面，本书详尽阐述了凸优化和非凸优化问题，着重分析了梯度下降（GD）家族算法——包括批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变体（如Momentum、Adagrad、RMSProp和Adam）。我们将探讨收敛速度、鞍点问题以及如何利用Hessian矩阵信息进行更高效的搜索。 2. 概率论与信息论的视角： 本章聚焦于信息论工具在度量模型不确定性和信息量中的应用。深入讲解了熵、交叉熵、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）如何作为损失函数设计的基础。我们还会探讨贝叶斯推断在深度学习中的作用，特别是在理解模型的不确定性量化（Uncertainty Quantification）方面。 3. 神经网络基础构建块： 从最基础的感知机（Perceptron）开始，本书系统性地构建了前馈神经网络（FNN）的蓝图。详细解析了激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的选择标准、导数计算和饱和问题。核心内容将放在反向传播算法（Backpropagation）的深入剖析上，不仅展示其计算流程，更会探究其在计算图上的实现效率，以及如何通过链式法则实现高效的梯度计算。 --- 第二部分：核心网络架构与模型设计 本部分是本书的核心，专注于当前主导AI领域的几大主流网络架构，并剖析了它们的设计哲学和应用场景。 4. 卷积神经网络（CNN）的深度解析： CNN是处理图像和时空数据的基石。本书将超越标准的“卷积-池化”流程，深入探讨感受野的构建、权值共享的意义，以及各种高效的卷积操作，如空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积（Grouped Convolution）。我们将详细研究经典和现代架构： 经典里程碑： LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet（Inception模块的原理与演进）。 深度优化： ResNet（残差连接的革命性意义）、DenseNet（特征重用机制）、MobileNet（深度可分离卷积）。 应用扩展： 目标检测中的R-CNN系列、YOLO框架的实时性设计，以及语义分割中的U-Net结构。 5. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对时间序列和自然语言处理（NLP）任务，本书详述了RNN的内在机制及其面临的梯度消失/爆炸问题。重点解析了解决这些问题的关键发明： 长短期记忆网络（LSTM）： 深入剖析输入门、遗忘门和输出门的精妙配合，以及如何维持长期依赖。 门控循环单元（GRU）： 探讨其计算效率与性能的权衡。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 编码器-解码器架构的构建，为机器翻译等任务奠定基础。 6. 注意力机制与Transformer的颠覆： 注意力机制是现代AI的另一个核心突破。本书将详细讲解自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Query、Key和Value的投射。随后，我们将全面介绍Transformer架构： 多头注意力（Multi-Head Attention）： 如何捕捉不同表示子空间的信息。 位置编码（Positional Encoding）： 如何在无循环结构中引入序列顺序信息。 Encoder-Decoder结构： 深入剖析BERT、GPT系列模型在预训练和微调策略上的差异与优势。 --- 第三部分：训练、正则化与高效工程实践 强大的模型需要高效的训练策略和精妙的正则化手段来避免过拟合并确保模型泛化能力。 7. 正则化技术与泛化能力： 本书系统梳理了防止模型过拟合的各种方法，并从信息论角度解释了它们为何有效： 参数范数惩罚： L1和L2正则化对权值分布的影响。 数据层面： 数据增强（Data Augmentation）的复杂策略及其在不同模态下的应用。 网络结构层面： Dropout的随机失活机制，以及批量归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）在解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）中的作用及适用场景。 8. 高级训练策略与模型评估： 我们将探讨在超大规模数据集上进行训练所必需的技巧： 学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 周期性学习率、热启动（Warm-up）策略。 模型集成（Ensembling）： 栈式泛化（Stacking）与混合（Bagging/Boosting）在提升最终性能中的应用。 模型评估与解释性： 传统的准确率、召回率、F1分数在不平衡数据集下的局限性。引入Grad-CAM、SHAP等工具，探讨如何对黑箱模型做出可解释的洞察。 9. 深度学习的部署与效率： 从理论模型走向实际应用，效率和资源管理至关重要。 模型压缩技术： 权重剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如INT8/FP16）及其对精度损失的控制。 推理优化： 张量编译器的作用（如TensorRT, OpenVINO）以及模型在边缘设备上的部署挑战。 分布式训练： 数据并行与模型并行的策略，使用如Horovod或PyTorch Distributed进行大规模集群训练的配置与故障恢复机制。 --- 结论与未来展望 本书的最后一部分将超越现有技术，探讨深度学习的前沿研究方向，包括生成对抗网络（GANs）的稳定训练、扩散模型（Diffusion Models）的兴起、图神经网络（GNNs）在复杂关系建模中的潜力，以及强化学习（RL）与深度学习的结合（Deep RL）。 《深度学习：从原理到实践》旨在成为一本经久不衰的参考手册，无论您是希望从零开始构建复杂AI系统的研究人员，还是希望深入理解当前热门技术栈的工程师，本书都将提供必要的深度和广度，助您在人工智能的浪潮中站稳脚跟，并引领未来的创新。 ---
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