新专题教程

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出版者:华东师大
作者:史亮 编
出品人:
页数:189
译者:
出版时间:2007-6
价格:14.00元
装帧:
isbn号码:9787561737651
丛书系列:
图书标签:
  • 教程
  • 专题
  • 学习
  • 教育
  • 知识
  • 技能
  • 参考
  • 指南
  • 实用
  • 提升
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具体描述

《新专题教程》系列图书是按照新课程标准所列的内容,在“新教学理念、新教学方法”的指导下,按专题编写,涵盖初、高中语文、数学、英语、物理和化学5个学科,共计50个分册。这套新修订的丛书作者权威,材料典型,版本通用,编排科学,不仅知识点配套,而且题型新颖,更利于学生对学科知识的理解和掌握。本套丛书有以下特点:

作者权威 编写队伍由师范大学学科专家及长期在教学第一线的全国著名中学特、高级教师组成。他们有先进的教育理念和丰富的教学经验,是中、高考研究方面的专家,他们的指导更具权威性。

材料典型 丛书精选了近几年的中、高考试题,还和收集了许多有代表性的例题,编写者对这些典型材料进行了详细的解读,还设置了有针对性的训练。总之,编写者力求从国家课程标准的知识内容中提炼出相应的能力要求,并对重点知识进行深入、细致的讲解,对难点用实例的方法进行释疑,使用这套丛书,能切实提高学生的学习效果。

浩瀚书海中的另一扇窗:一本关于深度学习与前沿算法的实践指南 书名:深度演进:从基础构建到前沿模型实战 内容提要: 本书旨在为那些已经掌握了基础编程和数学知识,渴望在人工智能领域实现从理论认知到实际操作飞跃的读者提供一份详尽而系统的实践指南。它绝非一本泛泛而谈的入门读物,而是一本聚焦于深度学习核心框架的深度剖析、经典与现代模型的高效实现,以及应对复杂工业级应用挑战的实战手册。全书结构严谨,逻辑清晰,旨在通过大量的代码实例和详尽的理论阐述,构建读者对当前主流深度学习范式的深刻理解与驾驭能力。 第一部分:深度学习基石的再巩固与框架精通 本部分侧重于为读者打下坚不可摧的理论与工程基础,确保在后续的高级内容中能够游刃有余。 第一章:数值计算的优化与现代硬件加速 我们不会重复介绍线性代数的基础公式,而是直接深入到现代深度学习计算中的核心挑战——如何高效地利用GPU和TPU。本章详细解析了CUDA编程模型在深度学习中的应用,包括如何编写自定义的并行核函数(Kernel)以加速特定操作,例如非标准激活函数的计算或特定的矩阵乘法变体。我们将探讨自动微分引擎(如PyTorch的Autograd或TensorFlow的GradientTape)的工作原理,并教授读者如何通过追踪计算图(Computation Graph)的构建与反向传播过程,识别并优化内存访问模式,从而显著提升训练效率,尤其是在处理超大规模模型时的延迟问题。 第二章:主流框架的高级特性与工程实践 本章超越了简单的API调用。我们深入研究PyTorch与TensorFlow 2.x的底层设计哲学。在PyTorch部分,重点剖析`torch.distributed`模块,讲解如何实现数据并行(DDP)与模型并行,并详细对比同步随机梯度下降(SyncSGD)与异步随机梯度下降(ASGD)在不同网络拓扑结构下的收敛速度与稳定性。在TensorFlow部分,我们将聚焦于其静态图的编译优化(XLA)以及如何利用`tf.function`进行性能提升,并探讨`tf.data`管道的异步预取与预处理策略,确保GPU始终处于饱和工作状态。 第二部分:经典模型体系的精深解构与重构 本部分旨在系统性地解构深度学习历史上具有里程碑意义的架构,并教授读者如何根据特定任务需求对其进行定制化修改。 第三章:卷积网络(CNNs)的演进与特征金字塔 本章从经典的LeNet/AlexNet出发,迅速过渡到ResNet的残差学习机制的数学本质——它如何解决深层网络的梯度消失/爆炸问题。随后,重点剖析DenseNet的特征复用策略,并对比其参数效率。高潮部分在于特征金字塔网络(FPN):我们不仅会实现标准的自顶向下融合,还会深入探讨如何结合注意力机制优化特征融合的权重分配,使其更适应小目标检测的需求。 第四章:循环网络(RNNs)的局限与Transformer的崛起 本章清晰地界定了传统RNN/LSTM在处理长距离依赖时的固有缺陷。重点放在自注意力机制(Self-Attention)的数学推导,特别是Multi-Head Attention如何允许模型从不同的表示子空间中学习信息。我们将实现一个完整的Transformer Encoder-Decoder结构,并详细解析位置编码(Positional Encoding)的重要性,以及如何引入相对位置编码来优化序列建模能力。 第五章:生成模型的深度探索——从GAN到Diffusion 本章聚焦于数据生成领域的前沿技术。首先,深入剖析WGAN-GP(Wasserstein GAN with Gradient Penalty)如何稳定训练过程,并探讨谱归一化(Spectral Normalization)在稳定判别器中的作用。随后,我们将转向当前的主流——扩散模型(Diffusion Models)。本章将详细解释前向加噪过程与反向去噪过程的随机微分方程(SDE)基础,并提供一个基于DDPM的图像生成代码实例,重点讲解如何调整噪声调度(Noise Schedule)以平衡生成速度与质量。 第三部分:前沿应用与工业级优化策略 本部分将读者的知识迁移到实际的工业场景,讨论如何解决真实世界数据带来的复杂性和效率瓶颈。 第六章:联邦学习(Federated Learning)的去中心化训练 在数据隐私日益重要的今天,联邦学习成为关键技术。本章介绍FedAvg算法的实现细节,并重点讲解异构性(Non-IID Data)对模型收敛的影响。我们将模拟一个客户端-服务器环境,实现一个安全的模型聚合协议,并讨论如何引入差分隐私(Differential Privacy)技术来保护客户端数据的敏感信息。 第七章:模型压缩、剪枝与知识蒸馏 为了将复杂的深度模型部署到边缘设备或资源受限的环境中,模型优化至关重要。本章系统地介绍结构化剪枝(Structured Pruning)与非结构化剪枝(Unstructured Pruning)的技术,并对比了它们在速度提升和模型精度保持上的权衡。核心内容是知识蒸馏(Knowledge Distillation):如何利用一个大型教师模型的软标签(Soft Targets)来训练一个更小巧的学生模型,并实现接近教师模型的性能。 第八章:可解释性人工智能(XAI)的高级方法 面对“黑箱”模型的决策过程,本章提供了一套成熟的解释工具。我们将不仅停留在基础的Grad-CAM,还会深入讲解Integrated Gradients和SHAP(SHapley Additive exPlanations)值的计算原理。通过实际案例,展示如何量化特征对最终预测的贡献度,从而帮助工程师调试模型偏见或验证其决策逻辑的合理性。 本书特色: 代码优先(Code-Centric): 书中所有关键算法均配有完整、可运行的Python代码示例,全部基于最新的框架版本编写。 概念的深度挖掘: 对每一个重要模型和算法,我们都提供了严格的数学推导,力求让读者理解“为什么有效”,而非仅仅知道“如何使用”。 面向未来的视野: 涵盖了当前研究领域最热门的方向,如生成模型、隐私计算和模型轻量化,确保读者知识体系的前沿性。 本书适合于具有一定Python基础,熟悉机器学习基础概念(如梯度下降、损失函数等),并希望在深度学习工程实践中达到专家水平的工程师、研究人员和高年级本科生/研究生。阅读本书后,你将有能力独立设计、训练、优化和部署复杂的端到端深度学习系统。

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读后感

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用户评价

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这本书的语言风格和表达方式,简直是一场对清晰度的无情挑战。通篇充斥着大量晦涩难懂的术语,很多关键概念首次出现时,作者只是简单地抛出了一个生造的或者极其小众的缩写,却没有提供任何定义或解释。我不得不频繁地停下来,打开搜索引擎,去查询那些本应在书中得到明确界定的词汇,这极大地打断了我的学习心流。更让人恼火的是,作者似乎对同一概念有着多种不同的表述方式,有时候用A词,有时候用B词,有时候干脆用一个长长的句子来描述,导致我经常需要在已读内容中反复比对,以确定这些不同的表达是否指向同一个事物。在举例说明方面,书中提供的案例也显得非常陈旧和脱离实际,很多技术细节已经过时,根本无法反映当前行业的主流实践。如果一个教程不能用简洁、准确、一致的语言来阐述复杂的主题,那么它就失去了作为教育材料的核心价值。读完一些章节后,我感觉自己吸收的知识点少之又少,反而积累了更多关于“这个词到底是什么意思”的疑问。

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这本书的封面设计简直是灾难,色彩搭配让人眼花缭乱,字体选择也极其随意,仿佛是随手拼凑起来的。我本来还对书名抱有一丝期待,觉得“新专题教程”听起来应该能涵盖一些前沿的知识点或者比较深入的领域,但拿到实物后,那种粗糙的质感和廉价的印刷质量瞬间打消了我的热情。内页的纸张薄得像张报纸,油墨印得非常不均匀,有些地方轻描淡写,有些地方又浓得化不开,看得久了眼睛非常酸涩。更要命的是,目录页的排版也极其混乱,章节之间的逻辑关系完全看不出来,像是把一堆不相关的讲义硬塞到了一本书里。我翻开随便看了一页,里面的图表和示意图简直是像素化的噩梦,线条模糊不清,完全无法帮助理解任何复杂的概念。这本书的装帧也松松垮垮,随便翻几下,书脊就开始出现裂痕,感觉拿在手里随时都会散架。作为一个长期接触专业书籍的读者,我对这种低劣的制作水准感到非常失望,它完全没有体现出“教程”应有的严谨和专业性,更像是一个匆忙应付的草稿集。

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关于书中涉及的技术深度,我个人认为它停留在一个非常表浅的层次,仅仅触及了现象的表面,完全没有深入到原理层面。如果说这本书的目标是提供一个入门级的概览,那么它的深度也显得不够扎实,很多地方仅仅是罗列了事实,缺乏深入的分析和对比。例如,在讨论几种主流的数据处理方法时,书中仅仅用了一段话简单描述了每种方法的基本功能,然后就迅速跳到了一个无关紧要的配置细节上。作者完全没有探讨这些方法背后的优劣权衡、适用场景的差异,或者它们在性能和资源消耗上的根本区别。对于任何一个希望做出明智技术选型的人来说,这种缺乏批判性分析的描述是毫无帮助的。我期待“教程”能提供一个坚实的基础,让人能理解“为什么”以及“如何优化”,但这本书似乎更热衷于告诉你“是什么”以及“在哪里可以找到”。它的深度不足以支撑任何进阶学习,最终效果更像是一本过时的参考手册的摘要。

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这本书的实用性和时效性令人担忧。我翻阅到关于特定软件版本和工具链的介绍时,发现引用的都是好几年前的版本号和配置路径。在技术发展日新月异的今天,这样的内容几乎等同于误导读者。例如,书中详细描述了一个需要通过命令行修改三个深层配置文件才能激活的功能,但我在当前最新的稳定版中发现,这个功能现在只需要在一个图形界面选项中勾选即可完成,甚至连相关的配置文件路径都已经变了。这种对技术发展滞后的反映,严重削弱了这本书作为“新专题教程”的合理性。一个真正的教程,应当尽可能地与当前的主流生态保持同步,或者至少明确指出其内容的适用版本范围。由于内容的年代感太强,我必须不断地在脑海中进行“版本转换”和“功能映射”的复杂工作,才能勉强将其内容应用到我当前的工作环境中,这极大地增加了学习的摩擦成本和认知负担。简而言之,这本书提供的内容,更像是对过去某个时间点的记录,而非面向未来的指导。

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我花费了大量时间试图从这本书中梳理出哪怕一个完整、连贯的知识体系,但最终发现这几乎是不可能的任务。内容组织上呈现出一种令人抓狂的跳跃性,前一章还在讨论基础理论的某个侧面,下一章可能就直接跳到了一个高度依赖后续知识才能理解的复杂应用场景,中间缺少了大量的过渡和铺垫。作者似乎默认读者已经掌握了大量的背景知识,但对于一个声称是“教程”的读物来说,这种做法无疑是自我设限和对新手极不友好。比如,在解释某个核心算法的迭代过程时,书中直接给出了一个公式的最终形式,却完全没有对公式中各个变量的含义做详细的解析,更别提推导过程了。当我试图在后续章节中寻找解释时,发现作者又转向了另一个完全不相干的技术细节。这种支离破碎的叙事方式,使得阅读过程充满了挫败感,我感觉自己不是在学习,而是在不断地进行“知识考古”,试图在文本的废墟中挖掘出作者原本想表达的逻辑主线。对于希望系统学习某个领域的读者来说,这本书的结构性缺陷是致命的。

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