QBASIC程序设计(第二版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:刘述

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2002-6-2

价格:14.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505372771

丛书系列:

图书标签:

QBASIC
程序设计
计算机科学
编程入门
教学
第二版
经典教材
DOS
BASIC语言
算法

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具体描述

《QBASIC程序设计(第2版)》：中等职业学校电子信息类教材·计算机技术专业

深度学习基础与实践：赋能人工智能时代的全新教程图书名称：深度学习基础与实践：赋能人工智能时代的全新教程出版日期： 2024年春季作者：张伟、李芳联合编著 ISBN： 978-7-111-XXXX-X --- 内容简介：构建通往未来智能的坚实桥梁在这个数据爆炸与算力飞速提升的时代，深度学习已不再是学术研究的专属领域，而是驱动第四次工业革命的核心引擎。从自动驾驶到精准医疗，从自然语言理解到复杂决策制定，深度学习模型正以前所未有的速度重塑着我们的世界。然而，深度学习的理论深度与实践的复杂性往往令初学者望而却步。《深度学习基础与实践：赋能人工智能时代的全新教程》正是为弥合这一鸿沟而精心打造的。本书旨在提供一个全面、严谨且高度实践导向的学习路径，帮助读者系统掌握深度学习的核心概念、主流模型架构以及在真实世界中部署解决方案的能力。我们摒弃了晦涩难懂的数学推导堆砌，转而采用直观的解释、清晰的流程图和大量的代码示例，确保知识的吸收效率和应用能力。本书的结构设计充分考虑了读者的知识背景，从坚实的数学和编程基础入手，逐步深入到最前沿的深度学习技术。第一部分：深度学习的基石——从传统机器学习到神经网络的蜕变本部分奠定理论基础，确保读者对深度学习的运行机制有一个深刻的理解，而不是仅仅停留在调用API的层面。第1章：人工智能、机器学习与深度学习的范式转移我们首先梳理了人工智能的发展脉络，明确深度学习在当前技术栈中的独特地位。重点剖析了为什么神经网络能够超越传统机器学习方法，尤其是在处理高维、非结构化数据（如图像、文本）时的优势。第2章：线性代数与概率统计的重温深入探讨支撑深度学习的两个核心数学工具。不再是枯燥的公式罗列，而是聚焦于向量化操作、矩阵分解（如SVD）在计算效率上的意义，以及概率图模型、贝叶斯理论在模型不确定性量化中的作用。第3章：核心构建块：感知机与多层前馈网络（FNN）详细介绍感知机的工作原理，并过渡到具有非线性激活函数的标准多层前馈网络。本章着重讲解反向传播算法（Backpropagation）的直观理解与实现细节，这是理解所有后续复杂网络的基础。第4章：优化器的艺术与训练的艺术优化是深度学习成功的关键。本章系统介绍了梯度下降的各种变体，如Momentum、Adagrad、RMSprop，并重点讲解了Adam优化器的内部机制。此外，还深入探讨了正则化技术（L1/L2、Dropout）以及超参数调优的最佳实践。第二部分：主流网络架构的深度解析与实战本部分是本书的核心内容，聚焦于当前应用最广泛、性能最强大的几大深度学习模型架构。第5章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命全面剖析卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的概念。我们不仅实现经典的LeNet和AlexNet，更深入探讨了ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决了深度网络中的梯度消失问题。实践部分涵盖了图像分类、目标检测（简要引入YOLO/Faster R-CNN的基本思想）和图像分割任务。第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模针对时间序列、自然语言等序列数据，本章详细介绍了标准RNN的局限性。核心内容放在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点解释了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以有效捕获长期依赖关系。第7章：注意力机制与Transformer的崛起注意力机制是近年来AI领域最重要的突破之一。本章解释了“注意力就是你所需要的全部”这一理念的由来。随后，本书将花费大量篇幅，详细拆解Transformer架构，特别是其多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），为理解BERT、GPT等大型语言模型打下坚实基础。第8章：无监督学习的威力：自编码器与生成对抗网络（GAN）探索如何让模型从数据中自主学习表示。我们详细讲解了基础的自编码器（AE）、去噪自编码器（DAE）以及变分自编码器（VAE）。随后，重点攻克生成对抗网络（GAN）的理论框架——判别器与生成器之间的博弈过程，并展示如何训练出稳定的GAN模型。第三部分：前沿技术、部署与伦理考量最后一部分将读者带出现有的模型训练阶段，进入到实际应用和更深层次的思考。第9章：迁移学习与模型微调的效率之道在资源有限的情况下，如何高效利用预训练模型？本章系统介绍了迁移学习的策略（特征提取、微调），并结合实际案例（如使用ImageNet预训练模型进行医学影像分类），展示如何快速达到高性能。第10章：深度学习模型的部署与边缘计算模型训练完成只是第一步，如何将其投入生产环境？本章讨论了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型压缩技术。我们还提供了使用ONNX、TensorRT等工具将模型部署到服务器端及移动/嵌入式设备上的实践指南。第11章：可解释性、鲁棒性与AI伦理随着模型能力的增强，我们必须正视“黑箱”问题。本章介绍了解释性方法，如LIME和SHAP，帮助理解模型决策依据。同时，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）对模型鲁棒性的挑战，并引导读者思考负责任的AI开发原则。 --- 本书的特色亮点 1. 框架中立，注重原理：本书采用 Python 3.x 作为主要编程语言，并深入讲解基于 PyTorch 框架的实现，同时兼顾 TensorFlow 的核心概念，确保读者掌握的是底层原理，而非某个特定框架的语法。 2. 代码即教程：书中提供的所有代码示例都经过严格测试，并设计为可独立运行的最小化例子（Minimal Working Examples, MWE），旨在让读者在阅读理论的同时，即时动手验证概念。 3. 贯穿实例驱动：每一个新概念的引入都伴随着一个清晰的、具有实际意义的案例分析，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习（概念性介绍）等多个前沿领域。 4. 为工程师设计：我们假设读者具备一定的编程基础，重点侧重于“如何构建高性能、可扩展”的模型，强调工程实践中的陷阱与规避方法。《深度学习基础与实践》不仅是一本教科书，更是一份通往人工智能工程师和研究员的实战手册。阅读本书后，您将能够独立设计、训练、优化并部署复杂的深度学习系统，真正赋能您在未来智能时代的创新与发展。

作者简介

目录信息

第一章 QBASIC概述
第一节程序设计语言
第二节 BASIC与QBASIC
……
第二章 QBASCI程序设计初步
第三章顺序结构程序设计
第四章分支结构程序设计
第五章循环结构程序设计
第六章数组、函数与子程序
第七章字符串处理
第八章图形和声音
第九章文件管理
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧实在是让人眼前一亮，那种经典的理工科教材的风格，带着一丝怀旧的味道，但又在细节上体现出了现代印刷工艺的严谨。拿到手的时候，我就忍不住翻阅了一下目录和前言，感觉作者对这个主题的把握非常到位，从最基础的变量类型讲起，逐步深入到文件操作和图形处理，逻辑清晰得像一条笔直的河流。特别是书中那些精心设计的插图和代码示例，不仅清晰易懂，而且很多地方的注释都写得非常人性化，不像有些技术书籍那样干巴巴的，而是带着一种鼓励学习者的热情。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的比喻，那些比喻既贴切又生动，一下子就抓住了问题的核心，让初学者望而生畏的那些抽象概念也变得触手可及。装帧质量也非常好，封面用料扎实，拿在手里沉甸甸的，一看就是能陪伴我度过无数个编程之夜的良伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计堪称一绝，完全不像很多教材那样，前面的练习题只是简单地重复书本上的例子。这里的习题明显是经过精心设计的，它们分成基础巩固、能力拓展和综合实践三大类，每一类都有其明确的目的。基础题确保你记住了语法细节，拓展题则开始挑战你对语言特性的灵活运用，而那些综合实践题，往往需要你整合好几个章节的知识点才能完成，有些甚至可以作为一个小型项目的蓝图。我特别喜欢作者在设计这些练习题时所展现出的那种“难度递进感”，它不是突然的陡坡，而是平稳上升的斜坡，让你在不断解决问题的过程中，不知不觉地提升了自己的编程能力和解决问题的耐心。完成其中几个稍微复杂的练习后，那种成就感是无法用言语表达的，这远比单纯地复制代码要来得有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度超出了我的预期，我原本以为这只是对经典QBASIC语言的一次简单回顾，但实际上，作者在介绍完基本语法之后，很快就将重点转向了如何利用这种相对基础的语言去解决实际的工程问题。书中关于过程化编程思想的阐述非常到位，通过大量的案例展示了模块化设计的重要性，这对于我这种刚刚从“面向过程”的思维定式中挣脱出来的学习者来说，简直是醍醐灌顶。最让我惊喜的是，书中居然还花了不少篇幅去讨论一些高级的算法实现，比如简单的排序和查找，用QBASIC这种语言来实现，别有一番风味，也更能体会到算法逻辑的纯粹性。作者在处理这些稍微偏难的部分时，没有直接给出最终的完美代码，而是采取了一种循序渐进的引导方式，让你自己去思考每一步的推导过程，这种教学方法真正体现了“授人以渔”的精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一个多年没有接触过BASIC语言的老手，我原本担心这本书的语言风格会过于陈旧或者跟不上现在的技术潮流，但事实证明，我的顾虑完全是多余的。作者在保持QBASIC核心特性的讲解上做到了极致的精确，同时又巧妙地融入了现代编程范式的一些思考。比如在讲解数据结构时，虽然受限于BASIC的特性，但作者还是尝试用数组和自定义类型来模拟更复杂的数据组织方式，并清晰地指出了这种模拟的局限性以及在更现代语言中应如何改进。这种“立足当下，着眼未来”的写作态度，让这本书不仅仅是一本关于旧技术的指南，更像是一堂关于编程思维演进的历史课。阅读过程中，我仿佛能感受到作者对于计算机教育事业的热情，他不是在简单地罗列语法，而是在努力搭建一座连接经典与现代的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

从学习体验上来说，这本书的阅读体验非常流畅，作者的文字功底非常深厚，语言平实而不失严谨，偶尔穿插的幽默感也能有效缓解长时间阅读技术文档带来的枯燥感。值得一提的是，书中对错误处理和调试技巧的讲解非常详尽，这对于初学者来说至关重要，因为很多时候，比学会写代码更难的是学会如何‘修’代码。作者详细列举了QBASIC中常见的运行时错误和编译错误，并给出了清晰的排查思路和解决方案，这种细致入微的关怀，让读者在遇到困难时不会感到迷茫。总的来说，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富、耐心十足的导师，在你学习编程的初期，默默地为你扫清道路上的障碍，引领你稳健地迈向更深层次的计算世界。

评分☆☆☆☆☆