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出版者:清华大学出版社

作者:杨内

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:38.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302077091

丛书系列:

图书标签:

电脑基础
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具体描述

这是一本以Windows XP为主线，以常用软件和Linux操作系统为辅线，全面介绍如何使用电脑的图书，不仅深入介绍了目前最流行的个人电脑中的操作系统——Windows XP以及基本的网络使用方法，而且还介绍了电脑的一些知识，包括如何选购电脑、如何上网、如何安装应用程序、如何重新安装电脑的操作系统等经常要用到的知识。此外，还介绍了新兴电脑硬件的安装和使用，包括闪盘、移动硬盘、扫描仪、刻录机、打印机等；在常用软件部分，介绍如何使用Office软件、如何浏览图片、如何防范病毒、如何申请QQ号码、如何进行网上交流、如何收发免费的E-mail、如何从网络上获取免费软件。如何备份和压缩软件、如何在因特网上快速查询资源以及网上冲浪的知识；在Linux部分，介绍Linux的由来、发展、特性、应用前景，Linux的安装以及基本使用方法，让读者了解这一新兴操作系统的概念并尽快入门。

本书还带有一张制作精良的全新多媒体互动式教学光盘，它立足于学习的内在条理和次序，从最基本的操作开始，结合书本，循序渐进地让读者从互动操作中了解电脑使用的基本操作方法和步骤，使读者可事半功倍地迅速掌握电脑的使用。

《深度学习基础与实践：从理论到应用的全景解析》图书简介在信息技术日新月异的今天，数据已成为驱动社会进步的核心资源。而深度学习作为当前人工智能领域最前沿、最具颠覆性的技术分支，正以前所未有的速度渗透到各个行业，从自动驾驶、精准医疗到金融风控，无不闪耀着其强大的力量。然而，面对复杂的数学原理、庞大的算法体系以及众多的框架工具，许多初学者和实践者感到无从下手。本书《深度学习基础与实践：从理论到应用的全景解析》正是为填补这一知识鸿沟而精心撰写。它并非一本侧重于基础电脑操作或软件使用的入门手册，而是聚焦于构建、理解和优化现代深度学习模型的专业指南。本书旨在为读者提供一条清晰、严谨且富有实践性的学习路径，帮助读者从零开始，系统地掌握深度学习的理论基石，并能熟练运用主流工具解决实际问题。本书的核心价值与内容体系本书的结构经过精心设计，力求平衡理论的深度与实践的广度，确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。全书围绕深度学习的生命周期展开，共分为六个核心部分： --- 第一部分：数学与计算基础的夯实（The Theoretical Bedrock）深度学习的强大源于其深厚的数学基础。本部分将毫不保留地梳理读者掌握复杂模型所必需的数学工具，确保读者对后续算法的理解建立在坚实的逻辑之上。 1. 线性代数与概率论的深度复习：重点讲解向量、矩阵运算在神经网络中的角色（如前向传播的矩阵乘法），高斯分布、贝叶斯定理在模型推断和不确定性处理中的应用。 2. 核心优化理论：详述梯度下降（SGD、Momentum、Adam等）的数学推导过程，解释损失函数（Loss Function）的设计哲学，以及如何通过链式法则（Chain Rule）高效计算反向传播（Backpropagation）中的梯度。我们将深入探讨凸优化与非凸优化的区别及其对模型训练的意义。 --- 第二部分：神经网络的基石构建（The Architectural Foundation）理解不同类型的网络结构是掌握深度学习的关键。本部分将系统介绍从最基础的感知机到复杂网络的演进过程。 1. 传统前馈网络（FNN）：详细解析激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择标准与饱和问题，层归一化（Layer Normalization）与批归一化（Batch Normalization）的内部机制与作用。 2. 卷积神经网络（CNN）的精细化解析：不仅讲解卷积核的工作原理，更侧重于现代CNN架构（如ResNet、Inception、DenseNet）如何通过残差连接、多尺度处理来解决梯度消失和模型退化问题。深入剖析空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 3. 循环神经网络（RNN）的演进与局限：全面介绍标准RNN、LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）的结构差异，重点分析它们如何通过门控机制来管理长期依赖问题。 --- 第三部分：生成模型与前沿架构（Advanced Architectures and Generative Power）随着模型复杂度的提升，本部分着眼于当前最热门且应用最广泛的几种先进模型。 1. 深度无监督学习：详尽介绍自编码器（AE）及其变体（如去噪自编码器DAE、变分自编码器VAE）。重点阐述VAE在潜在空间（Latent Space）的意义及其概率解释。 2. 生成对抗网络（GANs）的攻防博弈：深入探讨生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的训练机制，分析模式崩溃（Mode Collapse）的成因，并介绍WGAN（Wasserstein GAN）等改进方法。 3. Transformer模型与注意力机制：彻底解析自注意力（Self-Attention）机制的计算流程，讲解多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同子空间的信息，并以此为基础，构建对BERT、GPT等大型语言模型的理解框架。 --- 第四部分：工程实践与框架应用（Engineering and Framework Mastery）理论知识必须通过高效的工程工具得以实现。本部分将专注于主流深度学习框架，强调代码实现和模型部署的实战技能。 1. TensorFlow/PyTorch 深度对比与选择：详细介绍两种主流框架的核心设计哲学（静态图与动态图的优劣），并提供在不同场景下的选型建议。 2. 模型训练的高级技巧：涵盖超参数调优（Hyperparameter Tuning）、早停法（Early Stopping）、学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）、模型剪枝（Pruning）与量化（Quantization）以优化推理速度。 3. 分布式训练策略：讲解如何利用多GPU或多节点进行数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism），以应对万亿级别参数模型的训练需求。 --- 第五部分：模型评估、可解释性与鲁棒性（Evaluation and Trustworthiness）一个成功的深度学习项目不仅要求高准确率，更要求模型是可靠和可解释的。 1. 全面的评估指标体系：针对分类、回归、序列任务，系统介绍F1 Score、AUC-ROC、IoU等关键指标，并强调正确理解混淆矩阵的重要性。 2. 深度学习的可解释性（XAI）：介绍LIME、SHAP等局部解释方法，以及CAM、Grad-CAM等可视化技术，帮助读者洞察模型决策的内部逻辑。 3. 对抗性攻击与防御：分析模型在面对微小扰动时的脆弱性，讲解FGSM等常见攻击方式，并探讨防御性蒸馏等加固模型鲁棒性的方法。 --- 第六部分：跨领域的专业应用案例剖析（Case Studies in Depth）为了巩固所学知识，本书在最后部分提供了几个深度解析的实际案例，这些案例均涉及复杂的模型集成与数据处理流程。 1. 计算机视觉（CV）高级应用：探讨实例分割（如Mask R-CNN）在复杂场景识别中的实现细节。 2. 自然语言处理（NLP）的迁移学习：以特定行业文本分类为例，演示如何利用预训练模型（如BERT的微调）快速构建高性能解决方案。 3. 时间序列预测与强化学习简介：简要介绍如何将序列模型应用于金融市场预测，并概述强化学习（如DQN）在决策制定场景下的潜力。本书特点总结：深度与广度并重：理论推导严谨，兼顾主流框架的工程实现。面向实践：每个关键理论点后都附带清晰的伪代码或框架实现思路解析。知识图谱化：帮助读者构建完整的深度学习知识体系，清晰辨识当前技术栈中的热点与瓶颈。目标读者：本书适合具备一定编程基础（Python），对概率统计和线性代数有基本了解的工程技术人员、数据科学家、计算机专业本科高年级及研究生。它将是您从“会用”到“精通”深度学习技术的理想阶梯。

作者简介

目录信息

第一部分让电脑用起来
第一章电脑入门
第二章 WINDOWS XP的基本操作
第三章 WINDOWS XP程序的使用
第四章中文处理
第五章文件管理
第二部分更多功能
第六章多媒体娱乐和游戏
第七章桌面管理
第八章显示设置
第九章熟练安装和使用应用程序
第三部分常用软件
第十章 MICROSOFT OFFICE办公软件
第十一章反病毒和系统安全
第十二章压缩工具
第十三章图片浏览
第四部分网上冲浪
第十四章浏览因特网
第十五章电子邮件
第十六章网上交流
第十七章常用下载工具
第五部分管理和配置
第十八章控制面板
第十九章磁盘管理
第二十章系统管理
第二十一章安装WINDOWS XP系统
第六部分安装、更新和配置硬件
第二十二章添加与配置硬件
第二十三章打印机和传真
第二十四章其他常用设备
第二十五章设置局域网
第七部分 LINUCX操作系统
第二十六章 LINUX简介
第二十七章 LINUX的安装
第二十八章 LINUX的基本使用
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，内心是抱着怀疑态度的。市面上的“教程”太多了，很多都是零散知识点的堆砌，读完之后感觉好像什么都知道了点，但真要自己动手操作起来还是两眼一抹黑。这本书给我的第一个惊喜就是它的实战导向性。它不是那种纯理论的书籍，而是充满了“来，我们一起试试看”的邀请。我记得有一次我尝试自己整理电脑C盘的空间，结果差点把系统文件给误删。这本书里有一个专门的章节详细讲解了系统盘的优化与清理，它不仅告诉我们应该删除哪些文件，更重要的是，它解释了这些文件分别是什么作用，为什么要清理它们，这种“知其所以然”的讲解方式，让我对电脑的内部结构有了更深层次的理解。而且，它的章节划分非常贴合日常需求。比如“日常办公效率提升”那一块，我从中学习了几个文档处理的小技巧，立刻就应用到了我日常的工作报告撰写中，效率真的提高了不止一个档次。这种立竿见影的学习效果，才是衡量一本教程价值的硬标准。它教会我的不是死记硬背，而是解决实际问题的能力。作者的叙述风格非常沉稳又不失幽默感，读起来一点都不觉得累，简直像是在听一位经验丰富的前辈分享他的“独门秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大价值在于它对于“故障排除”部分的详尽指导。很多教程只教你如何“做对”，但很少有书会认真教你“做错”了怎么办。这本书里有一个专门的“疑难杂症急救箱”部分，简直是为我这种容易手忙脚乱的人量身定做的。里面列举了日常使用电脑时最常遇到的十几种问题，从“电脑突然变慢”到“某个软件无法启动”，每一种情况都有清晰的排查路径图。它不是简单地给出一个结论，而是引导你像侦探一样去寻找问题的根源。比如，当电脑出现间歇性死机时，它会让你依次检查硬件连接、内存占用、后台进程等，每一步都清晰地告知你检查的目的和可能的结果。这种系统性的排查思路，极大地增强了我解决问题的信心和能力。我现在面对一些小毛病，已经不再是立刻重启或者求助他人的习惯了，而是会先翻开这本书，按照教程的逻辑去分析和解决。这本书不只是一本工具书，它更像是一种思维方式的培养，教会我如何以逻辑和条理去面对技术世界的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构简直是教科书级别的典范。我是一个对学习节奏要求比较高的人，如果内容推进太快，我会感到焦虑；如果太慢，又会觉得浪费时间。这本书的节奏把握得刚刚好，它巧妙地平衡了深度和广度。在介绍某些复杂概念时，比如虚拟机的概念或者基础的命令行操作，它会先用一个非常生活化的比喻来引入，让我瞬间抓住核心要点，然后再逐步深入到技术细节。我特别喜欢它在每个模块结束时设置的“自测与反思”环节。这些问题设计得非常巧妙，它们不会直接问你某个按钮在哪里，而是会抛出一个小小的应用场景，考察你是否真正理解了前面所学知识的内在逻辑。这迫使我去主动回顾和思考，而不是被动地接受信息。这种主动学习的模式，让知识点在我脑海里停留的时间更长。另外，这本书在很多地方都体现了对不同操作系统用户的包容性。虽然主流是某个系统，但它会清晰地标注出在其他主流系统上的对应操作差异，这种细致入微的考虑，无疑扩大了这本书的适用范围。我感觉我不是在读一本教材，而是在进行一场结构严谨、目标明确的技能升级训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，色彩搭配很醒目，一下子就抓住了我的眼球。我本来对电脑操作还是一知半解，总觉得那些专业术语和复杂的操作流程让人望而生畏。但是这本书的排版和图示却给了我极大的信心。它没有采用那种枯燥的文字堆砌，而是大量使用了生动的插画和步骤分解图，把原本抽象的概念变得非常直观易懂。比如，讲解如何设置网络连接时，那种手绘的流程图简直是太贴心了，让我这个电脑小白都能轻松跟上节奏。我记得我以前在网上找教程，总是跟着跟着就迷失了方向，要么是信息量太大一下子吸收不了，要么就是操作步骤描述得含糊不清，总要反复摸索。而这本书的逻辑性非常强，从最基础的开机、文件管理开始，逐步深入到软件安装、系统维护，每一步都像是有人在我身边手把手地指导一样。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如对于快捷键的介绍，它不仅仅是简单地罗列出来，还会用一个小小的提示框告诉你这个快捷键在什么场景下最常用，非常实用。这本书的整体感觉就是，它真正站在了初学者的角度去思考，用最友好、最有效的方式，架起了一座通往电脑技能殿堂的桥梁。我已经开始期待接下来章节的学习了，感觉我已经不再是那个对电脑充满恐惧的人了。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我的感觉是极其“顺滑”。作为一名重度纸质书爱好者，我对印刷质量和纸张的触感是很挑剔的。这本书的纸张选择非常合理，既能很好地展现彩色的图表，又不容易反光，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，它的专业术语处理做得非常到位。对于一些行业内约定俗成的缩写或者不常见的技术名词，作者都会在第一次出现时给予清晰的脚注解释，或者用醒目的颜色标注出来，确保读者不会因为一个生词就卡住。我过去读技术书籍时，经常遇到一个问题：看完一个章节，感觉自己懂了，但书合上后，脑子里一片空白。这本书则不同，它似乎内置了一种“记忆强化机制”。它会通过不断重复和变体来巩固知识点，比如在讲解“文件备份”时，它会在不同的情境下（如系统升级前、重要数据处理后）多次强调备份的重要性，并给出不同层级的备份方案。这种润物细无声的重复，比生硬的“请记住”要有效得多。它真正做到了让知识成为你肌肉记忆的一部分。

评分☆☆☆☆☆