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出版者:北京邮电大学出版社

作者:彭设强

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787563509607

丛书系列:

图书标签:

微机原理
汇编语言
计算机应用
编程基础
软件工具
系统软件
硬件基础
实验教学
应用开发
计算机技能

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具体描述

本书侧重于培养读者的创新应用能力，既包括一定的原理知识，又介绍了很多的实用技术。全书共设11章，可分为三部分，第一部分：第1-3章，主要介绍微型计算机的发展概况、系统组成及工作原理，微机使用环境要求、CMOS设置与优化、计算机病毒及防范，Windows操作系统的安装、配置及攻击的防范方法；第二部分：第4-5章，主要介绍微型计算机软硬件故障的判断与排除；第三部分：第6-11章，系统规范地介绍了系统测试维护、媒体播放、图像处理、安全防护、压缩解压、网络应用等各类软件的实现原理及使用方法，涉及到计算机应用的方方面面。

本书内容通俗易懂，图文并茂，便于学习理解。可作为高等院校计算机专业及相关专业的教材或教学参考书，也可作为广大计算机使用维护人员和工程技术人员的参考手册。

《深度学习原理与实践》内容简介一、本书概览与定位《深度学习原理与实践》是一部旨在全面、深入剖析现代深度学习理论基础、核心算法及其在实际工程中应用的全景式著作。本书的目标读者涵盖了计算机科学、人工智能、数据科学领域的学生、研究人员、软件工程师以及希望转型至深度学习方向的专业人士。我们摒弃了浮于表面的概念介绍，力求通过严谨的数学推导和详实的案例分析，构建读者对深度学习技术体系的完整认知。本书的编排遵循“理论先行，实践跟进”的原则。首先，我们系统地梳理了深度学习赖以生存的线性代数、概率论与优化理论基础，确保读者具备扎实的数学工具箱。随后，逐层递进地介绍了从基础的人工神经网络到复杂的深度网络结构，并对每一种关键技术背后的思想、数学模型和收敛性进行了深入探讨。最后，我们重点关注了前沿模型的实战部署和性能调优，力求将理论知识转化为高效的工程能力。二、核心内容详述第一部分：基础回溯与数学基石本部分是理解后续复杂模型的基石。我们不会将这些内容作为附录简单提及，而是将其有机地融入到深度学习的语境中。 1. 线性代数与张量运算（The Language of Deep Learning）：详细阐述了向量、矩阵和高阶张量的定义、运算规则（如Kronecker积、张量收缩）。重点剖析了特征值分解、奇异值分解（SVD）在线性回归和降维中的作用，并特别强调了雅可比矩阵和海森矩阵在反向传播中的核心地位。 2. 概率论与信息论视角：从最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的角度重构了损失函数的设计哲学。引入了熵、交叉熵、KL散度和互信息等信息论度量，用以评估模型的不确定性和信息增益，为生成模型和对比学习奠定理论基础。 3. 优化理论核心（The Engine of Learning）：详尽分析了梯度下降的局限性。系统介绍了SGD、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam），并深入探讨了它们在非凸优化问题中鞍点逃逸的机制和收敛速度的理论分析。第二部分：核心网络架构的深度剖析本部分是本书的主体，详细介绍了当前主流深度学习模型的内部构造与演化路径。 1. 全连接网络与激活函数的再审视：不仅介绍了Sigmoid和ReLU，更深入比较了Leaky ReLU、PReLU、ELU、GELU等新型激活函数在梯度饱和、死亡神经元问题上的解决方案。探讨了“万能近似定理”在有限层网络中的实际意义。 2. 卷积神经网络（CNN）的深度解析：从二维卷积的数学定义出发，系统讲解了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构的原理解析）、ResNet（残差连接的数学推导与梯度流动分析）以及DenseNet（特征复用机制）。特别关注了空洞卷积（Atrous Convolution）在语义分割中的应用。 3. 循环神经网络（RNN）的演化与局限：详细推导了标准RNN的梯度消失/爆炸问题。随后，着重解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控”机制的数学逻辑，并讨论了其在序列建模中的时间依赖性瓶颈。 4. Transformer架构的革命性突破：这是本书的重点之一。详细阐述了自注意力机制（Self-Attention）的矩阵运算流程，尤其是Scaled Dot-Product Attention。深入解析了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，并剖析了位置编码（Positional Encoding）的设计哲学，以及Transformer在Encoder-Decoder结构中的完整工作流。第三部分：高级训练技巧与模型正则化本部分关注如何提升模型的泛化能力和训练效率。 1. 批归一化（BN）与层归一化（LN）：比较了BN和LN在不同训练场景（如NLP对RNN/Transformer的影响）下的适用性，分析了它们对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用。 2. 正则化策略的精细控制：探讨了L1/L2权重衰减的原理，Dropout（随机失活）在训练和测试阶段的行为差异。此外，引入了早停法（Early Stopping）与数据增强（Data Augmentation）在正则化链条中的作用。 3. 迁移学习与预训练模型：讨论了如何利用大规模数据集预训练的模型（如BERT、GPT系列的基础结构）进行特征提取、微调（Fine-tuning）和领域适应（Domain Adaptation），强调了参数高效微调（PEFT）方法的实际价值。第四部分：深度学习的前沿应用与工程实践本部分将理论与实际应用场景紧密结合。 1. 生成模型深入：详细对比了变分自编码器（VAE）的重参数化技巧与生成对抗网络（GAN）的纳什均衡博弈过程。重点剖析了DCGAN、WGAN（Wasserstein距离的引入）以及Diffusion Models的基本框架。 2. 可解释性与鲁棒性（XAI）：介绍了如何使用梯度可视化技术（如Grad-CAM、Integrated Gradients）来探究模型决策路径，增强模型的可信度。同时，讨论了对抗性攻击的原理及防御策略。 3. 分布式训练与硬件加速：简要概述了数据并行与模型并行策略，并讨论了如何利用现代GPU架构（CUDA/cuDNN）进行高效的矩阵乘法优化，以及混合精度训练对速度和显存的提升。本书内容翔实，逻辑严密，旨在为读者构建一个坚实、深入的深度学习知识体系，使其不仅能“使用”框架，更能“理解”和“设计”新的模型。

作者简介

目录信息

第1章微型计算机系统组成及工作原理
1. 1 微型计算机概述
1. 1. 1 微型计算机的发展概况
1. 1. 2 微型计算机的特点与应用范围
1. 2 微型计算机系统的基本组成及工作原理
1.
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧与内容风格形成了鲜明的反差，内容上竟然花了大量的篇幅去介绍**上古时代的编程语言及其编译器原理**。我原以为会涉及一些现代化的脚本语言或者主流的开发环境配置，结果却发现，好几章都在深入探讨Pascal语言的语法解析过程，甚至连FORTRAN 77的一些特定指令集优化都有详细的描述。读起来感觉像是在考古，作者对这些历史遗存的知识点掌握得炉火纯青，每当涉及到语法分析树的构建时，总能用一些非常精妙的数学工具来支撑论点。对于历史爱好者来说，这无疑是一份宝藏，能让你一窥现代编程范式是如何一步步演变而来的。然而，对于一个急需解决当前工作流中遇到的实际问题，比如如何高效地使用版本控制系统、如何进行云原生应用的部署等方面的读者来说，这些内容未免显得“脱节”了。我试着在书中寻找关于**持续集成/持续部署 (CI/CD)** 的任何蛛丝马迹，但一无所获，这让这本书的“应用”二字显得有些名不副虚传，更像是一部编程史纲要，而非面向实践的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在**网络协议栈**的介绍部分显得异常的简洁和公式化，与书中其他部分那种详尽的剖析风格形成了强烈的反差。它直接跳过了TCP/IP协议族建立的背景和早期的演进过程，上来就是ISO七层模型的结构图和每个层次主要功能的罗列。关于HTTP协议的讲解，也仅仅停留在请求头和响应码的定义层面，对于现代Web开发中至关重要的**HTTPS的TLS握手过程、会话复用机制或HTTP/3的QUIC协议**，竟然只字未提，仿佛时间定格在了上世纪九十年代末。我原本是想学习如何从底层优化网络性能的，比如如何设计高效的Socket连接池，或者如何处理大规模并发连接下的I/O复用模型（如epoll或kqueue）。然而，这本书完全回避了这些“实战”问题，更多的是重复教科书上标准化的定义。如果你只是想快速查阅某个协议端口号或者某个报文结构的标准定义，这本书或许可以作为一本字典式的参考，但若想从中获得任何关于**网络系统架构设计**的前沿思路，那恐怕要大失所望了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量实在不敢恭维，很多地方的插图模糊不清，线条都快混在一起了，这对于讲解**计算机图形学**相关内容来说，简直是灾难性的。举个例子，在介绍光栅化算法的部分，作者试图用一张图来解释Z缓冲区的深度测试流程，但由于分辨率极低，根本看不出哪个像素点是后渲染的，哪个是前置的，完全失去了视觉辅助的意义。更令人费解的是，书中关于**3D模型文件格式（如OBJ或FBX）** 的解析部分，代码示例居然是手写汇编语言的片段，这在当前的开发环境中几乎没有实际参考价值，而且注释也少得可怜，完全无法理解作者的意图。我本以为它会涉及OpenGL或Vulkan的现代API调用，以便读者能将理论知识转化为实际的渲染效果，但它似乎更偏爱于复现早期的图形学实验，那些基于扫描线算法的简单多边形填充。阅读体验非常差，知识点的传递效率极低，很多时间都浪费在试图辨认那些模糊的流程图和过时的代码片段上，让人提不起深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格极其跳跃，逻辑链条有时显得过于跳跃，像是在一个知识点上停留几秒钟，马上又闪现到另一个不相关的领域。在我阅读的关于**数字信号处理基础**的章节中，它突然插入了一大段关于**量子力学中波函数的数学表述**，接着又迅速切回了傅里叶变换的离散化处理。这种编排方式，让读者很难形成一个连贯的知识体系。虽然作者试图将不同领域的知识点进行类比，以期达到“融会贯通”的效果，但这种跨度实在太大，非专业人士很容易感到思维混乱。比如，讲解滤波器设计时，它完全没有提及任何主流的DSP芯片或软件库（如MATLAB或Python的SciPy），而是纯粹停留在**模拟电路理论**的数学推导层面。我期待的是一个能把理论和硬件/软件工具结合起来的指南，而不是一个纯粹的理论集合。这本书更像是作者在不同时间点对不同学科的思考笔记的简单汇编，缺乏一个强有力的编辑或主题线索来串联起这些零散的知识碎片，读起来更像是听一位博学的教授在做一场天马行空的讲座。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，油墨的质感略显陈旧，让人联想到那种经久耐用的工具书。当我翻开第一页时，最先映入眼帘的是大量关于**数据结构与算法基础**的章节。作者似乎非常钟情于从最底层的逻辑讲起，细致入微地剖析了链表、树和图的构建与遍历，每一个算法的推导过程都配有详尽的伪代码和流程图。我记得有一个章节专门讲了如何用C语言实现一个内存池管理器，那段代码量相当可观，涉及指针的灵活运用和对操作系统底层内存分配机制的深入理解。对于初学者来说，这部分可能有些晦涩，需要反复研读，但对于那些想夯实编程基本功的读者，无疑是一本绝佳的参考手册。不过，我个人更期待看到一些现代开发框架的应用实例，比如如何将这些基础算法优化到特定的硬件架构上，这本书在这方面的实践指导略显不足，更多停留在理论的阐述和经典范式的复现上。整体来说，它的基调是严谨、学术化的，像一位老教授在课堂上慢条斯理地讲解计算机科学的核心原理，耐心有余，但激情略欠。

评分☆☆☆☆☆