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出版者:清华大学出版社

作者:郭胜等编

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2002-9

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787302056904

丛书系列:

图书标签:

C#
NET
程序设计
教程
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具体描述

C#是一种类型安全的、现代的、简单的，由C和C++衍生出来的面向对象的编程语言，它牢牢根植于C和C++语言中，并可以很快被C和C++的使用者熟悉。

本书分为8章：第1章讲述了C#的产生背景及其主要特点，第2章讲述了C#的基础知识，第3章讲述了C#的异常处理，第4章讲述了使用C#开发应用程序，第5章讲述了使用C#开发Windows应用程序，第6章讲述了C#的数据库运用，第7章讲述了C# Internet的高级编程，第8章讲述了C#与XML的运用。

如果读者对C++有一定程序的了解，那么学习C#会很容易。读者可以将本书作为参考手册，随时查阅。如果读者熟悉其他面向对象语言，例如Java、Delphi等，熟悉了面向对象的思想，就只需要如何使用C#实现运用开发；对于初步涉及到该领域的读者，本书可以作为系统学习C#语言的教材，从而帮助读者掌握扎实的C#语言基础知识，建立面向对象的编程思想。

好的，这是一本关于其他主题的图书简介，字数在1500字左右，旨在详细描述其内容，且不包含任何关于 C.NET 程序设计教程的信息： --- 《深度学习：原理与实践》内容简介本书是一部全面、深入探讨深度学习（Deep Learning）领域核心概念、关键算法与前沿应用的专著。在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术变革的核心引擎。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并辅以大量实际操作指导，使读者能够从零开始构建、训练和部署复杂的神经网络模型。本书结构严谨，内容覆盖了从基础的数学和概率统计背景，到现代深度学习框架的搭建与应用，层层递进，力求做到既有广度又不失深度。我们相信，理解背后的数学原理是掌握深度学习的基石，因此我们花费了相当篇幅来阐述线性代数、微积分、概率论和信息论在深度学习中的具体作用。第一部分：基础篇——理论基石的构建本书的开篇将引导读者回顾必需的数学基础。我们不会停留于纯粹的理论推导，而是着重讲解这些数学工具如何映射到神经网络的运作机制上。 1. 线性代数与数值优化：详细介绍了向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据表示和特征提取中的地位。重点讲解了梯度下降法（Gradient Descent）的各种变体，包括动量法（Momentum）、RMSProp和Adam优化器，并剖析了它们在解决非凸优化问题时的优势与局限性。 2. 概率论与信息论基础：阐述了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）在模型参数学习中的应用。深入探讨了熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）如何作为损失函数指导模型学习方向，确保模型不仅拟合数据，还能有效量化模型的不确定性。 3. 浅层神经网络回顾：在介绍深度学习之前，我们将简要回顾感知机（Perceptron）和多层感知机（MLP），并详细解析激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择对网络性能的影响，以及反向传播（Backpropagation）算法的完整推导过程，这是理解一切深层网络训练的基础。第二部分：核心架构——经典与现代模型的深入解析本部分是本书的主体，聚焦于当前主流的深度学习模型架构。我们不仅会介绍模型的结构图，更会深入剖析其设计背后的动机和机制。 1. 卷积神经网络（CNN）：这是图像处理领域的基石。本书详尽介绍了卷积操作、池化层的原理，并系统梳理了经典的CNN架构演进史：从LeNet到AlexNet、VGG、GoogLeNet/Inception系列，再到ResNet（残差网络）和DenseNet（密集连接网络）。我们特别关注残差连接如何解决了深度网络中的梯度消失问题，并探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 2. 循环神经网络（RNN）及其改进：针对序列数据，本书详细介绍了RNN的基本结构，并着重剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控”机制来捕获长期依赖关系。此外，还涵盖了双向RNN、堆叠RNN的应用场景，以及针对序列到序列（Seq2Seq）模型中编码器-解码器结构的研究。 3. 注意力机制与Transformer架构：介绍注意力机制如何从序列模型中脱颖而出，成为现代AI模型的核心部件。我们将重点解析Transformer架构中的多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），并详细解读其在自然语言处理（NLP）领域带来的革命性突破。我们还将探讨BERT、GPT系列等预训练模型的结构和微调策略。第三部分：进阶主题与工程实践理论学习之后，实践操作和对高级主题的掌握至关重要。本部分将引导读者进入更复杂和前沿的领域。 1. 生成模型（Generative Models）：深度解析了两种主流的生成模型：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。书中详细阐述了GANs的纳什均衡思想，分析了训练过程中的不稳定性问题（如模式崩溃），并介绍了WGAN、CycleGAN等改进版本在图像合成和风格迁移中的应用。 2. 深度强化学习（DRL）：介绍了强化学习的基本框架——马尔可夫决策过程（MDP）。随后，深入讲解了基于价值的方法（如DQN及其改进）和基于策略的方法（如Policy Gradients, REINFORCE）。最后，重点介绍Actor-Critic架构及其在复杂控制任务中的成功案例。 3. 模型的可解释性与鲁棒性（XAI）：随着模型复杂度的增加，理解“黑箱”内部的决策过程变得日益重要。本书介绍了LIME、SHAP值等局部解释方法，以及CAM/Grad-CAM等可视化技术。同时，讨论了对抗性攻击的原理，并介绍了防御性训练策略，以增强模型的鲁棒性。 4. 现代框架下的部署与优化：实践部分将侧重于使用业界主流的深度学习库（如PyTorch和TensorFlow 2.x）进行高效编程。内容包括数据并行与模型并行策略、混合精度训练、模型量化与剪枝技术，以及如何利用ONNX等标准格式进行跨平台部署，以确保模型在实际生产环境中的高性能表现。目标读者本书内容深度适中，适合具备一定编程基础（推荐Python）和高等数学基础的读者。无论是希望转行进入人工智能领域的研究生、希望将深度学习技术集成到现有产品中的工程师，还是希望系统性夯实自身理论基础的AI从业者，本书都将是一份不可或缺的参考资料和实践指南。通过本书的学习，读者将不仅学会“如何”构建模型，更能深刻理解“为何”这些模型能够取得卓越的性能。 ---

作者简介

目录信息

第1章 C#简介
1. 1 . NET和C#
1. 1. 1 . NET的未来
1. 1. 2 为什么我们要使用C#
1. 1. 3 C#和C 的主要不同点
1. 1. 4 C#语言的特点
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

5. 坦白说，我购买这本书之前，对“教程”这类书籍是抱有一丝怀疑态度的，因为很多教程写得非常枯燥，像是在照本宣科。然而，这本书的作者显然有很强的教学热情。他不仅仅是在教你怎么用C#，更是在教你如何像一个.NET开发者那样思考问题。书中对C#语言特性背后的设计哲学进行了探讨，比如为什么C#要引入某个特定的关键字或语法糖，这使得学习过程充满了探索的乐趣。例如，在讲解泛型时，他不仅展示了如何使用，还深入分析了协变和逆变的底层原理，这对于深入理解类型系统非常有帮助。这种深入浅出、寓教于乐的讲解方式，让原本可能枯燥的底层知识变得引人入胜。它成功地将一门技术语言的“工具性”和“艺术性”结合在了一起，读完之后，我感觉自己对编程的理解都得到了提升。

评分☆☆☆☆☆

4. 我对编程书籍的要求一向是严苛的，特别是涉及到像.NET这样一个庞大而复杂的平台时，知识的准确性和前沿性是决定性的。这本书在对.NET Core版本的迭代更新方面做得相当出色，它似乎紧跟社区的步伐，避免了大量过时API的描述。我尤其关注了书中关于安全性的章节，它详细讲解了身份验证和授权机制的实现，包括JWT的使用和OAuth 2.0的集成，这些都是当前开发中绕不开的话题。书中对异常处理和日志记录的最佳实践的讨论，也体现了作者对构建健壮系统的深刻理解。虽然书的内容量很大，但作者的叙事节奏控制得很好，确保了技术深度和阅读流畅性之间的平衡。对于追求高质量、企业级应用开发的读者来说，这本书提供了坚实的理论基础和经过时间考验的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

3. 这本教程的实用性是它最大的亮点。在我负责的一个中型企业级Web应用项目中，我们决定全面转向ASP.NET Core。面对紧迫的交付压力，我需要一本能够快速指导我们团队成员掌握新技术栈的参考书。这本书正好提供了这种“拿来即用”的指导。它清晰地划分了前端（Razor Pages或MVC模式）、后端API构建、以及数据持久化（Entity Framework Core）的各个模块。特别是关于中间件的配置和依赖注入的管理，描述得非常清晰，这对于理解现代.NET Core应用的启动流程至关重要。我们团队的几位同事，在参考这本书后，很快就能够独立承担起模块的开发和维护工作。它不是一本纯粹的学术著作，而是更像一本资深架构师编写的操作手册，聚焦于如何用最符合.NET规范的方式去解决实际业务问题。

评分☆☆☆☆☆

好的，这是模仿不同读者角度写出的五段对《C#.NET程序设计教程》的评价： 1. 从我一个刚刚踏入编程世界的新手角度来看，这本书简直就是我黑暗中的一盏明灯。我之前尝试过一些在线教程，但总是感觉知识点零散，概念晦涩难懂，根本无法形成一个完整的知识体系。这本书的结构设计非常合理，从最基础的语法概念讲起，循序渐进地引入到面向对象编程的核心思想，再到.NET平台的特性和常用框架的使用。尤其让我印象深刻的是，它不仅仅是罗列代码和解释概念，而是通过大量的实际案例和项目片段来展示如何在真实场景中应用这些知识。当我跟着书上的例子敲代码时，很多以前想不通的地方豁然开朗。那些复杂的异步编程、数据访问层的实现，在作者的细致剖析下，变得不再那么高不可攀。对于像我这样需要一个扎实基础的初学者来说，它提供的不仅仅是技术知识，更是一种构建软件思维的底层逻辑。那种跟着书本一步步构建起一个功能模块的成就感，是任何速成教程都无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

2. 作为一名有多年其他语言（比如Java或Python）背景的开发者，我这次转投C#和.NET生态系统时，最关心的就是如何高效地掌握这门语言的特性，以及如何利用Visual Studio这个强大的IDE。这本书在这方面做得非常到位。它没有浪费篇幅去解释变量、循环这些基础到令老手尴尬的内容，而是直接切入C#语言的现代特性，比如LINQ的强大查询能力、异步/等待模式的精妙之处，以及值类型和引用类型的深层区别。在讲解.NET框架时，作者对CLR（公共语言运行时）的工作原理有着深入浅出的阐述，这对于理解内存管理和性能优化至关重要。我特别欣赏其中关于设计模式在C#中的实践部分，它并没有生硬地套用传统模式，而是结合了C#的特性进行了灵活的应用。这本书的深度足以让有经验的程序员快速适应并精进其C#技能，而不是仅仅停留在“会写代码”的层面，而是真正理解“为什么这么写”。

评分☆☆☆☆☆