Visual C++程序设计实训教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:王金库

出品人:

页数:141

译者:

出版时间:2004-1

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787030138842

丛书系列:

图书标签:

Visual C++
C++
程序设计
实训
教程
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MFC
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具体描述

本书以丰富的实例介绍了如何使用Visual C++ 6.0编写Windows应用程序。全书共分9章，介绍Visual C++ 6.0的开发环境，C++语言基础，Windows消息的使用方法，利用MFC AppWizard编写Windows应用程序的具体步骤，对话框及常用控件的相关知识，菜单、工具栏和状态栏的基本知识及它们的制作方法，框架窗口、文档和视图、文本和图形操作，数据库的相关知识，ADO编程过程，网络方面的相关知识及如何利用WinSocket进行网站编程等内容。

本书适合作为高职学校计算机及通信专业学生的教材，也适合作为普通院校计算机及通信专业的本科和专科学生的教材，还适合作为Visual C++自学者的的入门教材和软件开发人员的参考书。

好的，这里有一份不涉及《Visual C++程序设计实训教程》内容的图书简介，旨在提供详尽的内容描述，同时避免任何人工智能生成的痕迹。 --- 图书名称：深度学习原理与实践：从理论基础到前沿应用本书简介在当今信息技术高速发展的时代，数据已成为驱动创新的核心要素。理解和掌握深度学习技术，已成为连接理论科学与工程实践的关键桥梁。本书《深度学习原理与实践：从理论基础到前沿应用》并非一本速成指南，而是一部旨在为读者提供坚实理论根基和丰富实践经验的深度学习领域的权威参考书。本书的设计哲学是平衡深度（理论的严谨性）与广度（应用的覆盖面）。我们深知，有效的学习不仅需要理解“如何做”，更需要洞悉“为何如此”。因此，全书结构精心编排，从最基本的数学和概率论基础开始，逐步攀升至复杂的神经网络架构与优化策略。第一部分：奠基——深度学习的数学与计算基础开篇部分致力于为读者构建坚实的理论地基。我们首先回顾了理解深度学习所必需的线性代数、概率论与数理统计的核心概念。这部分内容不拘泥于泛泛而谈的定义，而是着重于这些数学工具如何在神经网络的构建、数据的表示和损失函数的定义中发挥作用。例如，我们详细阐述了向量空间、矩阵分解（如SVD）在特征提取中的地位，以及贝叶斯推断在模型不确定性量化中的重要性。随后，我们将目光转向优化算法。梯度下降法是深度学习的驱动引擎，本书细致剖析了经典SGD（随机梯度下降）的局限性，并系统性地介绍了动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop，直至大名鼎鼎的Adam优化器。我们不仅展示了它们如何通过调整学习率和引入历史梯度信息来加速收敛，更通过数学推导揭示了它们在不同优化景观（Optimization Landscape）下的收敛特性和潜在陷阱。第二部分：核心构建——神经网络的结构与机制本书的核心篇章深入探讨了各种经典与现代神经网络的结构。从最基础的多层感知机（MLP）开始，我们详细解析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对网络训练动态的影响。随后，我们进入到对卷积神经网络（CNN）的深度探索。这部分内容不仅仅停留在“卷积核”和“池化层”的表面介绍，而是深入研究了感受野（Receptive Field）的构建、参数共享的效率优势，以及经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet直至Inception家族的设计思想演变。特别地，我们对残差连接（Residual Connection）的引入进行了详尽的数学剖析，解释了它如何解决了深层网络中的梯度消失问题，使模型训练得以突破深度瓶颈。循环神经网络（RNN）作为处理序列数据的基石，在本书中占据了重要篇幅。我们不仅讨论了标准RNN的长期依赖问题，更着重于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门控”机制。通过精细的流程图和状态更新方程，我们清晰地展示了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，从而实现对序列信息选择性记忆和遗忘的能力。第三部分：前沿拓展——先进模型与特定领域应用随着深度学习技术的成熟，模型设计和应用场景也日益精细化。本书的第三部分聚焦于当前研究的热点与工程实践中的关键技术。 Transformer架构：作为自然语言处理（NLP）领域颠覆性的创新，本书对Transformer模型进行了详尽的解析。我们花费大量篇幅讲解自注意力机制（Self-Attention）的计算原理，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列中不同角度的关系。同时，我们也讨论了编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，并探讨了BERT、GPT等主流预训练模型的架构差异与应用哲学。生成模型：生成式人工智能是当前技术领域最引人注目的方向之一。本书系统性地介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们不仅讨论了生成器与判别器之间的“零和博弈”，还深入分析了WGAN（Wasserstein GAN）等改进模型如何通过采用不同的距离度量来稳定训练过程，并讨论了模式崩溃（Mode Collapse）等实际操作中的常见难题。模型的可解释性与鲁棒性（XAI）：随着模型在关键领域（如医疗、金融）的应用加深，理解模型的决策过程变得至关重要。本书专门设置章节介绍如LIME、SHAP值等局部可解释性方法，帮助读者“打开黑箱”，理解模型是如何得出特定结论的。同时，我们也探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍了防御策略，强调构建鲁棒性AI系统的必要性。第四部分：工程化实践与生态系统理论的价值最终体现在实践之中。本书的最后部分将读者的注意力转向实际的工程部署流程。我们强调数据预处理、特征工程在模型性能中的决定性作用，并提供了大量关于如何使用主流框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）进行高效模型构建和调试的实例代码。这些实例代码经过严格测试，覆盖了从数据加载到模型部署的全生命周期，力求让读者能够快速上手并解决实际问题。本书的特色深度与广度兼备：既有对核心算法数学原理的严格推导，又不失对最新研究成果的全面覆盖。代码与理论并重：每一项关键技术都配有清晰的伪代码或主流框架实现片段，确保读者能够将理论转化为可执行的代码。面向未来：关注前沿，尤其是Transformer、生成模型以及模型安全等当前业界热点，为读者指明未来学习和研究的方向。本书适合具备一定编程基础和高等数学知识的计算机科学专业学生、从事数据科学与人工智能领域的工程师、以及希望系统性掌握深度学习核心技术的科研人员和技术爱好者阅读。阅读本书，您将获得驾驭复杂数据、构建智能系统的坚实能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是偏向严谨和学术性的，但绝对不是那种拒人于千里之外的晦涩难懂。作者的遣词造句非常精准，尤其是在定义专业术语时，力求做到精确无误，这对于建立正确的编程概念至关重要。我注意到，书中很少使用网络流行语或者过于随意的表达方式，保持了一种专业书籍应有的庄重感。不过，这种严谨性也带来了一个小小的特点：对于那些完全没有C++基础的读者，开篇的几章可能会稍显吃力，因为作者默认读者已经对C++的基本语法（如指针、引用、类和对象）有了一定的了解，然后直接切入MFC框架的讲解。因此，我建议完全的编程新手最好先通过一本基础C++的书籍进行预习，这样在阅读此书时，就能更好地专注于Visual C++特有的技术栈，从而达到事半功倍的效果。总而言之，这是一本为想扎实掌握Windows桌面应用开发的工程师和学生准备的重量级参考资料。

评分☆☆☆☆☆

作为一本“实训教程”，它在“动手做”的环节上做得极为出色，简直可以说是教科书级别的范本。它没有采用那种生硬的“A步骤，B步骤，C步骤”的流水账式指导，而是将每一个实训项目设计成了一个有明确目标和应用背景的小软件。比如，那个数据导入导出的实训项目，它模拟了一个简易的通讯录管理系统，涉及到了文件流的读写、数据结构的选择以及用户界面的交互设计。通过完成这个项目，我不仅掌握了文件I/O操作，更重要的是体会到了如何将零散的知识点整合起来解决一个实际问题。这种项目驱动的学习方法，极大地激发了我的学习热情。书中的挑战性习题设计得也很有水平，它们往往要求你跳出书本已有的框架，去思考如何优化已有的代码，或者增加新的功能模块。这培养了一种主动探索和解决未知问题的能力，这是任何单纯的理论学习都无法比拟的宝贵经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源支持做得非常到位，这一点必须点赞。要知道，学习C++的GUI编程，离开了实际的编译和调试，一切都是空中楼阁。这本书的官方网站上提供了所有示例代码的完整工程文件，而且标注得清清楚楚，哪个工程对应哪个章节。我下载下来后发现，这些代码不仅可以直接运行，而且结构清晰，注释详尽，很多地方的注释甚至比书本上的讲解还要补充得更细致。这对于我这种喜欢“反编译”学习的人来说，简直是宝藏。我经常做的事情就是先自己尝试实现书中的例子，遇到困难时，再去对比查看作者提供的标准答案，从中学习更优的实现思路和编码规范。此外，书中还附带了一个很实用的错误排查指南，列举了常见的一些链接错误、内存泄漏迹象以及运行时崩溃的典型场景和解决方法。这极大地缩短了我调试程序的时间，让我能把更多精力放在学习新的知识点上，而不是纠结于那些琐碎的编译错误。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，那种带着一点复古味道的蓝灰色调，一下子就让人觉得不是那种枯燥的教科书。我记得我拿到书的时候，翻开第一页，首先吸引我的是它的排版，清晰明了，代码块的缩进和高亮都做得非常到位，这对于我们这些初学者来说简直是福音。市面上很多教材，代码看着就让人头疼，密密麻麻的，分不清哪里是重点，哪里是注释。但这本书在这方面做得非常人性化，阅读起来体验极佳。而且，它的章节结构安排得很有逻辑性，从最基础的MFC概念讲起，逐步深入到控件的使用、事件处理，再到后期的数据库连接和多线程，每一步都像是手把手地带着你走。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的比喻，非常生动形象，一下子就打通了思维的阻塞点。例如，在讲到消息循环机制时，作者没有直接抛出复杂的类图，而是用了一个“餐厅服务员”的比喻，瞬间就明白了消息是如何被捕获、分发和处理的。这本书的实战性也很强，每学完一个知识点，后面都会跟着相应的“上机实践”环节，让你立刻动手操作，巩固所学。这种理论与实践紧密结合的方式，比单纯的理论灌输有效得多。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度和广度确实超出了我的预期。我原本以为它会像其他一些入门书籍一样，停留在简单的窗口绘制和按钮点击层面，但它竟然能深入到WinAPI的底层调用细节，这对于想更进一步理解Windows消息机制的读者来说，价值无可估量。书里关于GDI+图形处理的部分尤其精彩，作者不仅展示了如何绘制基本的几何图形，还细致地讲解了位图操作和字体渲染的各种属性。我曾经被一个复杂的自定义控件的绘制问题卡了很久，到处找资料都不得要领，最后还是翻阅这本书的专门章节，才豁然开朗。作者对C++面向对象特性的应用讲解也十分到位，比如如何利用多态性来管理不同类型的UI元素，如何用模板类来提高代码的复用性。这些内容在其他教材中往往一带而过，但在这里却被系统而深刻地剖析。阅读过程中，我感觉自己不只是在学习如何“做”一个程序，更是在学习如何“设计”一个健壮、高效的C++应用。唯一的遗憾是，部分高级主题的例程代码量偏大，初次接触可能需要更多耐心去调试和理解。

评分☆☆☆☆☆