计算机网络多媒体技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:张虹

出品人:

页数:265 页

译者:

出版时间:2003年1月1日

价格:25.00

装帧:平装

isbn号码:9787111113997

丛书系列:

图书标签:

计算机网络
多媒体技术
多媒体应用
网络多媒体
音视频传输
流媒体
网络通信
数据压缩
编码解码
网络协议

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具体描述

本书是为了适应当前迅速发展的基于网络的多媒体技术的需求而编写的。主要介绍计算机、多媒体与网络通信以及它们之间关系的技术、原理与应用等内容。本书共分11章，着重讨论计算机网络多媒体技术基础、多媒体信息处理及压缩技术、多媒体信息对网络的需求、多媒体网络环境、多媒体网络协议、网络多媒体信息的传输方法、虚拟网络技术、WWW万维网、计算机网络多媒体应用及相关标准、多媒体文档及数据的组织与管理、多媒体数据仓库等方面的内容和相关的应用。

本书内容新颖，既有多媒体和网络方面的理论新技术，也有处理技术和应用实例。为巩固和加强所学知识，各章均配有习题。本书可作为本科计算机、自动化及相关专业学生的教材，也可作为计算机和网络多媒体开发人员的参考书。

《深度学习的奥秘：从理论到实践》本书旨在为有一定数学基础和编程经验的读者，提供一个全面而深入的深度学习学习路径。我们将从基础概念出发，逐步解析各类神经网络模型的原理、结构以及它们在实际问题中的应用。第一部分：深度学习基础理论引言：人工智能浪潮与深度学习的崛起简述人工智能的发展历程，重点阐述深度学习如何成为当前AI领域的核心驱动力。介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得的突破性进展。本章不涉及任何计算机网络或多媒体技术内容。第一章：数学基石线性代数回顾：向量、矩阵、张量及其运算，特征值与特征向量，矩阵分解（SVD）等，为理解神经网络中的数据表示和变换奠定基础。微积分导论：导数、梯度、链式法则，解释它们在模型参数优化中的关键作用。概率论基础：概率分布、期望、方差、贝叶斯定理，介绍如何量化不确定性和理解模型的不确定性。信息论概念：熵、交叉熵，说明它们在衡量模型预测能力和训练目标中的应用。本章所有内容仅限于数学概念及其在通用机器学习中的应用，与计算机网络和多媒体技术无关。第二章：神经网络入门感知机：最简单的神经网络模型，理解线性分类器的原理。前馈神经网络（FNN）：深入剖析多层感知机（MLP）的结构，包括输入层、隐藏层、输出层。激活函数： Sigmoid, ReLU, Tanh等激活函数的原理、优缺点及其选择。损失函数： MSE, Cross-Entropy等损失函数的定义和作用，以及它们如何指导模型学习。梯度下降与优化器：详细讲解标准梯度下降（SGD），以及Adam, RMSprop, Adagrad等优化算法的工作原理和效率提升。反向传播算法：核心算法的数学推导与直观解释，揭示神经网络如何通过误差反向传播更新权重。本章内容聚焦于神经网络模型的基本构建模块和训练机制，不包含任何网络传输或多媒体数据处理的细节。第二部分：经典深度学习模型第三章：卷积神经网络（CNN）卷积层：讲解卷积核、步长、填充等关键参数，以及它们如何提取图像的空间特征。池化层： Max-Pooling, Average-Pooling的作用，以及它们如何实现特征的降维和鲁棒性。 CNN经典架构： LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet等经典CNN模型的演进历程、核心创新点和模型结构分析。 CNN在图像领域的应用：图像分类、目标检测、图像分割等任务的原理和示例。本章内容集中于CNN处理网格状数据（如图像）的能力，讨论的是特征提取的机制，与网络传输协议或音视频编码标准无任何关联。第四章：循环神经网络（RNN） RNN基本结构：理解隐藏状态的传递，以及RNN如何处理序列数据。长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：深入剖析LSTM和GRU的内部门控机制，解决RNN的梯度消失和爆炸问题，以及它们如何捕捉长距离依赖。 RNN在序列数据处理中的应用：文本生成、机器翻译、语音识别、时间序列预测等任务的原理和示例。本章重点在于RNN处理序列数据的内在机制，如时间步、状态更新等，绝不涉及任何与音视频流传输、编码格式或网络协议相关的技术。第五章：Transformer与注意力机制自注意力机制（Self-Attention）：核心概念的解析，Query, Key, Value的计算，以及其在捕捉序列内部依赖关系上的优势。 Transformer模型架构： Encoder-Decoder结构，多头注意力，位置编码，残差连接等关键组成部分。 Transformer在自然语言处理（NLP）领域的革命性影响： BERT, GPT等预训练模型的原理和应用。其他注意力机制： Bahdanau Attention, Luong Attention等。本章深入探讨模型如何理解和处理序列内部的“关系”，这是一种抽象的信息处理方式，与数据在物理介质上的传输方式或编码方式没有任何交集。第三部分：深度学习实践与进阶第六章：模型训练与调优正则化技术： L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等，如何防止过拟合。超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。模型评估指标： Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC曲线等，如何全面评价模型性能。迁移学习与微调：如何利用预训练模型加速新任务的学习。本章内容围绕模型训练的效率和效果展开，讨论的是算法层面的优化，与网络带宽、数据传输速率或文件格式无关。第七章：生成模型生成对抗网络（GAN）： Generator和Discriminator的对抗训练原理，DCGAN, StyleGAN等变体。变分自编码器（VAE）：编码器、解码器、潜在空间，以及如何生成新的数据样本。 GAN和VAE在图像生成、风格迁移等领域的应用。本章探讨的是创造新数据的模型，重点在于模型生成过程的概率和分布，与如何将这些数据通过网络传输或以何种格式呈现无关。第八章：深度学习框架与部署主流深度学习框架介绍： TensorFlow, PyTorch, Keras等，核心API和编程范式。模型保存与加载。模型量化与剪枝：提升模型在资源受限环境下的运行效率。模型部署：在不同平台（服务器、移动端、嵌入式设备）上的部署策略。本章侧重于深度学习模型的软件实现、优化和运行环境，与网络通信协议、数据传输技术或多媒体文件格式的技术实现没有任何联系。附录常见深度学习术语表进一步阅读建议

作者简介

目录信息

出版说明前言第一章网络多媒体技术基础第一节多媒体技术基础第二节计算机网络基础第三节网络多媒体第四节网络多媒体处理技术第五节习题第二章多媒体信息处理及压缩技术第一节概述第二节音频信息处理与压缩技术第三节图像信息处理与压缩技术第四节常用的视频编码方法第五节彩色视频信息处理技术第六节二值静态图像压缩编码与标准JBIC 第七节彩色静态图像编码标准JPEC 第八节视频编码标准MP
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被其厚重的体量和严谨的逻辑所吸引。它不像市面上一些“快餐式”的图书，而是真正地从底层原理出发，层层递进地阐述问题。比如，在讲解IP多播技术时，作者并没有止步于表面概念，而是深入剖析了IGMP协议、PIM协议等核心机制，以及在网络中如何实现高效的组播传输。这对于我理解大规模视频分发和实时通信的底层机制非常有帮助。同时，书中对网络协议的分析也非常细致，例如在讲解HTTP/2和HTTP/3协议时，详细对比了它们与HTTP/1.1的区别，以及在多媒体传输方面的优势。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时，能够运用形象的比喻和清晰的图示，使得原本枯燥的理论变得生动易懂。

评分☆☆☆☆☆

我一直对网络视频的交互性很感兴趣，这本书在这方面的讲解让我茅塞顿开。书中关于用户交互数据传输的章节，详细介绍了如何利用WebSocket、SSE等技术实现低延迟、双向的通信，这对于构建实时弹幕、投票互动以及即时反馈系统至关重要。作者还探讨了如何在保证实时性的同时，优化数据传输的效率，例如利用差分编码和压缩技术来减少带宽占用。我尤其对书中关于社交媒体和在线游戏的案例分析印象深刻，它们展示了如何将这些交互技术巧妙地融入到实际产品中，创造出更加沉浸式的用户体验。这本书不仅教会了我技术，更启发了我对未来多媒体应用交互方式的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一扇通往未来多媒体应用的大门。书中关于360度全景视频、VR/AR内容传输以及沉浸式音频技术的讨论，让我对未来的数字生活充满了期待。作者不仅介绍了这些前沿技术的实现原理，还探讨了它们在娱乐、教育、工业等领域的广阔应用前景。我尤其对书中关于全息通信的畅想感到兴奋，它描绘了一个虚拟与现实融合的未来场景。此外，书中还触及了人工智能在多媒体内容生成和个性化推荐方面的应用，这让我看到了技术发展的无限可能性。虽然一些前沿技术还在发展初期，但这本书提供了宝贵的理论基础和前瞻性的洞察，让我能够更好地理解和把握未来的技术趋势。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践性是我最看重的一点。作者在讲解理论知识的同时，提供了大量的案例分析和代码示例，这对于我这样希望学以致用的人来说非常有价值。例如，在介绍实时通信技术时，书中详细讲解了WebRTC的架构和API，并给出了如何构建一个简单的视频会议应用的完整代码。这让我能够亲手实践，通过代码来理解抽象的技术概念。书中还探讨了如何利用QoS（服务质量）技术来保障多媒体通信的性能，并提供了相关的配置指南。此外，针对不同的应用场景，比如在线教育、远程医疗和游戏直播，书中都提供了具体的解决方案和技术选型建议。这些实践性的内容让我感到这本书不仅仅是一本教材，更是一本实用的工具书，能够指导我解决实际工作中遇到的问题。

评分☆☆☆☆☆

这套书的内容真是太庞杂了，涵盖了从基础的TCP/IP协议栈到高级的流媒体传输技术，再到VR/AR等前沿应用，简直是一部“百科全书”。我最喜欢的部分是关于内容分发网络（CDN）的讲解，它深入浅出地解释了CDN的工作原理、不同类型的CDN以及如何优化CDN的性能，这对于我们理解网络视频的流畅播放至关重要。书中还详细介绍了各种流媒体编码格式，如H.264、H.265以及AV1，并分析了它们的优缺点和适用场景，这让我对视频压缩和传输有了更深刻的认识。此外，书中对网络安全在多媒体应用中的重要性也有专门的章节，讲解了如何防止DDoS攻击、数据篡改以及隐私泄露等问题，这在当前网络环境下尤为重要。总的来说，这本书为我构建了一个关于计算机网络多媒体技术的完整知识体系，让我能够更全面地理解这个领域的方方面面。

评分☆☆☆☆☆