初中英语同步达标//课课练单元练(初二上册)

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出版者:中国青年出版社
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页数:0
译者:
出版时间:2001-07-01
价格:5.20
装帧:
isbn号码:9787500625605
丛书系列:
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具体描述

深入探索人工智能的基石与前沿:一部超越传统编程范式的技术巨著 本书聚焦于构建、理解和优化智能系统的核心原理与实践,旨在为读者提供一个全面、深入且紧跟时代脉搏的知识体系。 本书并非关于特定学科的教材,如初中英语或任何标准化考试的复习资料。相反,它是一部横跨计算机科学、数学基础、认知科学与工程实践的综合性技术论著。我们的目标是解析驱动当代科技革命——人工智能(AI)——的底层逻辑和前沿突破。 第一部分:智能的数学与逻辑基石 (The Mathematical and Logical Foundations of Intelligence) 本部分将彻底梳理构建任何复杂智能系统的必备数学工具箱,强调理论的严谨性与应用的有效性。 第一章:线性代数与高维空间几何 向量空间与张量分析: 深入探讨高维数据的表示方法。不仅限于基础的向量和矩阵运算,更侧重于理解如何通过特征值分解(Eigendecomposition)、奇异值分解(SVD)来揭示数据结构的核心维度和低秩近似在降维中的作用。 度量与距离: 区别欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等在不同数据类型(如文本嵌入、图像像素)中的适用场景与计算效率。 二次型与优化曲面: 解释Hessian矩阵在判断函数极小值点和鞍点中的关键作用,这是理解梯度下降稳定性的基础。 第二章:概率论与随机过程 贝叶斯推断的深度应用: 从基础的条件概率出发,深入探讨MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法,特别是Hamiltonian Monte Carlo (HMC),及其在复杂概率模型(如贝叶斯深度学习)中的推断能力。 信息论基础: 详细阐述熵、互信息、交叉熵(Cross-Entropy)作为模型损失函数和信息压缩指标的理论依据。KL散度的性质及其在变分推断(Variational Inference)中的核心地位。 随机过程与序列建模: 介绍马尔可夫随机场(MRF)和隐马尔可夫模型(HMM)的原理,为后续的循环神经网络(RNN)奠定理论基础。 第三章:优化理论与收敛性分析 凸优化与非凸优化: 辨析凸集、凸函数的重要性。重点分析深度学习中常见的非凸优化问题,如病态条件(Ill-conditioned surfaces)和局部极小值。 梯度方法精讲: 详述SGD(随机梯度下降)的局限性。系统介绍动量法(Momentum)、自适应学习率方法(Adagrad, RMSprop, AdamW)的数学推导及其对训练速度和泛化能力的影响。 一阶与二阶优化对比: 探讨牛顿法、拟牛顿法(BFGS)的原理,并分析其在万亿级参数模型中难以应用的原因,从而凸显一阶方法的实际价值。 第二部分:核心算法与模型架构 (Core Algorithms and Model Architectures) 本部分将详细解剖现代人工智能系统的主要构建模块,侧重于深度学习的革命性进展。 第四章:人工神经网络的深度演进 激活函数与初始化策略: 不仅介绍ReLU,更深入探讨Leaky ReLU, Swish, GELU等现代激活函数背后的非线性建模需求。讨论Xavier/He初始化如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题。 正则化技术: 详细分析L1/L2正则化的数学含义,并着重讲解Dropout机制(包括空间Dropout和DropBlock)对模型集成效果的模拟及其对贝叶斯视角的影响。 批归一化(Batch Normalization)的机制: 从训练稳定性和加速收敛的角度,详细解析BN层如何重新调整输入分布,并讨论其在序列模型(如RNN)中的替代方案(如Layer Normalization)。 第五章:卷积神经网络(CNN)的架构革命 从LeNet到ResNet的演变: 深入剖析残差连接(Residual Connections)的精妙之处——它如何将优化问题转化为更容易求解的残差映射学习问题。 高效网络设计: 详细分析Inception模块(多尺度特征捕获)和深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,如MobileNet系列)在减少参数量和计算成本方面的工程智慧。 视觉任务的先进应用: 介绍目标检测(R-CNN家族到YOLO/SSD的迭代)和语义分割(FCN, U-Net)中空间信息处理的关键技术。 第六章:序列建模与注意力机制的崛起 循环神经网络(RNN)的局限与超越: 分析标准RNN在长距离依赖问题上的内在缺陷。深入讲解LSTM和GRU的门控机制,以及它们如何通过信息“记忆”和“遗忘”来维持梯度流。 自注意力机制(Self-Attention): 详述Scaled Dot-Product Attention的数学公式,解释Query (Q), Key (K), Value (V) 的作用。这是理解Transformer模型的基石。 Transformer架构的完全解析: 详细分解Multi-Head Attention、位置编码(Positional Encoding)的设计哲学,以及Encoder-Decoder结构在序列到序列任务中的工作流程。 第三部分:前沿领域与系统实现 (Frontier Domains and System Implementation) 本部分将视角投向AI的最尖端应用,以及将理论转化为可运行系统的工程挑战。 第七章:生成模型与对抗性学习 变分自编码器(VAE): 探讨其基于最大化证据下界(ELBO)的训练目标,以及如何通过重参数化技巧(Reparameterization Trick)实现梯度反向传播。 生成对抗网络(GANs): 深入分析判别器与生成器之间的Minimax博弈。重点讲解WGAN(Wasserstein GAN)如何通过Earth Mover's Distance解决模式崩溃(Mode Collapse)问题。 扩散模型(Diffusion Models): 介绍其前向加噪过程与反向去噪过程的数学原理,解释它们如何通过逐步逼近数据分布实现高质量的图像和音频生成。 第八章:大模型(LLMs)的规模化与对齐 预训练范式: 详细对比掩码语言模型(MLM,如BERT)和因果语言模型(CLM,如GPT系列)在预训练任务设计上的差异及其对下游任务的影响。 指令跟随与人类偏好对齐: 深入讲解RLHF(基于人类反馈的强化学习)的工作流程,包括奖励模型的训练、PPO(近端策略优化)在策略更新中的应用,这是实现“有用且无害”AI的关键。 模型压缩与部署: 探讨知识蒸馏(Knowledge Distillation)、量化(Quantization,如INT8/FP16)和剪枝(Pruning)等技术,以应对万亿级参数模型在实际推理中的资源消耗挑战。 第九章:机器学习的伦理与可解释性(XAI) 模型公平性与偏差: 分析数据偏见如何导致模型在不同人群上的性能差异,并介绍公平性度量标准(如平等机会差异)。 因果推断在AI中的角色: 简要介绍Do-Calculus和结构因果模型(SCM),讨论如何超越相关性,探寻决策背后的真正原因。 可解释性工具箱: 详述LIME和SHAP值(基于合作博弈论的特征贡献度分配)的计算原理,及其在建立用户信任和满足监管要求中的实践意义。 本书的每一章都辅以严格的数学推导和具体的代码实现思路(不包含实际运行代码,但详细描述算法流程),确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“为什么”和“如何做”,从而具备在人工智能领域持续创新和解决复杂问题的能力。

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读后感

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我是一个比较注重学习效率的人,平时学习时间有限,所以希望能够找到一本能够事半功倍的练习册。这本书在单元练习的设计上,我觉得最吸引我的是它的题型多样性。比如,每个单元都会有专门的单词拼写和词组填空,这对于记忆词汇非常有帮助。然后是句子仿写和翻译,这能锻炼我的英语表达能力。我还注意到有一些阅读理解的练习,题材也比较贴近初中生的生活和兴趣,比如关于学校活动、科技发展等等,这样的文章更容易引起我的阅读兴趣。我比较希望这本书的练习能够有梯度,从基础的巩固到拔高的训练,能够循序渐进地提高我的英语水平。另外,我非常看重解析的质量,希望那些答案不仅仅是给出一个选项,而是能够对错误选项进行分析,或者对正确选项的理由进行详细解释,这样我才能真正理解为什么会做错,并且避免下次再犯同样的错误。

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这本书的封面设计倒是挺简洁的,虽然是课课练,但给人的感觉不像是那种死板的练习册,颜色搭配上还算比较柔和,不会显得过于刺眼。我买这本书主要还是因为学校老师推荐,说是和教材配套,能够帮助我们巩固课堂上学到的知识。平时上英语课,有些概念或者单词记起来还是需要反复练习的,光听课或者自己看书总觉得不够扎实。我比较在意练习题的质量,希望题目能够紧扣教材的重点和难点,并且有一定程度的区分度,不是那种一眼就能看穿的简单题。另外,如果练习册能够提供详细的解析,那就更好了,特别是那些我容易出错的题型,弄清楚错因比光知道答案更有帮助。我还希望这本书的排版清晰,字体大小合适,读起来不会感到吃力,毕竟是要花不少时间做题的。总的来说,我希望这本书能成为我学习初二上册英语的一个得力助手,帮助我扎实掌握每一个单元的知识点,为期中期末考试打下坚实基础。

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我买这本书的初衷很简单,就是希望它能帮助我在期中期末考试中取得好成绩。拿到这本书后,我主要关注了它的练习题质量和覆盖面。我比较喜欢那种能够全面覆盖课本重点的练习题,特别是那些对易错点进行特别强调的题目。例如,在学习介词和冠词的时候,我希望练习册能够提供大量的针对性练习,并且对一些模糊的用法进行明确的解释。此外,我希望这本书的听力材料能够比较真实,语速适中,而且包含不同类型的考查方式,比如听句子写单词、听对话回答问题等。阅读理解部分,我希望文章的长度和难度适中,并且能够涵盖不同主题,比如科普、故事、说明文等。如果练习册能够提供一些写作指导或者范文,那就更完美了,毕竟写作也是初中英语考试的重要组成部分。我希望这本书能成为我复习备考的得力助手,帮助我查漏补缺,巩固知识,最终在考试中取得理想的成绩。

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我是一个对学习要求比较高的人,平时会花大量时间琢磨英语单词和语法。拿到这本书的时候,我主要看它的内容编排是不是科学合理。我比较看重知识点的梳理和归纳,希望它能把课本上的知识点进行系统性的拆解,并且提供一些拓展性的学习内容。比如,关于动词时态的讲解,我希望不仅有基础的用法,还能有一些特殊的句型和语态的练习。此外,听力部分也是我关注的重点,初中英语的听力材料对语速和口音的要求很重要,我希望练习册提供的听力材料能够贴近真实的考试场景,语速适中,发音标准,而且能够包含不同类型的听力题,比如信息匹配、细节理解等等。阅读理解也是我的薄弱环节,希望里面的文章题材多样,难度梯度合理,并且能够引导我学习一些阅读技巧,比如如何快速抓取文章主旨,如何分析句子结构等等。总而言之,我希望这本书能在现有教材的基础上,为我提供更深入、更全面的英语学习资源,帮助我突破学习瓶颈,提升综合英语能力。

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说实话,我买这本书的时候并没有抱太大的期望,只是觉得应该有一本同步练习来应付平时的作业和考试。拿到手之后,翻了翻,觉得内容还算丰富,题目类型也比较齐全,有选择题、填空题、翻译题、改错题等等,基本上涵盖了初中英语的常见题型。我对书中的词汇练习和语法练习比较感兴趣,希望它能帮助我巩固课本上的生词和短语,并且对一些容易混淆的语法点进行强化训练。如果练习册能够有一些创新的题型,比如情景对话填空或者短文改写,那会更有趣一些。我不太喜欢那些过于陈旧或者难度系数偏低的题目,感觉做了也提升不了多少。我希望这本书在难度设计上能够有所考量,既能让基础薄弱的学生有成就感,也能让学有余力的学生得到挑战。对了,如果练习册能够附带光盘或者二维码扫码听力,那就更方便了,毕竟现在电子资源是主流。

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