初中英語同步達標//課課練單元練(初二上冊) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:中國青年齣版社

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2001-07-01

價格:5.20

裝幀:

isbn號碼:9787500625605

叢書系列:

圖書標籤:

• 初中英語
• 同步練習
• 單元測試
• 課課練
• 初二
• 上冊
• 英語輔導
• 教材配套
• 學習資料
• 培優練習

深入探索人工智能的基石與前沿：一部超越傳統編程範式的技術巨著 本書聚焦於構建、理解和優化智能係統的核心原理與實踐，旨在為讀者提供一個全麵、深入且緊跟時代脈搏的知識體係。 本書並非關於特定學科的教材，如初中英語或任何標準化考試的復習資料。相反，它是一部橫跨計算機科學、數學基礎、認知科學與工程實踐的綜閤性技術論著。我們的目標是解析驅動當代科技革命——人工智能（AI）——的底層邏輯和前沿突破。 第一部分：智能的數學與邏輯基石 (The Mathematical and Logical Foundations of Intelligence) 本部分將徹底梳理構建任何復雜智能係統的必備數學工具箱，強調理論的嚴謹性與應用的有效性。 第一章：綫性代數與高維空間幾何 嚮量空間與張量分析： 深入探討高維數據的錶示方法。不僅限於基礎的嚮量和矩陣運算，更側重於理解如何通過特徵值分解（Eigendecomposition）、奇異值分解（SVD）來揭示數據結構的核心維度和低秩近似在降維中的作用。 度量與距離： 區彆歐幾裏得距離、曼哈頓距離、餘弦相似度等在不同數據類型（如文本嵌入、圖像像素）中的適用場景與計算效率。 二次型與優化麯麵： 解釋Hessian矩陣在判斷函數極小值點和鞍點中的關鍵作用，這是理解梯度下降穩定性的基礎。 第二章：概率論與隨機過程 貝葉斯推斷的深度應用： 從基礎的條件概率齣發，深入探討MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法，特彆是Hamiltonian Monte Carlo (HMC)，及其在復雜概率模型（如貝葉斯深度學習）中的推斷能力。 信息論基礎： 詳細闡述熵、互信息、交叉熵（Cross-Entropy）作為模型損失函數和信息壓縮指標的理論依據。KL散度的性質及其在變分推斷（Variational Inference）中的核心地位。 隨機過程與序列建模： 介紹馬爾可夫隨機場（MRF）和隱馬爾可夫模型（HMM）的原理，為後續的循環神經網絡（RNN）奠定理論基礎。 第三章：優化理論與收斂性分析 凸優化與非凸優化： 辨析凸集、凸函數的重要性。重點分析深度學習中常見的非凸優化問題，如病態條件（Ill-conditioned surfaces）和局部極小值。 梯度方法精講： 詳述SGD（隨機梯度下降）的局限性。係統介紹動量法（Momentum）、自適應學習率方法（Adagrad, RMSprop, AdamW）的數學推導及其對訓練速度和泛化能力的影響。 一階與二階優化對比： 探討牛頓法、擬牛頓法（BFGS）的原理，並分析其在萬億級參數模型中難以應用的原因，從而凸顯一階方法的實際價值。 第二部分：核心算法與模型架構 (Core Algorithms and Model Architectures) 本部分將詳細解剖現代人工智能係統的主要構建模塊，側重於深度學習的革命性進展。 第四章：人工神經網絡的深度演進 激活函數與初始化策略： 不僅介紹ReLU，更深入探討Leaky ReLU, Swish, GELU等現代激活函數背後的非綫性建模需求。討論Xavier/He初始化如何解決深度網絡中的梯度消失/爆炸問題。 正則化技術： 詳細分析L1/L2正則化的數學含義，並著重講解Dropout機製（包括空間Dropout和DropBlock）對模型集成效果的模擬及其對貝葉斯視角的影響。 批歸一化（Batch Normalization）的機製： 從訓練穩定性和加速收斂的角度，詳細解析BN層如何重新調整輸入分布，並討論其在序列模型（如RNN）中的替代方案（如Layer Normalization）。 第五章：捲積神經網絡（CNN）的架構革命 從LeNet到ResNet的演變： 深入剖析殘差連接（Residual Connections）的精妙之處——它如何將優化問題轉化為更容易求解的殘差映射學習問題。 高效網絡設計： 詳細分析Inception模塊（多尺度特徵捕獲）和深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution，如MobileNet係列）在減少參數量和計算成本方麵的工程智慧。 視覺任務的先進應用： 介紹目標檢測（R-CNN傢族到YOLO/SSD的迭代）和語義分割（FCN, U-Net）中空間信息處理的關鍵技術。 第六章：序列建模與注意力機製的崛起 循環神經網絡（RNN）的局限與超越： 分析標準RNN在長距離依賴問題上的內在缺陷。深入講解LSTM和GRU的門控機製，以及它們如何通過信息“記憶”和“遺忘”來維持梯度流。 自注意力機製（Self-Attention）： 詳述Scaled Dot-Product Attention的數學公式，解釋Query (Q), Key (K), Value (V) 的作用。這是理解Transformer模型的基石。 Transformer架構的完全解析： 詳細分解Multi-Head Attention、位置編碼（Positional Encoding）的設計哲學，以及Encoder-Decoder結構在序列到序列任務中的工作流程。 第三部分：前沿領域與係統實現 (Frontier Domains and System Implementation) 本部分將視角投嚮AI的最尖端應用，以及將理論轉化為可運行係統的工程挑戰。 第七章：生成模型與對抗性學習 變分自編碼器（VAE）： 探討其基於最大化證據下界（ELBO）的訓練目標，以及如何通過重參數化技巧（Reparameterization Trick）實現梯度反嚮傳播。 生成對抗網絡（GANs）： 深入分析判彆器與生成器之間的Minimax博弈。重點講解WGAN（Wasserstein GAN）如何通過Earth Mover's Distance解決模式崩潰（Mode Collapse）問題。 擴散模型（Diffusion Models）： 介紹其前嚮加噪過程與反嚮去噪過程的數學原理，解釋它們如何通過逐步逼近數據分布實現高質量的圖像和音頻生成。 第八章：大模型（LLMs）的規模化與對齊 預訓練範式： 詳細對比掩碼語言模型（MLM，如BERT）和因果語言模型（CLM，如GPT係列）在預訓練任務設計上的差異及其對下遊任務的影響。 指令跟隨與人類偏好對齊： 深入講解RLHF（基於人類反饋的強化學習）的工作流程，包括奬勵模型的訓練、PPO（近端策略優化）在策略更新中的應用，這是實現“有用且無害”AI的關鍵。 模型壓縮與部署： 探討知識蒸餾（Knowledge Distillation）、量化（Quantization，如INT8/FP16）和剪枝（Pruning）等技術，以應對萬億級參數模型在實際推理中的資源消耗挑戰。 第九章：機器學習的倫理與可解釋性（XAI） 模型公平性與偏差： 分析數據偏見如何導緻模型在不同人群上的性能差異，並介紹公平性度量標準（如平等機會差異）。 因果推斷在AI中的角色： 簡要介紹Do-Calculus和結構因果模型（SCM），討論如何超越相關性，探尋決策背後的真正原因。 可解釋性工具箱： 詳述LIME和SHAP值（基於閤作博弈論的特徵貢獻度分配）的計算原理，及其在建立用戶信任和滿足監管要求中的實踐意義。 本書的每一章都輔以嚴格的數學推導和具體的代碼實現思路（不包含實際運行代碼，但詳細描述算法流程），確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”，從而具備在人工智能領域持續創新和解決復雜問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一個對學習要求比較高的人，平時會花大量時間琢磨英語單詞和語法。拿到這本書的時候，我主要看它的內容編排是不是科學閤理。我比較看重知識點的梳理和歸納，希望它能把課本上的知識點進行係統性的拆解，並且提供一些拓展性的學習內容。比如，關於動詞時態的講解，我希望不僅有基礎的用法，還能有一些特殊的句型和語態的練習。此外，聽力部分也是我關注的重點，初中英語的聽力材料對語速和口音的要求很重要，我希望練習冊提供的聽力材料能夠貼近真實的考試場景，語速適中，發音標準，而且能夠包含不同類型的聽力題，比如信息匹配、細節理解等等。閱讀理解也是我的薄弱環節，希望裏麵的文章題材多樣，難度梯度閤理，並且能夠引導我學習一些閱讀技巧，比如如何快速抓取文章主旨，如何分析句子結構等等。總而言之，我希望這本書能在現有教材的基礎上，為我提供更深入、更全麵的英語學習資源，幫助我突破學習瓶頸，提升綜閤英語能力。

评分☆☆☆☆☆

我買這本書的初衷很簡單，就是希望它能幫助我在期中期末考試中取得好成績。拿到這本書後，我主要關注瞭它的練習題質量和覆蓋麵。我比較喜歡那種能夠全麵覆蓋課本重點的練習題，特彆是那些對易錯點進行特彆強調的題目。例如，在學習介詞和冠詞的時候，我希望練習冊能夠提供大量的針對性練習，並且對一些模糊的用法進行明確的解釋。此外，我希望這本書的聽力材料能夠比較真實，語速適中，而且包含不同類型的考查方式，比如聽句子寫單詞、聽對話迴答問題等。閱讀理解部分，我希望文章的長度和難度適中，並且能夠涵蓋不同主題，比如科普、故事、說明文等。如果練習冊能夠提供一些寫作指導或者範文，那就更完美瞭，畢竟寫作也是初中英語考試的重要組成部分。我希望這本書能成為我復習備考的得力助手，幫助我查漏補缺，鞏固知識，最終在考試中取得理想的成績。

评分☆☆☆☆☆

我是一個比較注重學習效率的人，平時學習時間有限，所以希望能夠找到一本能夠事半功倍的練習冊。這本書在單元練習的設計上，我覺得最吸引我的是它的題型多樣性。比如，每個單元都會有專門的單詞拼寫和詞組填空，這對於記憶詞匯非常有幫助。然後是句子仿寫和翻譯，這能鍛煉我的英語錶達能力。我還注意到有一些閱讀理解的練習，題材也比較貼近初中生的生活和興趣，比如關於學校活動、科技發展等等，這樣的文章更容易引起我的閱讀興趣。我比較希望這本書的練習能夠有梯度，從基礎的鞏固到拔高的訓練，能夠循序漸進地提高我的英語水平。另外，我非常看重解析的質量，希望那些答案不僅僅是給齣一個選項，而是能夠對錯誤選項進行分析，或者對正確選項的理由進行詳細解釋，這樣我纔能真正理解為什麼會做錯，並且避免下次再犯同樣的錯誤。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候並沒有抱太大的期望，隻是覺得應該有一本同步練習來應付平時的作業和考試。拿到手之後，翻瞭翻，覺得內容還算豐富，題目類型也比較齊全，有選擇題、填空題、翻譯題、改錯題等等，基本上涵蓋瞭初中英語的常見題型。我對書中的詞匯練習和語法練習比較感興趣，希望它能幫助我鞏固課本上的生詞和短語，並且對一些容易混淆的語法點進行強化訓練。如果練習冊能夠有一些創新的題型，比如情景對話填空或者短文改寫，那會更有趣一些。我不太喜歡那些過於陳舊或者難度係數偏低的題目，感覺做瞭也提升不瞭多少。我希望這本書在難度設計上能夠有所考量，既能讓基礎薄弱的學生有成就感，也能讓學有餘力的學生得到挑戰。對瞭，如果練習冊能夠附帶光盤或者二維碼掃碼聽力，那就更方便瞭，畢竟現在電子資源是主流。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺簡潔的，雖然是課課練，但給人的感覺不像是那種死闆的練習冊，顔色搭配上還算比較柔和，不會顯得過於刺眼。我買這本書主要還是因為學校老師推薦，說是和教材配套，能夠幫助我們鞏固課堂上學到的知識。平時上英語課，有些概念或者單詞記起來還是需要反復練習的，光聽課或者自己看書總覺得不夠紮實。我比較在意練習題的質量，希望題目能夠緊扣教材的重點和難點，並且有一定程度的區分度，不是那種一眼就能看穿的簡單題。另外，如果練習冊能夠提供詳細的解析，那就更好瞭，特彆是那些我容易齣錯的題型，弄清楚錯因比光知道答案更有幫助。我還希望這本書的排版清晰，字體大小閤適，讀起來不會感到吃力，畢竟是要花不少時間做題的。總的來說，我希望這本書能成為我學習初二上冊英語的一個得力助手，幫助我紮實掌握每一個單元的知識點，為期中期末考試打下堅實基礎。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆