数据库及其应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:牛允鹏

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2005-9

价格:24.80元

装帧:

isbn号码:9787505851382

丛书系列:

图书标签:

计算机
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具体描述

《数据库及其应用(2005年版)》为全国高等教育自学考试《计算机信息管理、计算机及其应用专业专科》指定教材。《数据库及其应用(2005年版)》包括：第一章数据库基础知识；第二章accsee 2000综述；第三章数据库创建与管理；第四章表与关系等。

好的，这是一份关于一本名为《深度学习原理与实践》的图书简介。 --- 图书简介：《深度学习原理与实践》核心主题：深入剖析现代人工智能的核心驱动力——深度学习的理论基础、主流模型架构及其在真实世界中的工程化应用。目标读者：具备扎实数学基础（线性代数、微积分、概率论）的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望从理论层面理解并应用深度学习技术的行业专业人士。本书定位：本书旨在成为一本连接前沿理论与工程实践的桥梁。我们避免对初级概念进行冗余介绍，而是将精力集中在如何高效、稳定地构建和优化复杂的神经网络系统上。全书结构清晰，从基础的神经元模型出发，逐步深入到复杂的生成模型和强化学习范式。 --- 第一部分：理论基石与核心组件（奠定坚实基础）本部分聚焦于深度学习的数学和算法底层逻辑，确保读者对模型如何“学习”有深刻的理解。第一章：信息表示与激活函数的演进从感知机到多层网络：回顾神经网络的历史脉络，重点分析单层模型（如感知机）的局限性，为引入非线性激活函数做铺垫。激活函数的新范式：详尽比较 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）。深入探讨梯度消失/爆炸问题与激活函数选择的内在联系。特别分析 Swish/Mish 等新型自门控函数的优势。损失函数的设计哲学：不仅限于均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），本书将专门章节分析定制化损失函数（如 F-Score 优化、IoU Loss 在目标检测中的应用），以及如何根据任务类型（回归、分类、排序）合理设计损失函数。第二章：优化算法的精细调优梯度下降的迭代：详细解析标准随机梯度下降（SGD）及其动量（Momentum）机制的物理意义。自适应学习率的革命：深入剖析 AdaGrad, RMSProp, Adam 的内部机制。着重分析 Adam 的局限性（如在某些任务中泛化能力下降的问题），并介绍 Nesterov Accelerated Gradient (NAG) 与 AdamW（解耦权重衰减）的工程优化。学习率调度策略：探讨 Cosine Annealing、One-Cycle Policy 等先进调度器，展示它们如何在训练的早期、中期和后期动态调整学习率，以提高收敛速度和最终精度。第三章：正则化与泛化能力的保障过拟合的量化与控制：介绍 L1/L2 正则化在权重空间中的几何解释。现代正则化技术：重点讲解 Dropout 的工作原理、不同层应用时的注意事项，以及 DropBlock 在卷积网络中的有效性。批标准化（Batch Normalization）的深层机制：不仅描述 BN 的计算步骤，更深入探讨其对内部协变量偏移（ICS）的缓解作用，以及它如何允许使用更高的学习率。分析 Layer Normalization 和 Instance Normalization 在序列数据和图像风格迁移中的适用性。 --- 第二部分：核心模型架构与前沿探索（从感知到认知）本部分是本书的重心，系统性地介绍当前最主流且最具影响力的深度学习模型。第四章：卷积神经网络（CNN）的深度演进经典回顾与现代优化：从 LeNet, AlexNet 到 VGG 的结构演变。重点剖析 Inception 模块（多尺度特征融合）和 ResNet（残差连接解决深度退化问题）的创新点。轻量化网络设计：深入探讨 MobileNet（深度可分离卷积）和 ShuffleNet（通道混洗操作）如何平衡计算效率和模型精度，适用于边缘计算场景。注意力机制在视觉中的融合：介绍 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块，以及如何将空间和通道注意力机制有效地嵌入到传统 CNN 架构中。第五章：序列建模与循环网络（RNN/LSTM/GRU）时间依赖性的捕获：详细阐述 RNN 结构，分析其在处理长序列时的梯度问题。门控机制的精妙：深入剖析 LSTM（遗忘门、输入门、输出门）和 GRU 的内部状态流转机制，理解它们如何维持长期依赖性。超越循环结构：介绍 TCN（时间卷积网络）作为 RNN 的有效替代方案，分析其在并行计算和感受野控制方面的优势。第六章：注意力机制的统治地位：Transformer 架构《Attention Is All You Need》的解构：详尽解析 Self-Attention（自注意力）机制的 Q, K, V 矩阵计算过程和多头注意力（Multi-Head Attention）的设计意图。 Encoder-Decoder 结构：分析 Transformer 如何用纯粹的注意力机制取代传统的循环结构，及其在机器翻译中的突破性表现。位置编码的必要性：探讨绝对位置编码和旋转位置编码（RoPE）等技术如何为无序的注意力机制注入序列信息。第七章：生成模型的高级范式变分自编码器（VAE）：深入理解其概率模型基础，分析重参数化技巧，并探讨其在潜在空间插值和数据生成中的应用。生成对抗网络（GAN）的深度剖析：讲解判别器与生成器的博弈过程，重点分析 DCGAN, WGAN（Wasserstein 距离改进）和 StyleGAN（分层生成与解耦控制）的架构创新。扩散模型（Diffusion Models）：作为当前生成领域的焦点，本书将详细讲解前向加噪过程（Markov Chain）和反向去噪过程（基于 U-Net 的预测），并展示其在高质量图像合成中的巨大潜力。 --- 第三部分：工程实践与前沿交叉（落地与融合）本部分侧重于将理论应用于解决复杂的实际问题，并探索跨领域的应用。第八章：模型的可解释性与鲁棒性理解“黑箱”：介绍 XAI（可解释人工智能）的基本工具，如 Grad-CAM、Integrated Gradients 等可视化技术，用于追踪模型决策的关键区域。对抗性攻击与防御：分析 FGSM 等经典攻击方法的原理，并探讨如对抗性训练、输入去噪等防御策略，以提高模型在恶意数据下的鲁棒性。第九章：深度强化学习（DRL）的框架 MDPs 与价值函数：快速回顾马尔可夫决策过程（MDP）和 Bellman 方程。 Policy Gradient 方法：详解 REINFORCE 算法及其方差问题。重点讲解 A2C/A3C 架构，理解 Actor-Critic 框架如何平衡探索与利用。信任域优化：深入剖析 PPO（Proximal Policy Optimization）如何通过限制策略更新幅度，在保证稳定性的同时实现高效学习。第十章：模型部署与高效推理模型压缩技术：探讨剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization，如 INT8）对模型大小和推理速度的影响。高效推理框架：介绍 ONNX 标准，以及 TensorRT、OpenVINO 等高性能推理引擎的优化原理，实现模型在不同硬件平台上的低延迟部署。 --- 本书特色总结： 1. 数学严谨性：每一项核心算法的推导都伴随着清晰的数学公式和直观的几何解释。 2. 代码实现指导：理论章节后附有基于主流框架（如 PyTorch 深度定制）的关键模块实现思路，强调从零开始构建复杂模块的能力。 3. 聚焦前沿：对 Transformer、扩散模型、自适应优化器等最新进展给予了足够详尽的篇幅，确保内容不过时。《深度学习原理与实践》不仅仅是一本教科书，更是一份面向工程实践的深度参考手册，旨在培养读者构建下一代智能系统的核心能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

最近手上这本书叫《符号的迷宫与意义的陷阱》，这本是纯粹的符号学和传播学跨界之作，对于想搞懂信息是如何被包装和传递的人来说，简直是宝藏。它没有从常见的广告分析入手，而是深入到古代宗教仪式中的图像学，以及现代社交媒体中的表情符号（Emoji）演变史。作者构建了一个非常复杂的理论框架，用来分析一个符号（比如一个特定的颜色、一个手势）如何在不同的文化和时间背景下发生“意义漂移”。最引人入胜的是其中关于“去语境化”的讨论，作者指出，当代信息传播的巨大风险之一，就是当我们把一个符号从其诞生的语境中剥离出来时，它所携带的原始意图会如何被新的、甚至是对立的解释所吞噬。这本书的行文风格非常锐利，充满了辩证思维，时不时抛出一个让人拍案叫绝的洞见，比如他将新闻标题比作一种“压缩的意识形态”，需要读者进行深层解码。读完后，我看任何Meme或者政治宣传时，都会下意识地去寻找它背后的“签名”和“编码逻辑”，警惕自己不要轻易成为符号的俘虏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最近读的这本《人与环境的共生叙事》完全出乎我的意料，我本来以为会是一本老生常谈的环境保护读物，结果它提供了一种极其细腻的、近乎田园诗般的观察角度。它几乎没有宏大的政治呼吁，而是聚焦于微观的生态互动。比如，书中花了三章的篇幅去详细记录和描绘一种特定高山苔藓的生长周期，以及它如何与其他几种菌类形成一种微妙的物质交换网络，作者的观察细致到令人发指，连光线角度对苔藓色素变化的影响都记录在案。更妙的是，作者巧妙地将人类早期定居点的选址，与当地水文地质特征进行了对应分析，揭示了我们祖先在无意识中对可持续性的追求。阅读体验非常沉静，仿佛带你暂时抽离了现代生活的喧嚣，去倾听自然界本身的“低语”。这本书的魅力在于它的“在场感”，它不是在讲解生态学理论，而是在邀请你一起观察，一起感受那些在快速发展中被我们忽略掉的、微小而坚韧的生命连接。读完后，对“效率”和“速度”的衡量标准都有点动摇了。

评分☆☆☆☆☆

啊，最近在书店翻到一本名为《数据之海的航行指南》的书，哎呀，那封面设计得简直了，深邃的蓝色调配上抽象的二进制代码流，让人一看就感觉这不仅仅是一本技术书，更像是一场关于信息世界的探险。内容上，它并没有直接深究那些教科书里讲的“表结构”或者“索引优化”这些硬核概念，而是巧妙地从哲学的角度切入，探讨数据本身作为一种现代社会基石的地位。作者用非常文学化的语言描述了“信息熵增”的过程，以及我们如何通过构建数据体系来对抗这种无序。尤其有一章讲到“数字记忆的永恒性与脆弱性”，读起来让人深思，仿佛在问我们，我们今天存储的这些0和1，到底能保留多久，又以何种形态被后人解读？书中大量的案例分析并非来自具体的商业数据库系统，而是源自考古学、生物学甚至天文学的数据管理实践，比如如何从宇宙射线的数据流中筛选出有意义的信号，那种跨学科的视野令人耳目一新，它提供了一种宏观的、几乎是史诗般的数据观，让你在合上书本后，看日常接触到的任何信息，都会多了一层审视的深度。这本书更像是理论的构建者，而不是实践的工程师手册。

评分☆☆☆☆☆

我最近读到的这本《音乐结构与情感的物理学》简直是为那些对“为什么某段旋律能让人流泪”感到好奇的人量身定做的。它压根就不是一本乐理书，它甚至没有教你如何弹奏乐器。这本书的独特之处在于，它试图用物理学的精确概念来解析人类听觉系统对音乐的生理反应。作者详尽地分析了不同频率组合如何在大脑中激发出多巴胺或皮质醇的分泌，并将和弦的“不和谐性”量化为一种特定的“声学张力值”。其中最精彩的部分，是它将巴赫赋格曲的复杂对位，比喻成一个多维空间中的“能量守恒定律”，每一个声部都必须精确地遵循一套内部逻辑才能维持整体的稳定。这本书的论证过程极其严谨，充满了数学公式和神经科学的引用，但它的最终目的却是为了说明艺术的非理性之美。阅读它就像是戴上了一副能看透声音本质的X光眼镜，你会发现，那些看似随心所欲的音乐创作，背后其实隐藏着一套冰冷而精密的自然法则。它颠覆了我对“灵感”的传统认知，让我开始用一种全新的、更具结构性的眼光去欣赏音乐的震撼力。

评分☆☆☆☆☆

我最近迷上了一本叫《高效代码炼金术》的书，这本书简直是为那些在键盘前挣扎、试图把脑子里的想法精准无误地转化为运行代码的程序员准备的。它避开了那些枯燥的语法手册，而是聚焦于“意图表达”的艺术。书中花了很大篇幅讨论命名规范的重要性，但不是那种教条式的规定，而是通过解析历史上那些被奉为经典的开源项目代码片段，来展示一个好的变量名如何能自我解释整个函数逻辑，节省了无数阅读和调试的时间。我特别喜欢作者在描述“调试的心理学”那一章时的笔触，他将调试过程比喻成一场与机器的心理博弈，需要预测机器的“误解”路径，而不是仅仅盯着错误信息。书中甚至还探讨了异步编程中的“时间幻觉”——那种因为并行执行带来的时序混乱感，并提供了一套非常直观的思维模型来可视化这种时间流逝。虽然内容很技术向，但语言却充满了工程师式的幽默感和对细节的偏执，读起来非常解压，因为它让你觉得自己不是一个人在与Bug搏斗，而是正在学习一套更优雅的战斗技巧。这本书的价值在于，它能帮你把原本感觉像“体力活”的编码工作，提升到一种类似工匠手艺的境界。

评分☆☆☆☆☆