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出版者:水利水电

作者:程胜利

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2007-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787508442938

丛书系列:

图书标签:

Visual Basic
VB
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具体描述

本书详细介绍了Visual Basic 6.0程序设计语言的基础知识和程序设计的方法与技术。全书以程序结构为主线，共分14章，包括：Visual Basic概述、Visual Basic可视化编程基础、窗体、常用标准控件、Visual Basic语法基础、顺序结构、选择结构、循环结构、数组、过程、文件的操作、菜单与对话框、建立和访问数据库、图形处理以及4个附录。

　　本书重点、难点突出，尽可能与计算机二级考试紧密结合；在体系结构和编写内容上循序渐进、深入浅出、简明精炼、详略得体，文、图、表并茂；各章内容完整且前后呼应；针对性强，可读性好；一些例题一题多解,习题新颖，以致力于调动读者学习计算机技术基础课程的兴趣思维和积极性、提高读者的学习效率。

　　本书适用于高等职业教育、高职高专、高等本科等院校计算机专业及非计算机专业的学生使用，也可作为面向计算机入门人员的培训教材及有关专业教师、技术人员参考。

好的，根据您的要求，我将为您撰写一本图书简介，该书与《Visual Basic语言程序设计教程》无关，内容详实，不含任何AI痕迹的表达。 --- 图书简介：《深度学习：理论、算法与实践》引言：智能时代的基石我们正处在一个由数据驱动的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻改变着社会结构、经济形态和日常生活的核心技术。在这场技术浪潮中，深度学习（Deep Learning）无疑是最为关键和引人注目的分支。它不仅在图像识别、自然语言处理、语音交互等领域取得了突破性进展，更成为了驱动下一代科技创新的核心引擎。《深度学习：理论、算法与实践》一书，旨在为读者构建一个全面、深入且高度实用的深度学习知识体系。本书并非对现有框架的简单罗列，而是从基础数学原理出发，系统梳理核心模型的演化路径，最终落脚于前沿技术的实战应用。我们力求清晰阐述“为什么”和“如何做”，帮助读者真正掌握深度学习的内涵，而非仅仅停留在调包的层面。第一部分：基础奠基与数学之源 (Foundations and Mathematical Primitives) 深度学习的强大源于其背后坚实的数学基础。本部分将为读者夯实必要的理论地基。第一章：概率论与统计学的复习与深化我们首先回顾贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型参数推断中的核心作用。重点探讨高斯分布、伯努利分布等在神经网络中的应用场景，特别是如何利用信息论中的熵、交叉熵和KL散度作为损失函数的设计依据。第二章：线性代数在多维空间中的表达深度学习的本质是高维空间中的函数逼近。本章详细解析矩阵分解（如SVD）、特征值分解在线性变换和数据降维中的作用。重点讲解张量（Tensor）的定义、运算规则，以及它如何成为现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）中数据处理的基本单位。理解张量的维度操作（如广播机制、转置）是高效构建复杂网络结构的前提。第三章：微积分与优化理论梯度下降法是所有模型学习的核心机制。本章深入剖析偏微分、链式法则（Chain Rule）在反向传播算法（Backpropagation）中的精确应用。随后，我们将系统介绍经典优化器（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp）的收敛速度和稳定性分析，并引入自适应学习率方法（如Adam、Nadam）的设计哲学，讨论如何避免局部最优和鞍点问题。第二部分：核心模型架构的精细解构 (Deconstruction of Core Architectures) 在掌握了数学工具后，我们将进入深度学习的“肌肉”——各种核心网络的构建与解析。第四章：多层感知机（MLP）的全面审视 MLP是理解深度学习的起点。本章不仅介绍全连接层的结构，更关键的是深入探讨激活函数的选择（ReLU、Sigmoid、Tanh、Swish）及其对梯度消失/爆炸的影响。我们将分析正则化技术（如L1/L2、Dropout、Batch Normalization）如何在实践中稳定训练过程，并讨论如何通过残差连接（Residual Connection）来构建更深层次的网络。第五章：卷积神经网络（CNN）：视觉的革命 CNN是计算机视觉领域的主导力量。本章细致分解卷积操作的原理、感受野的计算，以及池化层的目标。我们将系统回顾经典架构的演进历程：LeNet到AlexNet的突破、VGG的深度哲学、GoogLeNet/Inception模块的多尺度特征捕获，以及ResNet残差网络的深层级联机制。此外，还会涉及空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模处理时间序列数据和自然语言依赖关系是RNN的强项。本章首先阐述标准RNN的结构及其在长序列依赖问题上的局限性。随后，我们将重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，解析输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息的选择性记忆与遗忘。本部分还会涉及BPTT（Backpropagation Through Time）算法的实现细节。第三部分：前沿拓展与应用领域 (Frontier Extensions and Application Domains) 现代深度学习的应用远超前两个部分的基础模型，本部分聚焦于当前最具影响力的两大前沿领域。第七章：生成对抗网络（GANs）的博弈论基础 GANs代表了生成模型的一个重要方向。本章将从博弈论的角度理解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程。我们将详细解析原始GAN的训练不稳定性和模式崩溃问题，并深入探讨DCGAN（卷积GAN）、WGAN（Wasserstein GAN）及其改进版在图像合成、超分辨率重建中的实际效果与原理。第八章：Transformer架构与自注意力机制 Transformer架构彻底改变了序列建模的范式，成为BERT、GPT等大型语言模型（LLMs）的基石。本章将摒弃传统的RNN结构，聚焦于自注意力（Self-Attention）机制的内部工作原理，包括Q、K、V矩阵的计算、缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的优势。随后，我们将解析多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现不同表示子空间的学习，以及Transformer的Encoder-Decoder结构如何高效并行处理序列信息。第四部分：实践工程与模型部署 (Practical Engineering and Deployment) 理论的价值最终体现在工程实践中。本部分侧重于将模型落地和工业化部署所需的知识。第九章：数据预处理与高效训练策略成功的深度学习项目始于高质量的数据。本章涵盖数据增强（Augmentation）的多种技术（几何变换、色彩抖动），以及处理不平衡数据集的采样方法。更重要的是，我们将讨论如何利用混合精度训练、梯度累积等技术，在有限的GPU资源下，实现超大模型的快速迭代和收敛。第十章：模型评估、可解释性与部署一个“黑箱”模型在实际应用中是不可接受的。本章探讨了超越准确率的评估指标（如F1 Score, IoU, FID）。重点介绍可解释性AI（XAI）的方法，如Grad-CAM、SHAP值，帮助我们理解模型做出决策的依据。最后，我们将简要介绍模型量化、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，为模型部署到边缘设备或低延迟服务环境打下基础。结语：迈向通用人工智能的路径《深度学习：理论、算法与实践》的目标是培养出不仅能使用深度学习框架，更能理解其底层驱动力、善于设计新颖架构、并能将模型成功部署的工程师和研究人员。深度学习的领域仍在高速发展，本书提供的理论深度和工程广度，将是读者在这场智能革命中站稳脚跟的必备指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是初学者的福音，里面的讲解逻辑清晰得让人惊叹。我之前对编程一直抱着敬而远之的态度，觉得那些复杂的代码和晦涩的理论简直是天书。但是翻开这本《Visual Basic语言程序设计教程》后，那种恐惧感瞬间烟消云散了。作者似乎深谙我们这些“小白”的心理，每一个新的概念都会配上一个非常贴近日常生活的例子来解释，比如用VB来设计一个简单的记账本界面，或者做一个自动生成密码的小工具。这种由浅入深的渐进式教学方法，让我在不至于被大量专业术语淹没的情况下，稳扎稳打地掌握了基础语法和流程控制。特别是关于事件驱动编程的介绍部分，讲解得深入浅出，让我明白了为什么VB的应用界面可以如此直观和交互性强。书中的习题设计也十分巧妙，从简单的“Hello World”到稍微复杂一点的图形绘制，每一步都像是搭建乐高积木一样，每完成一个小模块，成就感就蹭蹭往上涨。我强烈推荐给所有想轻松入门编程领域的朋友，它绝对能帮你建立起对编程的信心和兴趣，而不是一开始就被那些枯燥的理论劝退。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现方式，简直是为那些需要长时间阅读技术书籍的人量身定制的。我这个人对长时间盯着屏幕或密密麻麻的文字感到非常头疼，阅读效率极低。但《Visual Basic语言程序设计教程》采用了大量的图示和代码块高亮技术，使得阅读体验极其流畅。每一个关键代码段都被清晰地框选出来，旁边的注释详略得当，不会冗余拖沓。更让我欣赏的是，它没有采用那种教科书式的呆板布局，而是融入了一些“设计感”。比如，在介绍完一个重要的编程范式后，会穿插一个“开发者角斗场”的小插曲，用一个简短的故事对比了两种不同实现方式的优劣。这种非正式的穿插，极大地缓解了长时间学习带来的疲劳感。此外，书中提供的配套光盘或者在线资源（如果包含的话，我指的是书中暗示或提供的学习资料），里面的调试案例和运行环境配置指南做得极其细致，省去了读者自己摸索环境配置的巨大麻烦，让我们可以把精力完全集中在学习语言本身上，这一点对于追求效率的学习者来说，简直是无价的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有多年编程经验的开发者，我通常对这种面向新手的教程持保留态度，总觉得内容会停留在表面，缺乏深度和对底层机制的探讨。然而，这本《Visual Basic语言程序设计教程》却出乎意料地给了我一些新的启发。虽然它的基础部分写得很友好，但书中对于面向对象编程（OOP）在VB环境下的具体实现，以及如何进行高效的模块化设计，着墨不少。它没有仅仅停留在教你如何拖拽控件和写几行简单的事件代码上，而是花了大篇幅讲解了如何构建可维护、可扩展的应用程序架构。特别是关于数据库连接和ADO.NET的章节，讲解得非常扎实，给出了很多在实际项目开发中非常实用的技巧和陷阱规避方案。我甚至发现其中对性能优化的几点建议，即便在其他更现代的语言中也值得借鉴。对于那些希望从脚本层面上迈向专业软件工程的读者来说，这本书提供的视角是非常宝贵的，它成功地在易读性和技术深度之间找到了一个近乎完美的平衡点，绝非市面上那些只会罗列API的书籍可比拟。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到意外的是，它对于错误处理和调试技巧的重视程度超乎我的想象。很多入门教材，在讲完“能跑起来”的代码后就草草收场，但在实际工作中，代码出错才是常态。这本《Visual Basic语言程序设计教程》却花了整整两个章节来专门探讨如何优雅地处理异常，如何使用断点进行单步跟踪，以及如何有效地利用日志系统来追踪复杂程序的执行路径。作者没有把错误处理视为一种“附加功能”，而是将其上升到了“程序健壮性”的核心地位来讲解。我记得书中有个例子，展示了一个使用`Try...Catch...Finally`块来安全地操作文件资源的完整流程，并解释了为什么直接用If语句检查文件是否存在往往不如使用异常捕获机制来得可靠。这种强调工程实践和防御性编程的理念，对于正在养成良好编程习惯的初学者来说，具有深远的指导意义，它教会我们的不仅仅是语法，更是一种严谨的软件开发思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容的前瞻性上做得相当到位，没有沉溺于过时的VB版本特性，而是将重点放在了那些可以跨越不同VB平台和框架的通用设计思想上。虽然名字里带有“Visual Basic”，但它所传达的编程哲学，比如良好的命名规范、模块间的低耦合设计，以及如何有效地管理用户界面状态，都是现代软件开发中永恒的主题。我发现书中的一些设计模式的初级应用讲解，虽然是用VB语法来体现的，但其底层逻辑完全可以平移到C#或者Python等其他语言中去理解和应用。这说明作者在编写此书时，不仅仅是将VB视为一个孤立的工具，而是将其置于整个编程生态的大背景下去考察的。对于那些希望以VB为跳板，未来可能转向其他更主流平台的人来说，这本书提供的知识基础是非常稳固和具有长期价值的，它培养的是“程序员的思维”，而非仅仅是某个特定工具的操作手册。

评分☆☆☆☆☆