Cell Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

作者:Stephen R. Bolsover

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2004

价格:GBP 65.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471263937

丛书系列:

图书标签:

生物
课本
细胞
细胞生物学
生物学
细胞
分子生物学
生命科学
医学
生物化学
遗传学
教科书
科学

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

深度学习与计算机视觉：从基础理论到前沿应用本书旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，探索深度学习（Deep Learning）的核心概念、关键算法以及在计算机视觉（Computer Vision）领域的广泛应用。本书超越了简单的算法介绍，深入剖析了支撑这些技术的数学原理、优化策略以及现代网络架构的内在逻辑。 --- 第一部分：深度学习的基石与理论框架第1章：引言：从传统机器学习到深度学习的范式转移本章首先回顾了自20世纪末以来计算机视觉领域的主要发展历程，重点阐述了传统特征工程（如SIFT、HOG）的局限性及其在处理大规模、高维度数据时的瓶颈。随后，详细介绍了深度学习的起源、核心驱动力（大数据、高性能计算，尤其是GPU的发展），以及其在特征学习方面相对于手工设计的革命性优势。讨论将围绕“表示学习”（Representation Learning）展开，解释深度网络如何自动地从原始数据中提取出层级化的、越来越抽象的语义信息。第2章：数学基础与优化算法：构建智能系统的核心引擎本章是理解深度学习工作原理的理论支柱。我们将从线性代数和概率论的基础知识出发，快速回顾支撑梯度下降的微积分概念。核心内容将聚焦于反向传播算法（Backpropagation）的详细推导，不仅限于链式法则的应用，更侧重于其在计算图中的高效实现和内存效率考量。随后，深入探讨优化器家族：从基础的随机梯度下降（SGD）到动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp），最后详细分析Adam优化器的机制及其在不同任务中的表现差异。本章还将涉及学习率调度策略（如Cosine Annealing）和梯度裁剪（Gradient Clipping）在稳定训练中的作用。第3章：人工神经网络的结构与激活函数本章系统地剖析了多层感知机（MLP）的结构，作为所有深度网络的通用基础。重点解析了激活函数（Activation Functions）的选择至关重要性，包括Sigmoid、Tanh的局限性（梯度消失问题），以及ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU）如何解决这些问题并加速收敛。我们将详细讨论网络初始化策略（如Xavier/Glorot初始化和He初始化）对网络训练起始阶段的影响，以及偏差（Bias）项的引入目的与作用。 --- 第二部分：计算机视觉的核心网络架构第4章：卷积神经网络（CNN）：视觉处理的基石卷积神经网络是现代计算机视觉的绝对核心。本章将深入探讨卷积操作的数学定义，包括填充（Padding）、步幅（Stride）和多通道输入/输出的机制。重点分析不同类型的核（Kernels）如何实现特征提取（如边缘、纹理）。同时，对池化层（Pooling Layers，如Max Pooling和Average Pooling）的功能与必要性进行批判性讨论。本章将通过实际案例，展示如何设计一个基础的LeNet和AlexNet架构，理解其层级结构的设计哲学。第5章：深度残差网络（ResNet）与现代网络设计范式随着网络深度的增加，性能提升遇到瓶颈并伴随退化问题。本章聚焦于残差学习（Residual Learning）的概念，详细解析ResNet中的“快捷连接”（Shortcut Connections）如何通过学习残差映射$F(x) = H(x) - x$来解决梯度消失和网络退化问题。随后，我们将介绍更先进的网络结构，如DenseNet（密集连接）如何通过特征重用机制提高参数效率，以及Inception（GoogLeNet）模块中多尺度特征融合的思想。第6章：现代高效网络与模型压缩技术在移动设备和嵌入式系统中部署深度模型的需求日益增加，本章将介绍为提高效率而设计的网络架构。重点分析MobileNet系列（基于深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolutions）和ShuffleNet（基于通道混洗 Group Convolutions）的设计原理，解释它们如何在保持较高精度的同时，大幅减少计算量（FLOPs）和参数数量。此外，本章还将涵盖模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，确保模型在资源受限环境下仍能高效运行。 --- 第三部分：计算机视觉的关键任务与应用第7章：图像分类与迁移学习的实战本章以图像分类任务为中心，详细介绍如何使用流行的基准数据集（如ImageNet）训练和评估分类模型。核心内容在于迁移学习（Transfer Learning）的系统性应用：如何选择预训练模型（如VGG, ResNet, EfficientNet），如何进行特征提取（Feature Extraction）以及微调（Fine-Tuning）。本章将提供实操指南，指导读者处理数据不平衡、过拟合等常见挑战。第8章：目标检测：定位与识别的统一目标检测是理解图像中物体位置和类别的关键任务。本章将目标检测方法分为两大流派进行深入讲解： 1. 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）：详述R-CNN系列的工作流程，重点解析Faster R-CNN中的区域建议网络（RPN）如何高效生成高质量的候选框，以及ROI Pooling/Align的演变。 2. 一阶段检测器（One-Stage Detectors）：深入分析YOLO（You Only Look Once）系列（从v1到最新的vX版本）的实时检测原理，以及SSD（Single Shot MultiBox Detector）如何通过多尺度特征图进行检测。本章还将探讨评估指标mAP（mean Average Precision）的计算细节。第9章：图像分割：像素级别的理解图像分割要求对图像中的每个像素进行分类，是计算机视觉理解复杂场景的基础。本章将覆盖两种主要的分割技术： 1. 语义分割（Semantic Segmentation）：详细剖析FCN（全卷积网络），理解其如何使用转置卷积（Transposed Convolution/Deconvolution）恢复空间信息。重点讲解U-Net架构在生物医学图像分割中的成功，分析其编码器-解码器结构和跳跃连接的协同作用。 2. 实例分割（Instance Segmentation）：介绍如何将目标检测与分割结合，重点讲解Mask R-CNN的原理，即如何在生成边界框的同时预测高质量的分割掩码（Mask）。 --- 第四部分：前沿技术与未来展望第10章：生成模型与对抗性学习本章探讨深度学习在数据生成领域的突破。详细介绍生成对抗网络（GANs）的结构（生成器与判别器），及其动态博弈的学习过程。讨论GANs在图像超分辨率、图像修复和风格迁移中的应用。同时，也将介绍变分自编码器（VAEs）作为另一种强大的生成模型，并对比GANs和VAEs在潜在空间（Latent Space）表示上的差异。第11章：Transformer架构在视觉领域的融合尽管Transformer最初为自然语言处理设计，但其自注意力机制（Self-Attention）在处理长距离依赖方面展现出巨大潜力。本章将分析Vision Transformer (ViT)如何将图像分割成Patches并使用Transformer编码器进行处理。探讨其与CNN结合的混合模型，以及自注意力机制在计算机视觉任务中提供的新的建模视角。结论：挑战与机遇本书最后总结了当前深度学习在计算机视觉领域面临的主要挑战，包括模型的可解释性（Explainability）、鲁棒性（Robustness）对抗干扰（Adversarial Attacks）的能力，以及在获取大规模、标注数据方面的持续需求。展望未来，本书将对自监督学习、神经符号AI在视觉任务中的整合等新兴方向进行简要介绍，为读者的深入研究提供指引。

作者简介

Stephen R. Bolsover:

Department of Physiology

University College London

Jeremy S. Hyams

Department of Biology

University College London

Elizabeth A. Shephard

Department of Biochemistry and Molecular Biology

University College London

Hugh A. White

Department of Biochemistry and Molecular Biology

University College London

Claudia G. Wiedemann

Department of Physiology

University College London

This text tells the story of cells as the unit of life in a colorful and student-friendly manner, taking an "essentials only" approach. By using the successful model of previously published Short Courses, this text succeeds in conveying the key points without overburdening readers with secondary information. The authors (all active researchers and educators) skillfully present concepts by illustrating them with clear diagrams and examples from current research. Special boxed sections focus on the importance of cell biology in medicine and industry today. This text is a completely revised, reorganized, and enhanced revision of From Genes to Cells.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一个在生物技术领域摸爬滚打多年的研究人员，我见过太多枯燥乏味的教科书，但《Cell Biology》给了我耳目一新的感觉。它不像那些干巴巴的理论堆砌，而是巧妙地将最新的研究进展融入了基础知识之中。我特别欣赏书中对一些前沿技术的介绍，比如CRISPR基因编辑在细胞研究中的应用，以及单细胞测序如何揭示细胞异质性。这些内容对于我们这些需要紧跟学科发展前沿的研究者来说，无疑是宝贵的财富。书中在解释一些关键概念时，并没有回避其复杂性，而是通过精辟的比喻和逻辑清晰的论证，将抽象的概念具象化。例如，在讨论细胞周期调控时，作者将不同的检查点比作精密的“安全门”，生动地解释了其在维持基因组稳定性方面的重要性。更难能可贵的是，书中还穿插了一些研究者的故事和研究历史，这让冰冷的科学知识变得有温度，也让我对那些为科学献身的研究者们充满了敬意。这本书不仅是一本工具书，更是一本能够激发灵感、点燃热情的书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对疾病发生机制有浓厚兴趣的医学院学生，我一直希望找到一本能够将细胞生物学与临床实践紧密联系起来的书。《Cell Biology》在这方面做得非常出色。书中不仅深入浅出地讲解了正常的细胞功能，还详细阐述了当细胞功能失调时，会引发哪些疾病。例如，在讲解细胞凋亡时，书中不仅解释了其正常的生理过程，还联系了癌症等疾病中细胞凋亡的异常。我特别喜欢书中对一些特定疾病模型细胞的分析，这让我能够更直观地理解疾病的分子基础。作者并没有止步于理论，而是通过大量的案例研究，向我们展示了细胞生物学知识在诊断和治疗疾病中的应用。这本书帮助我建立了一个扎实的细胞生物学基础，同时也让我看到了医学研究的广阔前景。它让我意识到，理解细胞的每一个细微变化，都可能对人类健康产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本《Cell Biology》简直是我一直以来寻觅的那一本！我是一名对生命科学充满好奇心的非专业读者，平时喜欢阅读一些科普读物，但总觉得少了点深度。当我翻开这本书的时候，就被它宏大的叙事和细致的描绘深深吸引住了。它不仅仅是罗列细胞的组成部分和功能，更像是带我进入了一个微观宇宙，让我得以近距离观察那些令人惊叹的生命奇迹。书中的插图精美绝伦，那些关于细胞骨架的描绘，仿佛能让我触摸到它们的力量；而关于线粒体能量生产的图解，更是让我对“生命的能量站”有了全新的认识。作者的语言非常生动，即使是复杂的生化反应，也能被描绘得如同扣人心弦的戏剧。我尤其喜欢书中对细胞信号传导的描述，那些复杂的通路被条理清晰地展现出来，让我看到了细胞之间微妙而精准的交流方式。读这本书，我感觉自己不再是旁观者，而是参与进去了，与细胞一起呼吸，一起思考。这本书让我对生命体的复杂性和精妙性有了更深的敬畏，也激发了我进一步探索科学奥秘的强烈愿望。

评分☆☆☆☆☆

我是一名高中生，正处于对科学知识充满渴望的阶段。《Cell Biology》这本书，说实话，一开始我抱着试试看的心态去读，没想到它竟然如此引人入胜。它就像一个神奇的指南针，指引我进入了一个我从未想象过的微观世界。书中的每一个细胞器，都像是一个小小的、功能强大的“工厂”，有着各自独特的使命。我最喜欢的部分是关于DNA的讲解，那些关于复制、转录和翻译的动画图示，让我一下子就明白了生命的遗传密码是如何被解读和传递的。而且，书中的语言非常易懂，很多专业的术语都会配上简单的解释，让我这个初学者也能轻松理解。我还能从书中看到，原来我们身体里的每一个细胞都在进行着如此复杂的活动，这让我对生命本身充满了好奇。这本书不仅满足了我对细胞知识的渴求，更让我对未来学习生物学产生了浓厚的兴趣。我甚至开始思考，未来是不是我也能成为一名科学家，去探索细胞的更多奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一位退休多年的生物学教授，过去也曾阅读过不少关于细胞生物学的著作，但《Cell Biology》这本书给了我一种全新的阅读体验。它的叙事方式非常独特，不像传统的教科书那样按部就班，而是以一种更加流畅和引人入胜的方式展开。书中对细胞结构和功能的描述，不仅准确，而且充满了人文关怀。作者在阐述每一个细胞器时，都会将其置于整个生命系统中来考量，让我看到了细胞与组织、器官，乃至整个生物体之间的紧密联系。我尤其欣赏书中对细胞进化历程的探讨，这让我从一个更宏观的角度去理解细胞的演变和多样性。另外，书中在介绍一些有争议的科学问题时，也展现了严谨的学术态度，并鼓励读者独立思考。这本书虽然篇幅不小，但阅读起来却一点都不枯燥，反而能从中体会到科学的魅力和智慧。它让我重温了年轻时对科学的热情，也让我看到了细胞生物学研究的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

60+胖子买一本小本平装还不是彩页的老师的Highly recommended text book打开一看作者一溜UCL的老师这不分明就是坑爹嘛不过确实是本废话比较少内容比较精炼的书伴我渡过了多少大一的复习的夜晚助我在没上课又笔记错乱的情况下final爬上2:1的关卡.....DNA和Cell signaling的那几章非常好 Protein和metabolism重点部分写的不太够基础又太碎烦基本就是不够深几个应用比如PCR比如各种blotting和voltage clamp还可以写的更多一点最后就是看到我敬爱的tutor毕生研究的心血终于在好友编辑的赞助下终于在书中占了一个小例子的box 心中感慨万分翻滚几近落泪

评分☆☆☆☆☆

Cell Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

具体描述

作者简介

目录信息

读后感

用户评价

相关图书

Cell Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026