大学计算机基础实验指导及试题解析

大学计算机基础实验指导及试题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国铁道
作者:江代有,杨远,晁
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2007-01-01
价格:26.0
装帧:
isbn号码:9787113076429
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • 大学计算机基础
  • 计算机实验
  • 实验指导
  • 试题解析
  • 高等教育
  • 计算机科学
  • 信息技术
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具体描述

深度学习:从理论基石到前沿实践的系统探索 图书名称:深度学习:从理论基石到前沿实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的深度学习知识体系,涵盖了从基础数学原理到尖端网络架构的完整链条。我们致力于构建一座坚实的理论桥梁,同时紧密结合最新的工业级应用案例,确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“为什么”和“如何做”。 第一部分:理论基石与数学预备 本部分作为深度学习大厦的奠基石,细致回顾了成功构建复杂神经网络模型所必需的数学和统计学基础。我们不将这些视为阅读障碍,而是作为理解算法核心逻辑的钥匙。 1.1 线性代数与优化理论的重述: 我们将重点梳理高维向量空间、矩阵分解(如SVD和PCA)在特征提取和降维中的作用。随后,深入探讨凸优化与非凸优化在模型训练中的核心地位,特别是梯度下降及其变体的收敛性分析。这包括动量法、Adagrad、RMSprop到Adam系列优化器的详细推导和性能对比。 1.2 概率论与信息论的视角: 本章重新审视了最大似然估计(MLE)和最大后验概率估计(MAP)在参数估计中的应用。信息论部分则侧重于交叉熵(Cross-Entropy)作为损失函数的基础,以及KL散度在衡量分布差异和模型正则化中的巧妙运用。 1.3 微积分基础与自动微分: 详细剖析反向传播(Backpropagation)算法的数学原理,将其视为多变量链式法则的有效应用。此外,我们引入自动微分(Autodiff)的概念,阐述现代深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch)如何通过符号微分和数值微分的混合模式实现高效的梯度计算,这是实现大规模模型训练的关键技术。 第二部分:经典网络架构与核心概念 本部分聚焦于深度学习发展历程中的里程碑式网络结构,解析它们如何解决特定类型数据处理的挑战。 2.1 前馈网络(FNN)的精深剖析: 超越简单的层级结构,本章深入探讨激活函数的选择对网络非线性和表达能力的影响。重点分析ReLU及其变体的优势,并详细讨论了欠拟合与过拟合现象,以及L1/L2正则化、Dropout在应对这些挑战中的机制。 2.2 卷积神经网络(CNN)的图像革命: 本章是图像处理领域的核心。我们不仅介绍经典的LeNet、AlexNet、VGG,更详尽解析了ResNet中残差连接的巧妙设计,它如何解决了深层网络的梯度消失问题。此外,对Inception模块的稀疏连接思想和DenseNet的特征重用机制进行了深入的结构拆解和参数效率分析。重点还会放在池化操作的演变,从最大池化到全局平均池化的设计哲学。 2.3 循环神经网络(RNN)与序列建模: 针对时序数据的处理,RNN的结构被详细展开。重点在于理解其记忆机制的局限性。随后,我们对长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)进行结构化的比较分析,解析遗忘门、输入门和输出门如何协同工作,实现对长期依赖关系的有效捕获。对于更复杂的序列任务,如机器翻译,Transformer架构的自注意力机制将被作为下一章节的铺垫进行初步介绍。 第三部分:前沿架构与复杂任务求解 本部分迈入现代深度学习研究的最活跃领域,探讨处理非结构化数据和实现高级推理任务的关键技术。 3.1 Transformer架构的颠覆性创新: 本章将Transformer视为序列建模的范式转变,其核心是自注意力(Self-Attention)机制。我们将详细解析多头注意力(Multi-Head Attention)的并行计算优势,以及位置编码(Positional Encoding)如何为无序的输入序列注入顺序信息。接着,我们将探讨BERT、GPT等预训练模型的Encoder-Decoder结构选择及其在迁移学习中的巨大成功。 3.2 生成模型:从对抗到扩散: 生成模型的艺术性与挑战性并存。首先,对生成对抗网络(GAN)的原理进行透彻讲解,特别是判别器与生成器之间的纳什均衡博弈过程。随后,我们将深入分析变分自编码器(VAE)的潜在空间表达能力和重参数化技巧。最后,作为当前最先进的技术,本书将对扩散模型(Diffusion Models)的去噪过程和前向/反向过程进行详细的数学建模,解释其生成高质量图像和音频的机制。 3.3 图神经网络(GNN)与关系建模: 针对社交网络、分子结构等具有图结构的数据,GNN成为必然选择。我们将从最早的谱方法过渡到空间域方法,重点解析Graph Convolutional Network (GCN) 和 Graph Attention Network (GAT) 的消息传递机制,阐述如何有效地聚合邻居信息以完成节点分类、链接预测等任务。 第四部分:模型训练、部署与工程实践 理论的实现必须依赖高效的工程化能力。本部分侧重于将模型从概念转化为实际生产力的过程。 4.1 现代优化策略与超参数调优: 除了基础优化器,本章将介绍更具鲁棒性的自适应学习率方法(如Ranger、Lookahead)。同时,我们将探讨神经架构搜索(NAS)的原理,以及使用贝叶斯优化、Hyperband等自动化方法进行高效超参数搜索的策略。 4.2 模型可解释性(XAI)与公平性: 随着模型复杂度的增加,理解其决策过程变得至关重要。本节介绍LIME、SHAP值等局部解释方法,以及CAM/Grad-CAM等可视化技术,帮助用户洞察模型“黑箱”内部的推理路径。同时,针对模型在不同群体间可能存在的偏见问题,我们将探讨偏差的量化指标和缓解策略。 4.3 模型压缩与边缘部署: 为了在资源受限的环境中运行大型模型,模型压缩技术是必不可少的。本书将详细介绍权重剪枝(Pruning)、低秩分解(Low-Rank Factorization)以及量化(Quantization)技术(如知识蒸馏和后训练量化),并讨论如何利用ONNX、TensorRT等推理引擎优化模型的实际运行效率。 本书的结构设计旨在为读者提供一个循序渐进、由浅入深的认知旅程,最终目标是使读者能够独立设计、训练并部署前沿的深度学习解决方案。本书中的所有案例和代码实现均基于主流开源框架,强调实践驱动的学习方式。

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读后感

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用户评价

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**评价四:** 一直以来,我对计算机实验都抱有一种“死记硬背”的态度,但这本书彻底改变了我的看法。它在试题解析部分,不仅仅是告诉你“怎么做”,更重要的是告诉你“为什么这么做”。例如,在讲解某个算法时,它会对比不同算法的优劣,分析其时间复杂度和空间复杂度,让我明白选择特定算法背后的逻辑。这种深度解析,让我不再满足于仅仅完成实验,而是开始主动思考如何做得更好,如何从根本上理解技术。我特别欣赏的是,书中很多试题的解析都带有一定的拓展性,它会引导你去思考这个知识点还可以应用到哪些其他方面,或者如何进一步优化。这种“举一反三”的学习模式,让我的知识体系更加牢固,也激发了我对计算机科学更深层次的探索欲望。

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**评价三:** 作为一名即将步入大学校门的新生,我对这本书的实用性非常看重。它在实验指导方面做得相当到位,不仅仅是罗列操作步骤,而是将每个实验都融入到了一个具体的问题解决场景中。比如说,某个实验可能是在模拟一个简单的文件管理系统,或者是在做一个基础的网络连接测试。这种情境化的设计,让我更容易理解实验的目的和实际应用价值。同时,书中对实验所需的硬件和软件环境也做了详细的说明,避免了我在实验开始前因为准备不足而耽误时间。最令我印象深刻的是,它还提供了一些常见错误及解决方案,这简直是救命稻草!我曾经在做实验时遇到过一些莫名其妙的问题,翻遍了网上的资料都找不到答案,但这本书里竟然恰好有提及,并且给出了有效的解决办法,让我顺利完成了实验。

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**评价五:** 拿到这本书,我首先被它清晰的逻辑结构所吸引。从基础的操作系统命令,到初级的编程练习,再到简单的网络配置,每一个模块的衔接都非常自然。实验指导部分,作者的语言风格非常朴实易懂,即使是计算机零基础的读者,也能轻松理解。它并没有使用过多晦涩难懂的专业术语,而是用通俗易懂的比喻来解释复杂的概念。此外,书中的试题设计也非常贴合实际教学需求,涵盖了大学计算机基础课程的重点和难点。而最让我欣慰的是,它的试题解析部分,不仅提供了详细的解答过程,还强调了每个步骤背后的原理,让我能够真正掌握解决问题的方法,而不是仅仅记住某个固定的模式。这种扎实的教学方法,让我对即将开始的计算机学习充满了信心。

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**评价一:** 拿到这本《大学计算机基础实验指导及试题解析》的时候,我最直观的感受就是它的编排设计非常贴心。首先,它并没有上来就一股脑地灌输知识点,而是选择了一个更具引导性的方式。每一章的实验指导都清晰地列出了本次实验的目标和基本原理,这让我对即将进行的实践操作有了初步的认识,避免了盲目操作的困境。尤其让我惊喜的是,在讲解过程中,作者并没有仅仅停留在理论层面,而是通过大量的图示和截图,将每一个关键步骤都具象化,这对于我这种初学者来说,简直是福音。以往看其他教材,光是文字描述就容易让人云里雾里,但这本书的配图质量很高,而且标注非常明确,跟着图一步步操作,成功率大大提高。另外,实验指导的最后部分,还会对实验结果进行分析和讨论,引导读者思考为什么会出现这样的结果,以及如何进行优化,这种反思式的学习方法,让我觉得知识不再是孤立的,而是真正地内化于心。

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**评价二:** 我一直对计算机这门学科有点望而却步,总觉得它离我太遥远。直到我翻开了这本书,才发现原来学习计算机可以这么有趣。书中的试题解析部分,真是太赞了!它不仅仅是简单地给出一个答案,而是深入剖析了题目考察的知识点,并提供了多种解题思路。我尤其喜欢它对错题的详细讲解,不仅仅是指出错误所在,更重要的是解释了为什么是错的,以及正确的逻辑是什么。这就像请了一位耐心细致的家教,时刻在我身边指导,让我不再害怕犯错,反而乐于去探索。我特别注意到,它在解析一些综合性题目时,会将多个知识点串联起来,让我看到了知识之间的内在联系,不再是零散的碎片。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式,让我逐渐建立起了对计算机基础知识的自信心,原本觉得枯燥乏味的理论,在试题的驱动下,变得生动起来。

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