Digital Video Camerawork pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lightning Source Inc

作者:Ward, Peter

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2000-6

价格:$ 47.40

装帧:Pap

isbn号码:9780240516059

丛书系列:

图书标签:

数字视频
摄像技巧
视频制作
电影摄影
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具体描述

This manual introduces digital camerawork techniques used in television and video production. Written as a practical guide, the author's step-by-step instructions take you through everything you need to know, from camera controls, to editing, lighting and sound. This text provides a solid foundation to build upon in the area of digital video production. In a period of transition between analogue and digital acquisition/recording formats Digital Video Camerawork provides up-to-date information familiarizing you with the different production styles and requirements. Diagrams are used to illustrate the technology and techniques explained. Digital Video Camerawork combines clear, technical explanations with practical advice. It is ideal for the less experienced broadcast camera operator and for students on media and television production courses.

深度学习：从基础理论到前沿应用图书简介本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。内容涵盖了从基本的神经元模型到最先进的深度学习架构，并着重于理论阐述与实际工程应用的紧密结合。本书不仅适合希望系统掌握深度学习核心技术的学生和研究人员，也面向希望将深度学习技术集成到现有产品和解决方案中的工程师和数据科学家。第一部分：深度学习的基石——数学与神经科学基础本部分将构建理解深度学习的必要理论基础。首先，我们将回顾微积分、线性代数和概率论在机器学习中的核心作用，重点讲解梯度下降法的变种、矩阵分解在高维数据处理中的应用，以及贝叶斯方法在不确定性建模中的地位。紧接着，我们将深入探讨人工神经网络的生物学启发与数学建模。我们会详细解析单个神经元（Perceptron）的工作原理，并扩展到多层感知机（MLP）。这一部分将详细阐述激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对网络训练稳定性和收敛速度的影响，同时讨论损失函数的设计原则，包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）以及 hinge loss 在不同任务中的适用性。第二部分：核心模型架构与训练策略本部分是全书的重点，将系统介绍当前主流的深度学习模型架构及其背后的设计哲学。 2.1 卷积神经网络（CNN）：视觉信息的革命我们将从经典的LeNet、AlexNet开始，逐步深入到现代视觉处理的核心——残差网络（ResNet）和密集连接网络（DenseNet）。重点在于解释卷积操作的数学本质、参数共享的优势，以及池化层在特征提取层次化中的作用。我们将详细剖析空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，并讨论可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）如何有效降低计算复杂度。 2.2 循环神经网络（RNN）与序列建模：理解时间依赖针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，本部分将详细阐述RNN的基础结构及其“梯度消失/爆炸”的问题。随后，我们会深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是“门控”结构如何精确控制信息流的遗忘和更新。此外，本书还将介绍双向RNN和Seq2Seq模型，为后续的注意力机制和Transformer打下基础。 2.3 优化器与正则化：迈向高效训练一个强大的模型架构需要高效的优化算法来支撑。我们将对比经典的SGD、动量（Momentum）方法，深入分析Adam、RMSProp等自适应学习率算法的原理和局限性。在正则化方面，除了传统的L1/L2范数，本书将详细探讨Dropout、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程并提升泛化能力。第三部分：前沿架构与注意力机制本部分将聚焦于定义现代深度学习范式的关键技术——注意力机制。 3.1 Transformer架构的颠覆性创新我们将全面解析Google在2017年提出的Transformer模型，重点剖析“自注意力”（Self-Attention）机制的计算过程。详细解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同子空间的信息，以及位置编码（Positional Encoding）如何在无循环结构中引入序列顺序信息。 3.2 大型语言模型（LLM）的崛起基于Transformer架构，本书将介绍预训练语言模型的范式转变，包括BERT（双向编码器）和GPT（自回归解码器）的核心区别。我们将探讨掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务，并分析微调（Fine-tuning）策略在下游任务中的应用。第四部分：特定领域的深度学习应用本书将通过大量实例展示深度学习在关键领域的实际部署。 4.1 生成模型：创造与合成我们将深入探讨生成对抗网络（GANs）的结构、判别器与生成器之间的纳什均衡博弈。通过详细的数学推导，解释Wasserstein GAN（WGAN）如何解决标准GAN训练中的不稳定性问题。此外，本书还将介绍变分自编码器（VAEs）在潜在空间学习和数据生成中的独特优势。 4.2 深度强化学习（DRL）：决策与控制本部分将引入强化学习的基本概念：马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数与策略函数。随后，我们将重点解析基于价值的方法（如Q-Learning、DQN）和基于策略的方法（如REINFORCE、Actor-Critic）。特别是，我们将详细分析PPO（Proximal Policy Optimization）作为当前主流算法的鲁棒性来源。第五部分：工程实践与高效部署理论知识只有转化为实际生产力才具有价值。本部分关注模型训练和部署的工程化挑战。 5.1 数据处理与加速计算我们将讨论如何有效地利用GPU/TPU进行并行计算，介绍CUDA编程模型的基础概念。在数据准备阶段，我们会探讨数据增强（Data Augmentation）的有效策略，以及如何处理大规模数据集的读取和预处理流程，确保I/O瓶颈不成为训练的限制因素。 5.2 模型压缩与边缘部署为了将复杂的深度模型部署到资源受限的设备上，模型压缩至关重要。本书将详尽介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和低秩分解（Low-Rank Factorization）技术。同时，我们将讨论量化（Quantization）如何将浮点运算转换为更高效的定点运算，以及TensorRT等推理引擎在加速部署中的作用。总结本书结构清晰，逻辑严谨，从底层数学原理出发，逐步构建起复杂模型的能力边界，最终落脚于工业级部署的实用技巧。读者在读完本书后，将不仅能理解“模型如何工作”，更能掌握“如何高效、稳定地构建和部署最前沿的深度学习系统”。