具体描述
《大学计算机基础实验及习题集》面向的对象主要是高职高专学生，同时也非常适合计算机入门者进行自学以及具有一定基础人员的进一步学习。《大学计算机基础实验及习题集》包含了大量针对性较强，可以强化实践操作和理论学习的习题以及全真试题，对参加全国计算机等级考试或者职称等级考试者来说，也是一本不可多得的参考资料。以计算机为核心的信息技术蓬勃发展，引起了社会经济乃至人们生活方式的深刻变化，我们的社会已经进入了信息时代，熟练使用计算机成为“新时代主人”的重要条件。现代计算机技术的发展日新月异，不少的计算机硬件或软件1～2年就会更新换代，越来越多的读者期望了解和掌握计算机使用技术，以面对信息无处不在的新环境。知识的膨胀和更新，给学习者带来的压力是巨大的。如何用较少的时间获得较多的知识，是人们一直探讨的问题，也是我们不断追求的目标。
《大学计算机基础实验及习题集》内容取材力求少而精、表达方式简洁明了、语言通俗易懂，既适于自学又适应教学，希望能对读者进行高效率的学习有所帮助。
好的，请看以下这份针对您的需求而撰写的图书简介，重点在于描述其他主题的深度学习与实践，完全不涉及“大学计算机基础实验及习题集”的内容。 --- 《现代数据科学与人工智能：从理论基石到前沿应用》 导言：数据洪流中的导航与重塑 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去的载体，它已成为驱动未来创新与决策的核心引擎。本书聚焦于解析和驾驭这种新型的“石油”——海量、复杂、多源异构的数据流。我们旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并辅以大量前沿的实践案例，使读者能够真正掌握从数据采集、清洗、建模到最终洞察提取的全过程，从而在数据科学与人工智能的浪潮中占据主动地位。 本书并非基础的编程或硬件入门指南，而是将读者直接置于现代计算科学的尖端领域，探讨如何利用先进的数学工具和计算模型，解决现实世界中最棘手的复杂问题。我们深入剖析了支撑当前AI革命的数学原理，并将其与尖端算法工程实践紧密结合。 第一部分：概率论与高等数理基础的深度重构 (Advanced Mathematical Foundations) 本部分致力于为读者打下坚不可摧的概率论和高等代数基础，这些是理解复杂机器学习模型和优化过程的基石。我们摒弃了传统教材中过于抽象的介绍方式，转而采用面向应用和计算的视角来重构这些知识体系。 概率论与随机过程的高级视角： 我们详尽探讨了贝叶斯推断的现代解释，包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的精细实现与收敛性分析。重点关注非参数统计模型，如核密度估计（KDE）在高维空间中的局限性与应对策略。随机过程部分，侧重于时间序列分析中的平稳性检验、ARIMA模型的结构识别，以及更复杂的随机波动模型（如GARCH族）在金融工程中的应用实例。 线性代数与张量分析的计算优化： 我们不再停留在矩阵运算的表面，而是深入研究矩阵分解技术在数据降维中的效率。奇异值分解（SVD）的计算复杂性、主成分分析（PCA）在高维数据散度的解释力，以及如何利用迭代算法（如雅可比法、高斯-赛德尔法）求解大规模稀疏线性系统的精确度和速度权衡。张量代数部分，则详细阐述了其在多模态数据融合和深度神经网络参数化中的核心作用。 第二部分：机器学习与深度学习的前沿算法解析 (Cutting-Edge ML/DL Algorithms) 本部分是全书的核心，它带领读者超越基础的线性回归和逻辑回归，直奔当前驱动产业变革的深度学习架构。 集成学习与增强决策： 详细剖析了Gradient Boosting Machine (GBM) 的工作原理，特别关注XGBoost、LightGBM等现代框架的内存优化技术和并行化策略。我们深入探讨了随机森林在处理高噪声数据时的偏差-方差权衡，并针对极端不平衡数据集，设计了定制化的损失函数和采样策略。 深度神经网络的架构创新： 从卷积神经网络（CNN）的发展历程入手，详细分析了ResNet、Inception、以及Transformer架构的内部机制。重点讲解了自注意力（Self-Attention）机制如何革命性地改变了序列建模，并讨论了多头注意力机制在捕获不同尺度依赖关系上的优势。对于循环神经网络（RNN），我们更侧重于其在现代应用中的替代方案，如基于状态空间模型（SSM）的结构。 生成模型与对抗性学习： 深入研究了生成对抗网络（GANs）的训练稳定性问题，包括模式崩溃（Mode Collapse）的数学成因，以及如何通过Wasserstein距离（WGANs）来改善训练过程。同时，我们对扩散模型（Diffusion Models）的数学基础进行了细致的推导，阐释了其在图像生成和数据修复任务中超越GANs的潜力，并讨论了采样效率的优化路径。 第三部分：专业领域的高级应用与工程实践 (Advanced Applications and Engineering) 本书的第三部分将理论与工程实践无缝对接，展示如何在真实的、资源受限的环境中部署和优化复杂的AI系统。 自然语言处理（NLP）的语义工程： 我们聚焦于预训练语言模型（PLMs）的微调（Fine-tuning）策略，探讨了参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA和Prefix-Tuning，如何在不牺牲性能的前提下大幅降低计算资源消耗。此外，还涵盖了知识图谱（KGs）的构建、嵌入（Embedding）技术，以及如何利用这些结构化知识来增强大型语言模型（LLMs）的推理能力和可解释性。 计算机视觉中的三维重建与语义分割： 在图像处理领域，我们超越了传统的二维分类，深入探讨了基于学习的点云处理技术（如PointNet++）在自动驾驶和机器人导航中的应用。对于语义分割，我们详细分析了U-Net架构及其变体在医学影像分析中的性能边界，并讨论了自监督学习在缺乏大量标注数据时的有效性。 强化学习与决策优化： 本部分详细阐述了深度强化学习（DRL）的核心算法，包括Policy Gradient方法（如REINFORCE、A2C）和Actor-Critic框架（如PPO、SAC）。我们通过复杂的控制问题实例（如机器人运动规划、资源调度），演示如何处理高维状态空间和延迟奖励信号，并探讨了离线强化学习（Offline RL）在安全关键系统中的应用潜力与挑战。 系统优化与可解释性（XAI）： 最终，本书强调了模型部署的可持续性。我们讨论了模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化（Quantization）和剪枝（Pruning）对实际推理速度的影响。在可解释性方面，我们深入分析了LIME和SHAP值背后的因果推断假设，帮助用户理解“黑箱”模型的决策逻辑，这对于需要高可靠性验证的领域至关重要。 结语 《现代数据科学与人工智能：从理论基石到前沿应用》旨在培养下一代能够独立设计、实现和批判性评估复杂数据驱动系统的专业人士。本书的深度和广度要求读者具备一定的数学和编程基础，它是一份面向研究人员、资深工程师和高阶学生的进阶指南，承诺提供一个既扎实又具有前瞻性的学习体验。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有