C++程序设计教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:360

译者:

出版时间:2008-6

价格:32.00元

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isbn号码:9787302171959

丛书系列:

图书标签:

C++
程序设计
教程
编程
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计算机
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数据结构

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具体描述

《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C++程序设计教程》主要内容包括：C++语言概述、数据类型与表达式、C++程序结构和简单的输入输出、流程控制语句、数组和字符串、函数、编译预处理、指针与引用、结构体与共用体、类与对象、构造函数与析构函数、继承性与派生类、多态性与虚函数、运算符重载、输入输出流、模板与异常处理。

《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C++程序设计教程》的特色在于融会编写者多年的C++程序没计的教学和实战开发经验，吸收许多教材的长处，深入浅出地讲解面向过程和面向对象的内容；把面向过程的内容有机地贯穿到对象中讲解，使初学者始终使用对象进行程序设计。《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C++程序设计教程》将培养学生的技能放在首位，以理论够用为度，突出实践，强调对学生的“实践能力培养为主，理论教学为辅”的设计开发能力培养。

《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C++程序设计教程》可作为高职高专院校计算机相关专业教学及各类培训班的教材和参考书。

好的，以下是一份关于一本不包含《C++程序设计教程》内容的图书简介，着重于描述该书的实际内容，并力求细节丰富，避免任何表明是AI生成的痕迹： --- 《深度学习：从理论基石到前沿实践》导言：迎接智能时代的计算范式转变本书旨在为读者构建一个从零开始，系统且深入的深度学习知识体系。我们所处的时代正以前所未有的速度被人工智能重塑，而深度学习无疑是这场变革的核心驱动力。不同于侧重特定编程语言或面向初学者的概念堆砌，本书将聚焦于数学原理的严谨推导、核心算法的内在机制解析，以及如何运用现代框架解决复杂的实际工程问题。它不是一本快速入门指南，而是一本旨在培养深度学习领域“工程师科学家”的工具书和参考手册。第一部分：理论基础与数学精要（奠定坚实根基）本部分将回顾并深化读者在理解深度学习模型时所必需的数学工具，确保读者不仅“知道”公式，更能“理解”其背后的几何和概率意义。第一章：线性代数与优化几何我们将从向量空间、矩阵分解（如SVD、特征值分解）的角度重新审视数据表示。重点剖析：如何在张量（Tensor）运算的框架下理解多维数据的变换和特征提取。随后，深入探讨凸优化理论在神经网络训练中的应用，特别是KKT条件如何指导我们理解正则化和约束优化问题。第二章：概率论、信息论与统计学习本章构建了深度学习的统计学基础。内容涵盖最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）的细微差别及其在模型选择中的作用。信息论部分将详细解释熵、互信息（Mutual Information）在衡量数据复杂度和模型容量中的角色，并结合贝叶斯推断，为变分自编码器（VAE）等生成模型铺平道路。第三章：数值计算与稳定性深度学习的训练过程本质上是一系列大规模数值计算。本章专注于理解浮点运算的精度问题、梯度爆炸与消失的根源分析。我们将详细介绍数值稳定的技巧，例如如何正确初始化权重（Xavier/Kaiming初始化）、使用混合精度训练（Mixed Precision Training）的底层原理，以及现代优化器如何通过动量和自适应学习率来稳定训练轨迹。第二部分：核心网络架构与机制解析（构建知识中枢）本部分是全书的核心，系统性地拆解当前最主流和最具影响力的神经网络结构，深入探究其设计哲学和内部工作流程。第四章：前馈网络与反向传播的深度剖析超越简单的链式法则应用，本章将用矩阵微分的视角重新审视反向传播（Backpropagation）。我们将使用计算图（Computational Graph）的框架，详细推导激活函数（如ReLU、Sigmoid、GELU）及其导数的计算过程，并分析在现代深度网络中，局部梯度流动的实际表现。第五章：卷积神经网络（CNN）的层次结构本章不仅介绍传统的LeNet、AlexNet，更侧重于现代CNN的设计范式。我们将详述残差连接（Residual Connections）如何解决退化问题，密集连接（DenseNet）如何促进特征重用，以及空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野时的空间效率考量。对于模型压缩，还将探讨模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）在卷积层上的应用策略。第六章：循环神经网络（RNN）及其演进本章首先梳理标准RNN的局限性，随后集中分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中的“门控机制”是如何通过精妙的遗忘、输入和输出门来控制信息流动的。针对序列到序列（Seq2Seq）任务，我们将引出注意力机制（Attention Mechanism）的概念，作为过渡到下一章节的关键桥梁。第七章：自注意力机制与Transformer架构的革命 Transformer是当前自然语言处理（NLP）和许多序列任务的基石。本章将用矩阵运算详细分解“Scaled Dot-Product Attention”。我们将深入探究多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行捕获不同子空间的信息，并完整解析Transformer的编码器-解码器结构，包括位置编码（Positional Encoding）的必要性和实现方式。第三部分：前沿专题与工程实践（面向应用与未来）本部分将目光投向深度学习的实际应用领域，并探讨当前的研究热点和工程部署的关键挑战。第八章：生成模型：从GAN到Diffusion 生成模型的最新进展代表了AI能力的边界。本章将对比判别式模型和生成式模型的哲学差异。我们将详细阐述生成对抗网络（GANs）中的纳什均衡博弈过程，并重点分析扩散模型（Diffusion Models）如何通过前向加噪和逆向去噪过程，实现高质量、高多样性的样本生成。第九章：自监督学习与预训练范式在数据标注成本高昂的背景下，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）成为主流。本章将介绍对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR、MoCo）的核心思想，即如何构造正负样本对来学习鲁棒的特征表示，以及这种预训练范式如何迁移到下游任务中。第十章：模型部署与可解释性理论模型最终需要落地。本章讨论模型在资源受限设备上部署的技术挑战，包括模型量化、知识蒸馏（Knowledge Distillation）的应用。同时，鉴于模型复杂度的增加，可解释性（XAI）至关重要。我们将介绍如LIME和SHAP值等工具，用于剖析模型决策的局部和全局依据，确保模型的透明度和可靠性。总结与展望本书的结构设计力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。它要求读者具备一定的数学基础，并通过严谨的推导，揭示每一项技术的“为什么”和“如何做”。阅读完本书，读者将不仅能够熟练运用现有的深度学习框架，更能具备创新和设计新模型架构的能力，从而在快速发展的智能技术领域中占据领先地位。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 这本书的排版和装帧实在让人眼前一亮，初次拿到手的时候，那种厚重感和纸张的质感就透露出一种专业和严谨的气息。对于我这种喜欢纸质书的读者来说，阅读体验是极佳的。不过，深入阅读后发现，虽然章节安排得错落有致，但有些地方的图文结合略显生硬。比如在讲解某个复杂数据结构时，配的插图虽然清晰，但缺乏足够的引导性文字来串联起来，使得初学者在理解上会稍微有些吃力。我花了比预期更长的时间去消化这部分内容，感觉作者的理论基础扎实毋庸置疑，但可能在“如何将复杂的概念以最平易近人的方式呈现出来”这一点上，还有提升的空间。特别是对于像我这样，需要反复对照才能完全掌握知识点的读者来说，这种略显单薄的过渡环节，确实需要自己多花心思去打磨和补充。整体来说，这是一本值得收藏的参考书，但作为纯粹的入门教材，可能需要读者具备一定的自学能力和耐心。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 这本书的优点是其详尽的术语解释和严格的定义。它对待 C++ 语言的每一个关键字和每一个标准库函数，都给予了近乎百科全书式的精确描述。对于那些对语言规范有极致追求的读者来说，这本书无疑是一本宝库，可以用来校验自己理解的准确性。然而，这种极致的精确性也带来了阅读上的“沉重感”。有时候，为了弄懂一个概念，需要翻阅好几页的背景铺垫和定义引用，这使得学习的节奏被打断。我个人更倾向于那种先给出宏观理解，再逐步细化到微观定义的叙事方式。这本书更像是先给了我一整套精密机械的蓝图，让我先去理解每一个零件的材质和尺寸，而不是先让我知道这个机械整体是用来做什么的。因此，如果作为初学者，可能会因为信息密度过大而感到疲惫和不知所措。它更适合有一定基础，希望把知识点“打磨”得更清晰的进阶学习者。

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 坦白讲，我拿到这本书是因为它的封面设计非常符合我对“经典教材”的想象——简洁、大气，一看就知道内容分量很足。然而，阅读体验却呈现出一种明显的两极分化。在前期的基础语法介绍部分，作者的处理方式可以说是教科书级别的典范，条理清晰，示例代码短小精悍，完美地起到了奠基作用。我几乎是毫不费力地就掌握了变量、流程控制这些基本功。但当章节深入到面向对象设计和模板编程时，我感觉内容陡然增高了一个难度梯度。感觉作者似乎默认读者已经具备了某些预备知识，导致讲解的跳跃性开始增大。很多关键的底层原理，比如内存管理和虚函数表的工作机制，虽然有所涉及，但深度上总感觉差了一点火候，更像是一种“告知”而非“深入剖析”。这使得我在尝试进行更深层次的实践项目时，遇到了不少需要查阅其他资料才能解决的瓶颈。这本书更像是一本扎实的“知识点罗列手册”，而非“思维模式构建指南”。

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 这本书的语言风格非常平实，没有过多的华丽辞藻，这对于需要高效获取信息的我来说，是一个巨大的优点。作者的叙述逻辑非常严密，像搭积木一样，一个知识点建立在另一个知识点之上，很少出现前后矛盾或需要“回头找”的情况。但是，我认为在代码示例的选取上，可以更加贴近现代应用场景。很多例子还是停留在传统的算法实现或基础数据结构操作上，虽然保证了知识点的纯粹性，但却牺牲了一定的趣味性和关联性。我希望看到更多与图形学、网络编程或者并发处理相关的、用 C++ 实现的简洁范例，这样能更好地激发读者将理论应用于实际问题的热情。另外，书中对调试技巧和常见编译错误的分析也相对简略，对于一个需要经常和编译器“打架”的开发者而言，这部分内容如果能更详尽一些，无疑会大大提升这本书的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 我购买这本书的初衷是想系统地梳理一下自己零散的 C++ 知识体系，希望找到一本能够覆盖现代 C++ 特性（比如 C++11 之后的标准）的权威读物。这本书在这一点上表现得相当不错，它并没有沉溺于过时的语法细节，而是着力于介绍当前工业界的主流用法。特别是关于 `std::move` 和右值引用的那一章，讲解得相当到位，让我对性能优化有了更直观的认识。不过，这本书在“如何组织大型项目”和“实际工程实践”方面的讨论略显不足。编程不仅仅是写出正确的代码，更重要的是如何写出可维护、可扩展的代码。书中提供的案例大多是独立的、功能单一的小程序片段，缺乏将这些片段组合成一个健壮系统的实战指导。我期待看到更多关于命名规范、模块化设计以及错误处理的最佳实践的探讨，但这些内容在这本书中几乎没有着墨，这让它在“工程指导书”的定位上略显单薄。

评分☆☆☆☆☆