C语言程序设计

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isbn号码:9787113080044
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具体描述

《深度学习:从原理到实践》 本书内容概述: 《深度学习:从原理到实践》是一本全面、深入探讨现代深度学习理论、算法与应用的技术专著。本书旨在为读者提供一个从基础数学原理到前沿模型实现的完整知识体系,尤其侧重于动手实践和解决实际问题的能力培养。全书结构严谨,内容涵盖了深度学习的基石——从线性代数、概率论与信息论的复习,到核心的神经网络架构、优化方法以及主流的深度学习框架应用。 第一部分:深度学习的基础与数学基石 本部分将为读者打下坚实的理论基础。首先,我们回顾了深度学习领域至关重要的数学工具,包括多变量微积分中的链式法则与梯度计算,线性代数中矩阵分解、特征值分解在线性变换中的作用,以及概率论中贝叶斯推断和最大似然估计的基本概念。 随后,我们将进入神经网络的基础单元——感知机(Perceptron)的介绍,并系统阐述激活函数(如Sigmoid, ReLU, Tanh)的选择及其对模型非线性的引入。核心内容聚焦于前向传播和反向传播(Backpropagation)算法的数学推导与实现细节。我们将详尽解析误差梯度如何通过链式法则高效地从输出层反向传播至输入层,这是理解所有深度学习模型训练机制的关键。 第二部分:核心网络架构与模型构建 本部分深入探讨构成现代人工智能系统的关键网络结构。 多层感知机(MLP)与正则化: 详细讨论如何构建深层网络,并引入权重衰减(L2/L1)、Dropout、批归一化(Batch Normalization, BN)等技术,以应对过拟合问题,提升模型的泛化能力。 卷积神经网络(CNN): 深度解析卷积层、池化层的工作原理及其在处理网格结构数据(如图像)中的优势。本书不仅覆盖了经典的网络如LeNet、AlexNet,更重点剖析了现代高效架构,如ResNet(残差连接)、Inception(多尺度处理)和DenseNet(特征重用)。对于这些架构的结构设计哲学和计算效率优化进行了详尽的阐述。 循环神经网络(RNN)及其变体: 针对序列数据(如文本、时间序列),本书详细讲解了标准RNN的局限性(梯度消失/爆炸问题)。随后,我们用大量篇幅聚焦于长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构、遗忘门、输入门和输出门的工作机制,并讨论了双向RNN的应用场景。 注意力机制与Transformer: 随着自然语言处理(NLP)的飞速发展,本书将注意力机制视为连接传统序列模型与现代大模型的桥梁。我们不仅讲解了自注意力(Self-Attention)的计算过程,更完整地拆解了Transformer架构,包括多头注意力、位置编码(Positional Encoding)以及编码器-解码器堆栈的设计,为读者理解BERT、GPT等前沿模型奠定基础。 第三部分:优化、训练与超参数调优 训练一个高性能模型远不止于选择正确的网络结构。本部分专注于模型训练过程中的优化策略。 优化器(Optimizers): 从基础的随机梯度下降(SGD)出发,系统比较了动量法(Momentum)、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp,并重点分析了Adam优化器的工作原理及其在实践中的普适性。 学习率调度(Learning Rate Scheduling): 讨论了恒定学习率的局限性,并介绍了余弦退火、线性热身(Warm-up)等先进的调度策略如何帮助模型更好地收敛。 模型评估与诊断: 详细介绍了交叉验证、混淆矩阵、精确率-召回率曲线(PR Curve)等评估指标。书中还探讨了诊断模型欠拟合与过拟合的实用方法,以及如何通过分析损失曲面来指导调优方向。 第四部分:深度学习的前沿应用与系统实践 本书的最后一部分将理论与工业界应用紧密结合,展示如何利用主流框架高效地构建和部署模型。 框架实践(以PyTorch/TensorFlow为例): 本部分不局限于理论公式,而是提供了大量使用现代深度学习框架进行数据加载、模型定义、训练循环构建、GPU加速配置的实战代码示例。重点讲解了如何利用框架的自动微分功能来简化反向传播的实现。 生成模型简介: 对当前热门的生成模型领域进行了概述,包括变分自编码器(VAE)的基本思想,以及生成对抗网络(GAN)的结构(生成器与判别器)和训练技巧(如WGAN)。 迁移学习与预训练模型: 阐述了在数据稀疏或计算资源有限情况下,利用在大型数据集上预训练的模型(如ImageNet上的CNN权重或BERT的词嵌入)进行微调(Fine-tuning)以快速解决特定任务的方法论与技术细节。 本书特点: 理论深度与实践广度的平衡: 每一项核心算法都伴随着严格的数学推导,同时确保读者能够立即将其转化为可运行的代码。 面向现代架构: 重点覆盖了2015年至今深度学习领域最具影响力的架构改进(如残差连接、Transformer)。 注重工程实现细节: 深入探讨了数据预处理、内存管理、分布式训练的基础概念,使读者不仅“知其然”,更能“知其所以然”地进行高效的模型开发。 本书适合具备一定编程基础和微积分、线性代数初步知识的工程师、研究生和希望系统学习和掌握深度学习技术的专业人士。

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读后感

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这本书,怎么说呢,拿到手里沉甸甸的,感觉内容应该很扎实。我本来以为《C语言程序设计》这种经典主题会让人昏昏欲睡,毕竟市面上的教材汗牛充栋。然而,这本书的排版和章节安排给我一种眼前一亮的感觉。它没有直接一头扎进那些晦涩的指针和内存管理细节里,而是先花了不少篇幅来建立一个对计算机底层工作原理的直观认知,这对于初学者来说简直是救命稻草。我尤其欣赏它在引入变量和数据类型时,那种循序渐进的口吻,仿佛一位经验丰富的导师在你耳边轻声细语,告诉你每一步背后的逻辑,而不是冷冰冰地甩出一堆语法规则。比如,它对“自增”和“自减”操作符的解释,竟然用了类比的方式,将它们比作现实生活中的库存管理,一下子就让那些容易混淆的优先级问题变得清晰可辨。当然,代码示例的丰富性也值得称赞,那些小小的练习题,每一个都像是一个精心设计的迷宫,需要你动脑筋才能找到出口,而不是那种一看就知道答案的“水题”。我花了整整一个下午,才把前面关于函数调用的部分啃完,过程中喝了好几罐咖啡,但那种豁然开朗的感觉,绝对值回票价。

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如果用一个词来形容这本书给我的阅读感受,那就是“体系化”的冲击力。市面上很多教材,内容都是零散的知识点堆砌,学完后面忘了前面,知识体系松散得像一盘散沙。但这本书不同,它从第一页开始,就构建了一个清晰的知识框架,并且后续的所有内容,都是在这个框架内进行填补和深化。比如,它对“库函数”的讲解,不是简单地列举`stdio.h`里的函数,而是将其置于操作系统I/O模型的大背景下进行分析,解释为什么需要这些抽象层。当我读到文件操作的部分时,能清晰地回溯到前面讲到的缓冲区管理和内存布局。这种结构性的关联性,让学习过程不再是孤立地记忆,而是形成了一个坚固的知识网络。这让我在处理更复杂的项目时,能够快速地定位问题所在模块的理论基础。可以说,这本书提供的是一把理解整个C语言生态系统的钥匙,而不是几把单独开锁的小工具。看完之后,我的编程思路也变得更加开阔和有条理了。

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我必须承认,这本书的某些部分,读起来颇有哲学思辨的味道。特别是关于“多态性”和“虚函数表”在C语言中的模拟实现那一章,作者并没有直接使用C++的术语来搪塞过去,而是深入探讨了如何仅凭C语言的基础特性,通过函数指针和结构体封装,来实现面向对象编程中的核心思想。这对我这种对底层语言特性有着强烈好奇心的人来说,简直是发现了新大陆。阅读这部分内容时,我感觉自己像是在参与一场关于抽象和具象的哲学辩论,探讨如何在有限的工具箱里,构建出无限的可能。作者对这种“模拟”的解释非常精妙,他没有简单地给出代码,而是先从设计模式的角度阐述为什么需要这种机制,然后才引出C语言层面的实现方案。这种“先有概念,后有实现”的路径,极大地拓宽了我对C语言潜力的认知。它让我意识到,C语言不仅仅是机器语言的高级封装,它本身就是一种表达力的强大工具。

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说实话,我当初买这本书,是抱着“凑合着用”的心态,毕竟大部分C语言教材都逃不过“干巴巴”的命运。但这本书给我带来了巨大的惊喜,尤其是在错误处理和调试这块。很多书只会告诉你“如果出错,就检查XXX”,但这本书却像侦探小说一样,一步步教你如何“追踪”错误。它用了一个贯穿全书的案例——一个简易文件系统的模拟实现——来贯穿异常处理的各个阶段。从最开始的输入验证,到中间可能出现的栈溢出(Stack Overflow)的现象分析,再到最后如何利用调试工具(书里提到了好几个开源工具的使用流程)来定位那些飘忽不定的野指针。这种实战驱动的教学方式,让抽象的错误概念变得具体可感。我按照书中的步骤,故意制造了几次内存泄漏,然后按照书中的指导进行排查和修复,那种成就感,远胜于简单地完成一个“Hello World”程序。它教会我的不是C语言的语法,而是成为一个合格软件工程师的思维习惯。

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这本书的语言风格简直像是一场学术辩论,充满了严谨的逻辑推导和对底层机制的深入剖析。我不是那种喜欢看小说式编程书的人,我需要的是精确的定义和无懈可击的论证。这本书完美地满足了我的需求。它在讲解结构体(struct)和联合体(union)的区别时,简直是教科书级别的论述。作者没有停留在“它们占用内存的方式不同”这种肤浅的层面,而是详细拆解了内存对齐(memory alignment)的字节填充机制,甚至引用了特定的硬件架构假设来佐证其设计思想的必然性。阅读过程中,我多次需要停下来,对照着机器码的视角去想象数据在内存中的物理布局。这种强迫读者进行深度思考的阅读体验,极大地提升了我对C语言这门“系统级”语言的敬畏之心。对于那些追求“知其所以然”的资深爱好者来说,这本书的价值不仅仅在于教会你如何写出能跑的代码,更在于让你理解为什么你的代码会以特定的方式运行在处理器上。唯一的挑战是,有些章节的数学推导略显冗长,但一旦攻克,收获是巨大的。

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