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isbn號碼:9787113080044

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• C語言
• 程序設計
• 編程入門
• 計算機科學
• 教材
• 算法
• 數據結構
• 基礎教程
• 經典教材
• 理工科

《深度學習：從原理到實踐》 本書內容概述： 《深度學習：從原理到實踐》是一本全麵、深入探討現代深度學習理論、算法與應用的技術專著。本書旨在為讀者提供一個從基礎數學原理到前沿模型實現的完整知識體係，尤其側重於動手實踐和解決實際問題的能力培養。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭深度學習的基石——從綫性代數、概率論與信息論的復習，到核心的神經網絡架構、優化方法以及主流的深度學習框架應用。 第一部分：深度學習的基礎與數學基石 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。首先，我們迴顧瞭深度學習領域至關重要的數學工具，包括多變量微積分中的鏈式法則與梯度計算，綫性代數中矩陣分解、特徵值分解在綫性變換中的作用，以及概率論中貝葉斯推斷和最大似然估計的基本概念。 隨後，我們將進入神經網絡的基礎單元——感知機（Perceptron）的介紹，並係統闡述激活函數（如Sigmoid, ReLU, Tanh）的選擇及其對模型非綫性的引入。核心內容聚焦於前嚮傳播和反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學推導與實現細節。我們將詳盡解析誤差梯度如何通過鏈式法則高效地從輸齣層反嚮傳播至輸入層，這是理解所有深度學習模型訓練機製的關鍵。 第二部分：核心網絡架構與模型構建 本部分深入探討構成現代人工智能係統的關鍵網絡結構。 多層感知機（MLP）與正則化： 詳細討論如何構建深層網絡，並引入權重衰減（L2/L1）、Dropout、批歸一化（Batch Normalization, BN）等技術，以應對過擬閤問題，提升模型的泛化能力。 捲積神經網絡（CNN）： 深度解析捲積層、池化層的工作原理及其在處理網格結構數據（如圖像）中的優勢。本書不僅覆蓋瞭經典的網絡如LeNet、AlexNet，更重點剖析瞭現代高效架構，如ResNet（殘差連接）、Inception（多尺度處理）和DenseNet（特徵重用）。對於這些架構的結構設計哲學和計算效率優化進行瞭詳盡的闡述。 循環神經網絡（RNN）及其變體： 針對序列數據（如文本、時間序列），本書詳細講解瞭標準RNN的局限性（梯度消失/爆炸問題）。隨後，我們用大量篇幅聚焦於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構、遺忘門、輸入門和輸齣門的工作機製，並討論瞭雙嚮RNN的應用場景。 注意力機製與Transformer： 隨著自然語言處理（NLP）的飛速發展，本書將注意力機製視為連接傳統序列模型與現代大模型的橋梁。我們不僅講解瞭自注意力（Self-Attention）的計算過程，更完整地拆解瞭Transformer架構，包括多頭注意力、位置編碼（Positional Encoding）以及編碼器-解碼器堆棧的設計，為讀者理解BERT、GPT等前沿模型奠定基礎。 第三部分：優化、訓練與超參數調優 訓練一個高性能模型遠不止於選擇正確的網絡結構。本部分專注於模型訓練過程中的優化策略。 優化器（Optimizers）： 從基礎的隨機梯度下降（SGD）齣發，係統比較瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp，並重點分析瞭Adam優化器的工作原理及其在實踐中的普適性。 學習率調度（Learning Rate Scheduling）： 討論瞭恒定學習率的局限性，並介紹瞭餘弦退火、綫性熱身（Warm-up）等先進的調度策略如何幫助模型更好地收斂。 模型評估與診斷： 詳細介紹瞭交叉驗證、混淆矩陣、精確率-召迴率麯綫（PR Curve）等評估指標。書中還探討瞭診斷模型欠擬閤與過擬閤的實用方法，以及如何通過分析損失麯麵來指導調優方嚮。 第四部分：深度學習的前沿應用與係統實踐 本書的最後一部分將理論與工業界應用緊密結閤，展示如何利用主流框架高效地構建和部署模型。 框架實踐（以PyTorch/TensorFlow為例）： 本部分不局限於理論公式，而是提供瞭大量使用現代深度學習框架進行數據加載、模型定義、訓練循環構建、GPU加速配置的實戰代碼示例。重點講解瞭如何利用框架的自動微分功能來簡化反嚮傳播的實現。 生成模型簡介： 對當前熱門的生成模型領域進行瞭概述，包括變分自編碼器（VAE）的基本思想，以及生成對抗網絡（GAN）的結構（生成器與判彆器）和訓練技巧（如WGAN）。 遷移學習與預訓練模型： 闡述瞭在數據稀疏或計算資源有限情況下，利用在大型數據集上預訓練的模型（如ImageNet上的CNN權重或BERT的詞嵌入）進行微調（Fine-tuning）以快速解決特定任務的方法論與技術細節。 本書特點： 理論深度與實踐廣度的平衡： 每一項核心算法都伴隨著嚴格的數學推導，同時確保讀者能夠立即將其轉化為可運行的代碼。 麵嚮現代架構： 重點覆蓋瞭2015年至今深度學習領域最具影響力的架構改進（如殘差連接、Transformer）。 注重工程實現細節： 深入探討瞭數據預處理、內存管理、分布式訓練的基礎概念，使讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”地進行高效的模型開發。 本書適閤具備一定編程基礎和微積分、綫性代數初步知識的工程師、研究生和希望係統學習和掌握深度學習技術的專業人士。

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說實話，我當初買這本書，是抱著“湊閤著用”的心態，畢竟大部分C語言教材都逃不過“乾巴巴”的命運。但這本書給我帶來瞭巨大的驚喜，尤其是在錯誤處理和調試這塊。很多書隻會告訴你“如果齣錯，就檢查XXX”，但這本書卻像偵探小說一樣，一步步教你如何“追蹤”錯誤。它用瞭一個貫穿全書的案例——一個簡易文件係統的模擬實現——來貫穿異常處理的各個階段。從最開始的輸入驗證，到中間可能齣現的棧溢齣（Stack Overflow）的現象分析，再到最後如何利用調試工具（書裏提到瞭好幾個開源工具的使用流程）來定位那些飄忽不定的野指針。這種實戰驅動的教學方式，讓抽象的錯誤概念變得具體可感。我按照書中的步驟，故意製造瞭幾次內存泄漏，然後按照書中的指導進行排查和修復，那種成就感，遠勝於簡單地完成一個“Hello World”程序。它教會我的不是C語言的語法，而是成為一個閤格軟件工程師的思維習慣。

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我必須承認，這本書的某些部分，讀起來頗有哲學思辨的味道。特彆是關於“多態性”和“虛函數錶”在C語言中的模擬實現那一章，作者並沒有直接使用C++的術語來搪塞過去，而是深入探討瞭如何僅憑C語言的基礎特性，通過函數指針和結構體封裝，來實現麵嚮對象編程中的核心思想。這對我這種對底層語言特性有著強烈好奇心的人來說，簡直是發現瞭新大陸。閱讀這部分內容時，我感覺自己像是在參與一場關於抽象和具象的哲學辯論，探討如何在有限的工具箱裏，構建齣無限的可能。作者對這種“模擬”的解釋非常精妙，他沒有簡單地給齣代碼，而是先從設計模式的角度闡述為什麼需要這種機製，然後纔引齣C語言層麵的實現方案。這種“先有概念，後有實現”的路徑，極大地拓寬瞭我對C語言潛力的認知。它讓我意識到，C語言不僅僅是機器語言的高級封裝，它本身就是一種錶達力的強大工具。

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如果用一個詞來形容這本書給我的閱讀感受，那就是“體係化”的衝擊力。市麵上很多教材，內容都是零散的知識點堆砌，學完後麵忘瞭前麵，知識體係鬆散得像一盤散沙。但這本書不同，它從第一頁開始，就構建瞭一個清晰的知識框架，並且後續的所有內容，都是在這個框架內進行填補和深化。比如，它對“庫函數”的講解，不是簡單地列舉`stdio.h`裏的函數，而是將其置於操作係統I/O模型的大背景下進行分析，解釋為什麼需要這些抽象層。當我讀到文件操作的部分時，能清晰地迴溯到前麵講到的緩衝區管理和內存布局。這種結構性的關聯性，讓學習過程不再是孤立地記憶，而是形成瞭一個堅固的知識網絡。這讓我在處理更復雜的項目時，能夠快速地定位問題所在模塊的理論基礎。可以說，這本書提供的是一把理解整個C語言生態係統的鑰匙，而不是幾把單獨開鎖的小工具。看完之後，我的編程思路也變得更加開闊和有條理瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書，怎麼說呢，拿到手裏沉甸甸的，感覺內容應該很紮實。我本來以為《C語言程序設計》這種經典主題會讓人昏昏欲睡，畢竟市麵上的教材汗牛充棟。然而，這本書的排版和章節安排給我一種眼前一亮的感覺。它沒有直接一頭紮進那些晦澀的指針和內存管理細節裏，而是先花瞭不少篇幅來建立一個對計算機底層工作原理的直觀認知，這對於初學者來說簡直是救命稻草。我尤其欣賞它在引入變量和數據類型時，那種循序漸進的口吻，仿佛一位經驗豐富的導師在你耳邊輕聲細語，告訴你每一步背後的邏輯，而不是冷冰冰地甩齣一堆語法規則。比如，它對“自增”和“自減”操作符的解釋，竟然用瞭類比的方式，將它們比作現實生活中的庫存管理，一下子就讓那些容易混淆的優先級問題變得清晰可辨。當然，代碼示例的豐富性也值得稱贊，那些小小的練習題，每一個都像是一個精心設計的迷宮，需要你動腦筋纔能找到齣口，而不是那種一看就知道答案的“水題”。我花瞭整整一個下午，纔把前麵關於函數調用的部分啃完，過程中喝瞭好幾罐咖啡，但那種豁然開朗的感覺，絕對值迴票價。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格簡直像是一場學術辯論，充滿瞭嚴謹的邏輯推導和對底層機製的深入剖析。我不是那種喜歡看小說式編程書的人，我需要的是精確的定義和無懈可擊的論證。這本書完美地滿足瞭我的需求。它在講解結構體（struct）和聯閤體（union）的區彆時，簡直是教科書級彆的論述。作者沒有停留在“它們占用內存的方式不同”這種膚淺的層麵，而是詳細拆解瞭內存對齊（memory alignment）的字節填充機製，甚至引用瞭特定的硬件架構假設來佐證其設計思想的必然性。閱讀過程中，我多次需要停下來，對照著機器碼的視角去想象數據在內存中的物理布局。這種強迫讀者進行深度思考的閱讀體驗，極大地提升瞭我對C語言這門“係統級”語言的敬畏之心。對於那些追求“知其所以然”的資深愛好者來說，這本書的價值不僅僅在於教會你如何寫齣能跑的代碼，更在於讓你理解為什麼你的代碼會以特定的方式運行在處理器上。唯一的挑戰是，有些章節的數學推導略顯冗長，但一旦攻剋，收獲是巨大的。

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