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《单片机原理与应用》主要介绍MCS-51单片机原理和应用技术，内容包括计算机基础，80C51单片机结构与工作原理，MCS-51指令系统，程序设计基础，定时器/计数器原理与应用，中断系统，单片机串行口及应用，单片机系统扩展，应用系统设计基础和其它单片机简介等。《单片机原理与应用》可作为本科电类、计算机类、机械类及其它理工科专业的单片机课程教材或高职高专理工科相关专业的教学参考书，同时也适合自学，亦可供从事单片机开发应用的人员参考。
《深度学习：原理与实践》 内容简介： 本书深入探讨了深度学习领域的核心概念、前沿算法及其实际应用。旨在为读者构建一个全面而扎实的知识体系，涵盖从基础的神经网络结构到复杂的模型优化策略。 第一部分：基础理论与核心概念 本书首先从信息论和概率论的基础出发，引入人工神经网络（ANN）的基本构成单元——神经元模型。详细阐述了前馈神经网络（FNN）的工作原理，包括激活函数的选择（如Sigmoid、ReLU及其变体）及其对模型非线性和梯度传播的影响。 随后，重点解析了神经网络训练的核心机制：反向传播（Backpropagation）算法。我们不仅介绍其数学推导过程，更侧重于在实际计算中如何高效地实现梯度计算，以及局部梯度和全局梯度的关系。针对训练过程中常见的局部最优和梯度消失/爆炸问题，本书引入了优化器的演变历程，从随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam等）。每种优化器的设计思想、适用场景及其局限性都进行了深入对比分析。 在模型评估方面，本书强调了正则化的重要性。内容涵盖了L1/L2正则化、Dropout技术的设计原理与实现细节，以及批量归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程和加速收敛。此外，本书也探讨了超参数调优（Hyperparameter Tuning）的系统方法，包括网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化技术。 第二部分：经典深度学习模型详解 本部分系统介绍了当前主流的几种深度学习架构及其在特定任务中的应用。 卷积神经网络（CNN）是本书的重点之一。我们详细剖析了卷积层、池化层和全连接层的功能与作用。通过对LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）到ResNet（残差网络）等经典架构的演进脉络进行梳理，读者可以清晰地理解如何通过设计更深层次和更有效的连接来提升特征提取能力。特别地，本书深入分析了残差连接（Residual Connection）的数学本质，解释了它如何有效解决深层网络中的退化问题。此外，还覆盖了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及分组卷积（Grouped Convolution）在移动端部署中的优势。 循环神经网络（RNN）的介绍聚焦于序列数据的处理。我们首先讲解了标准RNN的结构和其处理时间序列数据的局限性（如长期依赖问题）。随后，本书详细解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，实现对信息流的精确控制。对于更复杂的序列任务，如机器翻译，本书引入了注意力机制（Attention Mechanism），阐述了它如何允许模型在生成输出时聚焦于输入序列的关键部分，极大地提升了序列到序列（Seq2Seq）模型的性能。 第三部分：前沿架构与应用拓展 随着模型规模的不断扩大，Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）领域的核心范式。本书对Transformer的自注意力机制（Self-Attention）进行了详尽的解析，阐明了其并行计算的优势以及Q、K、V矩阵的计算过程。随后，本书介绍了基于Transformer的预训练模型，如BERT、GPT系列的工作原理和它们如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等任务实现通用语言理解。 在生成模型方面，本书探讨了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于VAE，我们关注其潜在空间（Latent Space）的结构和重参数化技巧。对于GAN，本书深入分析了判别器与生成器之间的博弈过程，并详细介绍了WGAN（Wasserstein GAN）及其改进版本，以解决传统GAN训练中的模式崩溃问题。 第四部分：工程实现与部署 理论知识的最终目标是实现高效的应用。本部分将理论与工程实践相结合。内容涵盖了使用主流深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建和训练复杂模型的流程。重点讨论了数据预处理、模型序列化（Checkpointing）以及分布式训练策略（如数据并行与模型并行）的实现。 最后，本书还触及了模型部署的挑战，包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以减小模型体积和推理延迟，以及如何利用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署。 目标读者： 本书适合具有一定高等数学和编程基础的计算机科学、电子工程、自动化或相关专业的学生、研究人员以及希望深入理解和应用深度学习技术的工程师。阅读本书后，读者将能够独立设计、训练和优化前沿的深度学习模型，并将其应用于图像识别、自然语言理解和序列预测等实际问题中。
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