Object-oriented Software Engineering pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Stephen R. Schach

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2007-11-01

价格:USD 65.92

装帧:Paperback

isbn号码:9780071259415

丛书系列:

图书标签:

software-engeering
oop
软件工程
面向对象
设计模式
UML
软件开发
程序设计
软件质量
需求分析
系统设计
代码实现

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具体描述

"Object-Oriented Software Engineering" is written for both the traditional one-semester and the newer two-semester software engineering curriculum. Part I covers the underlying software engineering theory, while Part II presents the more practical life cycle, workflow by workflow. The text is intended for the substantial object-oriented segment of the software engineering market. It focuses exclusively on object-oriented approaches to the development of large software systems that are the most widely used. Text includes 2 running case studies, expanded coverage of agile processes and open-source development.

图书名称：The Art of Deep Learning: From Theory to Practice 图书简介面向对象软件工程的对立面：一个关注数据驱动决策与复杂系统建模的视角本书《The Art of Deep Learning: From Theory to Practice》并非聚焦于软件系统的结构化设计、模块化、继承性或封装性等面向对象（OO）的核心原则。相反，它深入探究了现代人工智能领域的核心——深度学习（Deep Learning）——一个完全以数据为中心、以非线性函数逼近为基础的计算范式。本书旨在为读者提供一个全面且实用的指南，阐述如何构建、训练和部署复杂神经网络模型，以解决那些传统软件工程方法难以有效处理的模式识别、预测分析和决策支持任务。我们明确地避开了UML图、设计模式（如工厂模式、观察者模式）以及软件架构的静态结构讨论，转而专注于动态的学习过程、梯度流的优化，以及如何驾驭海量数据的内在结构。第一部分：深度学习的数学基石与计算思维重构在传统软件工程中，程序逻辑通常是明确定义的、基于规则的。如果输入 A 发生，则执行操作 B。而在深度学习中，逻辑是隐式的，通过数据训练数百万甚至数十亿的参数来“学习”出输入与输出之间的复杂映射关系。本书的开篇（第1章至第3章）将首先重建读者对计算的认知框架，从确定性逻辑转向概率性与统计驱动的建模。第1章：从离散数学到连续优化：神经元的本质本章深入解析了单个神经元（Perceptron）如何超越简单的线性分类器。我们详细阐述了Sigmoid、ReLU等激活函数在引入非线性决策边界中的关键作用，并将其置于优化问题的背景下进行考察。这与面向对象设计中对清晰、可维护的类结构划分形成鲜明对比。第2章：梯度下降的动力学：模型的“成长”过程如果说面向对象编程关注的是系统的“骨架”，那么本章关注的就是系统的“血液循环”——梯度下降。我们细致剖析了反向传播（Backpropagation）算法的链式法则应用，这不是关于如何封装数据，而是关于如何在多维空间中高效地找到损失函数的最小值。我们探讨了不同优化器（如SGD、Adam、RMSProp）如何影响训练的收敛速度和稳定性，这些都是在传统软件工程课程中极少涉及的领域。第3章：数据：新的“源代码”与“设计规范” 在OO世界里，设计规范通常由架构师和领域专家定义。在深度学习中，数据本身就是规范。本章探讨了数据预处理、特征工程（Feature Engineering）的艺术，以及如何处理数据不平衡、噪声和缺失值。我们强调了数据清洗和特征转换的迭代性质，这与软件设计中追求一次性定义清晰接口和契约的要求截然不同。第二部分：构建现代神经网络的“蓝图”与“材料” 本书的第二部分（第4章至第7章）将聚焦于构建不同类型的深度神经网络结构，这些结构的设计灵感来源于生物学启发，而非传统的软件设计模式。第4章：卷积神经网络（CNN）：空间信息的捕获我们详细讲解了卷积层、池化层、感受野的概念及其在图像处理中的革命性应用。本书强调的是权值共享（Weight Sharing）的机制，它极大地减少了模型参数，这是一种效率优先于结构清晰性的设计哲学。我们深入分析了ResNet中残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络中的梯度消失问题，这是一种巧妙的“捷径”设计，而非传统的继承或组合。第5章：循环神经网络（RNN）与序列处理：时间的维度与处理静态对象不同，深度学习必须处理时间序列数据。本章专门探讨了RNN、LSTM和GRU，它们的核心在于内部状态（Hidden State）的管理，允许信息在时间步之间传递和记忆。这与OO中对对象生命周期和状态管理的严格控制有所不同，因为这里的状态是高度动态且依赖于输入序列的。第6章：注意力机制与Transformer架构：全局上下文的构建本书将重点介绍注意力（Attention）机制，这是现代大语言模型（LLM）的基石。我们解析了自注意力（Self-Attention）如何允许模型在处理一个词时，同时权衡输入序列中所有其他词的重要性。这种“全局视角”的建模方式，与OO中强调的局部封装和松耦合是两种截然不同的设计哲学。第7章：模型泛化与正则化：对抗过拟合的策略模型训练的最终目标是泛化到未见数据。本章细致地探讨了Dropout、L1/L2正则化、早停（Early Stopping）等技术。这些技术本质上是向优化过程中引入“噪声”或“约束”，以防止模型过度记忆训练样本的细节，这与软件工程中追求的精确无误的实现逻辑有着根本的区别。第三部分：从实验室到生产环境的部署与伦理考量本书的最后部分（第8章至第10章）关注的是将训练好的模型投入实际应用，并应对其固有的不确定性。第8章：迁移学习与微调：知识的重用我们讨论了如何利用在大规模数据集（如ImageNet或Common Crawl）上预训练好的模型权重，通过微调（Fine-tuning）快速适应特定任务。这是一种基于已有复杂系统的知识迁移策略，而非从头开始构建全新软件模块。第9章：模型评估与可解释性（XAI）：理解“黑箱” 由于深度学习模型本质上是高度非线性的，理解其决策过程是至关重要的。本章介绍LIME和SHAP等方法，它们试图“解释”模型为何做出特定预测。这与传统软件的调试和单元测试截然不同；我们不是在检查代码的逻辑分支，而是在探究高维特征空间中的决策边界。第10章：AI伦理、偏差与鲁棒性本书以对现代AI系统风险的讨论收尾。我们考察了模型中可能存在的数据偏差（Bias）如何固化并放大社会不公，以及模型面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）时的脆弱性。这要求开发者不仅关注代码的正确性，更要关注其在现实世界中可能产生的社会影响。总结《The Art of Deep Learning: From Theory to Practice》是一本完全围绕数据、优化和非线性函数逼近构建的著作。它提供了一种与传统面向对象方法论截然不同的计算思维方式，专注于如何通过迭代学习来驾驭现实世界中固有的复杂性和不确定性。读者将掌握构建和部署下一代智能系统的核心技能，而不会涉及任何关于类继承、接口契约或设计模式的讨论。