教育的智慧

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出版者:
作者:张平
出品人:
页数:382
译者:
出版时间:2009-9
价格:30.00元
装帧:
isbn号码:9787544425254
丛书系列:
图书标签:
  • gbf
  • 教育
  • 智慧
  • 学习
  • 成长
  • 思考
  • 人生
  • 哲学
  • 方法
  • 启发
  • 未来
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具体描述

初为人师应当如何去爱学生?如何去了解学生?经验丰富的教师应当如何去智慧地教育学生7如何去解决教育实践中学生的种种困惑?《教育的智慧》对这些问题作出了回答。编者在汇集基层教师点滴实践智慧的基础上,将教育理论与实践案例完美结合,并得到教育专家的悉心指导与点评,融团队智慧终成《教育的智慧》,希望能助你早日成长为一名智慧型教师。

《代码的炼金术:从比特到智能的深度探索》 内容简介 本书深入剖析了当代计算机科学与人工智能领域的前沿技术和底层逻辑,旨在为读者构建一个从最基础的逻辑门到复杂神经网络模型的完整知识图谱。我们不关注宏大的教育哲学,而是聚焦于机器如何“学习”与“决策”的硬核科学。 第一部分:数字世界的基石——冯·诺依曼架构的再审视 本部分从最微观的层面切入,详细解析了半导体物理如何催生晶体管,以及如何利用这些基础元件构建出逻辑门(AND, OR, NOT, XOR)。随后,我们将系统地构建算术逻辑单元(ALU)和控制单元,解释指令集架构(ISA)的设计哲学,特别是RISC-V与x86在指令复杂性、功耗优化上的权衡。 我们不会探讨教育理念,而是深入研究存储层次结构。从SRAM到DRAM的刷新机制,再到固态存储器(NAND/NOR Flash)的擦写寿命与磨损均衡算法,每一个层级都对应着速度与成本的残酷取舍。我们详细阐述了缓存一致性协议(如MESI协议),解释了多核处理器在并行计算中如何通过嗅探(Snooping)和目录(Directory-based)机制保证数据视图的一致性,这是构建高性能计算系统的核心挑战。 第二部分:编译器的艺术与低级优化 本章摒弃对教学方法的讨论,转而深入编译器前端与后端的精妙设计。我们将以LLVM/Clang架构为例,讲解抽象语法树(AST)的构建、中间表示(IR)的生成(如SSA形式),以及类型检查和语义分析的复杂过程。 重点在于代码优化的“炼金术”。我们将剖析经典的循环优化技术,例如循环展开(Loop Unrolling)、循环展开(Loop Interchange)、消除公共子表达式(CSE)和死代码消除。更进一步,本书会详细讲解寄存器分配问题,阐述图着色算法(Graph Coloring)如何有效地将程序变量映射到有限的硬件寄存器中,这是决定最终执行效率的关键一步。我们还会分析即时编译(JIT)技术,尤其关注Java HotSpot虚拟机中的C1/C2编译器如何通过动态剖析(Profiling)来指导激进的运行时优化。 第三部分:并发、并行与分布式系统的挑战 在现代计算环境中,单线程性能已达瓶颈,并发编程成为常态。本部分聚焦于操作系统和分布式系统中的同步与互斥机制。我们将分析锁的实现细节,包括硬件原语(如Test-and-Set、Compare-and-Swap/CAS)如何构成更高级别的锁(如互斥锁、自旋锁)。 对于分布式系统,我们将详细探讨一致性模型的演变。从强一致性(Linearizability)到最终一致性(Eventual Consistency),每种模型下的系统设计都伴随着CAP定理的权衡。我们深入解析Google Chubby、etcd等分布式锁服务背后的Raft/Paxos协议,重点分析状态机复制、日志提交过程以及如何处理“脑裂”(Split Brain)问题,确保系统在网络分区下的正确运行。 第四部分:从模型到智能——深度学习的数学本质 本部分完全聚焦于人工神经网络(ANN)的构建、训练与部署,彻底避开任何关于教育心理学的论述。我们将从线性代数的视角重构神经网络:权重矩阵、偏置向量与输入向量的乘积,如何通过激活函数转化为非线性响应。 我们将系统梳理梯度下降法的变种:从基础的SGD到Adam、RMSProp等自适应学习率优化器的工作原理,并详细推导反向传播(Backpropagation)算法,展示链式法则如何在计算图中高效地计算梯度。对于复杂的网络结构,如卷积神经网络(CNN)中的卷积操作如何转化为高效的矩阵乘法(Im2Col),以及循环神经网络(RNN)中梯度消失/爆炸问题的解决方案(如LSTM的门控机制)。 最后,我们将探讨模型部署的挑战。包括模型量化(Quantization,例如从FP32到INT8的精度损失与收益)、模型剪枝(Pruning)以及如何在边缘设备上利用ONNX Runtime或TensorRT等框架进行推理加速,这是将理论智能转化为实际生产力的关键环节。 全书贯穿着严谨的数学推导、汇编级别的底层视角以及对复杂算法实现的批判性分析,力求为读者呈现一个坚实、无机质的现代计算科学全景图。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,那种沉稳又不失雅致的色调,拿在手里就感觉像握住了一块经过时间打磨的玉石,触感温润而厚重。我特别喜欢封面那种留白的处理方式,简洁有力,让人在信息爆炸的时代,反而更容易聚焦于内容本身。内页的纸张质地也十分考究,印刷清晰,字号大小适中,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到特别疲惫。翻开扉页,那种淡淡的油墨香气,勾起了我许多年轻时捧着旧书阅读的温馨回忆。我觉得,出版方在物理层面上对这本书的重视,已经传达出一种对知识的敬畏之心,这在如今这个追求快速迭代的出版市场中,实属难得。光是看着它静静地躺在书架上,就已经成为家里一道宁静的风景线,时不时地会忍不住伸手去摩挲一下封面,期待着每一次再次打开它时,都能获得新的启发和慰藉。它不仅仅是一本书,更像是一个精心制作的艺术品,值得细细品味和珍藏。

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这本书对我最大的冲击,在于它用一种非常现代且接地气的方式,重新定义了我对某个传统概念的理解。我原以为这会是一本说教意味浓厚的作品,充满着陈旧的术语和高高在上的姿态,结果却大跌眼镜。作者的语言风格活泼多变,时而幽默风趣,时而深沉内敛,仿佛一位经验丰富的朋友在深夜的咖啡馆里与你促膝长谈,分享他多年来的人生洞察。他擅长运用鲜活的案例来佐证理论,那些来自真实生活、充满烟火气的场景,瞬间拉近了书本与现实的距离。我特别喜欢其中关于个体选择与环境制约的讨论,它没有给出简单的“是”或“否”的答案,而是细腻地描绘了其中的张力与复杂性,促使我开始反思自己过去生活中那些“理所当然”的决策。读完一章,总感觉自己的精神世界被重新洗涤了一遍,对周遭的人和事,都有了更深层次的同理心和理解力。这种‘由内而外’的转变,比任何生硬的说教都要有效得多。

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我最近在读的这本书,内容组织结构简直像一个精密的瑞士钟表,每一个章节的衔接都过渡得自然而然,逻辑严密得让人叹为观止。作者似乎对学科脉络有着一种近乎本能的把握,他能将看似分散的概念,通过一些巧妙的比喻和类比,串联成一张宏大而清晰的知识网络。我尤其欣赏它在论证过程中所展现出的那种克制而有力的批判性思维。它不是简单地罗列观点,而是引导读者去审视每一个假设背后的社会文化根基,那种层层剥开迷雾的感觉,让人欲罢不能。读到一些深刻的论断时,我常常需要停下来,在笔记本上画出思维导图,以跟上作者跳跃却又精准的思路。这种阅读体验,远超出了单纯获取信息本身,更像是一场智力上的探险,让人在不断挑战自我理解边界的过程中,体验到心智被拓展的愉悦。这种对知识架构的精雕细琢,体现了作者极高的专业素养和深厚的学术积淀。

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说实话,这本书的排版设计实在太‘反潮流’了,这正是我喜欢它的原因之一。现在的书要么是全彩色图文并茂,要么就是纯粹的文字块,而这本书却大胆地采用了大量的留白和不对称的布局,有些页面的文字量少得惊人,但恰恰是这些“空”的地方,给了读者巨大的想象和沉思的空间。它不急于塞满每一个角落,而是邀请读者自己去填补空白,去完成最后一部分思考的拼图。这种设计上的‘留白’艺术,与书中探讨的主题似乎有着异曲同工之妙,都在强调“少即是多”的哲学。我发现,当我翻到那些大面积留白的页面时,我的呼吸都会不自觉地放缓,阅读的节奏也慢了下来。这迫使我不再只是‘扫视’文字,而是真正‘品味’文字,去感受词语之间的呼吸和停顿。这是一种久违的、回归到慢阅读状态的珍贵体验,让阅读不再是一场冲刺,而是一次心灵的漫步。

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我不得不承认,这本书的学术严谨度达到了一个令人敬佩的高度。从引用的文献列表来看,作者显然投入了海量的时间进行跨学科的交叉研究,参考文献的广度和深度简直令人咋舌,涉及了从古典哲学到最新神经科学的多个领域。每一个核心论点后面,都有详实的注释和出处支撑,完全杜绝了任何空泛的臆断。更难能可贵的是,作者在展示其强大知识储备的同时,从未让这些‘干货’成为阅读的障碍。他有一套非常成熟的“消化”技巧,能够将晦涩的专业术语,用最精炼的语言加以阐释,确保即便是非专业背景的读者,也能抓住其理论的核心骨架。这对于想要深入了解某一领域,却又害怕被专业壁垒阻挡的求知者来说,简直是福音。读完后,我感觉自己像是在一位学识渊博的导师的指导下,完成了一次扎实的学术训练,收获的不仅是知识,更是如何进行严谨思考的方法论。

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