计算机网络技术人员 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:233

译者:

出版时间:2009-8

价格:24.00元

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isbn号码:9787504580108

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具体描述

《计算机网络技术人员(3级》内容简介：由“理论知识复习题”“操作技能复习题”和“理论知识模拟试卷及操作技能模拟试卷”三大块内容组成，书中介绍了题库的命题依据、试卷结构和题型题量，同时从上海市1+X鉴定题库中抽取部分理论知识题、操作技能试题和模拟样卷供考生参考和练习，便于考生能够有针对性地进行考前复习准备。

深度学习与神经网络的原理与实践本书导读在当今飞速发展的科技浪潮中，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响着我们生活的方方面面。从智能推荐系统到自动驾驶汽车，从医学影像诊断到自然语言理解，深度学习和神经网络正以前所未有的速度重塑着各行各业的面貌。然而，要真正驾驭这项革命性的技术，理解其背后的数学原理、算法结构以及工程实现至关重要。本书旨在为有志于深入探索人工智能核心技术的读者提供一本全面、深入且极具实践指导价值的指南。第一部分：神经网络的数学基石与结构解析本书首先从最基础的数学概念入手，为后续复杂的模型构建打下坚实的基础。我们不会停留在概念的表面，而是深入探讨支撑整个深度学习领域的微积分、线性代数和概率论知识如何应用于神经网络的构建与优化。第一章：激活函数与梯度下降的艺术本章详细解析了各类激活函数——从经典的 Sigmoid 和 Tanh，到现代模型中不可或缺的 ReLU、Leaky ReLU 及其变体。我们不仅比较了它们在引入非线性方面的优劣，更重要的是，深入剖析了“梯度消失/爆炸”问题的成因，并阐释了修正线性单元（ReLU）如何有效地缓解这一核心挑战。随后，我们将焦点转向优化器的核心——梯度下降法。从最朴素的批量梯度下降（BGD）到随机梯度下降（SGD），再到动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad、RMSProp、Adam），每一章都配有详细的数学推导，展示学习率如何精确地引导模型参数向最优解收敛。读者将学习到如何根据不同的数据集特性和模型规模，选择并调优最合适的优化策略。第二章：前馈网络（FNN）的层级构建与反向传播本章专注于构建和理解最基础的深度学习模型——多层感知机（MLP），即前馈神经网络。我们将逐步拆解一个 FNN 的组成部分：输入层、隐藏层和输出层。重点在于对反向传播算法（Backpropagation）的透彻理解。这不仅仅是简单的链式法则应用，而是构建高效训练系统的核心机制。通过清晰的图示和数学公式，本书将揭示误差信号如何从输出层逐层回传，精确计算出每一层权重和偏置的梯度。此外，我们还将探讨如何设计合理的网络层数和神经元数量，以及正则化技术（如 L1/L2 正则化、Dropout）在防止过拟合中的关键作用。第二章的延伸：初始化策略与批归一化一个看似微小的权重初始化错误，可能导致整个训练过程的失败。本章会系统性地介绍 Xavier/Glorot 初始化和 He 初始化等先进策略，解释它们如何确保激活值在网络中保持合理的方差。紧接着，我们将引入批归一化（Batch Normalization, BN），详细分析 BN 层如何稳定内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），加速收敛，并允许使用更高的学习率，这对于训练深层网络至关重要。第二部分：专业化神经网络架构的探索现代深度学习的强大能力来源于其针对特定数据类型设计的专业化网络结构。本书的第二部分将引导读者探索这些具有里程碑意义的架构。第三章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命卷积神经网络是图像处理领域的绝对主宰。本章将深入剖析卷积操作的本质——局部感受野、权值共享和空间不变性。我们不仅会讲解 2D 卷积、池化层（Pooling）的功能，还会详细分析经典网络架构的演进历程，从 LeNet-5 的开创性设计，到 AlexNet 带来的深度学习复兴，再到 VGG 的深度一致性设计，以及 ResNet 如何通过残差连接（Residual Connections）成功突破了深度限制。读者将掌握如何设计高效的特征提取器，并了解空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。第四章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理处理时间序列、文本和语音等序列数据，需要依赖具有“记忆”能力的网络。本章聚焦于循环神经网络。我们将首先分析标准 RNN 在处理长序列时面临的长期依赖问题。随后，本书将详细介绍解决这一难题的两大核心架构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。读者将学习 LSTM 中的输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，精确控制信息流，从而有效地捕获长距离依赖关系。此外，我们还将探讨双向 RNN (Bi-RNN) 在需要前后文信息的任务中的优势。第五章：注意力机制与 Transformer 模型的兴起在序列建模领域，注意力机制（Attention Mechanism）已取代了传统 RNN 成为主流。本章将细致阐述注意力机制如何允许模型在处理序列时，动态地关注输入序列中最相关的部分。在此基础上，我们将全面解析 Transformer 架构，这是当前自然语言处理（NLP）领域的基础。我们将深入研究其核心创新——自注意力（Self-Attention），以及多头注意力（Multi-Head Attention）的设计理念。多层 Transformer 编码器和解码器堆栈的结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，都将在本章得到详尽的数学和结构解析。第三部分：模型部署、优化与前沿挑战掌握了模型架构后，如何高效地训练、评估并最终将模型投入实际应用，是工程实践的关键。第六章：高效训练策略与模型评估指标本章关注于如何优化训练过程。除了学习率调度（如余弦退火、学习率热启动），我们还将深入探讨迁移学习（Transfer Learning）的实践。如何有效地利用预训练模型（如 ImageNet 上的 CNN 或 BERT 上的 Transformer）进行微调（Fine-tuning），是当前工业界的主流做法。在评估方面，本书会超越简单的准确率，详细讲解精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数、ROC 曲线以及在特定任务（如目标检测中的 mAP）中使用的专业指标。第七章：模型优化与部署的工程考量训练好的模型需要被高效地部署到实际环境中。本章将探讨模型压缩技术，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）——从全精度到低比特表示的转换原理与影响，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）。我们还将讨论不同硬件平台（GPU、TPU、边缘设备）对模型推理速度的影响，以及使用 ONNX、TensorRT 等框架进行模型推理优化的具体步骤。本书特色本书的特色在于其对理论深度的坚持与对工程实践的关注相结合。每一核心概念的引入都伴随着严谨的数学推导，确保读者不仅“知道怎么做”，更“理解为什么这么做”。丰富的代码示例（使用主流深度学习框架实现）贯穿始终，将抽象的算法转化为可运行的程序。通过本书的学习，读者将建立起坚实的理论基础和全面的实战能力，为后续深入研究特定领域的AI问题（如生成模型、强化学习等）做好充分准备。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计简直是一场视觉盛宴！从拿到手的那一刻起，我就被它沉稳而又不失现代感的封面设计所吸引，那种深邃的蓝色调，搭配着简洁有力的字体，立刻给人一种专业、可靠的印象。内页的纸张选材非常考究，摸起来细腻光滑，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于我这种需要长时间对着技术书籍的读者来说，简直是福音。更值得称赞的是，书中对各种图表的处理方式，那些网络拓扑图、协议流程图，都清晰得令人赞叹，线条的粗细、颜色的搭配都经过了深思熟虑，即便是初次接触复杂概念的人，也能迅速抓住重点。我特别喜欢它在章节过渡时使用的一些留白和装饰性的小插图，虽然不直接承载核心知识，但却有效地缓解了阅读的枯燥感，让整个阅读过程变得像是在探索一个精心布置的知识迷宫，每一步都有惊喜，而不是单纯的知识灌输。这种对细节的极致追求，体现了出版方对读者的尊重，也反衬出作者团队对自身作品质量的极高要求。每次翻阅，都能感受到这种用心带来的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述风格，我只能用“行云流水，深入浅出”来概括。它完全颠覆了我对传统技术书籍那种刻板、晦涩的固有印象。作者在讲解那些错综复杂的网络原理时，并没有直接抛出密集的术语和公式，而是巧妙地运用了一系列的类比和生活化的场景来构建理解的桥梁。比如，在解释TCP/IP模型时，它居然拿出了一个生动的“信件投递系统”作为比喻，将数据封装的过程描绘得如同真实的物流操作一样有条不紊，让我一下子就明白了分层和协议栈的意义。读起来完全没有压力，感觉就像是有一位经验极其丰富的前辈，耐心地坐在你身边，用最平实的语言，为你剖析那些曾经让你头疼不已的难题。尤其欣赏它在处理那些历史遗留问题和最新技术发展时的平衡感，既没有沉溺于过去的细节而拖沓，也没有盲目追求前沿而失焦，始终保持着一种严谨又不失亲和力的叙事节奏。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个资深的行业观察者，这本书最让我感到惊喜的是它对“实践指导性”的强调。很多技术书籍侧重理论的深度，但往往在“如何做”这个问题上戛然而止，留给读者的是一堆无法落地的知识碎片。然而，这本书的独特之处在于，它似乎无时无刻不在提醒你，这些理论知识最终是要在真实的生产环境中应用的。书中穿插的那些“陷阱回顾”和“故障排除场景模拟”，简直是神来之笔。它们不是空泛的假设，而是基于大量真实案例提炼出的经验之谈。我甚至能想象出，在某个深夜的机房里，当系统出现莫名其妙的延迟时，翻开这本书的某一个角落，就能找到那个隐藏极深的配置错误或者协议误解的根源。这种前瞻性的指导，让这本书的价值远超一般的教科书，它更像是一本技术人员的“作战手册”，充满了实战智慧。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我体验到了一种极高的信息密度和逻辑上的严密性，这对于追求效率的专业人士来说至关重要。它在处理知识体系的构建时，展现出了一种近乎建筑学的精确性。作者似乎对每一个知识点的位置都进行了精心的规划，没有一处是多余的，也没有一处是缺失的。当我深入到某个特定协议的细节分析时，我发现其对底层机制的挖掘是毫不含糊的，那种对位运算、时序图的细致剖析，足以满足那些对底层原理有苛刻要求的工程师。更难得的是，这种深度并没有导致内容的碎片化，相反，它通过清晰的引用和回溯机制，将每一个细节都牢牢地固定在了整个网络架构的宏大图景之中，使得你永远不会迷失在细节的海洋里，始终能看到知识点之间的内在联系和层级关系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个突出优点，是它对未来趋势的敏感性和前瞻性布局。它没有满足于讲解当前主流的技术栈，而是花费了相当的笔墨去探讨那些正在萌芽或即将爆发的技术方向，比如软件定义网络（SDN）的演进、下一代互联网协议的挑战，以及网络安全范式的转变。这种对未来视野的构建，让读者在学习现有技术的同时，也拥有了与时俱进的战略眼光。它没有简单地罗列这些“未来概念”，而是结合了现有的技术瓶颈，去论证为什么需要这些新事物，这使得那些前沿内容也变得具体、可感，而不是空中楼阁。阅读完后，我感觉自己的知识储备不仅仅是“补齐了短板”，更像是站在了一个更高的制高点上，能够更清晰地预判行业的发展脉络，这对于职业生涯的规划有着不可估量的指导意义。

评分☆☆☆☆☆