计算机上机实验基础

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出版者:
作者:张弢 编
出品人:
页数:134
译者:
出版时间:2010-1
价格:20.00元
装帧:
isbn号码:9787300114149
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机基础
  • 上机实验
  • 编程入门
  • C语言
  • 数据结构
  • 算法
  • 实验指导
  • 高等教育
  • 信息技术
  • 实践教学
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具体描述

《计算机上机实验基础(本科)》内容简介:我国的高等继续教育要抓住机遇发展,完成自己的历史使命,从根本上说就是要全面提高教育教学质量,这涉及多方面的工作,但抓好教材建设是提高教学质量的基础和中心环节。众所周知,高等继续教育的培养对象主要是已经走上各种生产或工作岗位的从业人员,这就决定了高等继续教育的目标是培养能适应新世纪社会发展要求的动手能力强、具有创新能力的应用型人才。因此,高等继续教育教材的编写“要本着学用结合的原则,重视从业人员的知识更新,提高广大从业人员的思想文化素质和职业技能”,体现出高等继续教育的针对性、实用性和职业性特色。

《深度学习模型优化指南》 本书将带您深入探索深度学习模型优化的前沿技术与实践方法。随着深度学习在各个领域的广泛应用,如何高效、稳定、高性能地训练和部署模型成为至关重要的课题。本书将聚焦于解决这一挑战,为读者提供一套系统性的优化解决方案。 核心内容概览: 模型压缩技术: 深度学习模型往往参数量巨大,导致存储和计算资源消耗过高。本书将详细介绍各种模型压缩技术,包括: 剪枝(Pruning): 讲解不同类型的剪枝策略(如结构化剪枝、非结构化剪枝),如何识别和移除冗余的连接或神经元,以及剪枝后模型性能恢复的方法(如微调)。 量化(Quantization): 阐述如何将模型权重和激活值从浮点数转换为低比特整数(如INT8、INT4),从而显著减小模型大小和加快推理速度。我们将探讨后训练量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)等不同方法,并分析其对模型精度的影响。 知识蒸馏(Knowledge Distillation): 介绍如何训练一个更小的“学生”模型来模仿大型“教师”模型的行为,从而在保持较高精度的同时显著减小模型体积。我们将深入研究不同蒸馏策略,如软目标蒸馏、中间层蒸馏等。 低秩分解(Low-Rank Factorization): 讲解如何利用矩阵的低秩特性,将大型权重矩阵分解为更小的矩阵,以减少参数量和计算量。 高效模型架构设计: 除了优化现有模型,本书还将探讨如何从源头设计更高效的模型架构: 轻量级网络(Lightweight Networks): 介绍MobileNet、ShuffleNet、EfficientNet等一系列专为移动端和嵌入式设备设计的轻量级网络架构,分析其设计思想和关键技术。 注意力机制优化: 探讨如何在自注意力机制中引入稀疏性、低秩或分组计算,以降低其二次复杂度。 神经架构搜索(NAS)的优化应用: 介绍如何利用NAS技术搜索计算效率与性能兼顾的模型结构。 训练加速与稳定性: 提升模型训练的速度和稳定性也是优化工作的关键: 梯度累积(Gradient Accumulation): 讲解如何在显存受限的情况下,通过累积梯度来模拟更大的批量大小,从而改善训练效果。 混合精度训练(Mixed Precision Training): 演示如何利用FP16和FP32混合精度进行训练,加速计算并减少显存占用,同时保持较高的模型精度。 学习率调度策略: 深入研究各种学习率衰减策略(如Step Decay, Cosine Annealing, One-Cycle Policy)如何影响模型收敛速度和最终性能。 优化器选择与调参: 分析Adam, SGD, RMSprop等常用优化器的特点,并提供调参技巧。 推理优化与部署: 模型训练完成后,如何将其高效地部署到各种硬件平台是最后的挑战: 编译器优化: 介绍TensorRT, OpenVINO, XLA等深度学习推理引擎如何对模型进行图优化、算子融合、硬件特化,从而实现极致的推理性能。 模型部署框架: 讨论ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile等跨平台模型部署框架的使用。 硬件加速: 简要介绍GPU、NPU、TPU等硬件在深度学习推理中的作用,以及如何为特定硬件进行模型优化。 本书特色: 理论与实践并重: 深入浅出地讲解各项优化技术的原理,并结合实际代码示例,指导读者如何在主流深度学习框架(如PyTorch, TensorFlow)中实现这些技术。 案例丰富: 选取了计算机视觉(图像分类、目标检测、语义分割)和自然语言处理(文本分类、机器翻译)等经典应用场景,演示优化技术的实际效果。 前沿性: 涵盖了当前深度学习优化领域的热点和最新进展。 面向读者: 适用于对深度学习有基本了解,希望提升模型性能、降低资源消耗的开发者、研究人员及学生。 通过阅读本书,您将能够系统性地掌握深度学习模型优化的关键技术,有效提升模型在各种应用场景下的表现,并为将模型成功部署到实际生产环境打下坚实基础。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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让我感到意外的是,这本书的“实验”部分与其说是实验,不如说是理论推导和数学证明的集合。我期待的是,通过动手操作,能够看到程序运行结果与理论预期的差异,从而理解计算机的实际工作方式。然而,书中提供的“实践环节”,大多是要求读者手动计算某个递归函数的执行次数,或者推导某个排序算法在特定输入下的时间复杂度。这些内容完全可以通过纸笔完成,和“上机”操作的要求背道而驰。例如,在讲解缓冲区溢出漏洞时,书中给出了一个极其精简的漏洞代码段,但随后就跳到了栈帧结构和返回地址的十六进制表示,完全没有提供如何利用GDB或Valgrind工具来动态观察和验证这一过程的方法。这本书似乎假设读者拥有一个完美的、理论上运行的机器环境,从而忽略了现实世界中编译器的优化、操作系统的中断等实际因素对程序执行结果的影响。对于一个希望通过实践来理解计算机工作原理的读者来说,这本书提供的帮助微乎其微,它更像一本高级的“离线模拟器”使用手册。

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这本书的封面设计得非常简洁,米白色的封底配上深蓝色的字体,整体感觉沉稳而不失现代感。我最初拿起它,是冲着书名里“计算机”和“实验”这两个关键词来的,期望能找到一些关于基础编程实践的指导。然而,当我翻开目录,映入眼帘的却是大量关于数据结构和算法优化的深入探讨,甚至涉及到了一些高级操作系统的底层原理分析。比如,书中花了整整一个章节来讲解内存分页和虚拟内存的管理机制,并提供了大量的汇编代码示例进行佐证。这种详尽程度,对于我这种只是想快速上手编写一些简单C语言程序的初学者来说,无疑是有些门槛的。我本来期待的是循序渐进的实验步骤,比如“如何编译你的第一个Hello World”或是“循环和条件语句的实践应用”,但这本书似乎默认读者已经对编程环境了如指掌,直接切入了核心的理论深度。尤其是关于图论算法的章节,作者用了非常抽象的数学语言来描述,虽然严谨,但缺乏直观的例子来辅助理解。总的来说,如果把这本书定位成一本面向入门者的实验指导手册,那它的深度是溢出的,更像是为已经有一定基础、准备冲刺竞赛或深入研究的读者准备的“进阶理论宝典”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其晦涩和学术化的,充满了复杂的长难句和高深莫测的术语,阅读起来需要极高的专注度和专业背景知识。作者似乎对“简洁”有着一种本能的排斥,他似乎热衷于用最迂回的方式来阐述一个相对简单的概念。比如,要解释一个变量的声明,书中用了半页纸的篇幅,从编译器的符号表管理、内存分配的堆栈模型,一直追溯到CPU寄存器的状态变化。这种深度探索固然值得赞赏,但如果这本书的目标读者是初次接触计算机科学的学生,那么这种开篇就将读者推入深渊的做法无疑是失败的。此外,书中对网络协议栈的描述,竟然直接从TCP三次握手开始,跳过了HTTP协议的基本请求响应流程,这让我想了解如何用程序来发起一个简单的Web请求的愿望彻底落空。这本书更像是一本给计算机系高年级学生准备的“知识密度超大”的参考书,它期望你已经“知道”很多东西,然后在此基础上进行拓展,而不是从零开始构建你的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的插图和图表设计,是我阅读体验中最困惑的部分。虽然书中确实包含了一些流程图和结构图,但它们的设计风格与现代的视觉传达标准严重脱节。很多图表的线条模糊,配色陈旧,信息密度过高,以至于乍一看根本无法分辨出哪些是输入,哪些是输出,哪些是控制流。更严重的是,很多关键的概念,比如进程调度的轮转队列,作者仅仅是用一个简单的方框图来表示,没有任何动画或动态演示的描述来辅助理解其“轮转”的过程。在我看来,计算机实验的基础正是可视化和动态展示,而这本书却提供了一堆静态的、难以解读的示意图,让人感觉像是在使用一本上世纪八十年代的教材。如果一个实验性读物不能有效地可视化其描述的对象,那么它在传达复杂系统逻辑方面的作用就会大打折扣。我尝试对照图表来理解某些算法的执行过程,结果反而因为图表的晦涩而更加迷失方向,不得不放弃图表,完全依赖文字进行艰难的推演。

评分☆☆☆☆☆

我阅读这本书的体验,就像是走进了一座设计精巧但缺少指引牌的迷宫。它的内容组织逻辑是高度跳跃的,缺乏传统教材那种线性递进的教学痕迹。比如,在前三章,作者反复强调面向对象编程中的“多态性”和“接口的实现”,并且引用了大量Java语言的特性来进行说明,这让我非常困惑,因为我购买这本书的初衷是想学习C语言的基础实践。书中关于文件I/O操作的描述,也极其简略,仅仅用了一页纸概括了打开、读取、写入的基本函数调用,而完全没有涉及错误处理机制的重要性,也没有给出任何涉及跨平台文件路径差异的注意事项。最让我感到沮丧的是,书中几乎找不到任何可以独立运行的、完整的源代码示例。所有的代码片段都是零散的、为了论证某个特定理论点而被截取的,读者需要自己脑补上下文,自行组合才能得到一个可执行的程序。这种“碎片化”的教学方式,对于需要通过实际动手搭建环境、编译调试来巩固知识的读者来说,简直是一场噩梦。它更像是一本专家间的学术笔记,而非面向大众的实验教材。

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