具体描述
《计算机网络技术及应用(第2版)》编写的目的一是为非计算机专业学生提供完整、系统的计算机网络知识，二是培养读者的实际应用技能。《计算机网络技术及应用(第2版)》深入浅出地讨论了以太网、无线局域网、广域网、Internet接入技术、网络安全、网络操作系统和服务器配置及Internet常见应用等方面内容。与其他针对非计算机专业学生的网络教材不同，《计算机网络技术及应用(第2版)》不是简单罗列一大堆有关网络的概念，而是在实际的网络环境下讨论交换式以太网、无线局域网、PSTN、SDH和ATM的工作机制及相关协议，讨论交换机、路由器的工作机制及在网络中的作用，讨论数据加密机制和防火墙、入侵防御系统对网络安全所起的作用，讨论应用层协议的操作原理及服务器配置。
《计算机网络技术及应用(第2版)》内容组织严谨，叙述方法新颖，适合作为理工类非计算机专业学生的教材，也可作为应用型计算机专业学生的教材，对从事校园网设计和Internet接入的工程技术人员也是一本非常好的参考书。
《深度学习前沿：模型、算法与实践》 图书简介 一、 导论：迈向智能的基石 本书旨在为广大对人工智能，特别是深度学习领域抱有浓厚兴趣的研究人员、工程师和高级学生提供一本全面、深入且紧跟时代前沿的参考读物。在信息爆炸与计算能力飞速提升的今天，深度学习已不再是实验室中的概念，而是驱动自动驾驶、自然语言理解、生物医药乃至金融风控等诸多领域变革的核心引擎。然而，要真正驾驭这股技术浪潮，必须建立在对底层原理深刻理解之上的系统性知识体系。 《深度学习前沿：模型、算法与实践》并非对基础概念的简单复述，而是将焦点精确地定位于当前研究热点和工业界亟待解决的挑战上。全书结构设计紧凑而逻辑严密，力求在理论的深度与实践的可操作性之间找到最佳的平衡点。我们深知，对于一个快速迭代的领域，知识的“新鲜度”至关重要。因此，本书精选了近五年内最具影响力的研究成果，并以批判性的视角进行梳理和整合。 二、 核心模型架构的再审视与深化 本书的第一部分，聚焦于当前主流深度学习模型的架构演进与内在机制的深入剖析。 1. 卷积网络（CNN）的泛化与高效化： 我们将详细探讨超越经典ResNet和DenseNet的最新进展。重点分析了神经形态计算（Neuromorphic Computing）对CNN结构带来的启发，例如脉冲神经网络（SNN）在事件驱动型传感器数据处理中的潜力。此外，针对资源受限环境，本书详细介绍了结构化稀疏性、知识蒸馏以及网络剪枝技术的最新优化策略，特别是基于硬件感知的稀疏化方法，如何实现模型性能与计算效率的同步提升。我们还将深入解析视觉Transformer（ViT）及其变体，讨论自注意力机制在图像领域取代卷积操作的理论基础与实际瓶颈，并探讨混合架构（如ConvNeXt）的设计哲学。 2. 循环与序列建模的范式转移： 虽然Transformer已在自然语言处理（NLP）领域占据主导地位，但循环结构在某些特定时间序列预测和强化学习环境中仍有不可替代的价值。本章不再纠缠于基础的LSTM和GRU，而是深入研究状态空间模型（SSM），特别是Mamba等线性复杂度的序列模型，如何通过结构化状态表示来有效解决长距离依赖问题，并展现出优于传统Transformer在序列长度上的可扩展性。 3. 生成模型的突破：从GAN到扩散模型： 生成模型是当前AI领域最引人注目的分支之一。本书将详尽阐述扩散模型（Diffusion Models）的数学基础，包括Langevin动力学和变分推断的视角。我们将解析DDPM、DDIM以及最新的潜空间扩散模型（如Stable Diffusion的迭代升级），并着重分析如何通过条件化技术（如Classifier-Free Guidance）实现对生成结果的精细控制。对于GANs，则侧重于其在对抗训练稳定性、Wasserstein距离优化以及其在特定领域（如超分辨率、数据增强）的持续适用性进行探讨。 三、 算法优化与训练范式的革新 理解模型结构后，算法层面的优化是实现高性能的关键。本书的第二部分专注于训练过程中的挑战与前沿解决方案。 1. 优化器与自适应学习率策略： 传统的Adam和SGD优化器已无法完全满足超大模型的训练需求。本章将介绍二阶优化方法的实用化进展，如K-FAC的近似方法，以及针对非凸损失曲面的新型优化器（如Lookahead, RAdam的改进版）。尤其，我们将讨论基于梯度的元学习（Meta-Learning for Optimization），即让模型学会如何优化自身，从而实现更快的收敛和更好的泛化能力。 2. 泛化性与鲁棒性： 深度学习模型在面对对抗样本和领域漂移时的脆弱性是工业部署的主要障碍。本书系统梳理了对抗训练（Adversarial Training）的最新进展，包括如何构建更强的扰动和如何利用梯度掩模来防御攻击。此外，领域自适应（Domain Adaptation）和联邦学习（Federated Learning）中的隐私保护机制，如差分隐私（Differential Privacy）与安全聚合，将被作为提升模型在真实、异构数据环境中鲁棒性的重要组成部分进行深入讲解。 3. 大模型的训练工程学： 训练万亿级参数模型需要跨越巨大的工程门槛。本书详述了模型并行、数据并行和流水线并行的融合策略（如DeepSpeed和Megatron-LM中的技术），以及低精度计算（如FP8、INT8量化）对内存和带宽的优化效果。如何有效地管理激活值（Activation Checkpointing）以在保持精度的同时减少内存占用，将是本节的实践重点。 四、 前沿应用场景的深度剖析 本书的最后一部分将目光投向深度学习在关键应用领域展现出的颠覆性能力。 1. 多模态融合与统一表征： 人工智能正加速从单一模态走向多模态融合。本书将详细分析跨模态注意力机制，如CLIP和ALIGN模型中如何构建文本与图像的对齐空间。重点探讨视觉语言模型（VLM）在复杂推理（如视觉问答VQA和图像描述生成）中的架构设计和训练范式。 2. 具身智能与强化学习的新视野： 强化学习（RL）正从模拟环境走向物理世界。我们关注离线强化学习（Offline RL），即如何在固定数据集上训练出鲁棒策略，以避免在线探索的高风险。同时，本书还将介绍基于世界模型（World Model）的规划方法，以及如何利用模仿学习（Imitation Learning）来快速引导具身智能体（如机器人）掌握复杂技能。 3. 可解释性与因果推断的融合（XAI & Causal Inference）： 随着模型决策权重的增加，理解“为什么”变得至关重要。本书不仅回顾了LIME、SHAP等局部解释方法，更深入探讨了因果表征学习，即如何利用因果图结构来区分相关性与真正的驱动因素，从而构建出在面对分布外（OOD）数据时仍能保持高可信度的“可信赖AI”。 目标读者与阅读价值 本书的读者群体应具备扎实的线性代数、概率论与基础机器学习知识。通过本书的学习，读者将能够： 掌握当前SOTA（State-of-the-Art）模型的内在设计哲学，而不仅仅是停留在API调用层面。 理解并能够实施大规模模型训练所需的工程优化技巧。 具备批判性思维，能够评估新提出的算法相对于现有方法的优劣势。 为未来从事深度学习前沿研究或在复杂工业场景中部署高性能AI系统做好充分准备。 《深度学习前沿：模型、算法与实践》提供了一个结构化的知识地图，引导读者穿越当前深度学习研究的“无人区”，直抵技术创新的核心。
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