iPhone & iPad开发实战 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:海洋出版社

作者:孙东风编著

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2010-8

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787502778002

丛书系列:

图书标签:

iPhone
开发
ipad
Mobile_Dev
移动编程
实例
iphone
develop
iPhone
iPad
开发
实战
移动
编程
Swift
iOS
应用
开发

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《iPhone & iPad 开发实战》内容简介：iPhone手机软件开发，前景可期，人才当立。为了帮助有志加入这一行业的初学者尽快成长，作者结合多年商业项目经验编著此书。主要内容：《iPhone & iPad 开发实战》分为必备知识和开发实战两大部分。必备知识包括iPhone平台开发基础、Objective．C语言、Xcode集成开发环境。开发实战给出iPhone个人记事本、iPhone连连看游戏、iPhoneWap浏览器、iPhone手机聊天程序4个经典案例，通过这些案例，读者可以深入理解并掌握iPhone软件开发的全过程。

《iPhone & iPad 开发实战》特点：以作者工作过程中开发的多个商业化项目为雏形，在此基础上进行加L以浅显易懂的方式进行关键知识点的解读，帮助读者快速入门并获得触类旁通的能力。

适用范围：《iPhone & iPad 开发实战》可作为培训机构的教材，还可作为初学者的进阶教材，对中高层次程序开发人员也有一定的借鉴意义。

深度学习与计算机视觉实践指南内容简介本书旨在为对人工智能领域的前沿技术，特别是深度学习和计算机视觉抱有浓厚兴趣的读者，提供一套全面、深入且高度实用的技术指南。我们专注于讲解构建、训练和部署现代深度学习模型所需的理论基础、核心算法以及实际操作技巧，内容涵盖了从基础的神经网络结构到复杂的卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）以及前沿的Transformer架构。第一部分：深度学习基石与数学原理本部分将为读者打下坚实的理论基础。我们不会仅仅停留在表面的API调用，而是深入剖析驱动深度学习的核心数学原理。 1.1 机器学习基础回顾与现代视角核心概念重申：监督学习、无监督学习、强化学习的范畴界定与适用场景。概率论与统计学基础在模型选择中的作用：最大似然估计（MLE）、贝叶斯推断的现代应用。线性代数在高效计算中的体现：张量（Tensor）的定义、运算性质及其在GPU加速中的重要性。 1.2 神经网络的数学构建块神经元模型与激活函数解析：从Sigmoid到ReLU家族（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的演进及其对梯度流的影响。损失函数的设计哲学：均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）、Hinge Loss在不同任务中的最优选择。优化算法的精细调校：梯度下降法的变体（SGD, Momentum, Nesterov Accelerated Gradient）的数学推导与收敛速度分析。深入讲解自适应学习率方法，如Adagrad、RMSprop和革命性的Adam及其变体（如AdamW）。 1.3 反向传播算法的深度剖析链式法则的应用：如何高效计算复杂网络中的梯度。数值稳定性问题：梯度消失与梯度爆炸的成因分析及通过权重初始化（Xavier/He Initialization）和批归一化（Batch Normalization）的缓解策略。第二部分：卷积神经网络（CNN）的结构与应用计算机视觉是深度学习最成功的应用领域之一。本部分将详细拆解卷积神经网络的每一个关键组件，并展示其在图像识别、目标检测和图像分割中的实战应用。 2.1 卷积层的深入理解卷积操作的数学定义与特征提取：填充（Padding）、步幅（Stride）与感受野（Receptive Field）的计算。不同尺度的卷积核应用： 1x1、3x3、5x5卷积核的作用及其在信息压缩和维度控制上的优势。分组卷积（Grouped Convolution）与深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）：效率优化与模型轻量化设计。 2.2 经典CNN架构的演进与精髓 AlexNet与VGG：深度化趋势的开端与网络结构的模块化思想。 ResNet（残差网络）：引入残差块（Residual Block）解决深层网络训练难题的原理与实现。 Inception/GoogLeNet：模块化设计与多尺度特征融合的策略。 DenseNet与通道注意力机制：稠密连接如何增强特征复用与信息流。 2.3 目标检测的四大范式两阶段检测器： R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程、区域提议网络（RPN）的构建与优化。一阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的实时性优势与边界框预测机制。 Anchor-Free方法： FCOS等新方法的出现及其对预设锚框的摆脱。性能评估指标： IoU、mAP（mean Average Precision）的精确计算与解读。 2.4 图像分割技术语义分割： FCN（全卷积网络）与U-Net架构在生物医学图像分析中的经典应用。实例分割： Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN以实现像素级分类和实例分离。第三部分：序列模型与自然语言处理（NLP）前沿本部分聚焦于处理时序数据和文本数据，涵盖循环神经网络的局限性与Transformer架构带来的范式革命。 3.1 循环神经网络（RNN）及其变体 RNN的基础结构：隐藏状态的迭代计算及其在处理序列依赖性方面的挑战。长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：遗忘门、输入门、输出门（LSTM）或更新门、重置门（GRU）的详细工作原理，如何有效解决长期依赖问题。 3.2 注意力机制（Attention）的兴起软注意力机制的原理：如何在序列不同部分分配权重，提升模型对关键信息的聚焦能力。自注意力（Self-Attention）机制的数学描述： Q（查询）、K（键）、V（值）矩阵的计算过程。 3.3 Transformer架构的全面解析编码器-解码器结构：多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。位置编码（Positional Encoding）：如何将序列顺序信息注入到无序的自注意力机制中。模型优化与正则化： Dropout在Transformer中的应用与层归一化（Layer Normalization）。 3.4 预训练语言模型（PLM）的实战 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： MLM（掩码语言模型）与NSP（下一句预测）的训练任务。 GPT系列模型：自回归生成模式及其在文本生成、摘要和对话系统中的应用。微调（Fine-Tuning）策略：针对特定下游任务（如文本分类、命名实体识别）的模型适配技术。第四部分：模型训练、部署与工程实践理论和架构的理解必须与高效的训练流程和实际部署能力相结合。 4.1 高效训练策略与超参数调优学习率调度器：周期性学习率、余弦退火策略（Cosine Annealing）。正则化深入探讨： Dropout、权重衰减（L2正则化）在不同模型上的平衡点。模型验证与交叉验证：如何构建健壮的验证集，避免数据泄露。 4.2 迁移学习与模型微调的最佳实践特征提取器与微调的界限：根据数据量和任务相似性选择冻结层数的标准。领域自适应（Domain Adaptation）：如何将在一个领域训练的模型迁移到另一个相关领域。 4.3 模型部署与推理优化模型量化（Quantization）：从FP32到INT8的转换，显著降低内存占用和推理延迟。模型剪枝（Pruning）：移除不必要的权重连接，实现稀疏化加速。边缘计算部署考量：使用ONNX或TensorRT等框架进行推理优化，确保在资源受限设备上的高性能运行。 4.4 可解释性AI（XAI）简介模型决策透明化：理解模型“为什么”做出某个预测。关键方法介绍： Grad-CAM、SHAP值在可视化模型关注区域中的应用。本书适合具有一定编程基础（如Python）和基础微积分知识的工程师、研究人员及高级学生。通过阅读本书，读者将不仅掌握尖端的AI算法，更能将这些知识转化为具有实际生产力的解决方案。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

代码质量太低，大多是拼凑，没有进行过检查，而且价格还那么贵，一点都不值！！以后不会买此人（孙东风）的书了，真垃圾！！一点思想也没有，只是教你如何使用，并没有告诉你真正的含义，而且那些东西，api都可以找到，更何况是例子，从网上搜一下，老外写的比这个质量高多了...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场灾难，拿到手沉甸甸的，期望着能有一场酣畅淋漓的实战体验，结果光是适应它的字体和间距就花了我好一番功夫。内页的印刷质量也堪忧，有些图例的线条模糊不清，根本无法准确对照代码进行调试。我本来以为作为一本“实战”书籍，应该会提供一些前沿的开发案例，比如最新的ARKit集成或者WidgetKit的应用，结果内容停留在好几年前的版本，很多API都已经弃用或者有了更优雅的实现方式。光是搭建项目环境就走了不少弯路，不得不频繁地去查阅官方文档来弥补书中信息的滞后性。而且，案例之间的逻辑衔接非常生硬，仿佛是把几篇独立的技术博客硬塞进了一本书里，读者需要自己去消化和串联那些断裂的知识点，这对于初学者来说无疑是巨大的负担。如果作者能花更多精力在内容组织和版本更新上，而不是仅仅堆砌一些基础的控件用法，这本书的价值可能会高出不止一个档次。我现在甚至怀疑，作者自己是否真的用这些代码跑通过完整的项目流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书在引入SwiftUI的概念时显得尤为草率和不连贯。一方面，它还在用大量的篇幅讲解老旧的UIKit的委托模式和故事板(Storyboard)的使用，与SwiftUI的声明式语法形成了强烈的认知冲突。另一方面，当它终于触及SwiftUI时，内容深度却急转直下，很多关键的Layout容器和State管理机制都只是简单地提了一下，没有深入讲解如何在复杂视图层级中有效管理数据流，例如如何正确使用`@EnvironmentObject`或理解View的生命周期在声明式编程中的新含义。读者如果希望通过这本书全面掌握当前的iOS开发主流技术栈，这本书提供的帮助微乎其微。它更像是一个新旧技术交替时期的“过渡产品”，两边都没能做到深入和精通，最终让抱着学习最新技术的读者感到既困惑又失望。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的理论深度简直是浅尝辄止到了令人发指的地步。它似乎只满足于告诉你“怎么做”，却从来不深究“为什么这么做”。比如在讲解数据持久化时，它只是简单地演示了UserDefaults的写入和读取，对于Core Data的底层机制、Realm的性能优势，甚至是SwiftData的未来趋势，都一带而过。作为一个追求技术精进的开发者，我更看重的是底层原理的剖析，比如内存管理在iOS应用中的具体表现，或者并发编程中GCD和OperationQueue的细微差别。这本书里这些关键的、决定应用性能和稳定性的知识点，几乎没有得到应有的重视。读完后，我感觉自己就像学会了使用一把剪刀，但对剪刀的金属成分、杠杆原理一概不知，这样的知识结构是无法支撑起构建复杂、健壮的App的。与其叫“实战”，不如称之为“基础操作手册”，而且还是本过时的操作手册。

评分☆☆☆☆☆

从作者的叙事风格来看，我强烈感觉到他似乎更像一个产品经理而非资深的工程师。书中充斥着大量主观的、非技术性的描述，例如描述某个UI设计有多么“美观”、“现代”，却很少用客观的性能指标或设计模式来佐证。例如，在讨论用户界面构建时，书中对于如何实现一个流畅的自定义转场动画几乎没有给出任何有价值的指导，而这恰恰是提升用户体验的关键环节。相反，花了不少篇幅去介绍App Store的审核流程和市场营销的“秘诀”，这本末倒置的取向让我非常困惑。我购买一本技术书籍，是为了学习如何用Swift和UIKit/SwiftUI构建高效能的软件，而不是学习如何写一份市场推广文案。这种内容侧重上的严重偏差，极大地削弱了其作为一本专业技术参考书的权威性。

评分☆☆☆☆☆

令人沮丧的是，书中提供的所有代码示例都缺乏必要的错误处理机制。每一个功能模块的实现，都是在“完美世界”下构建的——假设网络请求永远成功，用户输入永远合法，设备电量永远充足。这与真实的移动开发环境格格不入。在真实的战场上，崩溃率和异常处理才是区分新手和高手的试金石。我尝试着将书中的一个网络下载模块移植到我的项目中，稍加修改，添加了对超时和重试逻辑的控制后，整个应用便开始出现不可预测的行为。这表明作者在编写这些示例时，可能只关注了Happy Path，而完全忽略了鲁棒性。一本好的实战书，理应教会我们如何优雅地面对失败，而不是仅仅展示成功的光环。这种对边缘情况和错误边界处理的缺失，是其最大的硬伤之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是不大适合我这个初学的菜鸟。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是不大适合我这个初学的菜鸟。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是不大适合我这个初学的菜鸟。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是不大适合我这个初学的菜鸟。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是不大适合我这个初学的菜鸟。