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出版者:吉林教育出版社

作者:王世斌 责任编辑 木头羊工作室 封面设计

出品人:

页数:459

译者:

出版时间:2002-04

价格:14.80

装帧:平装

isbn号码:9787538340570

丛书系列:

图书标签:

• 小学作文
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好的，以下是一份关于另一本完全不同主题的图书的详细简介，该图书与《最新版小学生新新作文综合训练精品大全》没有任何关联： --- 《深度学习与神经网络：原理、实践与前沿应用》 作者： 李明 编著 出版社： 科技文献出版社 ISBN： 978-7-5045-9876-5 开本： 16开 页数： 约720页 --- 图书概述 《深度学习与神经网络：原理、实践与前沿应用》是一本面向计算机科学、人工智能研究人员、资深工程师及高年级本科生和研究生深度学习爱好者的专业技术著作。本书旨在系统、深入地剖析现代深度学习模型的核心数学原理、算法实现细节，并结合大量的实际案例，展示如何将理论知识转化为高效的工程实践。本书力求在理论的严谨性与工程的可操作性之间取得完美平衡，内容覆盖从基础感知机到最尖端Transformer架构的完整演进脉络。 全书结构严谨，逻辑清晰，不仅详细阐述了深度学习的基石——反向传播算法的推导与优化策略，更着墨于如何有效地构建、训练和部署复杂的深度神经网络，特别是针对当前主流的计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和序列数据处理领域的最新技术进展。 详细章节内容分布 本书共分为七大部分，二十章，内容层次递进，循序渐进地构建读者的知识体系： 第一部分：基础理论与数学基石 (Foundation and Mathematical Basis) 第1章：人工智能与机器学习的演进 本章回顾了从早期符号主义到连接主义的范式转变，重点梳理了机器学习的核心概念（如偏差-方差权衡、正则化），并引出神经网络作为非线性函数逼近器的核心作用。 第2章：线性代数与概率论在深度学习中的应用 深入探讨了矩阵分解（SVD、PCA）、张量运算在GPU加速中的地位，以及概率图模型、贝叶斯方法在理解模型不确定性中的基础作用。 第3章：单层与多层感知机 (Perceptrons) 详尽介绍激活函数（Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, GELU）的选择与影响，以及多层感知机（MLP）的结构与局限性。 第二部分：核心训练机制 (Core Training Mechanics) 第4章：反向传播算法的深入解析 基于链式法则，详细推导了损失函数对网络权重的梯度计算过程，并对比了不同的自动微分实现机制（如TensorFlow/PyTorch的动态图与静态图）。 第5章：优化器与收敛性分析 系统比较了传统的随机梯度下降（SGD）及其变种（Momentum, Nesterov），以及自适应学习率方法（Adagrad, RMSProp, Adam, Nadam）的收敛性能和内存开销。重点分析了学习率调度策略（如Cosine Annealing）。 第6章：正则化与泛化能力提升 讨论了L1/L2权重衰减、Dropout、Batch Normalization (BN) 的原理与实践，并引入层归一化（LayerNorm）和实例归一化（InstanceNorm）在特定网络结构中的应用。 第三部分：计算机视觉的深度网络 (Deep Networks for Computer Vision) 第7章：卷积神经网络 (CNN) 的核心架构 详细剖析卷积操作的数学定义、感受野的构建，以及池化层的作用。 第8章：经典CNN模型回顾与创新 全面解析AlexNet、VGG、GoogLeNet (Inception)、ResNet（残差连接的本质）的结构设计思想，并探讨了如何通过深度残差避免梯度消失。 第9章：目标检测与语义分割 重点介绍基于区域的检测框架（R-CNN系列），以及一阶段检测器（YOLO、SSD）的实时性优化。在分割领域，深入讲解了FCN、U-Net及其在医学影像分析中的应用。 第四部分：自然语言处理的飞跃 (The Leap in Natural Language Processing) 第10章：词嵌入技术与分布式表示 探讨词向量的起源，详细介绍Word2Vec（Skip-gram, CBOW）和GloVe的训练方法，以及FastText对稀疏词的处理。 第11章：循环神经网络 (RNN) 及其变体 分析标准RNN在长距离依赖上的缺陷，深入讲解LSTM和GRU单元的门控机制，以及它们在序列生成任务中的应用。 第12章：注意力机制与Seq2Seq模型 全面阐述自注意力（Self-Attention）的计算过程，并构建基于Encoder-Decoder架构的神经机器翻译（NMT）模型。 第五部分：预训练模型与Transformer (Pre-trained Models and Transformer) 第13章：Transformer架构的革命 完全解构Transformer的核心组件：多头注意力机制（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）和Feed-Forward网络的设计哲学。 第14章：大规模语言模型 (LLMs) 的基石 详细介绍BERT（Masked LM与NSP）、GPT系列模型的结构差异和预训练范式，强调双向与单向模型的适用场景。 第15章：模型微调与迁移学习策略 讲解如何针对特定下游任务（如问答、摘要、文本分类）高效地对预训练模型进行微调（Fine-tuning），包括LoRA等参数高效微调技术。 第六部分：高级模型与生成对抗 (Advanced Models and Generative Networks) 第16章：生成对抗网络 (GANs) 理论 深入解释判别器与生成器之间的博弈过程，分析JS散度与Wasserstein距离在优化过程中的差异。 第17章：先进的生成模型 重点介绍WGAN、DCGAN、CycleGAN在图像合成和风格迁移中的应用，并简要引入扩散模型（Diffusion Models）的基本概念。 第18章：图神经网络 (GNN) 基础 介绍图结构数据的表示，以及图卷积网络（GCN）如何聚合邻域信息，适用于社交网络分析和分子结构预测。 第七部分：工程实践与未来趋势 (Engineering Practice and Future Trends) 第19章：模型部署与高效推理 讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以及TensorRT等推理引擎的使用。 第20章：可解释性、鲁棒性与前沿挑战 探讨深度学习模型的“黑箱”问题，介绍LIME和SHAP等可解释性工具，并展望自监督学习、因果推断在AI领域的新方向。 本书特色 1. 理论深度与实践并重： 每一核心算法均配有详细的数学推导，随后紧跟Python/PyTorch或TensorFlow的代码实现示例，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 2. 覆盖前沿技术栈： 不仅复习了经典的MLP、CNN、RNN，更将重点放在Transformer及其衍生模型，使读者掌握当前工业界和学术界的主流工具。 3. 面向复杂应用： 针对计算机视觉和自然语言处理这两大核心领域，提供了从基础构建块到SOTA模型的完整路线图。 4. 专业级排版： 全书采用双栏排版，数学公式清晰规范，代码块高亮显示，便于专业读者查阅和引用。 适用读者 希望系统性掌握深度学习理论基础和前沿技术的在校研究生和博士生。 从事AI算法研发、数据科学或机器学习工程的工程师。 有一定编程基础，计划深入研究神经网络底层机制的研究人员。 需要一本全面、权威参考资料的专业技术人员。

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我是一个对教育产品要求极高的家长，尤其在语文学习方面，我更看重的是思维逻辑的训练而非死记硬背。这本《精品大全》给我的感受是，它摆脱了传统作文辅导书的窠臼，真正做到了“综合训练”的深度。它不是简单地把“写人、记事、状物”几个老套路拿出来讲，而是将它们融入到更复杂的场景应用中。比如，它有一个板块专门探讨如何运用“对比手法”来增强文章的张力，这个讲解不是干巴巴的理论灌输，而是通过拆解一些精彩的议论性片段，让我们清晰地看到如何通过矛盾的对立来突出中心思想。我特别欣赏它在“素材积累”部分的处理方式，它没有强迫孩子背诵那些宏大叙事，而是指导家长和孩子一起去“发现素材”——教我们如何把一次家庭旅行、一次与陌生人的交流，甚至是一次失败的尝试，转化成具有文学价值的片段。这种强调“从生活提炼美感”的理念，对我这种注重深度阅读和思考的家长来说，无疑是最大的亮点。它不仅仅是教孩子写作文，更是在培养一种观察和记录生活的能力，这对于未来的任何学术发展都至关重要。

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作为一名语文老师，我接触过的教辅材料多如牛毛，大部分都让人感觉“用力过猛”或者“华而不实”。但这本书，给我的感觉是返璞归真，回归到了教学的本质——激发兴趣和提供方法论。我发现它在处理“想象力训练”这部分内容时，避开了那些天马行空的、不着边际的命题，而是采取了一种非常接地气的“情境代入法”。它会给出一个非常具体的起点，比如“如果你是校园里最老的那棵树，你会对新来的老师说些什么？”这种设计，既保留了想象的空间，又提供了明确的表达载体，孩子不容易在自由发挥时“跑偏”。此外，这本书的语言风格非常亲切，读起来完全没有教辅书那种枯燥的说教感。它更像是一位经验丰富、和蔼可亲的学长在分享他的写作秘籍。我尤其喜欢其中穿插的一些“小贴士”，比如关于如何有效运用成语而不显得“老气横秋”的技巧，这些都是教科书里不会细讲，但对提升文章“文采”至关重要的细节。

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说实话，我买这本书主要是冲着“综合训练”这四个字去的，因为我家那个是属于“偏科”型选手，记叙文写得还行，一到写说明文或应用文就抓瞎。我期望它能在这方面有所突破。拿到手翻阅后，发现它的设计思路非常现代，非常注重“实用性”。它没有浪费篇幅在那些小学生不常接触的文体上，而是集中火力攻克了“信息整合与表达”这一核心难点。比如，它有一个专门的章节教孩子如何用图表和文字结合的方式来“汇报活动成果”，这对培养他们的组织和条理清晰的能力非常有帮助。我试着用书里的模板和孩子一起完成了一次班级活动的总结报告，效果非常好，老师都表扬他条理清晰、逻辑性强。更令我惊喜的是，它对“修改与润色”的讲解也极其细致。书中提供了一套“自检清单”，孩子写完初稿后，可以对照清单检查自己的用词是否准确、句子是否啰嗦、过渡是否自然，这种自我纠错的机制，比老师一遍遍批改效果来得更直接、更有效。这套书将写作过程拆解得非常清晰，让孩子清楚地知道下一步该做什么。

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我对这本书的结构安排感到非常满意，它体现了一种螺旋上升的学习路径。初级部分侧重于基础的句式训练和词汇的精确使用，确保地基打牢。当我们进入到中高级章节时，它就开始引入复杂的篇章结构和修辞手法的综合运用。我注意到，它没有将各种技巧孤立地讲解，而是通过“主题单元”将它们有机地串联起来。比如，在一个关于“环保行动”的主题单元里，它会要求学生同时运用到“比喻”来描绘环境的美好、“议论”来阐述保护的必要性，以及“排比”来增强呼吁的力量。这种将技巧融于内容的训练方式，远比分开练习每一种修辞手法要有效得多。对于我这种关注孩子长期发展潜力的家长来说，这本书的价值就在于它不仅仅是应付眼前的考试，更是在为他们未来更复杂的书面表达能力打下坚实的基础。它不是一蹴而就的“速成秘籍”，而是一套系统、扎实的“能力构建蓝图”。

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这套书简直是为我们家那个“写作苦手”量身定制的！我女儿今年上小学四年级，每次作文课都愁眉苦脸，写出来的东西总是干巴巴的，像是在完成任务，缺乏灵气。我们试过很多辅导资料，有些要么太陈旧，举的例子都是老黄历，孩子根本没兴趣；要么就是题海战术，光让抄写范文，却不教“如何下笔”。直到我发现了这套书，真的是眼前一亮。它的排版非常清爽，不像那种密密麻麻的教辅读物，看着就让人头疼。最关键的是，它里面的“新作文”这个概念抓得很准，它不是简单地堆砌什么“景物描写大全”或“想象力训练”，而是紧密结合了当下孩子们的生活和热点。比如，有一单元专门讲如何写好“游戏体验报告”，这立马就抓住了我儿子——一个资深游戏迷的注意力，他一下子就来了兴致，开始认真琢磨怎么把游戏中的策略和感受用文字表达出来。书里还特别强调了“真情实感”的表达，鼓励孩子从自己的小角度去看待世界，而不是一味模仿所谓的“标准范文”。这种潜移默化的引导，让孩子的写作从“不得不写”变成了“想要表达”，效果立竿见影，我感觉孩子的思维都变得更开阔了。

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