计算机图形学理论及应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:苗雪兰

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-3

价格:27.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111115151

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
• 图形学
• 渲染
• 建模
• OpenGL
• DirectX
• 图像处理
• 可视化
• 游戏开发
• 算法

深度学习与神经网络导论：从基础概念到前沿实践 本书特色： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的深度学习和神经网络的知识体系，涵盖了从基础理论到最新研究成果的广泛内容。我们力求在保持严谨性的同时，兼顾读者的实践需求，通过大量的实例和代码演示，帮助读者真正掌握这项革命性技术。 第一部分：神经网络基础与数学原理 第1章：引言：人工智能、机器学习与深度学习的浪潮 本章将勾勒出人工智能领域的发展脉络，明确机器学习在其中的定位，并详细阐述深度学习作为当前最热门分支的兴起背景、核心优势及其在各个行业的颠覆性影响。我们将探讨深度学习与其他机器学习范式的本质区别，并为后续的学习奠定宏观认知基础。 第2章：数学基石：线性代数、概率论与微积分回顾 深度学习的本质是高效的数学运算。本章将系统回顾支撑神经网络的三个核心数学工具。 线性代数：向量、矩阵、张量运算，特征值与特征向量在降维和数据表示中的作用。着重讲解矩阵乘法的高效实现及其在神经网络层级结构中的对应。 概率论与统计：随机变量、概率分布（尤其高斯分布、伯努利分布）、期望、方差、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。理解这些概念对于构建损失函数至关重要。 微积分：偏导数、链式法则（Chain Rule）的深入剖析。链式法则作为反向传播算法的核心，需要详尽的推导和直观解释。 第3章：人工神经元与感知机模型 本章将从最基本的计算单元——人工神经元（Perceptron）开始。介绍神经元的结构、激活函数的选择及其重要性（如 Sigmoid, Tanh, ReLU）。我们将详细分析早期的感知机模型，探讨其局限性（如无法解决异或问题），从而自然引出多层网络的必要性。 第4章：多层前馈网络（FNN）与反向传播算法 这是全书的核心理论章节之一。我们将构建经典的多层前馈网络结构。 前向传播：数据如何逐层流动并产生预测。 损失函数：定义衡量模型性能的标准，包括均方误差（MSE）和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。 反向传播（Backpropagation）：本章将以清晰的数学推导和流程图形式，详述梯度如何通过链式法则从输出层高效地回传至输入层。我们将结合代码伪示例，确保读者能够理解计算梯度的实际过程。 第5章：优化器：梯度下降及其变种 模型训练的过程即是优化损失函数最小化的过程。本章专注于优化算法。 基础梯度下降（GD）：批次梯度下降、随机梯度下降（SGD）。 高级优化器：动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们将比较这些方法在收敛速度和稳定性上的优劣，并给出选择指导。 学习率调度：探讨如何动态调整学习率以期获得更优解。 第二部分：核心深度学习架构 第6章：卷积神经网络（CNN）的构建与应用 卷积网络是处理图像、视频等网格结构数据的利器。 卷积层：卷积核（Filter）、步幅（Stride）、填充（Padding）的概念和操作。 池化层：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用。 经典网络架构：深入解析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的引入与意义）等里程碑式网络的设计思想。 应用实践：图像分类、目标检测的概述。 第7章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等时间序列数据的处理，RNN扮演了关键角色。 RNN的基本结构：隐藏状态的循环机制。 序列到序列（Seq2Seq）模型：编码器-解码器框架。 梯度消失/爆炸问题：分析传统RNN在处理长序列时的固有缺陷。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：详细剖析遗忘门、输入门、输出门（LSTM）或更新门、重置门（GRU）的内部工作机制，理解它们如何有效解决长期依赖问题。 第8章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制是当前自然语言处理（NLP）领域的主导范式。 软注意力机制：如何让模型在处理序列时动态关注输入的不同部分。 自注意力（Self-Attention）：Query, Key, Value 向量的计算。 Transformer 架构：完全基于注意力机制，摒弃循环和卷积结构。详细解析多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）和前馈子层。 第三部分：训练、正则化与高级主题 第9章：模型泛化、过拟合与欠拟合的应对 一个好的模型必须具备良好的泛化能力。 偏差-方差权衡：从理论上解释欠拟合和过拟合的根源。 正则化技术：L1和L2正则化、权重衰减。 Dropout：随机失活机制的原理和实现，探讨其在不同层上的应用。 数据增强：在图像和文本领域通过人工合成数据来增加训练集多样性的方法。 第10章：批量归一化（Batch Normalization）与其他规范化方法 批量归一化是现代深度网络训练的标配。 内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）：定义和分析该问题。 BN的实现：均值和方差的计算、可训练的缩放和平移参数（$gamma$ 和 $eta$）。 其他归一化方法：层归一化（Layer Norm）和实例归一化（Instance Norm）在特定任务中的适用性。 第11章：无监督与自监督学习 探索如何利用未标记数据进行高效学习。 自编码器（Autoencoders）：基础结构、变分自编码器（VAE）的概率解释。 生成对抗网络（GAN）：生成器与判别器的博弈过程，理解纳什均衡的概念。 自监督学习的最新进展：对比学习（Contrastive Learning）在表征学习中的应用。 第12章：模型部署、可解释性与伦理考量 本章聚焦于将训练好的模型投入实际应用。 模型压缩与量化：剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型体积和推理延迟。 可解释性AI（XAI）：LIME, SHAP 值等工具，尝试打开“黑箱”。 深度学习的社会影响：探讨模型偏见、公平性、隐私保护等关键伦理问题。 附录：主流深度学习框架入门指导（基于Python生态） 简要介绍如何使用TensorFlow和PyTorch进行模型搭建、数据加载和训练循环的实践操作。 本书结构严谨，内容翔实，旨在培养读者不仅能够“使用”深度学习框架，更能深入理解其“原理”的专业人才。无论是计算机科学专业学生、软件工程师还是希望跨界应用AI技术的科研人员，都能从中获益良多。

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这本书的价值感很大一部分体现在其对历史脉络的梳理上。在介绍计算机图形学发展史的章节中，作者不是简单地罗列里程碑事件，而是将不同的算法思想——例如，从早期的扫描线算法到后来的Ray Tracing革命——置于当时的技术背景下去考察其出现的必然性。这种叙事方式极大地提升了阅读体验，让读者能更好地理解为什么某些技术路线最终占据了主流。我特别欣赏作者在处理那些已被淘汰但具有重要历史意义的技术时的态度——既不回避其局限性，也不贬低其贡献。当然，作为一本理论全景式的著作，它难免在某些新兴领域显得不够“新潮”。比如，对于基于物理的渲染（PBR）材质模型的演进，虽然基本理论都有覆盖，但对于现代管线中如TBR（基于平铺的渲染）或新型BRDF模型的最新研究进展，则相对简略。这使得它更像是一部扎实的“基石”之作，而非紧跟每周热点的“快餐”读物。

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说实话，这本书的排版和文字风格给我的第一印象是：传统且严谨。它更像是一本大学的经典教材而非面向快速迭代的业界手册。我特别关注了关于高级渲染技术的那几个章节，比如次表面散射（SSS）和体积渲染。我注意到作者在讲解这些复杂现象时，采用了非常系统化的分层递进方式。例如，在讨论全局光照（GI）时，他从最基础的辐射度方程（Radiosity Equation）开始，逐步引入蒙特卡洛积分、路径追踪等现代采样方法，逻辑链条非常清晰。唯一让我感到略微不足的是，虽然理论阐述得非常透彻，但在实际应用的代码示例方面略显保守。比如，当讲到如何优化路径追踪算法以处理复杂场景时，我更希望看到一些关于数据结构优化（如BVH构建和遍历）的现代C++实现片段，而不是纯粹的数学伪代码。对于希望快速应用到实际游戏引擎或专业可视化软件中的工程师来说，可能需要配合其他实践指南来弥补这部分知识的缺口。但这或许正是它作为一本“理论”导向书籍的定位所在，其深度是毋庸置疑的。

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从一个长期关注人机交互和可视化界面的读者的角度来看，这本书在“应用技术”这方面的广度令人印象深刻。它不仅涵盖了渲染的核心，还特意辟出章节讨论了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的关键挑战，例如延迟渲染、眼动追踪数据的集成以及如何处理运动模糊的校正问题。作者对立体视觉的几何建模和畸变校正的描述相当专业，这对于开发沉浸式应用至关重要。让我感到稍微有些遗憾的是，在讨论用户界面（UI）与3D场景的深度混合时，关于如何高效管理UI层和3D场景数据的同步与排序，似乎可以再深入一些。目前的内容更多聚焦于3D场景本身的生成和绘制，而对于复杂交互界面在3D环境下的性能优化策略，着墨不多。总而言之，它为构建高保真沉浸式体验提供了坚实的底层框架，但后续的交互设计细节可能需要读者自行拓展。

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我最近在研究实时物理仿真与图形学的结合，因此对这本书里关于刚体动力学与碰撞检测的部分寄予了很大期望。翻阅后发现，作者确实没有放过任何一个细节。他对欧拉积分和龙格-库塔（RK4）求解器在处理运动方程时的差异进行了细致的比较，并且强调了数值稳定性的重要性。尤其是碰撞响应那一块，关于约束求解器（Constraint Solvers）的介绍，虽然篇幅不算特别大，但对LCP（线性互补问题）的引入和解释非常到位，这在很多入门级的教程中是很难找到的深度。不过，这本书似乎更侧重于传统、基于物理的模拟，对于近年来在图形学领域快速崛起的基于机器学习或神经网络的模拟方法，提及得相对较少，或者说篇幅不足。如果你是专注于传统仿真领域的科研人员或者研究生，这本书无疑是极佳的参考资料。但对于那些想了解AI如何重塑图形和模拟领域前沿的读者，可能需要寻找最新的期刊论文来补充。

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这本《计算机图形学理论及应用技术》的封面设计得相当朴实，拿在手里分量不轻，感觉内容肯定很扎实。我一直对计算机图形学的核心概念很感兴趣，尤其是那些底层算法和数学原理。拿到书后，我迫不及待地翻阅了前几章，发现作者在介绍光线追踪和栅格化这些经典技术时，并没有停留在表面，而是深入剖析了其背后的几何变换和线性代数基础。这一点非常对我的胃口，因为我总觉得，如果不能理解“为什么”这些技术会那样工作，那么学起来就只是死记硬背公式。书中对变换矩阵的推导过程详细得令人赞叹，即便是对于像我这样有一些数学基础的读者来说，也能迅速跟上思路。不过，我个人更期待看到更多关于现代图形流水线（Pipeline）的实践案例，比如如何高效地利用GPU进行并行计算。书中目前侧重于理论的构建，虽然宏大严谨，但对于刚接触实时渲染的初学者可能需要多花点时间去消化那些抽象的数学模型。整体来看，这是一本为深度学习者准备的“内功心法”教材，适合希望打下坚实理论基础的读者。

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