C程序设计教程 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华东理工大学出版社

作者:夏宝岚

出品人:

页数:291 页

译者:

出版时间:2003年1月1日

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787562813491

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 教程
• 入门
• 平装
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 学习
• 基础

好的，这是一本与《C程序设计教程 (平装)》无关，但内容详实的图书简介： --- 《深度学习原理与实践：基于TensorFlow与PyTorch的实战指南》 书籍简介 本书是一本面向有一定编程基础（熟悉Python尤佳）和线性代数、微积分基础知识的读者，旨在全面系统地介绍深度学习的理论核心、关键算法以及主流框架的实战应用。它不仅仅是一本理论的罗列，更是一本将前沿研究与工程实践紧密结合的实用工具书。 第一部分：深度学习基石与数学原理 第一章：机器学习与深度学习概览 本章首先从经典的机器学习范式出发，简要回顾了监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。随后，重点剖析了深度学习的兴起背景——得益于大数据、高性能计算（GPU）以及算法的突破。我们将详细阐述“深层”结构的意义，对比人工神经网络（ANN）与传统机器学习模型的优劣，并对当前深度学习领域的整体生态进行宏观把握。 第二章：核心数学基础回顾 深度学习的本质是优化。因此，本章将聚焦于支撑深度学习的数学工具。我们将详细梳理必需的线性代数知识，包括矩阵运算、特征值分解在数据降维（如PCA）中的应用。随后，深入讲解多元微积分中的梯度、Hessian矩阵和泰勒展开，这些是理解反向传播和优化算法的基石。概率论部分则侧重于理解损失函数的统计意义，如最大似然估计（MLE）。 第三章：神经网络基础结构与激活函数 本章构建深度学习的最小单元——神经元模型。我们将探讨感知机模型，并解释其局限性。随后，引入多层感知机（MLP），详细解析网络前向传播的计算流程。重点分析了各类激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的特性、梯度消失/爆炸问题，以及如何在实践中选择合适的激活函数。此外，还会涉及权重初始化策略对模型训练初期的关键影响。 第二部分：优化与训练策略 第四章：损失函数设计与评估指标 损失函数是衡量模型预测与真实标签之间差异的量化标准。本章系统介绍回归任务中的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE），以及分类任务中的交叉熵损失（Binary/Categorical Cross-Entropy）的数学推导。我们还将讨论正则化项（L1/L2）的引入目的和实现机制，并讲解精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等模型评估指标的选择与解读。 第五章：梯度下降法的演进 梯度下降是深度学习的核心求解器。本章从最基础的批量梯度下降（BGD）出发，过渡到随机梯度下降（SGD）。核心内容在于介绍各类优化器的精妙之处：动量（Momentum）如何加速收敛，Adagrad如何处理稀疏数据，RMSProp如何动态调整学习率，以及Adam（Adaptive Moment Estimation）如何综合动量与自适应学习率的优点，成为工业界最常用的优化器。 第六章：模型正则化与泛化能力 过拟合是深度学习面临的主要挑战之一。本章专注于提升模型的泛化能力。内容包括：Dropout机制的原理与实现、早停法（Early Stopping）的应用、数据增强（Data Augmentation）技术在图像和文本领域的具体实践。此外，还将探讨批归一化（Batch Normalization, BN）的原理，它不仅加速了训练，还起到了轻微的正则化效果。 第三部分：经典网络架构与应用 第七章：卷积神经网络（CNN） CNN是处理图像和序列数据的强大工具。本章从二维卷积操作的数学定义入手，解释卷积核、步幅（Stride）和填充（Padding）的概念。随后，深入剖析经典网络架构的演变历史：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块）的创新点，以及ResNet（残差连接）如何解决了深度网络中的信息退化问题。本章将包含使用TensorFlow/Keras实现一个图像分类器的完整流程。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列模型 针对时间序列和自然语言处理（NLP）任务，本章详细介绍了RNN的基本结构及其在处理序列依赖性上的挑战（如长期依赖问题）。重点解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，阐明了遗忘门、输入门、输出门如何协同工作以稳定梯度。本节将通过PyTorch实现一个简单的文本生成模型。 第九章：注意力机制与Transformer 注意力机制是现代NLP和更广泛领域的重要突破。本章解释了注意力机制的起源，特别是其如何解决了传统RNN在长序列处理时的信息瓶颈。核心内容将聚焦于Transformer架构，详细拆解其自注意力（Self-Attention）层、多头注意力机制（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及编码器-解码器堆栈的完整流程。 第四部分：实战框架与部署 第十章：TensorFlow 2.x 与 Keras 高效编程 本章侧重于TensorFlow 2.x的Eager Execution模式，强调Pythonic的编程风格。内容包括：构建自定义层（Layer）和模型、使用`tf.data`进行高效数据管道构建、函数式API与顺序模型的对比，以及模型保存与加载的最佳实践。 第十一章：PyTorch 动态计算图与模块化 本章深入PyTorch的设计哲学，侧重于其动态图的灵活性。我们将讲解`torch.autograd`的工作原理、`nn.Module`的结构定义、数据加载器（DataLoader）的高级用法，以及如何利用分布式训练工具进行多GPU加速。 第十二章：模型部署与前沿展望 完成训练后，模型需要投入实际应用。本章讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积并加速推理。我们将介绍使用ONNX格式进行模型互操作性转换，并简要探讨当前如扩散模型（Diffusion Models）、图神经网络（GNN）等新兴领域的研究方向。 本书特色： 1. 双框架覆盖： 理论讲解紧密结合业界最流行的TensorFlow和PyTorch两个框架，让读者既能掌握底层原理，也能快速投入工程实践。 2. 代码驱动： 每一核心概念后都附有清晰、可运行的Python代码示例，并配有详细的注释解析。 3. 深度与广度兼顾： 既有对基础优化算法的数学推导，也有对前沿架构（如Transformer）的全面解析。 本书适合希望系统性掌握深度学习技术栈，并计划在计算机视觉、自然语言处理或数据科学领域进行深入研究或工程开发的工程师、研究人员和高年级学生阅读。掌握本书内容，将使读者具备构建、训练和部署复杂深度学习系统的能力。

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说实话，我对编程书的期待通常是“干货要足，废话要少”。这本《C程序设计教程》在这一点上做得可以说是教科书级别的平衡。我特别欣赏它在每一个新概念引入时，都会附带一个**小型项目或者实用案例**。比如，讲到结构体和文件操作时，它引导我们做了一个简易的学生信息管理系统，虽然功能很基础，但让我第一次体验到了将零散的知识点串联成一个完整应用的感觉。这种“即学即用”的模式极大地增强了我的学习动力。相比于市面上那些动辄上千页，堆砌了大量晦涩难懂的底层细节，却很少提供实际操作指导的书籍，这本教程的务实态度令人称赞。它更侧重于教会你如何“解决问题”，而不是单纯地“认识语法”。我记得有一次期中考试复习，我翻到其中关于**递归函数**的讲解部分，书上那个经典的汉诺塔问题的剖析，不仅给出了清晰的伪代码和C语言实现，还细致地画出了调用栈的运行轨迹图。光是看图和文字的对应解析，我就明白了递归的精髓所在，这比我在其他地方看到的任何解释都要直观得多。它真正做到了“授人以渔”，让我对C语言的掌握不再停留在简单的代码输入和运行层面，而是开始有了设计程序的初步概念。

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这本书的封面设计得非常朴实，那种带着点年代感的蓝白配色，让人一眼就能感受到它是一本正经的教学用书。我是在大学二年级的时候开始接触C语言的，当时手里捧着这本《C程序设计教程》，心里其实是有点忐忑的。毕竟，编程这玩意儿对于初学者来说，就像是学习一门完全陌生的外语。这本书的**排版**相当清晰，每一章的结构都安排得井井有条，代码示例和理论解释穿插得非常自然。我记得最清楚的是，它在讲解指针那块内容时，用了好几个非常形象的比喻，什么“内存地址的门牌号”，什么“指向另一个数据结构的箭头”，这些比喻对于我这种逻辑思维还没完全建立起来的新手来说，简直是醍醐灌顶。它没有一开始就堆砌那些晦涩难懂的术语，而是循序渐进地引导你理解C语言的核心思想——内存管理和底层操作。说实话，如果不是这本书的讲解足够耐心和细致，我可能早就被那些复杂的语句结构劝退了。它更像是一位经验丰富的老教师，不急不躁地领着你一步步探索编程的奥秘，而不是那种只顾着展示知识深度却不顾及学生接受程度的教材。我个人感觉，它在“如何正确地思考问题”这一块的培养上做得尤为出色。

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这本书的**习题设计**是我认为它最大的亮点之一，也是我最喜欢它的一点。很多编程教材的习题要么太简单，要么就是直接照搬课本上的例子换个数字，缺乏真正的挑战性和思维训练价值。然而，这本《C程序设计教程》的习题明显经过了精心设计。它们通常是分层级的，从基础的语法练习，到中级的逻辑推理，再到最后的综合应用题，难度曲线非常平滑且合理。我印象深刻的是，在涉及到**数组和字符串处理**的章节后，它设置了一系列关于“文本加密和解密”的小练习。这些练习乍一看很简单，但当你真正动手去实现时，会发现需要综合考虑边界条件、内存释放以及效率优化等多个方面。完成这些习题后，我感觉自己的代码“健壮性”有了质的飞跃。它不只是让你知道`for`循环怎么写，而是让你思考在什么场景下使用`while`循环更合适，以及如何避免常见的内存泄漏陷阱。这种深度的训练，远比死记硬背标准库函数的作用要大得多。每次做完一套习题，都有一种“通关”的成就感，而不是单纯地完成了任务。

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从**语言风格和作者态度**来看，这本书给人的感觉是极其亲切和专业的。作者的文字非常严谨，但丝毫没有那种拒人于千里之外的学术高冷感。它更像是导师在跟你进行一对一的辅导。我尤其喜欢它在介绍某些高级特性，比如**预处理指令**或者**宏定义**时，会插入一些“使用警告”或者“注意事项”。这些小小的提示，往往是过来人才知道的“坑”，但它却提前替初学者踩好了雷区。例如，关于宏定义中参数传递容易产生的副作用，书里举的例子非常经典，让我立刻警惕了这种容易被忽略的陷阱。这种前瞻性的指导，让我在后续的学习和实际开发中，少走了很多弯路。它不仅教你“是什么”，更重要的是教你“为什么会这样”以及“如何避免出错”。这种深入骨髓的教学关怀，让这本书在我众多技术读物中脱颖而出，成为了我书架上被翻阅频率最高的一本。

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抛开内容和习题不谈，这本书的**整体学习体验**是非常流畅的。纸张的质量和印刷的清晰度也让人满意，长时间阅读眼睛不容易疲劳，这对于需要大量阅读代码的读者来说非常重要。更重要的是，它对C语言的**标准遵循度**非常高，这意味着用这本书中学到的知识，可以无缝迁移到任何主流的编译器和操作系统环境下，不用担心学到的东西很快就过时或者不兼容。我后来接触过一些更偏向于特定嵌入式平台的C语言书籍，发现它们往往在基础概念上有所取舍，不够全面。而这本教程，它构建了一个非常坚实的基础框架，让你理解了C语言作为一门“贴近硬件”的语言的本质。当你真正掌握了它所教授的内存模型和数据表示法后，再去学习其他更高级的语言，比如Python或者Java时，你会发现自己对底层原理的理解是多么深刻。这本书为我后续深入学习操作系统和编译原理打下了坚实的基础，它不仅仅是一本C语言入门书，更像是一扇通往计算机科学核心概念的门。

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