一级B教程:基础知识及问题解答(Windows版) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:本书编写组

出品人:

页数:437

译者:

出版时间:2000-6

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787040079111

丛书系列:

图书标签:

• Windows
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好的，这是一份关于一本不同图书的详细介绍。 --- 《深度学习实战：TensorFlow 2.x 从入门到精通》 内容导读： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的指南，带领读者掌握使用 TensorFlow 2.x 框架进行深度学习项目开发的全部流程。本书的编写风格侧重于理论与实践的紧密结合，确保读者不仅理解背后的数学原理，更能熟练运用代码实现复杂的模型。 第一部分：基础构建模块与环境搭建 在本书的开篇，我们将首先为读者打下坚实的基础。内容从深度学习的基本概念，如神经网络的结构、激活函数、损失函数和优化器的作用开始，逐步过渡到 TensorFlow 2.x 的核心架构。 我们将详细介绍 Eager Execution（动态图模式）的优势，以及如何利用 Keras API 这一高级接口快速构建模型。安装与环境配置部分将涵盖 Anaconda、CUDA/cuDNN 的正确配置方法，确保读者能够在一个稳定且高效的环境中进行开发。我们会深入讲解 `tf.data` API，这是高效数据处理的关键，涵盖数据集的创建、预处理、批次化、缓存、预读（prefetching）等技术，以最大化 GPU 利用率。 第二部分：核心神经网络模型构建与训练 本部分是全书的重点，我们将系统地讲解各类主流神经网络模型的构建方法。 全连接网络（FNN）： 从最基础的多层感知机开始，探讨其在线性回归、分类任务中的应用，并引入 Dropout、Batch Normalization 等正则化技术。 卷积神经网络（CNN）： 深入剖析卷积层、池化层、激活函数的内部机制。我们将通过 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等经典架构的实现，让读者理解如何设计有效的图像特征提取器。特别关注迁移学习（Transfer Learning）的应用，如何加载预训练模型（如 ImageNet 权重）并进行微调，解决小样本学习问题。 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据（文本、时间序列），本书详细介绍了标准 RNN 的梯度消失/爆炸问题，并重点阐述了 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）的结构、门控机制及其在机器翻译、情感分析中的应用。 注意力机制与 Transformer： 随着自然语言处理（NLP）领域的变革，我们用专门的章节讲解自注意力机制（Self-Attention）的原理，并构建完整的 Transformer 模型，实现高性能的序列到序列任务。 第三部分：高级主题与模型部署 掌握了基础模型后，本书将带领读者探索深度学习的前沿领域和实际部署流程。 生成对抗网络（GANs）： 详细解析生成器和判别器的博弈过程，实现 DCGAN（深度卷积 GAN）用于图像生成，并探讨 WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本。 模型优化与性能调优： 涵盖学习率调度策略（如余弦退火、周期性学习率）、超参数搜索（如 Keras Tuner 或手动网格搜索）、混合精度训练（Mixed Precision Training）以加速训练并节省显存。 模型保存、加载与部署： 讲解如何使用 TensorFlow SavedModel 格式打包模型，并介绍 TensorFlow Serving 用于生产环境的高并发服务部署，以及 TensorFlow Lite 用于移动端和嵌入式设备的优化与转换。 第四部分：实战项目案例 为了巩固所学知识，本书穿插了多个完整的实战案例，覆盖不同领域： 1. 图像分类项目： 使用自定义数据集训练一个高性能的猫狗分类器。 2. 文本生成项目： 基于 RNN/LSTM 实现一个莎士比亚文风的文本生成器。 3. 时间序列预测项目： 利用 CNN-LSTM 混合模型预测股票价格走势或气象数据。 本书特点： 全面覆盖 TF 2.x 特性： 完全基于 TensorFlow 2.x 的函数式 API 和 Keras 构建，摒弃了 TF 1.x 的 Session 概念，紧跟最新框架发展。 代码驱动： 所有理论点均配有清晰、可直接运行的 Python 代码示例。 深入浅出： 复杂概念（如反向传播、注意力权重计算）辅以直观的图示和数学推导，确保读者真正理解“为什么”要这么做。 强调工程实践： 关注数据管道效率、模型部署和性能优化，帮助读者从“写模型”过渡到“构建系统”。 目标读者： 本书适合具备一定 Python 编程基础，并对机器学习或人工智能领域有浓厚兴趣的初学者、希望系统掌握 TensorFlow 2.x 的开发者，以及希望将理论知识应用于实际复杂项目的工程师和数据科学家。阅读本书后，读者将有能力独立设计、训练和部署高性能的深度学习模型。

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这本书的章节逻辑组织得极富层次感，初学者拿到手可能会被厚度震慑，但只要仔细观察目录，就能发现作者精心设计的学习路径。它不是那种堆砌知识点的集合，而是像搭积木一样，从最基础、最核心的概念开始，逐步引入更复杂的应用场景。比如，它在讲解某个基础指令时，会立即附带一个非常贴近实际工作环境的小案例来佐证，让抽象的概念立刻具象化。我发现它在引入新知识点之前，总会有一个回顾性的引言，快速提醒读者前置知识的关键点，这极大地帮助我巩固了记忆，避免了“学了后面忘了前面”的情况。更令人称道的是，每一个大章节的末尾都设置了“易错点解析”板块，这些点往往是其他教材中一笔带过，却在实战中容易“踩雷”的地方，作者能精准地捕捉到这些痛点并进行深入剖析，这种细节处理，体现了作者深厚的实战经验。整体阅读下来，感觉自己是沿着一条清晰、稳固的阶梯在向上攀登，每一步都踏实有力，而不是在迷雾中摸索。

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这本书最让我惊喜的是它对“问题解答”这一部分的重视程度和深度。市面上很多参考书的后半部分往往只是简单地罗列一些FAQ，应付了事。然而，这本书的“问题解答”部分，更像是一本高级故障排除手册。它收集的问题不仅仅是基础语法层面的疑惑，更多的是涉及系统集成、性能调优以及罕见错误代码的排查。作者对每一个问题的回答，都不是简单的“复制粘贴”标准答案，而是会深入分析问题产生的原因、提供不止一种可能的解决方案，并且会明确指出每种方案的优缺点和适用场景。例如，对于一个常见的运行崩溃问题，作者甚至回顾了该技术在不同版本中的演变历史，说明了为什么在旧版本中会出现，而在当前版本中如何规避，这种历史的纵深感，极大地提升了这本书的参考价值。它不只是教你怎么做，更教你如何去思考和解决未知的问题，培养的是一种独立排错的能力，而非死记硬背。

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这本书的装帧设计简直是视觉上的享受。封面采用了沉稳的深蓝色调，配上简洁有力的白色和金色字体，透着一股专业和信赖感。纸张的质感摸起来非常舒服，厚度适中，翻阅时没有那种廉价的单薄感，说明出版社在物料选择上是下足了功夫的。我尤其喜欢它内页的排版布局，字体大小拿捏得恰到好处，行间距也留得非常科学，即使是长时间盯着屏幕学习后，再来看这本书的实体内容，眼睛也不会感到特别疲劳。侧边留白的设计，也为我这种习惯在书页空白处做笔记和标记重点的读者提供了极大的便利。装订方面，它采用了锁线胶订，可以完全平摊在桌面上，这一点对于需要对照参考资料或者同时使用其他软件进行操作的学习者来说，简直是福音，完全不用担心书页合拢造成阅读障碍。而且，尽管内容看起来很“硬核”，但整体的呈现却透着一股亲切感，让人一上手就愿意去翻阅它，而不是仅仅把它当作一本工具书束之高阁。这不仅仅是一本教材，更像是一个精心制作的工艺品，体现了出版方对知识载体的尊重。

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我发现这本书在理论阐述和实际操作之间的平衡拿捏得非常精妙。很多技术教程要么过于偏重理论的枯燥讲解，要么就是一味地给出代码或步骤，缺乏“为什么”的解释。但这本书不一样，它在讲解每一个技术点时，都会用一种非常口语化但又不失严谨的语言来剖析其背后的原理。例如，在讲解内存管理机制时，作者并没有直接抛出复杂的术语，而是先用一个生活化的比喻来搭建框架，等你理解了比喻的逻辑，再逐步导入专业术语，这样一来，晦涩难懂的概念瞬间变得平易近人。此外，书中的配图质量非常高，不再是那些模糊不清的截图或者简陋的流程图。很多示意图都是重新绘制的，色彩区分明确，关键路径的标注清晰可见，这在理解流程图和系统架构时，提供了巨大的帮助。我感觉作者在编写时，始终把自己想象成一个正在第一次接触这些概念的学习者，竭尽全力消除认知上的所有障碍，这种“换位思考”的写作态度，是这本书最大的价值之一。

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从一个资深从业者的角度来看，这本书的更新迭代策略和对未来趋势的把握也值得称赞。虽然我手上的这本是特定版本（Windows版），但从其引用的案例和技术栈的选择上，能看出作者对行业前沿的关注度非常高。它没有陷入仅仅讲解过时技术细节的泥潭，而是巧妙地将基础知识与当前主流框架的结合点进行了探讨。比如，在介绍完核心API后，作者会花专门的篇幅去讨论如何用现代的开发范式来优化和封装这些基础操作，这使得这本书的生命力得以延长。阅读这本书，我感受到的不仅仅是知识的传递，更是一种前瞻性的指导。它在潜移默化中引导读者建立起更宏观的视角，去预判未来的技术走向，而不是仅仅停留在满足当前考试或工作需求的狭隘目标上。这使得它不再仅仅是一本“教程”，而更像是一份指导长期职业发展的路线图。

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