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出版者:第1版 (2004年4月1日)

作者:陈春

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2004-4-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508420349

丛书系列:

图书标签:

• WPS Office
• Office办公软件
• WPS 2003
• 办公技巧
• 软件教程
• 电脑技能
• 培训教程
• 软件操作
• 入门教程
• 办公软件教程

好的，以下是一份关于其他主题的图书简介，完全不涉及《WPS Office 2003标准培训教程》的内容，力求详细且自然流畅。 --- 《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》 图书简介 在数据爆炸式增长的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响着现代社会方方面面的核心技术。本书《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习路径，引领大家穿越复杂的数学迷雾，直抵深度学习系统的核心。我们不满足于表面的“黑箱”操作，而是致力于揭示驱动这些强大模型的内在原理、算法设计以及工程实践的每一个环节。 本书面向的对象非常广泛，包括但不限于有志于从事数据科学、机器学习研究或工程开发的在校学生、软件工程师，以及希望将AI技术融入现有业务流程的行业专业人士。对于具备基础的线性代数、微积分和概率统计知识的读者，本书将提供一个坚实的起点；对于已有一定编程经验（推荐 Python）的读者，则能更快地将理论转化为可执行的代码。 全书共分为六个逻辑清晰、层层递进的部分，总计二十章，力求做到理论的严谨性与应用的直观性完美结合。 第一部分：机器学习基础与前置知识回顾 在深入探索深度学习的复杂结构之前，我们首先需要夯实基础。本部分首先回顾了传统机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习、偏差与方差的权衡，以及模型评估的关键指标。随后，我们用大量篇幅复习了支撑现代神经网络的数学工具——从向量空间、矩阵分解到梯度、链式法则的清晰阐述。我们特别强调了凸优化在机器学习中的基础地位，并引入了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，不回避核心细节，确保读者能够理解梯度是如何高效地在网络中流动的。这部分的目标是搭建一个无可动摇的理论地基。 第二部分：基础人工神经网络（ANN）的构建与训练 这一部分是进入深度学习世界的“新手村”。我们详细介绍了感知机（Perceptron）的历史地位及其局限性，进而引申出多层感知机（MLP）。重点讲解了激活函数（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体）的选择标准、作用机制以及它们如何解决非线性可分问题。在网络构建方面，本书不仅展示了如何手工搭建网络结构，更深入探讨了现代框架（如 TensorFlow/PyTorch 的早期概念）中层（Layer）的抽象意义。训练过程的讲解是本部分的重中之重，详细剖析了各种优化器，如经典的随机梯度下降（SGD），以及更高效的 Momentum、AdaGrad、RMSProp 和目前主流的 Adam 优化器的工作原理和收敛特性。 第三部分：卷积神经网络（CNN）的革命 图像处理是深度学习最早取得突破的领域之一。第三部分将焦点完全集中于卷积神经网络（CNN）。我们从最基本的二维卷积操作讲起，解释了卷积核（Filter）如何自动学习空间特征，以及池化层（Pooling）在特征压缩和保持平移不变性上的作用。随后，我们系统性地梳理了 CNN 的发展史和里程碑式的网络结构：从 LeNet-5 的开创性设计，到 AlexNet 对 GPU 加速的依赖，再到 VGG 的深度哲学、GoogLeNet/Inception 的模块化思维，以及 ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接（Skip Connection）解决了深度网络训练中的梯度消失问题。本书提供了丰富的实例，展示了如何使用 CNN 进行图像分类、目标检测（如 R-CNN 系列的基本思想）和图像分割。 第四部分：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列数据、自然语言等序列数据需要特殊的网络结构。第四部分深入探讨了循环神经网络（RNN），解释了其内在的“循环”结构如何保持对先前信息的记忆。然而，我们没有止步于基础 RNN 及其固有的梯度消失/爆炸问题，而是将大量篇幅用于讲解解决这些问题的关键技术：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。本书提供了对 LSTM 内部“输入门、遗忘门、输出门”的精确数学建模，并辅以流程图帮助读者理解信息流的控制机制。此外，本部分还涵盖了序列到序列（Seq2Seq）模型的基础架构，为后续的 Transformer 奠定基础。 第五部分：注意力机制与 Transformer 架构 随着模型规模的扩大和对长距离依赖处理需求的增加，注意力机制（Attention Mechanism）应运而生。第五部分是本书的前沿核心。我们首先解析了注意力机制的直观概念，即模型如何动态地关注输入序列中最相关的部分。在此基础上，我们详细剖析了 Transformer 架构，这是当前自然语言处理（NLP）领域的主导范式。重点讲解了其完全基于自注意力（Self-Attention）的Encoder-Decoder结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及位置编码（Positional Encoding）的作用。本书将指导读者理解 BERT、GPT 等大型预训练模型的底层逻辑。 第六部分：实践、部署与前沿挑战 理论学习的最终目标是应用。第六部分侧重于工程实践和未来趋势。我们探讨了模型压缩技术（如知识蒸馏、量化），以便将大型模型部署到资源受限的设备上。在部署方面，本书涵盖了模型序列化、推理引擎的选择与优化。最后，我们展望了当前深度学习领域的热点和挑战，包括生成对抗网络（GANs）的基本原理、可解释性AI（XAI）的初步探索，以及联邦学习（Federated Learning）带来的隐私保护新方向。书中提供的所有代码示例均使用最新的框架特性编写，确保读者学到的知识具有即时的实战价值。 《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》不仅仅是一本教科书，它更是一份详尽的路线图，旨在帮助每一位渴望驾驭下一代智能技术的学习者，从零开始，一步步构建起坚实的理论知识体系和强大的工程实践能力。掌握本书内容，即是掌握了通往未来人工智能领域的核心钥匙。

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说实话，我本来对这种“标准培训教程”抱有一种审慎的态度，总觉得它们多半是那种为了凑页数而堆砌的官方说明书的翻版，读起来枯燥乏味，实用性不强。然而，这本书却完全颠覆了我的刻板印象。它最厉害的地方在于，它没有沉溺于软件的每一个细枝末节，而是精准地抓住了“2003标准”这个时间点上，职场人士最常用、最核心的功能点进行深度挖掘和讲解。比如，在处理电子表格时，它没有罗列所有函数，而是集中火力攻克了数据透视表和条件格式这两个能立刻提升工作效率的“利器”。作者在讲解这些高级功能时，总是会结合具体的应用场景，比如“如何快速统计本月各区域销售额的排行”，而不是空泛地解释“这是什么函数”。 我个人对“图表制作”这一块的讲解印象尤其深刻。它不仅仅是教你如何插入柱状图或饼图，更深入地讨论了“如何通过图表有效沟通信息”。作者甚至提到了配色方案的选择和数据标签的合理布局，这些细节往往是决定一个演示文稿能否成功的关键。阅读这些章节时，我感觉自己不仅仅是在学习软件操作，更像是在学习一套职场沟通的技巧。每学完一个新技能，作者都会给出一个“实战演练”的小任务，这促使我必须动手去操作，而不是只看不练，这种实践导向的教学法，极大地巩固了所学内容，避免了“一目十行，过目即忘”的尴尬局面。这本书的价值，在于它教会你如何“用”好工具，而非仅仅是“会用”工具。

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这本书的排版风格和内容组织逻辑，让我联想到上世纪九十年代末期那种严谨的学术出版物，但它又巧妙地融入了现代培训书籍的易读性。它的结构划分非常清晰，采用了模块化的学习路径。你不会感觉自己被塞入了一个巨大的知识迷宫。比如，它将“文字处理”、“电子表格”、“演示文稿”这三大核心模块划分得界限分明，每个模块内部又细分为基础、进阶、疑难解答三个层级。这种递进式的设计，使得学习者可以根据自己的现有水平灵活选择切入点。 我特别欣赏它在“疑难解答”部分的处理方式。它没有简单地罗列“常见问题”，而是采用了“情景模拟”的写法。例如，它会描述一个具体的场景：“当你在打印多页表格时，发现页眉页脚总是在中间错位”，然后才引出需要调整的打印设置和页面视图选项。这种“问题驱动”的学习模式，极大地增强了知识点的实用性和记忆深度。此外，全书的索引制作得极为详尽，即便是只记得一个模糊的操作概念，也能通过索引快速定位到对应的页码和步骤，这对于需要快速查阅的职场人士来说，简直是效率倍增的利器。整体来说，它不仅仅是一本教材，更像是一本随时可以翻阅的、针对特定软件版本的设计哲学和操作规范的深度解读指南。

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从一个资深用户——一个曾经深陷于各种版本升级迭代困扰的人的角度来看，这本书的定位非常精准且具有怀旧价值。如今市面上充斥着各种针对最新版WPS或Office的教程，但对于那些依然在特定行业或旧有系统环境下，必须坚守WPS Office 2003这个稳定版本的用户来说，找到一本详尽且不含误导性信息的指南简直是难于登天。这本书最大的贡献就在于，它完全聚焦于那个特定版本的特性和操作逻辑。 我记得我之前尝试用一些较新的教程来解决2003版本中的兼容性问题，结果往往是徒劳无功，因为菜单栏的布局和某些高级选项的位置已经完全变了。而这本“标准培训教程”则像是一份完美的“时间胶囊”，它忠实地还原了2003年的操作环境。比如，在处理宏和VBA集成时，它对那个时期特定的安全设置和代码调用方式进行了详尽的说明，这些内容在后来的版本中已经做了大幅简化或隐藏。对于维护老旧系统文档或进行数据迁移工作的人来说，这本书无疑是不可或缺的参考手册。它的严谨性体现在对每一个界面元素的命名都与当时的软件版本完全吻合，这种细节上的尊重和准确性，是其他泛泛而谈的教程无法比拟的。它解决了我们这些“坚守者”最头疼的兼容性和遗留问题。

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阅读这本书的过程，对我而言，更像是一次对办公软件使用效率的深度“审计”和“重塑”。我发现自己过去很多操作习惯都是低效且冗余的，这本书像一面镜子，照出了我工作流程中的“效率黑洞”。作者在讲解中有一个非常独特的习惯，他会时不时地插入一段“效率提升秘籍”或者“高级用户提示”，这些小提示往往与主流讲解是平行的，但却能带来立竿见影的效果。 例如，在讲解幻灯片制作时，它详细介绍了一种使用“母版视图”来统一设计风格的技巧，而不是教你逐页复制粘贴格式。这种从全局视角优化工作流程的理念，才是真正体现出“标准培训”的深层次价值所在。它培养的不是机械的点击者，而是流程的优化者。这本书的语气非常沉稳且富有说服力，它不会用浮夸的语言去鼓吹软件的强大，而是通过扎实的步骤展示软件如何能更好地服务于你的工作目标。在学习过程中，我深刻体会到，掌握正确的软件使用方法，能为我节省下大量重复劳动的时间，这些时间可以投入到更具创造性的工作中去。这本书的价值，已经远远超出了“学会使用WPS 2003”这个初级目标，它提供了一套系统性的、注重效率的办公思维模式。

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这本书简直是为像我这种对电脑操作一窍不通的新手量身定制的！当初买回来的时候，光是看到“WPS Office 2003”这几个字就有点打怵，总觉得那些复杂的表格和公式是大学里那些学霸才玩得转的东西。可是翻开这本书，那种感觉一下子就消失了。它不像那些冷冰冰的技术手册，上来就是一堆术语让你晕头转向。作者的叙述方式非常生活化，简直就像是一位经验丰富的老邻居在手把手教你一样。 最让我惊喜的是它对基础操作的细致程度。我记得我以前试着用别的软件做个简单的居中对齐都要找半天，结果在这本书里，作者用图文并茂的方式，清晰地展示了每一步点击的位置和快捷键。那些截图特别清晰，而且注释的位置拿捏得恰到好处，保证你不会因为看图而迷失在软件的界面中。特别是关于文档排版的章节，它详细解释了页边距、行距的重要性，让我明白为什么我之前做出来的报告看起来总是那么别扭。读完这部分，我终于能做出让人看着舒服的报告了，这对我日常工作效率的提升简直是质的飞跃。这种由浅入深的讲解，真正做到了让小白也能迅速建立起对整个办公套件的信心和基本框架。我敢说，即使你从来没接触过任何办公软件，也能靠着它摸着石头过河，最终顺利上岸。

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