Visual FoxPro6.0程序设计实验指导与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:谭翀 编

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2004-1

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508420776

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于与您提供的书名不相关的图书的详细介绍，旨在尽可能详细地描述其内容，同时避免提及任何与“Visual FoxPro 6.0程序设计实验指导与实训”相关的信息。 --- 图书简介：《深度学习中的数学基础与算法实现（第二版）》 作者： [虚构作者名 A.K. 工程师, B.L. 教授] 出版社： [虚构出版社名称：计算科学前沿出版社] 页数： 980页 开本： 16开 装帧： 精装 --- 内容概述 《深度学习中的数学基础与算法实现（第二版）》是一本面向高阶本科生、研究生以及希望深入理解现代人工智能核心驱动力的工程师和研究人员的权威性参考书。本书的宗旨在于弥合理论数学与实际深度学习框架应用之间的鸿沟。当前许多深度学习教程侧重于API的使用，而忽略了支撑这些工具的底层数学原理。本书则致力于提供一个结构清晰、逻辑严密的框架，使读者能够从第一性原理出发，彻底理解激活函数背后的优化原理、反向传播的微积分基础，以及复杂网络结构（如Transformer和图神经网络）的数学建模。 本书内容组织严谨，分为三大核心部分：数学基础的重构、核心算法的剖析与优化、前沿模型的技术实现。 第一部分：数学基础的重构 (Chapters 1-4) 这一部分是全书的基石，旨在为读者快速回顾和深入理解深度学习所依赖的关键数学分支，重点强调了其在迭代优化中的实际应用场景。 第一章：线性代数与高效张量运算 本章详述了高维空间中的向量、矩阵与张量的概念，重点讲解了奇异值分解（SVD）在降维和特征提取中的作用。特别关注了数值稳定性问题，如条件数、病态矩阵的识别，以及如何利用GPU加速的BLAS库进行高效的矩阵乘法（GEMM）操作。引入了稀疏矩阵的表示方法及其在特定网络结构（如注意力机制的掩码矩阵）中的优化策略。 第二章：微积分与多元函数优化 详细阐述了偏微分、链式法则在多层网络中的应用。本章的核心是梯度与海森矩阵的几何意义，解释了为什么梯度下降是求解非凸优化问题的基础。我们深入探讨了高阶导数在牛顿法及其变体（如L-BFGS）中的应用，尽管在深度学习中应用受限，但理解其理论边界至关重要。同时，对梯度爆炸与梯度消失问题进行了严格的数学分析。 第三章：概率论与信息论基础 本章聚焦于概率分布在模型中的作用。覆盖了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）的推导过程。详细解释了KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的理论依据。对于生成模型，详细分析了变分推断（Variational Inference）中的ELBO（Evidence Lower Bound）的推导过程及其与信息瓶颈理论的关联。 第四章：凸优化与非凸优化理论 区分了凸集与凸函数的基本性质，并证明了凸优化问题的全局最优性。随后，将重点转移到深度学习中常见的非凸优化景观。系统分析了随机梯度下降（SGD）的收敛性分析，并引入了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp）的数学推导，阐明了它们如何通过调整搜索方向和步长来应对复杂的非凸地形。 第二部分：核心算法的剖析与优化 (Chapters 5-8) 本部分将理论数学应用于构建和训练现代神经网络的核心组件，提供了详细的推导过程和性能分析。 第五章：核心网络单元的数学建模 详尽分析了标准多层感知机（MLP）的结构。重点讨论了激活函数的选择——Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体的导数特性对梯度流的影响。对卷积操作的数学定义进行了形式化，包括卷积核的滑动机制和填充（Padding）对特征图尺寸的精确控制。 第六章：反向传播算法的系统化推导 本章是全书的技术核心之一。使用清晰的函数嵌套链式法则，系统地推导了从最终输出层到任意隐藏层的梯度计算过程。这不仅仅是回顾，更是对计算图理论在自动微分框架（如PyTorch或TensorFlow底层）中如何实现的深入解析。我们通过一个小型实例展示了动态规划思想在梯度回传中的体现。 第七章：优化器深度解析与实践对比 超越基础的SGD，本章深入剖析了Adam、NAdam和AMSGrad等高级优化器的内部机制。对Adam中的二阶矩估计（方差）和一阶矩估计（均值）的指数加权移动平均进行了严谨的数学描述，并分析了偏差校正步骤在训练初期的重要性。通过数值模拟，直观展示了不同优化器在稀疏梯度问题上的表现差异。 第八章：正则化、泛化与超参数调优 讨论了L1和L2正则化（权重衰减）如何通过在损失函数中加入范数项来实现贝叶斯解释。详细分析了Dropout作为一种集成学习近似方法的数学原理，以及批归一化（Batch Normalization）如何通过规范化层输入分布来稳定训练过程，并给出其统计学上的修正（Running Mean/Variance）。 第三部分：前沿模型的技术实现与扩展 (Chapters 9-12) 本部分转向处理序列数据和结构化数据的复杂模型，重点关注其背后的几何和张量分解技术。 第九章：循环神经网络（RNN）及其变体 对RNN的序列处理能力进行了数学定义，并详细推导了BPTT（Backpropagation Through Time）的梯度计算。重点分析了标准RNN在长序列上的局限性，并深入剖析了LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）中“门”机制的数学功能，展示了它们如何通过矩阵乘法来控制信息流的遗忘和更新。 第十章：注意力机制与Transformer架构 本章是本书的最新亮点。系统介绍了点积注意力机制的数学形式，并详细推导了Scaled Dot-Product Attention。对Transformer中的多头注意力（Multi-Head Attention）如何通过线性投影和并行计算来捕获不同表示子空间的信息进行了清晰的阐述。同时，本书也涉及了位置编码的三角函数构造原理。 第十一章：卷积神经网络（CNN）的进阶主题 除了基础的LeNet/AlexNet结构，本章深入探讨了残差连接（Residual Connections）的数学意义——将优化问题转化为学习残差，从而缓解退化问题。对分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的计算复杂度进行了量化分析，解释了它们在移动设备部署中的效率优势。 第十二章：图神经网络（GNN）的数学表示 将图结构通过邻接矩阵和拉普拉斯矩阵进行代数表示。详细推导了谱图卷积（Spectral Graph Convolution）的基石——拉普拉斯特征分解，并介绍了图卷积网络（GCN）如何通过一阶邻域聚合的近似方式实现高效的特征传播。 总结 《深度学习中的数学基础与算法实现（第二版）》不仅是一本算法手册，更是一本深入理解现代AI驱动力的“数学工具箱”。全书辅以大量的公式推导、图示解析，并附有 Python/NumPy 伪代码示例（用于说明核心算法的数学实现逻辑，而非特定框架API调用），确保读者能够扎实地构建起从理论到实践的知识桥梁。本书力求让读者在面对下一代AI模型时，不再是被动的“API调用者”，而是能够进行深刻理论洞察和模型创新的“数学驱动的工程师”。

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阅读这本书的过程，更像是一次怀旧之旅，而不是一次面向未来的学习。它清晰地勾勒出了上个世纪末软件开发的一个典型生态系统，那种基于本地文件系统和关系型数据库的架构模式。书中的案例，即便稍加修改，也很难直接应用到当前以互联网、移动端和分布式服务为核心的开发范式中。例如，关于数据安全和权限管理的讨论，似乎还停留在文件级锁定和简单的用户密码校验阶段，完全没有触及到现代应用中常见的角色权限分离、数据加密传输等议题。对于一个希望通过这本书来掌握一项“立即可用”技能的读者来说，可能会感到失望。它更适合那些对历史技术感兴趣的档案管理员，或者那些必须维护遗留系统（Legacy System）的工程师。如果作者能增加一个章节，专门讨论如何将 VFP 6.0 的核心业务逻辑“迁移”或“封装”到现代架构中去，哪怕只是理论探讨，都会让这本书的实用价值提升一个档次，否则，它就只能被束之高阁，成为一个特定历史时期的技术注脚。

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作为一本实验指导，它的“实验性”究竟体现在哪里，这一点我持保留态度。通常意义上的实验指导，应该提供详细的操作步骤、预期结果，以及可能遇到的错误及解决方案。我翻阅了一下关于“SQL 语句”的部分，它罗列了 `SELECT`、`UPDATE` 等基本命令，但对于 VFP 特有的那些面向对象的查询构建方式，或者如何将 SQL 语句嵌入到程序代码中进行动态查询和结果集的处理，似乎一带而过。在那个年代，VFP 的强项就在于其交互性和可视化编程能力。如果这本书的实训内容不能充分体现出 VFP 6.0 在“图形界面构建”上的便利性——比如如何快速拖拽控件、设置属性、绑定事件——而只是停留在命令行或纯文本界面的操作上，那它的指导价值就大大降低了。毕竟，如果只是为了学习数据库操作，市面上其他更现代的工具和书籍可以提供更流畅的学习曲线。这本书如果想脱颖而出，必须在那些非标准、非常规的使用场景中展示其独到之处，而不是重复大家已经熟知的基础操作。

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这本书的封面设计倒是挺有年代感的，那种蓝绿相间的配色，一下子把我带回了那个用 FoxPro 敲代码的年代。拿到书的时候，心里其实是挺矛盾的。一方面，对 Visual FoxPro 6.0 这个老家伙，感情总是复杂的，它既是青春的记忆，又是被时代浪潮推着走的技术。另一方面，我更关心的是，这本“实验指导与实训”到底能拿出什么新鲜玩意儿。毕竟，现在市面上的主流开发工具早已经不是它了，如果只是简单地复述官方手册里的内容，那这本书的价值就大打折扣了。我翻开目录，看到“数据库设计基础”、“表单与报表设计”、“项目管理与部署”这些章节标题，心里不禁打了个问号：这些基础内容，现在的入门书籍里哪个不讲？更何况，VFP 6.0 的很多特性，比如它对现代网络编程、云服务、或者新的数据接口的支持，恐怕都是空白。如果它不能提供一些深入的、能让人在实际工作场景中立刻用上的高级技巧，比如如何优化那些动辄上G的 DBF 文件读写速度，或者如何用它来搭建一个稍微复杂一点的业务系统框架，那它就只能算是教科书的补充，而非实用的工具书。我期待的是一种“遗珠”的发现，是一些被后来的工具所掩盖的、但至今仍有价值的编程思想，而不是简单的知识点堆砌。

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这本书的内容深度似乎更侧重于“广度”而非“深度”。它似乎试图涵盖 VFP 6.0 能够做的所有事情的皮毛，从基本的表结构操作到报表的生成，再到简单的外部数据连接。然而，这种面面俱到的处理方式，往往导致在任何一个关键技术点上都无法深入挖掘。比如在涉及“指针”和“游标”的概念时，讲解得略显晦涩，对于初学者来说，可能难以理解数据在内存中实际是如何被定位和操作的。在企业级应用开发中，性能优化和数据完整性是重中之重。我没有看到关于如何使用 PRG 文件进行模块化设计、如何编写健壮的错误处理函数（Error Handling）的具体章节，或者如何利用 VFP 的自定义类来实现代码复用。这些对于任何严肃的软件开发来说都是必不可少的“内功心法”，如果实验指导只是教你“怎么做”，而不教你“为什么这么做更好”，那么它终究只是一本“操作手册”，而非一本“设计思想”的传授书籍。

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这本书的排版和印刷质量，坦白说，只能用“工整”来形容，缺乏那种让人眼前一亮的现代感。字体选择上，那种略带宋体风格的衬线字体，在屏幕上阅读久了其实是有些吃力的。我试着找了几个案例来看，那些代码片段的格式化，规规矩矩地缩进，完全符合那个时代对代码整洁度的要求，但放在今天的开发环境中，简直像是历史文物。更让我感到困惑的是，书中对于“实训”部分的描述。如果实训内容只是停留在“创建一个包含五个字段的表，然后编写一个简单的查询”这种程度，那它对于一个有一定编程基础的人来说，简直是浪费时间。我更希望看到的是，如何用 VFP 6.0 的特性去解决一些在当时看似棘手，但现在看来也挺有意思的工程问题，比如，如何利用其强大的内存表（Memory Table）特性来进行复杂的临时数据处理，或者如何巧妙地处理多用户并发访问的锁定机制，避免数据错乱。如果全书都是基于那些非常基础的“学生管理系统”或“图书借阅系统”的套路，那么这本书的受众范围就会非常窄，只能局限在那些需要复习或研究古老代码的特定人群。

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