全国计算机等级考试真题（笔试+上机） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:张琦

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:28.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787302082880

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 真题
• 笔试
• 上机
• 模拟题
• 考试用书
• 教材
• 自学
• 练习
• 题库

好的，以下是一份关于一本不同于您提供的书名的图书的详细简介，该书旨在提供面向不同主题和领域的深入学习资源。 --- 《深度学习与自然语言处理前沿技术实践指南》 图书简介 导言：迎接信息时代的智能浪潮 在当今这个数据爆炸的时代，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是深刻影响着社会结构、经济形态和日常生活方方面面的核心驱动力。其中，深度学习（Deep Learning）作为人工智能领域最具活力的分支之一，正以前所未有的速度推动着技术边界的拓展。本书《深度学习与自然语言处理前沿技术实践指南》正是为那些渴望深入理解并掌握这些前沿技术的工程师、研究人员、数据科学家以及高年级计算机专业学生量身打造的。 本书的定位并非停留在对基础概念的简单罗列，而是聚焦于“实践”与“前沿”两大核心要素。我们致力于提供一套系统化、模块化且高度实操性的学习路径，确保读者不仅能理解背后的数学原理，更能熟练运用前沿框架解决复杂的现实问题。 第一部分：深度学习基础与核心模型架构解析 本部分为深度学习的学习奠定了坚实的基础，并迅速过渡到当前工业界和学术界最关注的核心模型。 1.1 理论基石的夯实：从感知机到反向传播 我们首先回顾了人工神经网络（ANN）的起源与发展脉络，详细剖析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的选择标准及其对梯度流的影响。重点深入讲解了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，着重于其在现代计算图框架（如PyTorch/TensorFlow）中的高效实现机制。对于梯度消失/爆炸问题，本书不仅介绍了传统的解决方法（如权重初始化策略），还详细讨论了批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的机制差异及其在不同网络层中的适用场景。 1.2 卷积神经网络（CNN）的深化理解 CNN是图像处理领域无可争议的基石。本书超越了基础的卷积、池化操作，深入探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率的同时扩大感受野的应用，以及分组卷积（Grouped Convolution）在模型轻量化中的作用。我们详细分析了经典网络如ResNet（残差连接的本质）、DenseNet（特征重用机制）以及最新的Vision Transformer (ViT) 的结构设计哲学，并提供了使用PyTorch实现自定义高效残差块的完整代码示例。 1.3 循环神经网络（RNN）的局限与突破 针对序列数据处理，本书首先剖析了标准RNN在长期依赖问题上的先天不足。随后，我们对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的“门”结构进行了细致的数学建模和对比分析，重点阐述了遗忘门、输入门和输出门是如何协同工作以精确控制信息流动的。此外，我们还引入了双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN在需要全局上下文信息场景下的应用。 第二部分：自然语言处理（NLP）的前沿实践 本部分聚焦于自然语言处理领域，系统地介绍了从词嵌入到最新大型语言模型（LLM）的演进路径。 2.1 词嵌入技术的高级演化 我们没有止步于Word2Vec和GloVe，而是重点讲解了上下文相关的词嵌入的重要性。ELMo的特征提取机制、BERT的Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 预训练任务，以及它们如何捕捉到深层语义信息，将被详细解析。读者将学习如何加载和微调这些预训练模型，以应对下游任务如命名实体识别（NER）、情感分析等。 2.2 Transformer架构的彻底解析与应用 Transformer是现代NLP的基石。本书用专门章节彻底剖析了自注意力机制（Self-Attention）的核心公式，解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现多角度特征捕获。我们详细对比了GPT系列（Decoder-only，注重生成）和BERT系列（Encoder-only，注重理解）的结构差异，并探讨了位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下维持序列顺序信息的作用。 2.3 大型语言模型（LLM）的微调与部署策略 随着模型规模的爆炸式增长，如何高效地利用LLM成为关键。本章重点介绍参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA (Low-Rank Adaptation)和Prefix Tuning，这些技术极大地降低了微调成本。同时，我们还将探讨模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及如何使用Hugging Face生态系统进行模型的快速迭代、评估和生产环境部署，包括响应速度和内存占用的优化技巧。 第三部分：跨模态与前沿研究方向探讨 为保持技术的领先性，本书的最后部分将目光投向了当前研究中最热门的交叉领域。 3.1 视觉与语言的融合（Vision-and-Language） 我们将探讨如何将图像或视频信息与文本描述相结合，重点介绍跨模态注意力机制，以及在图像字幕生成（Image Captioning）和视觉问答（VQA）任务中的应用。具体案例将涉及如何构建有效的多模态数据加载器和模型融合策略。 3.2 可解释性AI（XAI）在深度模型中的应用 随着模型决策权重的增加，理解“为什么”变得至关重要。本章将介绍如何使用Grad-CAM、LIME等工具来可视化CNN和Transformer的决策依据，帮助读者诊断模型误差、增强模型的鲁棒性和建立用户信任。 结语：面向未来的实践者 本书的每一章节都配有详尽的Python代码示例、Jupyter Notebooks以及精心设计的项目案例，确保学习过程中的即时反馈和成果检验。我们相信，通过本书的学习，读者将不仅掌握深度学习和NLP的当前主流技术，更能建立起持续跟踪和吸收未来研究成果的能力，真正成为推动下一代智能应用的核心力量。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

很多考生，包括我自己在内，在备考后期都会有一种焦虑感，总觉得时间不够用，复习范围太大，抓不住重点。这本书最大的心理慰藉就在于它的权威性和覆盖面。当你面对众多真题，从基础题到压轴难题都一一攻克之后，那种知识体系的完整感是无法替代的。它就像一个“知识的地图”，清晰地标明了考试的疆界和高地。更重要的是，它帮你建立了一种对考试难度的正确认知，让你不再被一些夸大其词的模拟题吓倒，而是能够以一种平和、理性的态度去面对真正的挑战。这种由内而外建立起来的信心，比死记硬背一百个公式都要管用得多。最终，我能够稳定发挥，很大程度上归功于这本资料让我对整个考试框架了如指掌，真正做到了心中有数，手中有策。

评分☆☆☆☆☆

从装帧设计和内容组织逻辑来看，这本书的设计者显然非常理解考生的使用习惯。它不是那种把所有内容一股脑塞进去的工具书，而是采用了循序渐进的结构。比如，笔试部分会先给出原始真题，紧接着就是详细的解析，解析里还会穿插“易错点辨析”或者“知识点拓展”的小栏目。这些边角料的知识点，往往是区分优秀和平庸考生的关键所在。我个人觉得，很多辅导书的解析部分往往是机械地解释代码或选项，但这本书的解析更有“教育性”，它会引导你去思考出题人的思路，让你从被动接受知识转向主动理解知识体系。而且，在做完一套真题后，书本会提供一个简单的“自测报告”区域，虽然不是电子化的评分系统，但那种手写记录进度的仪式感，极大地增强了我的学习动力和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的《全国计算机等级考试真题（笔试+上机）》拿到手，首先感觉分量十足，这对于备考的我们来说，绝对是个定心丸。我印象最深的是它对历年真题的收录之全，几乎涵盖了从初级到高级各个级别的考点，而且排版非常清晰，每次做完一套题，都能迅速找到自己的薄弱环节。特别是那些上机操作的真题解析，简直是救星！很多模拟题库里的题目要么过时，要么解析晦涩难懂，但这本书里的解析步骤详细到令人感动，就连快捷键的用法和常见错误都能一一列举，这对于我们这种实操能力相对薄弱的考生来说，简直是手把手教学。我记得有一次我卡在某个复杂的数据库查询语句上三天都没想通，翻开这本书对照解析才恍然大悟，原来是逻辑顺序出了问题。这种实战导向的讲解，远比那些理论堆砌的教材来得有效得多。它不仅仅是一本题库，更像是一位经验丰富的老教师，在你备考的路上不厌其烦地指点迷津，让人感觉每多看一页，离成功就近了一分。那种踏实的复习感，是其他任何资料都替代不了的。

评分☆☆☆☆☆

我更欣赏这本书在“上机”部分的处理方式。众所周知，上机考试是最容易失分的一环，很多时候不是你不会写代码，而是对考试系统的操作流程不熟悉，或者对特定语言环境下的编译调试感到手足无措。这本书非常巧妙地将历年上机真题按知识模块进行了细致划分，从基础的输入输出、循环结构，到稍微复杂的函数调用、文件操作，再到数据库的SQL语句编写，每一步都提供了详尽的代码演示和运行环境说明。我特别喜欢它在代码注释上的处理，很多关键步骤都有细致的解释，让你不仅仅知道“怎么做”，还能明白“为什么这么做”。这种深层次的理解，远比单纯地复制粘贴答案要重要得多。通过反复演练这些真题，我发现自己对常见编程错误的预判能力和纠错速度有了质的飞跃，这直接转化为考场上的沉着冷静，不再因为小错误而导致整个程序崩溃。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上很多号称“全真模拟”的资料，拿到手才发现内容东拼西凑，很多题目和实际考情严重脱节，甚至连题目的格式都和考场要求大相径庭，让人白白浪费了大量时间去适应那些不必要的干扰。但这本《全国计算机等级考试真题（笔试+上机）》的价值就在于它的“原汁原味”。我特意对比了几次近三年的真实考题，发现这本书里对于考点分布的侧重把握得极其精准。比如，在某个级别的考试中，C语言的指针部分占比突然加大，这本书里的真题集就体现出了这种趋势的变化，并且针对性地给出了多角度的变式练习。更别提那些笔试部分的理论题，很多看似冷僻的知识点，只要在书里出现过，基本都有对应的考题出现。这种对考试风向的敏锐捕捉能力，绝对不是随便编一套题就能做到的，这背后肯定有深厚的命题研究和数据积累。对于时间有限的考生来说，能用最少的精力抓住最核心的考点，这本真题集无疑是最高效的“导航仪”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆