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出版者:清华大学出版社

作者:邵丽萍

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2004-6

价格:22.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302086192

丛书系列:

图书标签:

• java
• Java
• 编程
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• 软件开发
• 程序设计
• 基础
• 教学

好的，以下是一本与《Java语言实用教程》无关的图书简介，内容详尽，力求自然流畅，不带任何AI痕迹。 --- 《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》 作者： [此处留空，或填写一个虚拟的、与您原书主题不相关的作者名] 出版社： [此处留空，或填写一个虚拟的出版社名] 导读：开启智能时代的钥匙 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响我们生活方方面面的核心驱动力。而支撑起这场智能革命的，正是深度学习（Deep Learning）这一强大的技术分支。 本书《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》，旨在为那些希望深入理解并掌握现代机器学习核心——深度神经网络的读者，提供一本全面、深入且高度实用的参考指南。我们跳出了传统编程语言特性的窠臼，转而聚焦于数据、模型、算法与优化策略的精妙结合。本书的编写目标非常明确：不仅要教会你“如何使用”工具，更要让你透彻理解“为何如此工作”。 第一部分：基础回溯与理论奠基（第1章 – 第4章） 本部分将为读者构建坚实的理论基础，即便是对统计学或线性代数有初步接触的读者，也能无缝衔接进入深度学习的世界。我们不会赘述Java编程的语法结构，而是将重点放在支撑模型运行的数学原理上。 第1章：机器学习的范式转变与神经网络的复兴 本章首先概述了传统机器学习（如支持向量机、决策树）的局限性，引出数据规模爆炸式增长背景下，深度学习的必然崛起。我们将详细解析人工神经网络（ANN）的起源，从感知机模型到多层感知机（MLP），阐述激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU）的选择对模型拟合能力和训练效率的关键影响。 第2章：线性代数与微积分在模型优化中的核心作用 深度学习本质上是一个复杂的优化问题。本章深入探讨了梯度下降（Gradient Descent）算法的数学推导过程。我们将详细介绍链式法则如何应用于计算反向传播（Backpropagation）中的权重更新梯度。矩阵乘法和张量操作的几何意义将被清晰阐述，帮助读者建立对高维数据处理的直观认识。 第3章：优化算法的精进与正则化策略 单一的梯度下降法在面对复杂、高维、非凸的损失曲面时效率低下。本章详述了现代优化器的演变，包括动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及目前工业界应用最广泛的Adam优化器。此外，我们用大量篇幅讨论了过拟合问题，并系统性地介绍了L1/L2正则化、Dropout、批归一化（Batch Normalization）等关键的正则化技术及其背后的统计学原理。 第4章：损失函数的设计与模型评估指标 损失函数是模型学习的“指南针”。本章分类介绍了回归任务中的均方误差（MSE）、分类任务中的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）及其多类别扩展。同时，本章强调了仅依赖准确率（Accuracy）评估模型性能的不足，深入讲解了精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的实际意义。 第二部分：核心网络架构的深入剖析（第5章 – 第8章） 理论基础夯实时，本书将进入深度学习最核心的几类网络架构的实战与理论结合。这些章节专注于网络的结构设计、参数共享机制以及它们如何有效地从特定类型数据中提取特征。 第5章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的基石 CNN是计算机视觉领域的绝对核心。本章详尽剖析了卷积层、池化层的工作机制，解释了卷积核（Filter）如何通过权值共享实现特征提取的平移不变性。我们将分析经典网络LeNet、AlexNet、VGG、ResNet以及Inception网络的演化路径，讨论残差连接（Residual Connection）如何解决了深度网络中的梯度消失问题。 第6章：循环神经网络（RNN）及其变体：序列数据的处理 对于自然语言、语音信号这类时间序列数据，RNN是首选模型。本章着重解析标准RNN在处理长期依赖（Long-Term Dependencies）时的局限性。随后，我们将用大量的篇幅讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，详细阐述输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以选择性地记忆或遗忘信息。 第7章：自注意力机制与Transformer架构 随着序列长度的增加，RNN的顺序计算成为性能瓶颈。本章引入了注意力机制（Attention Mechanism）的概念，解释了它如何允许模型聚焦于输入序列中最相关的部分。接着，我们将全面解析2017年引入的Transformer模型，重点分析其核心组件——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）的数学实现与工程意义。 第8章：生成模型导论：从对抗到扩散 本部分收尾介绍当前AI领域最热门的生成式模型。我们将详细对比生成对抗网络（GANs）中生成器与判别器的博弈过程，并分析其训练不稳定的根源。同时，本书也将涵盖当前最前沿的扩散模型（Diffusion Models）的基本原理，展示如何通过逐步去噪过程生成高保真图像。 第三部分：工程实践与前沿探索（第9章 – 第10章） 本部分将视角从单一模型提升到工程层面，讨论如何在实际项目中部署和优化这些复杂的模型。 第9章：模型部署、加速与迁移学习 在本章中，我们将探讨如何将训练好的模型投入实际应用。内容涵盖模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以减小模型体积和计算需求。同时，本书对迁移学习（Transfer Learning）进行了细致的分析，解释了预训练模型（如BERT, GPT系列）的权重为何能极大地加速新任务的学习过程，以及如何进行有效的微调（Fine-tuning）。 第10章：深度学习的伦理、可解释性与未来趋势 智能系统的普及带来了新的挑战。本章讨论了模型的可解释性（XAI），如LIME和SHAP值，帮助读者理解模型决策的依据。我们还将探讨数据偏差（Data Bias）如何导致模型歧视，并展望联邦学习（Federated Learning）等保护隐私的分布式训练范式，展望下一代AI技术的发展方向。 结语：超越工具，掌握思维 《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》的核心价值在于提供一种系统性的、自底向上的思维框架。它不是一本简单的API手册，而是一套深入理解智能算法运行逻辑的蓝图。通过本书的学习，读者将能够自信地设计、训练、调试和部署最先进的深度学习解决方案，真正成为推动下一波技术浪潮的中坚力量。

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我向来对手册类的书籍持保留态度，总担心它们会过于偏重API的罗列，缺乏必要的思维引导。但是，这本教程在广度和深度上都达到了一个令人称赞的平衡。它没有陷入过度理论化的泥潭，而是将大量的篇幅用于讲解现代Java生态中的关键技术栈——比如如何有效地使用Stream API进行数据处理，以及在集合框架中选择合适数据结构背后的权衡艺术。作者对集合类（尤其是HashMap和ConcurrentHashMap）的底层实现分析得入木三分，结合近年来Java版本更新带来的变化，给出了非常实用的使用建议。我甚至发现了一些我之前工作中一直凭感觉操作但从未真正理解的底层细节，通过阅读，这些“模糊的直觉”现在都转化为了清晰的知识体系。这本书确实配得上“实用”二字，是工具箱里不可或缺的一件利器。

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这本书的结构安排得非常巧妙，循序渐进，过渡自然。它从最基础的语法特性开始，稳健地向面向对象的高级特性迈进，丝毫没有给人一种知识点跳跃带来的困惑感。我特别喜欢作者处理复杂主题的方式——总是先用一个高层次的视角建立全局观，然后再深入到细节的实现层面。比如在讲解反射机制时，作者不仅展示了如何动态调用方法，还细致地解释了JVM底层是如何处理类加载和内存布局的，这使得反射不再是一个晦涩难懂的黑盒。对于那些已经有一定基础，但总感觉“隔着一层纱”的开发者来说，这本书就像是一把钥匙，能帮你捅破那层窗户纸。阅读体验非常流畅，即便是遇到一些需要反复琢磨的概念，作者也总能提供不同的角度来解释，确保读者能够真正掌握。

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拿到这本书时，我原本只是抱着查漏补缺的心态，没想到它却为我的编程思维带来了质的飞跃。它对面向对象编程（OOP）思想的阐述达到了一个全新的高度，不再是简单的封装、继承、多态的定义，而是深入探讨了SOLID原则如何在大型项目中发挥决定性作用，并提供了大量从“坏味道”代码重构到“清洁代码”的实例演练。这种实践驱动的学习方式极大地提升了我的代码审美。特别是书中关于泛型的高级用法部分，作者用非常清晰的图示和案例，解构了通配符的复杂性，让我终于能自如地在泛型中使用上下界。总而言之，这本书不仅仅是一本技术参考，更像是一位经验丰富的导师，手把手地带领读者跨越从“会写代码”到“写好代码”的鸿沟。它的价值，远超出了其作为一本教程的定位。

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这本编程书真是让人眼前一亮，从我拿到它到现在，已经翻阅了好几遍了。它不像有些教材那样枯燥乏味，而是用一种非常贴近实际工作场景的方式来讲解复杂的概念。特别是对设计模式的阐述，作者似乎真的花了很多心思，不仅提供了清晰的代码示例，还深入剖析了每种模式背后的思考逻辑和适用范围。我印象特别深的是关于并发编程的那一章，作者没有停留在基础的`synchronized`和`volatile`上，而是很早地引入了`Lock`接口以及原子类等更现代的并发工具，并且用生动的比喻解释了AQS（AbstractQueuedSynchronizer）的内部机制，这对我理解高性能多线程程序的编写简直是醍醐灌顶。读完后，我感觉自己对如何编写健壮、高效的Java代码有了更深层次的理解，不再是简单的语法堆砌，而是真正开始思考程序的结构和可维护性。这本书的排版也做得相当不错，阅读起来非常舒适，即便是面对大段的代码块，也不会感到压抑。

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说实话，我一开始对市面上众多的编程书籍有些审美疲劳，总觉得内容大同小异，难以找到真正能让我眼前一亮的“干货”。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它最吸引我的地方在于其对“实用性”的执着追求。作者似乎深知读者在实际项目中会遇到的痛点，所以书中对异常处理、日志框架集成、以及性能优化的讲解都极其到位。例如，书中介绍的几种常见的性能瓶颈排查方法，并结合具体的JDK工具进行演示，这对于初入职场或者希望提升自己定位能力的工程师来说，价值无可估量。我尤其欣赏作者对于“代码规范”的强调，这往往是很多教程中被忽略的细节，但却是决定项目生命力的关键因素。这本书不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么”要这么做，这种深层次的原理剖析，让知识的吸收更加牢固和深刻。

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