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出版者:清华大学出版社

作者:王亚平

出品人:

页数:721

译者:

出版时间:2004-7

价格:66.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302090960

丛书系列:

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深度学习在计算机视觉中的应用：从理论基石到前沿实践 本书导读： 在信息爆炸的时代，计算机视觉（Computer Vision, CV）已成为连接数字世界与物理世界的关键桥梁。它不再是科幻小说中的概念，而是深刻地嵌入到自动驾驶、医疗影像分析、智能安防乃至增强现实等各个领域的核心技术。本书旨在为有志于深入理解和应用深度学习技术于计算机视觉领域的工程师、研究人员和高级学生提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考书。 我们避免了对基础数据库理论的赘述，而是将全部篇幅聚焦于当前最具活力的交叉学科——深度学习与计算机视觉的融合与发展。本书的结构设计，遵循从理论的严谨性到工程实践的落地性，力求构建一个完整的知识体系，确保读者不仅能“知其然”，更能“知其所以然”。 --- 第一部分：深度学习的基石与视觉的数学重构（理论基础与模型原型） 本部分将为读者打下坚实的理论基础，理解现代计算机视觉系统背后的驱动力——深度神经网络。我们不会停留在简单的网络结构介绍，而是深入剖析其数学原理和计算效率考量。 第一章：神经网络的数学本质与高效优化 本章首先回顾必要的线性代数、概率论与信息论知识，重点讲解现代优化算法（如动量SGD、AdamW等）在处理高维参数空间时的收敛特性和稳定性分析。我们将深入探讨激活函数（ReLU族、Sigmoid/Tanh的局限性）的选择对深层网络梯度流的影响，并引入批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）背后的统计学原理及其在不同网络架构中的适用性。 第二章：卷积网络的几何直觉与信息压缩 卷积神经网络（CNN）是视觉处理的基石。本章详细阐述卷积操作的数学定义，并将其与傅里叶变换、局部感受野理论联系起来。重点分析经典CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG）的设计哲学，并深入解析池化层（Pooling）在实现平移不变性和信息降维中的作用。随后，我们将讨论空洞卷积（Dilated Convolution）如何突破感受野的限制，以及分组卷积（Grouped Convolution）在模型轻量化中的效率优势。 第三章：深度模型的正则化与泛化能力探究 在模型复杂度日益增加的背景下，如何确保模型在未见数据上的表现是关键。本章系统介绍多种正则化手段：Dropout的随机性采样机制及其与贝叶斯神经网络的潜在联系；权重衰减（Weight Decay）的L1/L2范数约束；以及更先进的数据增强（Data Augmentation）策略，如Mixup、CutMix等，从信息论的角度分析它们如何扩展了有效训练数据集的边界。 --- 第二部分：核心视觉任务的深度模型架构（模型设计与应用） 本部分将集中火力，剖析当前主流的深度学习模型如何解决图像分类、目标检测和语义分割三大核心视觉问题。 第四章：高精度图像分类的演进：从残差到注意力 图像分类是深度学习的“Hello World”，但其顶尖性能的实现依赖于精妙的结构设计。本章详述残差网络（ResNet）解决梯度消失问题的核心思想——跳跃连接（Skip Connection）的数学表达，并分析其变体（如DenseNet的特征重用机制）。随后，我们将引入注意力机制（Attention Mechanism），如Squeeze-and-Excitation (SE) 模块和Transformer模型在视觉领域的应用（ViT），探讨通道级和空间级注意力如何动态分配计算资源。 第五章：实时与高精度目标检测范式 目标检测是计算机视觉中最具挑战性的任务之一，涉及定位与识别的双重挑战。本章将目标检测分为两类主流范式进行深入剖析： 1. 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）： 详细解析R-CNN家族（Fast/Faster R-CNN）中区域提议网络（RPN）的机制，以及非极大值抑制（NMS）的替代方案如Soft-NMS。 2. 一阶段检测器（One-Stage Detectors）： 重点分析YOLO系列（v3-v8）和SSD模型，对比它们在速度、精度和锚框（Anchor Box）设计上的权衡取舍。特别探讨Focal Loss如何解决前景背景类别不平衡问题。 第六章：像素级理解：语义与实例分割的深度策略 分割任务要求模型对图像中的每个像素进行分类。本章着重介绍全卷积网络（FCN）的革命性意义，以及如何通过上采样（Upsampling）技术（如反卷积/转置卷积）恢复空间信息。随后，我们将探讨： 语义分割： U-Net在医学图像中的经典应用，以及DeepLab系列如何利用空洞空间金字塔池化（ASPP）捕获多尺度上下文信息。 实例分割： 深入Mask R-CNN的工作原理，理解它如何并行地预测边界框、类别和高质量的像素级掩码。 --- 第三部分：前沿模型、效率优化与跨模态融合（进阶主题与工程实践） 本部分将目光投向当前的研究热点，包括更高效的模型设计、视觉与语言的结合，以及模型在资源受限环境下的部署。 第七章：模型轻量化与边缘计算部署 在实际应用中，高性能模型往往受限于计算资源。本章专注于模型压缩技术，这是将深度学习部署到移动设备和嵌入式系统（如无人机、IoT设备）的关键。我们将详细讲解： 模型剪枝（Pruning）： 结构化与非结构化剪枝的算法流程、稀疏度对硬件加速器的影响。 权重量化（Quantization）： 从浮点数到低精度整数（INT8, INT4）的转换，以及量化感知训练（QAT）的流程。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 如何利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型训练，保持性能的同时大幅减少参数量。 第八章：从视觉到语言的桥梁：多模态学习 当代人工智能的发展趋势是跨越单一模态的界限。本章聚焦于视觉信息与自然语言处理（NLP）的深度融合： 1. 图像描述生成（Image Captioning）： 编码器-解码器架构（如CNN-RNN/Transformer）的构建，以及如何使用强化学习（RL）优化生成文本的流畅性和客观性（如CIDEr指标）。 2. 视觉问答（VQA）： 分析如何融合文本嵌入和图像特征，实现对图像内容的复杂推理和结构化提问的理解。 3. 跨模态检索： 探讨对比学习（Contrastive Learning）在学习图像-文本对齐表示空间中的核心作用。 第九章：生成模型：从图像合成到数据增强的革命 生成模型是深度学习中最具创造力的分支。本章聚焦于生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）： GANs的深入剖析： 详细讲解判别器与生成器之间的博弈理论，以及WGAN、StyleGAN等模型如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，实现高保真图像合成。 扩散模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）： 阐述前向加噪过程和反向去噪过程的数学推导，以及它们在无条件生成、条件生成（如文本到图像）中的强大能力和计算挑战。 --- 本书特色与目标读者： 本书侧重于模型背后的核心算法原理和工程实现细节，而非仅停留在API调用层面。我们提供了大量的伪代码和算法流程图，帮助读者理解如何将前沿论文转化为可执行的代码。 目标读者包括： 具备一定编程基础和微积分知识的软件工程师、希望将计算机视觉技术应用于产业界的高级技术人员、以及正在进行深度学习视觉研究的研究生。通过本书的学习，读者将能够独立设计、优化和部署新一代的视觉智能系统。

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这本书的语言风格是那种非常严谨但又充满逻辑性的，它不太使用花哨的修饰，但每一个句子都旨在清晰地传递信息。我特别喜欢它在解释复杂概念时所采取的“解构”方法，比如面对分布式事务这一“圣杯”难题时，作者没有直接抛出二阶段提交（2PC）的复杂流程，而是先用一个简单的跨系统转账场景来定义问题的核心矛盾——一致性与可用性的权衡。然后，再逐步引入Paxos或Raft协议的思想基础，虽然篇幅有限，但足以让读者建立起对分布式一致性共识的初步框架认知。这种从问题场景出发，倒推技术解决方案的叙事方式，非常符合工程师的思维习惯。它教会我的不仅仅是“是什么”，更是“为什么必须这样做”。即便是对性能调优中的锁竞争问题，它也从操作系统层面的上下文切换成本入手，解释了细粒度锁为何能提高并发度的底层逻辑，这种跨学科的知识融合，让对这本书的整体评价得以拔高，因为它超越了单一的数据库技术范畴，触及了系统设计的普适原则。

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这本书的篇幅着实不小，拿到手里沉甸甸的，光是翻阅目录就能感觉到作者在知识体系构建上的用心。我尤其欣赏它对基础概念的梳理，很多地方不像有些教材那样只是蜻蜓点水，而是深入到了底层原理。比如，它对关系代数和范式的讲解，不是简单地罗列公式，而是通过大量的实际案例，手把手地带着读者去理解这些抽象概念是如何在实际的数据库设计中发挥作用的。初学的时候，我对视图和索引的性能影响一直很模糊，这本书通过对比不同查询语句的执行计划，清晰地展示了优化前后的巨大差异，这种“眼见为实”的讲解方式，极大地增强了我的理解力。而且，它对不同数据库管理系统（DBMS）的特性差异也有所涉及，虽然不是专门的某个厂商手册，但这种广博的视野对于一个志在成为“工程师”的人来说至关重要，它让你明白，技术选型时需要权衡的因素远不止性能一个维度。说实话，我对其中关于事务隔离级别并发控制那一章印象最深，作者没有用复杂的数学模型吓退读者，而是用生活化的比喻，把“幻读”、“不可重复读”这些专业术语讲得明明白白，这对于非科班出身的我来说，简直是一场及时雨，让我终于对ACID特性有了全面的把握。

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对于一个渴望系统性提升的从业者而言，这本书提供了一个非常宝贵且全面的知识地图。我个人在学习过程中，发现它在某些新兴技术领域也进行了适度的介绍，这体现了编著者对行业前沿的关注，没有让内容陷入过时的窠臼。例如，它对NoSQL数据库的分类和适用场景进行了概述，虽然没有像主流关系型数据库那样深入挖掘内部结构，但它清晰地指出了何时应该选择键值存储、文档数据库或是图数据库，这种清晰的边界划分，避免了许多初学者在技术选型时的盲目跟风。更关键的是，书中穿插的那些“工程师箴言”——那些关于代码质量、设计模式在数据库层面的体现的思考——对我影响很大。它提醒我，技术深度固然重要，但良好的工程素养同样是区分优秀工程师和平庸操作者的关键。读完后，我感觉自己不再是被动地应对数据库出现的问题，而是能够主动地从设计之初就构建起更具韧性和可扩展性的系统，这种由内而外的能力提升，是任何一本操作手册都无法给予的。

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这本书的结构设计颇具匠心，它似乎是围绕着“从理论到实践”的脉络精心铺陈的。当我读到存储引擎那一章节时，我几乎可以感受到作者在努力弥合理论世界与硬件现实之间的鸿沟。它没有停留在逻辑层的抽象讨论，而是细致地剖析了B+树在磁盘I/O优化上的精妙之处，以及页缓冲池（Buffer Pool）的工作机制。这种深入到底层的探讨，对于那些想从“会用”迈向“精通”的人来说，价值不可估量。我过去总以为只要掌握SQL的CRUD操作就算了解了数据库，但这本书让我意识到，如果没有理解数据是如何在磁盘上物理存储和检索的，那么你在面对高并发和海量数据时，所有的优化都将是空中楼阁。更值得称道的是，它在讲解完底层结构后，自然而然地过渡到了查询优化器的工作流程，解释了为什么有时候你精心编写的SQL，不如一个简单的修改就能获得百倍的性能提升——这完全归功于优化器对统计信息的采纳和执行计划的生成。这种层层递进的知识串联，使得学习过程非常流畅，每学到一个新概念，都能在已有的知识体系中找到其对应的位置，让人感觉非常扎实。

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读完这本书，最大的感受是它在“工程实践”层面的厚重感。它不像某些学术著作那样高高在上，而是充满了对真实世界挑战的关照。特别是关于系统维护和故障恢复的部分，写得尤为细致和实用。书中详述了日志文件的作用，包括前滚（Redo）和回滚（Undo）日志在崩溃恢复中的具体流程，这种细节对于任何需要值守生产环境的人来说，都是救命稻草。我记得在介绍备份策略时，作者并没有简单地推荐全量备份，而是详细对比了增量备份、差异备份在恢复时间和服务级别协议（SLA）要求下的适用性，甚至还提到了PITR（Point-In-Time Recovery）的实现思路。这种对不同业务场景下容灾方案的权衡分析，体现了作者深厚的工程经验，而不是纸上谈兵。读到这里，我不再仅仅把数据库看作一个数据存储工具，而是一个需要精心呵护的复杂生产系统，需要有周密的预防措施和快速的应急响应机制。这种思维模式的转变，我觉得是这本书带给我最重要的收获之一。

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软考啊软考.....

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很没有特色的考试特色书，不过也挺全的，虽然不是很精。[2004夏]

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很没有特色的考试特色书，不过也挺全的，虽然不是很精。[2004夏]

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知识点太散了，读起来真的很折磨.例题还有错误，纠结了好久。总的来说，不为考试不要来读。

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这本书写得挺好的呀！用词规范、内容广博、虽然没有思想性和可读性，但是作为考试教材是合格的呀！