具体描述
全书主要讲解了Internet（因特网）的基础、上网的准备工作、上网的方法、网上浏览、网上搜索、文件压缩以及网上传输、网上娱乐、网络聊天、网上寻呼、网上求职、网上交易、BBS等知识，同时还重点介绍了上网常用的应用软件（如Outlook Express、Foxmail、OICQ、RealPlayer等）的使用方法与技巧，另外还介绍了个人主页的制作以及上网安全等知识。
本书突出应用技能的掌握，可操作性强。内容由浅入深，循序渐进，语言通俗易懂，为初学者的理解和掌握提供了方便。另外本书介绍了大量简单实用的技巧，相信可以使广大读者达到事半功倍的效果。本书既适合于希望使用Internet的初学者阅读，也可作为已经有一定网络基础的读者做参考书，更可供各类社会培训班做教材。
好的，这是一份不包含“电脑上网培训教程与上机实践”内容的图书简介，字数大约1500字，力求详尽自然： 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用》 一、 缘起与视野：理解智能时代的底层逻辑 在信息技术飞速迭代的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响我们生产、生活乃至思维方式的现实力量。本书《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用》并非一本面向初学者的“速成指南”，而是一部旨在为有志于在人工智能领域深耕的读者，构筑坚实理论壁垒、剖析核心算法精髓的深度学术专著。我们深知，真正的创新源于对基础原理的深刻洞察，而非对表层工具的简单堆砌。因此，本书将视角聚焦于深度学习模型从数学本质到工程实践的完整生命周期，旨在帮助读者建立起一套系统、严谨、富有洞察力的知识体系。 本书的撰写背景，源于当前领域内普遍存在的“应用驱动、理论缺失”的现象。许多学习者能够熟练运用TensorFlow或PyTorch库搭建网络，却在面对模型收敛困难、泛化能力不足或需要进行架构创新时感到力不从心。我们认为，要真正驾驭深度学习这门“艺术”，必须掌握其背后的“科学”——即那些由微积分、线性代数和概率论编织而成的严密逻辑。 我们致力于提供一种平衡的叙事方式：既不沉溺于纯粹的数学推导而令人生畏，也不止步于现象描述而流于肤浅。我们力求在清晰易懂的语言框架下，将复杂概念可视化、工程化，使读者不仅“知道”模型是如何工作的，更能“理解”为什么它会以特定的方式工作。 二、 结构解析：层层递进的知识阶梯 全书共分为五大部分，每一部分都代表着深度学习知识结构中的一个关键层级： 第一部分：数学与统计学基础重塑 (The Mathematical Foundation) 这一部分是全书的根基。我们没有采用传统教材中枯燥的数学复习模式，而是将必要的数学工具与深度学习的需求紧密耦合。重点内容包括： 张量分析与高效运算： 深入探讨高维数据的表示、内存布局对计算效率的影响，以及GPU并行计算的底层原理。 优化理论的再审视： 详细解析凸优化与非凸优化在神经网络训练中的差异。着重探讨SGD、Adam、RMSProp等经典优化器的迭代机制、收敛性分析及超参数选择的理论依据。 概率建模与信息论视角： 从最大似然估计（MLE）到交叉熵损失函数的推导，清晰阐释损失函数如何本质上是一种概率模型。引入贝叶斯视角，探讨不确定性量化在模型决策中的重要性。 第二部分：经典网络架构的深度剖析 (Dissecting Classic Architectures) 本部分着重解构现代深度学习的“骨架”——那些奠定了现代AI基础的关键网络结构。 全连接网络（FCN）的局限性与泛化： 不仅介绍前向传播和反向传播，更深入探讨了梯度消失/爆炸问题的成因、批标准化（BatchNorm）的引入机制及其对优化景观的影响。 卷积神经网络（CNN）的几何洞察： 详细分析卷积核的参数共享机制如何捕捉空间层次结构。对比Inception、ResNet（残差连接的精妙之处在于解决了信息瓶颈）、DenseNet等架构的设计哲学，特别是它们如何通过不同的路径设计来增强信息流动和特征复用。 循环神经网络（RNN）及其变体： 对比传统RNN、LSTM和GRU在处理序列依赖问题上的优劣。重点阐述“门控机制”如何巧妙地解决了长短期依赖问题，并探讨了梯度在时间维度上的展开特性。 第三部分：模型训练的艺术与工程实践 (The Art of Training and Engineering) 理论的完美最终需要通过高质量的工程实现来验证。本部分关注如何将理论模型转化为稳定、高效、可部署的系统。 数据预处理与增强策略的科学性： 不只是罗列数据增强方法，而是探讨不同增强策略（如Mixup, CutMix）背后的正则化效应和对模型泛化边界的影响。 正则化技术的深层解读： 探讨L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）的本质区别，以及它们在对抗过拟合的不同维度上的作用。 超参数调优的系统方法： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法论，并提供在复杂模型中进行敏感度分析的实用框架。 第四部分：前沿模型与生成式智能 (Frontier Models and Generative Intelligence) 本部分聚焦于近年来突破性的研究进展，特别是注意力机制和生成模型。 Transformer架构的革命： 详细解析自注意力（Self-Attention）机制的计算复杂度和优势，剖析多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现信息聚合的多样性。对比编码器-解码器结构与仅编码器/仅解码器结构的适用场景。 生成对抗网络（GANs）的博弈论： 深入讲解判别器与生成器之间的纳什均衡。分析WGAN、CycleGAN等变体如何通过修改损失函数或网络结构来稳定训练并实现特定任务（如图像风格迁移）。 扩散模型（Diffusion Models）的兴起： 作为当前生成领域的前沿，本书将详细解析前向加噪过程与反向去噪过程的数学基础，以及其在图像、音频合成中展现出的惊人细节捕获能力。 第五部分：模型的可解释性、鲁棒性与伦理 (XAI, Robustness, and Ethics) 一个强大的模型必须是可信赖的。本部分探讨模型智能背后的“黑箱”问题及其对社会的影响。 可解释性方法（XAI）： 系统介绍局部解释性方法（如LIME, SHAP）和全局解释性方法（如Grad-CAM）。探讨如何通过可视化激活图来反推模型决策的依据。 模型鲁棒性防御： 深入分析对抗样本的构造原理及其对模型决策边界的侵蚀。介绍梯度掩码、对抗训练等防御机制的有效性和局限性。 负责任的AI（Responsible AI）： 探讨模型在训练数据中可能继承的偏见（Bias）及其在实际部署中引发的社会公平性问题，提出构建公平、透明、可问责的AI系统的工程路径。 三、 目标读者与价值定位 本书的目标读者群体定位明确： 1. 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的高年级本科生及研究生： 为其提供超越课程大纲的深度理论支撑。 2. 希望从应用工程师转向算法研究员的从业者： 帮助其系统性地弥补理论短板，提升解决复杂问题的能力。 3. 资深数据科学家和架构师： 提供对现有主流框架的底层机制的重新审视，激发在模型创新方面的灵感。 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用》承诺提供的是一种“深度理解”而非“快速上手”的知识体验。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数背景，并渴望挑战那些真正决定AI性能上限的核心技术难题。我们相信，掌握了这些底层逻辑，读者将能够更好地驾驭未来的技术浪潮，真正将深度学习从工具箱中的“黑箱”转变为手中可控的“艺术品”。本书的价值在于，它不仅教授如何“使用”模型，更在于启迪读者如何“设计”和“改进”模型，从而推动该领域的持续进步。
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目录信息
第1章 网络基础知识 1
1.1 网络的发展历程 1
1.2 网络的分类 2
1.3 Internet简介 3
1.3.1 Internet的用途 3
1.3.2 Internet的特点 5
· · · · · · (收起)
1.1 网络的发展历程 1
1.2 网络的分类 2
1.3 Internet简介 3
1.3.1 Internet的用途 3
1.3.2 Internet的特点 5
· · · · · · (收起)
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