CCNP實戰指南：路由 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:人民郵電齣版社

作者:Henry Benjamin

出品人:

頁數:480

译者:

出版時間:2004-1-1

價格:59.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787115108944

叢書系列:

圖書標籤:

• CCNP
• 路由
• CCNP
• 路由
• 思科
• 網絡
• 認證
• 交換
• OSPF
• BGP
• 網絡技術
• 實戰
• 指南

好的，根據您的要求，我將為您撰寫一本名為《深度學習與神經網絡：從理論到實踐》的圖書簡介，該簡介將詳細闡述該書的內容、目標讀者和核心價值，且完全不涉及您提供的《CCNP實戰指南：路由》相關信息。 --- 《深度學習與神經網絡：從理論到實踐》圖書簡介 內容概要：構建通往人工智能核心技術的階梯 在信息技術飛速發展的今天，深度學習已不再是遙不可及的學術概念，而是驅動自動駕駛、自然語言處理、智能推薦係統等前沿應用的核心引擎。然而，要真正駕馭這股技術浪潮，需要係統而紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。《深度學習與神經網絡：從理論到實踐》正是為有誌於深入理解並應用深度學習技術的工程師、研究人員和高級技術愛好者量身打造的一本權威指南。 本書摒棄瞭市場上許多書籍中常見的碎片化介紹和浮於錶麵的公式堆砌，而是構建瞭一個從神經元基礎到復雜模型構建的完整知識體係。我們相信，理解“為什麼”比單純知道“如何做”更為重要。因此，全書結構緊湊、邏輯嚴密，旨在為讀者打下堅不可摧的理論基石，同時確保每項理論都能夠迅速轉化為可操作的實踐能力。 第一部分：奠基——理解智能的底層邏輯 本書的第一部分聚焦於深度學習的數學和統計學基礎，確保讀者在進入復雜模型前，對核心概念有清晰的認識。 第一章：人工神經網絡的起源與基礎單元 本章將細緻剖析生物神經元的工作原理，並將其映射到人工神經網絡（ANN）的數學模型上。我們將詳細討論激活函數（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其變體）的特性、導數計算，以及它們在模型非綫性擬閤中的關鍵作用。我們不僅會展示公式，還會通過直觀的圖示解釋梯度在網絡中如何流動，為後續的反嚮傳播奠定基礎。 第二章：優化算法的核心：梯度下降的藝術與科學 優化是深度學習的靈魂。本章深入探討梯度下降（Gradient Descent）的各種變體。從基礎的批量梯度下降（Batch GD）到隨機梯度下降（Stochastic GD, SGD），再到動量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前業界廣泛使用的 Adam 優化器。我們將詳細分析每種算法的收斂特性、學習率調度策略，並討論如何在高維空間中有效避免局部最優解。 第三章：損失函數的選擇與評估指標 選擇閤適的損失函數是模型訓練成功的關鍵一步。本章將對比迴歸問題中的均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE），以及分類問題中的交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）的數學推導及其在信息論層麵的意義。同時，我們將係統介紹精度（Accuracy）、召迴率（Recall）、F1-Score、AUC-ROC 等關鍵評估指標，並闡述在不同業務場景下如何科學地選擇和權衡它們。 第二部分：核心模型——構建深度學習的骨架 第二部分是本書的核心，係統介紹瞭當前主流的深度學習架構，並著重於它們的設計哲學和數學實現細節。 第四章：深度前饋網絡（DNN）與正則化技術 本章將從多層感知器（MLP）齣發，講解如何構建具有足夠深度的網絡以捕獲復雜特徵。重點內容包括：過擬閤問題的識彆與量化；Dropout 機製的隨機性原理及其對模型泛化能力的提升；L1/L2 正則化對權重分布的影響；以及批標準化（Batch Normalization）如何穩定訓練過程和加速收斂。 第五章：捲積神經網絡（CNN）：圖像處理的革命 CNN 是計算機視覺領域的基石。本章將深入剖析捲積操作的數學本質，講解不同類型捲積核的用途（如 1x1 捲積、空洞捲積）。我們將詳細解析池化層（Pooling）的作用，並係統梳理經典網絡結構，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接的精妙之處）和 DenseNet（特徵重用機製），幫助讀者理解網絡深度與性能提升背後的設計思想。 第六章：循環神經網絡（RNN）及其變體：序列數據的處理大師 對於時間序列、文本和語音數據，RNN 結構至關重要。本章首先闡述標準 RNN 在處理長期依賴問題上的缺陷（梯度消失/爆炸）。隨後，本書將詳細拆解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——輸入門、遺忘門和輸齣門的工作機製，並提供具體的 PyTorch/TensorFlow 代碼實現，展示如何在序列任務中有效地應用這些結構。 第三部分：前沿拓展與實戰部署 第三部分將視角投嚮更前沿的領域，並強調理論知識嚮實際工程落地的轉化。 第七章：注意力機製與 Transformer 架構 注意力機製是近年來自然語言處理領域最重要的突破。本章將從軟注意力（Soft Attention）講起，逐步過渡到 Transformer 模型的核心——多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）。我們將詳細解釋 Q、K、V 矩陣的計算過程，以及 Transformer 如何完全拋棄循環結構，實現並行化訓練的巨大優勢，為理解 BERT、GPT 等大模型打下堅實基礎。 第八章：生成模型簡介：對抗網絡與變分自編碼器 生成模型的應用前景廣闊。本章將介紹生成式對抗網絡（GAN）的博弈論框架，探討判彆器與生成器之間的動態平衡。同時，我們也會深入淺齣地介紹變分自編碼器（VAE），從概率分布的角度解釋其潛在空間（Latent Space）的構建與數據重構過程。 第九章：模型部署與性能優化 理論模型需要工程化纔能産生實際價值。本章討論模型在不同平颱上的部署挑戰，包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以減小模型體積和計算復雜度，以及使用 ONNX 等中間錶示格式進行跨平颱部署的實用技巧。我們將討論如何平衡模型精度與推理速度。 核心價值與目標讀者 本書的價值在於其深度與廣度的完美結閤：它既有紮實的數學推導來滿足對原理有鑽研精神的研究人員，又有大量清晰的僞代碼和實戰案例來指導應用工程師快速上手。 目標讀者包括： 人工智能/機器學習工程師： 希望係統化梳理現有知識，並掌握最新模型架構的專業人士。 數據科學傢： 需要深入理解模型黑箱內部運作機製，以便進行高級調試和模型定製的實踐者。 計算機科學專業學生（高年級及研究生）： 尋求一本內容全麵、邏輯清晰的深度學習教材，以應對復雜的課程學習和畢業設計需求。 資深軟件開發者： 希望跨界進入 AI 領域，並希望從底層原理開始構建堅實基礎的技術人員。 學習本書後，您將能夠： 1. 獨立推導和實現主流神經網絡（CNN, RNN, Transformer）中的核心模塊。 2. 根據不同業務場景，科學地選擇優化器、損失函數和正則化策略。 3. 深刻理解深度學習模型泛化能力不足的本質原因，並提供有效的解決方案。 4. 具備初步的設計和訓練前沿深度學習模型的架構能力。 《深度學習與神經網絡：從理論到實踐》不僅是一本書，更是一份通往構建下一代智能係統的路綫圖。讓我們一同踏上這段嚴謹而激動人心的探索之旅。

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我一直覺得，學習技術類的書籍，最怕的就是枯燥乏味，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者在內容的處理上，非常有創意。他不僅僅是羅列命令和配置，而是用一種非常貼近實際工作場景的方式來呈現。仿佛我不是在書齋裏啃書本，而是身處一個繁忙的網絡工程師辦公室，麵對著真實的網絡問題，需要運用書中的知識去解決。書中的案例分析，細節豐富，操作步驟詳盡，而且很多都是我在實際工作中可能遇到的痛點。每次遇到一個難點，翻開書，總能找到類似的場景，並得到清晰的解決方案，這種感覺，就像是擁有瞭一位經驗豐富的導師在身邊指導。

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不得不說，這本書的設計和呈現方式，給我的閱讀體驗帶來瞭極大的愉悅。我之前接觸過一些技術書籍，排版很死闆，內容也很生硬，讓人望而卻步。但這本書就不一樣瞭。圖文並茂，結構清晰，而且作者的語言風格也很有親和力。即使是涉及到一些比較晦澀的技術概念，也能被他講得通俗易懂。我尤其喜歡書中那些“彩蛋”式的小提示，它們往往能點亮我的一些思考盲區，讓我豁然開朗。總而言之，這是一本讓我學習起來輕鬆愉快，又能真正學到東西的好書。

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老實說，我拿到這本書的時候，並沒有抱有多大的期望，畢竟市麵上CCNP相關的書籍太多瞭。然而，這本書的內容深度和廣度，都遠遠超齣瞭我的預期。它不僅僅停留在CCNP考試的知識點上，更是深入到瞭一些更底層的原理，以及一些在實際部署中非常關鍵的細節。我特彆欣賞作者對於不同路由協議之間協同工作的闡述，這部分內容通常在其他書中一帶而過，但在這本書裏卻得到瞭非常詳盡的講解，讓我對整個路由生態有瞭更全麵的認識。而且，書中對一些“陷阱”和“坑”的提醒，更是讓我受益匪淺，避免瞭不少走瞭彎路。

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這本書給我的最大感受就是“實用”。我之前看過不少理論性很強的書籍，讀完之後感覺知識很零散，很難應用到實際工作中。但這本書的寫作風格，讓我感覺每一頁都充滿瞭實踐的價值。作者在介紹某個技術時，會立刻給齣與之相關的配置示例，並且會解釋這個配置在實際場景中可能起到的作用。這種“理論與實踐相結閤”的模式，讓我學到的知識能夠立刻轉化為解決實際問題的能力。我甚至覺得，這本書可以作為我日常工作中排查故障和優化網絡的“案頭寶典”。

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這本書真是讓我驚喜連連，雖然書名是“CCNP實戰指南：路由”，但它給我帶來的啓發遠不止於路由技術本身。首先，我必須說，這本書的編排思路非常清晰，作者仿佛把我帶進瞭一個逐步升級的遊戲關卡。從最基礎的概念鋪墊，到復雜場景的模擬，每一步都像是為瞭迎接下一個挑戰做好瞭充分的準備。我尤其喜歡作者在講解某個復雜配置時，會穿插一些“為什麼這麼做”的思路分析，這讓我不再是被動地記憶命令，而是真正理解瞭背後的邏輯。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和對知識的掌握程度。

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