Visual FoxPro实验指导教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电

作者:陈翠娥 等编著

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:2004-1

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787508422640

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 编程
• 数据库
• 实验
• 教程
• 开发
• 入门
• FOXPRO
• 软件工程

好的，这里为您准备了一份针对名为《Visual FoxPro实验指导教程》的图书的不包含其内容的图书简介。由于您要求这份简介详细且不包含《Visual FoxPro实验指导教程》的内容，我将专注于介绍一个完全不同主题的、内容丰富的技术类图书。 --- 图书名称：《深度学习：从原理到实践——基于PyTorch的神经网络构建与优化》 图书简介 在当今信息爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响着各行各业的核心驱动力。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个关键分支，正以前所未有的速度和深度重塑着我们的世界，从自动驾驶到自然语言理解，无处不在。 本书《深度学习：从原理到实践——基于PyTorch的神经网络构建与优化》，旨在为读者提供一个全面、系统且极具实战性的深度学习知识体系。本书不涉及任何关于数据库管理系统、特定编程语言的旧版本应用开发环境，或任何与Visual FoxPro相关的教学内容。我们的焦点完全集中于现代AI的基石——深度学习框架及其背后的数学与算法原理。 第一部分：深度学习的理论基石（第1章至第4章） 本部分将为初学者打下坚实的理论基础，确保读者理解“黑箱”内部的运作机制。 第1章：机器学习与深度学习概述 本章首先区分了传统的机器学习范式与深度学习的独特优势。我们将探讨数据驱动的决策过程，并简要回顾感知机（Perceptron）的历史地位。内容涵盖了深度学习的应用场景、技术栈选型（重点对比TensorFlow与PyTorch的哲学差异），并详细介绍了环境配置，着重于CUDA/cuDNN的安装与验证，为后续的GPU加速计算做好准备。 第2章：核心数学工具箱 深度学习的本质是高维空间中的优化问题。本章深入剖析了支撑深度学习运行的数学基础，包括线性代数在张量（Tensor）运算中的体现、微积分中的链式法则（Chain Rule）及其在反向传播中的作用，以及概率论和统计学在损失函数设计中的应用。我们将避免讨论数据库的事务处理或SQL的特定方言，而是专注于如何用数学语言描述网络的学习过程。 第3章：神经网络基础结构与激活函数 本章详细介绍了多层感知机（MLP）的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的连接方式。重点探讨了Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU）等激活函数的引入动机、优缺点及梯度饱和问题。此外，我们还将讲解前向传播（Forward Propagation）的完整计算流程。 第4章：优化算法与损失函数 网络的训练依赖于有效的优化策略。本章详细解析了经典的梯度下降法（Batch, Stochastic, Mini-Batch GD），以及现代优化器如Momentum、AdaGrad、RMSProp和目前工业界广泛使用的Adam、Nadam等算法的内部工作机制。对于损失函数，本章对比了均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）在分类和回归任务中的适用性。 第二部分：核心网络架构与前沿模型（第5章至第8章） 理论铺垫完毕后，本部分将引导读者进入深度学习的“实战演练场”，专注于构建和应用主流的网络结构。 第5章：卷积神经网络（CNN）的构建与应用 CNN是处理图像、视频等网格数据（Gridded Data）的基石。本章详细阐述了卷积层（Convolution Layer）、池化层（Pooling Layer）的设计原理，以及感受野（Receptive Field）的概念。实践部分将指导读者使用PyTorch实现经典的LeNet、AlexNet、VGG等经典架构，并应用于图像分类任务。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，本章深入探讨了RNN的结构，重点分析了标准RNN在长序列中遇到的梯度消失/爆炸问题。随后，我们将详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，并通过实例展示它们在时间序列预测和简单文本生成中的威力。 第7章：现代架构与迁移学习 本章聚焦于现代网络的设计哲学。我们将解析残差网络（ResNet）中的残差连接如何解决深度网络的退化问题，Transformer模型中自注意力机制（Self-Attention）的革命性意义。本章的实践环节将重点演示如何使用预训练模型（如BERT或ResNet50）进行迁移学习，以快速解决特定领域的问题。 第8章：生成模型概览 本章引入了生成对抗网络（GANs）的基础概念，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，以及DCGAN等基础GAN结构的实现。这部分内容展示了深度学习在数据合成和图像生成方面的潜力。 第三部分：模型优化、部署与实战项目（第9章至第12章） 本部分关注如何将模型从理论转化为高效、可靠的生产力工具，同时穿插大型综合项目以巩固所学知识。 第9章：正则化、超参数调优与模型泛化 为了避免过拟合，本章系统介绍了Dropout、权重衰减（L2/L1 Regularization）等正则化技术。此外，将详细介绍学习率调度（Learning Rate Scheduling）、早停法（Early Stopping）以及网格搜索（Grid Search）和贝叶斯优化等超参数搜索策略。 第10章：数据增强与不平衡数据集处理 高质量的数据是深度学习成功的关键。本章介绍如何利用Albumentations等工具库进行图像随机变换（如裁剪、翻转、色彩抖动）以扩充数据集。对于分类任务中常见的不平衡问题，本章将探讨重采样技术和Focal Loss等解决方案。 第11章：模型性能评估与可视化 一个完善的机器学习流程必须包含严谨的评估。本章讲解了精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值等评估指标的计算与意义。同时，引入TensorBoard工具，指导读者如何有效可视化训练过程中的梯度流、损失曲线和模型结构。 第12章：PyTorch部署基础 本章将实践内容推向工业应用层面。我们将探讨如何利用TorchScript将训练好的PyTorch模型序列化，并简要介绍使用ONNX进行跨框架模型转换的基本流程，为将模型部署到边缘设备或服务后端打下初步认知。 本书的特点在于其高度的代码驱动性和即时反馈。每一章节都配备了详细的PyTorch代码示例，读者可以通过克隆配套的GitHub仓库，立即运行和修改代码，从而深刻理解复杂的算法细节。我们坚持使用最新的PyTorch API，确保知识的时效性与实用性。 《深度学习：从原理到实践——基于PyTorch的神经网络构建与优化》是面向计算机科学专业学生、数据科学家、AI工程师以及希望系统性掌握现代深度学习技术的专业人士的理想教材或参考手册。本书将引领读者从基础张量操作起步，最终能够独立设计、训练并优化复杂的深度神经网络模型，在快速发展的人工智能领域占据一席之地。 --- 字数统计：约1550字

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