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页数:585

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出版时间:2005-1

价格:58.00元

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isbn号码:9787302102816

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深入探索人工智能的奥秘：一部关于机器学习与深度学习的权威指南 本书并非关于Java Web应用开发，而是为您开启一扇通往人工智能核心技术的大门，深入剖析机器学习与深度学习的理论基础、算法原理以及前沿应用。如果您对构建智能系统、理解数据驱动的决策过程充满好奇，或希望掌握驱动现代科技进步的关键技术，那么这本书将是您的理想选择。 人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度重塑我们的世界，从自动驾驶汽车到个性化推荐，再到复杂的医疗诊断，AI的应用无处不在。然而，在这些令人惊叹的成果背后，是精妙的数学模型、强大的计算能力以及深刻的算法洞察。本书将带您系统地、全面地学习这些核心知识。 核心内容概览： 第一部分：机器学习的基石 监督学习 (Supervised Learning): 回归分析 (Regression Analysis): 深入讲解线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等模型，理解如何预测连续型变量。我们将探讨特征工程、模型评估指标（如MSE、MAE、R-squared）以及如何避免过拟合和欠拟合。 分类算法 (Classification Algorithms): 详细介绍逻辑回归、支持向量机 (SVM)、K近邻 (KNN)、决策树、随机森林、梯度提升树 (GBDT, XGBoost, LightGBM) 等经典分类算法。您将学习如何处理类别不平衡问题，理解不同算法的优缺点及适用场景。 模型评估与选择: 学习交叉验证、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等关键评估指标，掌握如何根据实际问题选择最优模型。 无监督学习 (Unsupervised Learning): 聚类分析 (Clustering Analysis): 剖析K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，学习如何发现数据中的隐藏模式和分组。我们将探讨聚类评估指标（如轮廓系数）和降维技术。 降维技术 (Dimensionality Reduction): 重点讲解主成分分析 (PCA) 和t-SNE，理解如何减少数据维度以提高效率并可视化高维数据。 特征工程与数据预处理: 强调数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征缩放、编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）等关键步骤，它们是构建高性能模型的基石。 第二部分：深度学习的革命 神经网络基础 (Neural Network Fundamentals): 感知机 (Perceptron): 作为最基本的神经网络单元，理解其工作原理。 多层感知机 (Multilayer Perceptron - MLP): 学习多层结构的优势，以及反向传播算法 (Backpropagation) 如何训练神经网络。 激活函数 (Activation Functions): 深入理解ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的作用及影响。 优化器 (Optimizers): 探索SGD、Adam、RMSprop等优化算法，理解它们如何加速模型收敛。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks - CNNs): 核心概念: 详细介绍卷积层、池化层、全连接层，以及它们在图像识别、目标检测等领域的强大能力。 经典模型: 分析AlexNet、VGG、ResNet、Inception等里程碑式的CNN架构，理解其设计思想和演进。 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks - RNNs): 序列数据处理: 学习RNN如何处理时间序列数据，如文本、语音。 长短期记忆网络 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU): 深入理解LSTM和GRU如何解决传统RNN的梯度消失问题，实现对长期依赖关系的建模。 自然语言处理 (NLP) 应用: 探讨RNN在机器翻译、文本生成、情感分析等方面的应用。 Transformer 与注意力机制 (Attention Mechanisms): 突破性进展: 介绍Transformer模型的自注意力机制 (Self-Attention)，它如何彻底改变了NLP领域。 BERT, GPT系列: 分析这些强大的预训练模型，理解它们如何通过海量数据学习语言表示，并能进行微调以适应各种下游任务。 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks - GANs): 生成模型: 探索GAN如何通过生成器和判别器的对抗训练，生成逼真的图像、文本等数据。 第三部分：实践应用与前沿探索 AI开发框架: 重点介绍TensorFlow和PyTorch这两个主流的深度学习框架，提供代码示例，帮助您快速上手。 常见AI应用场景: 计算机视觉 (Computer Vision): 图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 自然语言处理 (Natural Language Processing - NLP): 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、对话机器人等。 推荐系统 (Recommender Systems): 基于协同过滤、内容推荐、混合模型等技术。 强化学习 (Reinforcement Learning): 介绍其基本原理，以及在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 模型部署与优化: 简要探讨如何将训练好的模型部署到生产环境，以及模型压缩、量化等优化技术。 AI伦理与未来: 讨论AI发展带来的伦理挑战、偏见问题，以及对未来的展望。 学习本书，您将获得： 扎实的理论基础: 彻底理解机器学习和深度学习背后的数学原理和算法逻辑。 实用的编程技能: 掌握使用TensorFlow和PyTorch构建、训练和评估AI模型。 解决实际问题的能力: 学习如何将AI技术应用于真实的业务场景，解决复杂问题。 前沿知识的视野: 了解AI领域的最新进展和未来发展趋势。 无论您是初学者，还是希望深化AI技能的开发者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径，帮助您成为一名合格的AI工程师或研究者，共同探索人工智能的无限可能。

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这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，它为我提供了一个非常系统化的学习路径，从基础的Servlet/JSP到复杂的Spring框架生态，再到微服务架构的理念，几乎涵盖了现代Java Web开发的所有核心要素。我特别欣赏书中对Spring Boot的详尽介绍，它如何简化配置、如何实现自动化装配、以及如何与Spring Cloud等微服务框架无缝集成，都讲解得非常透彻。通过这本书，我不仅学会了如何快速搭建一个Spring Boot应用，还理解了其背后的“约定大于配置”的设计哲学，这极大地提高了我的开发效率。此外，书中对数据库访问技术的介绍也相当全面，从JDBC的基础操作到MyBatis和Hibernate等ORM框架的使用，再到如何进行数据库性能优化，都进行了详细的讲解和对比。我曾为如何选择合适的ORM框架而苦恼，这本书通过对它们优劣势的分析，让我能够根据项目需求做出明智的选择。更重要的是，书中并没有回避在实际开发中遇到的各种挑战，比如如何处理并发请求、如何进行分布式事务管理、以及如何构建高可用的系统等等，这些内容都提供了非常实用的解决方案和思路。书中的案例分析也非常贴合实际，通过阅读真实的开发场景和代码示例，我能够更直观地理解书中讲解的技术原理，并将它们应用到自己的项目中。总的来说，这本书为我构建了一个坚实的Java Web开发知识体系，让我能够自信地应对各种复杂的开发任务，并且对未来的技术趋势有了更清晰的把握。

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这本书的价值在于它提供了一个非常全面的视角来看待Java Web应用的开发，它不仅仅关注某个框架或技术，而是从整个生命周期的角度来讲解。从需求分析、架构设计，到编码实现、测试部署，再到后期的运维和扩展，书中都有涉及。我尤其对书中关于“领域驱动设计”（DDD）在Java Web应用开发中的应用讲解印象深刻。它如何帮助我们更好地理解业务需求，如何将业务逻辑与技术实现分离，以及如何构建出灵活、可扩展的系统，都提供了非常清晰的指导。我之前在一些项目中遇到了需求变更频繁、系统难以维护的问题，阅读了这本书后，我找到了解决问题的思路。书中对“微服务架构”的讲解也十分深入，它不仅介绍了微服务的概念和优势，还详细阐述了如何构建和管理微服务，包括服务注册与发现、API网关、分布式配置中心、链路追踪等等。这些内容对于我理解和实践现代化的分布式系统非常有帮助。此外，书中还分享了许多关于“ DevOps ”理念在Java Web开发中的应用，比如持续集成/持续部署（CI/CD）、容器化技术（Docker、Kubernetes）的应用等等，这些都代表了当前软件开发的前沿方向。我通过这本书，对如何构建一个完整的、现代化的软件开发和交付流程有了更深入的了解。

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我一直认为，优秀的技术书籍应该能够激发读者的好奇心，并且提供解决实际问题的思路。这本书无疑达到了这个标准。它在讲解Spring框架的各个方面时，都非常注重“为什么”和“如何做”，而不是简单地堆砌API。例如，在介绍Spring AOP时，它不仅讲解了通知、切入点、连接点等基本概念，还深入分析了AOP在日志记录、事务管理、权限控制等方面的实际应用，以及如何选择合适的切入点表达式和通知类型。这让我对AOP的应用有了更深刻的理解，也能够更灵活地运用它来解决实际问题。书中对“响应式编程”在Java Web开发中的应用也进行了探讨，介绍了WebFlux等框架，以及如何构建高性能、非阻塞的Web应用。这对于处理高并发场景非常有价值。我之前接触过一些响应式编程的概念，但一直没有找到一个系统化的学习资料，这本书恰好弥补了我的不足。此外，书中还提供了大量关于“性能调优”的实用技巧，从JVM参数的配置、线程池的优化、到数据库查询的优化、缓存策略的应用，都进行了详细的讲解和案例分析。这些技巧对我提升Web应用的性能至关重要。这本书就像一位经验丰富的导师，通过循循善诱的讲解，帮助我不断地提升自己的技能水平。

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这本书的讲解风格非常独特，它不仅仅是技术的传授，更是一种思想的启迪。书中对于“Java Web应用的安全”方面的讲解非常深入，它详细分析了常见的安全漏洞，如SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击、文件上传漏洞等，并提供了切实可行的防范措施和安全编码实践。我之前对Web安全方面的认识比较片面，这本书让我对Web安全的重视程度提升到了一个新的高度，并且学会了如何从代码层面构建安全的Web应用。它强调了“最小权限原则”、“输入校验”、“输出编码”等安全开发的核心理念。书中对“数据库性能优化”的讲解也十分详尽，包括索引的设计、SQL语句的优化、数据库连接池的配置、以及缓存策略的应用等等。这些内容对我提升Web应用的响应速度和稳定性非常有帮助。我曾为数据库查询缓慢而苦恼，通过学习书中的优化技巧，我成功地解决了这个问题。此外，书中还对“异步编程”在Java Web开发中的应用进行了探讨，介绍了CompletableFuture、Reactor等技术，以及如何利用它们来构建高性能、非阻塞的Web应用，从而提升系统的吞吐量和用户体验。

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这本书的内容覆盖面非常广，从Web应用的底层原理到上层的架构设计，再到实际的开发工具和部署方式，都有涉及。我特别喜欢书中对“Spring Cloud”微服务框架的讲解，它详细介绍了服务注册与发现（Eureka、Consul）、API网关（Zuul、Gateway）、熔断器（Hystrix）、分布式配置中心（Spring Cloud Config）等关键组件，以及如何构建一个完整的微服务系统。这对我理解和实践微服务架构提供了极大的帮助。我曾为如何将单体应用拆分成微服务而感到困惑，这本书给了我清晰的思路和具体的实现方法。书中还对“容器化技术”（Docker）在Java Web应用部署中的应用进行了详细的介绍，包括如何编写Dockerfile、如何构建Docker镜像、如何运行Docker容器，以及如何使用Docker Compose来编排多个服务。这大大简化了应用的部署和管理过程。我通过这本书，对如何实现“DevOps”理念有了更深刻的认识。此外，书中还分享了许多关于“性能监控”和“日志管理”的实践，比如如何利用Spring Boot Actuator、Prometheus、Grafana等工具来监控应用的运行状态，如何收集和分析日志，以便快速定位和解决问题。这些内容对于保证Web应用的稳定运行至关重要。

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这本书真的让我大开眼界，尤其是在企业级Java Web应用的架构设计和实现方面。我一直以为我对Java Web开发了如指掌，但这本书却展示了更深层次的思考和更精妙的实践。它不仅仅是介绍API的使用，更是深入到为什么这么设计、背后的设计模式是什么、以及如何根据实际业务需求来权衡不同的技术选型。例如，在讲到MVC模式时，它并没有停留在简单的“模型、视图、控制器”的解释，而是详细分析了不同MVC框架（如Spring MVC、Struts）的演进过程、优缺点，以及如何在实际项目中选择最适合的框架，甚至是如何根据项目需求对框架进行定制化改造。书中对RESTful API的设计原则和实践也进行了详尽的阐述，包括URI的设计、HTTP方法的合理运用、状态码的选择以及如何进行API的版本控制，这些都是在实际工作中非常关键且容易被忽视的细节。读完这部分，我对如何构建清晰、易于维护、并且能够应对未来变化的API有了全新的认识。而且，书中对性能优化和安全性方面的讲解也十分到位，比如缓存策略的运用、数据库连接池的配置、以及防范SQL注入、XSS攻击等常见安全漏洞的措施，这些都是确保Web应用稳定运行和用户数据安全的重要环节。我尤其喜欢书中关于“最佳实践”的总结，这些实践都是作者在多年开发经验中提炼出来的宝贵财富，能够帮助我们少走弯路，更高效地构建高质量的Java Web应用。对于那些希望从“会写代码”升级到“精通开发”的开发者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典。

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我对这本书的喜爱之处在于，它不仅提供了扎实的技术基础，更注重培养读者的“工程思维”。书中在讲解Spring框架的各个组件时，都非常强调它们之间的协作关系以及在实际项目中的应用场景。例如，在介绍Spring的事务管理时，它不仅讲解了`@Transactional`注解的使用，还深入分析了声明式事务和编程式事务的区别，以及如何处理分布式事务的挑战。这让我对Spring的事务管理有了更全面的认识，也能够更灵活地运用它来保证数据的一致性。书中对“消息队列”的讲解也十分深入，它详细介绍了ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等主流消息队列的技术原理、使用场景，以及如何在Java Web应用中集成它们来实现异步处理、削峰填谷、服务解耦等功能。这对于构建高可用、可扩展的分布式系统非常有帮助。我通过这本书，对如何构建一个可靠的、高性能的分布式系统有了更清晰的认识。此外，书中还分享了许多关于“代码重构”的实践经验，比如如何识别“代码坏味道”，如何运用各种重构手法来改进代码结构，提高代码的可读性和可维护性。这些内容对于提升我的代码质量和工程能力非常有帮助。

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我一直认为，技术书籍的价值在于能够帮助开发者构建出“健壮、高效、可维护”的软件系统。这本书在这几个方面都做得非常出色。它不仅提供了关于Java Web开发的各种技术知识，更重要的是，它强调了软件工程的原则和最佳实践。例如，在讲解“单元测试”和“集成测试”时，书中详细阐述了测试的重要性，以及如何编写高质量的测试用例，如何利用JUnit、Mockito等工具来提高测试效率。这对于保证代码质量、减少bug至关重要。我之前常常忽视测试的重要性，导致后期出现很多难以发现的问题，这本书让我意识到了测试的价值，并学会了如何有效地进行测试。书中还对“设计模式”在Java Web应用开发中的应用进行了深入的探讨，例如单例模式、工厂模式、策略模式、观察者模式等，并结合实际案例讲解了如何利用这些模式来解决常见的开发问题，提高代码的可读性和可维护性。这些内容帮助我提升了代码的“内功”。此外，书中对“缓存技术”的讲解也十分全面，包括本地缓存、分布式缓存（如Redis、Memcached），以及如何根据不同的场景选择合适的缓存策略，如何处理缓存一致性问题等等。这些内容对于提升Web应用的性能非常有价值。

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我一直认为，技术书籍的价值不仅仅在于提供知识，更在于启发思考。而这本书恰恰做到了这一点。它没有简单地罗列API和代码片段，而是深入剖析了Java Web应用开发背后的设计思想和工程实践。例如，在讨论到如何提高Web应用的响应速度时，书中详细介绍了各种优化手段，包括前端资源的压缩和合并、HTTP缓存的利用、服务端渲染与客户端渲染的权衡，以及异步处理机制的应用等等。我之前只知道要优化，但不知道具体从哪些方面入手，这本书给了我清晰的指引。它还强调了“可维护性”的重要性，从代码规范、模块化设计、到单元测试和集成测试的编写，都提供了详细的指导。我以前常常为了快速完成任务而牺牲代码的可读性和可维护性，导致后期维护困难重重，这本书让我意识到这种短视行为的危害，并提供了切实可行的方法来避免。书中对版本控制工具（如Git）的使用和协作流程的讲解也十分到位，这对于团队开发而言至关重要。它不仅教会了如何使用Git进行代码管理，还强调了分支策略、提交规范等最佳实践，确保了团队协作的高效和顺畅。这本书的语言风格也非常流畅易懂，即使是复杂的概念，也能通过生动的比喻和清晰的逻辑被很好地阐释。我能够感受到作者在写作过程中付出的努力，力求将最实用的知识传递给读者。

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这本书的结构非常合理，它从基础概念出发，逐步深入到更复杂的架构和技术。我特别喜欢书中对“Java EE”和“Spring Boot”生态的对比和融合分析。它清晰地阐述了Java EE的演进和Spring Boot的崛起，以及Spring Boot如何简化企业级Java应用的开发。通过阅读这部分内容，我对Java Web开发的演变历史有了更清晰的认识，也更理解了Spring Boot的价值所在。书中对“RESTful API的设计与实现”也进行了详尽的讲解，包括URI的设计原则、HTTP方法的正确使用、状态码的语义化、以及如何处理请求和响应。这些内容对于构建清晰、易于理解和使用的Web服务至关重要。我曾为如何设计一个规范的RESTful API而纠结，这本书提供了非常实用的指导。此外，书中还涉及了“消息队列”在Java Web应用中的应用，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等，以及如何利用它们来实现异步通信、削峰填谷、服务解耦等功能。这对于构建高可用、可扩展的分布式系统非常有帮助。这本书的实践性非常强，通过大量的代码示例和项目实践，我能够将学到的知识直接应用到实际工作中，并且看到了立竿见影的效果。

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