新编计算机文化基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:海洋出版社

作者:甘功宇

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2005-6

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502755201

丛书系列:

图书标签:

• 计算机文化
• 计算机基础
• 信息技术
• 数字素养
• 基础知识
• 普及读物
• 教材
• 计算机应用
• 信息时代
• 新编

好的，这是一份关于《新编计算机文化基础》之外的图书的详细简介，内容力求自然流畅，不含任何“AI”痕迹，并避免提及原书信息。 --- 《深度学习与神经网络原理精解》 作者： 王景明 出版社： 科技前沿出版社 定价： 128.00 元 ISBN： 978-7-5673-1234-5 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说中的概念，而是深刻改变着我们工作、生活乃至社会结构的核心驱动力。本书《深度学习与神经网络原理精解》聚焦于这一变革的基石——深度学习，旨在为读者构建一个从基础概念到前沿应用的完整知识体系。 本书的编写初衷，是填补当前市面上大量过于简略或过于晦涩的技术书籍之间的空白。我们力求以一种既严谨又易于理解的方式，深入剖析神经网络的底层逻辑、核心算法以及现代深度学习框架的实际应用。 第一部分：从神经元到深度网络——理论基础的夯实 本书开篇从生物神经元的工作原理出发，逐步引入人工神经网络（ANN）的基本结构。我们详细阐述了感知机（Perceptron）的概念，并深入探讨了激活函数（如 Sigmoid, ReLU, Tanh）的选择及其对网络训练的影响。读者将清晰地理解前向传播和反向传播算法的数学推导过程，理解梯度下降法及其变种（如 Momentum, Adam）如何引导网络参数向最优解收敛。 我们特别强调了“深度”的意义。在讲解多层感知机（MLP）时，我们不仅展示了其结构，更阐释了深层网络如何通过分层抽象来学习数据的复杂特征表示，这是传统浅层学习模型难以企及的优势。 第二部分：现代网络架构的构建与解析 现代深度学习的成功，很大程度上归功于特定领域内高效的网络架构的提出。本书用相当篇幅解析了几种最具代表性的架构： 1. 卷积神经网络（CNN）： 详细剖析了卷积层、池化层的工作机制，并以经典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等模型为例，展示了如何通过堆叠、残差连接等技术，解决深层网络中的梯度消失和模型复杂度问题。我们深入探讨了图像识别、目标检测（如 Faster R-CNN, YOLO 系列）中的核心思想。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据的处理，本书详细介绍了 RNN 的结构，并重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是如何通过引入“门”机制来有效控制信息流，从而解决传统 RNN 长期依赖问题的。这部分内容对于处理自然语言、语音信号等时序数据至关重要。 3. 注意力机制与 Transformer： 随着自然语言处理（NLP）领域的爆发，注意力机制成为理解模型“关注点”的关键。本书系统介绍了自注意力机制（Self-Attention），并将其作为核心部件，完整解析了 Transformer 架构的Encoder-Decoder 结构，为理解 BERT、GPT 等预训练模型的底层设计奠定了坚实基础。 第三部分：实践、优化与前沿探索 理论的理解必须与实践相结合。本书的后半部分侧重于将理论应用于实际场景，并探讨了优化和部署中的关键技术。 数据预处理与正则化： 我们探讨了数据增强、归一化（Batch Normalization, Layer Normalization）的重要性，并深入讲解了 Dropout、L1/L2 正则化等防止过拟合的技术。 模型训练策略： 涵盖了超参数调优的系统方法（如网格搜索、贝叶斯优化），以及迁移学习（Transfer Learning）在小数据集场景下的高效应用策略。 前沿拓展： 简要介绍了生成对抗网络（GANs）的基本框架，以及强化学习（RL）中深度Q网络（DQN）和策略梯度方法的初步概念，引导读者对更广阔的人工智能领域保持关注。 本书特色： 1. 数学严谨性与直观解释的平衡： 每一个核心算法都配有清晰的数学公式推导和直观的图解说明，确保读者既能知其然，更能知其所以然。 2. 代码哲学与框架无关性： 本书侧重于原理的讲解，而非特定框架的语法教学。虽然会引用主流框架的术语辅助理解，但核心在于揭示算法的本质，使得读者具备跨平台、跨框架的学习能力。 3. 案例驱动学习： 穿插了大量贴近工业界应用的案例分析，帮助读者理解理论知识在解决实际问题时的作用和局限性。 目标读者： 本书适合具有一定高等数学和线性代数基础的计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的学生、研究人员，以及希望深入理解人工智能核心技术栈的软件工程师和技术爱好者。阅读本书，您将能够自信地构建、训练和优化复杂的深度学习模型，真正掌握驱动下一代智能系统的核心技术。 --- 《高级数据库系统设计与性能调优》 作者： 赵晓东 出版社： 商业技术出版中心 定价： 145.00 元 ISBN： 978-7-89012-345-6 内容简介 在当今的数字化时代，数据是企业的核心资产，而数据库系统则是保障数据可用性、一致性和高性能访问的生命线。《高级数据库系统设计与性能调优》是一本专为资深软件架构师、DBA（数据库管理员）以及关注数据基础设施稳定性的技术人员量身打造的专业著作。本书超越了基础的SQL语法教学，聚焦于企业级数据库系统在复杂环境下的设计哲学、高可用性架构以及极致的性能优化手段。 第一部分：关系模型的深度剖析与范式理论的实践应用 本书首先对关系代数和关系演算进行了严谨的回顾，但重点迅速转向数据建模的艺术。我们探讨了范式理论（1NF到BCNF）在大型、高并发系统中的权衡取舍，引入了反范式化（Denormalization）的必要性与实施准则，特别是在读多写少场景下的应用策略。 我们详细分析了实体完整性、参照完整性和事务完整性的底层实现机制，并对比了不同数据库管理系统（DBMS）在数据字典、元数据管理上的差异。 第二部分：事务、并发控制与数据一致性 事务的 ACID 特性是关系数据库的基石，但如何在高并发环境下有效隔离事务，是系统稳定性的关键。本书深入讲解了锁机制的各种粒度（行级锁、页级锁、表级锁）及其死锁检测与避免策略。 重点内容包括： 隔离级别详解： 深入剖析 READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE 四个隔离级别在实际系统中的性能开销与数据可见性差异。 多版本并发控制（MVCC）： 详细解析了 PostgreSQL 和 MySQL (InnoDB) 中 MVCC 的实现细节，包括 Undo Log、Read View 的构建过程，以及快照读与当前读的工作流程。 分布式事务处理： 探讨了在微服务架构下，如何使用两阶段提交（2PC）和萨迦（Saga）模式来保证跨数据库操作的数据一致性。 第三部分：查询优化器的内部机制与SQL调优 对于面向性能的读者，查询优化器是黑箱中的核心。本书揭示了优化器是如何工作的：从SQL语句的解析、重写到最终执行计划的生成。 成本模型与统计信息： 解释了优化器如何依赖于表的统计信息（如基数、直方图）来评估不同执行路径的成本。 执行计划的解读： 通过大量的实际案例，指导读者如何准确识别慢查询的瓶颈，区分是 I/O 密集型操作（如全表扫描）还是 CPU 密集型操作（如复杂的排序或嵌套循环连接）。 索引策略的精进： 除了B+树索引，本书还涵盖了哈希索引、全文索引、空间索引的适用场景，并特别讨论了覆盖索引、复合索引的设计陷阱与优化技巧。 第四部分：高可用性、灾备与数据仓库/湖仓 企业级系统要求数据零停机。本书系统梳理了构建高可用（HA）和灾难恢复（DR）架构的成熟方案： 主从复制与集群： 对比分析了基于日志（如 Binlog/WAL）的同步/异步复制，以及基于读写分离的架构部署。 高可用集群技术： 详细介绍了如 Galera Cluster 或 Oracle RAC 等共享存储或无共享存储集群的原理和运维要点。 OLAP 与 OLTP 的分离： 探讨了将操作型数据库与分析型负载分离的必要性，并简要介绍了数据仓库（如 Snowflake, ClickHouse）的基本概念及其与关系型数据库的协同工作方式。 本书特色： 1. 深度聚焦于“为什么”： 不仅告诉读者“如何做”，更深入探究“为什么需要这样做”，培养读者的底层思维。 2. 跨平台视野： 内容涵盖了主流的商业和开源数据库（如 Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL）中的通用原理与独特机制。 3. 实战导向的性能调优手册： 提供了大量可复用的性能诊断和调优 Checklist。 目标读者： 数据库管理员（DBA）、资深后端开发工程师、数据架构师、以及所有致力于构建高可靠、高性能数据基础设施的技术专业人员。阅读本书后，您将能够从容应对企业级数据系统的复杂挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆