计算机应用基础实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐玉麟 编

出品人:

页数:435

译者:

出版时间:2004-7

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787208052161

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用基础
• 计算机基础
• 实验教程
• 高等教育
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• 办公软件
• 信息技术
• 实践教学
• 应用实践

《深度学习实战：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习学习体验，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。我们希望通过这本书，帮助您理解深度学习的核心原理，掌握实际操作的技巧，并能够独立解决复杂的问题。 内容概述： 本书内容结构清晰，循序渐进，确保即使是初学者也能轻松入门，同时为有经验的从业者提供更深入的洞察。 第一部分：深度学习基础理论 第一章：人工智能与机器学习概述 简要回顾人工智能的发展历程，以及机器学习在其中的关键作用。 介绍机器学习的类型：监督学习、无监督学习、强化学习。 引出现有算法的局限性，为深度学习的引入做铺垫。 第二章：神经网络入门 从生物神经元的工作原理类比，引入人工神经元模型。 解释激活函数的作用及其常见类型（Sigmoid, ReLU, Tanh）。 构建简单的多层感知机（MLP），讲解其基本结构和信息传递过程。 第三章：深度学习核心概念 反向传播算法： 详细解析误差反向传播的原理，包括梯度计算和链式法则的应用。 损失函数： 介绍不同任务（回归、分类）的常用损失函数（MSE, Cross-Entropy），并解释其意义。 优化器： 讲解梯度下降及其变种（SGD, Momentum, Adam, RMSprop），以及它们在模型训练中的作用。 正则化技术： 介绍L1、L2正则化、Dropout等防止过拟合的方法。 第二部分：深度学习模型详解 第四章：卷积神经网络（CNN） 卷积层： 讲解卷积操作的原理，感受野，以及卷积核的设计。 池化层： 介绍最大池化和平均池化，以及它们的作用。 CNN结构： 介绍经典的CNN架构，如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet，并分析其演进思路。 应用： 重点讲解CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域的应用。 第五章：循环神经网络（RNN） RNN基本结构： 解释RNN如何处理序列数据，以及隐藏状态的作用。 梯度消失与爆炸： 分析RNN在处理长序列时遇到的挑战，并引出其改进方案。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细介绍LSTM和GRU的内部结构（门控机制），以及它们如何有效缓解梯度问题。 应用： 讲解RNN在自然语言处理（NLP）任务中的应用，如文本生成、机器翻译、情感分析。 第六章：Transformer模型 自注意力机制（Self-Attention）： 深入解析自注意力机制的计算过程，Query, Key, Value的概念。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释多头注意力的优势。 Transformer架构： 介绍Encoder-Decoder架构，以及其在NLP领域的革命性突破（如BERT, GPT系列）。 应用： 讨论Transformer在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域的最新进展。 第三部分：深度学习实践与应用 第七章：深度学习框架入门（以PyTorch为例） PyTorch核心概念： Tensor, Autograd, Module, Optimizer。 构建神经网络： 演示如何使用PyTorch搭建和训练各种神经网络模型。 数据加载与预处理： 介绍DataLoader，以及常用的数据增强技术。 模型评估与调试： 讲解如何评估模型性能，以及常见的调试技巧。 第八章：实际项目案例分析 图像分类项目： 使用CNN构建一个图像分类器，处理真实数据集。 文本情感分析项目： 使用RNN或Transformer构建一个情感分析模型。 目标检测项目（选讲）： 简要介绍目标检测的挑战和常用模型（如YOLO, Faster R-CNN）。 第九章：模型部署与进阶 模型保存与加载： 讲解如何保存训练好的模型，以便后续使用。 模型优化与加速： 介绍模型压缩、量化等技术。 迁移学习与预训练模型： 讲解如何利用预训练模型加速新任务的学习。 生成对抗网络（GAN）简述（选讲）： 介绍GAN的基本思想及其应用。 本书特色： 理论与实践并重： 不仅深入讲解理论知识，更注重通过大量的代码示例和项目实践来巩固理解。 案例丰富： 涵盖了图像、文本等多个领域的经典应用，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 代码易懂： 使用当前主流的深度学习框架（PyTorch），并提供详细的代码注释，方便读者理解和复用。 循序渐进： 内容设计由浅入深，适合不同基础的读者。 前沿技术： 涵盖了Transformer等当前最热门的深度学习模型。 目标读者： 对人工智能和机器学习感兴趣的学生、研究人员。 希望掌握深度学习技能，提升编程和解决问题能力的软件工程师。 对数据科学领域有探索欲望的专业人士。 通过阅读本书，您将能够自信地进入深度学习的世界，并开始构建属于您自己的智能系统。

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这本书的习题和自我测试环节设计得极其敷衍和脱离实际，让人怀疑出题者是否真的理解了实验教学的核心目的。那些所谓的“思考题”，往往只是一些简单的事实性记忆回顾，几乎不需要任何分析能力或解决问题的过程。更令人沮丧的是，对于那些关键的动手操作环节，书本中几乎完全缺失了配套的验证性练习。例如，在介绍了某个特定软件的功能后，它并没有设计一个任务来驱动读者去运用这些功能解决一个实际的小问题。这使得学习过程变得异常被动和枯燥，就像是看别人做饭，而不是自己亲自下厨。一个好的实验教程应该引导学生从“知道是什么”过渡到“如何做”，再到“为什么这样做”，而这本书似乎只停在了“知道是什么”的表层，完全没有提供足够的挑战和反馈回路，让我的学习热情很快就消磨殆尽了。

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这本书的理论深度简直是蜻蜓点水，让人读完后心里空落落的，感觉自己什么都没学到，又好像什么都懂一点皮毛，但真要动手实践时，大脑里一片空白。对于像“文件管理”或“基本网络概念”这种本应打下坚实基础的部分，它只是机械地罗列了一些名词和定义，缺乏深入的剖析和实际应用场景的描绘。举个例子，讲到操作系统界面操作时，它似乎默认我们已经对图形用户界面的交互逻辑了如指掌，完全没有提供那种“鼠标点这里，然后你会看到……”的细致引导。我期待的是那种能够将抽象概念与日常应用紧密结合的讲解，比如通过一个简单的文档处理流程来解释文件的存储和调用关系，但这本书里找不到这种“带着我走”的叙事方式。它更像是教科书的节选拼凑，缺乏一个连贯且有说服力的学习主线，读完一章，我只能问自己：“所以，这对我理解计算机到底有什么实质性的帮助呢？”

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从实用性和时效性的角度来看，这本书的价值几乎可以忽略不计。书中的很多软件界面截图和操作步骤，明显是基于多年前的系统版本，对于当前主流的操作系统和应用环境而言，已经完全脱节了。当我试图在现代的Windows或macOS环境下复现书中的步骤时，界面元素已经完全找不到对应，导致实验环节卡壳成了常态。这种“与时代脱节”的教材，不仅浪费了学习时间，更糟糕的是，它会给初学者建立起一种错误的认知，让他们以为计算机应用就是停留在那个过时的界面和功能中。如果一个教程无法与时俱进，甚至连最基本的“截图更新”都做不到，那么它作为“应用教程”的严肃性就大打折扣了。我更倾向于相信，这本书的出版可能只是为了应付某种教学任务，而非真正致力于提升读者的实际操作能力。

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这本书的排版和设计简直是一场灾难，尤其是对于初学者来说，简直是劝退神器。目录结构混乱不堪，章节之间的逻辑跳跃得让人摸不着头脑，就像是把零散的笔记随意堆砌在一起。更别提那些插图和代码示例了，模糊不清，有些甚至和正文内容风马牛不相及，完全看不出它想表达什么。我花了大量时间试图理解那些所谓的“关键概念”，结果却发现很多术语解释得含糊不清，充满了书面语的晦涩，完全没有考虑到我们这些刚刚接触计算机的“小白”。那些所谓的实验指导，步骤描述得含糊其辞，像是写给已经精通此道的大牛看的说明书，完全没有提供足够的上下文和背景知识。尝试着跟着书上的步骤操作，结果就是反复报错，每一次都得去网上搜寻大量的补充资料，这本教材的存在感，似乎只是为了让我更依赖搜索引擎，而不是提供清晰的学习路径。这种体验，让人不禁怀疑编著者是否真正理解“教程”二字的含义，它更像是一本作者的个人知识备忘录，而非一本面向读者的教学工具。

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这本书的语言风格充满了令人费解的学术腔调和冗余的描述，读起来就像是在啃一块干巴巴的石头。作者似乎热衷于使用复杂、生僻的词汇来描述本可以简单明了的概念，使得阅读过程充满了挫败感。每一个句子都试图塞入过多的信息点，结果是重点不突出，核心思想被淹没在大量的修饰语和从句之中。这种表达方式极大地阻碍了信息的高效吸收。我发现自己不得不反复阅读同一个段落，才能勉强分辨出作者真正想传达的指令或知识点。如果说计算机应用基础是为未来学习打地基，那么这个地基的“混凝土”本身就质量堪忧——它既不平整，又不易于塑造。希望未来的版本，能有编辑能大刀阔斧地进行“去学术化”的改造，用清晰、直接、口语化的表达，真正服务于那些渴望快速上手操作的读者。

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