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出版者:中国戏剧出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-05-01

价格:26.0

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isbn号码:9787104010012

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• 人际关系
• 社交技巧
• 沟通
• 影响力
• 人脉拓展
• 职场发展
• 个人成长
• 人际交往
• 情商
• 成功学

《深度学习原理与实践：构建高效能智能系统》 本书聚焦于现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习，旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的知识体系。它不仅详述了深度学习背后的数学与统计学基础，更侧重于如何将这些理论转化为实际可部署的、高性能的智能应用。 --- 第一部分：理论基石与数学模型重构 本部分深入剖析了构建深度学习模型的理论基础，确保读者对模型的运作机制有透彻的理解，而非停留在“黑箱”操作层面。 第一章：从感知机到多层网络：神经网络的演化史与基础结构 本章追溯了人工神经网络的起源与发展脉络，从最基础的感知机模型出发，详细阐述了激活函数的选择（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体 Leaky ReLU, PReLU）如何影响网络的非线性表达能力。着重解析了万能近似定理的内涵及其对深度学习实践的指导意义。随后，系统介绍了前馈网络（FNN）的拓扑结构、参数初始化策略（如 Xavier/Glorot 初始化、Kaiming/He 初始化）及其对训练初期收敛速度和稳定性的关键作用。 第二章：误差反向传播：现代优化的核心算法解析 本章是理解深度学习训练过程的基石。我们将使用微积分和链式法则，对误差反向传播（Backpropagation）算法进行严谨的推导。重点阐述了如何计算损失函数相对于网络中每一个权重和偏置项的梯度。此外，本章还将对比分析不同损失函数（如 MSE, Cross-Entropy, Hinge Loss）在不同任务（回归、分类）中的适用场景和梯度特性。 第三章：优化算法的精进与收敛策略 本章将视角聚焦于如何高效、稳定地找到最优参数集。详细对比了经典优化器 SGD 的局限性，并深入探讨了动量（Momentum）、自适应学习率方法如 AdaGrad, RMSProp, 以及Adam (Adaptive Moment Estimation)的工作原理。特别强调了学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性，如余弦退火（Cosine Annealing）和热重启（Warm Restarts）等高级策略在跳出局部最优和提高泛化能力上的作用。 第四章：正则化技术：对抗过拟合的艺术 有效的泛化能力是衡量模型优劣的关键标准。本章系统梳理了多种正则化技术。除了传统的 L1 和 L2 正则化外，重点讲解了Dropout的随机性如何模拟集成学习的效果，以及Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN)、Instance Normalization (IN)等归一化技术在稳定训练、加速收敛中的作用和适用环境（如在 RNN 与 CNN 中的区别应用）。 --- 第二部分：核心网络架构与专业模型应用 本部分聚焦于当下主流的深度学习网络架构，并结合具体应用场景，展示其构建思路与实现细节。 第五章：卷积神经网络（CNN）：图像识别的动力引擎 本章深入解析了 CNN 的核心组件：卷积层、池化层和全连接层。详细剖析了卷积操作的数学本质及其在特征提取中的优势。随后，系统回顾了经典 CNN 架构的演进，包括 LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception 结构) 的创新点。重点讲解了残差网络（ResNet）如何通过跳跃连接解决深度网络的梯度消失问题，以及密集连接网络（DenseNet）的特征复用机制。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模挑战 针对处理时间序列、自然语言等序列数据的需求，本章详细介绍了 RNN 的结构。深入剖析了标准 RNN 存在的长期依赖问题（Vanishing/Exploding Gradient），并详尽阐述了 LSTM (长短期记忆网络) 和 GRU (门控循环单元) 如何通过精巧的“门控”机制有效地控制信息流，实现长期依赖的建模。本章还涉及序列到序列（Seq2Seq）模型的基础框架。 第七章：注意力机制与 Transformer 架构的革命 本章是理解现代自然语言处理（NLP）和部分视觉任务革新的关键。详细解释了注意力（Attention）机制的原理，特别是自注意力（Self-Attention）如何允许模型在处理序列时动态地权衡不同输入元素的重要性。随后，全面解析了 Transformer 架构，包括其编码器-解码器结构、多头注意力机制，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补序列顺序信息的缺失。 第八章：生成模型：从对抗到扩散的创作浪潮 本章探讨了人工智能在内容生成领域的突破。深入分析了生成对抗网络（GANs）的博弈理论基础，包括判别器和生成器如何相互促进。同时，也详细介绍了变分自编码器（VAEs）的概率建模视角。最后，本章将花费大量篇幅介绍新兴且效果卓越的扩散模型（Diffusion Models），解释其前向加噪与反向去噪过程，以及它们在图像、音频生成中的优越性能。 --- 第三部分：工程实践与前沿部署策略 本部分强调将理论模型转化为稳定、高效的生产级系统的能力。 第九章：高效的数据加载与预处理管道构建 在大型数据集上训练深度模型时，数据输入管道的效率至关重要。本章详细介绍如何利用并行加载、异步数据传输技术优化数据输入。内容涵盖了图像数据的增强技术（如几何变换、色彩抖动），文本数据的 Tokenization 策略，以及如何使用高效的数据格式（如 TFRecord, HDF5）来避免 I/O 瓶颈。 第十章：模型压缩与边缘部署技术 将复杂的深度网络部署到资源受限的设备（如移动端、嵌入式系统）需要专门的技术。本章详细介绍模型压缩的四大支柱：剪枝（Pruning）、量化（Quantization）（包括训练后量化和量化感知训练）、知识蒸馏（Knowledge Distillation），以及如何设计轻量级网络结构（如 MobileNet 系列）。 第十一章：分布式训练与大规模模型并行化 当模型参数量超过单卡内存限制时，分布式训练成为必需。本章系统讲解了数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的实现方式。深入探讨了如 参数服务器（Parameter Server） 架构、All-Reduce 通信原语的工作机制，以及混合精度训练如何有效利用 GPU 硬件加速能力。 第十二章：模型可解释性（XAI）与鲁棒性评估 在关键应用中，理解模型决策是不可或缺的。本章介绍了一系列可解释性工具，如 LIME 和 SHAP 框架，用于理解个体预测的贡献度。同时，也探讨了模型的鲁棒性，讲解如何使用对抗样本（Adversarial Examples）测试模型的脆弱性，以及如何应用对抗训练来提高模型的安全性。 --- 《深度学习原理与实践：构建高效能智能系统》 适合具备一定编程基础和高等数学知识的工程师、研究人员和高级学生。本书的宗旨是，通过严谨的理论推导与丰富的工程案例，培养读者设计、训练、优化和部署前沿深度学习系统的综合能力。本书的结构设计，确保了知识的循序渐进，从基础的线性代数与概率论视角，逐步过渡到最新的生成模型与边缘计算实践。

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说实话，《人脉学》这本书，在我看来，简直就是一本“社交解药”。我一直是个不太擅长社交的人，每次聚会都像是一种煎熬，不知道该说什么，也不知道该如何与陌生人打开话题。这种焦虑感，让我总是下意识地回避需要大量社交的场合，久而久之，就感觉自己越来越孤立。拿到这本书之后，我抱着姑且一试的心态读了读，没想到，它真的给了我很多惊喜。 作者并没有直接灌输那些“成功人士是如何 networking”的鸡汤，而是从更基础的心理学和行为学角度，解释了为什么我们会害怕社交，以及如何克服这种恐惧。其中关于“倾听的艺术”和“提问的技巧”的部分，我反复看了几遍。我突然意识到，很多时候，我们之所以觉得社交尴尬，是因为我们太过于关注“我要说什么”，而忽略了“对方想听什么”。这本书教会我，做一个好的倾听者，比做一个能说会道的人，更能赢得别人的好感。通过提出开放式的问题，引导对方分享自己的故事，我们就能在不知不觉中拉近距离。我尝试着在最近的一些小聚会里运用这些方法，效果出乎意料地好。不再是沉默的角落，而是能和一些新认识的朋友愉快地交流，甚至留下了彼此的联系方式。这对我来说，是巨大的进步。

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《人脉学》这本书，我拿到手的时候，其实是抱着一种试试看的心态。毕竟，“人脉”这个词，听起来有点虚，有点像是那种成功学里才会出现的概念，感觉会充斥着各种“套路”和“技巧”。我一直觉得，人与人之间的关系，应该是自然而然发生的，强求不得，更不应该被当作一种可以“经营”的工具。然而，翻开这本书，我意外地发现，它并没有我想象中的那么功利。 它更多地是从一种更深层次的角度去探讨“连接”的意义。比如，书中提到了“共情”的力量，如何真正地理解对方的需求和感受，而不是一味地推销自己。这一点对我触动很大，因为我过去确实会因为急于达到某个目的，而忽略了对方的情绪，有时候反而适得其反。书里还举了很多生活化的例子，比如如何和邻居打交道，如何在一个新的工作环境中建立初步的联系，这些看似琐碎的事情，却被作者用一种非常细腻和有条理的方式剖析，让我看到了其中蕴含的智慧。我开始反思，很多时候，我们所谓的人脉，其实就是从这些细微之处建立起来的信任和善意。它并不是要你变成一个八面玲珑的社交达人，而是让你成为一个更懂得与人相处、更能感知他人的人。

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《人脉学》这本书，给我带来的最大感触，就是它颠覆了我之前对“人脉”这个概念的认知。我一直以为，所谓的“人脉”，就是认识多少有权有势的人，能有多少“资源”。所以，我总是觉得，自己这种普通人，根本谈不上什么人脉，也学不了什么“人脉学”。然而，这本书完全打破了我的这种狭隘的看法。 作者在书中反复强调，真正的“人脉”并非仅仅是功利性的连接，更多的是一种价值的交换和情感的共鸣。他提出了“信任是人脉的基石”这样的观点，让我幡然醒悟。想想过去，我确实更关注对方能给我带来什么，而忽略了自己能为对方提供什么，以及如何建立起相互的信任。书中关于“真诚”的意义，关于如何通过“乐于助人”来扩大自己的社交圈，这些都让我看到了全新的可能性。我开始反思，我身边那些关系不错的朋友，不就是因为我们之间有相互的信任和支持吗？这不就是一种最朴素，也最宝贵的人脉吗？我开始尝试着以一种更开放的心态去对待身边的每一个人，不抱有任何预设的目的，而是真诚地去了解他们，去帮助他们。这种转变，让我感觉自己的社交圈虽然没有“质”的飞跃，但“质”却在悄悄发生改变。

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读完《人脉学》，我最大的感受就是，原来建立和维护一段有价值的人际关系，并不是一件多么高深莫测的事情，也不是需要花费巨额的金钱和时间去“投资”。这本书，给我提供了一种更加平和、更加可持续的视角来看待“人脉”。 作者在书中并没有鼓吹那些“一夜暴富”式的社交秘籍，而是更侧重于分享一些长期有效的、基于日常行为的建议。比如，关于“及时反馈”的重要性，关于如何在别人需要帮助时，伸出援手，以及如何做一个懂得感恩的人。这些看似是“老生常谈”的道理，在书中被赋予了新的意义。它让我明白，很多时候，我们所谓的“人脉”，其实就是通过点滴的善意积累起来的。你对别人的付出，别人终究会看在眼里。书中提到的一些关于“长期关系经营”的理念，让我觉得非常实用。它告诉我，建立人脉不是一蹴而就的，而是需要时间和耐心去培养。我不再焦虑于“我认识多少人”，而是开始思考“我如何能成为一个值得被认识的人”。这种心态的转变，让我觉得轻松了很多，也更加享受与人交往的过程。

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《人脉学》这本书，与其说是一本教你如何“获取”人脉的书，不如说是一本引导你如何“成为”一个更容易建立连接的人的书。我之所以这么说，是因为它并没有提供那些教你“套路”或者“技巧”的内容，反而更多地是从自我提升和价值创造的角度出发。 书中关于“建立个人品牌”的讨论，让我印象深刻。它让我意识到，与其盲目地去认识别人，不如先想办法提升自己的价值，让别人主动想来认识你。这是一种更加主动和自信的态度。作者还强调了“分享”的重要性，无论是知识、经验还是资源，乐于分享的人，更容易吸引到志同道合的朋友。我过去总是觉得，自己的东西很有限，分享出去就“吃亏”了，但这本书让我明白，分享本身就是一种投资，它能带来意想不到的回报。我开始尝试着在工作群里分享一些有用的信息，或者在朋友圈里写一些自己学习的心得，确实收到了不错的效果，一些之前不太熟悉的人，也开始和我互动起来。这本书，让我从一个被动“等待”人脉出现的人，变成了一个主动“创造”人脉的可能性的人。

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