1+1轻巧夺冠优化训练:高3英语 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第2版 (2006年2月1日)

作者:刘强

出品人:

页数:255 页

译者:

出版时间:2006年2月1日

价格:23.0

装帧:平装

isbn号码:9787200025484

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是为您构思的一份关于其他图书的详细简介： --- 《深度学习原理与实践：从基础理论到前沿应用》 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 科技前沿出版社 版次： 2023年10月第一版 定价： 128.00 元 开本： 16开 字数： 约65万字 ISBN： 978-7-5675-XXXX-X --- 内容简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术变革的核心引擎。然而，要真正驾驭这一强大的工具，必须深入理解其背后的数学原理、算法机制以及工程实践。本书《深度学习原理与实践：从基础理论到前沿应用》正是一本旨在为读者提供全面、系统、深入的学习路径的权威指南。 本书的编写团队由来自知名高校和领先科技公司的资深研究人员与工程师组成，他们不仅具备深厚的理论功底，更拥有丰富的实战经验。全书内容覆盖了从深度学习的基石——传统机器学习回顾，到最前沿的Transformer架构应用，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间取得完美平衡。 第一部分：深度学习的基石与核心概念 本部分为读者打下坚实的基础。我们首先回顾了必要的线性代数、概率论与统计学知识，确保读者对后续内容有足够的数学理解力。随后，深入剖析了神经网络的基本单元——神经元模型，并详述了前向传播与反向传播算法（Backpropagation）的数学推导和直观解释。重点讲解了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对模型训练稳定性的影响。 我们详细探讨了损失函数（Loss Functions）的构造，如交叉熵损失、均方误差等，并分析了优化器（Optimizers）的工作机制，从经典的梯度下降（GD）到随机梯度下降（SGD），再到Adam、RMSProp等自适应学习率方法，帮助读者理解如何有效地在复杂高维空间中搜索最优解。此外，本部分还系统介绍了防止模型过拟合的关键技术，包括正则化（L1/L2）、Dropout的应用场景和原理。 第二部分：经典深度学习模型的构建与应用 本部分聚焦于两大核心模型架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 对于卷积神经网络（CNN），我们不仅展示了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式模型的演变历程，更重要的是，深入剖析了卷积核、池化层、批归一化（Batch Normalization）等关键组件的内在逻辑。实战部分，本书提供了使用PyTorch框架构建和训练图像分类、目标检测（如YOLOv3/v4的基本思想介绍）和语义分割模型的完整代码示例和详细步骤，覆盖了数据预处理、迁移学习的应用策略。 循环神经网络（RNN）及其变体部分，则侧重于序列数据的处理。我们详细解析了传统RNN在处理长期依赖问题上的局限性，并系统讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，这是理解自然语言处理（NLP）任务的基础。本书提供了使用这些模型进行时间序列预测和基础机器翻译任务的实践案例。 第三部分：现代深度学习的前沿技术与工程实践 随着计算能力的飞速提升和模型规模的爆炸性增长，本部分将读者的视角推向了当前最活跃的研究领域和工程实践要求。 注意力机制与Transformer架构是本部分的重中之重。我们详细剖析了自注意力（Self-Attention）机制的运作方式，并基于此构建了Transformer模型，阐释了其如何彻底革新了NLP领域。本书提供了对BERT、GPT系列模型基本思想的深入解读，并探讨了如何利用预训练模型进行下游任务的微调（Fine-tuning）。 生成模型方面，本书系统介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的原理、结构（包括DCGAN、WGAN等改进模型），并展示了它们在图像生成、数据增强中的实际效果和面临的挑战（如模式崩溃）。 在工程实践与部署方面，本书强调了从实验到生产环境的转化。内容涵盖了高效的模型训练技巧（如混合精度训练）、分布式训练的基本策略（数据并行与模型并行）、模型压缩技术（量化、剪枝）以及使用ONNX等工具进行跨平台部署的流程介绍。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每章均配有清晰的数学推导和详尽的Python代码示例（主要基于PyTorch），读者可同步动手实现。 2. 结构逻辑严谨： 内容按照从基础到高级、从经典到前沿的顺序组织，层层递进，非常适合自学或作为高校相关专业课程的教材。 3. 贴近行业前沿： 覆盖了当前工业界和学术界最关注的技术热点，如大型预训练模型和高效模型部署。 4. 附带丰富的补充资源： 购书者可在线获取所有代码、数据集链接以及作者维护的常见问题解答社区支持。 目标读者： 本书适合具备一定编程基础（Python）和微积分、线性代数知识的计算机科学、电子工程、数学专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统提升深度学习理论深度和工程实践能力的软件工程师、数据科学家和AI研究人员。阅读本书，将使您不仅知其然，更能知其所以然，真正掌握深度学习这门强大的技术。 ---

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这本书的“轻巧”并非意味着内容上的“水”。恰恰相反，我发现它在考察词汇的深度上做得非常到位。它没有收录那些过于偏僻、在高考中几乎不会出现的“冷词”，而是集中火力攻克那些“高频但易混淆”的词汇辨析和一词多义现象。比如，对于一些常见的动词，它会列出其在不同语境下最地道的搭配和固定用法，这对于提升口语和写作的“地道感”至关重要。我以前总是纠结于某些介词的使用，总觉得自己的表达不够自然，但通过这本书中精心挑选的例句，我发现很多潜移默化的习惯正在被纠正。它真正做到了对知识点的“优化筛选”，只留下最核心、最能转化为分数的有效信息，摒弃了那些阅读量巨大但产出比极低的冗余内容。这种对学生精力的珍惜和高效利用的理念，是这本书最让我赞赏的地方之一，它让我感觉自己是在用最少的时间，做最有效的知识储备。

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从整体学习流程来看，这本书的编排逻辑非常具有“导向性”。它不是那种堆砌题目让学生自由发挥的练习册，而是像一个设计精良的训练计划表。每一单元的开始都会有一个简短的“本单元能力聚焦”，明确指出本单元要攻克的语言能力和知识点，这让我在开始练习前就有了清晰的战略目标，避免了“为了做题而做题”。做完练习后，紧接着就是前面提到的深度解析，最后往往会有一个“知识点串联小结”，将本单元涉及的几个知识点用一个简短的理论框架联系起来。这种“目标-练习-解析-总结”的闭环设计，确保了知识的吸收是系统化和内化的，而不是孤立的碎片。它真正体现了“优化训练”的核心价值——不仅仅是训练能力，更是优化了学习的思维过程本身。这本书带给我的不仅仅是分数上的提升潜力，更重要的是建立起一套行之有效、可持续的高效复习方法论。

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真正让人眼前一亮的，是它对于“优化训练”这四个字的诠释。市面上同类产品太多，很多都是将旧的真题换个包装重新拿出来，但这本书明显不是走老路子。我试做了几套模拟题，发现它的选材和命题思路与最新的高考改革方向契合得非常紧密，特别是阅读理解部分，它不再是单纯考察对文本的字面理解，而是更侧重于深层逻辑推理和信息整合能力。很多题目设计的陷阱设置得非常巧妙，不是那种低级的干扰项，而是真正考验你对文章主旨把握是否到位，这种“高阶思维”的训练模式，让我感到自己的思维正在被重新校准，从机械记忆转向主动思考。而且，它对语法部分的讲解也极其克制且精准，没有冗长的语法规则堆砌，而是直接嵌入到具体的语境例句中，让你在实战中理解“为什么”要这样用，而不是死记硬背规则的“是什么”。这种实践导向的学习方法，极大地增强了我的学习动力，因为每做完一小节，都能清晰地看到自己的思维盲区正在被系统性地填补，而不是盲目地刷题。

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我必须得提一下这本书在解析部分所展现出的专业度。很多教辅的解析无非就是给出正确答案和简单的句子翻译，但这本书的解析部分简直像是一位经验丰富的一线名师在旁边进行一对一的辅导。尤其是那些长难句分析，作者会把一个复杂的从句结构拆解得层层分明，用不同颜色的箭头标注出主干、修饰成分和插入语，让人一目了然。更重要的是，它不仅仅告诉你这个选项为什么对，还会深入剖析其他三个错误选项的逻辑漏洞在哪里，这种“全方位打击”的学习方式，极大地提升了我鉴别错误选项的敏锐度。在作文批改方面，它提供了一套非常实用的“得分点提示清单”，列举了不同分数段应该覆盖的词汇和句式类型，这比单纯给几个范文要有效得多，因为它提供了一个可量化的改进目标。这种详尽到近乎苛刻的解析，让我有信心可以把每一个失分点都彻底吃透，真正做到“错题不回头”。

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这本“1+1轻巧夺冠优化训练:高3英语 (平装)”的包装设计真是直击人心，那种简洁又不失力量感的封面，让人一眼就觉得它不是那种老生常谈的教辅，而是真正想在短时间内带来实质性突破的利器。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，摸上去偏哑光，长时间阅读眼睛也不会太累，这对于即将奔赴高考战场的学生来说简直是福音，毕竟高三的阅读量是惊人的。而且装帧非常轻便，正如书名所暗示的“轻巧”，即便塞进书包里也不会增加太多负担，随时随地都能拿出来进行针对性的训练。我特别欣赏它在排版上的用心，很多重点词汇和句型的标记都采用了跳跃式的色彩区分，初看可能觉得花哨，但实际使用中发现，这种设计能有效地引导视觉焦点，让你迅速捕捉到核心考点，而不是被大段密集的文字淹没。它不像某些厚重的词典那样让人望而生畏，反而是提供了一种即时、高频的复习体验，那种“提炼精髓”的编排思路，让人感觉作者非常理解高三学生时间碎片化和效率至上的需求。我感觉光是翻阅和熟悉这本书的布局，就已经在潜意识里完成了一次高效的预热，这种对学习体验的细致关怀，远超一般教辅的范畴。

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