计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:298

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出版时间:2001-1

价格:20.90元

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isbn号码:9787040099867

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• 计算机基础
• 应用
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础知识
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• 学习
• 技能

好的，这是一份为一本名为《计算机应用基础》的图书撰写的、内容详尽且不包含该书主题的图书简介，旨在模拟真实出版物风格： --- 深度学习与神经网络：原理、实践与前沿探索 作者： 李明 博士 / 王芳 教授 出版社： 蓝海科技出版社 ISBN： 978-7-5688-XXXX-X 定价： 188.00 元 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的情节，而是深刻影响我们生活、工业、科研的现实力量。本书《深度学习与神经网络：原理、实践与前沿探索》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，系统性地剖析当前最热门的人工智能核心技术——深度学习。 本书并非对基础计算工具的概述，而是聚焦于构建智能系统的“大脑”本身。它从数学和工程学的双重角度，解构了现代深度学习模型得以成功的底层逻辑，并引导读者亲手实践，将理论转化为可运行的智能应用。 第一部分：神经网络的基石与数学回归 (The Foundations) 本部分为读者奠定坚实的理论基础，确保即使是初次接触复杂算法的读者也能理解其背后的数学原理。我们不会止步于简单的线性回归，而是深入探索优化理论在神经网络中的应用。 1. 神经元模型与激活函数深究： 详细解析从感知机到现代多层感知机（MLP）的发展历程。重点探讨了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU, PReLU）的特性、梯度消失/爆炸问题及其在不同网络层中的适用场景。我们不仅展示了它们如何引入非线性，更深入分析了它们对模型收敛速度和泛化能力的影响。 2. 核心优化算法的工程实现： 详细阐述了梯度下降（GD）的局限性，并全面介绍了随机梯度下降（SGD）、Mini-Batch SGD 的工作机制。随后，我们将着重讲解现代优化器家族——Momentum、Adagrad、RMSProp 以及大名鼎鼎的 Adam 算法的内部迭代公式，并对比它们在处理稀疏数据和非凸优化问题时的性能差异。 3. 反向传播的精确推导： 反向传播（Backpropagation）是深度学习的“核心引擎”。本章将通过清晰的链式法则推导，精确展示误差信号如何在网络中逐层回传，并提供在 Python/TensorFlow 环境下使用自动微分库（如 PyTorch Autograd）与手动实现之间的对比分析，强调理解手动推导对于调试复杂模型的重要性。 第二部分：经典深度学习架构的精细解构 (Classic Architectures) 理解了基本构件后，我们将转向那些定义了现代深度学习领域的里程碑式架构，解析它们如何解决特定类型数据的处理难题。 4. 卷积神经网络（CNNs）的空间洞察： 深入剖析卷积操作的数学本质（如滑动窗口、共享权重），对比不同填充（Padding）和步长（Stride）策略对特征图尺寸和信息捕获的影响。我们将系统梳理从 LeNet 到 AlexNet、VGG、GoogLeNet (Inception) 的演进路径，重点解析 ResNet 如何通过残差连接（Residual Connection）成功训练超深网络。 5. 循环神经网络（RNNs）的时序处理： 针对序列数据（如文本、时间序列），本部分详细介绍了标准 RNN 的结构与局限性（如长期依赖问题）。随后，我们投入大量篇幅解析 长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU) 的内部结构，详细拆解输入门、遗忘门和输出门的工作机制，以及它们如何协同管理信息流，实现对长序列依赖的有效建模。 6. 现代序列模型：Transformer 的革命： 本章将 Transformer 架构视为当前自然语言处理（NLP）领域的核心范式。我们将深入探讨 自注意力机制 (Self-Attention) 的计算过程，解析多头注意力（Multi-Head Attention）的意义，以及编码器-解码器结构在机器翻译等任务中的应用。这部分内容将帮助读者理解 BERT、GPT 等大型预训练模型的底层设计哲学。 第三部分：实践工程与模型调优 (Engineering & Optimization) 理论必须结合实践。本部分关注如何将训练好的模型投入实际应用，并掌握提高模型性能和效率的关键工程技巧。 7. 正则化与泛化能力提升： 探讨过拟合的根源，并系统介绍多种正则化技术，包括 L1/L2 正则化、Dropout 的随机性原理及其在训练阶段的应用，以及数据增强（Data Augmentation）在图像处理中的实用技巧。 8. 模型部署与加速策略： 介绍模型轻量化技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）。同时，探讨如何利用 GPU/TPU 进行并行计算，并介绍 ONNX、TensorRT 等框架在模型推理加速方面的应用，实现从实验室到生产环境的平稳过渡。 9. 迁移学习的艺术与应用： 重点讲解预训练模型（如 ImageNet 上的 VGG、COCO 上的 Mask R-CNN）如何通过特征提取或微调（Fine-tuning）快速应用于新的、数据量较小的任务，极大地降低了深度学习的应用门槛。 目标读者 本书面向具备一定高等数学和编程基础（熟悉 Python 语言），希望系统深入学习和应用深度学习技术的工程师、研究人员和高级学生。阅读本书后，读者将能够独立构建、训练和优化复杂的深度神经网络模型，并跟进该领域最前沿的研究动态。 --- (总字数：约 1450 字)

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我对软件应用部分的评价会稍微苛刻一些，因为这块内容更新迭代太快了。然而，令人意想不到的是，《计算机应用基础》在Office套件（如Word、Excel）的讲解上，展现出了一种超越“基础”的境界。大多数基础书只会教你如何输入文字、设置字体，但这本书用相当大的篇幅讲解了“文档的结构化”和“数据的透视”。例如，在Excel的章节里，它不是简单地介绍SUM函数，而是重点阐述了数据透视表（Pivot Table）的构建逻辑，并配有案例分析——如何在五分钟内从上万条销售记录中找出特定区域的最佳产品。这已经不仅仅是“应用”的层面了，更接近于一种“效率提升方法论”。更别提，在讲解幻灯片制作时，它强调了“视觉层次”和“信息密度控制”，这明显是借鉴了专业设计理论，而不是简单地堆砌动画效果。这种将应用软件的使用提升到“思维工具”层面的教育方式，让我感觉自己购买的不是一本教材，而是一套职场必备的底层技能手册。

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这部《计算机应用基础》的封面设计着实让我眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，透着一股沉稳而专业的味道。我原本对这类基础教材抱持着一种“凑合着用”的心态，毕竟很多同类书籍无非是把那些老掉牙的知识点翻来覆去地讲。然而，当我翻开扉页，看到清晰的章节目录时，心里不禁咯噔一下——这排版，简直是教科书级别的范本！特别是对初学者而言，它没有采用那种堆砌术语的晦涩写法，而是用大量的流程图和图例来辅助说明，这一点极其加分。比如，在讲解操作系统启动流程的那一章节，作者竟然细致到把BIOS自检的每一步都用图标标记了出来，这比我之前看过的任何一本号称“入门”的书都要直观得多。我特别留意了关于文件管理的部分，它不是简单地告诉你“如何创建文件夹”，而是深入剖析了文件系统的逻辑结构，这对于想在未来深入学习数据存储的读者来说，无疑是打下了坚实的地基。总而言之，光是第一印象和前几章的布局来看，这本书的编撰者显然是花费了大量心血在“如何让读者真正理解”而不是“如何把知识点罗列完”上，其对细节的把控，足以看出其专业水准。

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说实话，我对技术书籍的耐心通常只有十分钟热度，但《计算机应用基础》在“网络基础”这一块的内容处理，成功地把我拉住了。现在的教材，讲到网络，要么就是泛泛而谈TCP/IP协议栈，要么就是直接跳到如何使用某款浏览器，这本书的处理方式则显得高明得多。它没有一开始就抛出复杂的协议栈图，而是从我们日常生活中最熟悉的场景入手——比如你在手机上点击一个链接，数据是如何穿梭于光纤和基站之间的？作者运用了一种类比的手法，将数据包比作一封带有详细地址的信件，然后逐步引入了IP地址、端口号的概念。最让我感到惊喜的是，它对信息安全的基本概念介绍得极其到位，不是那种生硬的“要设置强密码”的口号式教育，而是深入浅出地解释了什么是“中间人攻击”以及基本的加密原理。我甚至花了一个下午的时间，对照书中的图示，自己动手在虚拟机里模拟了一个简单的局域网环境来验证书中所述的客户端/服务器通信模式。这种理论与实践的无缝对接，让原本枯燥的网络知识瞬间变得鲜活起来，这绝对是市面上很多同类教材所缺失的深度和趣味性。

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最后，不得不提的是全书在“信息素养与伦理”这一块的篇幅和深度。在如今信息爆炸的时代，如何筛选信息、如何保护个人数据，比学会任何一个软件的操作都重要。《计算机应用基础》用一个独立的大章节来探讨这个话题，这在同类基础教材中是极其罕见的。它不仅讨论了版权法和网络暴力，更引入了“算法偏见”的概念，探讨了我们每天接触到的信息流是如何被精心构建和过滤的。作者引用了几个真实的案例，分析了假新闻传播的社会影响，并给出了一套实用的“批判性信息评估框架”。我过去对这些话题的了解大多来源于碎片化的网络文章，但这本书提供了一个系统、严谨的分析框架，让我能够更清晰地认识到，作为现代社会的一员，我们对计算机工具的使用必须伴随着高度的社会责任感。这本书不仅仅是教你“如何使用”计算机，更是在引导你“如何思考”计算机对我们生活的影响，这点价值无可估量。

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在硬件与系统维护这一章，我本以为会是冷冰冰的元器件名称堆砌，结果恰恰相反，它读起来像是一本关于“计算机解剖学”的科普读物。作者没有采用冷硬的专业术语轰炸，而是采用了“故障排查思维导图”的逻辑来组织内容。比如，当电脑启动失败时，作者首先引导读者检查外部电源，然后逐步深入到内存条的接触不良，再到CMOS设置错误。这种层层递进的排查路径，极大地锻炼了读者的逻辑分析能力。我个人对组装电脑一直心存畏惧，总觉得很复杂，但通过书中对CPU、主板和内存条之间协同工作机制的详细描述，我甚至能想象出电流在这些组件间流动的样子。特别是对固态硬盘（SSD）的工作原理，它用非常形象的比喻解释了为什么SSD比传统机械硬盘速度快那么多，避免了过于复杂的半导体物理知识，而是聚焦于“存取效率”的核心差异。这种以解决问题为导向的叙事方式，让原本最容易让人感到枯燥的硬件部分变得引人入胜。

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