单科王牌:8年级数学(上)(新课标人教版) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:广西师范大学

作者:李文溢

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005年04月

价格:11.0

装帧:平装

isbn号码:9787563318858

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 初中数学
• 八年级
• 上册
• 新课标
• 人教版
• 同步辅导
• 练习册
• 单科辅导
• 课后练习

好的，以下是一份关于其他图书的详细简介，不包含您提到的《单科王牌:8年级数学(上)(新课标人教版) (平装)》的内容。 --- 图书名称： 《深度学习与神经网络实践指南：从理论到应用》 作者： 张伟、李明 著 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2023年11月 装帧形式： 精装 页数： 780页 ISBN： 978-7-5045-9876-5 内容简介： 《深度学习与神经网络实践指南：从理论到应用》 是一部全面、深入且极具实践指导意义的著作，旨在为读者搭建一座从经典机器学习理论迈向前沿深度学习技术的坚实桥梁。本书不仅详述了支撑现代人工智能飞速发展的核心算法原理，更侧重于如何将这些理论知识转化为高效、可部署的实际应用。 本书的架构设计遵循“理论构建—核心算法解析—主流框架实战—前沿探索”的逻辑主线，确保即便是具备一定编程基础但对深度学习接触较浅的读者，也能系统、扎实地掌握该领域的核心技能。 第一部分：理论基石与基础模型重构 (第1章 - 第4章) 本部分致力于夯实读者的理论基础。我们从信息论、概率论在机器学习中的应用入手，回顾了感知机、支持向量机（SVM）等经典线性模型的局限性，为引入非线性模型——神经网络——做好了铺垫。 重点内容包括： 1. 人工神经网络（ANN）的数学本质： 详细推导了前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的微积分基础，解释了梯度消失/爆炸问题的根源。 2. 优化算法的精进： 不仅仅停留在随机梯度下降（SGD），本书深入剖析了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及革命性的Adam优化器的内在机制和参数调整策略。 3. 正则化与泛化能力： 全面探讨了L1/L2正则化、Dropout、批归一化（Batch Normalization）在提升模型泛化能力和训练稳定性上的关键作用，并结合具体案例对比了它们在不同数据集上的表现差异。 第二部分：核心网络架构的深入解析与动手实践 (第5章 - 第9章) 深度学习的威力源于其精巧的网络结构。本部分是全书的核心，涵盖了当前最主流的两大应用领域——计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的支柱性模型。我们坚持理论讲解与 Python/PyTorch 框架 代码实现相结合的教学方式。 在计算机视觉方面： 卷积神经网络（CNN）的演进： 从LeNet到AlexNet，再到VGG、ResNet（残差网络）和Inception（GoogLeNet）。书中特别对ResNet中的“残差连接”进行了详尽的结构拆解，分析了它如何有效解决深层网络训练难题。 目标检测与分割基础： 介绍了R-CNN系列、YOLOv5/YOLOv7的实时检测思想，并简要概述了U-Net在医学图像分割中的应用原理。 在自然语言处理方面： 循环神经网络（RNN）及其变体： 详细解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的长期依赖问题，并展示了它们在时间序列预测中的应用潜力。 注意力机制与Transformer架构： 这是本书的亮点之一。我们花费大量篇幅讲解了“Attention is All You Need”论文的核心思想，包括自注意力（Self-Attention）的多头机制、位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及Transformer在Encoder-Decoder结构中的完整实现流程。 第三部分：高级应用、模型部署与未来趋势 (第10章 - 第12章) 实践的价值在于部署和解决实际问题。本部分聚焦于将训练好的模型投入实际生产环境的关键技术。 1. 生成模型探索： 深入介绍生成对抗网络（GANs）的基本原理（Generator与Discriminator的博弈过程），并通过DCGAN和WGAN的实例，展示如何生成逼真的图像数据。此外，还简要介绍了变分自编码器（VAE）。 2. 模型优化与轻量化： 探讨了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些对于在资源受限的边缘设备上部署高性能模型至关重要。 3. 部署工具链： 提供了使用ONNX（开放神经网络交换格式）进行模型转换的详细步骤，并展示了如何利用TensorRT或TorchScript进行推理加速，确保模型能在云端或移动端实现低延迟服务。 本书特色： 理论深度与代码同步： 每讲解一个核心算法，均附带超过300行的完整可运行PyTorch代码示例，覆盖数据加载、模型定义、训练循环及评估的完整流程。 强调工程思维： 不仅教“如何训练”，更教“如何调优”和“如何部署”，关注实际项目中的数据预处理难题、硬件兼容性问题及性能瓶颈分析。 面向工业界和学术界： 内容紧跟最新的顶级会议（如NeurIPS, ICML, CVPR）的研究热点，是科研人员和资深工程师提升技能的理想参考书。 目标读者： 具备扎实的Python编程基础和高等数学基础的本科高年级学生及研究生。 希望系统转型进入人工智能、数据科学或机器学习工程领域的软件开发人员。 需要深入理解现代AI模型工作原理的算法工程师和研究人员。

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说实话，我之前对很多辅导书的期望都很高，结果买回来发现内容大同小异，无非就是把课本知识点换个说法再讲一遍，没什么新意。但是这本《单科王牌》给我的感觉却很不一样，它似乎更注重构建知识体系，而不是零散地讲解每一个章节。我特别留意了它对代数初步和几何初步这两个核心板块的处理方式，感觉作者在尝试用一种更连贯、更有画面感的方式来引导我们理解抽象的数学概念。比如，对于方程的解和不等式的应用，它不是简单地给出公式，而是通过一些生活化的情境来引导思考，让人感觉数学不再是高高在上的理论，而是解决实际问题的工具。这种“育人”而非“授术”的教学思路，真的很打动我。我希望接下来的学习中，这本书能持续保持这种深度和广度，真正帮我建立起扎实的数感和逻辑推理能力，而不是沦为一本刷题工具。

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我主要想从应试和拔高的角度来评价这本书的潜力。对于我们八年级上册的数学来说，核心难点无非就是勾股定理的初步应用和一次函数图像的解析。我翻看了一下相关的章节，发现它在处理这些“拉锯战”知识点时，设计了“挑战思维”或者“能力进阶”这类栏目，这正是我所需要的。单纯的课本练习只能保证我们达到及格线，但如果想要在月考或者期末考试中取得前列的成绩，就需要接触到那些稍微“绕弯子”的题目。这本书的编排似乎正是考虑到了这一点，它不仅确保了基础知识的巩固，还巧妙地设置了不同层次的障碍，推动我们主动去探索更深层次的解题思路。希望后面的章节能够持续提供这类高质量的拔高练习，而不是只停留在模仿课本的水平上，那样这本书的价值才能真正体现出来。

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我发现这本书在语言风格上处理得相当到位，不像有些教辅书那样充满了生硬的学术术语，让人读起来很费劲。它的讲解用词非常贴合我们初中生的理解水平，仿佛是一位经验丰富、耐心十足的老师在耳边细细讲解。比如，在解释一些证明过程时，它会穿插一些形象的比喻，或者用口语化的方式来总结关键步骤，这极大地降低了初学者面对复杂逻辑时的心理压力。更让我感到惊喜的是，它在总结每一节知识点时，都会有一个简短的“学习小结”或者“易错点警示”，这些小片段往往是老师划重点的地方，被提前总结出来，效率极高。这表明编者非常了解学生的学习痛点，真正做到了“对症下药”。我感觉这本书不仅仅是一本习题集，更像是一本经过精心打磨的学习伴侣，让人在学习的枯燥过程中也能找到一些乐趣和清晰的方向感。

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我是一个对印刷质量和排版有轻微洁癖的人，这一点上，这本平装书的表现非常出色。纸张的厚度适中，墨水印刷得非常清晰，即使用铅笔做了很多标记和批注，也完全不会透墨到下一页，这对于我这种喜欢在书本上做记号的学习者来说简直是福音。更值得称赞的是它的版式设计，每一道例题和随后的步骤解析都安排得错落有致，不会挤在一起让人眼花缭乱。尤其是一些涉及图形的几何题，线条的绘制非常精确，辅助线清晰可见，这在很大程度上减少了阅读和理解的认知负荷。很多辅导书为了省成本，排版做得非常拥挤，让人望而生畏，但这本书明显在用户体验上下了功夫。这种对细节的关注，侧面反映出编者对学习者的尊重，让人在使用过程中心情也会更愉悦，学习效率自然也会提升。

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这本书的书封设计简直太抓人眼球了，鲜亮的黄色和沉稳的蓝色搭配，一下子就让人觉得这套书肯定不是那种枯燥乏味的教材。我特地选了平装版，感觉拿在手里很轻便，揣在书包里也不会觉得是个负担，这一点对于初中生来说太重要了。拿到手的时候，特地翻了下目录，感觉编排的逻辑性非常强，从基础概念的引入到例题的剖析，再到最后的巩固练习，循序渐进，完全符合我们这个阶段的学习特点。特别是它对一些难点知识点的标注和解析，看起来比学校发的教材要细致得多，很多我平时觉得模棱两可的地方，通过这本书的解释一下子就清晰明了了。我最期待的就是它的习题部分，希望能够有足够多的变化和深度，真正能帮助我把知识点吃透，而不是只会套用公式。整体上，光从外观和初步翻阅的感受来看，这本书给我一种非常专业、用心编排的感觉，希望能真正成为我数学学习路上的得力助手。

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