绕口令学国际音标(书+2磁带) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2007年1月1日)

作者:周海涛

出品人:

页数:110 页

译者:

出版时间:2007年1月1日

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787884975969

丛书系列:

图书标签:

• 绕口令
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• 儿童

好的，以下是一本不包含《绕口令学国际音标(书+2磁带) (平装)》内容的图书简介，详细且力求自然： --- 《深度学习与人工智能：理论、算法与前沿应用》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响着我们社会、经济和日常生活的核心驱动力。本书《深度学习与人工智能：理论、算法与前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，系统梳理从基础数学原理到尖端模型构建的全过程。它不仅面向计算机科学、数据科学专业的学生和研究人员，同时也适合希望系统掌握现代AI技术栈的工程师、技术管理者及跨界学习者。 本书结构严谨，内容覆盖广博，力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点。全书共分为六大部分，三十余章内容，层层递进，确保读者能够扎实地构建起对深度学习的认知框架。 第一部分：人工智能与机器学习的基石 本部分首先回顾了人工智能的历史脉络与哲学基础，清晰界定了机器学习、深度学习、神经网络之间的层级关系。重点阐述了支撑深度学习的数学工具，包括线性代数（矩阵运算、特征值分解）、概率论（贝叶斯定理、最大似然估计）以及多元微积分中的梯度计算。我们将详细剖析传统机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树，为理解更复杂的神经网络模型打下坚实的基础。这部分强调概念的清晰度与数学推导的严谨性。 第二部分：经典神经网络架构与原理 本部分是全书的核心，深入探讨了人工神经网络（ANN）的结构和工作机制。从最基础的感知机模型开始，逐步过渡到多层前馈网络（MLP）。我们详细讲解了反向传播算法（Backpropagation）的数学原理和高效实现技巧，这是训练深层网络的关键。此外，本书详尽分析了激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的选择与影响、损失函数的构造（交叉熵、均方误差）以及优化器（SGD, Momentum, Adam, RMSProp）的迭代机制。对于如何诊断和解决过拟合/欠拟合问题，例如正则化（L1/L2）、Dropout的应用，都有深入的探讨和案例演示。 第三部分：卷积神经网络（CNN）的精深解析 卷积神经网络是计算机视觉领域无可争议的王者。本书用大量的篇幅来解析CNN的内在逻辑。从卷积操作、池化层（Pooling）到填充（Padding）和步长（Stride），每一个核心组件的数学定义和几何意义都被清晰阐述。我们不仅介绍了LeNet、AlexNet等经典网络结构，更着重分析了VGG、ResNet（残差网络）、Inception（GoogLeNet）以及DenseNet等现代网络的设计哲学，特别是ResNet如何通过残差连接有效解决了深层网络训练中的梯度消失问题。实践部分将涵盖图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN的基本思想）和语义分割的基础流程。 第四部分：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 序列数据（如文本、语音、时间序列）的处理是深度学习的另一大挑战。本部分系统介绍了循环神经网络（RNN）及其变体。我们将深入剖析标准RNN在处理长序列时遇到的长期依赖问题，并详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——特别是它们如何通过精妙的“门控”机制来控制信息流。此外，本书还探讨了双向RNN（Bi-RNN）以及如何将RNN应用于自然语言处理（NLP）任务，包括词嵌入（Word Embeddings）技术的兴起，如Word2Vec和GloVe。 第五部分：高级模型、生成技术与Transformer革命 随着模型复杂度的提升，本书转向当前最前沿的研究领域。我们详细解析了自注意力机制（Self-Attention）及其在Transformer架构中的核心作用，这是理解BERT、GPT等大型语言模型（LLMs）的基础。对于生成模型，本书涵盖了生成对抗网络（GANs）的原理（包括Generator和Discriminator的博弈过程）、变分自编码器（VAEs）的潜在空间映射，以及扩散模型（Diffusion Models）在图像生成领域取得的突破性进展。这部分内容紧跟最新的学术论文和工业界应用热点。 第六部分：工程实践、部署与伦理考量 理论的价值最终体现在实践中。本书的最后一部分聚焦于将模型投入实际应用的工程化流程。我们将介绍主流的深度学习框架（TensorFlow 2.x和PyTorch）的编程范式、高效的数据加载策略（Data Pipelining）以及模型优化技术，如量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning），以减小模型体积并加速推理速度。最后，我们严肃探讨了人工智能发展中不可回避的社会责任问题，包括模型的可解释性（XAI）、公平性、偏见消除以及数据隐私保护等前沿的伦理与安全议题。 本书特色： 1. 理论与代码并重： 每章都配有清晰的数学推导和对应的伪代码/框架代码示例，便于读者理解并立即上手实现。 2. 深度与广度兼顾： 既有对经典算法的详尽阐述，也紧密追踪了如Transformer、扩散模型等最新的研究成果。 3. 专业插图丰富： 大量使用清晰的结构图和流程图来可视化复杂的网络结构和数据流向，极大增强了学习体验。 通过系统研读本书，读者将不仅掌握构建和训练现代深度学习模型所需的理论知识和编程技能，更能形成独立思考和解决复杂AI问题的能力，为迈向更高级的研究或工程岗位做好充分准备。 ---

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这套书的装帧设计确实挺下功夫的，封面色彩搭配得既活泼又不失专业感，一看就知道是面向学习者的实用工具书。拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，摸上去挺厚实的，油墨印刷清晰，即便是小小的音标符号也丝毫没有模糊不清的感觉，这对于需要长时间盯着书本学习的人来说，无疑是个福音。磁带的包装也做得比较严谨，确保了运输过程中的安全。我特别留意了排版布局，内容层次分明，基础音素的讲解部分，符号和对应的图示都安排得非常合理，很容易就能将视觉信息和听觉信息联系起来。而且，书本的尺寸设计得也比较适中，方便携带，无论是放在书包里通勤路上看，还是在家里的书桌上摊开来对照练习，都非常顺手。看得出来，出版社在细节的处理上是下了真功夫的，这种对细节的关注，往往是衡量一本优秀教材质量的重要标准之一。对于初学者而言，良好的视觉体验和操作体验，是保持学习兴趣的关键，从这个角度看，这套书的硬件条件是完全合格的，甚至可以说超越了一般的语言学习材料。

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作为一名对外语学习有执着追求的老油条，我对各种发音教材都有所涉猎，很多教材的通病在于对“连读、弱读、失爆”等语流现象的讲解过于理论化，让人摸不着头脑。然而，这套材料在进阶部分对于这些“自然语流变化”的处理方式，简直是醍醐灌顶。它不是直接抛出复杂的语音学名词，而是通过大量的对比听力材料，让你“感受”到这些变化是如何发生的，并且很有条理地分析了不同语速下可能出现的语境差异。我尤其喜欢它在处理英美音差异时的处理方式，它没有强迫学习者去选择站队哪一方，而是侧重于识别和理解这两种主要口音的共同点和关键区别点，这对于未来需要接触更广阔的国际交流环境的学习者来说，显得尤为重要和成熟。这种平衡、包容的态度，让我在学习过程中压力小了很多，更专注于发音的准确性和清晰度，而不是陷入无休止的口音模仿泥潭。

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让我印象非常深刻的一点是，这套教材在文化背景的融入上做得非常巧妙和到位。它不仅仅是教你如何发出正确的嘴型和舌位，更穿插了一些关于特定音素在不同英语国家文化中可能带有不同“色彩”的背景知识。比如，某些元音在特定地区被认为更“热情”或更“克制”。虽然这些内容不直接影响音标的准确发音，但它极大地丰富了学习的层次感，将语音学习从枯燥的技术操作提升到了语言交流的层面。这让原本可能枯燥的音标记忆过程，变得有血有肉，充满了探索的乐趣。此外，书中的某些插图，不仅仅是静态的解剖图，还巧妙地融入了一些场景化的描述，使得记忆那些需要特定肌肉群配合的音素时，更容易在脑海中形成动态的肌肉记忆链条。这种跨学科、多维度的教学设计，确实是许多传统教材所欠缺的。

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从长期使用的角度来看，这套学习系统的持久价值体现在它的自洽性和可重复利用性上。很多语言学习资料在初期很吸引人，但一旦基础打牢后就束之高阁了。然而，这套材料的结构设计允许学习者在不同阶段回过头来重新审视和巩固。初学时，它帮助你建立基础的肌肉记忆；进阶时，你可以用它来校准那些在日常交流中逐渐模糊的细节；甚至在更高的水平上，它依然可以作为一个优秀的“语音诊断工具”。它提供的练习范例覆盖面广，从基础的单词到稍微复杂的句子结构，形成了一个完整的闭环。我发现，即使是在我开始接触更高级别的听力训练时，遇到一些听不清楚的地方，我还是会习惯性地翻到对应的章节，重新听一遍磁带里的标准发音，然后对照书上的口型图进行自我修正。这种随时可以“回炉重造”的设计哲学，让这本书的价值远超其标价，它更像是一个可以伴随学习者多年的语音教练。

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我用了大概一周的时间来体验这套学习材料，最大的感受是它的逻辑递进设计非常符合我们学习语音的自然规律。它不是简单地罗列音标符号，而是将元音、辅音按照发音部位和发音方式进行了系统的划分和讲解。比如，在处理那些容易混淆的音素时，比如/i:/和/ɪ/，书里不仅有详细的口型图解，还配有非常形象的比喻，帮助我们理解舌位的高低和紧张程度。更赞的是，教材似乎非常重视“听辨”能力的训练，配套的磁带（虽然现在用音频文件听更多）提供的例词和例句选取得很经典，都是日常交流中出现频率极高的词汇，而不是那些生僻的、为了凑数而塞进去的“怪词”。这种注重实用性的选材，极大地提高了学习的效率和即时应用的能力。每学完一组音标后，总会有针对性的练习小测验，这种即时反馈机制，让我在不知不觉中就巩固了刚学到的知识点，感觉学习过程非常顺畅，没有太多卡壳的地方。

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