VC++和BC++数值分析类库 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:粟塔山

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2005-11

价格:29.8

装帧:平装

isbn号码:9787302119432

丛书系列:

图书标签:

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图书名称：《VC++与BC++数值分析类库》以外的图书简介 深度学习：从理论基石到前沿实践 本书聚焦于当前人工智能领域最核心、最具变革性的技术——深度学习。 我们旨在为读者构建一个从基础理论到尖端应用的全景式知识体系，尤其侧重于现代深度学习框架的实践应用与性能优化。 第一部分：理论基础与数学直觉 本书的开篇深入探讨了深度学习得以成立的数学和统计学基石。我们不会停留在表面公式的罗列，而是着重于培养读者的“数学直觉”。 概率论与信息论回顾： 详细解析了最大似然估计（MLE）、最大后验概率（MAP）在神经网络训练中的意义，以及交叉熵、KL散度如何作为核心损失函数指导模型学习。特别地，我们用直观的例子解释了信息瓶颈理论与深度表征学习的关系。 优化理论精要： 区别于传统的数值分析方法，本书专注于高维、非凸优化问题。我们将详细阐述随机梯度下降（SGD）的收敛性分析，深入比较动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam系列）的内在机制和适用场景。我们还会探讨鞍点问题（Saddle Points）的出现原因，以及牛顿法在深度学习中的近似应用（如L-BFGS在特定场景下的应用）。 反向传播的机制与实现： 链式法则在深度网络中的应用是理解梯度计算的关键。本书将通过构建一个简单的多层感知机（MLP）手动推导过程，清晰展示梯度如何逐层回传，并讨论自动微分（Autodiff）系统的工作原理，为读者理解TensorFlow和PyTorch的底层运作打下坚实基础。 第二部分：现代深度学习框架：PyTorch实战 本书选择PyTorch作为主要的实践工具，因为它在研究领域的灵活性和动态计算图的直观性，非常适合理解复杂模型的构建过程。 PyTorch核心模块精讲： 详细介绍`torch.Tensor`的高级操作、内存管理和GPU加速机制。重点讲解`nn.Module`的结构设计、参数管理与缓冲区的区分。 数据管道的性能优化： 强调高效的数据加载是训练速度的关键。我们将讲解`DataLoader`的高级配置，包括多进程数据加载（`num_workers`的调优）、Pin Memory的应用，以及如何设计高效的自定义`Dataset`类以避免I/O瓶颈。 复杂模型构建与迁移学习： 涵盖卷积神经网络（CNN）的经典架构（ResNet, DenseNet, Vision Transformers）的实现细节。对于迁移学习，我们将深入剖析层级冻结（Layer Freezing）的策略，并探讨特征提取器与分类器适应性的微调方法。 第三部分：前沿网络架构与应用拓展 这一部分将引导读者进入当前研究的热点领域，掌握构建和训练前沿模型的能力。 自然语言处理（NLP）的演进： 从传统的循环网络（RNN, LSTM, GRU）的局限性入手，全面解析Transformer架构的核心组件——自注意力机制（Self-Attention）。我们将详细拆解Multi-Head Attention的计算过程，并介绍BERT、GPT系列等预训练模型的基本原理及其在下游任务中的微调策略。 生成模型： 深入探讨生成对抗网络（GANs）的原理，包括Generator和Discriminator的博弈过程，并分析常见的训练不稳定问题（如模式崩溃）。随后，我们将介绍更稳定的扩散模型（Diffusion Models），阐释其前向加噪与反向去噪过程，并展示其在图像合成中的强大能力。 模型鲁棒性与可解释性（XAI）： 面对部署环境的挑战，模型的可信赖性至关重要。本书会介绍对抗样本的生成方法，以及如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等技术，帮助读者可视化模型的决策依据，增强对模型行为的理解。 第四部分：性能调优与大规模训练 理论模型只有高效运行才能发挥价值。本章专门针对工程实践中的性能瓶颈。 混合精度训练（AMP）： 讲解如何利用FP16（半精度浮点数）加速训练过程并减少内存占用。我们将展示如何在PyTorch中正确使用自动混合精度工具，并讨论精度损失的缓解措施。 分布式训练策略： 针对拥有多块GPU或多台机器的场景，本书详述数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的异同。重点介绍PyTorch的分布式包（如`torch.distributed`）以及集合通信原语（如All-Reduce）的工作机制，确保读者能够有效扩展训练规模。 本书的特色在于理论的深度挖掘与工程实践的无缝结合。通过大量的代码示例和实际案例分析，读者不仅能理解深度学习的“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为什么这样做更优”。它面向有一定编程基础（C++或Python）和基础微积分知识的工程师、研究人员及高年级学生，是迈向专业深度学习工程师的必备参考书。

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阅读体验上，这本书的排版和字体选择，直接将我拉回了上世纪末的图书馆。纸张的质感和墨水的浓淡，都透露出一种“老派”的气息。我尝试寻找关于“快速傅里叶变换（FFT）”的优化实现，因为这是信号处理领域的核心。书中确实提到了FFT，但其讲解侧重于复数运算的底层位操作和地址跳转，旨在说明编译器如何将数学算法映射到汇编指令上。虽然这种对编译原理的洞察很有价值，但对于我这种更关注算法效率和并行化策略的读者来说，重点似乎偏离了。例如，书中没有提及如何利用SIMD指令集（如SSE或AVX）来加速复数乘法，也没有讨论如何将FFT的计算分配到多核处理器上。它更像是一本深入探讨“如何用老式C++语法精确控制数据流”的指南，而不是一本聚焦于“如何用现代技术加速数值计算”的参考手册。如果你想了解在没有成熟高性能计算库的时代，工程师们是如何“榨干”CPU潜能的，这本书或许能提供一些有趣的见解，但若论及当下的高性能数值计算实践，则略显力不从心。

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这本书的语言风格极其严谨，几乎没有使用任何口语化或引人入胜的表达方式，通篇都是陈述句和技术定义。我在寻找关于“稀疏矩阵存储格式”的内容时，对比了这本书和几本现代的计算数学教材。这本书主要详细描述了CRS（Compressed Row Storage）和CCS（Compressed Column Storage）的静态构建方法，并展示了如何用指针和整数数组手工管理非零元素的位置。这种处理方式的优点是清晰地展示了内存的每一个字节的用途，但缺点是构建过程繁琐且不易维护。书中完全没有提及诸如CSRV（Compressed Sparse Row with Values）或者分块存储等更灵活的动态结构。当我试图从中寻找如何利用C++的类特性（如运算符重载）来封装这些底层数组，以提供更面向对象接口的指导时，发现这方面的内容也相当匮乏。它似乎假设读者已经完全掌握了C++的指针和数组操作，只需要关注数值算法本身的实现细节，却忽略了如何将这些细节优雅地封装成可复用、易维护的软件组件。

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这本书的封面设计得相当朴实，那种略带年代感的排版，让人一眼就能感受到它深厚的学术气息。我本来是冲着“数值分析”这几个字来的，想着能找到一些现代编程环境下优化算法的实践案例，比如如何利用并行计算库或者GPU加速那些复杂的矩阵运算。然而，打开书后，我发现内容更多地聚焦在了对C++标准库特性的深入挖掘，特别是那些在早期Windows开发环境中（比如用Visual C++或Borland C++）非常流行的内存管理和指针操作技巧上。书中花了大量的篇幅讲解如何手动构建动态数组、如何处理堆栈之间的微妙平衡，甚至细致地探讨了不同编译器环境下宏定义可能引发的兼容性陷阱。对于一个习惯了使用现代C++（比如C++17或更高版本）的开发者来说，这些内容虽然具有历史价值，但实用性略显不足。比如，关于模板元编程的部分，讲解得非常深入，但举例的代码却显得有些冗长和迂回，相比起现代模板库的简洁优雅，读起来颇有些“步履维艰”的感觉。如果期待这本书能提供关于现代机器学习中常用优化算法（如Adam、SGD的变种）的C++实现细节，那可能会感到失望，它更像是一本为特定历史时期和特定编程环境服务的工具书，详尽而扎实，但时代感稍重。

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这本书在“误差分析与稳定性”这一块的处理方式，体现了其深厚的理论底蕴。它对浮点数精度丢失的讨论非常细致，甚至追溯到了IEEE 754标准的不同实现细节可能带来的影响。这部分内容对于需要进行高精度科学计算的读者来说，无疑是宝贵的财富。然而，在如何将这些理论知识转化为工程实践方面，它给出的指导相对保守。例如，在处理病态矩阵的求解时，书中推荐了传统的迭代精化方法，并详细分析了其收敛性。但我更希望看到的是关于预条件子的选择和构建策略的探讨，尤其是在处理超大规模问题时，如何有效地预处理数据以提高迭代速度。这本书更像是理论推导的集大成者，它完美地解释了“为什么会出错”，但对于“如何用最高效的方法避免或修正错误”的现代工程策略，着墨不多。总而言之，它是一部扎实的理论基石，但作为应对当前复杂工程挑战的实战手册，则显得略微“理论派”了一些。

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这本书的章节组织结构，说实话，有点像是一份年代久远的工程文档，逻辑严谨到令人窒息，但也因此显得有些晦涩难懂。我特别留意了其中关于“矩阵分解”那一章的描述，期待能看到一些关于LU分解或QR分解的优化版本，比如如何在内存布局上进行调整以提高缓存命中率。但书中呈现的，更多是基于纯粹数学推导的算法伪代码和对应的VC++或BC++标准库函数调用示例。这种风格的叙事方式，使得初次接触数值计算的读者，很容易在晦涩的数学符号和略显老旧的编程语法之间迷失方向。我尝试将其中一个迭代求根的例子，套用到我目前工作中的一个非线性方程组求解场景，发现虽然理论上可行，但在代码实现层面，需要自行进行大量的封装和错误处理工作，远不如直接调用现有的数值计算库（如Eigen或Boost.uBLAS）来得高效和健壮。这本书的价值，似乎更多地体现在它对底层原理的刨根问底，而不是面向快速工程应用的解决方案。对于那些需要快速搭建物联网数据处理模块的工程师而言，这本书的阅读体验大概率会是“理解了原理，但不知如何下手实践”的窘境。

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