分析化学学习指导与习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:刘东 编

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2006-5

价格:27.90元

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isbn号码:9787040187076

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深度学习：现代机器学习的基石与前沿探索 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的“深度学习”领域知识体系。我们不再聚焦于传统化学分支的学习方法与解题技巧，而是将视角投向人工智能领域最核心、发展最迅猛的分支——深度神经网络的研究、应用与理论构建。 第一部分：基础理论与数学构建 本书伊始，将系统回顾支撑深度学习的数学基础。这不仅仅是简单的微积分和线性代数复习，而是侧重于这些工具如何在构建、训练和优化复杂的网络结构中发挥决定性作用。 1.1 概率论与统计推断的重新审视： 我们将深入探讨贝叶斯理论在深度学习中的应用，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型后验分布估计中的作用。重点分析信息论中的熵、交叉熵以及KL散度如何作为损失函数的基础，指导模型学习数据的内在概率分布。 1.2 优化理论的精炼： 梯度下降法是深度学习的引擎，但传统的随机梯度下降（SGD）面临收敛慢、易陷入局部最优等问题。本章将详尽剖析动量法、AdaGrad、RMSProp到Adam等自适应学习率优化器的设计原理、收敛特性及其在不同网络架构下的适用性分析。此外，我们将讨论二阶优化方法的局限性与潜力，如牛顿法和拟牛顿法在现代大规模训练中的变体研究。 1.3 泛函分析与高维空间几何： 深度学习模型本质上是在高维特征空间中进行函数逼近。本部分将引入流形学习（Manifold Learning）的基本概念，解释为什么深度网络倾向于在低维流形上进行有效表征，以及如何利用几何学知识来解释过参数化（Over-parameterization）现象。 第二部分：核心网络架构的精细解构 本书将深度剖析当前主流深度学习模型的内部构造和设计哲学，超越教科书式的简单介绍，直击其创新点和局限性。 2.1 卷积神经网络（CNN）的演进与空间特征捕获： 从LeNet到ResNet，我们不仅关注层级的堆叠，更关注残差连接（Residual Connections）如何解决梯度消失问题，以及注意力机制（如Squeeze-and-Excitation Networks）如何增强模型的特征选择能力。Transposed Convolutions（反卷积）在图像生成中的作用及其与上采样操作的区别将被详细阐述。 2.2 循环神经网络（RNN）的局限与注意力机制的崛起： 传统的RNN及其变体（LSTM/GRU）在处理长序列依赖性时仍有瓶颈。本章重点分析“注意力”如何彻底改变了序列建模范式，并过渡到 Transformer 架构的完全自注意力机制。我们将深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势和计算复杂度分析。 2.3 图神经网络（GNN）的拓扑数据处理能力： 随着非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构）的增加，GNN成为关键工具。本书将区分空间域GNN（如Graph Convolutional Networks, GCN）和谱域GNN（基于谱理论的滤波器设计），并探讨图注意力网络（GAT）在不同邻域节点权重分配上的优势。 第三部分：高级训练技巧与模型泛化 训练一个高性能的深度学习模型，需要的不仅仅是选择正确的架构，更依赖于精妙的训练策略。 3.1 正则化与泛化能力的平衡： Dropout、权重衰减（Weight Decay）是基础，但本书将深入探讨更现代的正则化技术，如批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）对训练动态的影响。我们还将讨论模型集成（Ensembling）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为后训练阶段提升性能的有效手段。 3.2 生成模型的前沿动态： 从变分自编码器（VAE）到生成对抗网络（GAN），再到最新的扩散模型（Diffusion Models）。我们将详细比较这三类生成模型在潜空间结构、样本质量和训练稳定性方面的优劣。特别是，扩散模型中噪声调度（Noise Scheduling）和逆向过程（Reverse Process）的随机微分方程（SDE）描述将被重点解析。 3.3 元学习与持续学习： 模型如何快速适应新任务（Few-shot Learning）是当前研究热点。本书将介绍模型无关元学习（MAML）等算法的核心思想，以及灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）在持续学习中的挑战与应对策略，如经验回放（Experience Replay）机制。 第四部分：深度学习的实际部署与伦理考量 理论的价值最终体现在实际应用中。本部分关注模型从实验室走向实际生产环境的关键步骤和潜在风险。 4.1 模型量化、剪枝与高效推理： 讨论如何将浮点计算模型转换为低精度整数计算，以加速边缘设备上的推理。剪枝技术如何系统地移除冗余权重而不损失性能的原理分析。 4.2 可解释性与因果推断（XAI）： 深度学习的“黑箱”特性是其广泛应用的主要障碍之一。我们将探讨梯度可视化（如Grad-CAM）、激活最大化等技术如何揭示模型决策过程，并初步介绍如何利用深度学习框架来近似因果关系，超越简单的相关性分析。 4.3 安全性、鲁棒性与对齐问题： 探讨对抗样本（Adversarial Examples）的生成机制及其对模型安全构成的威胁。最后，我们将严肃讨论大模型（LLMs）在价值观对齐（Alignment）方面面临的技术和哲学挑战。 本书面向具有一定数学基础和编程经验的读者，旨在提供一个深入理解并能参与前沿研究的知识框架，是深度学习领域研究者、工程师和高级学生的必备参考书。

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这本书的语言风格实在是过于学术化和僵硬了，读起来就像是在啃一块没有经过任何调味的干面包，干巴巴的，很难下咽。作者似乎完全忘记了读者群体中存在大量的非专业背景学生，全程使用着大量晦涩难懂的专业术语，却鲜少用生动的比喻或贴近实际应用的例子来辅助说明。某些概念的解释冗长而迂回，绕了半天圈子，最终还是没有把事情讲明白。如果这本书的目标是激发学生对分析化学的兴趣，那它无疑是失败的。它成功地将一门本应充满逻辑美和实用性的学科，变成了一堆冰冷、难以亲近的文字符号。我需要的是一位导师的耐心引导，而不是一位冷漠的记录员在陈述事实。这种缺乏温度的文字，让人在学习过程中感到异常的孤立无援。

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从实用性的角度来看，这本书的适用性非常受限。它似乎是为某个特定阶段的、特定教学大纲下的学生量身定制的，脱离了这个环境，它的价值直线下降。比如，它对现代分析仪器的介绍非常滞后，很多章节停留在上世纪八九十年代的技术水平，对于现在实验室主流的HPLC、GC-MS等现代分离和检测技术，只有寥寥数语的提及，缺乏深入的原理分析和实际操作的指导。对于一个渴望了解当代分析化学前沿的学生来说，这本书提供的知识很快就会过时。它更像是一份历史文献，而不是一本指导未来实践的工具书。如果想通过它来准备进入工业界或研究机构的实验工作，这本书提供的理论框架是远远不够的，甚至可能误导学习方向。选择教材，我们期待的是与时俱进，这本书显然在这方面做得非常不足。

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我必须承认，这本书在理论知识的覆盖面上确实是下了功夫的，从基础的化学计量学到复杂的电化学分析，几乎涵盖了分析化学的全部核心内容。作者似乎是想把“大而全”做到极致，每一个章节都塞满了密密麻麻的定义、公式和背景介绍，资料的广度让人叹为观止。然而，这种“全”的代价是牺牲了逻辑的连贯性和学习的引导性。它更像是一部知识的百科全书，而不是一本真正意义上的学习指导。当你试图通过它来构建一个清晰的知识体系时，会发现它更像是一堆堆砌起来的砖块，缺乏砂浆去粘合。很多关键概念的引入过于突兀，前后的衔接生硬，特别是对于初学者而言，很容易在浩瀚的知识海洋中迷失方向，找不到重点。我更希望看到的是一种渐进式的讲解，从易到难，循序渐进，而不是这种“填鸭式”的知识倾泻。

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这本书的排版简直是一场灾难，简直就是把一本老旧的教科书粗暴地扫描然后扔进了印刷机里。纸张质量差到令人发指，拿到手上就感觉自己像是在翻阅一本上个世纪的旧杂志，油墨印得轻重不一，有些地方的文字模糊不清，像是被水浸泡过一样。更别提那些图表了，线条粗糙得像是用牙签画出来的，原本复杂的化学结构图看起来就像是抽象派的涂鸦，完全无法帮助理解。每当我想深入研究某个反应机理时，总会被这些糟糕的视觉呈现搞得心烦意乱，需要花费双倍的精力去猜测作者到底想表达什么。说实话，如果不是迫不得已，我真想直接扔掉它，市面上那么多设计精良的教材摆在那里，选择这本书纯粹是一种折磨，是对眼睛和耐心的一种双重考验。我理解出版成本的压力，但如此敷衍的制作工艺，简直是对读者智力和金钱的不尊重。希望未来的版本能有专业的设计师介入，至少保证文字和图示能够清晰可读，这是最基本的要求。

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这本书的习题部分简直是灾难，完全没有遵循“由浅入深”的教学规律。它似乎将所有难度等级的题目一股脑地扔了出来，有些题目难度系数直接跳到了研究生水平，而紧随其后的却是一些中学化学的简单计算题。这种极端的跨度和随机性，使得习题的训练价值大打折扣。更令人恼火的是，它几乎没有提供任何有价值的解题思路或详细步骤。答案部分往往只是给出了一个最终结果，仿佛在嘲笑那些还在挣扎的读者。对于那些真正需要通过习题来巩固和内化理论知识的学生来说，这本书的习题集无疑是令人沮丧的。它提供的更多是一种挫败感，而不是成就感。我花费了大量时间去摸索那些连标准答案都无法清晰解释的步骤，这占用了我本该用于理解核心概念的时间，性价比极低。

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