具体描述
本书是根据教育部考试中心最新制定的《全国计算机等级考试大纲(2004年版)》对一级WPS Office的考试范围要求组织有多年等级考试培训实际经验的老师编写的。 本书主要内容包括：计算机基础知识、Windows操作系统的使用、常用的汉字输入方法、WPS Office的文字处理软件、表格及数据处理软件和文稿演示软件的应用、计算机网络与Internet、模拟试题、考试大纲等。 本书内容详实，操作步骤清晰，图文并茂，涉及面广泛，具有极强的可操作性和针对性。完全针对和适用于参加全国计算机等级考试一级WPS 0伍ce的考生，通过本书的完全学习可轻松掌握计算机的基本知识和对WPS Office的应用，达到教育部对一级WPS Office能力的要求。 本书适合作为全国计算机等级考试一级WPS Office的培训和自学教材，也可作为高等院校计算机基础课教材和电脑爱好者的自学教材。
好的，这是一本名为《深度学习与智能系统》的图书简介，旨在全面介绍深度学习的核心理论、主流模型以及在实际智能系统中的应用。本书内容不涉及任何关于WPS Office或办公软件的操作指南。 --- 深度学习与智能系统 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素材，而是深刻改变我们生活、工作和社会结构的驱动力。本书《深度学习与智能系统》致力于为读者提供一个深入、系统且前沿的知识框架，全面剖析驱动当代AI浪潮的核心技术——深度学习（Deep Learning）。我们不仅关注理论基础的严谨性，更强调算法在解决复杂现实问题中的实用性和工程化能力。 本书的编写历程，源于对当前学术研究和工业界前沿实践的深度梳理与提炼。我们深知，掌握深度学习，需要跨越数学基础、模型架构、训练优化以及系统部署等多个维度。因此，本书结构设计上力求逻辑清晰，由浅入深，确保初学者能够扎实入门，同时为资深工程师和研究人员提供深入探讨的空间。 第一部分：深度学习的基石——数学与基础模型 本部分将奠定读者理解深度学习所需的数学和计算基础。我们不会陷入过于抽象的纯数学推导，而是侧重于将必要的概念（如线性代数、概率论与数理统计中的核心工具）与深度学习模型的需求紧密结合。 核心章节概述： 1. 梯度下降的艺术与优化器原理： 详细阐述梯度下降法在多维空间中的工作机制，深入剖析SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp以及业界标杆Adam等优化算法的迭代过程、收敛特性及其在不同数据集上的适用性。我们将重点探讨学习率调度策略的重要性。 2. 前馈神经网络（FNN）的构建： 从神经元的基本模型出发，构建多层感知机（MLP）。本章将细致讲解激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU）的选择对网络性能的影响，并系统介绍反向传播算法（Backpropagation）的计算流程，这是理解所有深度网络训练的基础。 3. 正则化与泛化能力： 讨论模型过拟合的成因及其后果。详细介绍L1/L2正则化、Dropout、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）等关键技术，如何有效约束模型复杂度，提升模型在未见数据上的泛化表现。 第二部分：核心网络架构的精进与应用 深度学习的威力体现在其多样化的网络结构上，这些结构针对不同类型的数据（图像、序列、文本）进行了专门优化。本部分将聚焦于当前最主流、最具影响力的几大网络范式。 核心章节概述： 1. 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： 深入解析卷积、池化操作的几何不变性。详细介绍经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及残差网络（ResNet）的创新点。此外，本书会用大量篇幅讲解如何设计有效的特征金字塔网络（FPN）用于多尺度目标检测。 2. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 探讨RNN处理时间序列和自然语言的机制。重点分析标准RNN在长期依赖问题上的局限性，并详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，这些是理解现代自然语言处理（NLP）的基石。 3. 注意力机制与Transformer的崛起： 这一章节是全书的前沿核心。我们不仅讲解注意力机制的直观含义，更会完整推导自注意力（Self-Attention）的计算过程。随后，系统介绍Transformer架构，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码（Positional Encoding）的必要性，揭示其在机器翻译、文本生成等任务中的统治地位。 第三部分：前沿技术与智能系统集成 当掌握了核心模型后，本部分将引导读者探索更复杂的应用场景，并讨论如何将训练好的模型转化为可靠、高效的生产级智能系统。 核心章节概述： 1. 生成模型（Generative Models）： 介绍两大生成范式。首先是变分自编码器（VAE），侧重于其概率图模型的解释。其次，是生成对抗网络（GAN），深入剖析生成器与判别器之间的博弈过程，并探讨DCGAN、WGAN等改进模型，及其在图像合成和数据增强中的应用。 2. 迁移学习与预训练模型的生态： 讨论如何在资源有限的情况下，利用大规模数据集上训练好的模型（如BERT、GPT系列、视觉预训练模型）进行快速适应（Fine-tuning）。本书将提供实际案例，指导读者如何选择合适的预训练模型和微调策略。 3. 深度学习系统的工程化挑战： 理论模型需要落地。本章讨论模型部署中的关键环节，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以减小模型体积和推理延迟。同时，探讨利用TensorRT、ONNX等运行时框架进行推理加速的实践方法，确保模型在边缘设备或高性能服务器上高效运行。 4. 强化学习基础简介（面向决策智能）： 作为迈向通用人工智能的一步，本部分将简要介绍强化学习的基本框架（智能体、环境、奖励、策略）。介绍如Q-Learning和Policy Gradient方法的初步概念，为读者未来深入研究决策智能系统提供一个入口。 本书的特色与目标读者 《深度学习与智能系统》力求平衡理论深度与实践广度。全书穿插了大量清晰的伪代码和数学注解，确保读者理解“为什么”如此设计，而不仅仅是“如何”使用现成的库函数。 目标读者包括： 有一定编程基础，希望系统学习深度学习理论与应用的计算机科学、电子信息工程等专业本科高年级学生及研究生。 希望从传统机器学习转向深度学习，提升技术栈的软件工程师和数据科学家。 致力于构建AI驱动产品的技术人员，需要理解模型工作原理以进行架构选型的研发管理者。 通过本书的学习，读者将不仅能够熟练运用TensorFlow或PyTorch等主流框架构建复杂模型，更重要的是，能够深入理解其背后的数学原理和工程限制，为设计和开发下一代智能系统奠定坚实的基础。 ---
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