具體描述
本書是根據教育部考試中心最新製定的《全國計算機等級考試大綱(2004年版)》對一級WPS Office的考試範圍要求組織有多年等級考試培訓實際經驗的老師編寫的。 本書主要內容包括：計算機基礎知識、Windows操作係統的使用、常用的漢字輸入方法、WPS Office的文字處理軟件、錶格及數據處理軟件和文稿演示軟件的應用、計算機網絡與Internet、模擬試題、考試大綱等。 本書內容詳實，操作步驟清晰，圖文並茂，涉及麵廣泛，具有極強的可操作性和針對性。完全針對和適用於參加全國計算機等級考試一級WPS 0伍ce的考生，通過本書的完全學習可輕鬆掌握計算機的基本知識和對WPS Office的應用，達到教育部對一級WPS Office能力的要求。 本書適閤作為全國計算機等級考試一級WPS Office的培訓和自學教材，也可作為高等院校計算機基礎課教材和電腦愛好者的自學教材。
好的，這是一本名為《深度學習與智能係統》的圖書簡介，旨在全麵介紹深度學習的核心理論、主流模型以及在實際智能係統中的應用。本書內容不涉及任何關於WPS Office或辦公軟件的操作指南。 --- 深度學習與智能係統 內容簡介 在信息技術飛速發展的今天，人工智能已不再是科幻小說的素材，而是深刻改變我們生活、工作和社會結構的驅動力。本書《深度學習與智能係統》緻力於為讀者提供一個深入、係統且前沿的知識框架，全麵剖析驅動當代AI浪潮的核心技術——深度學習（Deep Learning）。我們不僅關注理論基礎的嚴謹性，更強調算法在解決復雜現實問題中的實用性和工程化能力。 本書的編寫曆程，源於對當前學術研究和工業界前沿實踐的深度梳理與提煉。我們深知，掌握深度學習，需要跨越數學基礎、模型架構、訓練優化以及係統部署等多個維度。因此，本書結構設計上力求邏輯清晰，由淺入深，確保初學者能夠紮實入門，同時為資深工程師和研究人員提供深入探討的空間。 第一部分：深度學習的基石——數學與基礎模型 本部分將奠定讀者理解深度學習所需的數學和計算基礎。我們不會陷入過於抽象的純數學推導，而是側重於將必要的概念（如綫性代數、概率論與數理統計中的核心工具）與深度學習模型的需求緊密結閤。 核心章節概述： 1. 梯度下降的藝術與優化器原理： 詳細闡述梯度下降法在多維空間中的工作機製，深入剖析SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp以及業界標杆Adam等優化算法的迭代過程、收斂特性及其在不同數據集上的適用性。我們將重點探討學習率調度策略的重要性。 2. 前饋神經網絡（FNN）的構建： 從神經元的基本模型齣發，構建多層感知機（MLP）。本章將細緻講解激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU）的選擇對網絡性能的影響，並係統介紹反嚮傳播算法（Backpropagation）的計算流程，這是理解所有深度網絡訓練的基礎。 3. 正則化與泛化能力： 討論模型過擬閤的成因及其後果。詳細介紹L1/L2正則化、Dropout、批標準化（Batch Normalization）和層標準化（Layer Normalization）等關鍵技術，如何有效約束模型復雜度，提升模型在未見數據上的泛化錶現。 第二部分：核心網絡架構的精進與應用 深度學習的威力體現在其多樣化的網絡結構上，這些結構針對不同類型的數據（圖像、序列、文本）進行瞭專門優化。本部分將聚焦於當前最主流、最具影響力的幾大網絡範式。 核心章節概述： 1. 捲積神經網絡（CNN）的視覺革命： 深入解析捲積、池化操作的幾何不變性。詳細介紹經典架構如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及殘差網絡（ResNet）的創新點。此外，本書會用大量篇幅講解如何設計有效的特徵金字塔網絡（FPN）用於多尺度目標檢測。 2. 循環神經網絡（RNN）與序列建模： 探討RNN處理時間序列和自然語言的機製。重點分析標準RNN在長期依賴問題上的局限性，並詳細闡述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部門控機製，這些是理解現代自然語言處理（NLP）的基石。 3. 注意力機製與Transformer的崛起： 這一章節是全書的前沿核心。我們不僅講解注意力機製的直觀含義，更會完整推導自注意力（Self-Attention）的計算過程。隨後，係統介紹Transformer架構，包括其編碼器-解碼器結構、多頭注意力（Multi-Head Attention）以及位置編碼（Positional Encoding）的必要性，揭示其在機器翻譯、文本生成等任務中的統治地位。 第三部分：前沿技術與智能係統集成 當掌握瞭核心模型後，本部分將引導讀者探索更復雜的應用場景，並討論如何將訓練好的模型轉化為可靠、高效的生産級智能係統。 核心章節概述： 1. 生成模型（Generative Models）： 介紹兩大生成範式。首先是變分自編碼器（VAE），側重於其概率圖模型的解釋。其次，是生成對抗網絡（GAN），深入剖析生成器與判彆器之間的博弈過程，並探討DCGAN、WGAN等改進模型，及其在圖像閤成和數據增強中的應用。 2. 遷移學習與預訓練模型的生態： 討論如何在資源有限的情況下，利用大規模數據集上訓練好的模型（如BERT、GPT係列、視覺預訓練模型）進行快速適應（Fine-tuning）。本書將提供實際案例，指導讀者如何選擇閤適的預訓練模型和微調策略。 3. 深度學習係統的工程化挑戰： 理論模型需要落地。本章討論模型部署中的關鍵環節，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以減小模型體積和推理延遲。同時，探討利用TensorRT、ONNX等運行時框架進行推理加速的實踐方法，確保模型在邊緣設備或高性能服務器上高效運行。 4. 強化學習基礎簡介（麵嚮決策智能）： 作為邁嚮通用人工智能的一步，本部分將簡要介紹強化學習的基本框架（智能體、環境、奬勵、策略）。介紹如Q-Learning和Policy Gradient方法的初步概念，為讀者未來深入研究決策智能係統提供一個入口。 本書的特色與目標讀者 《深度學習與智能係統》力求平衡理論深度與實踐廣度。全書穿插瞭大量清晰的僞代碼和數學注解，確保讀者理解“為什麼”如此設計，而不僅僅是“如何”使用現成的庫函數。 目標讀者包括： 有一定編程基礎，希望係統學習深度學習理論與應用的計算機科學、電子信息工程等專業本科高年級學生及研究生。 希望從傳統機器學習轉嚮深度學習，提升技術棧的軟件工程師和數據科學傢。 緻力於構建AI驅動産品的技術人員，需要理解模型工作原理以進行架構選型的研發管理者。 通過本書的學習，讀者將不僅能夠熟練運用TensorFlow或PyTorch等主流框架構建復雜模型，更重要的是，能夠深入理解其背後的數學原理和工程限製，為設計和開發下一代智能係統奠定堅實的基礎。 ---
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