Applied C

Applied C pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math
作者:Alice Fischer
出品人:
页数:1136
译者:
出版时间:2000-06-02
价格:USD 97.50
装帧:Paperback
isbn号码:9780070217485
丛书系列:
图书标签:
  • C
  • C语言
  • 编程
  • 应用
  • 软件开发
  • 计算机科学
  • 算法
  • 数据结构
  • 实践
  • 入门
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具体描述

Great for engineers who want to learn programming. Hands-on approach to program design techniques that will caryy over to an object-oriented environment. Each topic explained and illustrated with practice exercises and lists of command errors. Offers many excellent engineering applications.

好的,这是一本关于深度学习基础概念的图书简介,内容侧重于理论构建与实际应用框架的搭建,与您提到的《Applied C》无任何关联: --- 《神经网络的基石:从数学原理到高效模型构建》 本书导读:深入理解现代人工智能的底层逻辑与工程实践 在这个数据驱动的时代,人工智能(AI)已不再是遥远的科幻概念,而是驱动科学研究、商业决策乃至社会变革的核心动力。然而,支撑起如今各种惊艳应用的深度学习模型,其核心依然建立在严谨的数学基础和精心设计的算法之上。本书《神经网络的基石:从数学原理到高效模型构建》,旨在为读者提供一条清晰、深入的学习路径,从最基础的线性代数、概率论构建起对神经网络的直观理解,并最终掌握构建、训练和优化复杂模型的工程能力。 目标读者群: 本书面向具有一定高等数学(微积分、线性代数基础)和编程经验(Python基础),希望系统学习深度学习理论与实践的工程师、研究人员、数据科学家,以及希望从“使用工具”深入到“理解原理”的自学者。 本书核心内容结构: 本书共分为五大部分,层层递进,确保读者不仅知其然,更能知其所以然。 第一部分:基础重构与数学直觉(The Mathematical Foundation) 本部分专注于扫清所有理论障碍,为后续的复杂模型打下坚实的数学直觉。我们不只是罗列公式,而是解释这些公式在模型优化过程中扮演的角色。 1. 线性代数与高维空间映射: 深入探讨向量、矩阵、张量在数据表示中的意义。重点剖析特征空间、变换矩阵与特征值/特征向量在降维(如PCA)和模型学习中的作用。 2. 概率论与统计推断: 覆盖贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)和最大后验估计(MAP)。解释损失函数如何本质上是最小化某种形式的概率误差,以及信息熵在衡量模型不确定性中的地位。 3. 微积分与梯度驱动优化: 详细解析链式法则在多层网络中的应用,这是反向传播(Backpropagation)的理论核心。通过二维和高维函数的实例,建立起对“梯度”作为优化方向指引的深刻理解。 第二部分:人工神经元与前馈网络(The Core Architecture) 本部分将从最简单的计算单元出发,逐步构建出标准的深度前馈网络(DNN)。 1. 神经元模型与激活函数: 探讨感知器模型,并细致分析 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体(Leaky ReLU, ELU)的特性、梯度消失/爆炸问题,以及它们如何引入非线性,使网络具备拟合复杂函数的能力。 2. 前馈网络结构与数据流: 详细解析层间连接、权重初始化策略(如 Xavier/He 初始化),以及如何设计网络深度和宽度以平衡模型的表达能力和计算成本。 3. 损失函数与优化器: 区分回归(MSE, Huber Loss)与分类(交叉熵)损失函数的适用场景。重点解析梯度下降(GD)的局限性,并详细介绍随机梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)、自适应学习率方法(AdaGrad, RMSProp, Adam)的工作机制及其收敛特性对比。 第三部分:反向传播与模型训练的工程艺术 训练一个深度网络是一个充满挑战的工程过程。本部分聚焦于高效训练的机制与技巧。 1. 反向传播的全面解析: 深入剖析前向传播与后向传播的计算图。通过实例展示如何高效地利用内存和计算资源进行梯度计算,这是深度学习工程效率的基石。 2. 正则化策略: 解决过拟合问题的核心技术。详细介绍 L1/L2 正则化、Dropout(及其在不同层级的应用考量)、早停法(Early Stopping)以及数据增强对泛化能力的影响。 3. 批归一化(Batch Normalization, BN): 深入探讨 BN 层如何稳定训练过程,允许使用更高的学习率,并解释其在内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)问题上的缓解作用。 第四部分:专业网络架构(Specialized Architectures) 本部分将介绍处理特定类型数据(图像、序列)的主流先进架构。 1. 卷积神经网络(CNNs): 详述卷积操作的数学定义、感受野、权值共享的效率优势。深入分析池化层的作用,并解析经典架构如 LeNet, AlexNet 到 ResNet(残差连接的突破性意义)的设计思想。 2. 循环神经网络(RNNs)与序列建模: 解释处理时间序列数据的内在挑战。重点解析标准 RNN 的梯度问题,并详细阐述长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)中“门”机制如何实现长期依赖信息的有效记忆与遗忘。 3. 注意力机制的引入: 介绍注意力机制如何打破传统序列模型的瓶颈,使模型能够动态聚焦于输入序列中最相关的部分,这是 Transformer 架构的先导。 第五部分:实践、调优与未来展望 本部分将理论知识转化为实际动手能力,指导读者进行高效的模型部署与迭代。 1. 超参数调优的科学方法: 介绍网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化在寻找最优超参数组合中的应用。强调验证集的重要性与交叉验证的合理使用。 2. 模型评估与可解释性入门: 不仅关注准确率,更深入探讨混淆矩阵、精确率、召回率、F1 分数等指标在不同业务场景下的权重分配。初步介绍梯度可视化等基础的可解释性技术。 3. 计算资源管理: 讨论如何高效利用 GPU 内存,理解数据并行与模型并行的基本概念,为处理大规模数据集做准备。 本书的独特价值: 《神经网络的基石》拒绝止步于框架的“黑箱”调用,而是将每一个核心组件——从激活函数的导数到优化器的迭代公式——都置于显微镜下进行审视。通过大量的数学推导、直观的几何解释和严格的工程实践案例,本书旨在培养读者独立分析和设计新型网络结构的能力,真正掌握深度学习系统的核心驱动力。掌握本书内容,即意味着您已具备构建下一代智能系统的理论与实践基础。 ---

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读后感

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用户评价

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我一直觉得,学习C语言最困难的一点就是它与硬件的紧密联系,以及由此带来的低级操作。很多时候,你不知道为什么一个简单的操作会产生意想不到的结果,也不知道如何去调试那些发生在内存深处的错误。《Applied C》在这方面给了我极大的帮助。它用非常直观的方式解释了内存模型、栈帧结构、寄存器等概念,并且通过大量的示例,展示了函数调用、变量作用域是如何在底层实现的。我记得在学习递归函数的时候,作者画了非常详细的调用栈示意图,让我能够清晰地看到每次函数调用时,参数、局部变量和返回地址是如何被压入栈中的,以及函数返回时又是如何被弹出。这种可视化和具象化的解释方式,让那些抽象的概念变得触手可及。而且,在讲解指针解引用和内存访问时,它非常强调地址空间的正确性,以及越界访问可能带来的严重后果。这让我对C语言的严谨性和潜在风险有了更深刻的认识,也更加重视代码的健壮性。

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这本书的阅读体验是令人愉悦的,它没有那些让人望而生畏的学术术语,也没有那些冗长晦涩的理论推导。相反,它用一种非常平易近人的语言,将那些复杂的C语言概念娓娓道来。我喜欢它那种循序渐进的教学方式,总是在你感觉要理解的时候,恰到好处地引入新的知识点,并且通过前一个知识点来解释新的知识点。例如,在讲解结构体和联合体时,它并没有将它们孤立开来,而是通过介绍它们在数据存储优化和节省内存方面的作用,让你看到它们在实际项目中的价值。我特别欣赏作者在代码示例中所体现出的“简洁而强大”的设计理念。每一个示例代码都经过了精心的打磨,不仅能够清晰地演示相关的概念,而且结构清晰,易于理解和修改。这让我能够更容易地将学到的知识应用到自己的项目中,并且在实践中不断成长。它就像一位循循善诱的良师益友,陪伴我一起探索C语言的魅力。

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这本书,我真的想了好久该从哪里说起。首先,它给我的感觉就像一个经验丰富的老工匠,手里拿着一把精雕细琢的刻刀,正在小心翼翼地打磨一块璞玉。它不是那种急功近利、速成式的指南,也不是那种晦涩难懂、吓退初学者的百科全书。它更像是一次深度的交流,作者似乎把我当成了一个既有一定基础,又渴望更深入理解C语言精髓的同道中人。我尤其喜欢它在阐述每一个概念时,都仿佛置身于一个真实的编程场景,而不是孤立地介绍语法。例如,在讲到指针的时候,它并没有仅仅停留在地址的概念上,而是通过一系列精心设计的案例,比如动态内存分配、函数指针的应用,甚至是理解底层数据结构,让我真切地体会到指针的力量和其背后精妙的机制。这本书的语言风格也很特别,它不像很多技术书籍那样生硬和刻板,而是带着一种思考的深度和逻辑的严谨,时而让我会心一笑,时而又引发我更深的探究欲望。有时候,我会停下来,思考作者为什么会选择这样一种叙述方式,它背后又隐藏着什么更深层次的含义。这种主动的思考过程,远比被动地接受信息来得更加宝贵。而且,这本书的排版和示例代码都非常清晰,阅读起来毫无障碍,这在技术书籍中是很难得的。我感觉我不仅仅是在学习C语言,更是在学习一种思考问题、解决问题的方法论。

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坦白说,拿到这本书的时候,我并没有抱有太高的期望。市面上关于C语言的书籍实在是太多了,大部分都是千篇一律,要么过于基础,要么过于理论化,很难找到一本能够真正触及C语言灵魂的作品。然而,《Applied C》彻底颠覆了我之前的看法。它真正做到了“Applied”,是将C语言的应用场景和背后的原理融会贯通,而不是简单地罗列函数和语法。我印象最深刻的是它对数据结构和算法的讲解,它不是把这些知识点当做独立的模块来介绍,而是巧妙地将它们融入到C语言的实践中。比如,在讲到链表时,它不仅详细解释了如何用指针实现节点的连接和遍历,还顺带讲解了使用链表进行高效数据存储和检索的优势,以及在不同场景下的适用性。这种“举一反三”的教学方式,让我受益匪浅。阅读这本书的过程,更像是一次与作者在代码世界里的深度对话。作者并没有直接给出答案,而是通过引导性的提问和逐步深入的分析,让我自己去发现问题,去思考解决方案。这种互动式的学习体验,让我感觉自己不是一个被动的学习者,而是一个积极的探索者。而且,书中的每一个例子都经过了精心的设计,它们不仅能够清晰地演示相关的概念,而且往往具有一定的实用价值,可以直接应用到实际项目中。

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当我开始翻阅《Applied C》的时候,我立刻被它那种沉浸式的学习体验所吸引。它不像很多书那样,上来就告诉你“要这样”,而是先给你描绘一个场景,让你感受到某种需求,然后再告诉你如何利用C语言来满足这个需求。这种“需求驱动”的学习模式,让我觉得非常自然和有效。我记得在学习文件IO的部分,作者没有直接讲解 `fopen`、`fread`、`fwrite` 这些函数,而是先描述了一个需要读取和写入配置文件的场景,然后逐步引导我们如何使用C语言的函数来实现这个功能,并且在过程中强调了错误处理和资源释放的重要性。这种方式让我不仅学会了如何使用这些函数,更重要的是理解了它们在实际应用中的意义。另外,这本书在并发编程和多线程方面的内容也给我留下了深刻的印象。它并没有回避C语言在这些领域的复杂性,而是用非常清晰的逻辑和生动的比喻,将那些看似抽象的概念解释得通透易懂。通过书中的示例,我能够看到如何利用C语言的特性来实现高效的并发处理,并且对线程安全有了更深刻的认识。这对于我今后开发需要高性能和高并发的应用程序非常有帮助。

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不得不说,《Applied C》在代码调试和性能优化方面的指导,是我在其他C语言书籍中很少见到的。它不仅仅是教你如何编写代码,更重要的是教你如何写出“好”的代码,如何让你的程序运行得更快、更稳定。我记得它在讲解如何定位内存泄漏时,提供了一系列实用的技巧和工具,并且通过一个实际的例子,展示了如何逐步缩小问题的范围,最终找到问题的根源。这对于我来说,是极其宝贵的经验。另外,它在性能优化方面的内容也让我大开眼界。它不仅仅是介绍了一些笼统的优化原则,而是通过具体的代码分析,例如循环展开、函数内联、缓存优化等,让我看到了C语言在性能调优方面的巨大潜力。通过书中的讲解,我学会了如何用剖析工具来找出程序的瓶颈,并且如何用C语言的特性来解决这些瓶颈。这让我对C语言的理解,从“能用”提升到了“用好”。

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我是一个对细节有着近乎偏执追求的人,在学习技术的时候,我总是希望能够了解每一个指令、每一个函数的背后到底发生了什么。《Applied C》完美地契合了我的这种学习习惯。它在介绍每一个概念时,都会提供非常详细的解释,并且辅以高质量的代码示例,让你能够亲手实践,并且观察结果。我印象特别深刻的是在讲解位运算的时候,作者用了大量的篇幅来解释各种位运算符的作用,以及如何利用它们来实现高效的编码技巧。并且,通过一些实际的例子,比如位域的使用、数据的打包和解包,让我看到了位运算在实际应用中的强大能力。这本书的严谨性也让我非常赞赏。作者在编写代码示例时,非常注重边界条件和异常处理,并且会在讲解中提及这些细节的重要性。这让我能够从一开始就养成良好的编程习惯,避免很多潜在的错误。总而言之,如果你像我一样,渴望深入理解C语言的每一个细节,并且希望在实践中不断精进,那么这本书绝对是你的不二之选。

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这本书给我的感觉是,它不仅仅是一本“技术手册”,更是一本“思想启迪录”。它在讲解C语言的每一个特性时,都会引导你思考这个特性的“设计哲学”,以及它在计算机科学发展过程中扮演的角色。例如,在讲解宏和预处理器时,它并没有仅仅停留在简单的文本替换,而是深入探讨了宏在代码复用、条件编译以及抽象化方面的作用,并且提醒我们要注意宏的潜在副作用和可读性问题。这种“反思式”的学习方式,让我对C语言的理解更加深刻。它让我不再是机械地学习语法,而是能够从更深层次去理解C语言的设计思想,并且将这些思想应用到自己的编程实践中。这本书也让我看到了C语言的强大生命力,以及它在现代软件开发中的重要地位。它不仅仅是一门语言,更是一种思维方式,一种解决问题的工具。我感觉我在阅读这本书的过程中,不仅提升了技术能力,更重要的是提升了思想境界。

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这本书给我的整体感觉是,它不仅仅是一本教你如何写C代码的书,更是一本帮助你理解C语言“为何如此”的书。作者在讲解每一个特性的时候,都会追溯到它的根源,解释它产生的背景以及它在计算机体系结构中的位置。比如,在讲到内存管理的时候,它并没有仅仅局限于 `malloc` 和 `free`,而是深入到堆和栈的区别,内存分配的底层机制,甚至是对操作系统内存管理的一些基础概念进行了介绍。这种“知其然,更知其所以然”的学习方式,让我对C语言的理解上升到了一个新的高度。我不再是被动地记忆语法,而是能够从更宏观的视角去理解C语言的设计哲学。而且,这本书在讲解一些进阶主题,比如低级I/O和系统调用时,也做得非常出色。它并没有将这些内容描绘得过于神秘,而是通过一步步的剖析,让你看到C语言是如何直接与操作系统进行交互的。这对于我理解程序的底层运作机制,以及进行系统级编程非常有启发。我感觉这本书就像一把钥匙,为我打开了通往C语言更深层次世界的大门。

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这本书最让我惊喜的地方在于,它没有陷入“用C语言写XX”的窠臼,而是将C语言本身作为一种工具,去探索更广泛的计算机科学领域。它在讲解数据结构时,不仅仅是介绍链表、树、图这些结构本身,而是会探讨它们在算法中的应用,以及如何用C语言来实现这些算法,并且分析它们的时空复杂度。例如,在学习图算法时,作者通过实现Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法,清晰地展示了如何使用邻接矩阵或邻接表来表示图,以及如何用C语言来编写高效的图遍历和路径查找程序。这种将理论与实践高度结合的方式,让我受益匪浅。此外,这本书还触及了一些嵌入式系统和操作系统相关的知识,虽然篇幅不长,但却为我打开了新的视野。它让我意识到,C语言不仅仅是写应用程序的工具,更是构建底层系统的重要基石。通过这些章节,我能够更清晰地理解程序是如何在硬件上运行的,以及操作系统是如何管理资源的。

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