计算机软件技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京工业大学出版社

作者:张黎明

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2006-12

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787563916283

丛书系列:

图书标签:

• 计算机软件技术
• 软件工程
• 编程基础
• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 软件开发
• 编程入门
• 基础教程
• 计算机

好的，这是一份关于一本名为《计算机软件技术基础》之外的其他书籍的详细简介，力求自然流畅，不含任何人工智能痕迹，字数控制在1500字左右。 --- 《深度学习的艺术与实践：从理论到前沿应用》 书籍定位： 本书并非探讨基础的软件工程或编程语言结构，而是专注于现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习。它是一本面向有一定数学和编程基础，渴望深入理解和掌握深度学习技术，并希望将其应用于实际复杂问题的研究者、工程师和高级学习者的高阶指南。 核心内容概述： 《深度学习的艺术与实践》旨在弥合深度学习理论与工程实践之间的鸿沟。全书结构清晰，由浅入深，分为四大核心模块，全面覆盖了从经典到最新的深度学习范式。 第一部分：基础重塑与数学基石 (Foundations Revisited) 本部分首先回顾了必要的数学背景，但侧重点不在于基础代数或离散数学，而是聚焦于深度学习中至关重要的 概率论、随机过程、优化理论（如凸优化、随机梯度下降的收敛性分析）以及微分几何在流形学习中的初步应用。随后，本书深入剖析了神经网络的基础构建块——多层感知机（MLP） 的工作原理，并详细讲解了反向传播算法的精确推导与数值稳定性问题，而非仅仅停留在公式层面。 我们着重讨论了激活函数的选择哲学：为什么 ReLU 优于 Sigmoid？引入了如 GELU、Swish 等现代激活函数的性能考量。同时，对损失函数的构造艺术进行了深入探讨，例如如何设计结合了正则化项和领域知识的复合损失函数。 第二部分：核心架构的深度剖析 (Core Architectures Deep Dive) 这是本书的重点之一，详细解析了当前主导 AI 领域的两大核心架构： 1. 卷积神经网络（CNN）的精细化： 从经典的 LeNet、AlexNet 到现代的 ResNet、DenseNet 的设计理念。本书特别关注残差连接（Residual Connections） 如何解决深层网络的梯度消失/爆炸问题，并详细剖析了批标准化（Batch Normalization） 在训练稳定性和加速收敛中的作用及其局限性。在应用层面，我们详细介绍了目标检测的演进，从 R-CNN 系列到高效的 YOLO 和 SSD 框架，对比了它们在速度与精度上的权衡策略。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体： 解释了传统 RNN 在处理长序列时的缺陷，并对 LSTM 和 GRU 的内部门控机制进行了细致的分解，着重分析了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作以维持长期依赖性。更进一步，本书引入了注意力机制（Attention Mechanism） 的概念，将其视为 RNN 性能飞跃的关键，并展示了注意力机制如何逐步演化出 Transformer 结构。 第三部分：Transformer 范式与前沿模型 (The Transformer Paradigm and State-of-the-Art) 本部分完全聚焦于自注意力机制（Self-Attention）驱动的 Transformer 架构，这是当前自然语言处理（NLP）和视觉领域（ViT）的基石。 1. Transformer 的内部机制： 详细解读了 "Attention Is All You Need" 论文的核心思想，对多头注意力（Multi-Head Attention） 的并行计算优势进行数学建模。我们深入探讨了位置编码（Positional Encoding） 的必要性及其不同实现方式（如绝对编码与相对编码）。 2. 预训练模型的生态系统： 本书详细分析了 BERT、GPT 系列、T5 等主流预训练模型的架构差异、训练目标（如 Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）和微调策略。我们不仅关注模型的能力，更关注如何进行高效的模型压缩（量化、剪枝） 和知识蒸馏，以适应资源受限的环境。 3. 跨模态学习的探索： 简要介绍了 Vision Transformer (ViT) 如何将序列处理的思想应用于图像领域，以及 CLIP 等模型如何通过对比学习建立文本与图像之间的统一语义空间。 第四部分：工程实践、优化与前沿趋势 (Engineering, Optimization, and Frontiers) 最后一部分回归到工程实践层面，确保读者能够将理论转化为可部署的系统。 1. 高级优化技术： 讨论了 AdamW、Lookahead 等超越标准 Adam 优化器的策略。重点介绍 学习率调度器（Learning Rate Schedulers） 的重要性，如 Cosine Annealing 和 One-Cycle Policy，及其对模型最终性能的决定性影响。 2. 模型鲁棒性与可解释性： 探讨了深度学习模型的固有脆弱性，包括对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御性训练（Adversarial Training）的实践。此外，本书还介绍了 SHAP 值和 LIME 等工具在解释模型决策过程中的应用，强调了在关键领域部署 AI 系统的伦理与技术要求。 3. 分布式训练与加速： 介绍了使用 Horovod 或 PyTorch DDP 进行数据并行和模型并行训练的框架，以及混合精度训练（Mixed Precision Training）如何有效利用现代 GPU 资源。 目标读者与价值： 本书要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并熟悉至少一门脚本语言（如 Python）。它适合于希望从“会用”到“精通”深度学习框架的用户，提供深入的数学洞察、架构设计哲学以及前沿工程实践指导。它不是一本入门手册，而是一本助您攀登深度学习高峰的专业阶梯。 ---

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这本书在网络通信协议的讲解上，简直是教科书级别的。我一直对TCP/IP协议栈感到好奇，但总觉得有些晦涩难懂，直到读了这本书。作者从最基础的物理层开始，一点点构建起整个网络通信的图景。它清晰地解释了每一层的作用，从比特流的传输到MAC地址的寻址，再到IP地址的路由，以及最终的端口号和应用程序数据的封装。特别是关于TCP的三次握手和四次挥手的过程，作者用非常详细的图示和文字描述，让我完全理解了连接是如何建立和断定的，以及可靠性是如何通过确认和重传机制来保证的。HTTP协议的讲解也让我眼前一亮，从GET、POST等请求方法，到状态码的含义，再到Cookie和Session的作用，都解释得明明白白。让我印象深刻的是，书中还提到了DNS解析的过程，原来我们输入网址背后，经历了这么多步骤才能找到对应的服务器。整体来说，这本书让我对互联网是如何工作的，有了宏观的认识，也为我后续学习更高级的网络编程打下了坚实的基础。

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这本书真是让我大开眼界，尤其是关于操作系统内存管理的章节，讲解得细致入微。作者用了很多生动的比喻，比如把内存比作一个繁忙的仓库，进程就像一个个需要空间存放物品的顾客，而内存管理器则负责高效地分配和回收这些空间。我特别喜欢它对虚拟内存的阐述，原来我们看到的“无限”内存，背后是如此巧妙的地址映射和页面置换机制在支撑。通过图示和代码示例，我才真正理解了分页、分段以及它们各自的优缺点。最让我印象深刻的是，书中对进程调度算法的详细分析，无论是先来先服务、短作业优先，还是更复杂的轮转法和优先级调度，都给出了清晰的逻辑梳理和性能对比。这让我对程序在CPU上如何“轮流转”有了全新的认识，也解释了为什么有些程序响应快，有些则显得“卡顿”。此外，对于多线程和并发编程的讨论，也让我茅塞顿开，明白了同步、互斥等概念的重要性，以及如何避免死锁等棘手问题。这本书让我不再觉得这些概念只是抽象的理论，而是变成了可以理解、甚至可以应用到实际编程中的工具。

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读完这本书，我感觉自己对于数据结构和算法的理解达到了一个全新的高度。作者并非简单地罗列各种数据结构和算法，而是深入浅出地剖析了它们的设计思想和应用场景。例如，在讲解链表时，它不仅介绍了单链表、双链表和循环链表，还详细对比了它们在插入、删除和查找等操作上的时间复杂度，并给出了使用场景的建议。对于树形结构，从二叉树到平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），再到B树，作者都循序渐进地解释了它们的特性和优势，特别是对平衡二叉搜索树的自平衡机制，通过生动的图示，让我理解了旋转操作是如何维持树的平衡，从而保证了高效的查找性能。算法部分，像排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并）、查找算法（顺序、二分）以及图算法（深度优先、广度优先），都进行了详尽的讲解，并对它们的渐进时间复杂度进行了严谨的分析。更重要的是，书中还穿插了许多实际应用案例，比如用哈希表实现字典，用堆实现优先队列，这让我看到了理论知识与实际编程的紧密联系，极大地激发了我学习和运用这些知识的兴趣。

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这本书在数据库原理和设计方面，为我打开了一扇新的大门。作者从关系模型入手，清晰地阐述了表、字段、主键、外键等基本概念，并详细解释了各种类型的关系（一对一、一对多、多对多）如何通过外键来实现。让我印象深刻的是，书中对SQL语言的讲解，从基本的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE，到更复杂的JOIN操作、聚合函数、子查询，都进行了详尽的介绍，并配有大量的练习题，让我能够动手实践，加深理解。此外，这本书还深入探讨了数据库的事务管理， ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则的解释让我明白了数据库如何保证数据操作的可靠性。索引的原理和优化，以及范式理论，也让我对如何设计高效、规范的数据库有了更深刻的认识。最让我觉得受益匪浅的是，书中还介绍了数据库的并发控制和故障恢复机制，这让我明白了为什么即使在高并发场景下，数据库也能保持数据的一致性和可用性。这本书让我从一个单纯的代码使用者，变成了能够理解数据库背后运作机制的开发者。

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这本书对于软件工程的实践方法论，给我带来了很多启发。书中对软件生命周期各个阶段的描述，从需求分析到设计、编码、测试和维护，都进行了细致的阐述。我特别喜欢它对敏捷开发模式的介绍，比如Scrum和Kanban，它不仅解释了这些方法的理论基础，还通过案例分析，展示了它们在实际项目中的应用。书中对需求规格说明书的撰写，以及如何进行用例分析，都提供了非常实用的指导。在设计部分，作者强调了模块化、低耦合、高内聚的设计原则，并通过UML图例，生动地展示了类图、序列图等是如何帮助我们可视化和沟通设计方案的。代码审查和单元测试的讲解也让我意识到了它们在保证软件质量方面的重要作用。最后，关于软件维护的章节，它讨论了如何处理bug，如何进行版本管理，以及如何进行代码重构，这些都是在软件开发过程中不可或缺的环节。这本书让我明白，写出能运行的代码只是第一步，如何高效、高质量地完成整个软件开发过程，才是更需要学习的。

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