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出版者:辽宁人民出版社

作者:陈汉文

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2008-1

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787205058777

丛书系列:

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图书简介：《深度学习与计算机视觉：从基础理论到前沿应用》 作者： 张伟、李明 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2024年10月 --- 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，深入探索深度学习在计算机视觉领域的核心理论、关键算法与前沿应用。我们深知，计算机视觉是人工智能皇冠上的明珠，而深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，彻底革新了这一领域。本书不仅梳理了从基础的神经网络结构到复杂的Transformer架构的演变历程，更侧重于如何将这些理论知识转化为实际可操作的解决方案。 本书结构严谨，内容覆盖面广，从数学基础的铺垫，到经典模型的解析，再到最新的研究热点，力求让不同背景的读者——无论是计算机专业的学生、一线的研究人员，还是希望将视觉技术应用于工业界的工程师——都能从中获益良多。我们拒绝晦涩的纯理论堆砌，而是注重通过大量的实例、代码片段和实际案例分析，阐明复杂概念背后的直观理解。 第一部分：深度学习与视觉的基石（理论基础与工具准备） 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的范式转换 本章首先概述了人工智能的发展脉络，明确区分了机器学习与深度学习的本质差异。我们将重点探讨深度学习如何通过多层非线性变换，实现对复杂高维数据的自动特征提取能力，这正是其在图像识别领域取得突破的关键。内容包括：感知机模型回顾、神经网络的基本结构（前馈网络）、激活函数的选择与影响（Sigmoid、ReLU族系及其变体）、损失函数的原理与优化目标。 第二章：高效的优化与训练策略 高质量的模型依赖于稳健的训练过程。本章深入探讨了现代深度学习训练的核心技术。内容涵盖：随机梯度下降（SGD）及其变体（Momentum, Adam, RMSProp）的数学推导与实际性能比较；学习率调度策略（如余弦退火、Warmup）；正则化技术（Dropout、批标准化Batch Normalization、层标准化Layer Normalization）在视觉任务中的作用与实现细节；以及如何有效诊断和解决欠拟合与过拟合问题。 第三章：计算机视觉的必备数学工具 虽然深度学习抽象了大部分繁琐的计算，但理解背后的数学原理是进行高级定制和故障排除的前提。本章聚焦于与图像处理和深度网络紧密相关的数学概念：线性代数（特征值、奇异值分解在数据降维中的应用）、概率论与信息论（交叉熵、KL散度）、微积分（链式法则在反向传播中的核心地位）。我们特别强调了梯度的几何意义及其在优化过程中的指导作用。 第四章：开发环境与实践框架 实践是检验真理的唯一标准。本章将指导读者搭建高效的深度学习开发环境。我们将详细介绍当前主流的深度学习框架，重点解析PyTorch（强调其动态图机制的灵活性）和TensorFlow 2.x（强调其Eager Execution模式）。内容包括：GPU加速配置、数据管道（Data Pipelining）的设计与优化、如何有效地使用TensorBoard等工具进行实验跟踪与可视化。 第二部分：核心模型架构的解析（从2D到3D） 第五章：卷积神经网络（CNN）的诞生与经典演进 CNN是计算机视觉的基石。本章系统梳理了CNN的结构组件：卷积层（不同尺寸的卷积核、步长、填充Padding）、池化层（Max Pooling, Average Pooling）的作用。我们将深入剖析一系列里程碑式的模型： LeNet-5与AlexNet： 奠定深度学习在图像识别领域地位的开创性工作。 VGGNet： 证明了深度比宽度更重要的设计哲学。 GoogLeNet/Inception： 引入“Inception模块”以实现稀疏连接和多尺度特征的有效融合。 ResNet（残差网络）： 彻底解决了深层网络训练中的梯度消失问题，其残差连接（Residual Connection）的创新性分析。 第六章：深化网络结构与性能优化 随着网络深度的增加，如何保持效率和准确性成为新的挑战。本章探讨了更先进的模块设计： DenseNet（稠密连接网络）： 探讨特征重用机制如何提升信息流效率。 MobileNet系列（v1, v2, v3）： 深入分析深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端和边缘设备上的应用，关注模型压缩与效率。 轻量化架构的权衡： 讨论参数量、计算量（FLOPs）与实际推理延迟之间的关系。 第七章：注意力机制的引入与Transformer的崛起 近年来，注意力机制彻底改变了序列处理，并迅速渗透到视觉领域。本章详细介绍： 自注意力机制（Self-Attention）： 解释其“查询-键-值”（Q-K-V）的运作原理。 Vision Transformer (ViT)： 探讨如何将图像分割成Patch并作为序列输入Transformer进行处理，以及它对CNN的挑战。 混合模型（Hybrid Models）： 结合CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局上下文建模能力的最新架构研究。 第三部分：核心视觉任务的实现（应用驱动） 第八章：图像分类与细粒度识别 本章聚焦于最基础但应用广泛的任务。内容包括：处理大规模数据集（如ImageNet）的策略、数据增强技术的进阶应用（如Mixup, CutMix）、损失函数的定制以解决类别不平衡问题（如Focal Loss），以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）高效部署预训练模型。 第九章：目标检测的精度与速度之争 目标检测是实现场景理解的关键。我们将对比两大主流范式： 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）： 深入解析R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中的区域提议网络（RPN）机制，强调其高精度背后的代价。 一阶段检测器（One-Stage Detectors）： 详细讲解YOLO系列（从v3到最新的v8）和SSD的工作原理，重点分析其如何通过回归直接预测边界框和类别，实现实时性。 第十章：语义分割与实例分割 本章探讨像素级别的理解： 语义分割（Semantic Segmentation）： U-Net及其在生物医学图像分析中的经典应用；全卷积网络（FCN）的原理；空洞卷积（Dilated/Atrous Convolution）如何扩大感受野而不损失分辨率。 实例分割（Instance Segmentation）： Mask R-CNN的架构解析，如何将目标检测与像素级掩码生成相结合。 第十一章：前沿与跨领域应用 本章展望了深度学习在视觉领域的前沿方向： 生成模型： 变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）在图像合成与风格迁移中的应用。 3D视觉基础： 点云处理（PointNet/PointNet++）简介，以及视频理解中的时序建模。 模型部署： 介绍ONNX、TensorRT等工具链，指导读者如何将训练好的模型优化并部署到实际生产环境中，关注低延迟和高吞吐量。 结语：持续学习与研究展望 本书的最后一节将指导读者如何跟踪最新的学术进展（如ArXiv、顶会论文），并提供了一系列挑战性的项目建议，鼓励读者在实践中巩固所学，迎接计算机视觉领域不断涌现的新挑战。 --- 目标读者： 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事人工智能、图像处理、机器人技术或自动驾驶的研发工程师。 学习要求： 具备Python编程基础，了解线性代数和微积分的基本概念。

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这本书的名字是《审计学》，老实说，拿到手之前我并没有抱有多大的期待，总觉得这类学术著作可能会比较晦涩难懂，读起来会很费力。但事实证明，我的担忧完全是多余的。这本书的文字风格非常流畅，而且逻辑清晰，即使是对审计完全不了解的读者，也能很快地抓住其中的要点。我特别欣赏作者在讲解审计准则时，并非生搬硬套条文，而是通过大量的案例分析，将其背后的逻辑和应用场景展现出来。这让我不仅理解了“是什么”，更理解了“为什么”。书中关于“审计报告”的章节，对我来说尤其具有启发性。我过去总觉得审计报告只是一个形式，但读完之后才明白，它承载着审计师的专业判断和对企业财务状况的评价，是连接审计师与使用者之间最直接的沟通桥梁。作者详细地分析了不同类型的审计报告，以及报告中关键要素的含义，这让我对如何解读一份审计报告有了全新的认识。此外，这本书还让我对审计师的“独立性”有了更深刻的理解。作者通过案例，说明了审计师如何在利益冲突和外部压力下保持客观和公正，以及这种独立性对于审计质量和市场信用的重要性。总的来说，这本书以一种引人入胜的方式，让我领略了审计学的魅力，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。

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这本书的阅读体验，真的可以说是“出乎意料”的扎实。我之前对审计的理解，很大程度上停留在“查账”这个层面，觉得就是把账本翻来覆去地看，找出数字上的差错。但《审计学》完全颠覆了我的认知。它深入浅出地阐述了审计的“灵魂”——风险导向。作者用大量篇幅讲解了风险评估的重要性，以及如何识别、分析和应对各种审计风险。我记得其中有一个章节，详细描述了如何对一个大型制造企业的供应链风险进行审计，从原材料采购的合规性，到生产过程中的质量控制，再到最终产品的交付，每一个环节都被剖析得淋漓尽致。这本书让我明白，审计师的工作远不止于事后诸葛亮，而是要站在企业发展的角度，前瞻性地发现潜在的问题，并提供切实可行的建议。更让我印象深刻的是，书中不仅仅强调了审计的技术和方法，更突出了审计师的职业道德和独立性。作者通过几个典型案例，生动地展现了审计师如何在压力面前坚守原则，如何通过专业的判断赢得信任，以及最终如何通过公正的审计报告，为社会创造价值。这种对职业操守的强调，让我觉得这本书不仅是一本专业书籍，更是一部关于诚信与责任的教科书。

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这本书的名字叫《审计学》，我拿到的时候，心里其实有点打鼓。毕竟“审计”这两个字听起来就和枯燥、数据、规则挂钩，总觉得会是一本让人昏昏欲睡的书。但打开之后，惊喜是真的接踵而至。首先，它没有像我预想的那样，上来就堆砌一堆生僻的术语和晦涩的定义。相反，作者非常巧妙地用一种更接近案例和故事的方式，一点点地揭开审计的面纱。读第一章的时候，我仿佛置身于一家初创公司，看着创始人如何一步步从零开始搭建业务，而审计师就像一位严谨却又不失智慧的侦探，在公司运行的蛛丝马迹中寻找真相。这本书让我看到了审计不仅仅是数字的核查，更是一种对商业逻辑、风险控制以及企业诚信的深入洞察。它教会我如何去思考“为什么”会发生这些事情，而不仅仅是“发生了什么”。比如，书中对内部控制的讲解，就不是简单地罗列各种制度，而是通过生动的例子，让我们理解为什么完善的内控机制能够防范舞弊，提升运营效率，甚至成为企业持续发展的基石。这种“寓教于乐”的方式，让我对审计这个原本陌生的领域产生了浓厚的兴趣，甚至开始思考，未来是不是可以朝着这个方向发展。

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我向来对枯燥的专业书籍敬而远之，但《审计学》这本书却让我刷新了对这一类书籍的固有印象。它用一种非常“亲民”的方式，一点点地将审计的神秘面纱揭开。这本书最让我赞赏的地方在于，它并没有回避审计过程中可能遇到的复杂性和挑战，反而通过一个个生动的案例，让我们真切地体会到审计工作的精髓。我尤其喜欢书中关于“审计程序”的讲解，作者没有简单地列举各种程序，而是通过模拟实际审计的场景，让我们理解每一步程序的设计意图和执行要点。比如，在讲解“函证程序”时，书中详细描述了如何设计审计函，如何发出和收回，以及如何处理收到的回函，这让我对审计工作的细致和严谨有了深刻的认识。另外，本书对“舞弊审计”的论述也给我留下了深刻的印象。作者并没有把舞弊描绘成遥不可及的犯罪行为，而是通过分析常见的舞弊模式和识别舞弊的信号，让我们学会如何用更敏锐的视角去发现潜在的风险。这种“防患于未然”的理念，让我觉得审计工作不仅是对财务信息的负责，更是对企业健康发展和投资者利益的守护。总而言之，这本书让我看到了审计工作的专业性、复杂性和重要性，也让我对从事审计工作的人员充满了敬意。

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坦白说，当我翻开《审计学》的扉页时，我的预期并不高，总觉得这类专业书籍会充斥着冷冰冰的理论和公式。然而，这本书却带给我一种别样的“智慧启迪”。它并没有一开始就陷入枯燥的术语海洋，而是用一种非常平实、生活化的语言，引导我进入审计的世界。书中很多对于审计原理的解释，都采用了类比的方式，比如将审计比作医生给病人做体检，发现潜在的健康隐患；又或者将审计比作侦探破案，需要收集证据、分析线索。这些鲜活的比喻，让我瞬间理解了审计的核心目标和工作流程。尤其是在讲述审计证据的获取和评价时，作者引用了大量的实际案例，让我看到了不同类型的证据，以及如何去判断它们的可靠性和相关性。这让我深刻认识到，审计并非简单的数字游戏，而是需要严密的逻辑推理和专业的判断能力。此外，这本书还让我对企业的“内控”有了全新的认识。过去我总觉得内控就是一套繁琐的规章制度，但读了这本书才知道，它其实是企业健康运行的“免疫系统”，能够帮助企业抵御各种风险，保证经营活动的有序进行。总而言之，这本书让我看到了审计背后蕴含的智慧和价值，让我从一个门外汉，变成了一个对审计有初步了解和濃厚兴趣的读者。

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