计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:杨明福

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2005-9

价格:42

装帧:

isbn号码:9787111173243

丛书系列:

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• 会计专科自考
• 计算机基础
• 应用
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• 基础知识
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• 技能

《深度学习的艺术与实践：构建智能系统的基石》 本书并非探讨计算机的日常应用，而是聚焦于当前人工智能领域最具革命性力量的驱动——深度学习。我们将带您深入剖析深度学习的理论精髓，从最基础的神经网络模型出发，逐步展开至卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），再到Transformer等前沿架构。我们不仅会讲解这些模型是如何工作的，更会深入探讨它们背后的数学原理，包括反向传播算法、梯度下降的各种优化方法、正则化技术以及激活函数的选择等。 在实践层面，本书将为您提供详实的指导，涵盖如何利用主流的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来构建、训练和部署各种复杂的深度学习模型。您将学习如何进行数据预处理，包括数据清洗、特征工程、数据增强等关键步骤，以确保模型的输入质量。书中的案例研究将覆盖图像识别、自然语言处理（NLP）、语音识别、推荐系统等多个热门应用领域，通过实际代码示例，让您亲手实践从数据到模型，再到最终应用的完整流程。 我们还将探讨深度学习在不同场景下的挑战与解决方案。例如，在计算机视觉领域，我们将深入研究目标检测、图像分割、风格迁移等技术；在自然语言处理领域，我们将解析词向量、注意力机制、机器翻译、文本生成等核心概念。此外，本书还会涉及迁移学习、无监督学习、强化学习等与深度学习紧密相关的学习范式，帮助您拓展对智能系统构建的认知。 本书的目标读者是对人工智能和深度学习充满好奇，并希望掌握核心技术以构建下一代智能应用的开发者、研究人员以及有志于此的初学者。无论您是想开发更智能的软件，还是想深入理解AI背后的奥秘，本书都将为您提供坚实的基础和宝贵的实践经验。 目录梗概： 第一部分：深度学习基础理论 第一章：神经网络的基石 感知机与线性分类 多层感知机（MLP）的结构与原理 激活函数的作用与选择 损失函数与评估指标 第二章：高效训练神经网络 反向传播算法的推导与理解 梯度下降及其变种（SGD, Adam, RMSprop等） 学习率调度与优化策略 正则化技术（Dropout, L1/L2正则化, Batch Normalization） 第三章：卷积神经网络（CNN） 卷积层的原理与应用 池化层的作用与类型 CNN经典架构解析（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception） CNN在图像识别中的实践 第二部分：深度学习前沿模型与技术 第四章：循环神经网络（RNN）与序列模型 RNN的基本原理与长时依赖问题 长短期记忆网络（LSTM） 门控循环单元（GRU） 序列到序列（Seq2Seq）模型 第五章：注意力机制与Transformer 注意力机制的引入与演进 Transformer模型的架构解析 自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention） Transformer在NLP中的应用（BERT, GPT系列） 第六章：生成模型 生成对抗网络（GAN）的原理与变种 变分自编码器（VAE） 生成模型在图像合成、文本生成中的应用 第三部分：深度学习实践与应用 第七章：深度学习框架实战 TensorFlow入门与核心API PyTorch入门与核心API 数据加载与预处理 模型训练与评估的流程 第八章：计算机视觉应用 图像分类与物体检测 图像分割与语义理解 人脸识别与姿态估计 图像风格迁移与图像生成 第九章：自然语言处理应用 词嵌入与文本表示 文本分类与情感分析 机器翻译与问答系统 文本生成与摘要 第十章：其他应用与未来展望 推荐系统中的深度学习 语音识别与合成 深度学习在强化学习中的应用 深度学习的伦理与挑战 本书将以清晰的逻辑、丰富的案例和详实的解释，助您构建起对深度学习的全面认识，并掌握将其应用于实际问题的能力。

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这本《计算机应用基础》的书，说实话，刚拿到手的时候我还有点期待的。毕竟在如今这个时代，对计算机有个基础的了解是必不可少的，无论是工作还是生活。我希望它能系统地梳理一下操作系统、常用软件的操作，以及一些网络安全的基本常识。毕竟，很多时候我们都在使用各种应用程序，但背后的原理和操作逻辑却是一头雾水。我特别想看看它在讲解文件管理、文档编辑这类基础技能时，是否能做到深入浅出，而不是简单地罗列菜单选项。毕竟，很多入门级的书籍在这方面往往过于肤浅，让人学完后还是感觉抓不住重点。如果这本书能结合一些实际的案例，比如如何高效地进行数据备份，或者如何识别网络钓鱼邮件，那就太棒了。我期待的“基础”是能够支撑起后续更深入学习的那种坚实地基，而不是仅仅停留在“会用”的层面。我对它的内容结构和讲解的逻辑性抱有很高的期望，希望能看到一些条理清晰的图示和操作步骤，让我这个计算机初学者能够毫无障碍地跟上节奏。

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这本书给我的感觉是，它似乎试图涵盖的知识点太多了，反而导致了每一点的讲解都显得蜻蜓点水，缺乏聚焦。我本来很期待它能花大力气讲解一下现代办公软件的高级技巧，比如Excel中的数据透视表或者Word中样式的高级应用，这些是日常工作中能实实在在提高效率的部分。但这本书中关于这些软件的介绍，似乎还停留在九几年那种基础操作的层面，连一些比较新的版本中新增的实用功能都没有提及。这让我觉得这本书的内容更新速度可能有点滞后了。在讲到互联网基础知识时，它对TCP/IP协议族的介绍也只是点到为止，并没有尝试去解释为什么网络连接会中断，或者如何通过简单的网络诊断命令来解决常见问题。这种“知道是什么，但不知道怎么解决”的知识结构，对于追求实用性的读者来说，无疑是一种遗憾。我需要的是一套能够指导我解决实际操作中遇到的问题的工具箱，而不是一份冷冰冰的、过时的理论清单。

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坦白讲，这本书的装帧和排版给我留下了相当不错的初印象，纸张质量也挺好，看起来是那种可以经常翻阅的类型。然而，当我真正翻开内容时，发现它在处理一些核心概念的阐述上显得有些力不从心。比如，在介绍计算机硬件组成时，对CPU、内存和硬盘的工作原理，仅仅是做了一个简单的功能罗列，缺乏对它们之间协同工作机制的深入剖析。对于我这种更偏爱探究“为什么”的学习者来说，这种浅尝辄止的描述是远远不够的。我希望能看到更多关于冯·诺依曼结构或者现代计算机体系结构的一些简化模型，哪怕是概念性的解释也好。此外，书中关于数据表示法的章节，那些二进制和十六进制的转换，讲解得有些枯燥和机械化，没有提供足够的直观理解工具。如果能多一些类比，或者用生活中的例子来解释这些抽象的数字系统，相信对读者的理解会有极大的帮助。总的来说，这本书的表面工作做得不错，但内里知识的深度和广度，尤其是在对底层逻辑的挖掘上，显然没有达到我预期的“基础但扎实”的标准。

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如果说这本书有什么亮点，可能就是它尝试引入了一些编程思维的入门概念。但是，这种引入处理得非常不成功，给我的感觉像是强行塞入的内容。它用了一个章节介绍了某个编程语言的基础语法，但这个章节的内容量太少，语法规则堆砌过多，对于从未接触过编程的读者来说，简直是天书。它没有提供任何循序渐进的编程练习环境，也没有解释编程思维在解决日常问题中的应用价值。对于一本定位为“应用基础”的书籍而言，如果不能让读者感受到技术背后的逻辑和创造力，那么介绍编程概念的意义就不大了。我希望它能用更少的篇幅，更清晰的图示来讲解“算法”的概念，而不是直接抛出一个完整的、未经消化的代码块。总而言之，这本书在跨越理论与实践的桥梁上做得尤为薄弱，它提供的工具更像是一堆零件，却没有教人如何组装成有用的设备。

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这本书的阅读体验非常不连贯，仿佛是把不同主题的资料生硬地拼凑在了一起。比如，前一章还在详细介绍如何使用某个图形编辑软件的图层功能，后一章就跳跃到了数据安全与隐私保护的法律法规讨论，两者之间的过渡极其突兀，让人难以沉下心来系统学习。我特别关注的是在“信息素养”这部分内容，我期待的是关于如何批判性地评估网络信息来源、识别深度伪造（Deepfake）等前沿话题的探讨。然而，书中的这部分内容仅仅停留在了“不要相信小道消息”这种非常初级、甚至有些老生常谈的层面。它完全没有触及到当前信息爆炸时代对个体辨别能力提出的更高要求。这种内容上的错位感，使得阅读过程充满了挫败感，每当我以为要深入了解某个领域时，它又迅速地切换到了一个完全不搭界的领域，让人感觉就像在翻阅一本内容极其混乱的百科全书的摘要部分。

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