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出版者:中国电力出版社

作者:张家超

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-3

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787508351568

丛书系列:

图书标签:

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• IT运维

《深度学习原理与实践：从入门到精通》 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的深度学习学习路径。我们不拘泥于仅仅罗列算法，而是致力于剖析深度学习的底层逻辑、核心思想以及在实际问题中的应用策略。全书共分为四个主要部分，循序渐进，确保读者能够构建坚实的理论基础并掌握动手实践的能力。 第一部分：深度学习基础理论与数学建模 本部分将带领读者回顾并巩固深度学习所需的关键数学知识，包括但不限于线性代数、微积分、概率论与统计学。我们将重点讲解这些数学工具如何在深度学习模型中发挥作用，例如： 线性代数：矩阵运算在神经网络中的表达、特征值与特征向量在降维和数据分析中的意义。 微积分：导数、梯度在模型参数优化中的核心地位，链式法则的直观理解。 概率论与统计学：概率分布、期望、方差、贝叶斯定理、最大似然估计等概念，它们如何用于描述数据的不确定性、构建概率模型以及评估模型性能。 在此基础上，我们将深入介绍深度学习的基本单元——神经网络。从最简单的感知机模型出发，逐步讲解多层感知机（MLP）的结构、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用及其选择考量、损失函数（如均方误差、交叉熵）的设计原则以及它们与模型优化目标的关系。本部分还将详细阐述反向传播算法的原理，用直观的图示和清晰的数学推导，揭示神经网络是如何通过误差反向传播来更新权重的。 第二部分：经典深度学习模型与架构探索 在扎实的基础理论之上，本部分将带领读者深入探索支撑现代深度学习发展的几大经典模型架构。我们将不仅介绍这些模型的结构，更重要的是分析它们为什么能够有效地处理特定类型的数据和问题。 卷积神经网络（CNN）：我们将从图像识别的经典任务出发，详细介绍卷积层、池化层、全卷积网络（FCN）等关键组成部分，并分析它们在提取图像空间特征上的优势。读者将了解AlexNet、VGG、ResNet、Inception等里程碑式的CNN架构，理解它们在网络深度、宽度和连接方式上的创新。 循环神经网络（RNN）：针对序列数据（如文本、时间序列）的特性，我们将深入剖析RNN的隐藏状态机制，以及它在处理长序列时的挑战（如梯度消失/爆炸）。在此基础上，我们会详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，理解它们如何通过门控机制有效地捕捉和遗忘信息，从而在自然语言处理（NLP）等领域取得巨大成功。 Transformer模型：作为NLP领域革命性的模型，我们将重点讲解Transformer的核心概念，包括自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构。读者将理解Transformer如何突破RNN的序列依赖限制，实现并行计算，并在机器翻译、文本生成等任务上展现出卓越性能。 第三部分：深度学习模型训练与优化进阶 本部分聚焦于如何高效、稳定地训练深度学习模型。我们将介绍各种实用的训练技巧和优化策略，帮助读者解决在实际训练中遇到的常见问题。 优化器选择与调优：除了经典的随机梯度下降（SGD），我们将详细介绍Adam、RMSprop、Adagrad等自适应学习率优化器的原理、优缺点以及适用场景。读者将学习如何根据模型和数据特点选择合适的优化器，并掌握学习率衰减、动量等参数的调优方法。 正则化技术：为防止模型过拟合，我们将深入探讨L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization、Layer Normalization等技术，分析它们的工作原理以及如何在训练过程中应用，从而提高模型的泛化能力。 超参数调优策略：我们将介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数搜索方法，并讲解交叉验证在评估模型性能和选择超参数中的重要作用。 模型评估与诊断：读者将学习如何使用精度、召回率、F1分数、AUC等指标全面评估模型性能，并掌握通过混淆矩阵、学习曲线等工具诊断模型问题（如欠拟合、过拟合）的方法。 第四部分：深度学习实际应用与项目实践 本部分将引导读者将所学理论知识应用于实际的深度学习项目。我们将精选几个具有代表性的应用场景，并提供详细的代码实现和部署指导。 图像分类与目标检测：我们将以一个经典的图像分类数据集（如CIFAR-10）为例，指导读者使用TensorFlow或PyTorch构建、训练和评估CNN模型。在此基础上，还将介绍YOLO、Faster R-CNN等目标检测模型的基本思想和应用。 自然语言处理任务：我们将选取文本情感分析或机器翻译任务，指导读者利用RNN、LSTM或Transformer模型进行开发。读者将学习如何进行文本预处理、词向量表示（如Word2Vec、GloVe、BERT）以及模型训练。 数据增强与迁移学习：我们将讲解数据增强技术在扩充数据集、提升模型鲁棒性方面的作用，并深入介绍迁移学习的思想，指导读者如何利用预训练模型加速开发、提升性能。 模型部署与实战考量：我们将简要介绍如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如在Web服务或移动设备上进行推理。此外，还会讨论模型压缩、量化等在实际部署中需要考虑的技术。 通过本书的学习，读者将不仅掌握深度学习的核心理论与算法，更能熟练运用各种工具和技术解决实际问题，为在人工智能领域深入发展打下坚实的基础。本书强调理论与实践的结合，旨在培养具备独立解决深度学习问题的能力。

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阅读这本书的过程，让我对“维护”这个词有了更深刻的理解，它不再仅仅是修补坏掉的东西，而是一门涉及流程优化、风险预判和成本控制的综合艺术。《网络管理与维护实用教程》在系统性能调优的部分做得尤为出色，它不仅仅停留在OSI模型的低层，而是深入到操作系统层面，探讨了TCP/IP协议栈的优化参数调整，比如缓冲区大小、滑动窗口等，这些内容通常只有在更专业的系统调优书籍中才能看到。这种跨领域的知识融合，极大地拓宽了我的视野。另外，书中对版本迭代和兼容性问题的处理上也体现了极高的专业水准。它不是简单地推荐最新的技术，而是会分析不同版本之间的差异和潜在风险，帮助我们制定平稳的升级策略。这本书的语言风格是那种非常务实和目标导向的，没有过多的文学色彩，每一个段落的落脚点都是为了解决实际问题或提升效率。它是一本工具性与理论深度完美结合的著作，对于任何想要系统性提升网络运维能力的人来说，都是一本值得反复研读的经典之作。

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这本《网络管理与维护实用教程》真是我近期技术学习的一大助力，尤其是对那些刚踏入网络运维领域的同仁来说，简直是量身定做。它最大的亮点在于，它没有陷入那种晦涩难懂的理论泥潭，而是直接把实战中遇到的那些“拦路虎”一一击破。我记得我之前在配置复杂的ACL时总是摸不着头脑，各种逻辑关系绕得我头昏眼涨。但是这本书里对于策略控制的讲解，简直是化繁为简，配上那些清晰的拓扑图和步骤，我几乎是照着书上的例子敲了两遍，问题就迎刃而解了。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是，它阐述了“为什么这么做”，这对于建立起一个完整的技术思维体系至关重要。比如在谈到VLAN划分和Trunking协议时，它深入浅出地解释了802.1Q帧的结构，让我明白了数据包在交换机之间穿梭的本质，而不是停留在仅仅配置几个命令的层面。而且，书中对于常见故障的排查思路描述得极其详尽，从物理层到应用层，提供了一套完整的“诊断清单”，这比我在网上零散搜索碎片化信息效率高了太多。这本书的结构安排非常合理，知识点的递进关系设计得非常好，让人感觉每学完一章，自己的实战能力就又提升了一个台阶。对于我这种需要在高压环境下快速解决问题的技术人员来说，它提供的这种系统性和实用性，是无可替代的。

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对于一个习惯了碎片化学习的工程师来说，这本教材提供了一种久违的、结构化的学习体验。它最大的贡献在于，它清晰地梳理了网络运维工作流的脉络。以前我总是在“救火”和“日常巡检”之间疲于奔命，总觉得缺乏一个全局的掌控力。但这本书通过对监控系统集成和日志分析这一块的详尽阐述，让我学会了如何“未雨绸缪”。书中介绍的那些监控指标和阈值设定，都不是凭空想象出来的，而是结合了实际的性能基线数据，这让我的日常监控工作变得有据可依，而不是凭感觉操作。特别是关于容量规划的部分，它提供了一套相对成熟的方法论，帮助我跳出只关注当前稳定性的思维定势，开始思考网络的未来扩展性。我必须强调，这本书对于命令行操作的描述达到了教科书级别的准确性，每一个空格、每一个大小写都精确无误，这在依赖文本操作的运维工作中是至关重要的安全保障。它仿佛是一个经验极其丰富的导师，耐心地在你身边，纠正你每一个错误的输入，并告诉你更优雅的替代方案。

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说实话，我一开始拿到这本《网络管理与维护实用教程》时，还担心内容会比较陈旧，毕竟网络技术迭代速度很快。但惊喜的是，书中对虚拟化和云计算网络的基础接入部分也做了较为恰当的介绍，虽然不是主角，但为我们理解现代数据中心网络奠定了必要的认知基础。这本书的排版和插图设计也值得称赞，非常干净利落，关键的配置命令框和报错信息都有特别的标注，使得查找和对比效率极高。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“反思与提高”环节，它不会直接给出标准答案，而是引导我们思考在特定场景下是否有更优化的解决方案，这极大地锻炼了我们的批判性思维。例如，在处理链路冗余时，它不仅讲了STP协议的原理，还对比了RSTP和MSTP在不同规模网络中的优劣选择，这种对比分析，远比死记硬背协议标准来得有效得多。这本书的作者显然是具备多年一线经验的专家，因为他对网络中的“灰色地带”——那些标准文档中不常提及但实际运维中经常出现的“怪癖”——有着独到的见解和解决办法。这本书是那种你可以在书架上放很久，但每当你遇到棘手问题时都会忍不住翻开它的“老伙计”。

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读完这本书，我最大的感受就是，作者对网络运维的理解已经深入到了“骨髓”层面。它不像市面上很多教材那样，只是堆砌了最新的技术名词，却对背后的原理含糊其辞。相反，它用一种近乎“手把手”的姿态，引导读者去理解那些看似枯燥的底层协议。比如，在讲解DHCP和DNS服务时，它不仅展示了如何配置，更是详细剖析了DORA过程和区域解析的整个流程。我特别欣赏它在安全模块的处理方式，它没有停留在简单的防火墙策略上，而是引入了入侵检测系统的基本原理和配置要点，这在当前网络安全日益严峻的背景下，显得尤为有远见。我个人认为，这本书的价值远超一本“工具书”，它更像是一本“思维导图”，帮助我们构建起一个全面、立体的网络管理视野。书中的案例都是基于实际生产环境的场景模拟，而非纯粹的实验环境，这使得我们在学习的过程中，就已经开始适应真实工作中的压力和复杂性。对于那些希望从初级技术员晋升到高级网络工程师的人来说，这本书提供的这种深度和广度，是突破瓶颈的关键所在。文字风格上，它保持了一种严谨又不失亲切感的论述，读起来没有阅读晦涩技术文档的那种沉重感。

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