大学生信息素养能力教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南京大学出版社

作者:张基温 编

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2007-5

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787305050619

丛书系列:

图书标签:

• 信息素养
• 大学生
• 高等教育
• 学习方法
• 信息检索
• 批判性思维
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• 学术写作
• 信息技术
• 知识管理

《深度学习与计算机视觉：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一个系统、深入的学习路径，探索深度学习在计算机视觉领域的应用。我们将从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型架构和前沿技术，并结合实际项目案例，帮助读者掌握构建和部署高效计算机视觉系统的能力。 第一部分：深度学习基础 神经网络入门： 感知机： 介绍最基本的神经网络单元，理解其工作原理和局限性。 多层感知机 (MLP)： 学习如何构建包含隐藏层的神经网络，以及激活函数的作用。 反向传播算法： 深入理解梯度下降的原理，以及如何通过反向传播来训练神经网络。 损失函数与优化器： 介绍常用的损失函数（如交叉熵、均方误差）和优化器（如SGD、Adam），理解它们对模型性能的影响。 深度学习框架： TensorFlow与PyTorch： 详细介绍这两个主流深度学习框架的使用方法，包括张量操作、自动求导、模型构建和训练流程。 数据加载与预处理： 学习如何高效地加载和预处理图像数据，包括数据增强、标准化等技术。 正则化与过拟合： L1/L2正则化： 理解正则化的概念，以及如何使用L1和L2范数来防止模型过拟合。 Dropout： 学习Dropout技术的原理和应用，以及如何通过随机失活神经元来提高模型的泛化能力。 Batch Normalization： 介绍Batch Normalization的作用，以及它如何加速训练和改善模型性能。 第二部分：卷积神经网络 (CNN) 详解 卷积层： 卷积操作： 深入理解卷积核、步长、填充等概念，以及卷积如何提取图像特征。 多通道卷积： 学习如何处理彩色图像的多通道输入。 感受野： 理解感受野的概念，以及它如何影响模型对图像内容的感知。 池化层： 最大池化与平均池化： 介绍池化层的目的，以及如何通过池化来降低特征维度和提高模型鲁棒性。 经典CNN架构： LeNet-5： 分析第一个成功的CNN模型，理解其结构和设计思想。 AlexNet： 学习AlexNet在ImageNet竞赛中的突破，以及ReLU激活函数、Dropout等技术的应用。 VGGNet： 探索VGGNet的深度思想，以及3x3卷积核的连续堆叠。 GoogLeNet (Inception)： 理解Inception模块的设计，以及如何并行提取不同尺度的特征。 ResNet (Residual Networks)： 深入学习残差连接的原理，以及它如何解决深度网络训练的梯度消失问题，实现更深的网络。 CNN模型训练与调优： 迁移学习： 学习如何利用预训练模型进行微调，快速适应新任务。 超参数调优： 介绍网格搜索、随机搜索等超参数搜索方法。 模型评估指标： 掌握准确率、精确率、召回率、F1分数等评价指标。 第三部分：计算机视觉核心任务与深度学习应用 图像分类： 多类别图像分类： 使用CNN模型解决图像所属类别的识别问题。 细粒度图像分类： 介绍如何区分相似类别，如不同种类的鸟类。 目标检测： R-CNN系列： 深入讲解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的工作原理，以及区域提议网络 (RPN) 的概念。 YOLO系列： 学习YOLO (You Only Look Once) 的单阶段检测思想，以及其速度优势。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)： 理解SSD如何结合多尺度特征进行检测。 Anchor Boxes： 介绍Anchor Boxes在目标检测中的作用。 语义分割： 全卷积网络 (FCN)： 理解FCN如何将分类网络转化为分割网络。 U-Net： 学习U-Net在医学图像分割中的成功应用，以及其对称的编码-解码结构。 DeepLab系列： 探索空洞卷积 (Dilated Convolution) 和条件随机场 (CRF) 在分割中的应用。 实例分割： Mask R-CNN： 学习Mask R-CNN如何在目标检测的基础上增加像素级掩码预测。 其他计算机视觉任务： 人脸识别与检测。 姿态估计。 图像生成（GANs简介）。 第四部分：实战项目与部署 项目一：猫狗图像分类器。 从数据准备到模型训练，完整实现一个简单的图像分类项目。 项目二：自定义数据集的目标检测。 学习如何标注数据，并使用Faster R-CNN或YOLOv3训练一个自定义目标检测器。 模型部署： TensorFlow Lite / PyTorch Mobile： 学习如何将训练好的模型部署到移动设备上。 ONNX： 了解ONNX作为模型互操作性的重要性。 服务器端部署： 介绍使用Flask/Django框架将模型集成到Web应用中。 第五部分：前沿探索与未来展望 Transformer在视觉中的应用 (Vision Transformer, ViT)： 介绍Transformer模型如何被引入计算机视觉领域，以及其在图像分类、目标检测等任务上的潜力。 自监督学习与无监督学习在视觉中的进展。 模型可解释性与公平性。 计算机视觉在自动驾驶、医疗影像、安防等领域的最新发展。 本书通过理论讲解、代码示例和实践项目相结合的方式，力求让读者不仅理解深度学习和计算机视觉的核心概念，更能熟练运用相关工具和技术解决实际问题。无论您是计算机科学专业的学生、对AI充满兴趣的研究人员，还是希望将深度学习应用于实际业务的开发者，本书都将是您探索计算机视觉世界的有力助手。

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从教材的适用性和前瞻性来看，这本书做得相当到位。它非常贴合当前高校教育对学生综合能力培养的要求，将信息技术应用能力与批判性思维紧密结合起来，避免了把信息素养教育沦为单纯的软件操作培训。我注意到书中对新兴技术，比如人工智能在信息筛选中的应用及其潜在偏见等方面也有所涉及，这表明作者具有很强的时代敏感度，确保了教材内容的不过时。尽管有些章节可能需要读者投入较高的专注度去理解其中的复杂流程（比如信息评估模型的应用），但作者提供的详细注释和交叉引用，确保了即便遇到难点也能及时找到支撑材料。总的来说，这是一本面向未来学习和工作需求设计的优秀指南，能帮助我们建立起一个适应信息爆炸时代的知识框架。

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这本书在内容结构上的安排逻辑性非常强，作者显然花了不少心思来构建一个循序渐进的学习路径。它不像有些教材那样上来就堆砌理论，而是先从基础的概念讲起，比如信息的基本属性和信息的获取途径，然后逐步过渡到更复杂的批判性思维和信息伦理。我尤其欣赏它在每个单元结束时设置的“案例分析”环节，这些案例大多取材于我们日常学习和生活中真实发生的情境，比如如何甄别网络谣言、如何进行学术诚信的自我检查等等。这些实例使得抽象的知识变得具体可感，极大地提升了学习的代入感。而且，作者在解释复杂概念时，常常会用类比的方式，将高深的术语用我们熟悉的日常现象来解释，这对于初学者来说简直是福音，能有效降低学习门槛，让人感觉知识点是触手可及的。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是它“实战性”很强，真正做到了理论与实践相结合。它不仅仅是告诉我们“应该做什么”，更重要的是“如何去做”。比如，当讲到如何高效检索信息时，书中详细拆解了不同搜索引擎的高级搜索指令，并且配有截图演示，手把手地教我们如何优化关键词组合，如何利用布尔逻辑运算符来缩小搜索范围。这部分内容对我来说价值巨大，以前我总觉得搜索结果靠运气，现在学会了这些技巧后，明显感觉效率提升了好几档。此外，书中关于数据可视化和信息呈现的章节也非常精彩，它不仅介绍了不同的图表类型，还深入讲解了在特定情境下选择哪种图表能最有效地传达信息，这对我日后的报告撰写很有指导意义。

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这本书的行文风格非常平易近人，虽然主题严肃，但作者的语气总是保持着一种鼓励和引导的姿态，读起来完全没有那种高高在上的说教感。用词精准，但绝不晦涩难懂，即使是初次接触信息素养这个概念的学生，也能轻松跟上思路。我特别喜欢它在讨论“数字公民责任”那一块的论述。作者没有采用简单的是非判断，而是引导我们去思考技术进步带来的复杂伦理困境，鼓励我们形成独立、负责任的网络行为模式。这种探讨深度的思考方式，远超出了传统教科书的范畴，它更像是一位经验丰富的导师在与我们进行一场真诚的对话，让人在学习知识的同时，也在潜移默化中提升了自己的价值观和思辨能力。

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这本书的装帧设计挺有意思的，封面那种简约的蓝白配色，加上一些现代感的几何图形，给人的第一印象是专业又不失活力。内页的纸张质感也相当不错，摸起来很舒服，字体排版清晰易读，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我特别喜欢它在章节标题和重点内容上的设计，经常会用醒目的颜色块或者图标来突出关键信息，这对于快速掌握核心概念非常有帮助。书本的整体重量适中，方便携带，无论是图书馆里还是咖啡馆里翻阅都很合适。不过，有一点小小的遗憾，我觉得这本书的附录部分可以再丰富一些，比如增加一些实用的资源链接索引或者快速查阅表，这样在实际应用中能更方便地找到所需信息。总的来说，从物理层面上看，这本书的制作水准很高，体现了出版方对阅读体验的重视，让人愿意捧起来认真学习。

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怎一个恨字了得，尤其记得教excel的老师跟我八字相冲，他上早上的第一节课，当吃完早餐的我，一定肚子痛。问他how to use 不理我

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