新教材辅导与训练:数学(高3用)(配合上海2期课改) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:上海科学技术出版公司

作者:黄汉禹

出品人:

页数:368 页

译者:

出版时间:2005年07月

价格:24.8

装帧:平装

isbn号码:9787532380961

丛书系列:

图书标签:

• 高中数学
• 上海课改
• 教材辅导
• 训练
• 高三
• 数学辅导
• 习题集
• 应试
• 复习
• 平装

好的，这里为您呈现一份详细的图书简介，该书与您提到的教材《新教材辅导与训练:数学(高3用)(配合上海2期课改) (平装)》无关。 --- 书名：《深度学习与前沿算法解析：从理论基石到应用实践》 作者： 著名计算机科学家团队 出版社： 科技前沿出版社 装帧形式： 精装 字数： 约 85 万字 页数： 1120 页 定价： 198.00 元 --- 内容简介 《深度学习与前沿算法解析：从理论基石到应用实践》是一部系统、深入探讨现代人工智能核心技术——深度学习及其相关前沿算法的权威著作。本书旨在为具有扎实数学和编程基础的读者（包括研究生、资深工程师以及希望深入理解AI原理的科研人员）提供一个从基础概念到最新研究成果的完整知识图谱。全书内容结构严谨，逻辑清晰，理论推导详尽，并辅以大量的案例分析和代码实现指导，力求实现理论深度与工程实践的完美结合。 本书的编写团队汇集了来自全球顶尖高校和研究机构的资深专家，他们不仅在各自的研究领域取得了突破性进展，更拥有丰富的教学和工程实践经验。本书的编写过程历时五年，确保了内容的先进性、准确性和权威性。 核心内容模块 本书共分为五大部分，二十余章，内容覆盖了深度学习的各个关键层面： 第一部分：理论基础与核心模型重构 (Foundations and Core Architectures) 本部分首先回顾了机器学习的数学基础，重点梳理了概率论、线性代数、优化理论（如随机梯度下降的变种、牛顿法等）在深度学习中的应用。随后，详细解析了人工神经网络（ANN）的结构、激活函数及其非线性特性。 关键章节包括： 1. 深度前馈网络（Deep Feedforward Networks）： 深入探讨了多层感知机（MLP）的结构，重点解析了反向传播算法的数学细节和计算效率优化。 2. 卷积神经网络（CNN）的演进： 不仅仅停留在 LeNet、AlexNet 和 VGG 的表面介绍，而是深入剖析了残差连接（ResNet）、密集连接（DenseNet）和注意力机制（Attention）如何解决深层网络的退化问题，并详细对比了不同卷积核大小和步长策略对特征提取能力的影响。 3. 循环神经网络（RNN）及其变体： 全面解析了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并详细推导了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，特别关注了它们在序列建模中的局限性及改进方向。 第二部分：先进网络架构与表征学习 (Advanced Architectures and Representation Learning) 本部分聚焦于处理复杂数据类型和提升模型泛化能力的前沿网络设计。 1. Transformer 架构的革命性突破： 详细解析了自注意力机制（Self-Attention）的矩阵运算和多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。同时，对 BERT、GPT 等基于 Transformer 的预训练模型的设计哲学、掩码策略和微调技术进行了深入剖析。 2. 图神经网络（GNNs）： 针对非欧几里得结构数据（如图、社交网络、分子结构）的处理，本书系统介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的数学模型和谱域方法，并探讨了其在推荐系统和药物发现中的应用。 3. 生成模型： 详尽对比了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的原理。对于 GAN，本书深入分析了 WGAN、CycleGAN 等改进版本如何解决模式崩溃问题，并提供了高保真图像生成的实践技巧。 第三部分：优化、正则化与可解释性 (Optimization, Regularization, and Explainability) 本部分是连接理论与可靠工程实践的关键桥梁，关注模型训练的稳定性和部署的可信度。 1. 高级优化策略： 除了 Adam 及其变体外，本书还探讨了自适应学习率调度（如 Cosine Annealing）、动量优化在复杂损失面上的表现，以及二阶优化方法的适用场景。 2. 模型鲁棒性与正则化： 深入讲解了 Dropout、批量归一化（BatchNorm）和层归一化（LayerNorm）的内在机理。更重要的是，本书引入了对抗性训练（Adversarial Training）作为提升模型安全性的关键技术，并探讨了对抗样本的生成原理。 3. 深度学习的可解释性（XAI）： 介绍了 LIME、SHAP 值计算方法，以及梯度可视化技术（如 Grad-CAM），帮助读者理解模型决策过程，而非仅停留在“黑箱”层面。 第四部分：强化学习与决策制定 (Reinforcement Learning and Decision Making) 本部分转向序列决策领域，系统阐述了强化学习的核心算法。 1. 马尔可夫决策过程（MDP）与动态规划： 构建 RL 的理论框架。 2. 值迭代与策略迭代： 经典基于模型的求解方法。 3. 深度强化学习（DRL）： 重点解析了 Deep Q-Network (DQN) 的经验回放机制，以及策略梯度方法（如 REINFORCE, A2C, A3C）。特别地，本书详细推导了近端策略优化（PPO）算法，因其在稳定性和样本效率上的优势，是当前工业界应用最广的算法之一。 第五部分：前沿交叉与应用展望 (Frontier Intersections and Future Outlook) 本部分涵盖了跨学科领域的研究热点，展示了深度学习技术的广阔边界。 1. 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 探讨了对比学习（Contrastive Learning，如 SimCLR, MoCo）如何有效地从海量无标签数据中学习到高质量的特征表示，这是当前减少人工标注依赖的关键方向。 2. 模型压缩与部署： 针对模型在边缘设备上的部署需求，详细介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，显著提升推理速度并降低内存占用。 3. 联邦学习与隐私保护计算： 讨论了在数据孤岛背景下，如何通过联邦平均（FedAvg）等算法实现分布式模型的协同训练，同时结合同态加密等技术保障数据隐私。 适用读者 本书内容全面且深度足够，适合以下读者群体： 1. 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的高年级本科生和研究生： 作为高级课程的教材或参考书。 2. 人工智能领域的研究人员和博士后： 了解当前主流算法的最新进展和理论细节。 3. 希望转型或深入AI领域的软件工程师和数据科学家： 通过系统学习，建立扎实的理论体系，指导工程实践。 本书特色 理论与实践并重： 每章均包含详细的数学推导，并提供 Python (PyTorch/TensorFlow) 实现的关键代码片段，帮助读者将理论转化为可运行的程序。 前沿性： 覆盖了近五年内发表在 NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR 等顶级会议上的核心算法思想。 清晰的结构： 采用模块化设计，读者可以根据自身需求选择性地深入学习特定模块，如仅关注 NLP 领域的 Transformer 架构，或侧重机器人控制的强化学习部分。 高质量插图： 大量精心绘制的流程图和网络结构图，极大地方便了对复杂算法的直观理解。 本书不仅是一本参考手册，更是一张通往现代人工智能核心领域的导航图。阅读本书，您将不再满足于调包使用成熟框架，而是能够深刻理解算法背后的驱动力，从而在未来的 AI 创新中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦白说，作为一名已经和数学打了几年交道的老兵，我最关注教辅的“实用性”和“时效性”，而这本《新教材辅导与训练》在这一点上做得非常令人满意。它不是一本静态的参考书，更像是一个动态的备考工具箱。它不像一些老旧的资料，把过时的知识点还在里面反复强调，而是紧密围绕当前课改的要求，对知识点进行了“瘦身”和“强化”。特别是对那些在考试中权重明显下降的内容，它处理得非常干脆，几乎是点到为止，把更多的篇幅和精力集中在了那些决定分数上限的核心模块上，比如立体几何的向量法应用、概率统计中的独立性检验与回归分析等。我特别喜欢它在每一个章节末尾设置的“易错点警示”栏目，这些总结往往一针见血，直击我们平时做题时容易忽略的细节陷阱，比如三角函数图像的平移方向、导数中参数范围的讨论边界条件等等。这些总结不是教科书式的语言，而是带着实战经验的提醒，读起来让人感觉非常亲切和可靠。不过，我也注意到一个细节，对于那些习惯了繁琐计算的同学，这本书在某些步骤上的跳跃性略大，它默认读者已经具备一定的计算熟练度，如果你是那种计算能力拖后腿的“理论派”，可能需要在配套的习题册（如果存在的话）或者自行练习中加强这方面的训练，否则在考场上可能会因为计算失误而功亏一篑，这本更像是你的“战术指导手册”，而不是你的“体能训练计划”。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这本书的定位非常清晰——面向目标明确、学习自律性强的学生群体。封面设计没有过多花哨的元素，非常直白地告诉了你它的用途。内页纸张质量中规中矩，足以保证书写和修改，但也不会因为纸质过好而增加不必要的成本，这体现了一种务实的精神。我比较看重教材的“引导性”，优秀的辅导书应该能指导我如何规划复习路径。这本书在这方面确实做得细致入微。它的每一章开头都会有一个“本章考点聚焦”和“知识网络图示”，这个图示简直是我的复习导航仪。它用可视化的方式，清晰地展示了该章节内部的知识点联系，以及这些知识点在高考中的大致分布比例，让我能迅速判断出哪个模块需要投入更多时间。例如，在复习不等式时，它将平均数不等式、柯西不等式和 Schur 不等式放在了同一张网络图下，并通过箭头指示了它们在不同题型中的交叉应用，这比我过去零散地学习要高效得多。唯一的不足可能在于，由于它强调深度和广度，内容密度非常大，如果你是第一次接触某些深度内容，建议采用“带着问题去阅读”的方式，而不是从头到尾平铺直叙地“啃”下来，否则很容易在信息的洪流中迷失方向。它更适合作为第二轮甚至第三轮复习的利器，用来查漏补缺、拔高思维层次。

评分☆☆☆☆☆

这套复习资料，说实话，拿到手的第一感觉是“沉甸甸的”，不仅仅是物理上的重量，更是它所承载的知识体系带来的压迫感。我原本以为现在市面上的教辅材料都做得花里胡哨，图文并茂，恨不得把知识点包装成零食一样诱人，但这一本，完完全全回归了“苦学”的本质。它的版面设计极其简洁，甚至有些朴素，黑白为主，字号适中，没有太多分散注意力的彩色插图或者花边。这种设计风格，对于那些能够沉下心来，专注于解题本身的学生来说，绝对是福音。我注意到，它在知识点串联和专题突破上的编排逻辑非常严密，几乎是按照知识体系的内在结构一层层递进的，而不是简单地堆砌往年真题或者常见的模拟题。尤其是在处理一些高难度、需要多步逻辑推理的综合题时，它的例题解析往往能提供不止一种思考角度，这对于我们冲击顶尖分数线至关定的。我花了整整一个下午研究了其中关于解析几何的部分，发现它对极坐标和曲线方程的转化处理得异常透彻，很多我过去感觉模棱两可的地方，通过书中的系统梳理后，豁然开朗。当然，这种深度也意味着它对基础的掌握程度要求较高，对于刚开始进入高三，基础尚不牢固的同学来说，可能需要搭配更基础的入门读物来辅助理解前置概念，否则直接啃这本，可能会感到吃力，像是在进行一场没有准备的热身就直接上了高强度对抗赛。

评分☆☆☆☆☆

我对这本教材最深刻的印象，是它对于“上海二期课改”这四个字的精准响应和深度挖掘。不是那种浮于表面的蹭热点，而是实实在在地把课改精神融入了题目的选材和考查方式之中。上海的数学卷子，一直以其对数学思维的深度考查著称，尤其注重逻辑的严密性和对数学建模能力的培养，这一点，这本书把握得相当到位。我特意翻看了近几年的上海高考真题（当然，我手头这本是配合课改编写的，并非直接收录真题），发现这本书中的模拟题在难度梯度上，与真实考试的“压轴题”水准非常接近，甚至在某些创新题型上，已经开始展现出未来高考的某些趋势苗头。比如，它在数列与函数结合的题目中，大量采用了与实际生活情境相结合的背景材料，要求学生不仅要会解题，更要学会“读懂”题目背后的现实意义，这正是新课标所倡导的素养导向。我个人觉得，这本书的价值不在于让你“会做”题，而在于让你“理解”高考到底想考察你什么样的数学能力。它像一位经验丰富的老教练，而不是一个简单的题库管理员，它会告诉你跑姿的细节，而不是光给你跑一万米。当然，这种高强度的训练也需要与之匹配的学习习惯，如果只是囫囵吞枣地做完，而没有在错题上进行深刻的反思和知识点的回归，那么它庞大的信息量反而可能成为一种负担。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本辅导书的难度曲线设置得非常陡峭，尤其是在进入高三下学期之后，它几乎是毫不留情地把挑战推到了我们面前。我曾尝试用它来检验我对函数与导数这一核心板块的掌握程度，结果发现，即便是我认为已经掌握得比较好的部分，在面对书中那些构造巧妙的反例和需要多变量联立求解的难题时，依然感到吃力。它的价值更多体现在“训练你的抗压能力”和“拓展你的思维边界”上。它提供的解题思路往往超越了我们日常课堂教学中比较保守和直接的方法，更倾向于运用更抽象、更高级的数学工具去解决问题，这对于那些志在清北等顶尖学府的学生来说，是必不可少的训练。然而，这种极致的拔高也带来了对使用者专注度的极高要求。我发现，如果做题时心态稍有浮躁，或者对某个基础定理的理解不够深入，那么解题过程就会像多米诺骨牌一样，迅速崩溃，最终还是回到原点。因此，我建议使用者在完全消化了基础教材和第一轮复习资料后，再使用它来进行冲刺和精进。它像是一把磨刀石，能让你原本的刀刃变得更加锋利，但如果你手头还没有一把合格的刀，用它来磨石头，只会徒增挫败感。总而言之，它是一本优秀的、面向高阶思维训练的工具书，但绝对不是“保姆式”的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆