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出版者:7-81124

作者:周察金

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2007-9

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787811241433

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
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• 数据建模
• 关系数据库
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• 数据管理
• 数据库系统
• 计算机科学

计算机视觉中的深度学习：从理论基础到前沿实践 本书导言 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉（Computer Vision, CV）已成为现代信息技术领域最活跃、最具影响力的分支之一。它致力于赋予机器“看”和“理解”世界的能力，极大地拓宽了人机交互的边界。近年来，以深度学习（Deep Learning, DL）为核心的技术范式彻底革新了计算机视觉领域，使其在图像识别、目标检测、语义分割、三维重建乃至自动驾驶等多个关键应用场景中取得了突破性进展。 本书《计算机视觉中的深度学习：从理论基础到前沿实践》旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系，系统阐述如何运用深度学习模型来解决复杂的视觉感知问题。本书不仅侧重于理论的严谨性，更强调其实际操作和前沿研究的导向性，力求成为连接学术研究与工程实践的桥梁。 第一部分：视觉感知与深度学习基石 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，回顾计算机视觉的基本概念，并深入剖析深度学习在处理视觉数据时的核心机制。 第一章：计算机视觉概述与挑战 本章首先回顾计算机视觉的发展历程，从早期的基于几何和特征工程的方法，过渡到当前以数据驱动为主流的深度学习范式。我们将讨论视觉感知面临的经典挑战，例如光照变化、视角差异、遮挡问题以及数据稀疏性等。随后，重点介绍现代视觉系统的通用流程：图像采集、预处理、特征提取、模型训练与推理评估。 第二章：人工神经网络与深度学习原理 本章是全书的理论基石。我们将从最基本的神经元模型讲起，详细阐述多层感知机（MLP）的工作原理、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对梯度传播的影响。核心内容将聚焦于反向传播算法的数学推导与直观理解，这是训练深度网络不可或缺的环节。此外，还将介绍优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法如Adam和RMSProp，并讨论学习率调度策略。 第三章：卷积神经网络（CNN）的结构与精髓 卷积神经网络是处理网格化数据（如图像）的黄金标准。本章将深度剖析卷积层的核心操作——卷积核的滑动、填充（Padding）与步幅（Stride）。接着，我们会详细解析池化层（Pooling）的作用——降维、平移不变性。本书将系统梳理经典CNN架构的演进脉络，包括LeNet-5、AlexNet（阐述ReLU和Dropout的引入）、VGG（强调深度）、GoogLeNet/Inception（多尺度特征融合）以及ResNet（残差连接如何解决深度网络的退化问题）。针对现代计算效率的考量，还会介绍MobileNet和ShuffleNet等轻量化网络的设计思想。 第二部分：核心视觉任务的深度学习实现 本部分将集中探讨如何将深度学习模型应用于计算机视觉的三大核心任务：分类、定位与分割。 第四章：图像分类：从传统到现代 图像分类是视觉领域最基础且最成熟的任务。本章详细讲解如何构建一个端到端的分类系统，包括数据集的准备（如ImageNet）、数据增强技术（随机裁剪、颜色抖动等）的应用。重点分析如何利用迁移学习（Transfer Learning）——预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）的微调（Fine-tuning）——来加速和优化特定领域任务的性能。此外，将介绍模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线分析。 第五章：目标检测：定位与识别的结合 目标检测要求系统不仅识别图像中存在什么物体，还要精确标出它们的位置（边界框）。本章将对比两大类主流检测框架： 1. 两阶段（Two-Stage）检测器： 深入分析R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）中区域提案网络（RPN）的作用，以及如何在候选区域上进行分类和回归。 2. 一阶段（One-Stage）检测器： 探讨YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的设计哲学——速度与效率的平衡。我们将比较它们的损失函数设计（如置信度损失、定位损失）以及多尺度预测机制。 第六章：语义与实例分割：像素级理解 分割任务要求模型对图像中的每个像素进行分类（语义分割）或区分不同的实例（实例分割）。本章将详细解析： 全卷积网络（FCN）： 解释如何替换传统分类网络中的全连接层，以输出空间信息。 U-Net及其变体： 重点介绍跳跃连接（Skip Connections）在恢复空间细节和融合多尺度特征中的关键作用，特别是在医学图像分析中的应用。 实例分割： 深入讲解Mask R-CNN，阐述它如何在目标检测的基础上并行地预测高质量的像素级掩模。 第三部分：高级主题与前沿应用 本部分将扩展到更具挑战性的视觉任务，并讨论生成模型和新兴架构。 第七章：姿态估计与关键点检测 本章关注人体结构和物体关键点的定位。讨论单人与多人姿态估计的差异，介绍自上而下（Top-Down）和自下而上（Bottom-Up）的方法。重点解析基于热力图（Heatmap）回归的深度学习方法，以及如何处理复杂遮挡和多尺度人体检测问题。 第八章：深度生成模型：创造与合成 生成模型在数据增强、图像修复和内容创作方面展现出巨大潜力。本章将系统介绍两种主流的深度生成框架： 1. 生成对抗网络（GAN）： 详述生成器与判别器的对抗训练机制，并讨论如何通过条件GAN（cGAN）、WGAN等改进来解决训练不稳定的问题。 2. 变分自编码器（VAE）： 阐释其基于概率的生成框架，以及潜在空间（Latent Space）的插值与重构能力。 第九章：视觉Transformer与自监督学习 随着模型规模的增大，Transformer架构（最初用于自然语言处理）正被引入视觉领域。本章将介绍Vision Transformer (ViT) 的核心思想——将图像分割成Patches并用自注意力机制处理。此外，鉴于标注数据的成本，本章还将深入探讨自监督学习（Self-Supervised Learning）在视觉任务中的崛起，例如对比学习（Contrastive Learning）方法（如SimCLR, MoCo）如何利用数据本身的结构来学习鲁棒的视觉表示。 第十章：模型部署与效率优化 理论模型最终需要落地应用。本章关注如何将训练好的深度模型高效地部署到实际环境中，特别是资源受限的边缘设备。内容包括：模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。同时，还将介绍使用TensorRT、OpenVINO等推理引擎进行加速的实践方法。 结语 本书力求以清晰的逻辑结构、详尽的数学推导和丰富的代码示例（穿插在各章节的实践环节中，涉及PyTorch/TensorFlow框架）引导读者深入理解现代计算机视觉的动力源泉——深度学习。掌握本书内容，读者将能独立设计、训练并部署高效的视觉识别系统，为未来在自动驾驶、机器人视觉、人机交互等前沿领域的研究与开发打下坚实的基础。

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说实话，最初我对这种“原理与应用”结合的书持保留态度，担心它会像很多同类书籍一样，理论部分堆砌晦涩的数学符号，应用部分又是过时的、脱离实际的代码示例。但这本书完全颠覆了我的看法。它的语言风格非常平实，没有过度使用华丽的辞藻来掩盖内容的单薄。在讲解高并发下的隔离级别时，作者用了一个非常生动的、关于银行柜台业务的比喻，将“可串行化”、“幻读”、“不可重复读”这几个让人头疼的概念，描绘成了一幕幕正在发生的场景，让我瞬间就抓住了它们之间的区别和联系。更让我惊喜的是，书里对新型数据存储技术也有所涉猎，虽然篇幅不长，但提到了面向对象数据库和NoSQL的一些基本思想，这让这本书的视野显得更加开阔，不至于显得陈旧。它像是一位老友，用清晰的思路，一步步把你从零基础带到能理解现代数据系统的设计哲学的高度。

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这本书的价值，在我看来，并不仅仅在于那些公式和算法，更在于它对于“应用”场景的深刻洞察力。很多教材在讲完理论后，就戛然而止，留下读者对实际工程问题束手无策。然而，这本《数据库原理与应用》在讲解完理论核心之后，会立刻拓展到不同应用场景下的最佳实践。比如，在介绍到数据冗余和范式理论时，作者并没有停留在第一、第二、第三范式上，而是深入探讨了BCNF在实际高并发系统设计中权衡取舍的必要性，甚至提到了反范式设计在数据仓库中的应用。这种对理论与实践之间张力的把握，体现了作者深厚的实战经验。当我设计一个复杂的CRM系统的数据结构时，书中关于实体完整性和参照完整性的讨论，直接指导我避免了几个潜在的灾难性错误。读这本书的过程，与其说是学习，不如说是在向一位经验丰富的老架构师请教。

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这本书的叙事风格简直是教科书级别的典范，但又带着一丝老派工程师特有的严谨与耐心。它不像市面上很多快餐式的技术指南，读完后只能停留在“会用”的层面，这本书的目标显然是让你“理解”为什么这么设计，背后的理论支撑是什么。记得有一次我被一个关于B+树索引的性能瓶颈困扰了很久，查阅了许多网络资料都说得云里雾里。翻到这本书里专门讲索引结构的那一章，作者用极其清晰的图解和循序渐进的文字，将多路平衡查找树的特性、节点分裂的机制以及叶子节点的数据组织方式剖析得淋漓尽致。读完后，我立刻明白了为什么在特定场景下，某些查询会比预期的慢很多。这种由表及里、由宏观到微观的讲解方式，让知识点真正地“长”在了我的脑子里，而不是仅仅被我“背”了下来。对于希望在数据库设计和优化方面建立长期职业规划的人来说，这本书是不可或缺的内功心法。

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拿到这本书的时候，就被它厚实的封面和严谨的排版吸引了。我一直觉得技术类的书籍，光是看起来就得让人心里踏实，而这本《数据库原理与应用》给我的第一印象就是“专业”和“扎实”。翻开目录，里面的章节安排得非常合理，从最基础的数据模型、关系代数，一直讲到复杂的事务管理和并发控制，逻辑链条清晰得让人忍不住想立刻开始啃下去。尤其是关于SQL语言的部分，讲解得极其细致，配有大量的实例和图示，即便是初学者也能很快上手。我尤其欣赏作者在理论讲解之后，总能紧接着给出实际应用中的例子，这极大地帮助了我理解那些抽象的概念，比如在分析一个复杂的查询优化时，书中提供的多种执行计划的对比分析，简直是醍醐灌顶。这本书的难度适中，既有足够的深度来满足那些想深入研究底层机制的读者，又不至于因为过于晦涩而劝退初学者。我已经开始尝试按照书中的案例自己搭建实验环境，收获颇丰。

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我花了相当长的时间才看完这本书的全部内容，最大的感受是“物有所值”。这本书的排版设计也值得称赞，注释、图表和正文的衔接非常自然，很少出现需要反复翻页查找上下文的情况，这对于长时间阅读技术文献来说，极大地降低了阅读疲劳感。书中的练习题设计得很有层次感，从简单的概念辨析到复杂的系统设计问题都有覆盖，特别是那些需要设计数据模型和编写复杂SQL的题目，真的能检验出读者是否真正掌握了知识点，而不是死记硬背。我特别喜欢最后几章关于数据库安全和维护的部分，它不仅仅是罗列了“要做什么”，更解释了“为什么这么做才是最稳妥的”，对于准备从事数据库管理员或者运维工作的人来说，这部分内容简直是宝贵的实战指南。读完后，我感觉自己的知识体系被重新梳理和加固了一遍，对构建健壮、高性能的数据应用有了更强的信心。

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