计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:7-122

作者:李红

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2008-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787122008701

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础知识
• 数字化
• 学习
• 技能

好的，这里为您撰写一份针对《计算机应用基础》之外的其他图书的详细简介，字数控制在1500字左右，力求内容充实、自然流畅，不带任何机器生成痕迹。 --- 图书名称：《深度学习的数学基石：从线性代数到概率图模型》 图书简介 在信息爆炸与人工智能飞速发展的今天，深度学习已不再是晦涩的实验室概念，而是驱动着自动驾驶、自然语言处理、智能推荐等前沿科技的核心引擎。然而，许多渴望驾驭这股浪潮的工程师和研究人员，往往在触及模型背后的数学原理时感到力不从心。本书，《深度学习的数学基石：从线性代数到概率图模型》，正是一部旨在填补这一知识鸿沟的权威指南。 本书并非一本介绍如何快速搭建TensorFlow或PyTorch模型的速成手册，它深入挖掘了支撑现代神经网络架构的数学理论，旨在让读者真正理解“为什么”这些模型能够工作，以及当模型遇到瓶颈时，“如何”从底层原理入手进行优化和创新。 第一部分：线性代数的几何与计算重塑 深度学习的本质是高维空间中的数值运算。本书首先以严谨而直观的方式重温了线性代数的核心概念。我们从向量空间、矩阵的定义出发，但重点聚焦于其在数据表示上的意义。 特征分解与SVD（奇异值分解）： 不仅介绍了如何计算特征值和特征向量，更侧重于解释它们在降维（如PCA的理论基础）、数据压缩以及矩阵正则化中的应用。我们将展示SVD如何揭示数据内在的低秩结构，这对于理解自编码器（Autoencoders）的潜变量空间至关重要。 张量运算的优化视角： 随着深度学习向多维数据（如图像、视频）发展，张量不再是简单的矩阵推广。本书详细阐述了张量积、Kronecker积等运算，并探讨了在GPU并行计算架构下，如何通过优化矩阵乘法来提升训练效率，这部分内容直接关联到现代深度学习框架的性能瓶颈分析。 矩阵求导与雅可比行列式： 线性代数在优化过程中扮演的角色，主要体现在梯度计算上。我们系统梳理了向量和矩阵的微分法则，为后续的反向传播算法打下坚实的代数基础。 第二部分：优化驱动力：微积分与凸优化理论 神经网络的训练过程，本质上是一个复杂的非线性最小化问题。本部分将引导读者穿越多元微积分的迷雾，直达凸优化的核心。 多元函数梯度与Hessian矩阵： 详细分析了损失函数在多维空间中的曲率信息，Hessian矩阵的计算和正定性分析，为理解牛顿法和拟牛顿法（如BFGS算法）提供了理论框架。我们探讨了为什么在实践中，我们更倾向于使用一阶优化器（如SGD及其变种），而二阶信息则常用于评估鞍点和局部最优的性质。 优化算法的收敛性分析： 深入剖析了随机梯度下降（SGD）的收敛速度，以及动量（Momentum）、Adam等自适应学习率算法背后的数学推导。特别地，我们会比较不同优化器在面对病态条件（Ill-conditioned）梯度时的表现差异。 约束优化与拉格朗日乘子法： 在处理正则化（如L1/L2）或需要满足特定限制条件（如权重归一化）时，约束优化是关键。本书通过拉格朗日对偶理论，阐释了如何将约束问题转化为无约束问题，并介绍了支持向量机（SVM）作为经典约束优化应用的实例。 第三部分：不确定性建模：概率论与统计推断 现代AI系统必须具备处理不确定性和进行有效推理的能力。本书的第三部分将重点放在概率论和统计推断上，这是贝叶斯深度学习和生成模型（如GANs, VAEs）的理论支柱。 随机变量、期望与方差的直观理解： 从信息论的角度重新审视这些基础概念，强调信息熵在衡量模型不确定性和数据复杂度中的作用。 最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）： 阐明了最小化交叉熵损失函数与MLE之间的等价关系，并深入探讨了MAP如何通过引入先验知识来缓解过拟合问题。 概率图模型基础： 这是连接经典统计学与现代深度学习的关键桥梁。我们介绍了贝叶斯网络和马尔可夫随机场（MRF），它们是理解复杂依赖关系和概率推理的基础。书中将解释变分推断（Variational Inference, VI）的数学原理，这是现代变分自编码器（VAE）进行高效推理的核心机制。 信息几何学初探： 作为一个选修的高阶章节，我们引入了信息几何学的概念，将概率分布视为微分流形上的点，从而用测地线距离来衡量模型之间的差异，为度量学习和模型迁移提供了更精妙的数学工具。 本书的特色与目标读者 本书的结构设计紧密遵循了“理论先行，应用驱动”的原则。每一章都配有精心设计的数学推导和实际代码片段（伪代码或高阶数学实现思路），帮助读者将抽象的公式转化为可执行的计算步骤。 目标读者包括： 1. 对深度学习有一定使用经验，但希望深入理解模型内在工作机制的研究生和科研人员。 2. 希望从数学层面提升算法设计和模型调试能力的机器学习工程师。 3. 希望系统性学习和巩固支撑现代数据科学的数学基础的理工科学生。 阅读完本书，读者将不再满足于调用现成的库函数，而是能像构建一座精密的数学模型一样，去设计、分析和优化下一代智能系统。我们相信，扎实的数学基石是实现真正人工智能突破的唯一途径。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间来啃这本书的中间部分，也就是关于软件应用和网络基础的那一块。坦白讲，我对网络协议那种东西一直感到头疼，什么TCP/IP模型，听着就让人想打瞌睡。但是这本书的处理方式简直是神来之笔。它没有直接抛出协议栈的层级结构，而是通过模拟一次“网络寻亲”的过程，把数据包的发送、路由器的角色、最终到达目的地的整个流程，描绘成了一场精心策划的“信件投递”活动。这种具象化的叙事手法，极大地帮助我理解了看似抽象的网络通信原理。更让我印象深刻的是，它对当前主流办公软件的介绍部分，并没有停留于简单罗列功能按钮。比如在Excel部分，它深入探讨了“数据透视表”的思维逻辑，并展示了如何利用它从海量数据中提炼出商业决策的关键信息。这不是教你“怎么做”，而是教你“为什么要这么做”，这种深层次的思维引导，远超出了普通“操作手册”的范畴。唯一的不足可能在于，对于某些前沿的技术概念，比如区块链或AI的基础算法，篇幅略显单薄，不过考虑到这是一本“基础”教材，也算情有可原了。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢这本书在结构安排上展现出的那种严谨和逻辑性，它不是将知识点东拉西扯地堆砌在一起，而是在知识模块之间建立起了清晰的“桥梁”。例如，在从硬件基础过渡到操作系统概念时，它用了一个巧妙的章节来讨论“人机交互界面”的发展史，从早期的命令行输入，到图形用户界面（GUI），再到现在的触摸与语音交互，这个历史脉络的梳理，自然而然地引出了操作系统内核如何管理这些复杂输入输出的必要性。这种结构上的顺承，让知识的构建过程变得异常扎实。此外，书中对于专业名词的定义和解释，处理得非常细致，每一个核心术语都会在首次出现时被清晰地框选并给出简洁的定义，这对于我这种需要反复查阅和确认的读者来说，省去了大量翻阅词汇表的麻烦。总而言之，这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教会你使用计算机的书，更像是一本帮你建立起对整个数字世界基本认知的“心智地图”。它为我后续深入学习更专业领域的计算机知识，打下了一个非常坚固且灵活的地基。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机应用基础》的教材，说实话，拿到手里的时候，我本来没抱太大期望的，毕竟市面上这类基础读物太多了，大多千篇一律，无非就是硬件组成、操作系统入门，再讲讲Office三件套怎么用，实用性有限，读起来也枯燥乏味。然而，这本书的开篇就给我带来了一点小小的惊喜。它没有一开始就陷入那些晦涩难懂的技术术语，而是巧妙地从我们日常生活中接触到的各种智能设备入手，比如智能手机如何实现复杂的计算、云计算如何改变了我们获取信息的方式。作者在讲解“信息时代”这个概念时，引用了几个非常贴近生活的案例，让我立刻感受到了计算机科学与我个人生活的紧密联系，而不是高高在上的理论。特别是关于数据存储的章节，它没有仅仅停留在硬盘、内存这些物理概念上，而是用生动的比喻，比如“数字图书馆”和“记忆宫殿”，来解释数据的层次结构和存取速度的区别，这一点设计得非常巧妙，让一个计算机背景几乎为零的人也能迅速抓住重点。阅读体验上，排版也比较舒适，图文并茂，那些复杂的流程图都被简化成了易于理解的示意图，极大地降低了初学者的畏难情绪。总体来说，它成功地将一门看似“硬核”的学科，包装成了一本引人入胜的入门指南，让人愿意一页一页地往下翻。

评分☆☆☆☆☆

作为一本旨在打好基础的教材，它在对现代技术趋势的把握上展现出了极高的敏锐度。我注意到，它并没有沉溺于介绍那些已经过时的技术标准，而是将笔墨重点放在了那些仍在快速迭代的领域，比如云计算的服务模式（IaaS, PaaS, SaaS）的差异化对比，以及物联网（IoT）的连接逻辑。在讲解这些前沿概念时，作者没有急于去解释复杂的底层架构，而是采用了“功能导向”的策略，即先描述某项技术能为我们解决什么问题，然后再追溯其实现的技术基础。比如在介绍“虚拟化”技术时，它用“分身术”的比喻，让读者立即理解了如何在同一块物理硬件上同时运行多个独立的系统环境。这种由果溯因的讲解方法，极大地提高了学习效率和兴趣点。这本书的语言风格，整体偏向于一种沉稳而富有启发性的学术探讨，少了一些教科书式的刻板，多了一些引导思考的意味。偶尔会冒出一些带着个人色彩的评论，比如对某种过时技术“功成身退”的感慨，使得阅读过程充满了人情味，而不是冰冷的知识灌输。

评分☆☆☆☆☆

这本书的后半部分，关于信息安全与法律规范的内容，是我觉得最有价值的部分之一。在当前这个数据泄露事件频发的年代，我们每个人都生活在数字阴影之下，但真正理解“数字安全”意味着什么的并不多。这本书在这方面做得非常到位，它没有使用耸人听闻的语言，而是用一种非常理性的方式，剖析了常见的网络钓鱼、恶意软件的攻击路径和原理。作者用了大量的篇幅来讲解密码学的基本常识，比如为什么“123456”是糟糕的密码，以及公钥私钥的非对称加密是如何保障线上交易安全的。这种教育意义远大于操作指导的篇章，让我对自己的数字足迹有了更审慎的态度。此外，关于版权法和个人信息保护的章节，解释得非常清晰易懂，将晦涩的法律条文转化成了我们日常上网时需要注意的红线。我特别喜欢它穿插的几个“安全案例分析”，每个案例都配有详细的分析图，展示了攻击者是如何一步步得逞的，这比单纯的文字描述更有警示作用。读完这部分，感觉自己像是给心灵装上了一层基础的“防火墙”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆