神经网络与深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:吴岸城

出品人:博文视点

页数:232

译者:

出版时间:2016-6

价格:59

装帧:平装

isbn号码:9787121288692

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

• 深度学习
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• 入门和科普
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图书简介： 《结构力学：原理与应用》 本书全面系统地阐述了经典结构力学的基础理论、分析方法及其在工程实践中的应用。 旨在为土木、结构、机械及相关工程领域的学生、工程师和研究人员提供一本深入、实用且易于理解的教材与参考手册。 --- 第一部分：力学基础与静力学平衡 第一章：绪论与力学基本概念 本章首先界定了结构力学的研究范畴及其在现代工程设计中的核心地位。我们将详细探讨力、位移、应力、应变等基本物理量，并明确引入理想化模型——质点、刚体、连续介质的概念。重点阐述牛顿运动定律在静力学分析中的应用前提与限制。本章将引入矢量分析工具，为后续的张量分析打下坚实的数学基础。 第二章：约束与自由度 详细分析结构所受的外部约束类型，如固定端、铰接端和滑动支座等。通过对约束的精确描述，明确结构在二维和三维空间中的运动自由度。本章将通过大量的实例，讲解如何判断结构的静定、静不定性。静定结构的解算基于平衡方程，而静不定结构则需要引入变形和位移的概念进行补充求解。 第三章：平面刚架的平衡分析 这是结构力学分析的基石。本章集中于平面体系内力（轴力、剪力、弯矩）的求解。首先基于三类平衡方程（$sum F_x = 0, sum F_y = 0, sum M = 0$）推导桁架、梁和简单刚架的内力图。内容涵盖集中荷载、均布荷载、任意荷载下的内力图绘制规范与技巧。特别强调剪力方程与弯矩方程之间的微分关系，这是后续能量法和刚度法的理论前提。 第四章：三维结构与空间桁架 将平面分析扩展至三维空间。介绍空间坐标系下的力系平衡方程，以及空间桁架的解算方法。与平面桁架相比，空间桁架的节点不再局限于一个平面内，需要运用矩阵代数来求解节点力，为引入有限元分析做铺垫。 --- 第二部分：材料性质与本构关系 第五章：应力与应变的概念 本章深入探讨构件内部因受力而产生的内力集度——应力。详细区分正应力（Normal Stress）和剪应力（Shear Stress）。介绍应变的概念，即单位长度内的相对变形。本章将严格遵循柯西应力定义，并引入应力与应变之间的几何关系。 第六章：线弹性本构关系与胡克定律 阐述在小变形假设下，材料服从的线性弹性本构关系。全面介绍胡克定律（Hooke's Law）在各向同性材料中的形式，明确杨氏模量（弹性模量）和泊松比的物理意义。同时，探讨剪切模量与杨氏模量之间的关系。本章将通过实验数据和理论模型，分析材料的单轴拉伸和压缩响应。 第七章：应力状态分析与主应力 研究材料某一点的应力状态，即需要通过应力张量（Stress Tensor）来描述。通过二维莫尔圆（Mohr's Circle）图形化方法，求解平面应力状态下的主应力（Principal Stresses）和最大剪应力。这对于判断材料是否发生屈服至关重要。章节最后将扩展到三维应力状态下的主方向和主应力计算。 第八章：广义胡克定律与温度效应 扩展胡克定律以考虑材料的各向异性特性（简要介绍），并重点分析温度变化对结构变形和内力的影响。推导考虑温度应变的应力-应变关系，并在静定和静不定结构中进行温度应力的计算。 --- 第三部分：变形分析与能量法 第九章：结构变形的几何关系 本章专注于变形的量化描述。详细讲解梁的挠度曲线（位移）与转角（转动）的微分方程。引入挠度曲线方程，及其与弯矩、剪力、荷载之间的微分关系，这是位移法和刚度法的基础。 第十章：虚功原理与单位力法 这是分析静不定结构变形和位移的经典方法。首先，详细阐述虚功原理（Principle of Virtual Work）在平面与空间结构中的应用。随后，系统介绍求解结构位移的单位力法（Unit Load Method）——通过施加单位虚体力来计算真实结构的位移。 第十一章：弹性体系的位移计算：虚应变能与莫尔定律 引入更普适的能量方法——虚应变能原理。推导弯曲、拉伸、剪切和扭转变形的应变能公式。重点介绍莫尔定律（Castigliano's Second Theorem）在结构位移计算中的应用，特别是在复杂梁系和桁架中的应用。 第十二章：弹性体系的刚度法初步（超静定结构的解算） 基于位移法（刚度法的雏形），利用变形协调条件和内力与位移的关系，求解超静定结构的约束力。详细讲解如何通过“力-位移”关系建立超静定结构的补充方程，并求解多余约束力。 --- 第四部分：压杆的稳定性与结构动力学导论 第十三章：轴心受压直杆的稳定性 专门研究细长杆件在轴向压力作用下的失稳问题。详细推导欧拉公式（Euler's Formula）的理论基础，分析临界屈曲载荷。讨论欧拉公式的适用范围，并介绍廷德尔公式（Timoshenko's modification）以及考虑偏心荷载和初始缺陷对稳定性的影响。 第十四章：结构动力学基础概述 结构力学向动力学领域的过渡。本章简要介绍自由振动系统的概念，如单自由度系统的运动方程、固有频率和周期。初步探讨阻尼对振动的影响，为理解地震工程和冲击载荷下的结构响应打下概念基础。 --- 第五部分：高级主题与工程应用 第十五章：线弹性平面问题的应力分析 超越梁和桁架的分析，进入连续体力学范畴。介绍圣维南原理（Saint-Venant's Principle），并重点分析厚壁圆筒（如管道）在内外部压力下的应力分布，推导拉梅公式（Lame's Equations）。 第十六章：结构设计中的许用应力与安全系数 将理论分析与工程实践相结合。讲解不同失效准则（如最大应力理论、最大剪应力理论）在工程设计中的选择。介绍如何根据材料的屈服强度和极限强度，确定合理的许用应力并计算安全系数。 附录： 结构材料的力学性能表；常用积分公式；矩阵代数基础。 --- 本书特色： 理论深度与工程实用性的完美结合： 从最基本的平衡方程出发，逐步深入到能量法和稳定性分析。 丰富的例题与习题： 每一章节后附有大量精心设计的例题，详细展示了解题步骤，并配有不同难度的课后习题供读者检验学习效果。 清晰的逻辑结构： 内容组织遵循“静力学分析 $ ightarrow$ 变形分析 $ ightarrow$ 能量原理 $ ightarrow$ 稳定性”的经典学习路径，便于读者构建完整的知识体系。 强调基础与方法的普适性： 注重基本假设和分析方法的推导过程，使读者不仅学会“计算”，更能理解“为何如此计算”。

评分☆☆☆☆☆

该书的内容摘抄于各大博客，有时间我会贴出来你们自行对比，90%都是一模一样，贴图也一模一样。 另外摘抄之后做了一点点改动，但改完之后完全没有原来的博客好懂，我也是看不懂然后百度然后发现原博客写的。 作者就是趁着热潮出了本书骗钱，编辑和出版也是非常的不负责。 作...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一名希望将AI技术应用于实际业务的创业者，我一直在寻找一本能够提供 actionable insights，并且易于理解的深度学习入门指南。《神经网络与深度学习》正是这样一本让我惊喜的书。它不像一些教科书那样，上来就堆砌大量的数学公式，而是从实际应用场景出发，循序渐进地引导读者进入深度学习的世界。例如，在介绍图像识别时，书中从最基础的猫狗分类问题入手，逐步引入了数据预处理、特征工程、模型选择、训练和评估等一系列流程。它并没有直接跳到复杂的深度模型，而是先让读者理解整个机器学习项目的生命周期。当我读到书中关于模型部署和推理优化的章节时，我更是眼前一亮。书中提供了关于如何将训练好的模型部署到实际应用中的具体建议，包括使用ONNX等模型转换工具，以及如何利用 TensorRT 等推理引擎进行性能优化。这些内容对于我这样一个非技术出身的创业者来说，无疑是极其宝贵的。它让我明白了，不仅仅是模型好不好用，更重要的是如何将模型高效地集成到产品中，为用户提供流畅的体验。书中对于不同应用场景下模型选择的建议，也为我提供了重要的参考。例如，在推荐系统领域，书中对协同过滤和深度学习模型的结合进行了深入探讨，让我看到了如何利用深度学习来提升用户个性化体验。这本书让我坚信，通过学习深度学习，我能够为我的产品带来颠覆性的创新。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对算法设计和优化充满热情的计算机系学生，一直寻求一本能够深化我对神经网络内部机理理解的参考书。《神经网络与深度学习》以其对算法的深度剖析和对数学原理的严谨推导，给我留下了深刻的印象。书中在讲解反向传播算法时，不仅仅给出了公式，而是从链式法则出发，细致地推导了损失函数对每一层权重和偏置的梯度计算过程。这种细致入微的讲解，让我彻底理解了梯度是如何在网络中传递的，以及每一层参数更新的依据。我尤其欣赏书中对各种激活函数的特性分析，比如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等，以及它们在不同场景下的优缺点。作者对这些函数的导数计算也进行了详细说明，让我能够清晰地理解它们是如何影响梯度流动的。在优化器部分，书中不仅介绍了SGD，还深入讲解了Momentum、Adagrad、RMSprop和Adam等高级优化算法，并分析了它们在加速收敛和克服局部最小值方面的作用。作者通过对比实验和数学分析，让我对不同优化器的选择有了更深刻的认识。例如，Adam优化器如何结合Momentum和RMSprop的优点，以及其自适应学习率的机制，都解释得非常清楚。这本书不仅仅是关于神经网络本身，它更像是算法设计的一本宝典，教会了我如何从根本上理解和设计更高效的机器学习算法，为我未来的学术研究和工程实践打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习研究充满热情的研究生，一直在寻找能够帮助我建立扎实理论基础并指导我进行实际研究的参考书。《神经网络与深度学习》给我带来了前所未有的启发。这本书的严谨性体现在其对每一个概念的溯源和对每一项技术的深入探讨。当我读到书中关于反向传播算法的详细推导时，我惊叹于作者的清晰逻辑和严密论证。不仅仅是给出了公式，而是从链式法则出发，一步步地展现了如何计算损失函数对网络权重和偏置的梯度。这对于我理解如何优化模型参数、如何调试训练过程至关重要。更让我印象深刻的是，本书在介绍各种神经网络结构时，都提供了其历史发展脉络和关键的创新点。例如，在讨论Transformer模型时，书中不仅介绍了自注意力机制的核心思想，还详细解释了它如何克服了RNN在处理长序列时的局限性，并将其与传统的RNN和CNN进行了对比分析，让我能够清晰地认识到Transformer模型的优势所在。此外，书中对于正则化技术、优化器选择以及模型评估指标的讨论，也为我的研究提供了宝贵的指导。它不仅仅是教会我如何使用这些工具，更重要的是让我理解了它们背后的原理和适用场景。我可以根据不同的研究问题，选择最合适的模型和技术，并对结果进行准确的评估。这本书已经成为我科研过程中不可或缺的工具，为我的学术探索之路提供了坚实的理论支撑和丰富的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在生物信息学领域工作的研究人员，一直对如何利用深度学习来分析和解读复杂的生物数据感到好奇，并寻找一本能够弥合生物学和计算科学之间鸿沟的书籍。《神经网络与深度学习》恰恰满足了这一需求。它不仅详细讲解了神经网络的通用原理，更在多个章节中穿插了生物信息学领域的实际应用案例。例如，在介绍循环神经网络（RNN）时，书中就以DNA序列分析为例，阐述了RNN如何能够有效地捕捉序列中的依赖关系，并用于基因预测和功能注释。书中对词嵌入（Word Embeddings）概念的解释，以及如何将其应用于蛋白质序列表示，让我印象深刻。过去，我只能依靠传统的比对算法来分析蛋白质序列，而这本书为我打开了新的思路，让我认识到如何将序列转化为向量表示，从而进行更高级的语义分析。此外，书中对图神经网络（GNN）在分子结构分析、药物发现等领域的应用探讨，也为我的研究提供了重要的启发。它让我了解到，如何利用GNN来学习和预测分子的性质，这对于新药研发和生物材料设计具有巨大的潜力。本书的作者并非简单地罗列算法，而是深入探讨了不同模型在具体生物学问题中的适用性和优缺点，并提供了相应的代码实现和实验指导。这使得我能够将书中的知识迅速迁移到我的实际研究项目中，加速了我的工作进程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名热爱阅读技术书籍的爱好者，我一直在寻找一本能够让我深入理解深度学习底层机制的书籍。《神经网络与深度学习》以其详实的数学推导和严谨的逻辑结构，满足了我对深度学习的求知欲。书中对于梯度下降算法的讲解，不仅仅是给出公式，更是深入分析了学习率的选择、动量的使用以及各种优化策略的原理。这让我能够理解为什么某些优化器在特定场景下表现更好，而不是盲目地套用。我尤其欣赏书中对反向传播算法的细致阐述，它不仅解释了如何计算梯度，还探讨了梯度消失和梯度爆炸等问题，以及如何通过激活函数、权重初始化和正则化等技术来缓解这些问题。这种深入的探究，让我对神经网络的训练过程有了更全面的认识。书中关于不同神经网络结构（如CNN、RNN、LSTM、Transformer）的讲解，都包含对其核心思想、数学模型和关键创新点的详细分析。例如，它不仅解释了Transformer模型的自注意力机制，还深入分析了其在并行计算和长序列处理方面的优势，这让我能够理解为何Transformer能够取得如此大的成功。这本书让我能够从“知其然”到“知其所以然”，真正理解了深度学习的底层逻辑，并为我进一步探索更前沿的AI技术打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名拥有一定编程基础，但对深度学习的“黑箱”感到困惑的软件工程师，我一直在寻找一本能够填补我知识空白的书籍。《神经网络与深度学习》无疑满足了我的需求。这本书的独特之处在于，它不仅仅是介绍各种深度学习模型，更重要的是，它深入剖析了这些模型背后的数学原理和逻辑推导。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，书中详细阐述了卷积操作的数学定义，包括卷积核的滑动、元素乘法和累加，以及其在图像特征提取中的作用。我过去只是知道CNN可以提取特征，但具体是如何提取的，以及其数学基础是什么，一直没有一个清晰的认识。而本书通过对卷积定理的阐述，以及与傅里叶变换的联系，让我明白了卷积操作的本质是信号的滤波和变换，这对于理解CNN如何捕获图像的局部特征至关重要。同样，在循环神经网络（RNN）的部分，书中对时间序列数据的处理方式，以及如何通过隐藏状态来记忆历史信息，进行了非常细致的讲解。特别是对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的介绍，不仅仅是列出它们的结构图，更重要的是分析了它们内部的“门”机制是如何解决梯度消失或爆炸问题的，以及这些“门”的权重是如何通过反向传播进行更新的。这种深入的、层层递进的讲解方式，让我对深度学习的理解从“是什么”上升到了“为什么”和“怎么做”，真正理解了模型的内部运作机制，而不是仅仅停留在表面的使用层面。

评分☆☆☆☆☆

我是一名独立游戏开发者，一直希望能够将人工智能技术融入我的游戏创作中，以提升游戏的趣味性和智能化水平。《神经网络与深度学习》以其丰富的实战案例和贴近开发者的视角，为我提供了极大的灵感。书中关于强化学习的章节，尤其是它在游戏AI中的应用，让我眼前一亮。我过去一直使用预设的AI逻辑来控制游戏中的NPC，但总是感觉不够灵活和智能。而这本书详细讲解了Q-learning、DQN等强化学习算法，以及如何将这些算法应用于游戏场景，例如训练NPC学习如何进行路径规划、规避障碍物、甚至与玩家进行策略性互动。书中提供的代码示例，让我能够快速上手，并尝试在我的游戏引擎中实现这些AI行为。我甚至尝试使用书中提到的深度卷积神经网络来训练游戏角色学会识别和应对游戏中的各种情境，效果远超我的预期。此外，书中对生成对抗网络（GAN）在游戏内容生成方面的应用介绍，也让我看到了无限的可能性。例如，利用GAN来生成游戏中的纹理、角色模型，甚至新的关卡设计，这能够极大地节省我的开发时间和成本，并为玩家带来更丰富多样的游戏体验。这本书让我不再畏惧深度学习，而是将其视为我创作的强大工具，我相信通过学习它，我能够创造出更具吸引力和前沿性的游戏作品。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《神经网络与深度学习》，就被它厚重的身躯和严谨的排版所吸引。我是一名对人工智能领域充满好奇但技术背景相对薄弱的在校生，一直渴望能系统地学习这门热门学科。市面上充斥着各种浅尝辄止的入门读物，或是过于晦涩难懂的学术专著，而这本书似乎恰好找到了一个绝佳的平衡点。它并非简单地罗列概念，而是从最基础的感知器模型开始，循序渐进地剖析神经网络的运作原理。从激活函数的作用到反向传播算法的推导，每一个环节都讲解得既清晰又透彻，仿佛作者就在我耳边娓娓道来。我特别喜欢书中对数学原理的详细解释，那些复杂的公式并非摆设，而是构建整个神经网络体系的基石，作者通过生动的比喻和图示，将抽象的数学概念变得触手可及。例如，在讲解梯度下降时，书中的例子是将寻找最优解的过程比作下山，而步长和方向则对应着学习率和梯度，这种贴近生活的类比让我立刻茅塞顿开，理解了算法的精髓。更重要的是，本书并未止步于理论，它还结合了大量的Python代码示例，让我能够亲手实践，将书本上的知识转化为实际的操作。我曾尝试运行书中的一个简单的前馈神经网络代码，看着输入数据经过层层处理，最终得到预期的输出，那种成就感是难以言喻的。这本书让我体会到，学习深度学习并非遥不可及，只要有耐心和方法，任何人都能驾驭。它为我打开了一扇通往人工智能世界的大门，也点燃了我继续深入探索的热情，我迫不及待地想在接下来的章节中，学习更复杂的模型和更前沿的应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据科学领域抱有浓厚兴趣的非计算机专业人士，一直在寻找一本能够让我轻松入门深度学习的书籍。《神经网络与深度学习》以其通俗易懂的语言和丰富的实例，成功地吸引了我。这本书的语言风格非常亲切，作者并没有使用过于专业的术语，而是用生活化的比喻来解释复杂的概念。例如，在讲解神经网络的“学习”过程时，书中将之比作小孩子学习辨认事物的过程，通过不断的尝试和纠错，逐渐掌握规律。这种生动形象的描述，让我能够轻松地理解神经网络是如何通过迭代优化来逼近最优解的。书中的图示也非常精美，各种流程图、结构图清晰地展示了神经网络的运作机制，大大降低了理解门槛。我特别喜欢书中关于数据可视化的部分，它教会我如何通过图表来理解数据的分布和模型的训练过程，这让我能够更直观地感受到深度学习的魅力。当我看到书中关于情感分析的案例时，我感到非常兴奋。通过简单的代码，我就能够让计算机理解文本的情感倾向，这在我的日常生活中有很多潜在的应用。这本书让我觉得，深度学习并非高不可攀的科学，而是一门人人都可以掌握的实用技能。它激发了我探索更多可能性的愿望，我期待着用这些知识去解决更多有趣的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一个多年从事教育行业的从业者，我一直在寻找一本能够帮助我理解并向学生传授人工智能最新进展的图书。《神经网络与深度学习》以其清晰的结构和循序渐进的讲解方式，成为我理想的教学资源。本书从最基础的感知器模型开始，一步步构建起复杂的神经网络模型，这种循序渐进的教学设计，非常符合学习的规律。它避免了直接跳跃到复杂的概念，而是让学习者有时间去消化和理解每一个基础知识点。我特别喜欢书中对概念的解释方式，例如，在讲解“过拟合”和“欠拟合”时，书中通过生动的图示和通俗的语言，生动地展示了模型在不同情况下的表现，让学生能够直观地理解这些概念。同时，本书还提供了大量的Python代码示例，这些代码不仅能够运行，而且注释清晰，可以作为学生动手实践的范例。我计划将书中关于图像识别、自然语言处理等章节的内容，作为我未来课程的重点。特别是书中对深度学习模型在不同领域的应用案例分析，能够极大地激发学生的学习兴趣，让他们看到人工智能的实际价值。这本书不仅仅是理论知识的堆砌，它更是一本能够引导学习者从入门到精通的“路线图”，对于我这样的教育者来说，它提供了宝贵的教学思路和素材。

评分☆☆☆☆☆

作为科普书籍来说还不错

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科普介绍了深度学习的几个主要概念： 常用传递函数；感知机；多层神经网络，BP算法，深度学习（Auto-encoder,end-to-end learning,sparse coding,预训练，RBM，DBN，CNN，RNN，LSTM）

评分☆☆☆☆☆

虽然网上的评价不好，但我读来还挺顺，对于不是科班出身，更容易吸收，整个篇章比较合理，层层递进，通俗易懂！入门好读物

评分☆☆☆☆☆

虽然网上的评价不好，但我读来还挺顺，对于不是科班出身，更容易吸收，整个篇章比较合理，层层递进，通俗易懂！入门好读物

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看了一半看不下去了 既然是科普书 又何必贴那么多Java代码 。感觉一直在凑字数