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出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Joshua F. Wiley 威利

出品人:

页数:154

译者:高蓉

出版时间:2017-9-1

价格:CNY 49.00

装帧:平装

isbn号码:9787115464156

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一部名为《信息时代的数字生存指南》的图书简介： --- 《信息时代的数字生存指南》 一本帮助你在数字化浪潮中站稳脚跟的实用手册 引言：在比特流中锚定自我 我们生活在一个信息以光速流动的时代。每一次点击、每一次搜索、每一次社交互动，都在为这个庞大而无形的数字生态系统添砖加瓦。然而，这种便利的背后，潜藏着前所未有的挑战：信息过载、隐私侵蚀、算法偏见，以及日益加剧的“数字鸿沟”。我们看似更连接，实则更易迷失。 《信息时代的数字生存指南》不是一部关于编程或网络技术的专业教科书，而是一份面向所有数字公民的生存地图。它旨在剖析我们与数字世界之间日益复杂的关系，提供一套切实可行的方法论，帮助读者重获对自身数字生活的控制权，从被动的“数字消费者”转变为主动的“数字塑造者”。 第一部分：数字世界的结构解析——理解你身处的迷宫 本部分深入探讨了当前数字环境的基本运作机制，揭示了隐藏在应用程序和平台背后的逻辑。 第一章：算法的看不见的手：推荐系统的权力与偏见 数字平台的核心驱动力是推荐算法，它们决定了我们看到什么、不知道什么。本章将拆解主流推荐系统的基本架构——从协同过滤到基于内容的推荐——并着重分析它们如何通过“信息茧房”和“回音室效应”塑造我们的认知。我们将探讨如何识别算法的倾向性，并主动打破由算法建立的认知围墙。这不是一味反对技术，而是理解其局限性，并学会如何“喂养”算法，以获得更平衡的信息流。 第二章：数据足迹与数字身份的构建 你留下的每一次数字印记，无论是在线购物记录、地理位置信息还是互动偏好，都在共同构建一个比你自我认知更精细的“数字双胞胎”。本章将详细阐述数据收集的各个环节，从Cookie追踪到设备指纹识别。我们探讨“数据即石油”的真实含义，并提供具体的步骤来审计和管理个人数据泄露的风险点。核心议题在于：在企业持续追踪的时代，如何有意识地构建并维护一个与真实自我相符的、负责任的数字身份。 第三章：平台经济与注意力战场的规则 社交媒体、搜索引擎和电商平台构成了现代商业的主体。本章分析了“注意力经济”的商业模式——即用户的时间和专注力是如何被量化、定价和销售的。我们将剖析这些平台为最大化用户参与度而设计的“成瘾机制”（如无限滚动、即时反馈），并提供对抗这种机制的心理学策略，帮助读者夺回被平台不断争夺的“心智带宽”。 第二部分：重塑边界——数字健康与隐私自救 在理解了规则之后，本部分聚焦于如何建立健康、可持续的数字生活方式，并将隐私保护从理论落实到日常实践。 第四章：数字排毒与心流重塑 信息过载直接导致认知负荷超载。本章提出了一个系统的“数字健康”框架，它超越了简单的“放下手机”口号。我们将探讨如何进行有目的性的“数字节食”，识别出哪些数字活动是真正有价值的，哪些只是时间黑洞。内容包括时间分块法、通知管理策略，以及如何利用技术工具（而非被技术工具控制）来规划专注工作时间，重新找回深度思考的能力。 第五章：加密世界的入门：隐私保护的实用工具箱 隐私保护不再是技术专家的专利。本章将以非技术性的语言，介绍一系列易于上手的隐私增强工具和设置。内容涵盖：选择端到端加密的消息应用、安全地管理密码和双因素认证的有效方法、安全浏览的浏览器配置、VPN的基础知识及其应用场景，以及如何识别和应对常见的网络钓鱼和社会工程学攻击。目标是让读者建立起第一道、也是最重要的数字防御线。 第六章：数字公民的伦理与责任 数字生存不仅是个人的事情，也关乎社群的福祉。本章探讨在匿名性与高效率并存的网络空间中，我们应承担的伦理责任。我们将讨论网络暴力、虚假信息（Disinformation）的传播机制，以及个体如何有意识地参与到建设一个更具建设性和尊重性的在线社区中去。这包括如何进行批判性信息评估（Lateral Reading），以及负责任地分享和转发内容。 第三部分：面向未来——驾驭变革的思维模型 数字世界的变化永无止境。本部分着眼于未来趋势，提供一套动态适应的思维模式。 第七章：终身学习的数字升级路径 面对快速迭代的技术环境，固步自封意味着落后。本章关注如何利用碎片化的在线资源进行高效的、目标驱动的学习。我们将介绍“知识策展”的艺术——如何系统地收集、整理和内化来自不同数字源的信息，建立个人知识管理系统，确保个人技能不被技术迭代淘汰。 第八章：人机协作的新范式 人工智能和其他前沿技术正在重塑工作和创造力的定义。本书不会陷入对某一代具体AI模型的介绍，而是探讨未来人机协作的基本原则。核心在于理解机器的强项（计算、模式识别）与人类的不可替代性（情境理解、价值判断、情感共鸣）。本章指导读者如何将新兴技术视为增强自身能力的工具，而非替代者。 结语：从被动接收到主动选择 《信息时代的数字生存指南》的最终目标是赋予读者一种“选择的自由”。在这个无处不在的数字景观中，自由并非意味着逃离，而是意味着清晰的认知、审慎的决策以及有力的掌控。拿起这本书，开始有意识地设计你的数字生活，让技术为你服务，而不是反过来。 ---

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这本书最让我感到振奋的是它对“未来展望”的平衡处理。很多教材要么是过于保守，只讲已经成熟的技术，让人感觉学完后知识已经过时；要么就是过于激进，把大量篇幅用于介绍尚未完全稳定的前沿研究，让人感到无所适从。而《深度学习精要》则找到了一种绝佳的平衡点。它在介绍完当前主流的CNN和RNN/LSTM之后，会用非常精炼而审慎的笔墨，去勾勒出如注意力机制、Transformer架构等“下一代”范式的轮廓，并解释它们相较于传统方法的根本性优势在哪里，而不是简单地罗列它们有多么复杂。这种处理方式，让我对整个领域的发展脉络有了清晰的认知。我能分辨出哪些是已经沉淀下来的坚实基础，哪些是正在爆发的强大工具，以及哪些是值得我在后续持续关注的研究方向。这种“知古今、看未来”的视角，极大地拓宽了我的战略视野，使我学习的目的性更加明确——我不是在为考试而学，而是在为构建未来的AI系统打基础。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“该往哪里看”。

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这本书简直是为初学者量身定做的宝典！我完全是从零开始接触这个领域的，很多复杂的概念对我来说简直是天书。但是这本书的作者，真的是把复杂的理论拆解得无比清晰。它不是那种堆砌公式和晦涩名词的书，而是真正地带你理解“为什么”要这么做。比如讲到卷积神经网络（CNN）的时候，作者没有直接抛出复杂的数学推导，而是通过一个非常直观的例子——图像识别——来循序渐进地解释卷积核的滑动、池化层的降维作用，以及如何构建一个深层的网络结构。读完第一章，我感觉自己像是突然被点亮了一盏灯，之前在网上看那些零散的教程里怎么也想不明白的地方，一下子就串联起来了。尤其让我印象深刻的是，它在介绍完一个新概念后，总会立刻给出对应的代码示例，而且代码都写得非常简洁、易于理解，可以直接在自己的环境中跑起来验证效果。这种“理论+实践”的无缝衔接，极大地增强了我的学习信心，让我不再惧怕这个看似高深莫测的技术领域。对于那些想真正入门，而不是只停留在表面调用API的朋友来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。它的叙事节奏把握得非常好，既不过于简单敷衍，也不会让人感到压力过大，读起来非常流畅自然，让人有种被悉心引导的感觉。

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坦白说，当我拿起这本厚厚的书时，心里是有点打鼓的，毕竟深度学习的知识体系太过庞大，很难想象一本书能面面俱到。但这本书的优秀之处在于它的“取舍”和“聚焦”。它没有试图涵盖所有最新的SOTA（State-of-the-Art）模型或那些只有顶级研究人员才会关心的细枝末节，而是将笔墨集中在了那些真正构成深度学习核心的基石——比如反向传播的数学原理、优化器（Adam、SGD等）的选择与调整背后的逻辑、正则化技术如何有效防止过拟合等等。作者对这些核心概念的阐述深度，是市面上很多快餐式的教程无法比拟的。比如在讨论激活函数时，它不仅对比了Sigmoid和ReLU的优劣，还深入分析了梯度消失问题的成因，并优雅地提出了LReLU和Swish等变体是如何从根本上缓解这个问题的。这种深入骨髓的讲解方式，让我的理解不再停留在“知道”一个函数是什么，而是达到了“理解”它为什么会产生当前行为的层次。对于那些希望构建扎实理论基础，能够在未来面对新模型或新问题时能独立分析和设计方案的进阶学习者来说，这本书提供了极为坚实的地基。它更像是一本“内功心法”，而非招式大全。

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与其他一些偏向应用层面的深度学习书籍不同，这本书带给我最大的惊喜是它对“工程实践”和“调试技巧”的关注。很多人写书只讲模型如何工作，却忽略了在真实世界中，模型训练往往会遇到各种稀奇古怪的问题：学习率设置不当导致的震荡、权重初始化不佳导致的早衰，或者数据加载管道的性能瓶颈等等。这本书非常务实地开辟了一个专门章节来讨论这些“野外生存”的技能。比如，它详细剖析了如何使用TensorBoard进行有效的可视化监控，如何通过梯度裁剪来稳定训练过程，甚至还讨论了在有限计算资源下，如何平衡模型大小与推理速度的选择策略。这些内容虽然不是算法的核心理论，却是决定一个项目能否成功落地的关键。阅读这些章节时，我感觉自己不是在读一本纯学术著作，而是在听一位经验丰富的大牛分享他多年踩坑积累下来的宝贵经验。它教会了我如何像一个真正的机器学习工程师一样去思考问题，而不仅仅是一个算法的实现者。这种实用性极强的指导，让这本书的价值瞬间倍增，因为它直接转化为了我解决实际问题的能力。

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这本书的排版和视觉呈现，简直是教科书级别的典范。我是一个对阅读体验要求很高的人，如果书本的内容组织混乱、图表模糊不清，我很快就会失去兴趣。但《深度学习精要》在这方面做得无可挑剔。每一张图表都仿佛经过了精心设计，清晰地标注了输入、输出和中间过程的维度变化，极大地辅助了对矩阵运算的理解。尤其是在讲解RNN和Transformer结构时，那些复杂的注意力机制和多头注意力结构，如果只有文字描述，我估计要看上好几遍才能理清数据流向。但书中利用颜色区分、箭头指向等视觉语言，将信息流的路径描绘得一目了然，让人可以几乎不费力地追踪数据在网络中的每一步转化。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习体验的尊重。此外，书中对公式的呈现也做得极为克制和精准，每一个符号的引入都有明确的上下文解释，很少出现那种突然冒出一个复杂公式然后让读者自行脑补的尴尬情况。读起来感觉非常顺畅，完全没有被密密麻麻的文字或图表“淹没”的感觉，反而是一种被引导着探索知识的愉悦感。

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