Java核心技术·卷 II(原书第10版)

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出版者:机械工业出版社
作者:[美] 凯.S.霍斯特曼(Cay S. Horstmann)
出品人:
页数:0
译者:陈昊鹏
出版时间:2017-9
价格:139.00
装帧:平装
isbn号码:9787111573319
丛书系列:Java核心技术系列
图书标签:
  • Java
  • 编程
  • 计算机
  • 软件开发
  • 技术
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  • 设计
  • 面向对象
  • 并发
  • 集合
  • 异常
  • 算法
  • 性能
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具体描述

好的,这是一份图书简介,内容不涉及《Java核心技术·卷 II(原书第10版)》,专注于其他方面的技术或文学作品。 --- 《深度学习实战:从理论到应用》 内容简介 本书是一本面向具有一定编程基础的读者,深入探讨深度学习核心理论、主流模型以及在实际工程中应用的权威指南。在当前人工智能浪潮汹涌的背景下,理解和掌握深度学习技术已成为构建下一代智能系统的关键能力。《深度学习实战》旨在弥合理论知识与工程实践之间的鸿沟,为读者提供一套系统化、可操作的学习路径。 全书内容架构清晰,分为基础理论篇、模型构建篇、高级应用篇三大模块,确保读者不仅知其然,更能知其所以然。 第一部分:基础理论篇——奠定坚实地基 本篇着重于为读者构建起理解复杂神经网络所需的数学和算法基础。我们不会停留在浮光掠影的介绍,而是深入剖析支撑深度学习的底层原理。 1. 机器学习与深度学习的范式转换: 首先,我们将回顾经典的机器学习范式(如SVM、决策树),并详细阐述深度学习如何通过多层非线性变换,自动从原始数据中提取高层特征,实现对复杂模式的有效建模。 2. 线性代数与概率论的实用视角: 深度学习的每一个操作本质上都是矩阵运算。本章将聚焦于向量化计算、张量(Tensor)操作的内在逻辑,以及梯度下降算法的数学推导,包括随机梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)和自适应学习率方法(如Adagrad, RMSProp, Adam)的收敛性分析。我们强调如何利用这些知识来优化模型训练效率。 3. 神经网络基础与反向传播: 这是理解一切深度模型的基础。我们将详尽解析前馈神经网络(FNN)的结构、激活函数的选择(Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, Swish等)及其优缺点。核心内容是反向传播算法(Backpropagation)的详细推导,着重解释链式法则在误差梯度计算中的应用,帮助读者透彻理解模型是如何“学习”的。 4. 优化器与正则化技术: 训练深度网络往往面临过拟合和训练不稳定的挑战。本章将系统介绍权重衰减(L2/L1正则化)、Dropout、批量归一化(Batch Normalization, BN)和层归一化(Layer Normalization, LN)的机制。特别是对BN的内部工作原理及其对训练速度和稳定性的影响,进行了深入的剖析。 第二部分:模型构建篇——主流架构的精雕细琢 在掌握了基础工具后,本部分将引导读者深入当前最流行的两大深度学习模型家族:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)及其变体。 1. 卷积神经网络(CNN)的演进与实战: CNN是计算机视觉领域的基石。我们将从基础的卷积操作、池化层开始,系统介绍经典的网络结构,包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet(Inception结构)的设计思想。重点在于残差网络(ResNet)的引入如何解决了深度网络中的梯度消失问题,以及分组卷积和深度可分离卷积在提升效率方面的作用。每一部分都配有使用主流框架(如TensorFlow/PyTorch)的实现示例。 2. 循环神经网络(RNN)与序列建模: 针对文本、语音等序列数据,RNN是天然的选择。本章详细讲解标准RNN的结构和其在长距离依赖问题上的局限性。随后,重点阐述长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部门控机制(输入门、遗忘门、输出门),解释它们如何有效控制信息流,实现对长期上下文的记忆。 3. 注意力机制(Attention Mechanism): 注意力机制的出现是深度学习领域的一场革命。本章将从Seq2Seq模型中的简单注意力开始,阐述“软注意力”的计算过程。我们随后会过渡到Transformer架构的核心思想——完全摒弃循环结构,仅依赖多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)来捕获全局依赖关系,为理解BERT、GPT等预训练模型打下坚实基础。 第三部分:高级应用篇——工程化与前沿探索 本部分将目光投向深度学习在具体复杂场景中的应用,并探讨当前的研究热点。 1. 生成模型进阶: 不再局限于判别模型,本章深入讲解生成模型的两大支柱: 变分自编码器(VAE): 阐述其基于概率图模型的思想,以及如何通过引入潜在空间(Latent Space)来实现数据的有效表示和生成。 生成对抗网络(GAN): 详细解析判别器(Discriminator)和生成器(Generator)之间的纳什均衡博弈过程,并介绍DCGAN、WGAN等变体,讨论其在图像合成、风格迁移中的应用与挑战。 2. 迁移学习与模型微调(Fine-tuning): 在数据稀疏的实际场景中,直接从零开始训练是不可行的。本章系统介绍如何利用在大型数据集上预训练好的模型(如ImageNet上的CNN、或BERT/GPT上的语言模型),通过特征提取或微调策略,快速适应特定下游任务,极大地加速开发周期并提升性能。 3. 深度学习的工程化部署: 理论模型只有部署到生产环境才具有真正的价值。本章聚焦于模型优化和部署的技术栈:包括模型量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)以减小模型体积和推理延迟,以及使用ONNX、TensorRT等工具链进行跨平台高效部署的实践流程。 适用读者 数据科学与机器学习工程师: 寻求系统化加深对深度学习底层原理和前沿架构的理解,希望将理论转化为高效工程实践的专业人士。 计算机科学专业学生: 正在学习人工智能或模式识别课程,需要一本深入且配有丰富代码示例的参考教材。 有经验的程序员: 希望从传统软件开发转向AI领域,需要一本结构严谨、注重实践操作的技术手册。 本书以清晰的数学推导为骨架,以主流深度学习框架的实战代码为血肉,旨在培养读者独立分析、设计和优化复杂深度学习系统的能力。阅读完本书,读者将能够自信地驾驭当前主流的深度学习技术栈,迎接下一波技术革新的挑战。

作者简介

Cay S.Horstmann是圣何塞州大学计算机科学系教授。他曾经是Preview Systems公司的副总裁和首席技术官,曾任许多大型公司、大学和组织的C++、Java与因特网编程顾问。

Gary Cornell曾经撰写或与人合著过20多本计算机畅销书。他是Brown大学的博士,在IBM的Watson实验室做过访问科学家,曾任康沓狄格大学的教授。

目录信息

译者序
前言
第1章 Java SE 8的流库 1
1.1 从迭代到流的操作 1
1.2 流的创建 3
1.3 f?ilter、map和f?latMap方法 6
1.4 抽取子流和连接流 8
1.5 其他的流转换 8
1.6 简单约简 9
1.7 Optional类型 11
1.7.1 如何使用Optional值 11
1.7.2 不适合使用Optional值的方式 12
1.7.3 创建Optional值 13
1.7.4 用f?latMap来构建Optional值的函数 13
1.8 收集结果 15
1.9 收集到映射表中 19
1.10 群组和分区 23
1.11 下游收集器 24
1.12 约简操作 28
1.13 基本类型流 29
1.14 并行流 34
第2章 输入与输出 39
2.1 输入/输出流 39
2.1.1 读写字节 39
2.1.2 完整的流家族 42
2.1.3 组合输入/输出流过滤器 45
2.2 文本输入与输出 48
2.2.1 如何写出文本输出 49
2.2.2 如何读入文本输入 51
2.2.3 以文本格式存储对象 52
2.2.4 字符编码方式 55
2.3 读写二进制数据 57
2.3.1 DataInput和DataOutput接口 57
2.3.2 随机访问文件 59
2.3.3 ZIP文档 63
2.4 对象输入/输出流与序列化 66
2.4.1 保存和加载序列化对象 66
2.4.2 理解对象序列化的文件格式 70
2.4.3 修改默认的序列化机制 75
2.4.4 序列化单例和类型安全的枚举 77
2.4.5 版本管理 78
2.4.6 为克隆使用序列化 80
2.5 操作文件 83
2.5.1 Path 83
2.5.2 读写文件 85
2.5.3 创建文件和目录 87
2.5.4 复制、移动和删除文件 88
2.5.5 获取文件信息 89
2.5.6 访问目录中的项 91
2.5.7 使用目录流 92
2.5.8 ZIP文件系统 95
2.6 内存映射文件 96
2.6.1 内存映射文件的性能 96
2.6.2 缓冲区数据结构 103
2.6.3 文件加锁机制 105
2.7 正则表达式 106
第3章 XML 117
3.1 XML概述 117
3.1.1 XML文档的结构 119
3.2 解析XML文档 122
3.3 验证XML文档 132
3.3.1 文档类型定义 133
3.3.2 XML Schema 139
3.3.3 实用示例 142
3.4 使用XPath来定位信息 154
3.5 使用命名空间 159
3.6 流机制解析器 162
3.6.1 使用SAX解析器 162
3.6.2 使用StAX解析器 166
3.7 生成XML文档 170
3.7.1 不带命名空间的文档 170
3.7.2 带命名空间的文档 170
3.7.3 写出文档 171
3.7.4 示例:生成SVG文件 172
3.7.5 使用StAX写出XML文档 174
3.8 XSL转换 181
第4章 网络 191
4.1 连接到服务器 191
4.1.1 使用telnet 191
4.1.2 用Java连接到服务器 193
4.1.3 套接字超时 195
4.1.4 因特网地址 196
4.2 实现服务器 198
4.2.1 服务器套接字 198
4.2.2 为多个客户端服务 201
4.2.3 半关闭 204
4.3 可中断套接字 205
4.4 获取Web数 211
4.4.1 URL和URI 211
4.4.2 使用URLConnection获取信息 213
4.4.3 提交表单数据 220
4.5 发送E-mail 228
第5章 数据库编程 232
5.1 JDBC的设计 232
5.1.1 JDBC驱动程序类型 233
5.1.2 JDBC的典型用法 234
5.2 结构化查询语言 234
5.3 JDBC配置 239
5.3.1 数据库URL 240
5.3.2 驱动程序JAR文件 240
5.3.3 启动数据库 240
5.3.4 注册驱动器类 241
5.3.5 连接到数据库 242
5.4 使用JDBC语句 244
5.4.1 执行SQL语句 244
5.4.2 管理连接、语句和结果集 247
5.4.3 分析SQL异常 248
5.4.4 组装数据库 250
5.5 执行查询操作 254
5.5.1 预备语句 254
5.5.2 读写LOB 259
5.5.3 SQL转义 261
5.5.4 多结果集 262
5.5.5 获取自动生成的键 263
5.6 可滚动和可更新的结果集 263
5.6.1 可滚动的结果集 264
5.6.2 可更新的结果集 266
5.7 行集 269
5.7.1 构建行集 270
5.7.2 被缓存的行集 270
5.8 元数据 273
5.9 事务 282
5.9.1 用JDBC对事务编程 282
5.9.2 保存点 283
5.9.3 批量更新 283
5.10 高级SQL类型 285
5.11 Web与企业应用中的连接管理 286
第6章 日期和时间API 288
6.1 时间线 288
6.2 本地时间 291
6.3 日期调整器 294
6.4 本地时间 295
6.5 时区时间 296
6.6 格式化和解析 299
6.7 与遗留代码的互操作 302
第7章 国际化 304
7.1 Locale对象 304
7.2 数字格式 309
7.3 货币 314
7.4 日期和时间 315
7.5 排序和范化 321
7.6 消息格式化 327
7.6.1 格式化数字和日期 327
7.6.2 选择格式 329
7.7 文本文件和字符集 331
7.7.1 文本文件 331
7.7.2 行结束符 331
7.7.3 控制台 331
7.7.4 日志文件 332
7.7.5 UTF-8字节顺序标志 332
7.7.6 源文件的字符编码 333
7.8 资源包 333
7.8.1 定位资源包 334
7.8.2 属性文件 335
7.8.3 包类 335
7.9 一个完整的例子 337
第8章 脚本、编译与注解处理 352
8.1 Java平台的脚本 352
8.1.1 获取脚本引擎 352
8.1.2 脚本赋值与绑定 353
8.1.3 重定向输入和输出 355
8.1.4 调用脚本的函数和方法 356
8.1.5 编译脚本 357
· · · · · · (收起)

读后感

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能把这两卷书看完,就会写JAVA程序了。 我记得书中鼓励读者把书中的例子自已重新输入一遍,以加强记忆,这应该也是这本书中例子的特色吧。  

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整体上说,这并不是大部头,并没有必要从头一章章的啃到尾,如果慢慢啃的话,就有点得不偿失了,获得的知识弥补不了所消耗的时间。 虽然书很厚,但是可看的其实并不多,后面的索引和书中的API列举也占了不少篇幅,当我读到80%不到的时候,发现就已经完了。 如该书的副标题所示...  

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整体上说,这并不是大部头,并没有必要从头一章章的啃到尾,如果慢慢啃的话,就有点得不偿失了,获得的知识弥补不了所消耗的时间。 虽然书很厚,但是可看的其实并不多,后面的索引和书中的API列举也占了不少篇幅,当我读到80%不到的时候,发现就已经完了。 如该书的副标题所示...  

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P46页 void write(byte[] b, int off, int len) 书上的翻译是,写出所有字节或者某个范围的字节到数组b中。 其实实际应该是,写入所有字节或者某个范围的字节到输出流中。 都已经翻译第11版了,能走点心吗? 建议搞一个翻译勘误,像原版那样,让大家多提出一些翻译错误。这样会...  

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用户评价

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说实话,我对这种“卷二”级别的技术书籍通常抱持着一种敬而远之的态度,总觉得内容会过于理论化,脱离实际应用场景。然而,这本书彻底颠覆了我的看法。它在保持技术深度的同时,巧妙地融入了大量现代软件开发中的实际痛点。我印象最深的是它对模块化和依赖注入的讨论,不仅仅停留在框架的使用层面,而是深入到设计哲学层面,探讨为什么需要这样的机制,以及在不同规模的项目中如何权衡取舍。书中关于I/O操作的性能优化策略,我立刻在手头的一个遗留项目中进行了实践,效果立竿见影,解决了困扰团队许久的延迟问题。这种“即学即用”的体验感是极其宝贵的。此外,作者对于代码风格和设计模式的运用,堪称教科书级别的典范,每一个类、每一个方法的命名都经过深思熟虑,充满了可读性和可维护性。它不仅仅是在教你如何写出能运行的代码,更是在培养你构建健壮、可扩展的企业级系统的思维框架。读完相关章节,我甚至开始反思自己过去几年写的一些代码,感觉视野一下子被拓宽了不止一个维度。

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这本书的文字风格对我来说是一种享受,它避开了技术文档常见的冷漠与晦涩,而是用一种近乎散文的流畅感来组织复杂的概念。举个例子,讲解泛型擦除时,作者没有直接扔出复杂的字节码层面的解释,而是用了一个非常形象的比喻,瞬间就将那个抽象的过程具象化了。这种叙事能力在技术书籍中是极其罕见的。我发现自己阅读的速度比以往任何技术书籍都要快,但理解的深度却丝毫没有降低,这绝对是文字魅力和逻辑严谨性完美结合的产物。更值得称道的是,它对“历史包袱”的处理。面对Java语言历经多年演进带来的兼容性问题,作者没有回避,而是坦诚地梳理了不同版本间的演变脉络,让我们理解了某些看似不合理的限制背后的历史原因。这种尊重历史、着眼未来的态度,让整本书的论述显得更加成熟和全面。对于那些希望从“码农”进阶到“架构师”的朋友来说,这本书提供的不仅仅是技术知识,更是一种看待和驾驭技术演进的成熟心境。

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初捧此书,我的心头涌起一股莫名的期待与忐忑。作为一名深耕Java多年的“老兵”,我深知技术书籍的更新速度堪比翻书,而面对“核心技术”这四个字,总会下意识地去衡量其分量。这本书的封面设计得相当朴素,没有过多花哨的装饰,反而透着一股沉稳的力量感,这很对我的胃口。我尤其欣赏它对基础概念的深入剖析,比如它对并发编程中那些微妙的内存模型解释,简直是醍醐灌顶。以往读其他书籍时,总觉得有些概念是“知其然不知其所以然”,但这里的讲解却能层层剥开,让你看到最底层的运作机制。它不像某些教材那样堆砌代码示例,而是精选那些能够体现设计思想的关键点进行阐述。阅读的过程中,我仿佛有了一位经验丰富的导师在旁边耐心指导,每当遇到困惑之处,翻阅下一页往往就能找到清晰的解答。特别是关于垃圾回收机制那一章节,作者的论述角度非常新颖,结合了JVM的最新发展趋势,让我对程序性能调优有了更深一层的认识。这本书的结构安排也十分合理,知识的递进关系处理得极其自然,让人读起来毫不费力,完全不像是在啃一本厚重的技术著作,更像是在进行一场高水平的学术漫谈。

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这本书的装帧和排版也为阅读体验加分不少。在长时间的深度阅读中,清晰的字体和合理的行间距至关重要。这本书在这一点上做得非常出色,大量的代码示例格式统一,关键字高亮得当,即便是面对大段的代码块,眼睛也不会轻易疲劳。另一个细节是,书中对专业术语的引入和定义非常严谨,通常第一次出现时就会给出清晰的解释,并且在后续引用时保持一致性,这极大地减少了因术语理解偏差而产生的阅读障碍。对于需要频繁查阅和回顾的读者来说,书中的索引设计得非常实用,能够快速定位到特定的技术点。总而言之,这是一本少有的,能够跨越入门和精通的鸿沟,用深入浅出的方式将现代Java编程中那些“硬骨头”啃下来的著作。它并非速成手册,而是需要静下心来、反复品味的工具书和思想导师的结合体,强烈推荐给任何自诩对Java有深入追求的开发者。

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从版本更新的角度来看,这本书的参考价值是无可替代的。它清晰地勾勒出了Java生态系统中那些被广泛采用、但又往往被初学者忽略的“深度角落”。比如,书中对注解处理器(Annotation Processing)的深度挖掘,让我意识到这不仅仅是构建框架的工具,更是实现高度自动化构建流程的关键一环。我过去一直依赖外部工具来生成重复代码,而这本书指出了如何利用语言自身的机制来优雅地解决这类问题。再者,它对Java 8之后引入的流(Stream)API在处理复杂聚合操作时的底层优化逻辑进行了详细的性能对比分析,避免了我在实际工作中掉入“看似简洁实则低效”的陷阱。每次合上书本,我都会发现自己对Java平台有了更强的掌控感,不再仅仅是某个框架的使用者,而是能够深入到运行时环境去理解和优化程序的“掌控者”。这种自信感的提升,才是技术书籍能带给读者的最宝贵的财富。

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其实没用的地方挺多

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一些高级用法,原理的东西较少,作为API参考吧

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应该把前两章移到第一卷。。。。

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一些高级用法,原理的东西较少,作为API参考吧

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C.S.Horstmann是SJSU的教授 传说中的硅谷腹地就业神校 = = 所以你看他写的书 并不是特别权威深入 但就是特别畅销 特别接地气 跟着java的版本一起更新 每次更新版都大卖 这比书里的内容本身更值得我学习(. . )a

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