计算机操作基础与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2007-9

价格:27.00元

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isbn号码:9787030199485

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 办公软件
• Windows
• 电脑操作
• 实训
• 入门
• 信息技术
• 技能提升
• 数字化
• 基础知识

好的，这里为您提供一份针对“计算机操作基础与实训”之外的其他主题的、内容详实的图书简介，字数控制在1500字左右，力求自然流畅，不带有任何AI痕迹。 --- 《深度学习前沿模型与优化策略：从理论构建到高效部署》 内容导览：超越基础，直击智能核心 在信息技术日新月异的今天，人工智能已不再是遥远的未来概念，而是驱动产业变革的核心动力。本书《深度学习前沿模型与优化策略：从理论构建到高效部署》，并非一本教授基础计算机操作的入门读物，而是专注于深度学习这一尖端技术领域，为有志于在人工智能领域深耕的读者，提供一套全面、深入且极具实践指导价值的知识体系。 本书的定位是面向具有一定编程基础和微积分、线性代数基础的工程师、研究人员和高级学生。我们坚信，真正的创新源于对底层原理的深刻理解与对前沿技术的熟练掌握。因此，我们避开了对基本计算机硬件、操作系统使用等基础概念的冗余介绍，而是将全部篇幅聚焦于如何设计、训练、调优和部署那些定义了当前AI能力边界的复杂神经网络模型。 第一部分：深度学习的理论基石与模型演进 本部分旨在巩固读者对现代深度学习范式的理解，并梳理出关键技术的发展脉络。 第一章：复习与深化：现代优化算法的解析 我们不会花费篇幅介绍“如何打开应用程序”或“文件如何存储”。相反，本章将直接切入训练过程的核心——优化器。我们将详细剖析SGD（随机梯度下降）及其变体，如动量（Momentum）、Nesterov加速梯度（NAG），并重点对比自适应学习率方法（如Adagrad, RMSprop, Adam, AdaDelta）的内在机制、收敛速度差异及在不同数据集上的表现。更进一步，我们将探讨一阶和二阶优化器（如牛顿法、拟牛顿法）在深度网络训练中的局限与潜力，为后续的超参数调优奠定理论基础。 第二章：卷积神经网络（CNN）的深度解析与现代架构 CNN是计算机视觉领域无可替代的支柱。本章将超越简单的“卷积操作”定义，深入探讨感受野的形成机制、权值共享的效率体现。我们会对经典架构进行解构与重构分析，包括LeNet、AlexNet的开创性意义，VGG的网络深度哲学，以及GoogLeNet（Inception模块）的空间多尺度融合策略。重点章节将留给残差网络（ResNet）的残差连接，探讨它如何解决深度网络中的梯度消失问题，并进而分析DenseNet、ResNeXt等后续改进模型的网络拓扑设计思路。 第三章：循环神经网络（RNN）到Transformer的范式革命 序列建模是自然语言处理（NLP）的基石。本部分将首先回顾基础RNN的局限性，并深入分析LSTM与GRU的门控机制，理解它们如何在长序列依赖中保持信息的有效传递。然而，本书的重点将迅速转向Transformer架构。我们将用大量篇幅解析自注意力机制（Self-Attention）的数学表达，探讨多头注意力如何捕捉不同的上下文信息，并详细拆解位置编码（Positional Encoding）的必要性及其变体（如相对位置编码）。 第四章：生成模型的高级形态：对抗与概率 生成式AI是当前研究的热点。本章将深入探讨生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，分析判别器与生成器之间的纳什均衡点搜索问题。我们将详细介绍WGAN（Wasserstein GAN）及其改进，以解决传统GAN训练中的模式崩溃问题。同时，我们将引入变分自编码器（VAE）的概率图模型视角，解释其重参数化技巧（Reparameterization Trick）和KL散度的作用，并对比GAN与VAE在生成质量和样本多样性上的权衡。 第二部分：模型优化、正则化与高效训练策略 本部分内容全部围绕如何提升模型性能、控制模型复杂度和加速训练过程，完全脱离了基础软件操作的范畴。 第五章：正则化技术的精细化调控 模型的泛化能力是关键。本章将详细讨论Dropout在训练与测试阶段的不同处理方式，并引入Batch Normalization (BN)的机制，包括其对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用，以及在使用小批量数据时BN可能带来的统计偏差问题。我们会探讨层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）在不同应用场景下的适用性。此外，本书还会介绍L1/L2正则化在权重衰减中的具体数学实现及其对模型复杂度的约束效果。 第六章：超参数调优的系统化方法论 调优不再是盲目的试错。我们将系统介绍现代超参数搜索策略。从传统的网格搜索和随机搜索出发，过渡到更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）框架。我们将讲解高斯过程（Gaussian Process）在构建代理模型中的应用，并介绍诸如Hyperband和ASHA等资源感知型算法，旨在用更少的计算资源找到最优配置。 第七章：迁移学习与模型微调的高级技巧 在数据稀缺的场景下，利用预训练模型至关重要。本章聚焦于特征提取与微调（Fine-tuning）的艺术。我们将探讨如何根据目标任务与源任务的相似性，选择性地冻结或解冻预训练模型的不同层级。更重要的是，我们将讨论针对不同模型结构（如CNN与Transformer）的适配器（Adapters）和LoRA (Low-Rank Adaptation)等参数高效微调技术，它们极大地降低了部署和迭代大型模型的成本。 第三部分：模型部署与前沿工程实践 本书的第三部分转向实践，专注于如何将训练好的模型投入实际生产环境，涉及性能优化和系统集成。 第八章：模型量化与剪枝技术 为了在移动设备或边缘计算平台上部署模型，必须进行压缩。本章将详尽解释模型剪枝（Pruning）的原理，包括非结构化剪枝和结构化剪枝的差异，以及如何通过迭代训练（Iterative Pruning）来恢复精度。在量化方面，我们将深入研究训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），对比INT8与混合精度训练在延迟、吞吐量和精度损失之间的微妙平衡。 第九章：高效推理框架与硬件加速 部署环节需要专业的工具链支持。本章将对比主流的推理引擎，如TensorRT、OpenVINO和ONNX Runtime。我们将解析计算图的静态优化过程，包括层融合（Layer Fusion）、内核自动调整和内存优化策略。对于特定的硬件加速器（如GPU或专用AI芯片），我们将介绍如何利用其并行计算特性，实现低延迟的批量推理。 第十章：可解释性AI（XAI）的应用与局限 在AI决策被广泛依赖的今天，理解“为什么”模型做出某个判断变得至关重要。本章将系统介绍主流的可解释性方法，包括梯度类方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）和扰动类方法（如LIME）。我们将讨论这些技术在诊断模型偏差和建立用户信任方面的实际价值，并审视其在复杂生成模型中的应用边界和潜在的误导性。 --- 结语： 《深度学习前沿模型与优化策略：从理论构建到高效部署》是一本为专业人士打造的深度指南。它假设读者已经掌握了计算机的基本操作技能，并将所有精力投入到当前人工智能领域中最具挑战性、最前沿的算法设计、优化方法和工程部署实践中。本书旨在将读者从“会用”提升到“精通”并“创新”的层次。

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