具体描述
《高职高专经济与管理专业教材•会计学基础》是会计学的入门教材，依据财政部颁布的新《企业会计准则》和《企业会计准则——应用指南》及国家颁布的其他相关法律和规章制度编写而成。全书共分13章，主要内容有：总论、设置会计科目和账户、复式记账、工业企业生产经营过程的核算、成本计算、权责发生制和账项调整、账户的分类、会计凭证、会计账簿、财产清查、会计报表、会计核算形式、会计工作组织与会计电算化。为了增强实用性，提高学生的实践操作能力，《高职高专经济与管理专业教材•会计学基础》在每章后安排了大量的习题，以使学生通过学习《高职高专经济与管理专业教材•会计学基础》，为今后学习专业会计及进行工作实践打下坚实的基础。
《高职高专经济与管理专业教材•会计学基础》内容丰富，涉及面广，可操作性强，能使初学者由浅入深、循序渐进地学习与掌握会计理论和基本技能。
深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 图书名称：深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 图书简介 本书深入浅出地剖析了现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习（Deep Learning）及其基础架构——人工神经网络（Artificial Neural Networks）。我们旨在为读者提供一个全面、系统且实践驱动的学习路径，使其不仅能理解这些复杂模型背后的数学原理，更能熟练运用前沿技术解决实际问题。 第一部分：神经网络的理论基石与历史演进 本部分将带领读者回顾人工神经网络的发展历程，从早期的感知机（Perceptron）模型，到联结主义的兴起与低谷，最终聚焦于深度学习的复兴。我们将详细阐述神经元的基本计算模型，包括激活函数（如 Sigmoid, ReLU, Tanh）的选择与作用，以及多层感知机（MLP）的结构。 重点章节将放在反向传播算法（Backpropagation）的详尽推导上。我们不会止步于公式的罗列，而是会深入探讨其背后的微积分原理——链式法则的应用，以及如何高效地计算梯度。此外，我们还将比较批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（Stochastic GD）以及小批量梯度下降（Mini-Batch GD）的优劣，为后续的优化策略打下坚实基础。 第二部分：现代深度网络的构建模块 本部分着重介绍支撑现代深度学习框架的几种关键网络结构。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是图像处理领域无可争议的王者。我们将详述卷积层的核心操作——卷积核（Filter）的滑动与特征提取机制。深入解析池化层（Pooling Layer）在降维和保持平移不变性方面的作用。读者将学习到经典CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及ResNet（残差网络）的设计哲学，特别是残差连接如何有效解决了深层网络中的梯度消失问题。实践部分将辅以使用PyTorch/TensorFlow构建和训练一个用于图像分类任务的CNN模型。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是处理序列数据的核心工具。我们将剖析标准RNN在处理长期依赖性时的固有缺陷（如梯度消失/爆炸）。为克服这些挑战，本书将投入大量篇幅讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门（及候选细胞状态）的工作机制，及其如何通过精巧的门控机制来选择性地记忆和遗忘信息。 第三部分：高级优化、正则化与模型稳定 训练一个深层网络不仅需要正确的架构，更需要精妙的优化技术。本部分致力于提升模型的收敛速度和泛化能力。 我们将详细对比和实践各种优化器：从动量（Momentum）到自适应学习率方法，如Adagrad、RMSprop，以及目前工业界最常用的Adam优化器。每种优化器背后的直觉和数学推导都将清晰呈现。 正则化技术是防止过拟合的关键。本书将区分L1和L2正则化（权重衰减）在模型复杂性控制上的差异。此外，我们将详细介绍Dropout的工作原理，它如何通过随机关闭神经元来模拟“模型集成”的效果。 在模型稳定方面，批标准化（Batch Normalization, BN）的引入极大地加速了训练并稳定了学习过程。我们将探讨BN层在网络中的位置、其统计学意义以及在不同场景（如RNN中）的应用和挑战。 第四部分：前沿模型与应用场景 本部分将视野拓展至当前最热门的深度学习应用领域，介绍支撑这些应用的核心模型。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来生成模型领域的一大突破。本书将系统性地解释生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的“零和博弈”过程，并分析其训练中的不稳定性和模式崩溃（Mode Collapse）问题。我们会探讨DCGAN、WGAN等改进型GANs。 对于自然语言处理（NLP）领域，我们将探讨注意力机制（Attention Mechanism）的诞生，它如何使得模型能够聚焦于输入序列中最重要的部分。随后，我们将深入探讨Transformer架构，这是现代大型语言模型（LLMs）的基石。我们将解析Multi-Head Self-Attention的计算过程，以及为什么它完全抛弃了循环结构，实现了更高效的并行计算。 实践与工具 全书贯穿大量代码示例，主要采用Python语言，并利用主流的深度学习框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）进行演示。每个核心概念后都附带“代码实现与调试”环节，确保读者不仅理解理论，更能动手实践。我们强调从数据预处理、模型构建、损失函数选择到最终评估和部署的全流程管理。 目标读者 本书适合具备扎实的线性代数、微积分基础，并对编程有一定经验的计算机科学、数据科学、电子工程等领域的学生、研究人员及希望深入掌握AI核心技术的工程师。阅读本书，你将获得构建下一代智能系统的理论深度与实践能力。
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