具体描述
《倍速训练法:高中英语(必修2)(人教版)(学生用书)》内容简介：把课程标准要求掌握的项目——包括话题、功能、重点单词、短语及语法，以表格的形式呈现用典型例题诠释课文重点难点、常考考点，点拨解题思路，并对知识点辅以必要的思维拓展。左栏紧密结合知识点，配以题组式的练习题，题型灵活多样，难易适度，多角度的出题使学习达到举一反三的效果。综合本单元内容，贴近高考题型，不仅夯实基础，而且注重知识的综合运用，使学生不断巩固知识，培养能力。解密高考新题型，体现实践、综合和创新能力。包括一些有趣的计算题、逻辑题、谜语及脑筋急转弯等。
好的，这是一本名为《深度学习的基石：从数学原理到前沿应用》的图书简介： --- 深度学习的基石：从数学原理到前沿应用 作者： [此处留空，模仿实体书的结构] 出版社： [此处留空] 定价： [此处留空] 内容简介 在这个技术飞速迭代的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是驱动社会变革的核心动力。深度学习，作为驱动这场革命的引擎，其底层逻辑和应用边界正不断被拓宽。然而，许多实践者在调用成熟框架和模型时，往往忽略了隐藏在其光鲜外表之下的坚实基础——深厚的数学原理和严谨的工程实践。 《深度学习的基石：从数学原理到前沿应用》旨在填补这一知识鸿沟。本书并非又一本停留在API调用的教程，而是一本致力于深度剖析深度学习理论内核、重构核心算法的数学推导，并系统梳理当前主流模型架构演进脉络的专业著作。它面向的是那些渴望从“会用”走向“精通”的工程师、研究生以及希望深入理解AI底层机制的研究人员。 全书的结构设计遵循了“从微观到宏观，从理论到应用”的递进逻辑，确保读者在掌握具体技术之前，对背后的原理有扎实、无懈可击的理解。 第一部分：基石的构建——数学与优化理论的重温 (Chapters 1-4) 本部分是全书的理论起点，重点回顾并深入探讨了深度学习赖以生存的数学基础。我们不只是简单地提及这些概念，而是将其置于学习过程的语境下进行阐述。 第一章：高维空间中的感知：探讨向量空间、张量代数在数据表示中的核心作用。重点解析多维数据的线性变换、特征分解（如PCA的数学根源），以及为什么高维空间中的距离度量会发生变化（如“维度灾难”的数学解释）。 第二章：微积分的引擎：梯度与反向传播：这是深度学习计算的核心。本章详细剖析了链式法则在多层网络中的迭代应用。不同于简单的公式罗列，我们将使用计算图（Computational Graph）的视角，清晰展示信息流和梯度流的精确计算路径。我们还将讨论梯度在特定网络结构中（如循环网络）可能面临的消失与爆炸问题及其数学根源。 第三章：优化理论的抉择：优化算法是模型学习效率的决定性因素。本章将系统比较经典优化器（如SGD、Momentum、Adagrad）的收敛性与效率。特别关注自适应学习率方法（如Adam、RMSProp）的局限性与改进方向，深入探究它们在非凸优化曲面上的表现差异。我们将引入凸分析和非凸优化的基本概念，为后续的理论分析打下基础。 第四章：信息论与损失函数的艺术：探讨如何用信息论的语言定义“学习”。交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度等作为核心损失函数的选择依据，不再仅仅是经验之谈，而是基于对概率分布拟合的数学考量。我们还将讨论鲁棒性损失函数（如Huber Loss）的数学构造及其对异常值的抵抗机制。 第二部分：网络的重构——经典架构的精细解构 (Chapters 5-8) 在夯实了数学基础后，本部分开始进入神经网络的“建筑学”阶段，对当前工业界和学术界最常用的核心网络架构进行从零开始的构建与分析。 第五章：全连接网络的局限与卷积的诞生：从全连接层（Dense Layer）的参数冗余性出发，引入局部感受野、权值共享的革命性概念。深入讲解卷积操作的数学定义、填充（Padding）和步幅（Stride）对特征图尺寸的影响，以及如何通过傅里叶变换视角理解卷积的计算效率。 第六章：深度与残差的博弈：解析深度网络带来的退化问题（Degradation Problem）的数学根源。重点阐述残差连接（Residual Connection）的优雅之处——它如何通过重构恒等映射，使得梯度更容易回传，从而解决了深层网络训练的难题。我们将剖析ResNet系列不同变体（如Bottleneck结构）的参数效率。 第七章：序列的记忆——循环网络的演进：针对时间序列数据，本章详细分析了基础RNN的缺陷（如长期依赖问题）。随后，深入解析LSTM和GRU的内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门）的精确数学表达式和信息流控制逻辑。讨论其在梯度传播中的稳定性优势。 第八章：注意力机制的崛起与Transformer的革命：本书的重点章节之一。本章首先引入“软注意力”的数学框架，即如何通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）的交互来动态分配信息权重。接着，详细拆解Transformer架构，重点剖析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制对顺序信息的缺失。 第三部分：前沿的探索——应用与工程实践的深化 (Chapters 9-12) 理论和架构理解到位后，本书将视角转向当前最热门的实际应用领域，并探讨支撑这些应用背后的关键工程技术。 第九章：生成模型的数学逻辑：介绍当前主流的两大生成范式。变分自编码器（VAE）：从概率建模的角度理解其如何通过引入潜在变量和KL散度项来实现数据的低维表示和生成。生成对抗网络（GAN）：深入剖析其零和博弈的纳什均衡思想，并分析当前稳定训练技术（如WGAN、Spectral Normalization）的数学动机。 दसवीं章：迁移学习与模型压缩的艺术：在实际部署中，如何高效利用已有知识？本章探讨迁移学习的数学基础（特征空间的迁移性），并详细介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）中“软目标”与“硬目标”的差异。工程实践上，我们将分析量化（Quantization）和剪枝（Pruning）在降低模型复杂度与维护精度之间的数学权衡。 第十一章：图数据上的深度学习：面向社交网络、分子结构等非欧几里得数据，本章介绍图神经网络（GNN）的核心思想。重点阐述谱域方法和空间域方法（如GraphSAGE、GCN）如何将卷积操作扩展到任意拓扑结构上，并讨论消息传递（Message Passing）框架的数学定义。 第十二章：可解释性与模型鲁棒性的挑战：深度学习黑箱化带来的信任危机。本章将介绍反事实解释（Counterfactual Explanations）、梯度可视化（如Grad-CAM）等主流的可解释性工具的计算原理。同时，探讨对抗样本（Adversarial Examples）的构造原理，以及如何通过对抗训练增强模型的几何鲁棒性。 --- 本书的独特价值 《深度学习的基石》的编写目标是超越框架的表面，直击核心的算法设计哲学。本书的读者将不仅仅学会如何调用PyTorch或TensorFlow，更重要的是，他们将理解： 1. 为什么 Adam 优化器在某些情况下不如 SGD？（优化的收敛性分析） 2. 如何 设计一个更有效的注意力机制？（基于Query/Key/Value交互的数学建模） 3. 如何 证明一个残差网络比一个深层标准网络更容易优化？（梯度流的拓扑分析） 本书的每一章都辅以严谨的数学推导和清晰的图示，旨在将晦涩的理论转化为可操作的工程直觉，是每一位致力于在AI领域深耕的专业人士案头必备的参考书。掌握了这些基石，未来的任何新技术，无论其名称如何变化，其底层逻辑都将清晰可见。 ---
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