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页数:414

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出版时间:2008-5

价格:49.80元

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isbn号码:9787111238294

丛书系列:

图书标签:

• Office
• 办公软件
• 效率
• 技巧
• 职场
• Word
• Excel
• PowerPoint
• 办公技能
• 时间管理

好的，这是一本关于 深度学习与计算机视觉 的图书简介，旨在为读者提供一个全面而深入的指南，从理论基础到前沿应用，系统地构建起知识体系。 --- 《深度视觉解析：从基础网络到前沿应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，视觉数据已成为我们理解世界、人机交互乃至智能决策的核心媒介。本书《深度视觉解析：从基础网络到前沿应用》并非一本零散的技巧汇编，而是一部系统、严谨、面向实践的深度学习视觉领域权威指南。它旨在填补理论深度与工程实践之间的鸿沟，为渴望掌握计算机视觉核心技术，并希望在人工智能浪潮中占据领先地位的工程师、研究人员及高级学生提供一份无可替代的蓝图。 本书结构清晰，逻辑递进，从深度学习的基石出发，逐步攀登至当前最复杂、最具挑战性的应用领域。我们摒弃了对基础概念的肤浅描述，转而深入剖析每一个关键组件背后的数学原理、设计哲学及其对最终性能的影响。 第一部分：基石构建——深度学习与卷积网络的原理深探 本部分是理解现代视觉系统的理论基础。我们不会止步于介绍“什么是卷积”，而是深入探讨卷积操作在时域和频域上的数学特性，以及它如何有效地捕获空间层次特征。 激活函数的高级视角： 详细对比了 Sigmoid、Tanh 的局限性，并着重解析了 ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU、PReLU、Swish）在解决梯度消失问题中的作用，以及它们对优化过程收敛速度的影响。我们还将探讨如何根据特定任务选择最合适的激活函数。 优化器的精微调： 区别于简单介绍 SGD，本书详尽分析了 Momentum、Adagrad、RMSProp 到 Adam、AdamW 等优化算法的演进路线。重点阐述了二阶动量（如 K-FAC）的概念，并实战演示了学习率调度策略（如余弦退火、Warm-up）在大型模型训练中的关键作用。 正则化与泛化： 除了 Dropout，我们深入探讨了 L1/L2 正则化、批归一化（BN）的内协方差偏移（ICS）问题，以及层归一化（LN）、实例归一化（IN）在不同场景下的适用性，确保模型在面对未见数据时依然保持稳健性。 第二部分：经典架构的解构与重构 掌握了基础工具后，我们将历史性地审视那些定义了现代计算机视觉格局的里程碑式网络结构。本书不仅提供了这些网络的结构图，更重要的是，剖析了它们解决特定瓶颈的设计思路。 VGG、GoogLeNet (Inception) 的演进： 探讨了如何通过堆叠小卷积核（VGG）和引入多尺度信息融合（Inception 模块）来平衡模型深度与宽度，并分析了 Inception 模块中 1x1 卷积在维度控制上的精妙之处。 残差网络的革命： 深入解析了 ResNet 提出的“残差连接”的本质——它如何将优化问题转化为学习残差映射，从而使得训练数百层的网络成为可能。我们还将比较 ResNeXt 中的基数（Cardinality）概念及其对特征多样性的贡献。 密集连接与效率： 对 DenseNet 的稠密块（Dense Block）进行细致拆解，理解其如何最大化特征复用，并讨论了这种结构在参数效率和梯度流动方面的优劣势。 轻量化设计的艺术： 专门辟章讨论 MobileNet 系列（v1-v3）的核心技术——深度可分离卷积。我们将详细推导深度卷积和逐点卷积的计算复杂度，并展示如何利用 Inverted Residual 结构和 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块在保持高精度的前提下，将模型部署到资源受限的边缘设备上。 第三部分：视觉任务的实战攻坚 本部分将理论应用于三大核心视觉任务，每一个任务都包含从基础方法到SOTA（State-of-the-Art）技术的完整流程。 3.1 图像分类的高级策略 注意力机制的整合： 详细介绍并对比了通道注意力（SE Block）和空间注意力（CBAM）的工作原理，并展示如何将这些机制无缝集成到现有骨干网络中以提升性能。 自监督学习（SSL）： 深入讲解对比学习（Contrastive Learning）的核心框架，如 SimCLR 和 MoCo 的设计理念，阐述它们如何利用数据自身的结构来学习强大的视觉表示，有效减少对大量标注数据的依赖。 3.2 目标检测的范式转换 两阶段 vs. 一阶段： 对 R-CNN 系列（Fast/Faster R-CNN）和 YOLO/SSD 进行系统的性能与速度权衡分析。着重讲解了 Faster R-CNN 中的区域建议网络（RPN）的工作流程和 Anchor Box 的机制。 新一代检测器： 详尽剖析了基于 Anchor-Free 的方法（如 FCOS, CenterNet），以及 Transformer 架构在检测领域的最新尝试（如 DETR），讨论它们如何简化了后处理流程并提升了对小目标的检测能力。 3.3 语义与实例分割的精细化 FCN 的突破： 解释了全卷积网络（FCN）如何通过上采样和跳跃连接（Skip Connections）实现像素级别的分类。 Deeplab 家族： 重点解析空洞卷积（Atrous Convolution）如何扩展感受野而不损失分辨率，以及空洞空间金字塔池化（ASPP）在多尺度上下文信息捕获中的核心地位。 实例分割的挑战： 详细阐述 Mask R-CNN 的 Mask 分支如何与目标检测分支协同工作，实现实例级别的精确分割。 第四部分：前沿探索与应用展望 本书的最后一部分聚焦于当前研究热点，帮助读者把握技术发展的最前沿。 Transformer for Vision (ViT)： 全面介绍 Vision Transformer (ViT) 的 Patch Embedding 机制、自注意力在图像块间的交互方式，及其在处理全局依赖性方面的优势和局限性。探讨 Swin Transformer 等分层结构如何优化计算效率。 生成模型综述： 深度解析了生成对抗网络（GANs）的稳定训练技巧（如 WGAN, LSGAN），并系统介绍了扩散模型（Diffusion Models）背后的随机微分方程理论基础及其在高质量图像生成中的颠覆性表现。 模型部署与加速： 提供实用的跨平台部署策略，包括模型量化（Post-Training Quantization, QAT）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），确保读者能够将训练好的模型高效地部署到实际生产环境中。 目标读者 本书适合具有一定 Python 编程基础，并熟悉线性代数和概率论的读者。它尤其适合： 1. 希望系统深入理解现代计算机视觉模型内部工作机制的研究生及博士生。 2. 致力于开发前沿视觉产品的 AI 工程师和软件架构师。 3. 希望从基础应用层面跃升至算法研究层面的自学者。 通过研读本书，读者将不仅能熟练运用现有的深度学习框架，更能理解每一个选择背后的设计哲学，具备从零开始设计和优化下一代视觉系统的能力。 ---

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读完这本书，我最大的感受是它拓宽了我对“效率”这个词的理解边界。以前总觉得效率就是打字快点，公式输对就行了。但这本书深入挖掘了如何通过系统性的思维来优化工作流。它花了好大篇幅讲解了如何构建个人知识库（PKM）与Office套件的联动，比如如何利用OneNote的笔记体系来驱动Excel的数据分析，再将结果无缝嵌入PowerPoint的汇报模板中。这种跨软件的整合思维，是教科书里绝对不会教你的。最让我拍案叫绝的是关于快捷键和宏的进阶应用。它不是推销那些人人都知道的Ctrl+C/V，而是教你如何根据自己的工作习惯，定制个性化的VBA脚本来自动化重复性任务。比如，我之前每周都要手动清理一份客户名单的格式错误，用了书里的定制宏脚本后，现在点一下按钮就完成了，省下的时间足够我多泡杯好咖啡了。这已经超越了基础操作层面，进入了“赋能”个人工作效率的哲学层面。

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说实话，刚拿到手的时候，我对“高效办公”这种老生常谈的话题有点不抱期待，担心又是那些老掉牙的技巧堆砌。但翻开目录后，我发现内容更新的速度跟得上时代。它专门开辟了一个章节来讨论如何应对云端协作带来的挑战，比如OneDrive和SharePoint的文件同步冲突、多人同时编辑文档时版本控制的混乱等问题。这些都是我们在现代混合办公模式中每天都会遇到的“痛点”。书中提供的解决方案非常细致，特别是关于权限设置和版本回溯的精细化管理，让我明白了如何避免因协作失误造成的时间和信息损失。这本书的作者显然不是闭门造车，他们对当下职场工具的实际使用场景有着非常敏锐的洞察力。它不是那种只教你工具功能的书，而是教你如何用这些工具来驾驭现代职场的复杂性，让团队合作更顺畅，而不是更混乱。

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我注意到这本书在细节处理上非常人性化。它没有强迫读者必须学会所有内容，而是非常巧妙地设计了“新手入门区”、“进阶优化区”和“专家挑战区”三个层次。如果你只是想快速解决手头的问题，直接跳到你需要的模块即可，完全不影响阅读体验。而对于那些渴望精益求精的人来说，后面的挑战部分提供了很多复杂的练习题，这些练习往往需要结合多个软件的知识点才能完成。我个人非常喜欢这种弹性学习的设计。此外，书后附带的资源链接和模板下载区也相当给力，我直接下载了几个作者自己整理的常用数据透视表模板，比我自己从零开始搭建效率高多了。总而言之，这本书读下来，感觉自己像完成了一次系统的“办公技能体检”，不仅修复了那些拖后腿的薄弱环节，还发现了许多潜力股技能点，为未来的工作效率提升打下了坚实的基础，完全物超所值。

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这本《Office高效办公》的评价，我得好好捋捋。光看书名，你可能会觉得这是本枯燥的技术手册，但我跟你说，实际阅读体验完全不是那么回事。首先，它的排版设计简直是一股清流。市面上很多工具书，恨不得把所有功能点都塞在一页里，字体小得跟蚂蚁似的，看着就头疼。这本书显然在这方面下了大功夫。它采用了大量的图示和流程图，每一步操作都配有清晰的截图和注解，就像有个经验丰富的前辈在你旁边手把手教你一样。我尤其欣赏它对“场景化应用”的侧重。它不是简单地罗列Word的某个功能怎么用，而是直接抛出一个职场难题——比如如何快速整理一份跨部门的会议纪要，然后展示如何用表格、批注和审阅模式，在半小时内搞定一个原本需要两小时的活。这种实用导向，让我感觉手里的知识不是空中楼阁，而是能立刻投入实战的武器。对于那些平时就被各种文档格式、数据透视表搞得焦头烂额的职场新人来说，这本书的价值是立竿见影的，它真正做到了把“复杂”化解为“直观”。

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这本书的文风非常平实，没有太多浮夸的辞藻，读起来让人感到安心和信任。它采用了大量的案例分析，每一个技巧的讲解都紧密围绕着一个具体的商业场景。比如，在讲解PPT动画设计时，它不是告诉你“如何添加飞入效果”，而是模拟了一个“年度销售业绩汇报”的场景，详细演示了如何使用“平滑切换”和“路径动画”来制造专业且有逻辑深度的视觉效果，而不是那种花里胡哨的“炫技”。这种沉浸式的学习方法，极大地降低了新知识的学习曲线。更值得称赞的是，它对一些常见误区的澄清，比如Excel中VLOOKUP和INDEX/MATCH函数的使用差异，作者用非常清晰的对比图表解释了为什么在特定情况下，后者是更优的选择，并且详细说明了背后的逻辑原理，而不是简单地给出公式。这种深入浅出的讲解，让我对自己的技能树有了更清晰的认知和升级方向。

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