成本会计习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:程运木 编

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:2008-3

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787509505083

丛书系列:

图书标签:

• 成本会计
• 习题集
• 会计学
• 财务管理
• 教材
• 练习题
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• 高等教育
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• 会计专业
• 成本计算

好的，下面是为您创作的，不包含《成本会计习题》内容的图书简介： --- 《深度学习：从理论到实践的系统指南》 一本面向未来计算范式的全景式、实战派教程 在信息爆炸与数据驱动成为时代主旋律的今天，深度学习（Deep Learning）已不再是学术象牙塔中的高深理论，而是重塑产业格局、驱动技术创新的核心引擎。从自动驾驶的精准感知，到金融风控的风险预测，再到生物医药的分子发现，深度学习模型无处不在，其重要性日益凸显。然而，面对海量的前沿论文、快速迭代的框架和错综复杂的数学基础，许多渴望掌握这门技术的学习者常感到无从下手，或在理论的迷雾中停滞不前。 《深度学习：从理论到实践的系统指南》正是为解决这一痛点而精心编纂的力作。本书旨在搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学原理与具体的工程实现，为读者提供一套系统化、模块化、且极富操作性的学习路径。我们坚信，真正的理解源于亲手搭建和调优模型的过程。 本书核心价值与内容架构 本书的结构经过精心设计，遵循“理论奠基—核心算法解析—工程实践—前沿探索”的逻辑主线，确保读者在知识体系上无缝衔接，能力上螺旋上升。 第一部分：基础夯实——构建坚实的数学与计算基石 (约占全书20%) 在深入探索复杂的网络结构之前，本书首先回归到最本质的数学和计算原理。我们摒弃了传统教材中枯燥冗长的公式堆砌，转而采用“问题驱动”的方式来引入必要的数学工具。 1. 线性代数与概率统计的“即时复习”：重点讲解对神经网络至关重要的矩阵运算、特征值分解、梯度、贝叶斯定理、最大似然估计等概念，并结合Python的NumPy库进行同步演示，确保读者能立即将理论转化为代码能力。 2. 优化理论的核心：梯度下降的精妙：深入剖析随机梯度下降（SGD）的迭代过程，细致对比Momentum、AdaGrad、RMSProp，直至革命性的Adam优化器。我们将用直观的几何解释来阐明超参数（如学习率）对收敛速度和稳定性的决定性影响。 3. 自动微分的魔法：详细揭示现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）赖以生存的核心机制——自动微分（Autograd）。我们将从链式法则出发，解释计算图的构建与反向传播的完整流程，这对于理解复杂模型（如RNN、Transformer）的梯度流动至关重要。 第二部分：核心模型解析——从感知机到生成模型 (约占全书45%) 本部分是全书的理论核心，我们将系统地、逐层递进地解析构建现代AI系统的关键组件。 1. 全连接网络与激活函数的深入探讨：分析Sigmoid、Tanh的局限性，重点阐述ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU）如何解决梯度消失问题。我们将详细讨论权重初始化策略（如Xavier/Kaiming初始化）对网络训练的启动影响。 2. 卷积神经网络（CNN）的视觉革命：详细拆解卷积层、池化层、全连接层的内部机制。本书不仅讲解经典LeNet、AlexNet，更会深入剖析残差网络（ResNet）中“残差连接”的设计哲学，解释其如何允许我们训练出百层以上的深层网络。同时，对目标检测（如YOLO, Faster R-CNN）的基础思想进行清晰的概述。 3. 循环神经网络（RNN）与序列处理：系统梳理标准RNN的局限性（长期依赖问题）。重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），并以时间序列预测和自然语言预处理任务为例进行演示。 4. 注意力机制与Transformer架构的崛起：这是本书最具前瞻性的部分之一。我们将从Seq2Seq模型的局限性出发，引入自注意力机制（Self-Attention）的概念，详细解析Transformer中的多头注意力、位置编码（Positional Encoding）及其如何完全取代了循环结构，成为处理序列数据的黄金标准。 第三部分：工程实践与模型调优 (约占全书25%) 理论的价值最终要通过实践来体现。本部分完全侧重于“如何把模型跑起来，并且跑得更好”。 1. 主流框架的实战对比：本书采用PyTorch作为主要的教学语言，但会穿插介绍TensorFlow 2.x的Eager Execution模式，帮助读者理解不同框架的设计哲学。所有代码均提供Jupyter Notebook格式，确保用户可以即时运行和修改。 2. 正则化与防止过拟合的艺术：详细介绍Dropout、权重衰减（L2/L1）、早停法（Early Stopping）等核心正则化技术。我们不仅描述它们是什么，更重要的是，通过实验对比展示它们在真实数据集上面对高方差问题的效果。 3. 高效训练技巧：涵盖数据增强（Data Augmentation）、批量归一化（Batch Normalization）在加速收敛中的关键作用，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）和预训练模型（如BERT, VGG）快速启动复杂项目。 4. 模型评估与可解释性（XAI）的初步探索：讲解超越简单准确率的评估指标（Precision, Recall, F1-Score, AUC），并引入LIME、SHAP等基础工具，帮助读者开始理解“黑箱”决策背后的逻辑。 第四部分：前沿领域概览与未来展望 (约占全书10%) 为保持本书的前沿性，最后一部分将对当前最热门的研究方向进行概览，激发读者的进一步探索欲。 1. 生成对抗网络（GANs）的机制与挑战：解析生成器与判别器之间的博弈过程，探讨模式崩溃等常见问题。 2. 图神经网络（GNNs）简介：简要介绍如何将深度学习扩展到非欧几里得数据结构（如社交网络、分子结构）上的基本思想。 面向读者 本书适合具备一定Python编程基础和微积分、线性代数入门知识的读者。它不仅是计算机科学、数据科学、人工智能专业学生的优秀教材，更是希望从传统软件工程师转型到机器学习工程师的专业人士、以及渴望将深度学习技术应用于金融、医疗、制造业的工程师和研究人员的理想参考书和实战手册。 掌握本书，意味着您将不再是被动地调用API，而是真正理解模型背后的驱动力，有能力独立设计、调试和优化下一代智能系统。 ---

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，封面采用了简约的蓝白色调，搭配手感极佳的哑光纸质，拿在手里就有一种专业和严谨的感觉。内页的排版也十分考究，字体清晰易读，段落之间的留白处理得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更值得称赞的是，它在章节划分和知识点梳理上的逻辑性非常强。每学习完一个基础概念，紧接着就会有一系列相关的练习题来巩固理解，这种学练结合的编排方式，对于我这种需要通过大量实操来掌握理论的初学者来说，简直是福音。书中的插图和图表也制作得非常精美且直观，复杂的数据关系和成本流程图被清晰地展示出来，帮助我迅速把握核心脉络，比起那些只有文字堆砌的教材，这本书的阅读体验无疑是提升了一个档次。我尤其喜欢它在每个章节末尾设置的“疑难点解析”小栏目，里面用最精炼的语言剖析了容易混淆的概念，这比自己埋头苦读后产生疑问再去找答案要高效得多。

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这本书的语言风格是极其严谨且学术化的，没有丝毫花哨的辞藻，每一句话都直指核心的会计准则和计算要点。作者在描述每一个计算要求时，都力求精确无误，这对于学习成本会计这样精确度要求极高的学科来说，是至关重要的品质。我曾尝试使用其他一些偏向“轻松学习”的资料，结果发现它们在关键术语的定义上不够严谨，导致我回头再看标准教材时反而需要花更多时间去纠正理解上的偏差。而这本习题集，从头到尾都保持了一种教科书式的专业性，确保了我们练习时所依据的理论基础是坚实且无懈可击的。它就像一位一丝不苟的导师，要求你每一步都走得扎实到位，虽然过程可能需要付出更多精力，但最终收获的知识体系会是无比稳固和可靠的。

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这本习题集最大的价值在于其题目的深度和广度。我接触过市面上不少同类型的资料，但很多都停留在机械性的计算和公式套用层面，缺乏对实际业务场景的模拟和深入探讨。然而，这本习题集却做到了这一点。它里面的案例设计非常贴近企业实际运作中遇到的各种成本难题，比如如何处理间接费用的分配、变动成本法和完全成本法在决策中的应用差异，甚至涉及到了一些更复杂的作业成本法（ABC）的实操练习。很多题目并非简单的数字代入，而是需要你先进行细致的背景分析，理解业务逻辑后才能选择合适的会计方法进行处理。做完一套完整的习题后，我感觉自己不仅仅是在计算，更像是在参与一场小型的成本管理决策模拟，这对提升我的实务分析能力非常有帮助。特别是那些涉及成本控制和盈利能力分析的综合题，极大地拓展了我的思维边界。

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坦白说，一开始我对着厚厚的习题册还有点畏惧，觉得会不会难度过高，超出了我的接受范围。但实际翻阅后发现，编写者显然对不同学习阶段的读者做了细致的考量。书本的结构设置得非常合理，从最基础的成本要素归集、生产成本的计算，到逐步深入到成本控制、预算编制和差异分析，难度是层层递进的。每一部分都会有基础巩固题、中等难度应用题和少数几道挑战性的难题。这种梯度设计，让我能够稳扎稳打，每攻克一关都有成就感，而不是一开始就被难题击溃信心。对于那些基础比较薄弱的章节，习题后面的详细解答步骤简直就是雪中送炭，它不仅给出了最终答案，更重要的是展示了完整的解题思路和逻辑推导过程，让我能清楚地知道自己错在了哪个环节，是概念理解偏差了，还是计算过程中出现了疏漏。

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我个人对这类偏向实操技能的书籍有一个很高的要求，那就是配套资源的丰富性。这本书在这方面做得相当到位。虽然我主要依赖纸质书进行练习，但我了解到它还提供了电子版的配套资源，这对于经常需要查阅和复习的读者来说非常方便。更让我满意的是，它在关键的成本核算表格和报表格式上，提供了标准化的模板。在练习涉及成本表编制时，我可以直接套用这些模板进行练习和对照，这极大地模拟了未来工作中的规范要求。很多时候，会计的规范性比算术准确性更重要，而这本书通过提供这些标准的格式支撑，潜移默化地培养了我们遵守行业规范的习惯。这不仅仅是一本习题集，更像是一个兼具理论深度和职业规范指导的“工作模拟器”。

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