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出版者:电子工业

作者:廖春和//孙虹//陈还|主编

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2009-1

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787121075674

丛书系列:研究生入学考试考点解析与真题详解

图书标签:

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好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，该书并非您提到的《研究生入学考试考点解析与真题详解》。 --- 图书名称： 《前沿计算科学与数据驱动决策：理论基础与应用实践》 图书简介 一、 图书概述与定位 《前沿计算科学与数据驱动决策：理论基础与应用实践》是一本深度聚焦于现代计算科学核心理论与复杂数据分析实践的专业著作。本书旨在为计算机科学、应用数学、统计学、工程学以及相关交叉学科的高年级本科生、研究生、科研人员和行业专业人士提供一个全面、系统且具有前瞻性的知识框架。它不仅仅是一本理论教材，更是一本连接基础理论与前沿技术应用的桥梁。全书结构严谨，内容覆盖面广，尤其侧重于当前大数据环境下，如何利用先进的计算模型和算法实现高效、鲁棒的数据驱动决策。 本书的定位在于填补现有教材中理论深度与工程实践之间鸿沟的空白。它摒视孤立的技术罗列，强调跨学科知识的融合与系统性思维的培养。读者通过本书的学习，将能够构建起从底层计算模型理解到上层复杂系统构建的完整知识链条。 二、 核心内容深度剖析 全书内容共分为五大部分，逻辑层层递进，由浅入深： 第一部分：现代计算科学的数学基础与模型构建 本部分聚焦于支撑前沿计算方法的数学基石。首先回顾并深化了凸优化理论在机器学习中的核心地位，详细阐述了对偶理论、KKT条件以及大规模优化算法（如随机梯度下降及其变种）的收敛性证明与实际调优技巧。接着，深入探讨了信息论在数据压缩、特征选择和模型不确定性量化中的应用，特别是熵、互信息和 Kullback-Leibler 散度在深度学习正则化中的创新用法。此外，还引入了拓扑数据分析（TDA）的基础概念，如持久同调，用以揭示高维数据中的内在几何结构，为非结构化数据分析奠定理论基础。 第二部分：高性能计算架构与并行化策略 随着数据规模的爆炸式增长，高效的计算架构成为瓶颈。本部分详细剖析了当前主流的异构计算范式，包括 GPU 编程模型（CUDA/OpenCL）的核心概念、内存层次结构优化（共享内存、全局内存的有效利用），以及如何针对特定算法（如矩阵乘法、卷积操作）进行内核级优化。同时，书中对分布式计算框架（如 MPI、MapReduce 的演进版本）进行了深入对比分析，重点讲解了数据划分、任务调度以及容错机制的设计原则，确保读者能够设计出能在 PB 级别数据上稳定运行的计算流程。 第三部分：深度学习的泛化理论与可解释性 本部分是全书的重点之一，专注于超越简单模型训练的深层理解。在理论层面，详细阐述了深度学习的泛化能力：包括 Vapnik-Chervonenkis (VC) 维的推广应用、模型的复杂度度量（如 Rademacher 复杂度），以及隐式的偏置（Implicit Bias）如何影响优化路径和最终模型的选择。在应用层面，本书系统介绍了模型可解释性技术（XAI），涵盖了梯度反向传播可视化（如 Grad-CAM）、特征归因方法（如 SHAP 值）的数学推导与局限性分析，并探讨了因果推断在增强决策可信度中的作用。 第四部分：概率图模型与不确定性量化 本部分回归概率论的严谨性，探讨处理不确定性和复杂依赖关系的方法。概率图模型（PGMs）部分，从贝叶斯网络和马尔可夫随机场（MRF）出发，详细解释了精确推理（如信念传播）和近似推理（如 MCMC、变分推断）的算法细节及其计算复杂度权衡。特别地，书中引入了高斯过程（Gaussian Processes）作为强大的非参数回归和不确定性建模工具，对其核函数的选择和后验分布的计算进行了详尽的推导。这部分内容对于需要进行风险评估和决策鲁棒性分析的领域至关重要。 第五部分：数据驱动决策的工程化与伦理边界 最后一部分将理论与工程实践、社会影响紧密结合。在工程化方面，重点讲解了模型运维（MLOps）的生命周期管理，包括特征存储、模型注册、A/B 测试框架的设计，以及如何实现模型的持续集成与持续部署（CI/CD）。在决策伦理方面，本书深入探讨了算法公平性（Fairness）的量化指标（如平等机会差异、预测率均等），以及如何通过公平约束优化方法来减轻模型中的偏见。此外，还讨论了数据隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私）在实际系统部署中的挑战与解决方案。 三、 适用读者与学习收获 本书的深度和广度使其成为： 1. 研究生阶段深入研究者：提供了扎实的理论基础和最新的研究热点，便于选题和论文撰写。 2. 算法工程师与数据科学家：提供了优化现有模型和设计新型计算策略的实战性工具和深入理解。 3. 高校教师与研究人员：可作为高级选修课或专题研讨课的参考教材，内容紧跟学科前沿。 通过系统学习本书，读者将不仅仅掌握“如何使用”工具，更重要的是理解“为何如此设计”以及“如何创新性地应用”这些先进的计算科学方法，从而在数据驱动的未来中，成为真正的决策者和创新者。 ---

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这本书的书名很吸引人，《研究生入学考试考点解析与真题详解》，听起来就像是备考神器，所以我毫不犹豫地入手了。拿到手后，我第一时间翻阅了目录，看到里面细致入微的考点划分，以及对历年真题的深度剖析，心里就踏实了不少。我一直对某个特定科目比较头疼，总是抓不住重点，考试时也容易慌乱。这本书的亮点在于，它并没有简单地罗列知识点，而是深入浅出地讲解了每一个考点的来龙去脉，以及它在历年考试中出现的频率和考法。更重要的是，它提供了大量的真题解析，而且不是那种千篇一律的答案，而是从出题人的角度，分析了题目的考察意图，解题思路，以及容易出错的地方。我特别喜欢它对一些“陷阱题”的讲解，让我恍然大悟，原来自己之前是这样误入歧途的。这本书就像一位经验丰富的导师，不仅指明了方向，还手把手地教我如何避开弯路，如何高效地掌握知识。虽然我还没有开始系统复习，但仅仅是阅读这些解析，就已经让我对考试有了更清晰的认识，也更有信心去面对接下来的挑战。

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当初选择这本书，是因为它听起来非常务实，专注于研究生入学考试的核心——考点和真题。收到书后，我立马就翻阅了其中我一直感到困惑的部分。我不得不说，这本书的“考点解析”部分做得非常到位。它不仅仅是简单地列出知识点，而是深入剖析了每个知识点在考试中的重要性、出题形式以及与之相关的常见误区。对于一些概念，它提供了多角度的解释和对比，让我能够从不同层面去理解。而“真题详解”更是让我眼前一亮。它提供的解析不是机械的答案复述，而是充满了智慧的思考过程。它会分析题目考察的知识点是否是重点，出题的逻辑是什么，以及考生在解题时最容易犯的错误是什么。这种深入的、带有启发性的解析，让我受益匪浅。我感觉我不再是被动地接受知识，而是主动地去思考和理解。这本书就像一位经验丰富的向导，不仅指明了前行的方向，还为我规划了最有效率的路径，让我备考之路更加清晰和坚定。

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作为一名准备考研的学子，寻找一本能够真正帮助我提升成绩的资料至关重要。这本书的名称《研究生入学考试考点解析与真题详解》正好击中了我的需求。拿到书后，我迫不及待地翻阅了其中几个我比较薄弱的章节。这本书最让我印象深刻的是它对于“考点”的解析。它并非只是简单地罗列知识点，而是会追溯到这些知识点的出处，分析它们在历年考试中的重要程度，以及可能出现的出题角度。这种深入的解析，让我能够更清晰地认识到哪些是“必考题”，哪些是“送分题”，从而更有效地分配我的复习时间。而“真题详解”更是让我眼前一亮。它提供的解析，不仅仅是给出标准答案，更重要的是它会详细讲解解题的思路和方法，甚至是分析错误选项的原因。这种“知其然，知其所以然”的讲解方式，让我能够真正理解题目背后的逻辑，而不是死记硬背。这本书就像一位经验丰富的考研导师，它不仅能指明方向，更能手把手教我如何高效地学习和解题，让我对考研之路充满了信心。

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拿到《研究生入学考试考点解析与真题详解》这本书，我的第一感觉就是“专业”。我之前也看过一些考研资料，但很多都流于表面，要么知识点讲得不够深入，要么真题解析过于简略。而这本书，光从厚度和排版就能看出其内容的丰富和严谨。我最看重的是它对“考点”的深入挖掘，它不是简单地把课本上的内容搬过来，而是提炼出了考试中最核心、最常考的知识点，并结合历年真题，分析了这些考点的各种变体和出题套路。尤其是一些疑难考点，它能够提供非常清晰的思路和方法，帮助我理解那些曾经让我头疼的难题。而“真题详解”的部分，更是细致入微，它不仅仅是给出答案，而是把解题的每一步都掰开了揉了，甚至还会点出一些隐藏的陷阱和需要注意的细节，让我感觉自己像是在和一位经验丰富的老师一对一辅导。这本书的价值，在于它能够帮助我建立起一个清晰的知识体系，并熟练掌握解题技巧，从而在考场上自信满满。

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作为一个考研er，时间就是生命，效率至上。选择这本书，完全是看中了它“考点解析”和“真题详解”这两个关键词。拿到书后，我迫不及待地翻到我最薄弱的那个章节，发现这本书的讲解方式真的太对了我的胃口。它不是那种枯燥的理论堆砌，而是将抽象的考点具象化，通过大量的例题和图示，将复杂的概念讲得明明白白。尤其是那些历年真题的解析，简直是我的救星。很多题目我之前看了答案也一知半解，但是这本书的解析，不仅给出了标准答案，还详细分析了为什么其他选项是错的，以及这道题背后考察的知识点是什么。它还特别提醒了我一些容易混淆的概念和容易忽略的细节，这些都是我在自己看书时很难注意到的。我感觉这本书就像一个经验丰富的老教授，把几十年积累的解题技巧和考试经验都浓缩在了里面，让我少走了很多弯路。我现在非常有动力去深入研究这本书的每一个章节，相信它一定会成为我考研路上的重要助力，帮助我实现我的目标。

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