B(ZY)课标数学7下(北师大)/点金教练.同步测控Y pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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《深度学习：从基础到前沿实践》 作者： 李明，张伟，王芳 出版社： 蓝天科技出版社 ISBN： 978-7-5078-5678-9 --- 图书简介 本书旨在为读者提供一套系统、全面且深入的深度学习知识体系，内容覆盖从基础理论构建到尖端模型应用的完整路径。它不仅是一本教科书，更是一本面向实践的工程师手册，旨在帮助读者扎实掌握深度学习的核心概念、算法原理及工程实现技巧。全书内容设计兼顾理论的严谨性与应用的直观性，力求让不同背景的读者都能有效吸收和应用。 第一部分：基础理论的夯实——深度学习的基石 本部分聚焦于深度学习得以实现的基础数学和统计学原理，为后续的复杂模型学习打下坚实的基础。 第一章：机器学习与深度学习概述 本章首先界定了机器学习、人工智能与深度学习三者之间的关系，阐明深度学习在现代人工智能领域中的核心地位。详细介绍了监督学习、无监督学习、强化学习等基本范式，并对比了传统机器学习方法（如SVM、决策树）与深度学习方法的本质区别，特别是处理高维复杂数据的能力。本章还探讨了深度学习快速发展的历史背景和驱动因素，如大数据、GPU算力的提升。 第二章：线性代数与概率统计回顾 深度学习的运算本质是高维空间中的矩阵运算和概率分布的拟合。本章对读者进行必要的数学回顾，重点强调了向量、矩阵运算（乘法、转置、逆、特征值分解）在线性回归、PCA降维中的应用。概率论部分则深入讲解了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP），这些是理解损失函数和优化算法的数学基础。 第三章：人工神经网络基础 本章是深度学习的核心入门章节。从最基础的感知机模型开始，逐步引出多层感知机（MLP）。详细剖析了激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择及其对网络非线性的贡献。重点讲解了前向传播（Forward Propagation）的计算流程，以及如何通过反向传播算法（Backpropagation）高效计算梯度，这是训练深层网络的核心机制。 第四章：优化算法与正则化 网络的训练过程即是一个优化问题。本章深入讲解了优化器的发展历程：从基础的梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，最终聚焦于目前工业界广泛使用的Adam优化器及其变体。同时，本章详细阐述了模型过拟合的原理及应对策略，包括L1/L2正则化、Dropout机制的原理与实现细节，以及早停法（Early Stopping）的应用。 第二部分：核心网络架构的精进——经典模型的构建与应用 在掌握基础理论后，本部分转向介绍并深入解析当前最主流的几种深度学习网络架构，并结合实际案例展示其应用潜力。 第五章：卷积神经网络（CNN） CNN是处理图像、视频等网格结构数据的利器。本章首先阐述了卷积操作的数学定义、卷积核（Filter）的意义，以及池化（Pooling）层的降维作用。随后，系统介绍了经典CNN架构的发展脉络，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接机制）。对残差网络的深入剖析是本章的重点，解释了它如何有效解决了深层网络中的梯度消失问题。本章还涵盖了目标检测（如R-CNN系列、YOLO）和语义分割（如U-Net）的基本思想。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列模型 针对文本、语音等序列数据，本章详细讲解了RNN的基本结构和其在处理时间序列依赖关系中的挑战（如长期依赖问题）。重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，尤其是“门”机制（输入门、遗忘门、输出门）如何精确控制信息的流动。本章还讨论了RNN在机器翻译、语音识别和时间序列预测中的实际应用案例。 第七章：注意力机制与Transformer模型 注意力机制是现代深度学习，尤其是自然语言处理领域的一次革命。本章首先从人脑的注意力模型引入，解释了“自注意力”（Self-Attention）的计算流程，即如何计算序列中不同元素之间的相关性权重。随后，本书详细拆解了Transformer模型的Encoder-Decoder架构，重点分析了其多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的设计精妙之处。 第八章：生成对抗网络（GAN） GAN因其强大的生成能力成为当前研究热点。本章全面介绍GAN的基本框架，即生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的博弈过程。深入分析了训练过程中可能出现的模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案。本书详细介绍了DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN，解决梯度消失问题）以及StyleGAN（面向高质量图像生成）的核心思想和技术细节。 第三部分：高级主题与工程实践 最后一部分将视角转向模型的部署、效率提升以及当前的研究前沿。 第九章：迁移学习与预训练模型 在数据稀疏的情况下，利用已在海量数据上训练好的模型（如BERT, GPT, ImageNet预训练模型）进行微调（Fine-tuning）是最高效的方法。本章系统阐述了迁移学习的原理，包括特征提取和微调策略。重点分析了BERT模型在NLP任务中的应用，包括其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务。 第十章：模型部署与硬件加速 理论模型最终需要落地。本章探讨了深度学习模型的工程化问题。内容包括模型量化（Quantization）以减小模型体积和加速推理、模型剪枝（Pruning）以去除冗余连接、以及使用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署的流程。同时，简要介绍了GPU（CUDA/cuDNN）和TPU在加速模型训练中的作用及其编程接口的初步概念。 第十一章：可解释性与安全性 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”模型做出某个决策变得至关重要。本章介绍了模型可解释性技术（XAI），如梯度可视化（Grad-CAM）、LIME等，帮助用户洞察模型的内部决策过程。此外，也探讨了深度学习的安全性问题，包括对抗样本（Adversarial Examples）的攻击原理和防御机制。 第十二章：前沿展望与研究方向 本章简要回顾了当前深度学习领域的热点，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）、图神经网络（GNN）在复杂关系建模中的应用、以及强化学习在决策优化中的前沿进展，为读者指明了进一步深入研究的方向。 本书特色： 1. 理论与代码并重： 书中所有核心算法均配有清晰的伪代码和基于主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的实现示例，确保读者既懂原理又会编程。 2. 深度剖析： 针对ResNet、Transformer、GAN等关键模型，进行了一层层剥茧的结构解析，而非仅仅停留在应用层面。 3. 面向工程： 强调了模型优化、部署和效率提升的实用技巧，使内容更贴合工业界需求。 4. 数学严谨： 在讲解核心公式时，提供了必要的数学推导背景，保证了知识体系的完整性。 目标读者： 计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的高年级本科生、研究生；希望系统学习深度学习技术并将其应用于实际工作中的算法工程师、数据科学家；以及希望对人工智能领域有全面、深入理解的专业人士。

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说实话，我本来对这种“教练”系列的资料抱有怀疑态度的，总觉得名字起得响亮，内容可能就差强人意。但翻开之后，我发现我误会它了。它的排版布局简直是教科书级别的清晰，重点和难点标注得非常到位，完全不会让人在做题时感到视觉疲劳。特别是几何部分，很多证明题，光看文字描述就觉得脑袋疼，但这本书里对于每一步的推理，都会用一个小图标或者简短的提示语来引导思路，比如“此处使用中垂线定理”或者“观察全等条件”。这种潜移默化的引导，比老师直接给出答案要有效得多，因为它培养的是独立思考的习惯。我以前做几何题总喜欢跳步，结果最后总在细节上失分，这本书让我学会了严谨的逻辑链条，现在写证明题时都自觉地把每一步的依据都写完整了，感觉做题的质量都在提升。

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这本书的测试卷设置非常合理，可以说是“循序渐进”的典范。它没有一开始就给你一套难度爆炸的卷子让你受挫。第一部分的“基础巩固”题，基本上就是对课本例题的变式，确保基础分能拿到手。然后是“能力提升”区域，开始引入一些需要多步骤推理或者结合两个以上知识点才能解决的综合题。最妙的是，在每个单元测试卷的末尾，它会设置一个“错题反思”的空白区域，引导学生去记录自己错在哪里，为什么错。这种强迫性的反思机制，比我以往自己给孩子整理错题本要高效得多，因为记录的当下，错误印象最深刻。我发现，经过几次单元测试后，孩子再去碰相似的题目时，总能回忆起他当初在这个“反思区”写下的教训，这种内化的学习效果，比死记硬背要持久得多。

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作为一名家长，我更关注的是孩子使用后的反馈。我儿子现在上初一，正处于从小学到初中数学思维转变的关键时期，他抱怨最多的就是有些题目“看不懂”到底要考什么。自从用了这本练习册后，他的抱怨明显减少了。我观察了一下，它在每单元的开始部分都会有一个“知识点导航图”，这个图做得非常精妙，它把本单元的所有知识点串联成一个有机的整体，让孩子能宏观地把握学习的脉络，而不是零散地背诵公式。此外，它的配套资源也做得很好，虽然我没有深入研究，但听说配套的在线解析和视频讲解都很到位，这对于辅导孩子时，家长也能跟得上思路非常有帮助。它不是那种做完一套就扔掉的“一次性用品”，而是可以反复翻阅、查漏补缺的“学习伙伴”。我给他买了市面上很多资料，但这一本他自己会主动去拿起做，这本身就是一个很大的肯定。

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这本书的封面设计很吸引人，那种沉稳的蓝色调配上简洁的字体，一看就知道是用来扎扎实实学习的工具书。我最近在准备期末复习，尤其是在代数这块感觉基础不太牢固，所以特意找了一本口碑不错的同步练习册。我最欣赏它的一点是，它真的紧跟教材的每一个章节和知识点，不像有些资料会超纲或者遗漏一些基础概念的强化训练。比如，在讲解“二元一次方程组”的时候，它不仅提供了基础的代入消元法和加减消元法的例题，还非常细致地给出了每一步的思考逻辑，这对我这种需要“手把手”教学的读者来说太重要了。我记得有一次做完一套基础测试，发现自己总是卡在应用题上，这本书里针对性的设置了“生活中的数学”板块，把复杂的实际问题拆解成可理解的数学模型，那种茅塞顿开的感觉，真是让人觉得物超所值。它不是那种堆砌难题来炫技的资料，而是真正关注学生如何从理解到熟练掌握的转化过程，很实用。

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我特别喜欢它在章节末尾加入的“学法指导”。这部分内容真的体现了“教练”的用心。它不是直接告诉你答案，而是教你如何去“找”答案。比如，在讲解概率初步时，它会分析为什么有些学生会用简单的除法来计算，而正确的概率思维需要关注的是所有可能的结果集合。它会提供几种不同的解题策略，并分析每种策略的优缺点和适用范围，这对于培养学生的数学思维的灵活性至关重要。我以前做题很依赖直觉，但这本书让我学会了用更系统、更可靠的方法去构建解题思路。它仿佛在说：“我不仅给你鱼，我还教你如何去钓鱼，甚至告诉你哪种鱼竿适合哪条河。”总而言之，这本书真正做到了“授人以渔”，而不是简单地提供练习材料，它是在塑造一个更成熟的数学学习者。

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