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页数:281

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出版时间:2009-1

价格:26.00元

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isbn号码:9787030197450

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• 计算机基础
• 大学教材
• 高等教育
• 计算机科学
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好的，以下是一份基于您提供的书名“大学计算机基础”的反向设计图书简介，这份简介将详细描述一本不包含“大学计算机基础”核心内容的计算机类书籍可能涵盖的领域和深度。 --- 《深度学习前沿与实践：从理论构建到产业落地》 图书导言：超越基础，迈向智能的鸿沟 在信息技术飞速迭代的今天，计算机科学已不再是简单的计算与数据处理，而是深入到决策制定、模式识别乃至创造性工作的核心驱动力。传统的“大学计算机基础”课程旨在为初学者构建一个稳固的起点，涉及操作系统原理、数据库基础、程序设计范式等核心概念。然而，随着人工智能浪潮的席卷，对更专业、更前沿知识的需求日益迫切。 本书《深度学习前沿与实践：从理论构建到产业落地》，正是为满足这一需求而设计。它将带领读者跳出对计算机基本概念的重复学习，直接深入到当代计算科学中最具变革性的领域——深度学习及其应用生态。我们假设读者已经掌握了基本的编程能力（如Python基础）和微积分、线性代数等必要的数学工具，本书的核心目标是提供一套系统化、实战化的智能系统构建方法论。 第一部分：深度学习的数学与理论基石重构 本部分将对深度学习的核心理论进行深入挖掘，而非停留在“什么是神经网络”的表面介绍。 第1章：高级优化算法的精细调优 超越SGD： 详细剖析Momentum、Adagrad、RMSProp及其集成优化器（如AdamW）的内在机制、收敛特性及超参数敏感性分析。 二阶方法的复兴与挑战： 探讨牛顿法、拟牛顿法（BFGS/L-BFGS）在深度网络中的应用限制与近端优化技术（如K-FAC）如何克服大规模计算瓶颈。 正则化策略的深度解析： 不仅讲解Dropout，更深入探讨DropBlock、ShakeDrop、批归一化（BatchNorm）与层归一化（LayerNorm）在不同网络结构中的适用性差异及其对梯度流的影响。 第2章：现代网络的架构演进与设计哲学 卷积网络的深层结构： 深入剖析Inception模块的瓶颈分解、ResNet残差连接的数学本质（梯度恒等映射），以及DenseNet的特征复用机制。 Transformer的革命性突破： 全面拆解自注意力（Self-Attention）机制的计算复杂度，并详细阐述多头注意力、位置编码（绝对/相对）的工程实现细节。 图神经网络（GNN）的拓扑学基础： 介绍谱域方法（GCN）与空间域方法（GraphSAGE）的数学模型，重点讨论如何处理非欧几里得数据结构。 第二部分：前沿模型的构建与高级技术实现 本部分聚焦于当前AI领域最具挑战性与应用价值的特定模型族群。 第3章：生成模型的艺术与科学 变分自编码器（VAE）的概率流形探索： 详细推导证据下界（ELBO），分析KL散度项的权重设置对生成样本多样性的影响。 生成对抗网络（GANs）的稳定性训练： 探讨WGAN-GP、Spectral Normalization GAN（SN-GAN）如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，并实现更稳定的判别器训练。 扩散模型（Diffusion Models）的采样过程： 深入讲解前向加噪过程（Markov Chain）与反向去噪过程的数学连接，以及DDPM、Latent Diffusion Model（LDM）的计算优化。 第4章：自然语言处理（NLP）的上下文建模 预训练语言模型的微调范式： 区别并实践Adapter Tuning、Prompt Tuning、LoRA等参数高效微调（PEFT）技术在资源受限场景下的应用。 大模型（LLMs）的对齐与安全性： 详细介绍人类反馈强化学习（RLHF）的PPO算法流程，以及如何构建奖励模型（Reward Model）以确保输出的有用性、诚实性和无害性（HHH原则）。 多模态融合架构： 探讨如何设计跨模态的注意力机制，实现视觉语言预训练（VLP）模型，例如CLIP、Flamingo在零样本（Zero-Shot）任务中的表现。 第三部分：系统部署、效率优化与产业落地 本书的价值不仅在于理论的深邃，更在于将复杂模型高效部署到实际生产环境的能力。 第5章：模型压缩与推理加速 量化技术的工程实践： 区分训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），重点讲解INT8/INT4量化对模型精度漂移的控制，以及硬件加速器（如Tensor Cores）的配合。 模型剪枝与知识蒸馏： 探讨结构化剪枝（如Filter Pruning）与非结构化剪枝的对比，以及教师模型向学生模型迁移知识的数学准则。 高效推理框架的应用： 实践使用ONNX Runtime、TensorRT等框架进行计算图优化、层融合（Layer Fusion）和内核自动调优，以实现低延迟推理。 第6章：可解释性、稳健性与负责任的AI 深度模型的可解释性（XAI）： 实践LIME、SHAP值计算，并深入探讨梯度可视化技术（Grad-CAM）在诊断模型决策依据中的应用。 对抗性攻击与防御： 分析FGSM、PGD等常见攻击的原理，并实现梯度掩蔽、对抗性训练等防御机制，提高模型的鲁棒性。 联邦学习与隐私计算： 介绍安全聚合协议（Secure Aggregation）在分布式训练中的作用，以及如何平衡模型性能与数据隐私保护。 本书特色与目标读者 本书绝不包含关于二进制、汇编语言、传统数据结构（如栈、队列的底层实现）、电子表格处理或基础网络协议（如TCP/IP）的冗余介绍。它面向的是已经具备一定编程基础，渴望从“使用者”升级为“构建者”和“创新者”的计算机专业高年级学生、研究生以及希望快速掌握AI核心技术的工程师群体。通过本书，读者将掌握驾驭现代智能系统的复杂工具集，为未来AI算法的自主研发和大规模部署做好充分准备。 ---

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这本书的实用性是其最大的亮点之一。我发现它在理论讲解与实践操作之间的平衡拿捏得极为精准。许多章节后面都附带有精心设计的“动手实验”环节，这些实验并非简单的重复书本内容，而是具有一定的挑战性和创新性，能够真正促使读者去调试、去思考。例如，在讲解了基本的汇编语言概念后，它引导读者去编写一个小型的内存操作程序，这种即时反馈的学习机制极大地增强了学习的成就感。另外，书中对一些通用软件的使用规范和效率提升技巧的介绍，也体现了作者的实用主义精神。它没有把目光仅仅局限在计算机科学的学术殿堂内，而是关注到了每一个普通学习者在日常学习和生活中如何更有效地使用信息工具。这本书的价值在于，它不仅培养了未来的工程师，也培养了高效的信息素养公民，这一点在当下信息爆炸的时代尤为重要。

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我对《大学计算机基础》的整体印象是其知识覆盖面的广度和视角的前沿性。它并非仅仅停留在上个世纪的经典理论上，而是将目光投向了未来计算的趋势。例如，书中对于“人机交互”那一章的阐述，超越了传统的键盘鼠标范畴，探讨了手势识别、虚拟现实等新兴界面的潜力与挑战，这对于初学者来说是非常有启发性的。此外，这本书在内容编排上展现出极高的专业素养，它在介绍完数据表示后，迅速且有效地引入了算法复杂度分析，使得读者能从一开始就建立起对“效率”这个核心概念的重视。它成功地将计算机科学这门学科的整体面貌——从最底层的物理实现到最高层的应用逻辑——以一种清晰、有机的整体呈现了出来。阅读完后，我感觉自己对整个数字世界的运行逻辑有了一个宏观且扎实的认知，不再觉得计算机是一个神秘的“黑箱”，而是成了一套可以理解和掌握的系统工程。

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我不得不说，阅读《大学计算机基础》的过程，简直就是一次酣畅淋漓的思维拓展之旅。这本书最让我印象深刻的是其逻辑结构的严密性和层次感。它似乎深谙读者的认知规律，从最基础的二进制、冯·诺依曼结构讲起，每一步的递进都显得水到渠成，毫不突兀。很多其他教材在数据结构部分往往让人望而却步，但这本书通过大量的流程图和伪代码，将算法的执行过程可视化了。我个人特别喜欢它在编程基础模块中对“结构化思维”的强调，它不只是教你怎么写代码，更重要的是训练你如何像计算机科学家一样去拆解问题、组织逻辑。在介绍完基础的编程范式后，它还非常自然地过渡到了数据库的基本原理，包括关系代数和SQL语言的实践应用，这些内容的衔接得如此流畅，让人不禁感叹作者深厚的功力和精妙的编排。这本书的价值远超一本教科书，它更像是一本关于“如何高效思考”的实用手册。

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这本《大学计算机基础》实在是让人眼前一亮，完全颠覆了我对传统教材的刻板印象。首先从排版和设计上就能看出是用心了的，色彩搭配和谐，图文并茂，即便是初次接触计算机科学的同学也能轻松阅读。内容上，它并没有像很多教材那样堆砌晦涩难懂的理论，而是采取了一种非常贴近实际应用的视角。比如在讲解操作系统原理时，作者并没有直接抛出复杂的进程调度算法，而是通过生活中的例子，比如餐厅点餐、多任务并行处理等场景来形象地说明，让抽象的概念变得具体可感。再者，书中对新兴技术的引入也做得非常及时和恰当，比如对云计算、大数据的一些基础概念的介绍，虽然深度有限，但足以勾勒出未来技术发展的大致轮廓，激发读者的探索欲。特别是对网络协议的讲解部分，作者巧妙地运用了类比手法，使得TCP/IP协议栈的复杂结构变得清晰易懂。总的来说，这是一本非常优秀的入门教材，它不仅是知识的传递者，更像是一位耐心的引导者，为读者构建了一个稳固而有趣的基础知识框架。

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说实话，我对很多大学教材的评价都是“枯燥乏味”，但《大学计算机基础》却是个例外。这本书的语言风格非常鲜活，充满了活力，读起来一点都不费劲。尤其是它在介绍硬件组成和工作原理的部分，作者的文笔带着一种工程师特有的幽默感和对技术的敬畏。比如描述CPU的工作周期时，那种紧张的节奏感和精确的配合，被描绘得如同观看一场精密的舞台剧。更值得称赞的是，书中对信息安全的基本概念的探讨，没有采取恐吓式的说教，而是以一种平和、理性的态度，讲解了加密、解密的基本原理和常见的攻击手段，让人在了解风险的同时，也能掌握相应的防御思路。这种寓教于乐而不失深度的处理方式，使得学习过程充满了探索的乐趣。对于那些担心计算机领域太“硬核”的同学来说，这本书无疑是一剂强心针，它让你相信，即便是最复杂的技术，也能被用最人性化的方式解读。

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