Visual FoxPro程序设计实践教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:185

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出版时间:2008-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787113089993

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 程序设计
• 教程
• 开发
• 数据库
• 实践
• 编程
• Windows
• FoxPro

好的，以下是一本与《Visual FoxPro程序设计实践教程》无关，但内容翔实的图书简介： 《深度学习：从理论到实战的PyTorch之旅》 图书简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术变革的核心引擎。本书旨在为广大学者、工程师和技术爱好者提供一本全面、深入且极具实战价值的指南，聚焦于当前最流行和灵活的深度学习框架——PyTorch。我们摒弃了对晦涩难懂数学原理的过度渲染，转而强调直观理解、代码实现与工程应用相结合的教学理念。 本书结构严谨，内容覆盖了从基础理论构建到复杂模型部署的完整生命周期。它不仅仅是一本“如何使用”的工具手册，更是一部“为何如此设计”的思维导引。 第一部分：深度学习的基石与PyTorch环境搭建 本部分将为读者打下坚实的理论基础，并引导读者快速进入PyTorch的开发环境。 1. 深度学习的本质与历史脉络： 我们首先回顾了机器学习的演进，并清晰界定了深度学习的核心优势。讨论了神经网络的起源、感知机（Perceptron）的局限性，以及反向传播算法（Backpropagation）如何成为现代深度学习的基石。这一章避免了繁复的矩阵演算，侧重于概念的直观几何解释。 2. 搭建高效的PyTorch开发环境： 详细介绍了如何在主流操作系统上安装Anaconda、配置Python环境，以及安装特定版本的PyTorch和TorchVision。特别地，我们对比了CPU与GPU（CUDA）的配置差异和性能考量，确保读者能够搭建起满足高效训练需求的平台。我们提供的不仅仅是命令，更有针对不同硬件配置的故障排除指南。 3. 张量（Tensor）：PyTorch的血液： 张量是PyTorch中所有数据操作的基本单位。本章深入剖析了张量的创建、索引、切片、维度操作（如`view`, `reshape`, `transpose`），以及如何在CPU和GPU之间高效地进行数据迁移。我们通过大量的代码示例展示了张量运算如何映射到线性代数操作，帮助读者建立对数据流的深刻理解。 4. 自动微分引擎——`autograd`的魔力： 自动微分是深度学习框架的核心。本章详细解析了PyTorch的动态计算图机制，解释了`requires_grad`的意义，以及`backward()`函数是如何通过链式法则自动计算梯度。我们特别演示了如何使用`torch.autograd.grad`进行自定义的梯度计算，这对于理解更高级的优化器和元学习（Meta-Learning）至关重要。 第二部分：构建你的第一个神经网络 本部分开始步入实践的核心，通过构建一个经典的分类模型，逐步揭示神经网络的各个组成部分。 5. 线性模型与损失函数： 介绍了最基础的线性回归和逻辑回归模型。重点讲解了交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）、均方误差（MSE）等常用损失函数的数学原理及其在PyTorch中的实现。 6. 神经网络模块化构建：`nn.Module`的精髓： 深入讲解了如何继承`torch.nn.Module`来设计自定义的网络层和完整的网络结构。这包括`__init__`方法中层参数的定义，以及`forward`方法中数据流的逻辑构建。我们强调了模块化编程在维护大型模型时的重要性。 7. 优化器与训练循环的艺术： 本章聚焦于如何利用优化器（如SGD, Adam, RMSprop）来更新模型权重。我们详细分析了学习率调度策略（Learning Rate Schedulers）对模型收敛速度和最终精度的影响。此外，构建一个健壮的训练循环——包括数据加载、前向传播、损失计算、反向传播和参数更新——是本章的核心实践内容。 8. 数据管道的高效管理：`DataLoader`与预处理： 真实世界的数据往往是庞大且复杂的。本章详细介绍了`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`的使用，演示了如何实现高效的批量处理（Batching）、数据打乱（Shuffling）以及多进程数据加载（Multiprocessing Workers），从而避免CPU成为训练的瓶颈。 第三部分：进阶模型与前沿应用 在掌握基础知识后，本部分将引导读者探索更复杂、更具挑战性的深度学习模型。 9. 卷积神经网络（CNNs）的深度探索： 详细介绍了卷积层、池化层、批归一化（Batch Normalization）的作用及其在图像处理中的地位。我们将完整实现经典模型如LeNet、AlexNet、VGG，并着重讲解如何使用`torchvision.models`中预训练模型的迁移学习（Transfer Learning）技巧，以应对小样本问题。 10. 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，本章讲解了标准RNN的结构缺陷，并重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的工作机制。实战部分将使用PyTorch实现一个基础的文本分类器。 11. Transformer架构的革命： 作为现代NLP的基石，本章将拆解Transformer架构的各个组件：自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码。我们将通过代码展示如何构建一个简化的Transformer编码器，帮助读者理解其并行计算的优势。 12. 模型评估、调试与部署： 训练出模型只是第一步。本章侧重于工程实践：如何使用混淆矩阵、ROC曲线等指标全面评估模型性能；如何通过可视化工具（如TensorBoard）监控训练过程中的梯度消失/爆炸等问题；以及如何使用`torch.jit`将训练好的PyTorch模型序列化并导出为可供C++或其他环境调用的格式（TorchScript）。 本书的每一个章节都配有大量的源代码示例，这些示例均经过严格测试，并确保可以在现代PyTorch环境中稳定运行。通过遵循本书的引导，读者将能够自信地将深度学习理论转化为解决实际问题的强大工具。

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这本书的封面设计颇为朴实，封面上醒目的“Visual FoxPro程序设计实践教程”几个大字，让我在书店里一眼就注意到了。我最初接触编程时，对于如何将理论知识真正运用到实际项目中感到非常迷茫，市面上的教材往往侧重于概念的罗列，却鲜有贴合实际工作场景的案例。这本教程给我的第一印象是，它似乎有意避开了那些晦涩难懂的理论深水区，转而强调“实践”二字。我尤其期待它在数据管理和报表制作方面的深入讲解，因为在我过去的经验里，这两块内容往往是初学者最大的拦路虎。如果它能提供一系列由浅入深、循序渐进的实战项目，让我能真正“动手”起来，那么它无疑是一本值得珍藏的入门佳作。我希望它不仅仅是教我如何输入代码，而是教我如何像一个专业的开发者那样去思考问题，去构建一个稳定、高效的应用程序框架。对于那些希望快速掌握VFP核心技能，并准备投入到企业级应用开发中的人来说，这样的侧重点至关重要。

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拿到书后，我迫不及待地翻阅了目录，内容编排的逻辑性确实值得称赞。它没有像某些教材那样将语言基础和数据库原理混杂在一起，而是清晰地划分了模块。我特别关注了关于面向对象编程（OOP）在FoxPro环境下的应用章节，因为这是现代软件开发的主流思想。以往的FoxPro书籍在讲解OOP时，常常显得力度不足，要么过于理论化，要么干脆一带而过。如果这本教程能够用大量图示和代码片段，清晰地阐释事件驱动、对象继承这些概念，并结合FoxPro特有的表结构和游标操作进行演示，那对提升我的编程思维将是极大的帮助。我希望它在错误处理和调试技巧上也能给予足够的篇幅，毕竟在实际开发中，解决Bug的时间往往比编写新功能的时间要长得多。这种注重细节和实战难点的处理，才是一本优秀教程的价值所在。

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阅读过程中，我发现作者在涉及数据库设计范式时，态度非常务实。没有陷入学术界对第三范式、巴斯-科德范式的无休止争论中，而是直接给出了在中小企业应用中最为实用、最高效的表结构设计建议。这种“够用就好，效率优先”的实战导向，非常符合我目前的工作需求，即快速交付稳定且性能良好的系统。特别是关于索引的创建和优化那一节，它详细对比了不同查询语句下，不同索引策略带来的性能差异，并且用实际运行时间数据作为佐证，这比空洞的理论描述要来得有力得多。这种基于性能测试的教学方法，让我对如何调优我手中那些处理百万级数据记录的系统燃起了新的希望。

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总的来说，这本书给我的感觉是沉稳而可靠，它没有追求时髦的新技术噱头，而是专注于将Visual FoxPro这门强大的工具打磨至锋利。我对其中关于自定义控件（ActiveX/COM组件）与VFP的集成部分的讲解留下了深刻印象。许多教程在涉及到外部技术集成时往往草草收场，而这本书似乎花费了额外的精力去演示如何利用外部库来扩展VFP的功能边界，比如与Excel的深度交互，或者调用外部DLL进行复杂计算。这表明作者的视野并不仅限于VFP的生态内部，而是着眼于构建一个更具扩展性的企业信息系统。这对于我这种需要将现有VFP系统升级或与其他系统对接的开发者来说，无疑是提供了宝贵的解决方案和思路。

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从排版和印刷质量来看，这本书的制作相当用心。字体大小适中，代码块与正文的区分度很高，这在长时间阅读和比对代码时，极大地减轻了视觉疲劳。但更让我欣赏的是，它似乎在每一个关键知识点之后，都配有“思考题”或“自测环节”。这表明作者不仅仅是知识的搬运工，更是教学方法的实践者。对我个人而言，通过即时的小测试来巩固刚刚学到的函数或语法，远比读完一整章再回头复习要有效得多。我更看重的是作者在讲解复杂概念时所采用的比喻和类比是否生动形象。如果能用日常生活中容易理解的场景来解释数据库的连接、事务处理等抽象概念，那么这本书的普适性和接受度就会大大提高。优秀的教程应当是能够将复杂性隐藏在简单叙述背后的。

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