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出版者:

作者:常晋义 编

出品人:

页数:423

译者:

出版时间:2009-1

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787040255492

丛书系列:

图书标签:

• 信息系统
• 管理信息系统
• MIS
• 信息技术
• 数字化转型
• 企业管理
• 信息管理
• 系统分析
• 数据库
• 商业智能

《深度学习在图像识别中的应用》 本书全面深入地探讨了深度学习技术在图像识别领域的各项应用。从基础概念的解析，到复杂模型的构建与优化，再到实际场景的部署与挑战，为读者提供了一个系统的学习框架。 第一部分：深度学习基础理论 本部分首先为读者奠定坚实的深度学习理论基础。我们将从人工神经网络的基本构成单元——神经元讲起，逐步深入到多层感知机（MLP）的结构和工作原理。随后，重点介绍反向传播算法，这是训练神经网络的核心机制，通过清晰的图示和数学推导，帮助读者理解梯度下降的过程以及如何利用它来调整模型参数。 在此基础上，我们将详细阐述卷积神经网络（CNN）的革命性影响。读者将学习到卷积层、池化层、全连接层等关键组件的设计理念和功能，理解它们如何有效地从图像数据中提取层次化的特征。通过对经典CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet的介绍，读者将掌握不同架构的演进和创新之处，并理解它们在实际应用中的优势。 此外，我们还将介绍激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用，以及损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失）的选择与优化。正则化技术（如Dropout、Batch Normalization、L1/L2正则化）对于防止模型过拟合至关重要，本书将深入剖析这些方法的原理和实现细节。 第二部分：核心图像识别任务 在掌握了深度学习的基础理论后，本部分将聚焦于深度学习在具体图像识别任务中的核心应用。 图像分类： 这是最基础也是最广泛的图像识别任务。本书将详细介绍如何利用CNN模型解决单标签和多标签图像分类问题，并讨论不同数据集（如ImageNet、CIFAR-10/100）的特性及相应的模型设计策略。读者将学习如何进行数据增强、类别不平衡处理以及模型性能的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数）。 目标检测： 目标检测旨在识别图像中的特定物体并框出其位置。我们将介绍两大类主流的目标检测方法：两阶段检测器（如R-CNN系列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列, SSD）。本书将深入解析它们的网络结构、锚框机制、非极大值抑制（NMS）算法，以及如何平衡检测精度和速度。 语义分割： 语义分割是对图像中的每个像素分配类别标签，从而实现对图像内容的精细理解。我们将详细讲解全卷积网络（FCN）的原理，并介绍U-Net、DeepLab等经典语义分割模型的架构设计。读者将学习如何处理像素级别的预测、感受野问题以及度量分割性能的指标（如IoU）。 实例分割： 实例分割在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。Mask R-CNN是实现实例分割的代表性模型，本书将详细解析其模型结构，包括如何利用区域建议网络（RPN）和掩码分支来生成像素级的掩码。 第三部分：模型训练、优化与部署 本部分将指导读者如何有效地训练、优化和部署深度学习模型，使其能够在实际应用中发挥最佳性能。 数据预处理与增强： 高质量的数据是深度学习成功的基石。本书将介绍图像数据的加载、归一化、格式转换等预处理步骤，并详细讲解各种数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等，以及它们如何有效地增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性。 模型训练策略： 我们将深入探讨学习率调度器（如Step Decay, Cosine Annealing）、优化器（如SGD, Adam, RMSprop）的选择与调整，以及批量大小（Batch Size）的影响。此外，还将介绍迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）的概念，以及如何利用预训练模型加速开发进程。 模型评估与调优： 除了常见的评估指标，本书还将介绍交叉验证、混淆矩阵等工具，帮助读者全面评估模型性能。针对模型出现的问题，如欠拟合和过拟合，我们将提供有效的调优策略，包括调整模型复杂度、正则化强度、学习率等。 模型部署与推理： 最后，本书将探讨如何将训练好的模型部署到各种平台，包括服务器、移动设备和嵌入式系统。我们将介绍模型压缩技术（如量化、剪枝）和轻量级模型的设计，以及TensorRT、OpenVINO等推理加速引擎的使用，以实现高效的推理速度。 第四部分：前沿技术与挑战 本部分将展望深度学习在图像识别领域的最新发展趋势，并探讨一些挑战性的问题。 注意力机制与Transformer： 注意力机制的引入极大地提升了模型的性能，特别是Vision Transformer（ViT）的出现，将Transformer模型成功应用于图像识别领域，为领域带来了新的范式。本书将解析其工作原理。 自监督学习与少样本学习： 在数据标注成本高昂的情况下，自监督学习（SSL）和少样本学习（Few-shot Learning）成为重要的研究方向。我们将介绍Contrastive Learning等SSL方法，以及如何利用少量样本快速学习新类别的技术。 可解释性与鲁棒性： 随着模型复杂度的增加，模型的可解释性变得尤为重要。我们将介绍一些可解释性技术，如CAM、Grad-CAM。同时，探讨模型在对抗性攻击下的脆弱性，并介绍提高模型鲁棒性的方法。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握深度学习在图像识别领域的理论知识和实践技能，为进一步深入研究或实际应用打下坚实的基础。

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说实话，我对技术类书籍往往抱有一种敬而远之的态度，总担心自己会被一堆术语和复杂的架构图淹没，但这本书在构建信息系统基础概念时，展现出了惊人的耐心和清晰度。它仿佛有一套独特的教学逻辑，总是先从最贴近日常业务的场景切入，再逐步深入到技术底层。比如在讲解“企业资源规划系统”（ERP）时，作者并没有一开始就抛出SAP或Oracle的复杂模块图，而是从一个工厂车间最基础的物料需求计划（MRP）讲起，展示了信息流如何取代手工台账，实现跨部门的同步协作。这种“自下而上”的叙事方式，极大地降低了我的阅读门槛。此外，书中对信息安全和治理的讨论也极其到位，没有采用恐吓式的笔调，而是将其视为业务连续性的基础。我对其中关于“风险评估矩阵”的描述印象深刻，它不是教你如何编写防火墙规则，而是教你如何从管理层面识别、量化和分摊信息泄露带来的潜在损失。这本书的语言风格非常专业，但绝不晦涩，更像是一位严谨的教授在做课堂辅导，确保每个关键概念都落地有声，让人感觉学习过程是扎实且层层递进的。

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这本《**管理信息系统**》的读后感，着实让我这个行业新人受益匪浅，它并非那种枯燥乏味的教科书，反而像是一位经验丰富的老前辈，手把手地将复杂的企业运作脉络通过信息系统的视角清晰地勾勒出来。我尤其欣赏作者在阐述“战略信息系统”这一章节时的那种前瞻性，书中没有停留在简单的技术堆砌上，而是深入探讨了信息技术如何成为企业核心竞争力的驱动力。举个例子，书中对供应链管理信息系统（SCM）的分析，不仅仅罗列了各个模块的功能，更侧重于如何通过系统集成实现端到端的流程优化，比如如何利用实时数据预测需求波动，从而将传统“拉式”供应链转变为更灵活的“推拉结合”模式。读完这一部分，我才真正理解了信息系统不是一个孤立的部门职能，而是整个企业神经中枢的数字化延伸。书中的案例大多来自全球领先企业，比如对沃尔玛和亚马逊在数据分析方面的深入剖析，生动地展示了“数据即资产”的真正含义。我个人感觉，对于那些希望从传统管理思维转向数字化转型领导角色的管理者来说，这本书提供的框架和方法论，比任何一本单纯的技术手册都要来得宝贵和实在。它成功地架起了技术实现与商业价值之间的桥梁，让人在阅读过程中不断思考：“我的企业如何利用这些工具实现弯道超车？”这种启发性，是这本书最核心的价值所在。

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这本书在处理“组织变革与信息系统”这一主题时，展现出了一种深刻的人文关怀和组织行为学的洞察力，这在许多偏重技术的教材中是很少见的。作者没有把员工视为可以随意替换的“节点”，而是深入分析了新系统引入对工作流程、权力结构乃至员工心理带来的冲击。例如，书中关于“系统用户接受度”的讨论，引入了多层面的影响因素模型，包括感知有用性、感知易用性，甚至还涉及了组织政治对系统推广的潜在阻力。这种对“软性”因素的重视，让我对管理信息系统有了更全面、更具同理心的认识。我特别喜欢书中提出的一个观点：任何信息系统，无论技术多么先进，如果不能解决基层员工的实际痛点，或者没有高层管理者的坚定支持，它最终只会沦为昂贵的“信息展示平台”，而非“决策赋能工具”。这种对组织层面的透视，使得这本书的价值远超出了纯粹的IT范畴，它更像是一部关于“如何利用信息技术推动组织变革”的管理学专著。

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这本书的结构安排，我个人认为是最值得称赞的地方。它不像一些同类书籍那样将技术放在第一位，而是巧妙地将“人、流程、技术”这三驾马车放在同等重要的位置上。在探讨“决策支持系统”（DSS）时，作者的视角非常独特，他强调了系统设计必须紧密围绕管理者的认知习惯和决策模式展开，而不是反过来强迫管理者适应系统。这一点在我之前参与的一个项目讨论中得到了印证，我们曾经推行一个先进的BI系统，但由于界面复杂、数据标签混乱，最终使用率极低，成为了昂贵的摆设。这本书解析了这类失败的原因，指出系统只是工具，真正的价值在于“信息的可理解性”和“交互的便捷性”。后面关于“电子商务系统”的章节，也避免了空泛地谈论网站流量，而是深入分析了交易成本理论在网络环境下的重塑，以及如何利用信息系统降低搜索成本和信息不对称性，这让原本看似纯商业的领域，立刻有了坚实的经济学基础支撑。读完后，我感觉自己对“系统建设”这件事的理解，从一个纯粹的技术实施者，提升到了一个具备跨学科视野的系统架构师的高度。

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坦白说，我拿起这本书时，主要目的是想了解当前业界最热门的“数据分析与商业智能”到底是怎么回事。这本书在相关内容的覆盖上，绝对超出了我的预期，但它的叙述角度非常老练，没有被最新的技术热词牵着鼻子走。它花费大量篇幅去解释“数据仓库”的设计哲学，比如事实表和维度表的构建逻辑，这才是构建一切高级分析能力的地基。作者非常强调“元数据管理”的重要性，这一点很多入门书籍都会略过，但实际上，元数据决定了信息的生命力和可信度。通过书中对“数据治理”的系统阐述，我意识到，在企业拥抱大数据之前，必须先解决“谁拥有数据、数据质量如何、数据如何在系统间流转”这些基础的管理问题。这本书的论述风格非常务实，它不承诺任何技术能带来“银弹”，而是强调成功的系统是管理哲学与技术手段的完美结合。对我来说，它更像是一本企业信息化建设的“避坑指南”，通过解析经典案例中的成功与失败，指导我如何在实际工作中做出更明智的技术投资决策。

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