具体描述
《交换机/路由器的配置与管理(第2版)》以规划设计和组建完成某高校大型校园网络的案例为主线，采用任务驱动方式，详细介绍了大型网络的规划设计方法、Cisco和华为的交换机与路由器的配置与管理技术，以及网络的后期维护与管理方法。全书内容新颖，实用性和可操作性极强，网络设备涵盖了高、中、低端设备。全书共9章，主要包括计算机网络基础、规划设计交换式局域网、交换机配置基础、校园网汇聚层与核心层间的互联、配置虚拟局域网、路由器配置基础、访问控制列表、广域网协议及其配置、网络管理等内容。交换机和路由器是网络的核心设备，从事网络组建、网络管理和维护的技术人员掌握交换机和路由器的配置与管理技术，至关重要。
《交换机/路由器的配置与管理(第2版)》配有习题和实训，可作为高职高专院校计算机相关专业的教材，也可作为网络培训教材。
《深度学习：理论、算法与实践》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系，从基础理论到前沿应用，力求帮助读者系统地掌握构建、训练和部署现代深度学习模型所需的核心技能。我们坚信，理解背后的数学原理是实现创新和解决复杂问题的基石，因此本书在理论深度上进行了详尽的阐述，同时也紧密结合最新的工程实践。 第一部分：深度学习的基石 本部分从零开始构建读者的理论基础。我们首先回顾了必要的线性代数、概率论与数理统计知识，这些是理解神经网络和优化算法的语言。随后，我们深入探讨了机器学习的基础概念，包括模型评估、偏差-方差权衡、正则化方法等，为理解监督学习和无监督学习范式打下坚实基础。 核心章节聚焦于人工神经网络（ANN）的结构与工作原理。我们将详细剖析神经元模型、激活函数的特性（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）以及前向传播过程的数学表达。至关重要的一环是反向传播算法的推导与实现，本书将以清晰的链式法则推导，结合具体的计算图示例，确保读者能够彻底理解梯度是如何高效地流动的。此外，我们还对比了不同的损失函数（如交叉熵、均方误差）及其在不同任务中的适用性。 第二部分：核心网络架构与优化 本部分进入深度学习的两大核心支柱——卷积网络与循环网络的世界。 卷积神经网络（CNN）的章节，首先介绍了卷积操作的数学本质及其在图像处理中的优势。我们系统地讲解了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet等经典架构的演进历程，分析了残差连接、批归一化（Batch Normalization）等关键技术如何解决了深度网络中的梯度消失和内部协变量偏移问题。读完本部分，读者将能熟练设计适用于图像分类、目标检测（如YOLO系列和R-CNN家族的演进思路）及语义分割的CNN模型。 循环神经网络（RNN）部分，着重讲解了处理序列数据（如文本、时间序列）的挑战。标准RNN的长期依赖问题被深入剖析后，我们详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制。为应对更复杂的序列依赖和提高训练效率，本书还覆盖了Seq2Seq模型及其在机器翻译中的应用，并引入了注意力机制（Attention Mechanism）的概念，预示着下一代模型的到来。 第三部分：现代模型与前沿突破 本部分聚焦于近年来深度学习领域最具影响力的突破性进展，特别是Transformer架构的革命性影响。 自注意力机制（Self-Attention）被单独作为一个核心章节进行详尽解析，其并行计算能力和对长距离依赖的捕获能力将通过矩阵运算被清晰呈现。随后，我们系统性地介绍了Transformer模型的编码器-解码器结构，并探讨了其在自然语言处理（NLP）中的广泛应用。 在NLP领域，本书深入讲解了预训练模型（Pre-trained Models）的范式转变，重点分析了BERT、GPT系列等基于Transformer的模型如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等任务进行预训练，以及后续如何进行微调（Fine-tuning）以适应下游任务。我们不仅关注模型结构，也探讨了迁移学习在模型效率和性能提升中的核心作用。 此外，我们还探讨了生成模型，包括变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。GANs的生成器-判别器博弈过程，以及如何解决模式崩溃、训练不稳定的问题（如使用WGAN、CycleGAN），将通过大量的实例和直观的图示进行阐述。 第四部分：实践、优化与部署 理论的掌握必须与工程实践相结合。本部分提供了构建健壮深度学习系统的实用指南。 优化器的章节是实践的核心，我们对比了传统的随机梯度下降（SGD）及其动量（Momentum）实现，详细剖析了Adam、RMSProp、AdaGrad等自适应学习率方法的内部机制、优缺点及其适用场景。关于学习率调度（Learning Rate Scheduling），如余弦退火（Cosine Annealing），也被纳入讨论范围。 在高阶技术方面，我们讨论了如何有效调试和正则化深度网络，包括Dropout、早停（Early Stopping）、权重衰减以及现代的数据增强技术（如Mixup、CutMix）。 最后，本书提供了关于分布式训练的基本概念，例如数据并行和模型并行，并简要介绍了在实际生产环境中模型部署（如模型量化、ONNX格式转换）所面临的挑战和解决方案，确保读者能够将研究成果转化为可落地的应用。 目标读者 本书适合具有一定编程基础（Python为主）和微积分、线性代数基础的计算机科学、电子工程、数学及相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习核心技术栈的软件工程师和数据科学家。本书的结构设计，旨在引导读者从“会用”API的层面，迈向“理解并设计”复杂模型的层面。
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