高分子化学学习指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王久芬 编

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2009-6

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787118063233

丛书系列:

图书标签:

• 高分子化学
• 高分子材料
• 学习指南
• 化学
• 教材
• 大学
• 考研
• 高分子科学
• 聚合物
• 化学工程

好的，这是一份针对名为《高分子化学学习指南》的图书的图书简介，该简介将详细阐述一本不同主题的图书的内容，完全不涉及高分子化学。 --- 《深度学习与神经网络构建：从理论到实践》 图书简介 面向对象： 本书主要面向具备一定编程基础（Python或R）、对机器学习和数据科学抱有浓厚兴趣的工程师、研究人员、数据分析师以及希望系统掌握深度学习核心技术的在校学生。 核心主题： 本书聚焦于深度学习领域的前沿技术、核心算法原理及其在实际项目中的部署应用。它不是对现有库的简单教程，而是致力于揭示模型背后的数学机制和工程挑战。 --- 第一部分：基础与数学基石 第1章：机器学习的复习与强化 本章首先快速回顾了经典机器学习模型的关键概念，如偏差-方差权衡、正则化（L1/L2）及其在处理过拟合和欠拟合问题中的作用。重点在于建立一个坚实的统计学基础，为理解更复杂的神经网络结构做铺垫。我们将深入探讨梯度下降算法的变种——随机梯度下降（SGD）、Mini-Batch SGD、动量（Momentum）以及Adam优化器的数学推导和收敛速度分析。 第2章：张量运算与计算图 深度学习的基石是高效的张量运算。本章详细介绍了张量（Tensor）的定义、操作（如乘法、转置、广播机制）及其在现代GPU架构上的优化。随后，我们将引入计算图（Computational Graph）的概念，解释它如何帮助我们直观地理解前向传播和反向传播的流程，并为自动微分（Automatic Differentiation）机制打下理论基础。 第3章：反向传播的精细解剖 反向传播（Backpropagation）是训练神经网络的核心。本章将通过链式法则，详尽推导一个包含多层全连接网络的误差梯度计算过程。我们将探讨实现过程中常见的数值稳定性问题，例如梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient），并介绍使用梯度裁剪（Gradient Clipping）等技术来应对这些挑战。 --- 第二部分：核心网络架构详解 第4章：前馈网络（FNN）的深度优化 本章专注于标准的多层感知机（MLP）。我们不仅讨论激活函数的选择（如ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh）及其导数特性，还将详细阐述批标准化（Batch Normalization, BN）技术的原理，分析BN层如何稳定训练过程、加速收敛，并使其对初始化不那么敏感。同时，引入Dropout作为一种强大的正则化手段进行深入讨论。 第5章：卷积神经网络（CNN）：视觉的突破 卷积神经网络是处理图像数据的核心工具。本章首先解析卷积操作（Conv2D, Grouped Convolution, Depthwise Separable Convolution）的数学定义和参数共享优势。随后，我们系统地剖析经典CNN架构的演进路径，包括LeNet、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet（Inception结构）以及残差网络（ResNet）的核心创新点。特别强调残差连接如何解决了深层网络训练中的退化问题。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列、自然语言等序列数据，本章深入讲解循环神经网络的结构。我们将分析标准RNN的长期依赖问题，并重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），对比它们在处理长距离信息捕获上的效率差异。 第7章：高级序列处理：Attention与Transformer 本章将介绍现代NLP领域最具革命性的架构——Transformer。我们将详细解读自注意力机制（Self-Attention）的运作方式，理解其如何取代传统的RNN结构，实现高效的并行计算。随后，我们将构建完整的Encoder-Decoder Transformer模型，并讨论Multi-Head Attention的机制及其对模型表达能力的提升。 --- 第三部分：训练、调优与工程实践 第8章：优化器的深入比较与选择 除了基础的SGD，本章将对更复杂的优化器进行性能对比和适用场景分析。这包括Nesterov Accelerated Gradient (NAG)，AdamW（讨论权重衰减与L2正则化的区别），以及针对特定任务（如迁移学习）的自适应学习率方法。我们将通过实验数据展示不同优化器在不同数据集上的收敛特性。 第9章：模型评估与可解释性（XAI） 一个训练好的模型需要被可靠地评估。本章涵盖了超越标准准确率的评估指标，如F1 Score、ROC-AUC、Precision-Recall曲线的解读，尤其在不平衡数据集上的应用。更进一步，我们将引入模型可解释性技术（XAI），如LIME和SHAP值，帮助读者理解模型决策背后的特征贡献度。 第10章：迁移学习与模型部署 迁移学习是实际应用中最高效的方法。本章详细介绍了预训练模型（如BERT、ResNet）的原理和使用方法，包括特征提取和微调（Fine-tuning）策略。最后，我们将探讨如何使用ONNX、TensorRT等工具链对训练好的模型进行优化和量化，以便在边缘设备或生产环境中实现高效推理。 --- 附录： 常用Python库（PyTorch/TensorFlow）核心API速查手册及经典数据集（MNIST, CIFAR-10）的快速启动代码。 本书特点： 数学严谨性： 每一核心算法都配有详细的数学推导，确保读者理解“为什么”有效，而非仅仅停留在“如何使用”。 代码可复现性： 所有关键模型和技巧均提供清晰、可运行的Python代码片段，便于读者动手实践。 工程导向： 侧重于解决实际工程中遇到的训练困难、性能瓶颈和部署挑战。

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这本书的排版和设计水平，简直是教科书中的一股清流。我过去看过的很多专业书籍，要么是密密麻麻的文字堆砌，要么就是插图质量差到让人怀疑人生。但这一本，无论是纸张的质感、字体的大小间距，还是专业术语的突出显示方式，都体现了出版者对读者体验的极致追求。更值得称赞的是，它非常注重知识的系统性梳理。每介绍完一个大的知识模块，都会有一个“知识脉络回顾”的板块，用流程图或思维导图的形式，将前面零散的知识点重新组织起来，形成一个完整的知识体系。这对于我这种喜欢结构化学习的人来说，简直是福音。我发现，通过这种方式回顾知识点，不仅记忆效率大大提高，而且在面对综合性考题时，思路也变得更加开阔和灵活，不会轻易被细节的迷雾所迷惑。

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坦率地说，这本书对于理解高分子聚合反应动力学中的复杂数学模型，起到了至关重要的作用。我之前对定级反应速率方程的推导总是感到力不从心，总是在某个积分或微分步骤上感到困惑。这本书采取了一种非常循序渐进的教学策略，它不是直接抛出最终的复杂方程，而是通过一系列简化模型（如假设定态、忽略链转移等）逐步引入，每一步的数学推导都清晰地标注了假设和限制条件。更妙的是，它在推导完成后，会立即用一个简短的案例来说明这个模型在实际应用中能提供哪些有价值的信息，以及它的局限性在哪里。这种“理论-推导-应用-反思”的闭环学习结构，让我彻底克服了对复杂数学建模的恐惧，也让我明白了这些模型背后的物理化学意义，而不是仅仅记住它们的形式。

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天哪，这本书简直是为我量身定做的！我最近一直在苦恼于高分子合成的那些复杂反应机理，书里用极其生动形象的比喻和详尽的图示，把那些抽象的概念一下子变得清晰透彻。尤其是关于聚合引发和链增长的章节，作者似乎能完全洞察我们学习者在哪个环节会卡住，提前在那里布置了精妙的“思维陷阱”和“通关秘籍”。我记得有一次，我对立体规整度的概念总是混淆不清，翻到这本书的对应部分，它不仅给出了标准的定义，还插入了一个关于积木搭建和晶体排列的类比，瞬间打通了我的任督二脉。读完后，感觉自己对高分子结构与性能之间的内在联系有了更深层次的理解，不再是死记硬背那些公式和参数，而是真正理解了“为什么会是这样”。那种豁然开朗的感觉，真的太棒了，极大地增强了我攻克后续实验难题的信心。

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这本书的语言风格非常独特，它成功地在学术的严谨性和非正式的探讨性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者的文笔流畅自然，没有那种拒人于千里之外的冷冰冰的学术腔调。有些地方，读起来甚至像是在听一位经验丰富的前辈在耳边细细讲解，时不时会冒出一些带有个人见解的“小贴士”或“反思”。比如在讨论高分子降解时，它没有简单地罗列热解、光解、水解的条件，而是深入探讨了不同降解路径在实际材料老化过程中的相互作用，甚至提到了目前工业界在生物可降解材料领域遇到的瓶颈。这种既有深度又有温度的叙述方式，极大地激发了我对这门学科深入探索的兴趣，让我感觉高分子化学不再是枯燥的公式堆砌，而是充满了未解之谜和创新机遇的广阔天地。

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我对这本书的实践指导价值深感震撼。坦白说，很多理论书读起来让人觉得高高在上，脱离实际。但《高分子化学学习指南》的厉害之处在于，它总能在理论讲解之后，巧妙地衔接上“实验设计考量”或“常见误差分析”。例如，在讨论凝胶渗透色谱（GPC）测定分子量分布时，它不仅解释了原理，还详细列举了流动相选择、柱效检测等容易被初学者忽略的细节，并配有“如果出现峰拖尾怎么办”的排障建议。这使得我们这些即将或正在进行实验操作的学生，能够提前预判风险，少走很多弯路。它真正做到了“授人以渔”，教会我们如何带着批判性思维去面对实验数据，而不是仅仅停留在计算平均分子量这种表层工作上。

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