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出版者:人民邮电出版社

作者:Ray Rischpater

出品人:

页数:428

译者:杨越

出版时间:2009.9

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787115211583

丛书系列:图灵程序设计丛书·Java系列

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深度学习导论：从基础概念到前沿应用 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习和深度学习的理论框架与实践指导。我们不仅会系统地讲解支撑现代人工智能系统的核心数学原理，还将详细剖析目前最主流的神经网络架构及其在图像识别、自然语言处理、序列预测等关键领域的应用。本书强调理论与实践的紧密结合，通过大量的代码示例和案例分析，帮助读者掌握利用TensorFlow和PyTorch等主流框架构建、训练和优化复杂深度学习模型的能力。 第一部分：机器学习的基石 本部分为深度学习的学习奠定坚实的理论基础。我们将从统计学习理论的视角出发，介绍机器学习的本质——如何从数据中学习并进行泛化。 第一章：机器学习概述与基本概念 什么是机器学习？ 监督学习、无监督学习、强化学习的范畴界定与核心区别。 数据准备与特征工程： 数据清洗、缺失值处理、特征缩放（标准化与归一化）。特征选择的重要性与常用方法（如卡方检验、相关系数分析）。 模型评估指标： 深入理解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的物理意义及其在不同业务场景下的适用性。 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）： 理解欠拟合与过拟合的根源，以及正则化如何作为平衡这两者的关键工具。 第二章：经典模型回顾与概率论基础 线性模型精讲： 线性回归的最小二乘法推导，逻辑回归在线性可分和不可分问题中的应用。Sigmoid函数的引入及其在概率估计中的作用。 决策树与集成学习： 决策树的构建算法（ID3、C4.5、CART），信息增益与基尼不纯度的计算。重点介绍集成学习的强大力量：Bagging（随机森林）与Boosting（AdaBoost、梯度提升机GBM）。 支持向量机（SVM）： 核函数的魔力——如何利用核技巧将低维不可分问题映射到高维空间。对偶问题与拉格朗日乘数法在SVM求解中的应用。 概率模型基础： 贝叶斯定理的深度解读，朴素贝叶斯分类器的工作原理。最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）的异同。 第二部分：深度学习的核心架构 本部分全面转向人工神经网络（ANN）的核心，剖析其结构、优化算法以及现代设计范式。 第三章：人工神经网络基础 神经元模型与激活函数： 从感知机到多层感知机（MLP）。Sigmoid、Tanh的局限性， ReLU及其变体的兴起，以及它们对梯度消失问题的缓解作用。 反向传播算法（Backpropagation）： 链式法则在网络中的应用。详细推导损失函数对网络权重的梯度计算过程，理解其作为优化基础的地位。 优化器深度解析： 梯度下降法的局限。动量法（Momentum）、自适应学习率方法（Adagrad、RMSProp、Adam）的工作机制与收敛特性比较。学习率调度策略（如Cosine Annealing）。 正则化与初始化： Dropout的随机失活机制。批量归一化（Batch Normalization, BN）对训练稳定性的贡献，以及权重初始化方法（Xavier/Glorot, He Initialization）。 第四章：卷积神经网络（CNN） 卷积运算的数学原理： 卷积核（Filter）的概念、步幅（Stride）与填充（Padding）对输出尺寸的影响。 经典网络结构剖析： LeNet-5的开创性工作，AlexNet对ReLU和Dropout的成功应用。VGG的深度哲学，GoogLeNet/Inception模块对计算效率的优化。ResNet残差连接的结构创新与理论意义。 目标检测前沿： 从两阶段检测器（R-CNN系列）到单阶段检测器（YOLO、SSD）的演进。理解锚框（Anchor Box）机制和非极大值抑制（NMS）。 图像分割技术： 语义分割（FCN, U-Net）和实例分割（Mask R-CNN）的基本思想与网络设计。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 序列数据的挑战： 为什么标准RNN难以捕获长期依赖关系。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细拆解遗忘门、输入门、输出门（LSTM）或更新门、重置门（GRU）的内部工作流程，理解它们如何精确控制信息流的保留与遗忘。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 编码器-解码器架构的构建。 注意力机制（Attention）： 从传统Seq2Seq的瓶颈到自注意力（Self-Attention）机制的诞生。理解注意力权重矩阵的计算与解释。 第三部分：前沿架构与实践应用 本部分将聚焦于当前人工智能领域最热门的Transformer架构及其在不同模态中的广泛应用。 第六章：Transformer架构的革命 Transformer的全面解构： 完全摒弃循环结构，完全依赖自注意力机制。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 为什么需要“多头”？不同头学习到的不同表示子空间。 位置编码（Positional Encoding）： 如何在无序的数据中引入序列信息。 Transformer的堆叠与层归一化（Layer Normalization）。 第七章：预训练模型与迁移学习 大规模预训练的范式转变： 从ELMo到BERT的演进。掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）任务。 BERT的深入应用： 针对分类、问答（QA）和命名实体识别（NER）任务的微调（Fine-tuning）策略。 生成模型： GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的工作原理和自回归生成过程。 视觉 Transformer（ViT）： 将自注意力机制引入图像处理领域，挑战CNN的主导地位。 第八章：实践工程与模型部署 TensorFlow与PyTorch生态对比： 动态图与静态图的优劣分析。 高性能训练技巧： 分布式训练（数据并行与模型并行）。混合精度训练（AMP）对速度和显存的优化。 模型优化与部署： 模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术介绍，以减小模型体积并加速推理速度。使用ONNX或TensorRT进行推理加速。 本书适合具备一定编程基础（Python）、微积分和线性代数知识的读者，是迈向人工智能高级研究与工程应用的理想阶梯。读者在完成本书学习后，将不仅能理解主流AI模型的“为什么”，更能熟练掌握“如何做”。

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说实话，当我开始深入阅读这本书时，我发现它在技术深度上远超我最初的预估。很多其他教程往往在“如何写代码”的层面上打住，但《Java ME基础教程》却花了大篇幅去解析Java ME平台背后的设计哲学。比如，它用了整整两个章节来对比Java ME与标准Java SE在垃圾回收机制上的差异，特别是针对移动设备有限内存环境下的特定优化策略，这部分内容对于有一定Java基础，但想跨入嵌入式或移动领域的人来说，简直是醍醐灌顶。我尤其欣赏作者在描述`RecordStore`时所采用的对比手法，它不仅仅教你怎么存取数据，更深入地剖析了如何在不依赖外部数据库的情况下，实现高效、持久化的本地数据管理。书中对安全模型（Security Model）的讲解也极其到位，如何在沙箱环境中进行权限控制，这对开发企业级或需要特定设备权限的应用是至关重要的信息。阅读过程中，我感觉作者是一位经验极其丰富的实践者，因为他提供的代码片段总是考虑到兼容性和性能问题，而不是那种“跑起来就行”的示例代码。这本书更像是师傅手把手教徒弟如何“精打细算”地使用每一字节资源，注重的是“如何做得更好”，而非“仅仅能做”。

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我个人是带着一个特定的目标来寻找关于Java ME的资料的，那就是想了解其在特定领域（比如物联网的早期阶段）的应用逻辑。这本书在“平台扩展性”这一部分给出了很多启发。它详细阐述了如何通过JSR（Java Specification Request）标准来扩展设备功能，比如如何与底层硬件接口进行通信，尽管很多JSR在今天看来已经有了更现代的替代方案，但理解其设计思路有助于理解整个嵌入式软件开发的演进脉络。书中对UI设计的讨论，特别是如何利用有限的屏幕空间和低分辨率进行布局，体现了极强的设计约束感。作者并没有简单地堆砌GUI组件，而是强调了用户体验与性能的平衡。我注意到，作者在提到第三方库的使用时，也持有一种批判性的态度，鼓励读者优先使用平台自带的API来实现功能，以确保最高的兼容性和最小的包体积。这种“少即是多”的开发理念，对于任何资源受限的开发环境都是适用的真理。这本书与其说是一本教程，不如说是一部关于如何在“受限中寻求最优解”的工程哲学案例集。

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拿到这本《Java ME基础教程》的时候，我其实是带着一种混合了期待和忐忑的心情的。毕竟，移动互联网的发展日新月异，虽然现在大家都在谈论Android和iOS，但对于那些更注重底层和资源受限环境开发的工程师来说，Java ME（J2ME）的知识体系依然有着它独特的价值和历史地位。这本书的封面设计得比较朴素，没有过多花哨的图形，倒是给人一种专注技术本身的印象。我首先翻阅了一下目录，发现它对环境搭建和核心概念的覆盖是相当全面的，从MIDP规范的演进到CLDC/CDC的架构差异，都有着详尽的介绍。最让我感到惊喜的是，书中对于资源管理和内存优化的讲解，没有流于表面，而是深入到了虚拟机的层面，这对于理解老一代移动设备的性能瓶颈至关重要。记得有一章专门讨论了Canvas和Graphics API的使用，作者用了很多实际的小例子来展示如何高效地绘制图形，而不是简单地罗列API函数。特别是对于事件处理机制的梳理，清晰地展示了从用户输入到应用响应的完整生命周期。整体来看，这本书的结构非常适合初学者系统性地建立起对Java ME开发的认知框架，它更像是一份详尽的“使用手册”，而不是一本高屋建瓴的“架构指南”。我希望能看到更多关于游戏开发的案例，但就基础知识的夯实而言，这本书无疑是合格的。

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从排版和可读性上来讲，这本书处理得相当不错，尽管主题是相对枯燥的底层技术，但作者似乎很注重读者的阅读体验。我注意到，所有的代码示例都使用了等宽字体，而且关键的API调用和关键字都会用粗体或斜体强调，这大大降低了阅读时的信息检索成本。更值得一提的是，书中穿插了许多“陷阱警示”和“最佳实践”的小框，这些往往总结了作者在实际项目中踩过的“坑”。比如，在讲解网络连接（HTTP/TCP）时，它特别提醒了关于连接超时和Socket资源释放的微妙之处，这些都是初学者最容易忽略，但却是导致应用崩溃的常见原因。我个人认为，这本书最大的价值在于它提供了一个非常“务实”的视角。它没有过度渲染Java ME的未来前景，而是脚踏实地地告诉读者，在资源受限的设备上，如何编写出稳定、高效、符合规范的代码。对于正在为一个老旧的工业控制系统或者特定功能手机平台做遗留系统维护的工程师来说，这本书简直就是一本“救命稻草”，因为它提供的解决方案是经过时间检验的，而不是最新的、但可能不稳定的技术栈。

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这本书在技术栈的覆盖上展现出一种难得的老派稳健风格。它没有被当前最热门的技术浪潮所裹挟，而是专注于构建坚实的基础。例如，它对MIDlet生命周期的讲解细致入微，从启动到暂停、从激活到销毁的每一个状态转换，都配上了清晰的状态图和对应的代码触发点。这种对平台生命周期的透彻理解，是编写健壮移动应用的前提。我发现书中对多线程并发处理的介绍也很有自己的见解，考虑到J2ME平台的线程模型相对简单，作者巧妙地引入了事件队列（Event Queue）的概念来模拟更复杂的并发控制，这在当时是非常先进且实用的技巧。我甚至找到了关于如何使用RMS（RMS是Record Management System的缩写）来实现跨应用的简易数据共享的实验性方法，虽然现在看来可能有些过时，但在那个时代，这种“挖掘底层功能”的介绍是非常宝贵的。总的来说，这本书更像是那个时代的“武林秘籍”，它传授的不是花哨的招式，而是扎实的内功心法，让开发者能够真正掌控平台的核心能力，而不是被框架所限制。

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