具体描述
《最新中学物理学习思想方法》掌握学习的思想方法，远胜于题海战术，新课标，新教材，新观点，方法全，思路新，针对性强。
1. 编程入门与实践：从零到一的软件开发之旅 目标读者： 编程初学者、希望系统学习编程基础的在校学生、计划转行进入IT行业的职场人士。 内容概述： 本书旨在为读者提供一套全面、实用的编程入门指南，侧重于使用Python语言作为主要的教学载体。我们深知初学者在面对复杂的编程概念时容易感到迷茫，因此本书从最基础的编程思维、计算机工作原理入手，逐步过渡到具体的代码实现。 第一部分：编程思维与环境搭建 本部分着重于培养读者的“计算思维”。我们不急于直接编写复杂的程序，而是首先解释程序是如何被计算机理解和执行的。内容涵盖： 什么是编程？ 编程的本质、编程语言的分类及其在现代社会中的应用场景。 开发环境的准备： 详细指导读者安装和配置主流的集成开发环境（IDE），如VS Code或PyCharm，并介绍如何使用命令行工具进行基础操作。 基础语法结构： 变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）的定义与操作。重点讲解Python特有的动态类型特性，以及如何进行类型转换。 流程控制： 深入剖析顺序结构、选择结构（if/elif/else）和循环结构（for/while）。通过大量实际案例（如猜数字游戏、简单的计算器），巩固对程序执行流程的理解。 第二部分：数据结构与算法初探 掌握基本的数据组织方式是高效编程的关键。本部分将介绍Python内置的核心数据结构，并引入基础的算法思想。 核心数据结构： 列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）的创建、操作、查找和性能比较。重点讲解列表推导式和字典的键值对查找机制。 函数与模块化编程： 讲解如何定义和调用函数，参数传递机制（传值与传引用），局部变量与全局变量的作用域问题。同时，介绍如何导入和使用Python标准库及第三方模块，实现代码的复用和工程化。 文件操作： 学习如何进行文本文件和二进制文件的读写操作，理解上下文管理器（with语句）在资源管理中的重要性。 初级算法概念： 介绍排序（冒泡排序、插入排序的原理）和查找（线性查找、二分查找）的基本思想，不涉及复杂的复杂度分析，但强调算法效率对程序性能的影响。 第三部分：面向对象编程（OOP）基础 为了构建更大型、更易于维护的软件，读者需要理解面向对象的设计理念。 类与对象： 类的定义、实例的创建。理解“蓝图”与“实体”的关系。 封装、继承与多态： 详细解释这三大核心特性。通过构建一个简单的“动物”类族，演示继承和方法重写，以及多态性带来的灵活性。 特殊方法（Dunder Methods）： 介绍如`__init__`, `__str__`等特殊方法的用途，使读者能够自定义对象的行为。 第四部分：项目实战与进阶应用 理论学习需要通过实践来固化。本部分将引导读者完成几个有趣且实用的项目。 Web抓取基础： 使用`requests`库和`BeautifulSoup`库，抓取一个天气预报网站的数据，并进行简单的格式化输出。 图形用户界面（GUI）入门： 使用Tkinter库创建一个简单的待办事项列表应用，让读者体验从命令行到图形界面的转变。 错误处理与调试： 系统讲解如何使用`try...except...finally`结构捕获运行时错误，并介绍IDE内置的断点调试功能，帮助读者定位和修复程序中的Bug。 本书特色： 1. 代码即解释： 避免冗长枯燥的理论描述，所有概念均通过可运行的代码片段进行直观展示。 2. 注重实践： 每章末尾均设置“动手实践”环节，鼓励读者立即应用所学知识。 3. 面向未来： 虽然侧重Python基础，但会适度引入现代软件工程的概念，为后续深入学习数据科学、Web开发或自动化运维打下坚实基础。 2. 深度学习前沿：模型构建与应用解析 目标读者： 具备一定线性代数和微积分基础的计算机科学专业学生、希望从传统机器学习转向深度学习的工程师、数据科学家。 内容概述： 本书聚焦于当前人工智能领域最核心的技术——深度学习。我们不满足于停留在概念层面，而是致力于深入解析主流深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）的内部工作机制，并提供如何使用主流框架（TensorFlow 2.x 或 PyTorch）高效实现这些模型的实践指导。 第一部分：深度学习的数学基石与框架选择 在正式进入神经网络之前，确保读者具备必要的数学直觉和工具基础是至关重要的。 核心数学回顾： 向量化操作、矩阵乘法在神经网络中的作用；梯度下降法的直观理解与微积分联系；链式法则在反向传播中的体现。 框架对比与选择： 详细分析TensorFlow 2.x（侧重Eager Execution）与PyTorch的动态计算图优势，指导读者根据项目需求选择最合适的框架。 张量（Tensor）操作： 深入理解张量作为深度学习中数据载体的本质，学习张量的维度操作、广播机制以及GPU加速的概念。 第二部分：经典神经网络架构的精髓 本部分是本书的核心，目标是让读者不仅会“用”模型，更要理解模型“为什么”能工作。 前馈神经网络（FNN/MLP）： 激活函数的选择与影响（ReLU, Sigmoid, Tanh），损失函数的设计（交叉熵、均方误差），以及正则化技术（Dropout, L2正则化）的引入。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层的核心操作——感受野、权值共享机制的解释。深入剖析池化层的作用。重点解析经典模型（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的结构创新点，特别是残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络中的梯度消失问题。 循环神经网络（RNN）及其变体： 讲解序列数据的处理方式。着重分析标准RNN在长期依赖问题上的局限性，并详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），解释它们如何有效控制信息流。 第三部分：现代深度学习模型与高级技术 随着模型复杂度的提升，我们需要更强大的架构来处理更复杂的任务。 注意力机制（Attention Mechanism）： 从Seq2Seq模型中的Attention开始，逐步过渡到自注意力机制（Self-Attention）。解释Attention如何解决传统RNN在长序列上的信息瓶颈。 Transformer架构详解： 全面解析“Attention Is All You Need”中提出的Transformer结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。 生成对抗网络（GANs）： 深入解析生成器和判别器之间的博弈过程。介绍DCGAN、WGAN等变体的改进点，讨论模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案。 第四部分：模型部署、优化与实践案例 理论模型必须转化为实际生产力。本部分关注模型的高效训练和落地。 优化器进阶： 不仅限于SGD，详细介绍动量（Momentum）、RMSProp、Adam等自适应学习率优化器的原理与应用场景。 迁移学习与微调（Fine-tuning）： 解释预训练模型的概念，指导读者如何利用已有的SOTA模型（如BERT, ResNet-50）在特定数据集上进行高效迁移学习，大幅缩短训练时间。 模型部署基础： 介绍模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）以减小模型体积，并简要介绍ONNX或TensorRT等工具在模型推理加速中的作用。 本书特色： 1. 代码驱动： 所有关键算法均提供PyTorch/TensorFlow的完整实现代码，支持读者立即复现。 2. 强调直觉： 通过大量的图示和类比，将复杂的数学概念转化为易于理解的工程直觉。 3. 前沿聚焦： 确保内容覆盖了最新的Transformer及其衍生模型，使读者站在当前研究的最前沿。 3. 现代经济学：行为决策与市场设计 目标读者： 经济学、金融学、管理学高年级本科生和研究生，政策制定者、商业分析师，对非传统经济学理论感兴趣的专业人士。 内容概述： 本书旨在突破新古典经济学的传统框架，系统介绍二十一世纪以来发展迅猛的“行为经济学”和“市场设计”两大交叉领域。我们强调真实世界中人类决策的非理性因素，以及如何利用机制设计理论来构建更有效、更公平的交易和分配系统。 第一部分：突破理性人假设——行为经济学的核心理论 传统经济学建立在“理性人”（Homo Economicus）假设之上，而行为经济学则通过心理学实验，揭示了人类决策的系统性偏差。 前景理论（Prospect Theory）： 详细剖析卡尼曼和特沃斯基提出的框架，重点解释价值函数（S型曲线）、损失厌恶（Loss Aversion）的量化影响，以及参考点依赖性。 启发式偏差（Heuristics and Biases）： 深入探讨代表性启发式、可得性启发式如何导致概率判断失误。介绍锚定效应（Anchoring）在谈判和定价中的实际应用。 时间偏好与双系统理论： 区分系统1（直觉、快速）和系统2（理性、缓慢）的决策过程。讨论双曲线贴现（Hyperbolic Discounting）如何解释短期享乐主义和长期规划的冲突，例如储蓄不足和拖延症。 心理账户与禀赋效应： 解释人们如何人为地将资金分入不同“账户”，以及禀赋效应如何使得人们高估自己已拥有的物品的价值，从而影响交易意愿。 第二部分：机制设计与市场架构 机制设计（Mechanism Design）是应用经济学的核心分支，它关注如何设计规则（机制）来引导拥有私人信息的个体，使其在最优决策时恰好符合设计者的目标。 基本概念与激励相容： 介绍关键的机制设计原理，包括信息结构、个体理性、以及至关重要的“激励相容性”（Incentive Compatibility）和“个体理性”（Individual Rationality）约束。 拍卖理论的深化： 超越标准的第一价格和第二价格拍卖。深入分析维克里-克拉克-格洛夫斯（VCG）机制在多重物品拍卖中的应用，以及其在云计算资源分配中的潜力。 匹配市场（Matching Markets）： 重点讨论稳定匹配问题。详细分析稳定婚姻问题（Gale-Shapley算法），并将其应用于医学院校与住院医生、大学与新生之间的实际分配场景。讨论算法的“积极方”和“消极方”的策略选择。 社会选择理论： 探讨如何将个体偏好聚合为社会偏好。重点分析阿罗（Arrow）的不可能性定理，阐释在保持效率和公平性方面的内在矛盾。 第三部分：政策干预与选择架构（Nudging） 本部分将行为经济学的洞察应用于公共政策和商业实践，探讨如何在不强制干预的情况下，温和地引导人们做出更优选择。 默认选项的力量： 分析“默认设置”作为一种强大的行为干预工具。通过对比不同国家的器官捐献率或养老金参与率，量化默认设置对长期结果的影响。 反馈机制设计： 如何设计即时、明确、可比的反馈机制，以帮助个体纠正偏差。例如，在能源消耗账单中加入邻里比较信息对节约行为的促进作用。 激励与惩罚的非线性： 探讨小额激励（如代金券）和大规模惩罚（如罚款）在改变行为时的不同边际效应，以及“损失”感对行为的驱动力通常大于“收益”感。 本书特色： 1. 跨学科融合： 将心理学实验结果与严格的数学模型相结合，提供严谨而生动的分析。 2. 案例驱动： 每一个理论点都配有来自金融市场、公共政策或商业实践的真实世界案例。 3. 侧重应用： 强调机制设计在解决现代社会资源配置效率问题上的实用价值。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有