Born to Win

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出版者:
作者:Gray, Frances Clayton/ Lamb, Yanick Rice/ Cosby, Bill (FRW)
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2004-8
价格:253.00元
装帧:
isbn号码:9780471471653
丛书系列:
图书标签:
  • 励志
  • 成功学
  • 个人成长
  • 心理学
  • 自我提升
  • 积极心态
  • 人生哲学
  • 目标设定
  • 习惯养成
  • 影响力
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具体描述

On Althea Gibson, America's first African American tennis champion:

"I am grateful to Althea Gibson for having the strength and courage to break through the racial barriers in tennis. She knocked down walls that gave us more freedom to concentrate on the game. . . . Althea's accomplishments set the stage for my success, but she also made a difference for people of all backgrounds in all areas. Through beneficiaries like me, Serena, and many others to come, her legacy will live on."

-Venus Williams

"She just meant so much to me. I've always felt connected to her and thankful and grateful for what she's done for people of color and me."

-Billie Jean King

"Althea built many bridges over her seventy-six years on this earth to ease our crossing. . . . She fought the good fight, she finished her course, she kept her faith, and she can rest-game, set, and match."

-David Dinkins

former mayor of New York City

"It was the quiet dignity with which Althea carried herself during the turbulent days of the 1950s that was truly remarkable. . . . When she began playing, less than five percent of tennis newcomers were minorities. Today, some thirty percent are minorities, two-thirds of whom are African American. This is her legacy."

-Alan Schwartz

President, U.S. Tennis Association

《破茧成蝶:深度学习的革命与未来》 本书简介 在信息爆炸的数字时代,数据已成为驱动社会变革的核心动力。本书并非讲述个人励志或商业成功的秘诀,而是聚焦于一场正在席卷全球的技术浪潮——深度学习(Deep Learning)。我们深入剖析了从基础的神经网络模型到复杂的Transformer架构的演进历程,力图为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的技术蓝图。 第一部分:基石的构建——深度学习的原理与结构 本书的开篇部分,我们将追溯人工智能思想的起源,并精确地定位深度学习在当代技术版图中的独特地位。我们首先会详细解析人工神经网络(ANN)的基本单元——神经元的工作机制,以及如何通过激活函数、损失函数和优化器(如随机梯度下降及其变体)来训练这些模型。我们不会停留在概念的层面,而是辅以大量清晰的数学推导和直观的图示,解释梯度反向传播(Backpropagation)算法如何高效地修正模型权重。 随后,我们将进入结构学习的核心。卷积神经网络(CNN)是理解图像处理领域突破的关键。我们用详实的篇幅介绍了卷积层、池化层以及经典架构如LeNet、AlexNet、VGG和ResNet的设计哲学。重点在于阐释感受野、参数共享和层次化特征提取如何使机器“看懂”世界。这部分内容旨在揭示,CNN如何通过模拟视觉皮层的分层处理机制,实现了对图像高维特征的精准捕获。 与视觉领域并驾齐驱的是处理序列数据的循环神经网络(RNN)。我们不仅介绍了基础的RNN结构,还深入探讨了其在处理长期依赖问题上的局限性,并详尽阐述了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)如何通过精妙的“门”机制,有效地解决了梯度消失/爆炸问题,从而在语音识别、自然语言处理(NLP)等领域取得了初步的成功。我们强调,理解这些结构内部的信息流动和记忆单元的运作方式,是掌握现代AI应用的基础。 第二部分:前沿的突破——从感知到认知的飞跃 随着数据规模和计算能力的指数级增长,深度学习开始展现出超越传统方法的强大能力,尤其是在自然语言处理领域。本书的第二部分聚焦于这一革命性的转变。 我们首先回顾了词嵌入技术(如Word2Vec和GloVe)如何将离散的词汇映射到连续的语义空间,为后续的深度模型处理文本打下了基础。然而,真正的转折点在于注意力机制(Attention Mechanism)的引入。我们详细分析了自注意力(Self-Attention)的数学原理,阐释了它如何允许模型在处理序列的每一步,动态地权衡输入序列中不同部分的重要性,从而实现全局依赖的建模。 本书的核心章节将深入剖析Transformer架构。我们将逐层解构Encoder和Decoder的堆叠方式,解释多头注意力(Multi-Head Attention)的意义,以及位置编码(Positional Encoding)如何弥补序列模型中固有的顺序信息缺失。基于Transformer的预训练模型,如BERT(双向编码器表示)和GPT(生成式预训练模型)系列,将作为重点案例进行详尽分析。我们不仅会阐述它们的预训练任务(如掩码语言模型和下一句预测),还会讨论它们在下游任务中通过微调(Fine-tuning)实现跨领域迁移能力的内在机制。 此外,本书还涵盖了生成模型的前沿进展。变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GANs)被系统地介绍。对于GANs,我们细致地分析了生成器和判别器之间的“博弈”过程,解释了如何通过Wasserstein距离等新型损失函数来稳定训练,并展示了它们在图像合成、超分辨率等领域的惊人效果。 第三部分:深度学习的应用、挑战与伦理远景 在技术原理讲解之后,本书将目光投向深度学习的广阔应用场景和未来走向。我们将探讨其在自动驾驶中的感知系统、在医疗影像诊断中的辅助决策、在金融风控中的复杂模式识别等实际工业案例。这些案例分析旨在揭示,如何将理论模型转化为具有实际商业价值的解决方案。 然而,技术的快速发展也带来了严峻的挑战。本书毫不回避地讨论了深度学习面临的瓶颈: 1. 可解释性(Explainability): 深度神经网络的“黑箱”特性使得决策过程难以追踪,尤其是在高风险领域,这带来了信任危机。我们将介绍如LIME和SHAP等可解释性工具的基本原理。 2. 数据依赖与泛化能力: 模型对海量高质量数据的依赖性,以及在面对分布外数据(Out-of-Distribution Data)时的脆弱性,是制约其可靠性的主要因素。 3. 计算资源的门槛: 训练最先进的模型所需的巨大算力,正在形成技术壁垒。 最后,本书以对深度学习伦理和监管的深刻反思收尾。我们探讨了偏见与公平性问题(Bias and Fairness),讨论了如何量化和缓解训练数据中固有的社会偏见在模型中的放大效应。同时,我们也审视了通用人工智能(AGI)的长期愿景,以及人类社会在面对一个越来越智能的技术实体时,应当如何建立合理的监管框架和伦理规范。 读者对象 本书面向对现代计算科学、数据科学和人工智能领域有浓厚兴趣的工程师、研究人员、高级计算机科学专业的学生,以及希望深入理解驱动当前科技革命核心技术的决策制定者。阅读本书需要具备一定的线性代数、微积分和概率论基础知识,但所有核心概念都力求在书中得到清晰的复述和细致的阐释,确保读者能够建立起从底层数学原理到前沿应用的全景式认知。 《破茧成蝶:深度学习的革命与未来》旨在成为一本权威的指南,带领读者穿越深度学习的复杂迷宫,直抵其核心思想,并预见其塑造人类未来的无限潜力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我必须得说,这本书在探讨人性深处的挣扎与救赎方面,达到了一个令人震撼的高度。它不仅仅是一个关于“发生什么事”的故事,更深层次地挖掘了“为什么会这样”的哲学命题。作者似乎毫不畏惧地揭示了人类在极端压力下可能展现出的软弱与坚韧。我特别被其中关于“选择的代价”这一主题的处理方式所打动。书中的主要人物面临的每一个抉择,都不是轻松的,而是伴随着巨大的情感撕裂和道德权衡。我清晰地记得有那么一章,主人公在进行一个至关重要的决定前的心路历程,作者用近乎意识流的方式,将他内心的矛盾、恐惧、希望以及最终的释然,刻画得淋漓尽致。读到那里,我甚至能感受到那种沉重的呼吸和加速的心跳。这本书的厉害之处在于,它没有提供简单的答案或廉价的安慰,而是邀请读者亲自去面对这些难题。这使得阅读体验超越了单纯的娱乐,而更像是一次深刻的、甚至有点痛苦的自我对话。对于那些喜欢深思熟虑、不满足于表面情节的读者来说,这本书的内在深度绝对值得反复品味和解读。它像一面镜子,映照出我们自身在面对困境时可能会有的反应。

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这本书的叙事结构简直令人拍案叫绝,作者似乎对如何搭建一个引人入胜的故事有着近乎天生的直觉。开篇并非传统的背景铺陈,而是直接将我们抛入了一个高潮迭起的场景,那种紧迫感和悬念感瞬间抓住了我的全部注意力。我不得不承认,在阅读接下来的篇章时,我几乎是屏住呼吸,生怕错过任何一个细微的线索。更妙的是,作者在推进主线情节的同时,巧妙地穿插了一些看似不经意的支线,这些支线看似独立,实则像精密的齿轮一样,最终完美地契合到核心冲突之中。这种多层次的叙事手法,让整个故事的肌理异常丰富和立体。读完之后,我才后知后觉地发现,那些最初以为是“闲笔”的描写,其实都埋下了至关重要的伏笔。人物的塑造也极其成功,他们的动机清晰而复杂,没有谁是绝对的善或恶,这种灰度的刻画,使得角色充满了真实的人性光芒与阴影,让人在阅读过程中,不断地自我反思和代入。可以说,从文字的组织到情节的布局,这本书展现了一种高超的文学技巧,远超同类题材的作品水准。我尤其欣赏作者在描绘环境和氛围时所使用的精确而富有感染力的语言,那份细腻的笔触,仿佛能让我闻到场景中的气味,触摸到空气中的湿度。

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这本书的节奏控制简直是大师级的把戏。它并非一味地追求快速推进,而是懂得如何在紧张与舒缓之间找到一个近乎完美的平衡点。在故事的早期,叙述节奏相对平稳,像是在为即将到来的风暴积蓄力量,通过细致的日常描绘,让我们充分地了解和接受人物所处的环境,建立起情感的联结。但一旦关键事件爆发,节奏便如同脱缰的野马,加快到令人窒息的程度。那些动作场面或信息爆发的段落,读起来有一种强烈的代入感,让人感觉自己正置身其中,呼吸都变得急促。而就在你以为自己快要无法承受这份强度时,作者又会突然给予一个宁静的“喘息点”——也许是一段充满诗意的自然描写,也许是一次内心的独白——这使得读者的精神状态得以调整,为下一轮的冲击做好准备。这种张弛有度的处理,使得阅读体验保持了一种持久的兴奋感,没有丝毫的拖沓或疲惫。它精确地把握了读者的生理和心理反应曲线,让人欲罢不能,直到最后一页,那种“意犹未尽”的感觉才缓缓浮现,这才是真正优秀的作品所具备的魔力。

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这本书的格局之大,远超我的初步预想。它不仅仅局限于个体命运的叙述,而是将个人挣扎置于一个宏大的社会、历史或哲学背景之下进行审视。作者似乎对构建复杂的世界观有着非凡的热情,他笔下的世界并非扁平的背景板,而是充满了复杂的权力结构、隐藏的意识形态和未被言明的规则。随着故事的展开,我们逐渐揭开了这个世界运作的深层逻辑,这带来的震撼感是多维度的——既有情节上的反转,也有认知上的颠覆。我欣赏作者在处理这些宏大主题时所保持的克制和审慎,他没有采取说教式的口吻,而是通过人物的亲身经历,让这些深刻的社会议题自然而然地渗透出来。这种“润物细无声”的叙事策略,使得主题的探讨既深刻又具普适性。读完之后,我感到自己的视野被极大地拓宽了,不仅对故事本身有了更深的理解,也对我们身处的现实世界产生了一些新的思考角度。这本书成功地将高质量的娱乐性与严肃的思考价值完美地融合在一起,是近年来少有的兼具娱乐性和思想深度的佳作。

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从文学语言的锤炼角度来看,这本书的文字功底绝对是顶级的。它的句法结构变化多端,时而长句如潮水般奔涌,将宏大的场景或复杂的情感一气呵成地倾泻而出;时而又用极短促的句子,制造出一种短促、锐利、如同子弹射出的节奏感,极大地增强了画面的冲击力。我注意到作者非常善于运用比喻和象征,那些看似寻常的意象,在作者的笔下被赋予了全新的、令人耳目一新的意义。举个例子,书中对于“时间”的描绘,并非简单的流逝,而是被塑造成了一种有形、有重量的实体,甚至具有攻击性,这种对抽象概念的具象化处理,极大地提升了文本的艺术张力。而且,这本书的对话设计堪称教科书级别。角色的口吻、用词习惯、甚至是停顿方式,都清晰地区分了彼此的社会背景和性格特质,你几乎不需要看署名,就能准确判断出是谁在说话。这种对声音的精妙掌控,让整个故事仿佛随时都在进行一场精彩的舞台剧,充满了生命力。阅读时,我常常需要放慢速度,不是因为读不懂,而是因为那些精美的措辞,值得我停下来,在脑海中细细咀嚼和回味。

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