CCS-P 2008 Coding Exam Review pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Buck, Carol J.

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页数:0

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isbn号码:9781416036920

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《深度学习核心概念与实践》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的素材，而是深刻影响着我们工作、生活乃至社会结构的现实力量。深度学习，作为推动这场技术革命的核心驱动力，正以其强大的数据拟合能力和特征提取能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域展现出颠覆性的潜力。本书《深度学习核心概念与实践》，旨在为渴望深入理解和掌握深度学习理论基础与工程实践的读者，提供一本全面、系统且极具操作性的学习指南。 本书的编写团队由资深的机器学习研究者和在业界拥有丰富实战经验的工程师组成。我们深知，深度学习的学习曲线陡峭，概念繁多且相互关联复杂。因此，本书的结构设计力求逻辑清晰、层层递进，确保读者能够稳健地构建起从基础数学原理到复杂模型构建的知识体系。 第一部分：深度学习的基石——数学与计算基础 在深入探讨复杂的神经网络结构之前，我们认为扎实的数学基础是至关重要的。本部分着重回顾和梳理了深度学习所需的关键数学工具，但不同于枯燥的理论推导，我们侧重于讲解这些工具在模型训练中的实际作用。 首先，我们详细阐述了线性代数在张量（Tensor）表示、矩阵运算以及数据流描述中的核心地位。我们将解释特征值、特征向量如何帮助我们理解数据分布和模型变换，并用直观的例子展示这些概念如何映射到现代深度学习框架中的数据结构。 其次，概率论与数理统计构成了模型不确定性量化和优化的理论基础。本书涵盖了概率分布（如高斯分布、伯努利分布）在生成模型和判别模型中的应用，并深入讲解了最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）在损失函数设计中的意义。对于梯度下降算法的理解，多元微积分是不可或缺的，我们重点剖析了链式法则在反向传播（Backpropagation）算法中的应用，强调了雅可比矩阵和Hessian矩阵在理解优化过程中的关键作用。 第二部分：神经网络的结构与工作原理 本部分是全书的核心，系统地介绍了各类经典和前沿的神经网络架构。 我们从最基础的人工神经网络（ANN）和多层感知机（MLP）入手，详细讲解了神经元、激活函数（如Sigmoid, ReLU及其变体）的选择对模型非线性和收敛速度的影响。随后，我们转向处理结构化数据的利器——卷积神经网络（CNN）。本书不仅详细解析了卷积层、池化层的工作机制，更重要的是，深入探讨了经典架构如LeNet、AlexNet到ResNet、DenseNet等如何通过创新的结构设计解决了深度网络训练中的梯度消失和信息冗余问题。关于CNN的章节，我们提供了大量的可视化示例，帮助读者直观理解特征图（Feature Map）的逐层抽象过程。 对于处理序列数据的任务，循环神经网络（RNN）及其变体是我们的重点。我们不仅清晰地解释了标准RNN的局限性，更详尽地剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控机制”的精妙设计，阐明它们如何有效控制信息流，解决长期依赖问题。此外，我们还专门辟章讨论了如何利用这些结构高效地处理时间序列预测和机器翻译任务。 第三部分：现代深度学习的进阶主题 随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，一些新的模型范式应运而生。 Transformer架构是近年来自然语言处理领域取得革命性突破的关键。本书对Transformer中的自注意力机制（Self-Attention）进行了透彻的解析，详细阐述了Query、Key、Value矩阵的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力。我们还将这种注意力机制扩展到视觉领域，讨论其在视觉Transformer（ViT）中的应用。 在模型训练的实践层面，本书深入探讨了优化器的选择与调优。从经典的随机梯度下降（SGD）到更高效的Adam、RMSProp等自适应学习率方法，我们不仅描述了它们的数学公式，更重要的是，结合实际训练案例，分析了它们在不同数据集和模型结构下的性能差异和收敛特性。 泛化能力与模型正则化是衡量模型好坏的关键指标。本书详细介绍了Dropout、批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）等正则化技术的作用机理，以及L1/L2范数惩罚在模型复杂度控制中的应用。此外，我们还涵盖了迁移学习和微调（Fine-tuning）策略，指导读者如何利用预训练模型解决资源受限的实际问题。 第四部分：动手实践与前沿部署 理论的掌握必须通过实践来巩固。本书在实践部分，我们选择当前业界最主流的Python深度学习框架（如TensorFlow/Keras或PyTorch）作为工具，提供了一系列完整的、可运行的代码示例。 我们不仅展示了如何搭建模型，更侧重于展示数据预处理的完整流程，包括数据清洗、增强（Augmentation）和批处理。每一个关键算法的实现，都附带有清晰的代码注释和模块化的结构，鼓励读者动手修改和实验。 最后，本书探讨了模型部署的相关议题，包括模型量化（Quantization）以减小模型体积和加速推理，以及如何将训练好的模型集成到Web服务或移动设备中，帮助读者完成从实验室到生产环境的跨越。 目标读者 本书面向具备一定编程基础和微积分、线性代数初步知识的计算机科学、数据科学、电子工程等相关专业的学生、研究人员以及希望系统提升深度学习实战能力的工程师。阅读本书后，读者将不仅能够理解主流深度学习模型的工作原理，更能独立设计、实现和优化复杂的深度学习解决方案。

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