具体描述
《实用英语语法》，本教材共分22章，从基础英语语法知识讲起，突出重点、难点和考点，讲解与练习并重，以讲带练，以练带讲，旨在使学生系统地掌握英语语法基础知识，培养和强化学生的语言实际应用能力。
好的，这是一份关于一本名为《深度学习与计算机视觉实践》的图书的详细简介，其内容完全不涉及“实用英语语法”一书的任何主题或信息。 --- 图书名称：《深度学习与计算机视觉实践：从基础理论到前沿应用》 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实践性的指南，系统地介绍当前人工智能领域最为核心且快速发展的两个交叉学科：深度学习（Deep Learning）与计算机视觉（Computer Vision）。本书不仅涵盖了该领域的基础理论框架，更侧重于通过大量实际案例和代码示例，指导读者掌握将理论知识转化为有效解决方案的工程化能力。 第一部分：深度学习基础理论与框架构建 本部分是构建扎实理论基础的基石。我们首先从人工神经网络的基本结构和运作原理入手，详细剖析神经元模型、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变种）的选择与影响。随后，我们将深入探讨核心的学习机制：前向传播与反向传播算法的数学推导与直观理解。 核心内容细分： 1. 优化算法精讲： 梯度下降法（SGD）的局限性，以及如何应用动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器来加速收敛并跳出局部最优。我们还会讨论学习率调度策略（如余弦退火）对模型性能的决定性作用。 2. 正则化与泛化： 探讨过拟合的本质，并系统介绍多种正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout机制的随机性原理、批标准化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用，以及早停法（Early Stopping）的实施细节。 3. 深度网络设计： 介绍不同层级的网络组件，包括全连接层、卷积层（CNN的核心）和循环层（RNN/LSTM的基础）。重点解析卷积核的设计哲学、步幅（Stride）和填充（Padding）对特征图尺寸的影响。 第二部分：计算机视觉的核心网络架构 本部分聚焦于如何将深度学习应用于图像识别与分析任务，详细解析支撑现代视觉系统的经典与前沿网络结构。 1. 经典卷积网络（CNNs）： 详细剖析AlexNet如何开启深度学习在视觉领域的复兴，紧接着深入理解VGG网络对网络深度的探索，以及GoogLeNet（Inception）中多尺度特征提取模块的设计智慧。 2. 残差学习的突破： 重点讲解ResNet（残差网络）的“残差连接”概念，解释它如何解决深层网络训练中的梯度消失/爆炸问题，并实现数百层网络的有效训练。 3. 效率与轻量化模型： 针对移动端和边缘计算的需求，本书将详述MobileNet系列（如v2, v3）中深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的原理，以及ShuffleNet如何通过通道混洗（Channel Shuffle）来提高计算效率。 4. 注意力机制的引入： 介绍Squeeze-and-Excitation (SE) 模块以及后续的自注意力机制在图像任务中的应用，展示网络如何学会“关注”图像中的重要区域。 第三部分：核心视觉任务的端到端实践 本部分完全侧重于将前述理论应用于解决实际的计算机视觉难题，提供从数据预处理到模型部署的完整流程。 1. 图像分类与迁移学习： 详细指导如何利用ImageNet等大型数据集预训练的模型（如ResNet-50, EfficientNet），通过微调（Fine-tuning）策略，快速高效地解决特定领域的分类问题（如医疗影像诊断或缺陷检测）。 2. 目标检测的演进： 彻底解析两大主流检测范式： 两阶段检测器： 深入理解R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中区域提议网络（RPN）的工作机制。 一阶段检测器： 详述YOLO（You Only Look Once，包括v4, v5及更新版本）系列如何通过回归预测框和类别概率，实现实时检测。同时，解析SSD（Single Shot MultiBox Detector）的特征金字塔结构。 3. 语义分割与实例分割： 语义分割： 重点讲解FCN（全卷积网络）的概念，以及U-Net架构在生物医学图像分割中的精确重构能力。 实例分割： 详细介绍Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，同时预测边界框、类别和像素级掩码。 第四部分：前沿与应用拓展 本部分将视野拓展到当前研究的热点领域，展示深度学习在处理复杂视觉信息时的强大潜力。 1. 生成模型： 深入探讨生成对抗网络（GANs）的对偶博弈结构，包括DCGAN、WGAN，以及其在图像合成、超分辨率重建中的实际应用。 2. Transformer在视觉中的应用（ViT）： 剖析Vision Transformer（ViT）如何将自然语言处理中的自注意力机制成功迁移至图像Patch级别的处理，挑战了CNN的主导地位。 3. 模型部署与推理优化： 介绍如何使用TensorRT、OpenVINO等工具对训练好的模型进行量化（Quantization）和图优化，以确保模型在实际生产环境中的低延迟高性能运行。 读者对象 本书面向具备一定编程基础（Python是首选语言）和微积分、线性代数基础的工程师、研究人员、高校学生以及希望系统化掌握现代计算机视觉技术的实践者。阅读本书后，读者将不仅理解“是什么”，更掌握“如何做”，能够独立设计、训练和部署高性能的深度学习视觉系统。 ---
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