Photoshop CS4基础与项目实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2010-5

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787121107542

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• CS4
• 图像处理
• 图形设计
• 教程
• 实训
• 基础
• 软件操作
• 设计入门
• 图像编辑

好的，这是一份关于其他图书内容的详细简介，它不包含《Photoshop CS4基础与项目实训教程》中的任何内容。 --- 科技前沿探索：新一代人工智能算法原理与应用实战 本书聚焦于当前计算科学和信息技术领域最炙手可热的前沿课题——新一代人工智能（AI）算法的底层逻辑、数学基础及其在垂直行业中的深度部署与实战案例。全书旨在为具备一定编程基础和数学背景的读者提供一套从理论到实践的完整知识体系，帮助他们掌握构建高性能、高可靠性AI系统的核心能力。 第一部分：深度学习模型的数学基石与优化策略 本部分深入剖析支撑现代深度学习的微积分、线性代数和概率论在模型训练中的具体应用。我们不局限于传统的前馈网络，而是将重点放在更复杂的结构上。 第一章：高级优化算法解析 我们将详细探讨随机梯度下降（SGD）的局限性，并引入更先进的优化器，如AdamW、Ranger和Lookahead算法。重点讲解动量（Momentum）的数学推导，以及自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSprop）在处理稀疏数据和复杂损失面时的性能差异。特别关注二阶优化方法（如L-BFGS）在特定非凸优化问题中的应用场景和计算效率权衡。 第二章：反向传播机制的深度剖析与自动微分（Autodiff） 超越基础的反向传播（Backpropagation）公式，本章深入探究计算图的构建、微分链式法则在多层网络中的高效应用。我们引入自动微分库（如TensorFlow/PyTorch的内部机制）的工作原理，区分前向模式（Forward-Mode）和反向模式（Reverse-Mode）自动微分的适用性，并讨论在涉及高阶导数或复杂控制流时的数值稳定性问题。 第三章：正则化技术与模型泛化能力的提升 本章系统性地介绍了如何防止模型过拟合，除了Dropout和L2正则化外，我们着重介绍批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）、实例归一化（Instance Normalization）以及组归一化（Group Normalization）的内部运行机制、数学假设以及它们如何影响优化路径和训练速度。此外，还将探讨数据增强的进阶技术，如Mixup和CutMix的几何变换和概率混合模型。 --- 第二部分：专业领域网络的架构与前沿模型 本部分聚焦于当前在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和序列建模中占据主导地位的创新网络架构。 第四章：计算机视觉的Transformer化浪潮 摒弃传统的卷积网络为主的叙事，本章完全围绕Vision Transformer (ViT) 及其变体展开。详细介绍如何将图像分割成补丁（Patch Embedding），自注意力机制（Self-Attention）在捕获全局依赖关系上的优势。随后深入分析Swin Transformer中引入的移位窗口机制（Shifted Window）如何有效地降低了计算复杂度，使其适用于高分辨率图像处理，并比较其在语义分割和目标检测任务中的性能表现。 第五章：生成对抗网络（GANs）的稳定性与质量提升 本章不再停留在DCGAN的介绍，而是聚焦于如何训练出稳定且高质量的生成模型。我们将详细讲解Wasserstein GAN (WGAN) 及其梯度惩罚（WGAN-GP）的数学意义，如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题。进阶内容包括StyleGAN2/3中对生成网络架构的精细调整，如ADA（Adaptive Discriminator Augmentation）策略在小数据集生成任务中的应用。 第六章：大型语言模型（LLMs）的架构与高效推理 本章深入解析Decoder-only Transformer（如GPT系列）的核心结构。重点分析位置编码（如旋转位置嵌入RoPE）如何增强模型的序列长度外推能力。讨论稀疏注意力机制（如Longformer）和FlashAttention如何突破Transformer的二次复杂度瓶颈。最后，探讨模型量化（如INT8、FP8）和剪枝（Pruning）技术在加速LLM部署和降低推理延迟方面的实际效果。 --- 第三部分：强化学习与决策制定 本部分将强化学习（RL）从基础概念提升至高阶策略学习与环境交互的工程实践。 第七章：基于模型的强化学习（MBRL） 区别于无模型方法，本章侧重于如何通过观测数据学习环境的动态模型。详细介绍Model-Based Policy Optimization (MBPO) 和 Dreamer V3 等前沿算法，探讨模型不确定性对策略学习的影响，以及如何利用学习到的世界模型进行高效的规划（Planning）。 第八章：离线强化学习（Offline RL）的挑战与解决方案 随着真实世界数据采集成本的增加，离线RL成为焦点。本章深入探讨离线数据集的分布偏移（Distribution Shift）问题，这是导致策略性能灾难性下降的主要原因。详细分析Conservative Q-Learning (CQL) 和 Behavior Cloning with Regularization (BCQ) 等算法如何通过约束策略行为在已知数据分布内来确保学习的稳定性与可靠性，特别适用于机器人控制和推荐系统场景。 --- 第四部分：AI工程化与可信赖性（Trustworthy AI） 本部分将理论模型转化为可部署、可信赖的系统。 第九章：模型可解释性（XAI）的量化方法 超越简单的特征重要性，本章关注提供因果解释的工具。深入讲解SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值的计算复杂性及其在不同模型上的应用局限性。探讨LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的局域近似原理，以及如何利用这些方法定位模型决策中的偏差。 第十章：对抗性鲁棒性与防御策略 本章探讨AI系统面临的安全性威胁，即对抗样本攻击。详细分析FGSM (Fast Gradient Sign Method) 和 PGD (Projected Gradient Descent) 等白盒攻击的生成过程。重点讲解对抗训练（Adversarial Training）作为核心防御手段的机制，以及如何通过输入净化（Input Purification）和梯度掩码（Gradient Masking）技术提升模型的整体鲁棒性。 --- 本书的特色在于其高度的工程实践导向和前沿理论的紧密结合。它不仅仅是一本教科书，更是一份面向未来AI研究者和高级工程师的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆