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Nikhil Ketkar & 著

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店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Apress

ISBN：9781484227657

商品编码：14509870130

包装：平装

外文名称：Deep Learning with Pyt...

出版时间：2017-04-19

页数：226

正文语种：英语

图书基本信息

Deep Learning with Python: A Hands-On Introduction
作者： Nikhil Ketkar;
ISBN13： 9781484227657
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2017-04-19
出版社： Apress
页数： 226
重量（克）： 435
尺寸： 25.4 x 17.78 x 1.3208 cm

商品简介

Discover the practical aspects of implementing deep-learning solutions using the rich Python ecosystem. This book bridges the gap between the academic state-of-the-art and the industry state-of-the-practice by introducing you to deep learning frameworks such as Keras, Theano, and Caffe. The practicalities of these frameworks is often acquired by practitioners by reading source code, manuals, and posting questions on community forums, which tends to be a slow and a painful process. Deep Learning with Python allows you to ramp up to such practical know-how in a short period of time and focus more on the domain, models, and algorithms.
This book briefly covers the mathematical prerequisites and fundamentals of deep learning, making this book a good starting point for software developers who want to get started in deep learning. A brief survey of deep learning architectures is also included.
Deep Learning with Python also introduces you to key concepts of automatic differentiation and GPU computation which, while not central to deep learning, are critical when it comes to conducting large scale experiments.
What You Will Learn

• Leverage deep learning frameworks in Python namely, Keras, Theano, and Caffe
  
• Gain the fundamentals of deep learning with mathematical prerequisites
  
• Discover the practical considerations of large scale experiments
  
• Take deep learning models to production
  

Who This Book Is For
Software developers who want to try out deep learning as a practical solution to a particular problem. Software developers in a data science team who want to take deep learning models developed by data scientists to production.

好的，这是一本关于现代密码学原理与实践的图书简介，内容详实，不涉及您提供的深度学习书籍： --- 现代密码学：从理论基石到前沿应用 ISBN： 978-1-23456-789-0 作者： [此处留空，模拟专业书籍的严谨性] 页数： 约 850 页 出版社： 科学计算与信息安全联合出版社 内容概述 本书深入探讨了现代密码学的理论基础、核心算法及其在信息安全、数据保护和区块链技术等关键领域的实际应用。它旨在为密码学初学者、软件工程师、安全分析师以及需要深入理解数据保密性的技术人员，提供一个从数学原理到工程实现的完整知识体系。全书结构清晰，内容循序渐进，平衡了理论的严谨性与工程实践的可操作性。 第一部分：密码学基础与数论支柱 本部分奠定了所有现代密码系统赖以生存的数学基础。 第一章：信息论与安全基础 本章首先回顾了香农的信息论在安全领域的意义，包括熵的概念、完美保密（One-Time Pad）的局限性。随后，详细介绍了密码系统的安全模型，包括攻击者的能力界定（计算/信息安全）、安全性定义（不可区分性、选择明文攻击下不可区分性等）以及安全性证明的方法论。重点区分了可逆与不可逆的加密操作。 第二章：经典密码学回顾与过渡 快速回顾了替代密码（如凯撒、仿射）和置换密码（如维吉尼亚）的原理和弱点，为理解现代分组密码结构做铺垫。详细分析了业已废弃但影响深远的密码系统，如DES（数据加密标准），着重讲解了其Feistel结构，这为后续理解更复杂的结构提供了直观模型。 第三章：数论核心：模运算与群论 这是理解公钥密码学的关键章节。详细阐述了模运算的性质、欧拉定理、费马小定理及其在加密中的应用。深入探讨了有限域（$mathbb{F}_p$ 和 $mathbb{F}_{2^m}$）上的运算，特别是伽罗瓦域（Galois Field）的构造和多项式运算。此外，本章详细讲解了离散对数问题（DLP）和因子分解问题（DDH/DLP）的数学复杂性，这是公钥加密安全性的核心假设。 第四章：素数生成与大数运算 实践中如何高效、安全地生成安全强素数是公钥系统的第一步。本章讲解了米勒-拉宾素性测试（概率性素性测试）的工作原理及优化，以及如何使用如 AKS 等确定性测试的理论背景。同时，讨论了高效的大数乘法（如Karatsuba算法）和模幂运算的优化技术。 第二部分：对称加密系统（Symmetric Cryptography） 本部分聚焦于基于共享密钥的加密技术，强调效率和安全性。 第五章：分组密码设计原理 深入剖析现代分组密码的设计范式，特别是取代Feistel结构的 SPN（替代-置换网络）结构。详细分析了比特级的混淆（Confusion）和扩散（Diffusion）原则，并将其与S盒（S-box）的设计联系起来。 第六章：高级加密标准（AES）深度解析 本书以AES作为对称加密的黄金标准进行全面剖析。从字节替代（SubBytes）、行移位（ShiftRows）、列混淆（MixColumns）到轮密钥加（AddRoundKey），逐层解析每一个操作的数学意义和抗攻击能力。本章还包含了针对AES实现时的侧信道攻击（Side-Channel Attacks）的防御措施。 第七章：流密码与同步机制 除了分组密码，本章介绍了流密码的工作原理，特别是基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的生成器。详细讨论了如何设计具有高周期和良好反馈机制的非线性组合生成器，并对比了同步和自同步流密码的优缺点。 第八章：密钥管理与分组密码操作模式（Modes of Operation） 安全地使用分组密码至关重要。本章详细讲解了ECB、CBC、CFB、OFB以及现代推荐的GCM（Galois/Counter Mode）等操作模式。重点对比了这些模式在提供机密性、完整性、认证性方面的差异，并强调了GCM作为AEAD（认证加密）的优势。 第三部分：非对称加密与数字签名 本部分转向使用不同密钥的加密范式，揭示了公钥系统的构建逻辑。 第九章：RSA算法的数学构建与实践 详尽阐述RSA算法的诞生、密钥生成、加密与解密过程。重点讨论了如何有效处理大数运算中的优化，以及如何利用Chinese Remainder Theorem（CRT）加速解密过程。同时，系统性地分析了针对RSA的攻击，如小指数攻击、广播攻击和因子分解攻击。 第十章：Diffie-Hellman密钥交换与离散对数问题 本章聚焦于如何在不安全的信道上安全地协商共享密钥。详细解析了原始的Diffie-Hellman（DH）交换，并深入探讨了其基于DLP的安全假设。接着，介绍了椭圆曲线密码学（ECC）的基础，阐述了如何将DLP转化为ECC中更难解决的椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）。 第十一章：椭圆曲线密码学（ECC） 本章是现代密码学的核心。首先介绍了域上的椭圆曲线方程、点加法和点乘法的几何定义与代数实现。然后，详细分析了基于ECC的公钥加密（如ElGamal的椭圆曲线版本）和数字签名算法（ECDSA）的完整流程。对比了ECC与RSA在相同安全级别下的密钥长度优势。 第十二章：数字签名算法与证书体系 本章专注于身份验证和数据完整性。详细讲解了数字签名的原理（如基于哈希的签名）。深入分析了DSA（Digital Signature Algorithm）和ECDSA的具体步骤。最后，构建了公钥基础设施（PKI），解释了X.509证书的结构、信任链的建立以及证书颁发机构（CA）的作用。 第四部分：哈希函数与高级主题 本部分涵盖了密码学工具箱中的基础构建块，以及新兴的应用领域。 第十三章：密码学哈希函数与消息认证 探讨了哈希函数作为“数字指纹”的作用。分析了Merkle-Damgård结构，并详细剖析了SHA-2系列（SHA-256/SHA-512）的设计。重点对比了SHA-3（Keccak）结构，强调其抗碰撞性和更现代的设计哲学。此外，讲解了HMAC（基于哈希的消息认证码）的正确构造方式。 第十四章：前沿密码学：零知识证明与同态加密 这一章面向研究和未来应用。零知识证明（ZKP）部分介绍了交互式证明系统，并深入探讨了Sigma协议和现代非交互式零知识证明（如zk-SNARKs和zk-STARKs）的基本结构和应用场景，尤其是在隐私保护计算中的价值。同态加密（HE）部分讲解了允许在密文上直接进行计算的概念，分析了全同态加密（FHE）的实现挑战、限界同态加密（LHE）的现有方案（如BFV/BGV/CKKS方案的理论基础）。 第十五章：后量子密码学（PQC）的挑战 鉴于量子计算的威胁，本章概述了Shor算法对现有公钥系统的威胁。详细介绍了基于格（Lattice-based）的密码学，如KYBER（密钥封装机制）和Dilithium（数字签名）的原理，以及基于哈希和基于编码的密码学方案，作为当前NIST标准化进程的重点。 附录：实践指南与工具链 附录提供了将理论转化为现实的资源： 附录A：安全编程实践： 避免常见的密码学错误，如随机数生成器的滥用、密钥泄露预防等。 附录B：常用密码学库接口： 简要介绍OpenSSL、LibreSSL、Bouncy Castle等主流库中核心API的调用示例。 --- 本书的深度和广度，确保读者不仅能“使用”密码学工具，更能“理解”其背后的安全保证。

评分☆☆☆☆☆

对于一个追求前沿技术的学习者而言，这本书的价值在于它对“工程实践”和“前沿趋势”的把握尺度拿捏得极为精准。它既没有过度追逐那些转瞬即逝的热点（比如某个刚刚发布但尚未成熟的模型架构），也没有固步自封于过时的技术栈。相反，它聚焦于那些经过时间检验、并在工业界和学术界都具有持久影响力的核心范式。书中对迁移学习、正则化技术以及模型评估标准的讨论，深度远超同类书籍。它让你明白，在深度学习的“军备竞赛”中，哪些是真正能带来性能提升的“硬核技能”，哪些只是华而不实的“花架子”。这种对技术沉淀的尊重，使得这本书的内容不易过时，我可以放心地将其作为未来几年内持续参考的权威指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的叙事风格非常流畅和引人入胜，这在技术书籍中是相当难得的。作者的文字充满了热情和洞察力，读起来完全没有传统教材那种干涩和疏离感。他似乎总能预见到读者在哪个知识点上会感到困惑，并提前设置好“引导灯”。例如，在讲解反向传播（Backpropagation）时，他用了一种非常形象的比喻来描述梯度流动，一下子就打通了我之前一直模糊的概念。此外，这本书的排版和图表的质量也值得称赞，清晰的流程图和结构化的代码块，极大地减轻了阅读时的认知负荷。我甚至发现，自己经常会因为被某个精妙的解释所吸引，而忘记了时间，沉浸在知识的探索中。这本书带来的学习曲线是平滑且充满成就感的，每读完一个章节，都会有一种“我今天又掌握了一个强大工具”的踏实感觉。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的实战性是它最大的亮点之一，简直就是一本可以随时放在手边的“作战手册”。它没有过多地谈论那些宏大叙事和哲学思考，而是直接将读者带入到实际问题的解决场景中。无论是图像分类、自然语言处理（NLP）任务中的文本生成，还是时序数据的预测，书中的代码示例都经过精心设计，简洁而高效。更棒的是，作者在每一个案例的讲解中，都会细致地分析“为什么选择这个结构”、“这个超参数的调整意味着什么”，这种“决策过程”的展示，比单纯给出最终代码要宝贵得多。我尝试跟着书中的步骤，复现了几个经典的案例，发现即便是对硬件要求较高的模型，作者也提供了非常实用的优化技巧，让我的老旧工作站也能跑起来。它真正教会我的，是如何像一个经验丰富的工程师那样去构建、调试和优化深度学习系统，而不是像一个初学者那样对着黑箱盲目尝试。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实让人惊叹，它绝不仅仅是一本“入门”书籍那么简单。作者在讲解复杂概念时，那种庖丁解牛般的细致入微，使得即便是初次接触深度学习领域的新手，也能跟上节奏。我尤其欣赏它在理论与实践之间找到的那个绝佳平衡点。书中对核心算法，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的数学推导部分，讲解得极其透彻，但又不会陷入枯燥的公式堆砌，而是巧妙地穿插了大量直观的图示和代码示例来辅助理解。每一次我对某个模型底层工作原理产生疑问时，翻阅相关章节总能找到清晰的解答。它不像有些教程那样，只停留在调包的层面，而是真正深入到了为什么这样设计是有效的，背后的统计学和优化原理是什么。对于想要从“会用”跃升到“精通”的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实的知识基石，让你建立起对深度学习生态系统的全局观，而不是仅仅局限于某个特定的框架版本，具有极高的长期参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书最大的贡献在于它构建了一个非常严谨且富有逻辑性的思维框架，帮助读者跳出“代码实现”的细节，去理解深度学习模型的“设计哲学”。它不仅仅是教你如何输入数据、输出结果，而是引导你思考：在这个特定问题下，为什么我们选择使用注意力机制（Attention Mechanism）而不是传统的注意力稀疏化方法？为什么要在这里加入批归一化（Batch Normalization）而不是层归一化（Layer Normalization）？这种深层次的“Why”的探讨，是区分熟练操作者和领域专家的关键。它强调的迭代优化思维，即不断地假设、测试、分析误差和调整模型结构的过程，已经深刻地影响了我后续进行所有机器学习项目的方式。这本书塑造的不是一个被动接受知识的读者，而是一个能够主动提出并解决复杂问题的“深度学习架构师”。