贈6本2019版高考快速提分筆記高中理科閤訂本 高中高三數學理數語文英語物理化學生物理綜復 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 2019版

店鋪： 納卓圖書專營店

齣版社： 安徽師範大學齣版社

ISBN：9787567620285

商品編碼：26302374029

叢書名： 高考快速提分筆記

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

備戰未來，引領方嚮：《深度學習與未來計算》 本書聚焦於人工智能領域的前沿技術——深度學習，旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具前瞻性的知識體係。我們超越瞭基礎的算法介紹，深入探討瞭驅動現代科技革命的核心理論、復雜模型構建、高效優化策略以及在實際工程中的應用落地，特彆關注其在處理大規模非結構化數據方麵的突破性能力。 --- 第一部分：理論基石與模型構建的藝術 本部分是構建深度學習知識大廈的堅實地基，詳細闡述瞭支撐一切復雜模型的基礎數學原理和核心網絡結構。 第一章：神經科學啓示與人工神經網絡的演進 本章追溯瞭人工神經網絡（ANN）的起源，從早期的感知機模型到多層前饋網絡（MLP）的建立。我們著重分析瞭激活函數（如Sigmoid, ReLU及其變體）的選擇如何影響網絡的非綫性擬閤能力和梯度傳播的穩定性。此外，還將詳細解析誤差反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學推導，強調其作為訓練網絡的基石地位，以及在現代計算框架下的優化實現。 第二章：深度捲積網絡的範式革命（CNN） 捲積神經網絡（CNN）是圖像識彆和處理領域無可爭議的主導力量。本章將從二維和三維捲積操作的本質入手，闡述參數共享、稀疏連接和局部感受野等關鍵概念。我們將深入剖析經典網絡架構的演變曆程： LeNet與AlexNet： 奠定現代CNN基礎的裏程碑工作，重點分析其在特徵提取層級上的設計哲學。 VGG與Inception係列： 探討網絡深度與寬度對性能的影響，以及如何通過模塊化設計（如Inception模塊）實現計算效率與模型容量的平衡。 殘差網絡（ResNet）與密集連接網絡（DenseNet）： 深入解析殘差連接（Skip Connections）如何有效解決深層網絡中的梯度消失/爆炸問題，以及密集連接在特徵重用方麵的優勢。 第三章：序列數據的駕馭者：循環神經網絡（RNN）及其變體 對於處理時間序列、文本和語音等序列數據，循環神經網絡（RNN）及其高級變體是核心工具。 標準RNN的局限性： 分析其在處理長依賴關係時的內在缺陷——“遺忘”問題。 長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細解析輸入門、遺忘門和輸齣門的工作機製，以及如何通過“細胞狀態”來維護長期記憶。 門控循環單元（GRU）： 探討GRU如何通過簡化結構（僅包含更新門和重置門）實現與LSTM相媲美的性能，適用於對計算資源有一定要求的場景。 雙嚮RNN與深度RNN： 研究如何通過信息流的兩個方嚮捕捉上下文信息，以及堆疊RNN層以增強模型對復雜序列模式的抽象能力。 第二部分：模型優化、訓練策略與前沿進展 本部分著眼於如何高效、穩定地訓練復雜的深度模型，並介紹當前研究領域中最具影響力的技術突破。 第四章：高效優化器與正則化技術 深度模型的性能高度依賴於優化算法的選擇和正則化手段的運用。 優化器深度剖析： 不僅介紹SGD及其動量（Momentum）變體，更側重於自適應學習率方法——AdaGrad、RMSProp，以及最終的Adam（及其變體AdamW）。我們將分析這些優化器在不同數據集和模型結構上的收斂特性和魯棒性差異。 正則化的藝術： 深入探討Dropout、L1/L2權重衰減（Weight Decay）如何限製模型復雜度，防止過擬閤。此外，還將介紹批量歸一化（Batch Normalization, BN）和層歸一化（Layer Normalization, LN）在穩定訓練過程和加速收斂中的關鍵作用。 第五章：生成模型與無監督學習的崛起 深度學習的威力不僅體現在判彆任務上，更在於其強大的數據生成能力。 變分自編碼器（VAE）： 闡述VAE如何通過引入潛在空間（Latent Space）和KL散度約束，實現數據的概率密度建模和高質量樣本生成。 生成對抗網絡（GANs）： 詳細解析生成器與判彆器之間的“零和博弈”機製。我們將對比DCGAN、WGAN及其改進版本，重點討論如何解決GAN訓練中常見的模式崩潰（Mode Collapse）問題。 自監督學習（Self-Supervised Learning）： 探討在海量未標注數據上預訓練模型的策略，如對比學習（Contrastive Learning，如SimCLR），這代錶瞭未來AI模型構建的主要方嚮。 第六章：Transformer架構與注意力機製的統治 Transformer架構的齣現，徹底革新瞭自然語言處理（NLP）領域，並正迅速擴展到計算機視覺等其他領域。 自注意力（Self-Attention）機製： 深入解析Queries (Q), Keys (K), Values (V) 的計算過程，理解其如何實現全局依賴的捕獲，剋服瞭RNN的序列依賴瓶頸。 多頭注意力（Multi-Head Attention）： 分析多頭機製如何使模型能夠從不同的錶示子空間學習信息。 Transformer的Encoder-Decoder結構： 詳細拆解Transformer的完整結構，包括位置編碼（Positional Encoding）的必要性。 預訓練語言模型（PLMs）： 探討BERT、GPT係列等基於Transformer的巨型模型如何通過大規模語料的預訓練，實現對通用語言理解能力的掌握。 第三部分：應用前沿與工程實踐 本部分將理論與實踐相結閤，探討深度學習在關鍵工業領域的應用，並討論模型部署的挑戰。 第七章：計算機視覺的深度應用 本章聚焦於深度學習在圖像理解中的實際落地。 目標檢測框架： 對比兩階段檢測器（如Faster R-CNN）與一階段檢測器（如YOLO係列、SSD）的精度與速度權衡。 語義與實例分割： 探討U-Net、Mask R-CNN等模型如何實現像素級的分類與定位，及其在自動駕駛和醫學影像分析中的重要性。 視覺Transformer（ViT）： 分析如何將注意力機製應用於圖像處理，挑戰瞭CNN的主導地位。 第八章：深度強化學習（DRL） 深度強化學習將深度神經網絡的感知能力與強化學習的決策製定過程相結閤，是實現通用人工智能的關鍵路徑之一。 核心概念迴顧： 馬爾可夫決策過程（MDP）、價值函數與策略函數。 基於價值的方法： 深入解析Q-Learning的深度版本——DQN，以及其經驗迴放（Experience Replay）和目標網絡（Target Network）的穩定性設計。 基於策略的方法： 探討策略梯度（Policy Gradient）方法，特彆是Actor-Critic架構，如A2C和PPO，後者是當前處理復雜連續控製問題的首選算法之一。 第九章：模型部署、效率與可解釋性 一個成功的深度學習項目不僅需要強大的訓練模型，更需要高效的部署和可靠的解釋性。 模型輕量化技術： 介紹模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知識蒸餾（Knowledge Distillation），以減小模型體積和推理延遲，適應邊緣計算需求。 硬件加速與框架優化： 簡要介紹TensorRT、OpenVINO等推理引擎的工作原理，以及如何利用GPU/TPU進行高效計算。 深度學習的可解釋性（XAI）： 探討LIME和SHAP等工具如何揭示模型決策過程，增強用戶對復雜AI係統的信任度，這對於金融、醫療等高風險領域的應用至關重要。 --- 本書的讀者對象為具備一定高等數學和編程基礎的計算機科學專業學生、研究人員以及希望深入理解和應用前沿AI技術的工程師。通過對這些核心理論和最新進展的係統學習，讀者將能夠獨立構建、優化並部署下一代智能係統。

評分☆☆☆☆☆

這套綜閤性筆記最絕妙的一點，在於它對“復習效率”的極緻追求。高三的每一分鍾都無比寶貴，你不能把時間浪費在重復看那些自己已經掌握的內容上。這本閤訂本顯然深諳此道，它在每個模塊的開頭都設置瞭一個“自測診斷區”，讓你快速評估自己的薄弱點。比如，語文的文言文閱讀，它不是堆砌課文，而是總結瞭最常齣現的虛詞用法和固定句式，讓你隻針對性地去強化那些“高頻考點”。物理和化學的計算部分，它著重強調瞭不同學科間知識的遷移和應用，比如如何將化學的平衡常數概念與物理中的熱力學聯係起來。這種跨學科的整閤思維，對於大題的綜閤分析至關重要。總而言之，這套筆記不是一個簡單的知識點集閤，更像是一個經過精心設計的“提分作戰地圖”，它告訴你該往哪裏用力，如何纔能用最短的時間達到最好的效果，對我這個時間緊張的學生來說，簡直是神助攻！

評分☆☆☆☆☆

天哪，這本書簡直是為我量身定做的“救命稻草”！我高三的數學簡直是一團亂麻，每次做那些解析幾何和導數的題目都感覺像是麵對一堵看不見的牆。拿到這本閤訂本的時候，我抱著試試看的心態翻開瞭數學部分，結果驚喜地發現，它不是那種冷冰冰的公式堆砌，而是用一種非常生活化的語言把那些復雜的定理講得清清楚楚。尤其是關於空間嚮量的部分，作者居然用瞭搭建積木的比喻，我瞬間就理解瞭那個三維結構的感覺。筆記的排版也特彆清晰，重點部分都有醒目的黃色高亮，讓你一眼就能抓住核心考點。以前那些讓我頭疼的錯題集，現在感覺終於有瞭可以對標的範本，我打算把所有做錯的題型都對照著筆記重新梳理一遍。說實話，市麵上很多提分筆記都吹得天花亂墜，但真拿到手發現內容空泛，但這本的內容密度和實用性，絕對是物超所值。感覺我的數學成績，終於要看到曙光瞭！

評分☆☆☆☆☆

我這個人對英語的投入時間一直不夠，總覺得背單詞背語法太枯燥，分數一直徘徊在中等水平，尤其是在閱讀理解和作文上總是丟分。朋友推薦我看看這套閤訂本裏的英語部分，我本來是抱著懷疑態度的，心想理綜類的閤訂本，英語能有多大起色？結果，英語筆記的側重點完全齣乎我的意料。它沒有過多地糾結那些基礎的詞匯，而是直擊高考閱讀中的“陷阱”設置和長難句的快速拆解技巧。比如，對於那些信息量巨大的說明文，它提供瞭一套“四步定位法”，我試著用這個方法做瞭一套模擬題，正確率竟然提升瞭近20%。作文部分也給齣瞭不同主題的高級句式替換模闆，比起那種老掉牙的“First, Second, Finally”結構，這些模闆聽起來地道多瞭。這套筆記不是教你死記硬背，而是教你“如何應試”，這種實戰性真的太強瞭，感覺我的英語成績要被這套筆記強行拉一把瞭！

評分☆☆☆☆☆

化學這門課對我來說一直是個“薛定諤的科目”，狀態好的時候能拿高分，狀態不好就直接稀裏糊塗。特彆是電化學和有機化學部分，方程式和反應機理總是記混。這本閤訂本的化學筆記簡直就是我的“反應速查手冊”。它把那些復雜的有機反應路徑做成瞭樹狀圖，清晰地展示瞭從起始物到最終産物的每一步轉化條件，比課本上的文字描述直觀多瞭。對於無機化學中的離子沉澱和定性分析，它提供瞭一個“排除法”的流程圖，把復雜的實驗步驟簡化成瞭幾個關鍵的判斷點。我發現，很多時候我們失分不是因為不會，而是因為沒有建立起一個清晰的知識網絡。這本筆記恰恰幫我構建瞭這樣一個高效的網絡，感覺我的記憶負擔一下子減輕瞭不少，現在做選擇題時，很多判斷可以直接通過流程圖得齣結論。

評分☆☆☆☆☆

物理，那是我最頭疼的科目，每次看到那些涉及到運動學和電磁感應的計算題，大腦就自動關機。我一直覺得物理是需要天賦的學科，但讀瞭這本閤訂本裏的物理筆記後，我開始懷疑是不是以前的老師教法不對。筆記的邏輯性非常強悍，它不是按照章節順序來，而是按照“必考模型”來劃分的。比如，對於“能量守恒在復雜過程中的應用”這個大類，它把所有相關的模型——斜麵、碰撞、電路——都整閤在一起，並給齣瞭統一的解題框架。最讓我震撼的是，對於一些容易混淆的概念，比如電流、磁場方嚮的判斷，它都配上瞭非常簡潔的示意圖，連我這種“圖形白癡”都能一眼看明白。我用筆記上的方法去解瞭幾道往年壓軸題，居然都能勉強跟上思路瞭，這簡直是奇跡！它讓我感覺物理不再是玄學，而是有章可循的邏輯遊戲。