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刘培杰数学工作室 编

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店铺： 旭洋景辉图书专营店

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560344683

商品编码：26949663070

丛书名： 新编中学数学解题方法1000招丛书 函数 高

开本：16开

出版时间：2014-04-01

 

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	函数(高中版)(02)
作者：
市场价：	38元
ISBN号：	9787560344683
出版社：	哈尔滨工业大学出版社
商品类型：	图书

 

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	语种：中文
出版时间：2014-04-01	版次：1	页数：292
印刷时间：2014-04-01	印次：1	字数：460.00千字

目录

**编解题方法编 怎样理解反函数（Ⅰ） 怎样理解反函数（Ⅱ） 怎样求反函数 怎样求复合函数的反函数 怎样利用函数图象的对称性解题 怎样求函数的解析式 怎样在求函数解析式时讨论定义域 怎样利用函数的定义域解题 怎样避免解题中出现与定义域有关的常见错误 怎样求函数y=ax+b+k√cx+d的值域 怎样用图象法求一类函数的值域 怎样用换元法求一类函数的值域 怎样用斜率法求一类函数的值域 怎样求函数的值域（Ⅰ） 怎样求函数的值域（Ⅱ） 怎样用特殊的函数值解题 怎样求二元函数极值 怎样用几何意义巧求*值 怎样利用两个函数单调性求一类分式函数的*值 怎样避免函数学习中的几个常见错误 怎样利用一次函数性质解题 怎样应用函数的性质解题 怎样构造函数f（x）=kx+b解题 怎样用构造二次函数法巧解高考题 怎样用构造法解一类具有相同数式结构的问题 怎样利用参数研究二次函数的*值和作图 怎样求复合函数的单调区间 怎样判定复合函数单调性 怎样利用一次函数的保号性解题 怎样用图解法求函数f（f）=ψ（t）+kQ（t）的*值 怎样应用反函数的几个性质解题 怎样用单调函数法比较对数大小 怎样利用函数的单调性解题 怎样证明函数ψ（x）=f（x）的单调性 怎样应用换底公式的几个推论 怎样比较不同底的对数大小（Ⅰ） 怎样比较不同底的对数大小（Ⅱ） 怎样用转化放缩法比较对数大小 怎样用幂函数、指数函数、对数函数的性质解题 怎样利用方程的思想解题 怎样利用揭示周期法解题 怎样求函数f（x）周期 怎样应用（α±b√c）n=An±Bn√c 怎样求某些特殊类型代数函数的极值 怎样求正弦复合函数的极值 怎样用图象法求条件极值 怎样用构造解析几何模型求无理函数值域 怎样用函数思想解题 怎样对函数综合题进行多角度求解 怎样解抽象函数问题 怎样巧求函数极值 怎样解函数中数形结合问题 怎样求双根式和或差的函数的*值 怎样用拆项法求一类分式函数*值 怎样解二次函数的*值 怎样制订*对值问题的求解策略 怎样求函数的“稳定点” 怎样构造函数解题 怎样解复合*值问题 怎样解求参变量取值范围问题 怎样用变量分离法解恒成立问题 怎样避免求参数范围容易混淆的两个问题 怎样解近年来高考中分段函数问题 第二编试题精粹编 附录函数概念的演变

内容简介

《新编中学数学解题方法1000招丛书:函数(高中版2)》以专题的形式对高中数学中函数的重点、难点进行了归纳、总结，涵盖面广，内容丰富，可使学生深入理解函数概念，灵活使用解题方法，可较大程度地提高学生在各类试中的应试能力。

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	函数(高中版)(02)
作者：
市场价：	38元
ISBN号：	9787560344683
出版社：	哈尔滨工业大学出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	语种：中文
出版时间：2014-04-01	版次：1	页数：292
印刷时间：2014-04-01	印次：1	字数：460.00千字

目录

**编解题方法编 怎样理解反函数（Ⅰ） 怎样理解反函数（Ⅱ） 怎样求反函数 怎样求复合函数的反函数 怎样利用函数图象的对称性解题 怎样求函数的解析式 怎样在求函数解析式时讨论定义域 怎样利用函数的定义域解题 怎样避免解题中出现与定义域有关的常见错误 怎样求函数y=ax+b+k√cx+d的值域 怎样用图象法求一类函数的值域 怎样用换元法求一类函数的值域 怎样用斜率法求一类函数的值域 怎样求函数的值域（Ⅰ） 怎样求函数的值域（Ⅱ） 怎样用特殊的函数值解题 怎样求二元函数极值 怎样用几何意义巧求*值 怎样利用两个函数单调性求一类分式函数的*值 怎样避免函数学习中的几个常见错误 怎样利用一次函数性质解题 怎样应用函数的性质解题 怎样构造函数f（x）=kx+b解题 怎样用构造二次函数法巧解高考题 怎样用构造法解一类具有相同数式结构的问题 怎样利用参数研究二次函数的*值和作图 怎样求复合函数的单调区间 怎样判定复合函数单调性 怎样利用一次函数的保号性解题 怎样用图解法求函数f（f）=ψ（t）+kQ（t）的*值 怎样应用反函数的几个性质解题 怎样用单调函数法比较对数大小 怎样利用函数的单调性解题 怎样证明函数ψ（x）=f（x）的单调性 怎样应用换底公式的几个推论 怎样比较不同底的对数大小（Ⅰ） 怎样比较不同底的对数大小（Ⅱ） 怎样用转化放缩法比较对数大小 怎样用幂函数、指数函数、对数函数的性质解题 怎样利用方程的思想解题 怎样利用揭示周期法解题 怎样求函数f（x）周期 怎样应用（α±b√c）n=An±Bn√c 怎样求某些特殊类型代数函数的极值 怎样求正弦复合函数的极值 怎样用图象法求条件极值 怎样用构造解析几何模型求无理函数值域 怎样用函数思想解题 怎样对函数综合题进行多角度求解 怎样解抽象函数问题 怎样巧求函数极值 怎样解函数中数形结合问题 怎样求双根式和或差的函数的*值 怎样用拆项法求一类分式函数*值 怎样解二次函数的*值 怎样制订*对值问题的求解策略 怎样求函数的“稳定点” 怎样构造函数解题 怎样解复合*值问题 怎样解求参变量取值范围问题 怎样用变量分离法解恒成立问题 怎样避免求参数范围容易混淆的两个问题 怎样解近年来高考中分段函数问题 第二编试题精粹编 附录函数概念的演变

内容简介

《新编中学数学解题方法1000招丛书:函数(高中版2)》以专题的形式对高中数学中函数的重点、难点进行了归纳、总结，涵盖面广，内容丰富，可使学生深入理解函数概念，灵活使用解题方法，可较大程度地提高学生在各类试中的应试能力。

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探索未知领域：深度学习与自然语言处理前沿技术 本书籍简介 本书深入探讨了当前人工智能领域最前沿的两个核心分支：深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）。全书旨在为具有一定数学和计算机基础的读者，提供一个全面、深入且实用的技术蓝图，从理论基石到最新的模型架构，再到实际应用案例，构建起一座连接学术研究与工程实践的桥梁。 第一部分：深度学习的理论基石与模型演进 第一章：神经网络的数学基础与现代框架 本章首先回顾了支撑深度学习的线性代数、概率论与优化理论的核心概念，强调了它们在构建和训练复杂模型中的不可或缺性。随后，我们将重点剖析现代深度学习框架（如TensorFlow 2.x, PyTorch）的设计哲学及其高效计算的底层机制，包括自动微分（Autograd）的实现原理和GPU加速的优化策略。 第二章：经典网络结构的回顾与超越 我们将详细梳理卷积神经网络（CNN）的发展脉络，从LeNet、AlexNet到ResNet、Inception以及最新的Vision Transformer（ViT）。对于每一代模型的创新点，如残差连接、多尺度特征融合等，都将进行深入的数学推导和直观解释。同时，循环神经网络（RNN）及其改进型LSTM和GRU在序列建模中的局限性也将被清晰界定，为后续Transformer架构的引入做好铺垫。 第三章：优化、正则化与训练的艺术 训练一个高性能深度学习模型并非易事。本章聚焦于训练过程中的关键挑战与解决方案。我们将详尽分析梯度消失/爆炸问题，并对比SGD、Momentum、RMSProp到AdamW等主流优化器的收敛特性和适用场景。在正则化方面，除了传统的L1/L2和Dropout，本书还将介绍批归一化（BatchNorm）、层归一化（LayerNorm）以及现代的随机深度（Stochastic Depth）等技术，阐释它们如何提升模型的泛化能力。 第二部分：自然语言处理的革命——Transformer架构与应用 第四章：从序列到注意力：NLP范式的转变 本章是理解现代NLP的基石。我们将首先回顾基于RNN/LSTM的传统NLP方法（如Word2Vec, GloVe的局限性）。随后，本书将以极大的篇幅，详尽剖析Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）机制。通过多头注意力（Multi-Head Attention）的数学构建，清晰展示模型如何并行化地捕获长距离依赖关系，彻底打破了循环结构的限制。 第五章：预训练模型的崛起与BERT家族 预训练（Pre-training）是当前NLP成功的关键。本章深入解读了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新之处，特别是其掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的训练任务设计。在此基础上，我们将分析RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等BERT变体的改进方向及其对模型效率和性能的影响。 第六章：生成式模型的巅峰：GPT系列与扩散模型 本章转向生成任务。我们将细致解析GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的架构演进，重点阐述单向自回归模型的训练目标和解码策略（如束搜索、Top-K/Nucleus Sampling）。此外，鉴于文本到图像（Text-to-Image）生成的爆炸式发展，本书也将引入文本引导的扩散模型（Diffusion Models in NLP context）在文本生成、风格迁移中的初步应用与潜力分析。 第三部分：前沿应用、效率与伦理考量 第七章：多模态学习：跨越语言与视觉的鸿沟 深度学习的未来在于多模态融合。本章探讨如何将NLP技术与计算机视觉相结合，构建能理解和生成复杂信息的模型。我们将研究CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）和ALIGN等对比学习框架如何对齐文本和图像的语义空间，并展示这些模型在零样本（Zero-Shot）分类和跨模态检索中的强大能力。 第八章：模型部署、量化与高效推理 理论上的最优模型往往过于庞大，不适用于实际生产环境。本章聚焦于模型压缩与部署技术。内容涵盖知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）、权重共享以及低比特量化（Quantization）等技术，旨在实现在保持性能的同时，显著降低模型的内存占用和推理延迟。此外，还将介绍ONNX等中间表示格式在跨平台部署中的作用。 第九章：人工智能的责任与未来展望 技术的发展必须伴随深刻的伦理反思。本章讨论了大型语言模型（LLMs）带来的潜在社会风险，包括偏见放大、信息茧房效应、以及恶意内容生成。我们将介绍对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及去偏见（Debiasing）技术和模型可解释性（XAI）工具（如SHAP, LIME）在构建更公平、透明的AI系统中的作用。最后，本书展望了神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）和领域适应性学习等下一代AI研究的方向。 目标读者 本书适合于有志于从事人工智能研究、算法工程师、高级数据科学家，以及希望系统掌握深度学习与NLP核心技术的在校研究生和资深软件开发者阅读。阅读本书需要扎实的微积分、线性代数基础以及Python编程经验。本书不仅提供“是什么”，更深入讲解“为什么”和“如何做”，确保读者能够真正掌握解决复杂问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与考试和竞赛打交道的学生，我深知一套好的解题方法论比单纯刷题一万道都要管用得多。这本书在这方面展现出了惊人的系统性。它不仅仅罗列了“怎么做”，更深入剖析了“为什么这么做”以及“在什么情况下应该优先考虑这种方法”。那种举一反三的能力培养，才是这本书真正的价值所在。我发现，过去那些让我抓耳挠腮的难题，在对照了书中的几种核心思路后，忽然间就有了豁然开朗的感觉。它教会我的不是固定的招式，而是一套灵活的“武功心法”，让我能够根据不同的“对手”（题目类型）灵活应变。这种思维模式的重塑，比单纯记忆公式要深刻得多，它正在潜移默化地改变我对整个数学问题的看法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性简直是超乎想象的“硬核”。我试着挑选了几个我过去一直觉得非常棘手的专题，比如某些涉及到复杂函数图像分析或者数列极限的题目，然后完全按照书中的步骤进行拆解和尝试。结果非常令人鼓舞，那些原本需要花费大量时间去试错的步骤，通过书中介绍的“捷径”或“优化思路”，被大大简化了。这对于争分夺秒的考试环境来说，简直是救命稻草。我尤其欣赏它在不同解题路径之间的对比分析，清晰地指出了哪种方法在效率上更占优势，哪种方法在严谨性上更可靠。它不是简单地提供一个答案，而是构建了一个完整的决策树，让你学会如何在有限的时间内做出最优选择。这种工具书的“即插即用”特性，让我对它爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，就像是跟随一位经验极其丰富的老教师进行了一次马拉松式的知识梳理。它的叙述方式不是那种枯燥的理论堆砌，而是充满了引导性和启发性。作者似乎非常懂得如何将复杂的数学概念层层剥开，用最直观的方式呈现出来，即便是初学者也能抓住主要的逻辑脉络。我特别喜欢它穿插的那些历史背景介绍和实际应用案例，这使得抽象的数学原理一下子变得鲜活起来，不再是空中楼阁。很多时候，我感觉自己不是在“啃书”，而是在和一位智者对话，他总能在你即将迷失方向的时候，递上一盏指路的明灯。这种循序渐进、兼顾广度与深度的讲解风格，极大地降低了学习曲线的陡峭感，让人在不知不觉中就吸收了大量的知识和解题思路。

评分☆☆☆☆☆

从编辑和排版的角度来看，这本书的编校质量达到了一个令人尊敬的水准。我极少在其中发现任何印刷错误或者逻辑上的跳跃。内容的组织结构异常清晰，无论是索引、目录还是页眉页脚的设计，都充分考虑了读者快速定位信息的需求。对于一本厚重的数学参考书而言，清晰的导航至关重要，而这本书在这方面做得无可挑剔。每当需要回顾某个特定的知识点或解题模型时，我总能迅速地定位到对应章节，中间几乎没有浪费任何时间在寻找上。这种专业级别的校对和布局，体现了出版方对知识传播的认真态度。一本内容扎实的教材，如果排版混乱，会极大地挫伤读者的积极性，但这本书完美地避免了这种陷阱，使得知识的获取过程本身变成了一种享受，而不是负担。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是教科书级别的典范，那种沉稳的色调和清晰的排版，一看就知道是下了大功夫打磨过的。拿到手里分量十足，纸张的质感也让人非常舒服，翻阅起来感觉像是对待一件艺术品。我个人对那些封面花里胡哨的书籍往往心存疑虑，但这本书的低调和专业感立刻抓住了我的注意力。它散发出的那种“内功深厚”的气质，让我对其中的内容充满了期待。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如章节标题的字体选择和行距的把控，都体现了一种对阅读体验的尊重。这种对书籍本身制作水准的关注，往往预示着内容质量也不会让人失望。毕竟，一个愿意在“面子”上如此讲究的作者或出版社，通常也会在“里子”上精益求精。这本书的装帧，无疑为它增添了许多额外的价值，让它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得珍藏的知识载体。