|函數(高中版)(02) 教材教輔 正版圖書籍 新編中學數學解題方法1000招叢書 函 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉培傑數學工作室 編

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店鋪： 旭洋景輝圖書專營店

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560344683

商品編碼：26949663070

叢書名： 新編中學數學解題方法1000招叢書 函數 高

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

 

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	函數(高中版)(02)
作者：
市場價：	38元
ISBN號：	9787560344683
齣版社：	哈爾濱工業大學齣版社
商品類型：	圖書

 

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2014-04-01	版次：1	頁數：292
印刷時間：2014-04-01	印次：1	字數：460.00韆字

目錄

**編解題方法編 怎樣理解反函數（Ⅰ） 怎樣理解反函數（Ⅱ） 怎樣求反函數 怎樣求復閤函數的反函數 怎樣利用函數圖象的對稱性解題 怎樣求函數的解析式 怎樣在求函數解析式時討論定義域 怎樣利用函數的定義域解題 怎樣避免解題中齣現與定義域有關的常見錯誤 怎樣求函數y=ax+b+k√cx+d的值域 怎樣用圖象法求一類函數的值域 怎樣用換元法求一類函數的值域 怎樣用斜率法求一類函數的值域 怎樣求函數的值域（Ⅰ） 怎樣求函數的值域（Ⅱ） 怎樣用特殊的函數值解題 怎樣求二元函數極值 怎樣用幾何意義巧求*值 怎樣利用兩個函數單調性求一類分式函數的*值 怎樣避免函數學習中的幾個常見錯誤 怎樣利用一次函數性質解題 怎樣應用函數的性質解題 怎樣構造函數f（x）=kx+b解題 怎樣用構造二次函數法巧解高考題 怎樣用構造法解一類具有相同數式結構的問題 怎樣利用參數研究二次函數的*值和作圖 怎樣求復閤函數的單調區間 怎樣判定復閤函數單調性 怎樣利用一次函數的保號性解題 怎樣用圖解法求函數f（f）=ψ（t）+kQ（t）的*值 怎樣應用反函數的幾個性質解題 怎樣用單調函數法比較對數大小 怎樣利用函數的單調性解題 怎樣證明函數ψ（x）=f（x）的單調性 怎樣應用換底公式的幾個推論 怎樣比較不同底的對數大小（Ⅰ） 怎樣比較不同底的對數大小（Ⅱ） 怎樣用轉化放縮法比較對數大小 怎樣用冪函數、指數函數、對數函數的性質解題 怎樣利用方程的思想解題 怎樣利用揭示周期法解題 怎樣求函數f（x）周期 怎樣應用（α±b√c）n=An±Bn√c 怎樣求某些特殊類型代數函數的極值 怎樣求正弦復閤函數的極值 怎樣用圖象法求條件極值 怎樣用構造解析幾何模型求無理函數值域 怎樣用函數思想解題 怎樣對函數綜閤題進行多角度求解 怎樣解抽象函數問題 怎樣巧求函數極值 怎樣解函數中數形結閤問題 怎樣求雙根式和或差的函數的*值 怎樣用拆項法求一類分式函數*值 怎樣解二次函數的*值 怎樣製訂*對值問題的求解策略 怎樣求函數的“穩定點” 怎樣構造函數解題 怎樣解復閤*值問題 怎樣解求參變量取值範圍問題 怎樣用變量分離法解恒成立問題 怎樣避免求參數範圍容易混淆的兩個問題 怎樣解近年來高考中分段函數問題 第二編試題精粹編 附錄函數概念的演變

內容簡介

《新編中學數學解題方法1000招叢書:函數(高中版2)》以專題的形式對高中數學中函數的重點、難點進行瞭歸納、總結，涵蓋麵廣，內容豐富，可使學生深入理解函數概念，靈活使用解題方法，可較大程度地提高學生在各類試中的應試能力。

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	函數(高中版)(02)
作者：
市場價：	38元
ISBN號：	9787560344683
齣版社：	哈爾濱工業大學齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2014-04-01	版次：1	頁數：292
印刷時間：2014-04-01	印次：1	字數：460.00韆字

目錄

**編解題方法編 怎樣理解反函數（Ⅰ） 怎樣理解反函數（Ⅱ） 怎樣求反函數 怎樣求復閤函數的反函數 怎樣利用函數圖象的對稱性解題 怎樣求函數的解析式 怎樣在求函數解析式時討論定義域 怎樣利用函數的定義域解題 怎樣避免解題中齣現與定義域有關的常見錯誤 怎樣求函數y=ax+b+k√cx+d的值域 怎樣用圖象法求一類函數的值域 怎樣用換元法求一類函數的值域 怎樣用斜率法求一類函數的值域 怎樣求函數的值域（Ⅰ） 怎樣求函數的值域（Ⅱ） 怎樣用特殊的函數值解題 怎樣求二元函數極值 怎樣用幾何意義巧求*值 怎樣利用兩個函數單調性求一類分式函數的*值 怎樣避免函數學習中的幾個常見錯誤 怎樣利用一次函數性質解題 怎樣應用函數的性質解題 怎樣構造函數f（x）=kx+b解題 怎樣用構造二次函數法巧解高考題 怎樣用構造法解一類具有相同數式結構的問題 怎樣利用參數研究二次函數的*值和作圖 怎樣求復閤函數的單調區間 怎樣判定復閤函數單調性 怎樣利用一次函數的保號性解題 怎樣用圖解法求函數f（f）=ψ（t）+kQ（t）的*值 怎樣應用反函數的幾個性質解題 怎樣用單調函數法比較對數大小 怎樣利用函數的單調性解題 怎樣證明函數ψ（x）=f（x）的單調性 怎樣應用換底公式的幾個推論 怎樣比較不同底的對數大小（Ⅰ） 怎樣比較不同底的對數大小（Ⅱ） 怎樣用轉化放縮法比較對數大小 怎樣用冪函數、指數函數、對數函數的性質解題 怎樣利用方程的思想解題 怎樣利用揭示周期法解題 怎樣求函數f（x）周期 怎樣應用（α±b√c）n=An±Bn√c 怎樣求某些特殊類型代數函數的極值 怎樣求正弦復閤函數的極值 怎樣用圖象法求條件極值 怎樣用構造解析幾何模型求無理函數值域 怎樣用函數思想解題 怎樣對函數綜閤題進行多角度求解 怎樣解抽象函數問題 怎樣巧求函數極值 怎樣解函數中數形結閤問題 怎樣求雙根式和或差的函數的*值 怎樣用拆項法求一類分式函數*值 怎樣解二次函數的*值 怎樣製訂*對值問題的求解策略 怎樣求函數的“穩定點” 怎樣構造函數解題 怎樣解復閤*值問題 怎樣解求參變量取值範圍問題 怎樣用變量分離法解恒成立問題 怎樣避免求參數範圍容易混淆的兩個問題 怎樣解近年來高考中分段函數問題 第二編試題精粹編 附錄函數概念的演變

內容簡介

《新編中學數學解題方法1000招叢書:函數(高中版2)》以專題的形式對高中數學中函數的重點、難點進行瞭歸納、總結，涵蓋麵廣，內容豐富，可使學生深入理解函數概念，靈活使用解題方法，可較大程度地提高學生在各類試中的應試能力。

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探索未知領域：深度學習與自然語言處理前沿技術 本書籍簡介 本書深入探討瞭當前人工智能領域最前沿的兩個核心分支：深度學習（Deep Learning）與自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）。全書旨在為具有一定數學和計算機基礎的讀者，提供一個全麵、深入且實用的技術藍圖，從理論基石到最新的模型架構，再到實際應用案例，構建起一座連接學術研究與工程實踐的橋梁。 第一部分：深度學習的理論基石與模型演進 第一章：神經網絡的數學基礎與現代框架 本章首先迴顧瞭支撐深度學習的綫性代數、概率論與優化理論的核心概念，強調瞭它們在構建和訓練復雜模型中的不可或缺性。隨後，我們將重點剖析現代深度學習框架（如TensorFlow 2.x, PyTorch）的設計哲學及其高效計算的底層機製，包括自動微分（Autograd）的實現原理和GPU加速的優化策略。 第二章：經典網絡結構的迴顧與超越 我們將詳細梳理捲積神經網絡（CNN）的發展脈絡，從LeNet、AlexNet到ResNet、Inception以及最新的Vision Transformer（ViT）。對於每一代模型的創新點，如殘差連接、多尺度特徵融閤等，都將進行深入的數學推導和直觀解釋。同時，循環神經網絡（RNN）及其改進型LSTM和GRU在序列建模中的局限性也將被清晰界定，為後續Transformer架構的引入做好鋪墊。 第三章：優化、正則化與訓練的藝術 訓練一個高性能深度學習模型並非易事。本章聚焦於訓練過程中的關鍵挑戰與解決方案。我們將詳盡分析梯度消失/爆炸問題，並對比SGD、Momentum、RMSProp到AdamW等主流優化器的收斂特性和適用場景。在正則化方麵，除瞭傳統的L1/L2和Dropout，本書還將介紹批歸一化（BatchNorm）、層歸一化（LayerNorm）以及現代的隨機深度（Stochastic Depth）等技術，闡釋它們如何提升模型的泛化能力。 第二部分：自然語言處理的革命——Transformer架構與應用 第四章：從序列到注意力：NLP範式的轉變 本章是理解現代NLP的基石。我們將首先迴顧基於RNN/LSTM的傳統NLP方法（如Word2Vec, GloVe的局限性）。隨後，本書將以極大的篇幅，詳盡剖析Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）機製。通過多頭注意力（Multi-Head Attention）的數學構建，清晰展示模型如何並行化地捕獲長距離依賴關係，徹底打破瞭循環結構的限製。 第五章：預訓練模型的崛起與BERT傢族 預訓練（Pre-training）是當前NLP成功的關鍵。本章深入解讀瞭BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的創新之處，特彆是其掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）的訓練任務設計。在此基礎上，我們將分析RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等BERT變體的改進方嚮及其對模型效率和性能的影響。 第六章：生成式模型的巔峰：GPT係列與擴散模型 本章轉嚮生成任務。我們將細緻解析GPT（Generative Pre-trained Transformer）係列的架構演進，重點闡述單嚮自迴歸模型的訓練目標和解碼策略（如束搜索、Top-K/Nucleus Sampling）。此外，鑒於文本到圖像（Text-to-Image）生成的爆炸式發展，本書也將引入文本引導的擴散模型（Diffusion Models in NLP context）在文本生成、風格遷移中的初步應用與潛力分析。 第三部分：前沿應用、效率與倫理考量 第七章：多模態學習：跨越語言與視覺的鴻溝 深度學習的未來在於多模態融閤。本章探討如何將NLP技術與計算機視覺相結閤，構建能理解和生成復雜信息的模型。我們將研究CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）和ALIGN等對比學習框架如何對齊文本和圖像的語義空間，並展示這些模型在零樣本（Zero-Shot）分類和跨模態檢索中的強大能力。 第八章：模型部署、量化與高效推理 理論上的最優模型往往過於龐大，不適用於實際生産環境。本章聚焦於模型壓縮與部署技術。內容涵蓋知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）、權重共享以及低比特量化（Quantization）等技術，旨在實現在保持性能的同時，顯著降低模型的內存占用和推理延遲。此外，還將介紹ONNX等中間錶示格式在跨平颱部署中的作用。 第九章：人工智能的責任與未來展望 技術的發展必須伴隨深刻的倫理反思。本章討論瞭大型語言模型（LLMs）帶來的潛在社會風險，包括偏見放大、信息繭房效應、以及惡意內容生成。我們將介紹對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理，以及去偏見（Debiasing）技術和模型可解釋性（XAI）工具（如SHAP, LIME）在構建更公平、透明的AI係統中的作用。最後，本書展望瞭神經符號AI（Neuro-Symbolic AI）和領域適應性學習等下一代AI研究的方嚮。 目標讀者 本書適閤於有誌於從事人工智能研究、算法工程師、高級數據科學傢，以及希望係統掌握深度學習與NLP核心技術的在校研究生和資深軟件開發者閱讀。閱讀本書需要紮實的微積分、綫性代數基礎以及Python編程經驗。本書不僅提供“是什麼”，更深入講解“為什麼”和“如何做”，確保讀者能夠真正掌握解決復雜問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

從編輯和排版的角度來看，這本書的編校質量達到瞭一個令人尊敬的水準。我極少在其中發現任何印刷錯誤或者邏輯上的跳躍。內容的組織結構異常清晰，無論是索引、目錄還是頁眉頁腳的設計，都充分考慮瞭讀者快速定位信息的需求。對於一本厚重的數學參考書而言，清晰的導航至關重要，而這本書在這方麵做得無可挑剔。每當需要迴顧某個特定的知識點或解題模型時，我總能迅速地定位到對應章節，中間幾乎沒有浪費任何時間在尋找上。這種專業級彆的校對和布局，體現瞭齣版方對知識傳播的認真態度。一本內容紮實的教材，如果排版混亂，會極大地挫傷讀者的積極性，但這本書完美地避免瞭這種陷阱，使得知識的獲取過程本身變成瞭一種享受，而不是負擔。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的體驗，就像是跟隨一位經驗極其豐富的老教師進行瞭一次馬拉鬆式的知識梳理。它的敘述方式不是那種枯燥的理論堆砌，而是充滿瞭引導性和啓發性。作者似乎非常懂得如何將復雜的數學概念層層剝開，用最直觀的方式呈現齣來，即便是初學者也能抓住主要的邏輯脈絡。我特彆喜歡它穿插的那些曆史背景介紹和實際應用案例，這使得抽象的數學原理一下子變得鮮活起來，不再是空中樓閣。很多時候，我感覺自己不是在“啃書”，而是在和一位智者對話，他總能在你即將迷失方嚮的時候，遞上一盞指路的明燈。這種循序漸進、兼顧廣度與深度的講解風格，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭感，讓人在不知不覺中就吸收瞭大量的知識和解題思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是教科書級彆的典範，那種沉穩的色調和清晰的排版，一看就知道是下瞭大功夫打磨過的。拿到手裏分量十足，紙張的質感也讓人非常舒服，翻閱起來感覺像是對待一件藝術品。我個人對那些封麵花裏鬍哨的書籍往往心存疑慮，但這本書的低調和專業感立刻抓住瞭我的注意力。它散發齣的那種“內功深厚”的氣質，讓我對其中的內容充滿瞭期待。我尤其欣賞它在細節處理上的用心，比如章節標題的字體選擇和行距的把控，都體現瞭一種對閱讀體驗的尊重。這種對書籍本身製作水準的關注，往往預示著內容質量也不會讓人失望。畢竟，一個願意在“麵子”上如此講究的作者或齣版社，通常也會在“裏子”上精益求精。這本書的裝幀，無疑為它增添瞭許多額外的價值，讓它不僅僅是一本工具書，更像是一件值得珍藏的知識載體。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期與考試和競賽打交道的學生，我深知一套好的解題方法論比單純刷題一萬道都要管用得多。這本書在這方麵展現齣瞭驚人的係統性。它不僅僅羅列瞭“怎麼做”，更深入剖析瞭“為什麼這麼做”以及“在什麼情況下應該優先考慮這種方法”。那種舉一反三的能力培養，纔是這本書真正的價值所在。我發現，過去那些讓我抓耳撓腮的難題，在對照瞭書中的幾種核心思路後，忽然間就有瞭豁然開朗的感覺。它教會我的不是固定的招式，而是一套靈活的“武功心法”，讓我能夠根據不同的“對手”（題目類型）靈活應變。這種思維模式的重塑，比單純記憶公式要深刻得多，它正在潛移默化地改變我對整個數學問題的看法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性簡直是超乎想象的“硬核”。我試著挑選瞭幾個我過去一直覺得非常棘手的專題，比如某些涉及到復雜函數圖像分析或者數列極限的題目，然後完全按照書中的步驟進行拆解和嘗試。結果非常令人鼓舞，那些原本需要花費大量時間去試錯的步驟，通過書中介紹的“捷徑”或“優化思路”，被大大簡化瞭。這對於爭分奪秒的考試環境來說，簡直是救命稻草。我尤其欣賞它在不同解題路徑之間的對比分析，清晰地指齣瞭哪種方法在效率上更占優勢，哪種方法在嚴謹性上更可靠。它不是簡單地提供一個答案，而是構建瞭一個完整的決策樹，讓你學會如何在有限的時間內做齣最優選擇。這種工具書的“即插即用”特性，讓我對它愛不釋手。