大学计算机基础教程-(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560641614

商品编码：29776348786

包装：平装

开本：32

出版时间：2016-07-01

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深度学习与神经网络的前沿探索：从理论基石到应用实践 本书涵盖领域： 人工智能、深度学习、神经网络、机器学习、数据科学、模式识别、自然语言处理、计算机视觉。 --- 引言：驾驭智能时代的计算浪潮 在信息技术日新月异的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是驱动社会变革的核心动力。本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的深度学习知识体系，它超越了基础计算的范畴，直抵当前最前沿、最具颠覆性的计算范式——神经网络。我们专注于构建坚实的理论基础，并辅以尖端的应用案例，确保读者能够从原理层面理解“智能”的构建过程，并有能力设计、训练和部署复杂的深度学习模型。 本书内容高度聚焦于当前学术界和工业界最为关注和采用的技术栈，如TensorFlow 2.x、PyTorch等主流框架的深度应用，以及 Transformer 架构在序列数据处理中的革命性影响。 --- 第一部分：深度学习的数学与结构基石 本部分将扎实地回顾并深化读者对支撑深度学习的核心数学原理的理解，强调理论与代码实现之间的桥梁作用。 第一章：优化算法的精细调校 本章深入探讨了优化算法的演进，重点分析了随机梯度下降（SGD）的局限性，并详细剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp）的内在机制。随后，我们将详细阐述Adam、NAdam等现代优化器的收敛特性、超参数敏感性分析，以及在不同网络结构中选择最佳优化策略的工程实践。特别关注学习率调度策略（如余弦退火、分段衰减）对模型最终性能的决定性影响。 第二章：正则化与泛化能力的提升 有效的正则化是构建高精度模型的关键。本章不再局限于传统的L1/L2范数，而是重点介绍Dropout的随机性原理、批归一化（Batch Normalization）在加速收敛和稳定训练中的作用，以及层归一化（Layer Normalization）在循环网络和Transformer结构中的必要性。此外，还将探讨更现代的正则化技术，如DropConnect、数据增强（Data Augmentation）的先进技术（如Mixup、CutMix）及其对模型鲁棒性的提升。 第三章：特定网络结构的深入解构 本章致力于剖析几种具有里程碑意义的神经网络结构。首先，对经典卷积神经网络（CNN）进行深度回顾，重点分析残差网络（ResNet）如何解决深度网络中的梯度消失问题，以及Inception模块和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率优化上的贡献。随后，我们将转向循环网络（RNNs）的局限性，并详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制，理解它们如何有效捕捉时间依赖性。 --- 第二部分：前沿模型架构与高级主题 本部分将带领读者跨越基础网络，直击当前人工智能领域最热门、最具突破性的模型范式。 第四章：生成对抗网络（GANs）的精妙博弈 本章专注于生成模型的巅峰之作——GAN。我们将详细阐述生成器与判别器之间的极小极大博弈理论基础。重点剖析WGAN（Wasserstein GAN）及其梯度惩罚（GP）如何有效解决模式崩溃问题，并介绍CycleGAN、StyleGAN等在图像生成和风格迁移领域的最新进展，探讨其在无监督学习中的巨大潜力。 第五章：注意力机制与 Transformer 架构的革命 Transformer是现代自然语言处理（NLP）和日益扩展到计算机视觉（CV）领域的核心。本章将详细拆解自注意力（Self-Attention）机制的数学表达，解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力。随后，我们将系统学习Transformer的编码器-解码器结构，并分析BERT、GPT系列模型在预训练任务设计上的创新点，以及它们如何彻底改变了迁移学习的范式。 第六章：图神经网络（GNNs）在复杂系统中的应用 在处理非欧几里得空间数据，如社交网络、分子结构或知识图谱时，GNN展现出无与伦比的优势。本章将介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的基本原理，重点阐述消息传递（Message Passing）范式，并探讨如何将GNN应用于链接预测、节点分类和图生成等实际问题。 --- 第三部分：深度学习的工程化与未来趋势 本部分关注如何将理论模型转化为高效、可部署的实际系统，并展望该领域的未来发展方向。 第七章：高效能的框架实践与模型部署 本章将侧重于实际操作，深入对比PyTorch和TensorFlow在动态图与静态图设计哲学下的差异，并指导读者如何利用这些框架进行高效的模型构建。重点内容包括模型序列化（如ONNX标准）、模型量化（Quantization）技术以减小推理延迟和内存占用，以及TensorRT等推理引擎的加速技巧。 第八章：可解释性人工智能（XAI）的探索 随着模型复杂度的增加，理解模型的决策过程变得至关重要。本章将介绍一系列可解释性方法，包括局部可解释性模型无关解释（LIME）、SHAP值计算，以及基于梯度和激活图的可视化技术（如Grad-CAM），以帮助开发者和用户建立对黑箱模型的信任。 第九章：跨模态学习与前沿研究展望 本章探讨当前研究热点，如多模态数据融合（如文本与图像的联合编码）、自我监督学习（Self-Supervised Learning）在减少标注依赖方面的突破，以及神经架构搜索（NAS）自动化模型设计的过程。本书的结尾将对未来十年深度学习可能突破的方向进行专业预估和分析。 --- 适用读者对象： 本书面向已具备扎实的编程基础（如Python）和高等数学（线性代数、概率论、微积分）基础，希望系统、深入地学习和掌握当代人工智能核心技术的本科高年级学生、研究生以及在职的软件工程师和数据科学家。阅读本书将使您具备构建和优化尖端深度学习系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

这次入手这本《大学计算机基础教程-(第四版)》，纯粹是出于我对计算机世界的好奇心。我一直觉得，在这个信息爆炸的时代，不懂点计算机就像是盲人摸象，总是抓不住重点。所以，当我看到这本教材的时候，就想着，也许是时候系统地补习一下了。翻开书，扑面而来的是一种严谨的学术气息，但同时我又惊喜地发现，它并没有像我担心的那样枯燥乏味。作者在介绍一些基础概念时，比如二进制、逻辑运算，并非直接抛出公式，而是通过一些生动的类比，让我这个初学者也能大致理解其中的奥秘。比如，讲到二进制的时候，它用开关的“开”和“关”来比喻，一下子就豁然开朗。更令我印象深刻的是，它在讲到计算机硬件组成时，并没有简单地罗列CPU、内存、硬盘等名词，而是花了大量篇幅去解释它们各自的功能，以及它们之间是如何协同工作的。这种循序渐进、由浅入深的方式，极大地降低了我学习的门槛。我尤其喜欢它在每个章节后面都配有一些思考题和练习题，虽然我还没能完全解答，但这些题目确实引导我进一步去思考和巩固所学的知识。总的来说，这本书为我打开了一扇认识计算机的大门，虽然我仍处于门外，但已经看到了里面的广阔天地，这让我对后续的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算机科学怀有浓厚兴趣但又缺乏系统学习机会的普通爱好者，我一直渴望找到一本能够带我入门、并且能够让我建立起扎实基础的书籍。当我翻开《大学计算机基础教程-(第四版)》时，我的这种渴望得到了极大的满足。这本书的内容涵盖了计算机科学最核心的基础知识，从计算机的起源和发展历程，到硬件和软件的基本构成，再到数据结构和算法的初步介绍，都有涉及。令我惊喜的是，尽管内容非常系统和专业，但作者的语言风格却非常通俗易懂，避免了过多的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。书中还穿插了一些历史故事和名人轶事，让学习过程变得更加生动有趣。我尤其喜欢它在讲解计算机网络部分时，不仅介绍了网络协议，还用生动的比喻解释了数据包的传输过程，让我这个网络小白也能够理解其中的逻辑。此外，书中还包含了一些关于信息安全和隐私保护的内容，这对于我们现代人来说，也是非常重要的知识。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的计算机基础知识体系，让我对这个领域有了更清晰的认识，也激发了我进一步探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买《大学计算机基础教程-(第四版)》的初衷，主要是为了应对即将到来的专业必修课。我对计算机这个领域一直抱有一种既敬畏又有点畏惧的态度，总觉得它离我有点遥远。但是，当我真正开始阅读这本书的时候，我发现我的担忧完全是多余的。作者以一种非常负责任的态度，为我们构建了一个清晰的学习路径。他从最基本的操作入手，比如如何使用键盘和鼠标，如何启动和关闭计算机，然后逐步深入到操作系统、办公软件、网络应用等更高级的主题。我尤其欣赏他在讲解操作系统的时候，并没有停留在概念的层面，而是详细地介绍了Windows和Linux系统的基本操作和常用命令，这对于我这个对命令行一窍不通的人来说，简直是雪中送炭。书中还涉及了一些简单的程序设计入门，比如Python语言的基础语法，这让我看到了通过编程来解决问题的可能性。总的来说，这本书的设计非常贴合初学者的需求，既有理论深度，又不乏实践指导，让我能够循序渐进地掌握计算机的核心技能，并且对未来的专业学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在当今社会，掌握计算机的基本操作和原理，就如同掌握一门基础语言一样重要。因此，当我看到《大学计算机基础教程-(第四版)》这本书时，毫不犹豫地将其收入囊中。这本书的内容广度与深度都让我印象深刻。它从计算机的硬件构成，到软件的运行机制，再到信息化的发展趋势，都进行了详尽的阐述。我特别喜欢书中对于信息安全和网络安全的讲解，这部分内容在如今这个信息爆炸的时代显得尤为重要。作者用通俗易懂的语言，解释了各种网络攻击的原理，以及我们应该如何保护自己的个人信息。此外，书中还对数据库的基本原理、数据管理系统等进行了介绍，这对于我理解数据的存储和检索非常有帮助。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本关于计算机世界的百科全书，它让我对计算机的认识不再局限于日常的使用，而是上升到了一个更深层次的理解。这本书的出版，无疑为所有想要系统学习计算机基础知识的人提供了一个极佳的平台。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本《大学计算机基础教程-(第四版)》的出版，对于我这样一名身处非计算机专业，却不得不面对日益复杂的数字工作环境的学生来说，简直是一场及时雨。我平时的工作和学习中，经常会遇到一些需要处理数据、制作报告、甚至进行一些简单的编程辅助的需求，而我却常常因为对计算机原理理解不深而感到力不从心。这本书，恰恰弥补了我的这一短板。它系统地讲解了计算机的基础知识，从最底层的二进制表示，到操作系统的工作原理，再到各种应用软件的使用技巧，都进行了清晰的梳理。我特别欣赏的是，它并没有止步于理论讲解，而是将理论与实践紧密结合。例如，在讲解文件管理的时候，它不仅解释了文件和文件夹的概念，还详细介绍了如何在不同的操作系统下进行高效的文件组织和查找。又比如，在介绍网络基础知识时，它不仅阐述了TCP/IP协议栈的层级结构，还图文并茂地讲解了网页是如何通过网络传输到我的电脑上的。这些实用的知识点，让我能够更好地理解和运用身边的计算机工具，也让我对未来的学习和工作充满了信心。我感觉，这本书就像一个可靠的向导，在我迷失在数字世界时，能指引我找到正确的方向。