大學計算機基礎教程-(第四版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560641614

商品編碼：29776348786

包裝：平裝

開本：32

齣版時間：2016-07-01

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深度學習與神經網絡的前沿探索：從理論基石到應用實踐 本書涵蓋領域： 人工智能、深度學習、神經網絡、機器學習、數據科學、模式識彆、自然語言處理、計算機視覺。 --- 引言：駕馭智能時代的計算浪潮 在信息技術日新月異的今天，人工智能已不再是科幻小說的情節，而是驅動社會變革的核心動力。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的深度學習知識體係，它超越瞭基礎計算的範疇，直抵當前最前沿、最具顛覆性的計算範式——神經網絡。我們專注於構建堅實的理論基礎，並輔以尖端的應用案例，確保讀者能夠從原理層麵理解“智能”的構建過程，並有能力設計、訓練和部署復雜的深度學習模型。 本書內容高度聚焦於當前學術界和工業界最為關注和采用的技術棧，如TensorFlow 2.x、PyTorch等主流框架的深度應用，以及 Transformer 架構在序列數據處理中的革命性影響。 --- 第一部分：深度學習的數學與結構基石 本部分將紮實地迴顧並深化讀者對支撐深度學習的核心數學原理的理解，強調理論與代碼實現之間的橋梁作用。 第一章：優化算法的精細調校 本章深入探討瞭優化算法的演進，重點分析瞭隨機梯度下降（SGD）的局限性，並詳細剖析瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp）的內在機製。隨後，我們將詳細闡述Adam、NAdam等現代優化器的收斂特性、超參數敏感性分析，以及在不同網絡結構中選擇最佳優化策略的工程實踐。特彆關注學習率調度策略（如餘弦退火、分段衰減）對模型最終性能的決定性影響。 第二章：正則化與泛化能力的提升 有效的正則化是構建高精度模型的關鍵。本章不再局限於傳統的L1/L2範數，而是重點介紹Dropout的隨機性原理、批歸一化（Batch Normalization）在加速收斂和穩定訓練中的作用，以及層歸一化（Layer Normalization）在循環網絡和Transformer結構中的必要性。此外，還將探討更現代的正則化技術，如DropConnect、數據增強（Data Augmentation）的先進技術（如Mixup、CutMix）及其對模型魯棒性的提升。 第三章：特定網絡結構的深入解構 本章緻力於剖析幾種具有裏程碑意義的神經網絡結構。首先，對經典捲積神經網絡（CNN）進行深度迴顧，重點分析殘差網絡（ResNet）如何解決深度網絡中的梯度消失問題，以及Inception模塊和深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在效率優化上的貢獻。隨後，我們將轉嚮循環網絡（RNNs）的局限性，並詳細解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構與門控機製，理解它們如何有效捕捉時間依賴性。 --- 第二部分：前沿模型架構與高級主題 本部分將帶領讀者跨越基礎網絡，直擊當前人工智能領域最熱門、最具突破性的模型範式。 第四章：生成對抗網絡（GANs）的精妙博弈 本章專注於生成模型的巔峰之作——GAN。我們將詳細闡述生成器與判彆器之間的極小極大博弈理論基礎。重點剖析WGAN（Wasserstein GAN）及其梯度懲罰（GP）如何有效解決模式崩潰問題，並介紹CycleGAN、StyleGAN等在圖像生成和風格遷移領域的最新進展，探討其在無監督學習中的巨大潛力。 第五章：注意力機製與 Transformer 架構的革命 Transformer是現代自然語言處理（NLP）和日益擴展到計算機視覺（CV）領域的核心。本章將詳細拆解自注意力（Self-Attention）機製的數學錶達，解釋多頭注意力（Multi-Head Attention）如何增強模型的錶達能力。隨後，我們將係統學習Transformer的編碼器-解碼器結構，並分析BERT、GPT係列模型在預訓練任務設計上的創新點，以及它們如何徹底改變瞭遷移學習的範式。 第六章：圖神經網絡（GNNs）在復雜係統中的應用 在處理非歐幾裏得空間數據，如社交網絡、分子結構或知識圖譜時，GNN展現齣無與倫比的優勢。本章將介紹圖捲積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）的基本原理，重點闡述消息傳遞（Message Passing）範式，並探討如何將GNN應用於鏈接預測、節點分類和圖生成等實際問題。 --- 第三部分：深度學習的工程化與未來趨勢 本部分關注如何將理論模型轉化為高效、可部署的實際係統，並展望該領域的未來發展方嚮。 第七章：高效能的框架實踐與模型部署 本章將側重於實際操作，深入對比PyTorch和TensorFlow在動態圖與靜態圖設計哲學下的差異，並指導讀者如何利用這些框架進行高效的模型構建。重點內容包括模型序列化（如ONNX標準）、模型量化（Quantization）技術以減小推理延遲和內存占用，以及TensorRT等推理引擎的加速技巧。 第八章：可解釋性人工智能（XAI）的探索 隨著模型復雜度的增加，理解模型的決策過程變得至關重要。本章將介紹一係列可解釋性方法，包括局部可解釋性模型無關解釋（LIME）、SHAP值計算，以及基於梯度和激活圖的可視化技術（如Grad-CAM），以幫助開發者和用戶建立對黑箱模型的信任。 第九章：跨模態學習與前沿研究展望 本章探討當前研究熱點，如多模態數據融閤（如文本與圖像的聯閤編碼）、自我監督學習（Self-Supervised Learning）在減少標注依賴方麵的突破，以及神經架構搜索（NAS）自動化模型設計的過程。本書的結尾將對未來十年深度學習可能突破的方嚮進行專業預估和分析。 --- 適用讀者對象： 本書麵嚮已具備紮實的編程基礎（如Python）和高等數學（綫性代數、概率論、微積分）基礎，希望係統、深入地學習和掌握當代人工智能核心技術的本科高年級學生、研究生以及在職的軟件工程師和數據科學傢。閱讀本書將使您具備構建和優化尖端深度學習係統的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算機科學懷有濃厚興趣但又缺乏係統學習機會的普通愛好者，我一直渴望找到一本能夠帶我入門、並且能夠讓我建立起紮實基礎的書籍。當我翻開《大學計算機基礎教程-(第四版)》時，我的這種渴望得到瞭極大的滿足。這本書的內容涵蓋瞭計算機科學最核心的基礎知識，從計算機的起源和發展曆程，到硬件和軟件的基本構成，再到數據結構和算法的初步介紹，都有涉及。令我驚喜的是，盡管內容非常係統和專業，但作者的語言風格卻非常通俗易懂，避免瞭過多的專業術語，即使是初學者也能輕鬆理解。書中還穿插瞭一些曆史故事和名人軼事，讓學習過程變得更加生動有趣。我尤其喜歡它在講解計算機網絡部分時，不僅介紹瞭網絡協議，還用生動的比喻解釋瞭數據包的傳輸過程，讓我這個網絡小白也能夠理解其中的邏輯。此外，書中還包含瞭一些關於信息安全和隱私保護的內容，這對於我們現代人來說，也是非常重要的知識。總而言之，這本書為我提供瞭一個全麵而深入的計算機基礎知識體係，讓我對這個領域有瞭更清晰的認識，也激發瞭我進一步探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

這次入手這本《大學計算機基礎教程-(第四版)》，純粹是齣於我對計算機世界的好奇心。我一直覺得，在這個信息爆炸的時代，不懂點計算機就像是盲人摸象，總是抓不住重點。所以，當我看到這本教材的時候，就想著，也許是時候係統地補習一下瞭。翻開書，撲麵而來的是一種嚴謹的學術氣息，但同時我又驚喜地發現，它並沒有像我擔心的那樣枯燥乏味。作者在介紹一些基礎概念時，比如二進製、邏輯運算，並非直接拋齣公式，而是通過一些生動的類比，讓我這個初學者也能大緻理解其中的奧秘。比如，講到二進製的時候，它用開關的“開”和“關”來比喻，一下子就豁然開朗。更令我印象深刻的是，它在講到計算機硬件組成時，並沒有簡單地羅列CPU、內存、硬盤等名詞，而是花瞭大量篇幅去解釋它們各自的功能，以及它們之間是如何協同工作的。這種循序漸進、由淺入深的方式，極大地降低瞭我學習的門檻。我尤其喜歡它在每個章節後麵都配有一些思考題和練習題，雖然我還沒能完全解答，但這些題目確實引導我進一步去思考和鞏固所學的知識。總的來說，這本書為我打開瞭一扇認識計算機的大門，雖然我仍處於門外，但已經看到瞭裏麵的廣闊天地，這讓我對後續的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《大學計算機基礎教程-(第四版)》的齣版，對於我這樣一名身處非計算機專業，卻不得不麵對日益復雜的數字工作環境的學生來說，簡直是一場及時雨。我平時的工作和學習中，經常會遇到一些需要處理數據、製作報告、甚至進行一些簡單的編程輔助的需求，而我卻常常因為對計算機原理理解不深而感到力不從心。這本書，恰恰彌補瞭我的這一短闆。它係統地講解瞭計算機的基礎知識，從最底層的二進製錶示，到操作係統的工作原理，再到各種應用軟件的使用技巧，都進行瞭清晰的梳理。我特彆欣賞的是，它並沒有止步於理論講解，而是將理論與實踐緊密結閤。例如，在講解文件管理的時候，它不僅解釋瞭文件和文件夾的概念，還詳細介紹瞭如何在不同的操作係統下進行高效的文件組織和查找。又比如，在介紹網絡基礎知識時，它不僅闡述瞭TCP/IP協議棧的層級結構，還圖文並茂地講解瞭網頁是如何通過網絡傳輸到我的電腦上的。這些實用的知識點，讓我能夠更好地理解和運用身邊的計算機工具，也讓我對未來的學習和工作充滿瞭信心。我感覺，這本書就像一個可靠的嚮導，在我迷失在數字世界時，能指引我找到正確的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在當今社會，掌握計算機的基本操作和原理，就如同掌握一門基礎語言一樣重要。因此，當我看到《大學計算機基礎教程-(第四版)》這本書時，毫不猶豫地將其收入囊中。這本書的內容廣度與深度都讓我印象深刻。它從計算機的硬件構成，到軟件的運行機製，再到信息化的發展趨勢，都進行瞭詳盡的闡述。我特彆喜歡書中對於信息安全和網絡安全的講解，這部分內容在如今這個信息爆炸的時代顯得尤為重要。作者用通俗易懂的語言，解釋瞭各種網絡攻擊的原理，以及我們應該如何保護自己的個人信息。此外，書中還對數據庫的基本原理、數據管理係統等進行瞭介紹，這對於我理解數據的存儲和檢索非常有幫助。這本書不僅僅是一本教材，更像是一本關於計算機世界的百科全書，它讓我對計算機的認識不再局限於日常的使用，而是上升到瞭一個更深層次的理解。這本書的齣版，無疑為所有想要係統學習計算機基礎知識的人提供瞭一個極佳的平颱。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買《大學計算機基礎教程-(第四版)》的初衷，主要是為瞭應對即將到來的專業必修課。我對計算機這個領域一直抱有一種既敬畏又有點畏懼的態度，總覺得它離我有點遙遠。但是，當我真正開始閱讀這本書的時候，我發現我的擔憂完全是多餘的。作者以一種非常負責任的態度，為我們構建瞭一個清晰的學習路徑。他從最基本的操作入手，比如如何使用鍵盤和鼠標，如何啓動和關閉計算機，然後逐步深入到操作係統、辦公軟件、網絡應用等更高級的主題。我尤其欣賞他在講解操作係統的時候，並沒有停留在概念的層麵，而是詳細地介紹瞭Windows和Linux係統的基本操作和常用命令，這對於我這個對命令行一竅不通的人來說，簡直是雪中送炭。書中還涉及瞭一些簡單的程序設計入門，比如Python語言的基礎語法，這讓我看到瞭通過編程來解決問題的可能性。總的來說，這本書的設計非常貼閤初學者的需求，既有理論深度，又不乏實踐指導，讓我能夠循序漸進地掌握計算機的核心技能，並且對未來的專業學習充滿瞭信心。