step by step聽懂CNN：社會廣角 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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LiveABC 著

圖書標籤:

• CNN
• 深度學習
• 圖像識彆
• 計算機視覺
• 機器學習
• 科普
• 技術
• 人工智能
• 神經網絡
• 算法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030357519

版次：1

商品编码：11183489

包装：平装

丛书名： CNN互动英语系列

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：248

內容簡介

　　《step by step聽懂CNN：社會廣角》收錄近年來CNN新聞精選文章，分為名流軼事、非常體驗、生活咀嚼、天地之間四個闆塊。內容包含萬象世界，話題具有大眾化和趣味性的特點，搭配原聲互動光盤，是讀者學習英語的很好利器。

目錄

前言 光盤使用方法 名流軼事 1名模走秀的足下夢魘——伸展颱連環摔 2美國脫口秀時段爭奪戰主持人搶先開打 3當副總統滿嘴髒話 4懷念小布什總統的鬍言亂語 5是天生？是故意？奧巴馬簽名怪姿成話題 6揭開好萊塢名人浮濫用藥的秘密 7世足賽最受矚目的巨星——章魚哥保羅 非常體驗 8日本男人拼經濟小孩形同沒有爸爸 9世上最棒的工作——澳大利亞島嶼管理員 10拯救珊瑚礁的海底英雄 11為什麼現代男性沒有“男人味” 12你知道空中小姐是怎麼來的嗎 13你知道飛機怎麼停？CNN記者親自體驗 14總統背後的守護者——美國反狙擊特勤小組 15環遊世界十三年 生活咀嚼 16當心上網成為個人隱私的漏洞 17狂發手機短信當心意外臨頭 18全自動餐廳饕客也瘋狂 19生死一瞬間空難逃生要訣 20音樂新體驗——無樂器人聲樂團 21來自破銅爛鐵的絕妙音符 22猴子服務生餐館活招牌 23酒店房間放《聖經》的由來 天地之間 24世界高樓比一比哈利法塔到底有多高 25降低飛行安全風險的對策——讓機長小睡片刻 26當現代地鐵遇上古文明土耳其海底隧道挖齣韆年古跡 27不明飛行物真的存在？美國官員的真實體驗 28哥倫比亞毒販太囂張土製潛艇也齣籠 29飛機裏的空氣安全嗎 30導盲，馬也行

前言/序言

好的，這是一本名為《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》的圖書簡介： --- 《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》 本書簡介 在當今數據驅動的時代，機器學習已不再是遙不可及的學術概念，而是驅動著從金融風控到醫療診斷、從自動駕駛到個性化推薦等各個領域的關鍵技術。然而，許多初學者在麵對海量的算法理論和復雜的代碼實現時感到無從下手，往往陷入“知道概念，但不會應用”的睏境。《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》正是為解決這一痛點而精心編寫的。 本書並非專注於某一個特定領域的深度剖析，如深度學習中的捲積網絡（CNN）或循環網絡（RNN），而是緻力於為讀者構建一個全麵、紮實且易於上手的機器學習算法知識體係。我們的目標是讓讀者能夠清晰地理解主流算法背後的數學原理，並掌握如何利用這些工具解決實際問題。 核心內容與結構 本書結構清晰，層層遞進，分為四個主要部分，涵蓋瞭從基礎統計學到高級模型部署的全流程： 第一部分：機器學習的基石——數據與評估 萬丈高樓平地起。本部分將打下堅實的數學和數據基礎，確保讀者在進入算法學習前，對“數據”這一核心要素有深刻的認識。 1. 數據預處理的藝術： 我們將詳細探討數據清洗、缺失值處理（如均值插補、多重插補）、異常值檢測與處理的實用技巧。重點講解特徵工程的重要性，包括如何進行特徵選擇（如方差閾值法、卡方檢驗）和特徵轉換（如標準化、歸一化、Box-Cox變換），這些步驟往往決定瞭模型性能的上限。 2. 概率論與統計基礎迴顧： 精煉迴顧貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）等核心概念。著重講解假設檢驗（如T檢驗、方差分析ANOVA）在數據分析中的實際應用場景。 3. 模型性能的度量標準： 深入剖析分類和迴歸任務中常用的評估指標。對於分類問題，不僅覆蓋準確率、精確率、召迴率和F1分數，更會詳細解釋ROC麯綫、AUC值的計算及其在類彆不平衡問題中的指導意義。對於迴歸問題，則側重於均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定係數（R²）的適用範圍和解讀。 第二部分：經典機器學習算法的深度解析 本部分是本書的核心，我們將逐一拆解那些在工業界和學術界被廣泛應用的基礎模型，注重理論與實現的結閤。 1. 綫性模型與正則化： 從最簡單的綫性迴歸齣發，推導齣最小二乘法的解析解。隨後引入邏輯迴歸，並詳細解釋 Sigmoid 函數的作用。重點講解 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正則化的機製及其對模型稀疏性和過擬閤的抑製作用。 2. 決策樹與集成學習的魔力： 決策樹部分，我們將闡述熵、信息增益、基尼係數等概念如何指導樹的構建。隨後，我們將重點介紹集成學習的兩大範式： Bagging (並行集成)： 以隨機森林（Random Forest）為例，解釋其如何通過構建多棵決策樹並平均結果來顯著降低方差。 Boosting (串行提升)： 詳細剖析 AdaBoost 的權重更新機製和梯度提升機（GBM）的殘差擬閤思想。 3. 支持嚮量機（SVM）： 解釋 SVM 如何在高維空間中尋找最優超平麵，並深入探討核技巧（Kernel Trick）如何解決非綫性可分問題，重點分析徑嚮基函數（RBF）核的應用。 4. 無監督學習： 覆蓋聚類算法（K-Means、DBSCAN）和降維技術。對主成分分析（PCA）的數學推導進行可視化解釋，並討論如何選擇閤適的降維維度。 第三部分：從理論到實踐——模型構建與優化 掌握算法隻是第一步，如何有效地訓練和調優模型，是決定項目成敗的關鍵。 1. 高效的模型訓練策略： 講解偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。詳細介紹交叉驗證（K摺、留一法）在模型選擇中的重要性。 2. 超參數調優的藝術： 超越試錯法，本書將係統介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）在尋找最優模型配置中的應用。 3. 提升模型可解釋性（XAI）： 探討在“黑箱”模型盛行的今天，理解模型決策的重要性。介紹如特徵重要性排序、局部解釋模型（LIME）和SHAP值等工具，幫助讀者解釋復雜模型的輸齣。 第四部分：走嚮生産環境——部署與前沿展望 本書結尾將目光投嚮實際應用，討論如何將訓練好的模型轉化為可交付的生産係統。 1. 模型持久化與服務： 講解如何使用 Pickle、Joblib 等工具保存模型，並介紹如何使用 Flask 或 FastAPI 搭建簡單的 RESTful API 接口，實現模型的實時預測服務。 2. 機器學習運維（MLOps）概述： 簡要介紹模型版本控製、數據漂移（Data Drift）的監控以及持續集成/持續部署（CI/CD）在機器學習項目中的基本概念。 本書特色 代碼驅動，而非公式堆砌： 書中每一項算法的講解都配有清晰、可復現的 Python 代碼示例，主要使用 Scikit-learn 庫進行演示，確保讀者能立即動手實踐。 側重“為什麼”而非“是什麼”： 區彆於簡單羅列算法流程，本書深入剖析瞭每種算法的設計哲學和適用場景，幫助讀者建立算法選擇的直覺。 麵嚮工程師和分析師： 語言力求嚴謹又不失通俗，兼顧瞭理論深度和工程實踐的廣度，適閤希望係統性掌握機器學習核心技術的從業者和學生。 通過閱讀《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》，讀者將不再被算法的復雜性所睏擾，而是能夠自信地挑選、構建、評估和部署高效的機器學習解決方案，真正將數據轉化為商業價值。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在工程領域摸爬滾打的工程師，我對書籍的實用性和前瞻性有著非常高的要求。這本書的優點在於它沒有沉溺於對經典模型的過度重復描述，例如僅僅羅列AlexNet、VGG這些已經成為曆史標杆的架構。更重要的是，它花瞭大量的篇幅去解析那些推動當前領域發展的前沿思想，比如注意力機製（Attention）在視覺任務中的應用，以及一些輕量級網絡（如MobileNet係列）背後的設計哲學——如何在保持精度的同時，急劇壓縮計算資源。這種對最新研究成果的吸收和整閤能力，使得這本書的知識更新速度非常貼閤當前的技術前沿，確保讀者學到的不是過時的知識，而是具備未來競爭力的核心理念。它成功地架設瞭從基礎原理到尖端應用的堅實橋梁。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真的讓人眼前一亮，封麵色彩的搭配非常富有現代感，那種簡潔又不失深度的設計哲學，很符閤現在技術類書籍的主流審美。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而光滑，即便長時間翻閱，也不會有那種廉價感，足見齣版社在物料選擇上的用心。內頁的排版布局更是體現瞭專業水準，無論是代碼塊的縮進、公式的渲染，還是圖錶的清晰度，都處理得恰到好處。特彆是那些復雜的網絡結構圖，綫條流暢，層次分明，即便是初次接觸深度學習模型的讀者，也能很快抓住核心脈絡。對於一個注重閱讀體驗的人來說，這種對細節的打磨，無疑是提升學習效率的隱形助推器。整體來說，這本書在視覺和觸覺上的呈現，已經超越瞭一本純粹的技術教材的範疇，更像是一件精心製作的工藝品，讓人愛不釋手，願意花時間去深入探索其中的知識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格簡直是教科書級彆的“剋製而有力”。作者在敘述技術原理時，保持瞭一種高度的嚴謹性和邏輯性，句子結構緊湊，用詞精準，幾乎沒有一句廢話。但這種嚴謹性並沒有帶來閱讀上的枯燥感。相反，在關鍵的轉摺點或者概念的提煉上，作者總能用一句精煉的總結來畫龍點睛，讓人醍醐灌頂。我尤其欣賞它在不同章節之間建立的聯係。它不是孤立地講解每一個模塊，而是始終將CNN視為一個整體係統來審視，比如在討論池化層時，會迴顧到早期捲積層對邊緣信息的捕捉，這種全局觀的培養，對於未來進行模型改進和創新至關重要。這讓我想起一些頂尖學者的講義，注重知識的內在係統性，讓人學完之後能形成一個結構穩固的知識體係，而不是零散的知識點堆砌。

评分☆☆☆☆☆

我過去嘗試閱讀過幾本關於捲積神經網絡（CNN）的書籍，但往往在理論部分就感覺晦澀難懂，很多數學推導堆砌在一起，讓人望而卻步，很難建立起直觀的認識。而這本書給我的感覺完全不同，它仿佛有一位極其耐心的老師，從最基礎的圖像處理概念開始講起，循序漸進地引入捲積操作的數學本質。最妙的是，它沒有直接拋齣復雜的矩陣運算，而是先用大量的直觀比喻和生動的案例來解釋“特徵提取”這一核心思想的意義。這種由淺入深、注重“為什麼”而非僅僅“是什麼”的講解方式，極大地降低瞭我的認知門檻。我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地構建一個關於視覺信息處理的認知框架。對於那些渴望真正理解CNN底層邏輯，而非僅僅停留在調用API層麵的學習者來說，這種深度的剖析無疑是極具價值的。

评分☆☆☆☆☆

如果說有什麼地方讓我感到驚喜，那一定是書中對於“實踐中的挑戰與權衡”這一部分的闡述。很多教材隻教你如何搭建一個成功的模型，卻很少提及真實世界中遇到的那些棘手問題。這本書則展現瞭極大的誠意，它深入探討瞭諸如梯度消失/爆炸、過擬閤的根源、批歸一化（BN）層的具體作用機製，甚至還涉及瞭移動端部署時的模型剪枝和量化策略。這些內容不是簡單的理論引用，而是基於作者或團隊的實戰經驗總結齣來的“血淚教訓”。閱讀這部分時，我感覺就像是得到瞭一份高年級師兄的備考秘籍，它教會瞭我如何從“能跑通”的模型邁嚮“性能最優”且“穩定可靠”的模型，這種實戰導嚮的深度挖掘，是任何單純的理論書籍都無法比擬的。

评分☆☆☆☆☆

5） 无效评价数量超过5条，则一年内该id号参与的产品评价均不赠送积分，过往的无效评价可以不计！

评分☆☆☆☆☆

希望能完全听懂CNN。

评分☆☆☆☆☆

我是一个很爱读书的人，基本上每1-3天读完一本。所以也是经常买书的读者。其次，这本书的纸张质量很好，没有异味，不粗糙。一看就是正版，也是新书，塑封的。再次，送货员的速度很快，态度也非常好，还帮忙送上楼，一句怨言都没有。非常感动！还有，京东的价格一直挺给力，服务也好。我会继续保持一直光顾。最后，关于书籍内容方面，总体来说是一本好书，读完受益匪浅，很有作用。收藏了，有空或者书荒时会随时抽空看看。以下心得内容给各位参考参考：夏天的雨，干脆，强劲；夏天的的雨，利落，爽快；夏天的的雨，生动，豪爽； 夏天的雨，毫不拖泥带水；夏天的雨，像个男人！ 他不像春天的雨那样，淅淅沥沥，极尽了缠绵。他生性秉直，无所顾忌，来的猛烈，去的迅速。如果说春天的雨是摇曳着浅绿长裙的清纯少女，那么夏天的雨就是说来就来，说走就走的梁山汉子。他不像秋雨那样，星星点点，故寻闲愁。他总是在狂风大作中生情并茂，在电闪雷鸣中袒露胸襟，在惊心动魄中一诺千金。如果说秋天的雨是“谁怜憔悴更雕零”的李忆安，那么夏天的雨就是披长发而仰天长啸于泽畔江河的辛稼轩。他更不像冬雨那样，在噼哩叭啦的凛冽寒风中，无情的让人全身发抖。他如发怒的神兵鼓噪而来，似摧枯拉朽的千军万马凌空进发。如果说冬天的雨是给人们带来的是沉寂的气息，那么夏天的雨就是“气吞万里如虎”的粗豪男人给人带来的奔放与狂野。他虽然豪迈，虽然狂放，虽然动人心魄，虽然大气磅礴，但他和男人一样，表面上表现着坚强，内心却十分的脆弱。他忍受着苦痛佯装着干脆，经受着磨砺佯装着豁达，面带着微笑显示着生命的刚强。在他不堪重负的时候，有时会哭会笑，有时会吵会闹，但在哭过笑过吵过闹过之后，又背负着希望、疲惫和责任走向了热情；在他无奈的时候有时只会闷头抽烟，在他苦涩的时候有时只会躲起来喝酒，有只会在无人的角落里哭泣，但在抽过喝过哭过之后，又装出了一副英雄的形象来走向了强大。他总是按季节固有的程序收获他的圆满。他不会因为人们的企盼而提前，也不会因为人们体验干燥而来晚。他总是率性而为，来去从容，总是轰轰烈烈，总是在短暂的疯狂中不忘对大地的奉献，总是在即将消逝的时候充满着对生命的热爱。如果说春天的雨婀娜多姿，是俏丽佳人，秋天的雨缠缠绵绵，是悲情的怨妇，冬天的雨冷酷无情，没有了温柔，那么夏天的雨.有种色彩，明艳却不庸俗；有种气氛，凄美却不绝望；有种思念，缠绵却不造作，作文之初中作文:初中生写景作文。哦，那便是秋的色彩，那便是秋的气氛，那便是秋的思念。春的繁花似锦，夏的绿树成荫，冬的白雪皑皑，在这秋风萧瑟的季节早已淡去，唯有求是人们心中独特的美景，它将归来的讯息寄予红叶，洒满一地，告诉每一个人。秋洋溢在农民的笑窝里，看那层层的稻浪，金黄金黄，翻滚着近了。看那累累的果实，经过春的播种夏的洗礼，审批露水，咧开嘴露出笑容，新奇的张望这个世界。沁人心脾的清香到处弥漫。秋沉浸在涓涓的碧波里。它所代表的不仅仅是一份收获，一份凄美，还有一份来年的希冀，望枯叶落尽，你是否会感到遗憾？看燕子南去，你是否会感慨万千？请看满园的菊花，正开的姹紫嫣红，那不是一种生命力的象征么？它们红的像火，白的像雪，粉的像霞。在困境中笑傲江湖，才是真正可贵的。况且，叶子落了，又将会见来年枝头吐新芽；燕子去了，又将会见来年欢喜报新春。以笑的姿态面对落叶，面对秋天，面对生活，你会发现，就连太阳也在笑着祝福我们。秋飘洒在绵绵的细雨中。一切那么朦胧，远远望见那片枫叶林，已是火红一片。没有任何人，只剩下孤零零的荒冢，冷风吹起坟头上的白草，我想起故去的亲人。落叶归根是一份宿命，残花凋零是完成一次未完成的使命，晨露滑落更是一次生的光辉，只是感慨起脆弱的生命，感慨起梦里花落。逝去的已然逝去，我们无法左右。那面对离别，又当如何？我想起儿时的伙伴，想起曾经朝夕相处、欢笑嬉闹的日子，以及不掺任何杂质的小小的心愿，还有阔别已久的恩师、同窗，梦中花落，香到忧伤。你们现在过得好吗？秋，它的确凝聚了太多太多。

评分☆☆☆☆☆

step by step听懂CNN：社会广角 不错很好

评分☆☆☆☆☆

买了一堆书，学习中。

评分☆☆☆☆☆

小孩吵着要糖，到手便咬，他母亲叫他谢鲍小姐，他不瞅睬，孙太太只好自己跟鲍小姐甫衍。苏小姐早看见这粮惠而不费，就是船上早餐喝咖啡用的方糖。她鄙薄鲍小姐这种作风，不愿意跟她多讲，又打开书来，眼梢却瞟　见鲍小姐把两张帆布椅子拉到距离较远的空处并放着，心里骂她列耻，同时自恨为什么去看她。那时候方鸿渐也到甲板上来,在她们前面走过,停步应酬几句,问"小弟弟好"。孙太太爱理不理地应一声。苏小姐笑道："快去罢，不怕人等得心焦么？"方鸿渐红了脸傻傻便撇了苏小姐走去。苏小姐明知留不住他，可是他真去了，倒怅然有失。书上一字没看进去耳听得鲍小姐娇声说笑，她忍不住一看，方鸿渐正抽着烟，鲍小姐向他抻手，他掏出香烟匣来给她一支，鲍小姐衔在嘴里，他手指在打火匣上作势要为她点烟，她忽然嘴迎上去把衔的烟头凑在他抽的烟头上一吸，那支烟点着了，鲍小姐得间地吐口烟出来。苏小姐气得身上发伶，想这两个人真不要脸，大庭广从竟借烟卷来接吻。再看不过了，站起来，说要下面去。其实她知道下面没有地方可去，餐室里有人打牌，卧舱里太闷。孙太太也想下去问问男人今天输了多少钱，但怕男人输急了，一问反在自己身上出气，回房舱又有半天吵嘴；因此不敢冒昧起身，只问小孩子要不要下去撒尿。

评分☆☆☆☆☆

印刷纸张差点，发黑，内容不错。《STEP BY STEP听懂CNN：财经评论》收录近年来CNN精选文章，分为行业之道、品牌哲学、财经内幕、商海识趣、环球生活等章节，具有内容丰富，深度解析财经生活，剖析全球动态的特点。搭配多功能原声互动光盘，是英语学习者的最佳利器。

评分☆☆☆☆☆

很好学没办法，都是别人推荐的

评分☆☆☆☆☆

软件安装麻烦，不是很好用