深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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馮超 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 計算機視覺
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 神經網絡
• 圖像識彆
• 算法
• 實踐

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121317132

版次：1

商品编码：12106435

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：348

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適閤有誌於從事計算機視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。

　　本書特色
　　深入剖析捲積神經網絡核心：全連接層和捲積層
　　深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理
　　詳盡介紹網絡結構與訓練細節，解密復雜運算的基本原理
　　經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導
　　樣例代碼采用C++和Python兩種語言編寫
　　語言輕鬆幽默易於理解，特彆適閤初學者快速掌握深度學習核心思想

內容簡介

　　《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》介紹瞭深度學習基本算法和視覺領域的應用實例。書中以輕鬆直白的語言，生動詳細地介紹瞭深層模型相關的基礎知識，並深入剖析瞭算法的原理與本質。同時，書中還配有大量案例與源碼，幫助讀者切實體會深度學習的核心思想和精妙之處。除此之外，書中還介紹瞭深度學習在視覺領域的應用，從原理層麵揭示其思路思想，幫助讀者在此領域中夯實技術基礎。
　　《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》十分適閤對深度學習感興趣，希望對深層模型有較深入瞭解的讀者閱讀。

精彩書評

　　由深度學習引發的新一輪人工智能革命已經在眾多領域顛覆瞭人們的認知，越來越多的人加入研究深度學習的大軍。本書詳盡介紹瞭深度學習的基本知識，以及視覺領域部分前沿應用，同時深入分析瞭工業界十分成熟的開源框架Caffe，可以幫助讀者更快地夯實深度學習基礎，跟上深度學習發展的前沿。作者行文在細節上十分認真，書中內容可讀性很強，非常適閤入門者閱讀。
　　——猿輔導研究總監，鄧澍軍

　　近年來，深度學習技術已經給學術界、工業界帶來瞭極大的影響，本書深入淺齣地介紹瞭深度學習基礎知識與視覺應用，語言輕鬆幽默但不失嚴謹，內容既涵蓋經典概念，又包括一些全新的研究成果，特彆是對一些底層的具體計算方式有細緻的描述，這往往是深度學習入門者忽略的，因此非常適閤深度學習的初學者和進階者閱讀學習。
　　——今日頭條AILab科學傢，《推薦係統實踐》作者，項亮

　　隨著GPU、TPU等專用處理芯片的發展，深度學習技術逐漸從幕後走嚮颱前，開始嚮世人展現其強大的非綫性映射能力。本書從神經網絡的基礎結構入手，深入分析瞭深度學習模型內部的算法細節，並總結近年來一些優秀的研究成果，非常適閤有誌於研究深度學習的初學者和希望快速瞭解深度學習基礎知識與發展的研究人員閱讀。
　　——中國科學院計算技術研究所副研究員，劉淘英

目錄

1 機器學習與深度學習的概念1
1.1 什麼是機器學習 1
1.1.1 機器學習的形式. 2
1.1.2 機器學習的幾個組成部分. 8
1.2 深度學習的逆襲 9
1.3 深層模型在視覺領域的應用. 13
1.4 本書的主要內容 15
1.5 總結. 17
2 數學與機器學習基礎18
2.1 綫性代數基礎. 18
2.2 對稱矩陣的性質 22
2.2.1 特徵值與特徵嚮量 22
2.2.2 對稱矩陣的特徵值和特徵嚮量 23
2.2.3 對稱矩陣的對角化 24
2.3 概率論. 25
2.3.1 概率與分布. 25
2.3.2 最大似然估計 28
2.4 信息論基礎 31
2.5 KL 散度. 33
2.6 凸函數及其性質 37
2.7 機器學習基本概念. 39
2.8 機器學習的目標函數 42
2.9 總結. 44
3 CNN 的基石：全連接層45
3.1 綫性部分. 45
3.2 非綫性部分 48
3.3 神經網絡的模樣 50
3.4 反嚮傳播法 55
3.4.1 反嚮傳播法的計算方法. 55
3.4.2 反嚮傳播法在計算上的抽象. 58
3.4.3 反嚮傳播法在批量數據上的推廣. 59
3.4.4 具體的例子. 63
3.5 參數初始化 65
3.6 總結. 68
4 CNN 的基石：捲積層69
4.1 捲積操作. 69
4.1.1 捲積是什麼. 69
4.1.2 捲積層效果展示. 73
4.1.3 捲積層匯總瞭什麼 76
4.1.4 捲積的另一種解釋 77
4.2 捲積層的反嚮傳播. 79
4.2.1 實力派解法. 80
4.2.2 “偶像派”解法. 84
4.3 ReLU 88
4.3.1 梯度消失問題 89
4.3.2 ReLU 的理論支撐. 92
4.3.3 ReLU 的綫性性質. 93
4.3.4 ReLU 的不足. 93
4.4 總結. 94
4.5 參考文獻. 94
5 Caffe 入門95
5.1 使用Caffe 進行深度學習訓練. 96
5.1.1 數據預處理. 96
5.1.2 網絡結構與模型訓練的配置. 100
5.1.3 訓練與再訓練 108
5.1.4 訓練日誌分析 110
5.1.5 預測檢驗與分析. 112
5.1.6 性能測試 115
5.2 模型配置文件介紹. 117
5.3 Caffe 的整體結構. 122
5.3.1 SyncedMemory 124
5.3.2 Blob 125
5.3.3 Layer 125
5.3.4 Net 126
5.3.5 Solver 126
5.3.6 多GPU 訓練. 127
5.3.7 IO 127
5.4 Caffe 的Layer 128
5.4.1 Layer 的創建——LayerRegistry 128
5.4.2 Layer 的初始化. 130
5.4.3 Layer 的前嚮計算. 132
5.5 Caffe 的Net 組裝流程 133
5.6 Caffe 的Solver 計算流程. 139
5.6.1 優化流程 140
5.6.2 多卡優化算法 142
5.7 Caffe 的Data Layer 145
5.7.1 Datum 結構. 145
5.7.2 DataReader Thread 147
5.7.3 BasePrefetchingDataLayer Thread 148
5.7.4 Data Layer 149
5.8 Caffe 的Data Transformer 150
5.8.1 C++ 中的Data Transformer 150
5.8.2 Python 中的Data Transformer 153
5.9 模型層擴展實踐——Center Loss Layer 156
5.9.1 Center Loss 的原理 156
5.9.2 Center Loss 實現. 160
5.9.3 實驗分析與總結. 164
5.10 總結. 165
5.11 參考文獻. 165
6 深層網絡的數值問題166
6.1 ReLU 和參數初始化. 166
6.1.1 第一個ReLU 數值實驗. 167
6.1.2 第二個ReLU 數值實驗. 169
6.1.3 第三個實驗——Sigmoid 171
6.2 Xavier 初始化. 172
6.3 MSRA 初始化. 178
6.3.1 前嚮推導 178
6.3.2 後嚮推導 181
6.4 ZCA 182
6.5 與數值溢齣的戰鬥. 186
6.5.1 Softmax Layer 186
6.5.2 Sigmoid Cross Entropy Loss 189
6.6 總結. 192
6.7 參考文獻. 192
7 網絡結構193
7.1 關於網絡結構，我們更關心什麼 193
7.2 網絡結構的演化 195
7.2.1 VGG：模型哲學. 195
7.2.2 GoogLeNet：豐富模型層的內部結構. 196
7.2.3 ResNet：從乘法模型到加法模型. 197
7.2.4 全連接層的沒落. 198
7.3 Batch Normalization 199
7.3.1 Normalization 199
7.3.2 使用BN 層的實驗. 200
7.3.3 BN 的實現. 201
7.4 對Dropout 的思考. 204
7.5 從遷移學習的角度觀察網絡功能 206
7.6 ResNet 的深入分析. 210
7.6.1 DSN 解決梯度消失問題 211
7.6.2 ResNet 網絡的展開結構. 212
7.6.3 FractalNet 214
7.6.4 DenseNet 215
7.7 總結. 217
7.8 參考文獻. 217
8 優化與訓練219
8.1 梯度下降是一門手藝活兒. 219
8.1.1 什麼是梯度下降法 219
8.1.2 優雅的步長. 220
8.2 路遙知馬力：動量. 225
8.3 SGD 的變種算法 232
8.3.1 非凸函數 232
8.3.2 經典算法的彎道錶現. 233
8.3.3 Adagrad 234
8.3.4 Rmsprop 235
8.3.5 AdaDelta 236
8.3.6 Adam 237
8.3.7 爬坡賽. 240
8.3.8 總結. 242
8.4 L1 正則的效果. 243
8.4.1 MNIST 的L1 正則實驗. 244
8.4.2 次梯度下降法 246
8.5 尋找模型的弱點 251
8.5.1 泛化性實驗. 252
8.5.2 精確性實驗. 255
8.6 模型優化路徑的可視化. 255
8.7 模型的過擬閤. 260
8.7.1 過擬閤方案. 261
8.7.2 SGD 與過擬閤 263
8.7.3 對於深層模型泛化的猜想. 264
8.8 總結. 265
8.9 參考文獻. 265
9 應用：圖像的語意分割267
9.1 FCN 268
9.2 CRF 通俗非嚴謹的入門. 272
9.2.1 有嚮圖與無嚮圖模型. 272
9.2.2 Log-Linear Model 278
9.2.3 條件隨機場. 280
9.3 Dense CRF 281
9.3.1 Dense CRF 是如何被演化齣來的. 281
9.3.2 Dense CRF 的公式形式. 284
9.4 Mean Field 對Dense CRF 模型的化簡 285
9.5 Dense CRF 的推斷計算公式 288
9.5.1 Variational Inference 推導 289
9.5.2 進一步化簡. 291
9.6 完整的模型：CRF as RNN 292
9.7 總結. 294
9.8 參考文獻. 294
10 應用：圖像生成295
10.1 VAE 295
10.1.1 生成式模型. 295
10.1.2 Variational Lower bound 296
10.1.3 Reparameterization Trick 298
10.1.4 Encoder 和Decoder 的計算公式. 299
10.1.5 實現. 300
10.1.6 MNIST 生成模型可視化 301
10.2 GAN 303
10.2.1 GAN 的概念. 303
10.2.2 GAN 的訓練分析. 305
10.2.3 GAN 實戰. 309
10.3 Info-GAN 314
10.3.1 互信息. 315
10.3.2 InfoGAN 模型 317
10.4 Wasserstein GAN 320
10.4.1 分布的重疊度 321
10.4.2 兩種目標函數存在的問題. 323
10.4.3 Wasserstein 距離. 325
10.4.4 Wasserstein 距離的優勢. 329
10.4.5 Wasserstein GAN 的實現 331
10.5 總結. 333
10.6 參考文獻. 334

前言/序言

　　從你拿起這本書的那一刻開始，我就和你一起踏上瞭這段有關深度學習的冒險之旅。本書中有簡單直白的敘述，也有復雜冗長的證明；有調皮的調侃，也有深刻的沉思。所有的一切，都是為瞭幫助你更輕鬆地對深度學習有更多瞭解、更多感悟。
　　本書的前身是我在知乎上的《無痛的機器學習》專欄（https://zhuanlan.zhihu.com/hsmyy）。作為在路上前進的一枚“小白”，我一直有寫讀書筆記的習慣。早期，我會把筆記寫在閱讀的文獻上，在這些篇章的關鍵處做標記、寫好注釋。時間一長，當我想再讀這些曾經閱讀過的文獻時，那些注釋竟然變得莫名其妙起來。當初難以理解的概念又迴到難以理解的狀態，於是我不得不再次閱讀原文，重新獲得其中的感悟，這樣周而復始，一次次在這個循環中打轉。
　　後來，我選擇徹底甩掉曾經閱讀過的文獻——既然它給我帶來瞭那麼多痛苦，為什麼每次迴顧時還要與它相對？於是我開始嘗試將文獻的所有內容重新組織成一篇短小的文章，文章中列齣文獻中的關鍵內容。這種文章簡明扼要、直擊重點，看著很清爽，可以幫助我快速迴顧閱讀的內容，又不用再迴到原文，所以這種方法很快就替代瞭以前的那種方法。
　　再後來，我發現瞭新的問題。雖然我擺脫瞭晦澀的論文內容，但擺脫不瞭自己重述的文字。尤其是這些濃縮後的“精華”文字，理解起來並不比原始文獻強多少，而且由於缺少很多細節，一旦遇到理解睏難的狀況，我不得不迴到原文搜尋答案，於是這樣的痛苦又得經曆一次。
　　這時，我想起瞭父親曾對我的教導：“書要先讀厚，然後再讀薄”。所謂的讀厚，就是給閱讀的書增加更多的內容，例如注釋、自己的理解等。當自己能完全掌握書中的內容時，再將書中的細枝末節慢慢砍掉，將主體思想保留在心中，這就是讀薄的過程。這樣就完成瞭對一本書的深入閱讀，其中讀薄的過程和《倚天屠龍記》中張三豐教授張無忌太極拳劍的過程很相似。如果站在信息論的角度看，所謂的“重意不重形”，可以看作保證低頻信息的正確性，依概率分布生成高頻信息的一種“招式”生成模式。能達到這等境界，方可謂之大成。
　　對我來說，麵對潮水般湧來的深度學習知識，想淡定從容應對是不可能的。也就是說，一開始就把書讀薄是不可能的。所以，濃縮版的總結文章也慢慢被我否定瞭。那麼隻剩下一個選擇瞭，就是把書讀厚，把文章寫得拖遝冗長一些。於是我開始嘗試用拖遝但細緻的語言做文獻的總結，經過一次次地嘗試，文章的易讀性確實有瞭明顯提升，因為文章描述不清楚而迴看原文的次數也越來越少。與此同時，我發現寫作這個過程讓我對問題有瞭更深入的理解。
　　拖遝式寫法通過寫作驅動，更容易發現知識點與知識點之間的溝壑。要想詳細描述自己閱讀的內容，就得確定文章中的邏輯自己是否真的明白瞭。有時探究這些邏輯所花費的時間遠比自己想象得長，但是它確實讓我感受到瞭進步與成長。
　　漸漸地，拖遝式文章越寫越多，我也逐漸將其中一些文章公開，希望能夠與大傢分享：希望大傢能和我對同一個問題産生共鳴，同時也可以在閱讀中指齣文章中的錯誤。
　　不到一年，我見證瞭我寫的文章被越來越多的人關注、討論，在交流的過程中我收獲瞭又一次成長。
　　在完成瞭幾十篇文章後，本書的編輯鄭柳潔女士聯係到我，問我是否有興趣將這些文章集結，變成一本齣版印刷的書。在此之前我並沒有仔細想過這件事兒，但是她的建議讓我覺得這也許是又一次證明自己、使自己成長的機會，而且齣版書籍在我心中也是一件神聖的事兒，於是我接受瞭這個建議，開始瞭整理書稿的工作。
　　整理書稿並沒有想象中那麼簡單。網上的文章都是單獨齣現的，而書中的文章需要有一定的整體性；網上的文章可以用比較隨意的語言敘述，而書中的語言需要盡量正式、客觀。這些挑戰使我修改瞭放在網絡上的很多文字，為瞭確保錶達清晰準確、語言通順流暢，有些文章基本被重新寫瞭一遍。整理這些文章花費瞭很多業餘時間，但功夫不負有心人，這項工作被一點點地完成瞭。
　　本書主要介紹瞭深度學習，尤其是捲積神經網絡相關的基礎知識，以及計算機視覺的部分應用內容。書中既包含深度學習中的基礎知識，也包含部分進階內容，同時也包含一些較新穎的概念與模型，適閤不同人群閱讀。對初學者來說，本書十分詳細地介紹瞭很多基本概念，對自學入門深度學習很有幫助；對有一定經驗的從業人員來說，本書可以梳理領域內的知識點，也可以作為工具書使用。
　　本書中的示例代碼由C++和Python兩種語言實現，讀者隻要對兩種語言有基本的瞭解即可。本書主要使用瞭Caffe這個第三方開源框架，在此嚮Caffe的作者錶示感謝。
　　現在有很多優秀的開源框架，這些框架各有優劣，但本質上有很多共性。對沒有使用過Caffe的讀者來說，閱讀本書時不會有大的睏擾。
　　最後聊聊本書的書名。最初想使用“無痛”這個詞，無奈這個詞太容易引發聯想，不適閤作為一本嚴肅的齣版物的書名。“學習”這個詞自古以來就不是輕鬆的代名詞。“學習”的“習”字曾寫作“習”，意思為鳥類揮動翅膀一次次試飛，其中暗含瞭反復練習的過程；在日語中“學習”被寫作“勉強する”，從大傢能看懂的兩個字就可以看齣，學習中的艱辛；在韓語中“學習”又被寫作“????”，它前兩個字的發音和“恐怖”二字很像，也許當初這個詞背後的含義和恐怖有關。這樣看來，東北亞的這幾個國傢都學習這件事都充滿瞭敬畏之心，學習這件事是絕對不會輕鬆的，更不會是無痛的，經曆過多年教育的讀者相信也會有體會。
　　學習的過程充滿痛苦，而這是不可避免的。我們每個人在人生的道路上都有過不斷探索、不斷遇到挫摺，然後改進自我，完成進化的體驗。就像機器學習中被訓練的模型一樣，不斷地完成預測、找到差距、更新參數，最終達到最優。在這條自我成長的道路上，每一次的失敗、每一次的努力都充滿瞭艱辛，然而沒有痛苦的積纍，就不會有最終快樂的迸發。
　　人生苦短。雖然人生要經曆許多的痛苦，但我們的目標並不是痛苦，而是走嚮彼岸的快樂。因此，如果能有減少痛苦的良方，大傢還是願意一試。社會的不斷發展進步就是探尋減少痛苦的解藥，而本書的寫作目標也是希望本書能成為各位讀者學習路上的解藥，在減少痛苦的同時實現心中的目標。
　　感謝鄧澍軍、夏龍先生在本書內容創作期間對內容的嚴格審核並提齣寶貴的意見和建議；感謝知乎上各位為《無痛的機器學習》專欄中係列文章指齣錯誤、提齣疑問的朋友，是你們讓文章變得更嚴謹；由於本人纔疏學淺，行文間難免有所紕漏，望各位讀者多多包涵，不吝賜教。最後感謝所有關心、支持我完成這件不易的工作的親人和朋友。我愛你們！
　　作者

《代碼的溫度：揭秘軟件開發者的思考藝術》 導言： 在數字洪流的時代，代碼如呼吸般滲透進我們生活的方方麵麵。從智能手機的應用程序到龐大的企業係統，軟件無處不在，驅動著世界的運轉。然而，我們往往隻關注軟件的“是什麼”——它的功能，它的界麵，它的效率。卻很少去探究“為什麼”——是什麼樣的思維模式，什麼樣的決策過程，什麼樣的“溫度”纔能孕育齣那些優雅、健壯、富有生命力的軟件？《代碼的溫度：揭秘軟件開發者的思考藝術》並非一本關於特定編程語言語法或最新框架的教程，它深入探索的是軟件開發這一高度智慧與創造性活動的本質，旨在揭示那些潛藏在代碼之下的，真正讓軟件“活”起來的思考藝術。 本書將帶領讀者走進軟件開發者不為人知的內心世界，通過一係列引人入勝的案例分析、深刻的哲學探討以及對開發者心路曆程的細緻描摹，展現齣編碼背後那股溫暖而強大的思考力量。我們試圖解答的，是那些在深夜鍵盤敲擊聲中，在項目評審的激烈討論裏，在一次次 Bug 追蹤的馬拉鬆裏，開發者們究竟在想些什麼？他們是如何將抽象的邏輯轉化為可執行的指令，又如何在復雜的約束下做齣最優的選擇？ 第一篇：從“是什麼”到“為什麼”——軟件的靈魂拷問 這一部分，我們將暫且放下具體的編程實踐，轉而探討軟件開發的哲學根基。 1.1 需求的邊界與現實的權衡： 軟件並非憑空産生，它源於真實世界的需求。但需求是模糊的、動態的，甚至是相互矛盾的。開發者如何理解並界定這些需求？如何在“用戶想要的一切”與“現實可交付的”之間找到那個微妙的平衡點？我們將深入剖析需求分析的藝術，探討那些決定項目成敗的關鍵性決策，以及開發者如何運用其智慧去“馴服”那些看似不可能的任務。這不僅僅是技術問題，更是對現實世界理解的深度體現。 1.2 抽象的語言與具象的實現： 代碼是連接抽象思想與具體執行的橋梁。開發者是如何將紛繁復雜的業務邏輯，通過嚴謹的數學與邏輯，轉化為機器能夠理解的語言？我們將聚焦於“抽象”這一核心思維能力。開發者如何將重復的模式提煉齣來，構建齣可復用的模塊？如何設計齣清晰、易懂的接口，讓不同部分的代碼能夠協同工作，如同交響樂中的不同樂器？這部分將探討的，是開發者如何用邏輯的筆觸，在零與一的世界裏描繪齣復雜而生動的畫捲。 1.3 簡潔的優雅與隱藏的復雜度： 優秀的軟件往往呈現齣令人贊嘆的簡潔。但這種簡潔並非“簡單”，而是在高度復雜的內在結構下，所呈現齣的易用性與可維護性。我們將揭示開發者如何追求代碼的“優雅”，這種優雅體現在何處？它是否意味著最少的代碼行數？或者最直觀的邏輯流程？亦或是最堅實的性能保障？我們還將探討“隱藏的復雜度”，那些在錶麵之下一觸即發的隱患，以及開發者如何通過深思熟慮的設計，將這些潛在的風險扼殺在搖籃裏。 1.4 溝通的藝術與團隊的協作： 軟件開發絕非孤軍奮戰。它是一個高度協作的過程，需要開發者與産品經理、設計師、測試工程師，乃至其他開發者進行高效的溝通。本章將聚焦於“溝通的溫度”。開發者如何清晰地錶達自己的技術觀點？如何理解並迴應他人的反饋？如何在一個多元化的團隊中，凝聚共識，共同推進項目？我們將通過生動的案例，展現齣那些優秀的溝通者如何在技術與人情之間遊刃有餘，為項目注入溫暖的力量。 第二篇：思維的雕塑——構建健壯與靈活的係統 進入這一部分，我們將聚焦於開發者在麵對具體問題時，所展現齣的獨特思維方式和解決問題的策略。 2.1 “ DRY ”原則背後的哲思： “Don't Repeat Yourself”（不要重復自己）是軟件開發中最廣為人知的原則之一。但這簡短的六個字背後，蘊含著開發者對效率、可維護性和減少錯誤根源的深刻思考。我們將深入探討 DRY 原則的多種體現形式，以及它如何滲透到代碼結構、設計模式、甚至是文檔編寫的方方麵麵。它不僅僅是代碼的規範，更是開發者對“智能”與“懶惰”之間辯證關係的理解。 2.2 “ KISS ”與“ YAGNI ”：取捨的智慧： “Keep It Simple, Stupid”（保持簡單，愚蠢）和“You Ain't Gonna Need It”（你不會需要它）是另外兩個指導開發者決策的重要原則。我們將在本章探討“簡潔”與“功能完備”之間的張力。開發者是如何判斷一個功能是否真的必要？又如何在追求簡潔的同時，又不至於犧牲掉必要的靈活性？我們將通過實際項目中的決策睏境，展現開發者在權衡利弊、做齣取捨時的智慧與擔當。 2.3 容錯與健壯：為未知而設計： 軟件運行在一個不可預測的環境中，隨時可能麵臨各種異常情況——網絡中斷、用戶輸入錯誤、硬件故障等等。開發者如何預見並應對這些“意外”？我們將深入探討“容錯”的設計理念。開發者如何通過異常處理、日誌記錄、數據校驗等手段，讓軟件在麵對挑戰時能夠優雅地“生存”下去，而不是轟然倒塌？這展現的是開發者對係統穩定性的責任感，以及對用戶體驗的極緻追求。 2.4 模塊化與解耦：生命的靈活性： 隨著軟件規模的增長，如何保持其可維護性和可擴展性成為巨大的挑戰。模塊化和解耦正是應對這一挑戰的關鍵。我們將探討開發者如何將龐大的係統分解成相互獨立的、功能明確的模塊，並降低它們之間的依賴關係。這種設計如同生物體的器官，能夠獨立運作，又能協同工作，為軟件的迭代和演進提供瞭極大的靈活性。我們將揭示這種“分解”的藝術，以及它如何讓軟件煥發齣持久的生命力。 第三篇：代碼的溫度計——情感、倫理與創造 在技術的冰冷外錶之下，軟件開發同樣充斥著人類的情感、價值觀和創造性的火花。 3.1 “直覺”的力量與“代碼債務”的考量： 經驗豐富的開發者有時會憑藉一種“直覺”做齣判斷，這種直覺背後是大量實踐積纍的模式識彆能力。我們將探討這種“直覺”是如何形成的，以及它在快速原型開發中的價值。同時，我們也將討論“代碼債務”，那些為瞭快速交付而犧牲的短期解決方案，以及開發者如何在“速度”與“質量”之間找到健康的平衡，避免未來的“還債”之痛。 3.2 審美與工程：代碼的藝術性： 優秀的軟件代碼，往往帶有某種“美感”。這種美感體現在代碼的可讀性、結構的清晰度、以及邏輯的嚴謹性上。我們將探討代碼中的“審美”，它是否與數學上的優美有相似之處？開發者在編寫代碼時，是否也追求著某種藝術上的錶達？本章將通過對比不同風格的代碼，展現齣代碼中隱藏的藝術氣質。 3.3 責任與倫理：技術嚮善的力量： 軟件的力量是巨大的，它能夠影響社會，改變人們的生活。因此，開發者肩負著重要的責任。我們將探討開發者在麵對潛在的倫理睏境時，是如何思考的？他們如何權衡技術可能帶來的積極與消極影響？如何用技術去“嚮善”？這部分將觸及開發者內心深處的價值觀，展現齣技術工作者應有的社會擔當。 3.4 學習與成長：永不停歇的探索： 軟件技術日新月異，開發者必須保持終身學習的態度。我們將描繪開發者如何擁抱變化，不斷學習新的技術、新的理念。這種學習不僅僅是為瞭滿足工作的需求，更是源於對未知的好奇，對技術本身的熱愛。我們將探討開發者在學習過程中的挫摺與喜悅，以及他們如何在這種持續的探索中，不斷提升自己的“思考溫度”。 結語： 《代碼的溫度：揭秘軟件開發者的思考藝術》是一次對軟件開發背後人類智慧的深度挖掘。它邀請你超越錶麵的功能，去感受代碼中流淌的邏輯、凝聚的思考、以及飽含的情感。這本書不是告訴你如何寫齣“更好”的代碼，而是讓你理解，是什麼樣的“思考藝術”和“內在溫度”，纔造就瞭那些真正有價值、有生命力的軟件。無論你是否是開發者，都能從中獲得關於創造、解決問題、以及技術與人性之間微妙關係的深刻洞見。

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說實話，市麵上關於深度學習的書籍琳琅滿目，但真正能讓我感覺“學有所得”的卻寥寥無幾。這次拿到《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》，我抱著試試看的心態翻閱，結果卻是一次非常愉快的學習體驗。我最看重的是這本書的“循序漸進”和“邏輯性”。它沒有上來就拋齣復雜的概念，而是從一些最基本的統計學原理和綫性代數知識入手，為後續的深度學習打下堅實的基礎。然後，它循序漸進地介紹瞭神經網絡的各個組成部分，如感知機、激活函數、損失函數、優化器等，並且對它們的作用和原理進行瞭清晰的闡述。接著，書中深入講解瞭各種主流的深度學習模型，包括CNN、RNN、LSTM等等，並且用易於理解的方式解釋瞭它們的核心思想和數學推導過程。更重要的是，這本書的“視覺實踐”部分，讓我看到瞭深度學習在現實世界中的應用。它不僅僅是停留在理論層麵，而是通過具體的項目案例，展示瞭如何利用深度學習解決實際的計算機視覺問題，比如人臉識彆、圖像生成等。這種理論與實踐相結閤的方式，極大地增強瞭我學習的動力和信心，讓我覺得深度學習不再是遙不可及的知識，而是可以被掌握並應用於實際的強大工具。

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作為一個已經工作瞭幾年的軟件工程師，我一直在尋找一個能夠快速提升我在AI領域能力的書籍。《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》確實給瞭我不少驚喜。我特彆欣賞它在算法講解上的深度和廣度。雖然書名打著“輕鬆學”的旗號，但它並沒有因此而犧牲內容的專業性。對於像反嚮傳播、梯度下降這些深度學習的基石，作者都進行瞭非常透徹的講解，並且用不同的角度去闡述，確保讀者能夠從多個維度理解其精髓。我尤其喜歡它在介紹各種網絡結構時，會詳細分析它們各自的優缺點以及適用的場景，比如什麼情況下選擇CNN，什麼情況下選擇RNN，這對於我這種希望能夠根據實際項目需求來選擇技術方案的人來說，非常有指導意義。書中的代碼示例也相當有參考價值，不僅提供瞭清晰的實現邏輯，還包含瞭一些調優技巧，這對於我快速上手項目非常有幫助。雖然我不是初學者，但這本書中關於一些細節的講解，仍然讓我受益匪淺，比如對激活函數選擇的考量，以及損失函數的設計思路等，都讓我對深度學習有瞭更深的認識。

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我是一名對計算機視覺充滿好奇的研究生，一直以來都覺得深度學習是這個領域的核心驅動力。《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》這本書，在這一點上做得非常齣色。它不僅僅是講解瞭深度學習的通用算法，更是將重心放在瞭視覺領域的應用。從基礎的圖像預處理，到經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的演進，再到目標檢測（YOLO、Faster R-CNN等）和圖像分割等前沿技術，這本書都進行瞭非常係統和詳盡的介紹。最讓我感到興奮的是，它在講解這些算法的時候，並沒有迴避其中的技術細節，而是通過大量的圖示和邏輯清晰的文字，幫助我們理解每一層的計算過程和參數更新機製。而且，書中提供的代碼實踐部分，真的是錦上添花。我跟著書中的教程，成功地復現瞭一些經典的視覺模型，並且能夠用自己的數據集進行訓練和測試。這種動手實踐的經曆，讓我對理論知識的掌握更加牢固，也讓我對如何將深度學習應用於實際的計算機視覺問題有瞭更清晰的思路。對於任何想要深入研究計算機視覺領域的學生或研究者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

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不得不說，這本書的結構設計是它最大的亮點之一。我之前嘗試過幾本深度學習的書，要麼過於理論化，要麼過於側重代碼實現，總覺得找不到一個平衡點。而《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》卻恰到好處地將兩者融閤在瞭一起。它從最基礎的機器學習概念開始，逐步過渡到深度學習的神經網絡架構，然後深入講解瞭CNN、RNN等核心算法的原理和數學基礎，但又不會讓數學部分顯得枯燥乏味。作者很巧妙地將復雜的數學推導用圖示和文字解釋相結閤的方式呈現，大大降低瞭理解門檻。最讓我印象深刻的是，書中為每一個算法都配備瞭相應的“實戰演練”，讓我能夠立刻將學到的理論知識付諸實踐。例如，在學習CNN時，作者不僅詳細解釋瞭捲積層、池化層等組件的作用，還帶領讀者用Python和TensorFlow/PyTorch搭建瞭一個簡單的圖像分類模型。這種“理論+實踐”的模式，讓我能夠更直觀地理解算法的運作機製，並且在實踐中發現問題，從而加深理解。這本書的排版也很舒服，清晰的圖錶和易於閱讀的文字，讓我在學習過程中不易感到疲勞。

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剛拿到這本《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》，就覺得名字起的真貼心，"輕鬆學"三個字瞬間打消瞭我之前對深度學習那種高深莫測的畏懼感。我本來是一名對編程有一定基礎，但對AI領域涉獵不深的在校生，一直想找一本能真正帶我入門的書。翻開目錄，看到有從基礎概念講起，然後再深入到各種核心算法，最後還有視覺實踐部分，這簡直是我夢寐以求的配置。最吸引我的是，它並沒有一開始就丟一堆復雜的數學公式，而是用瞭很多生動形象的比喻來解釋一些抽象的概念，比如講到神經網絡的層級結構時，竟然用到瞭“搭積木”的比喻，一下子就讓我抓住瞭核心思想。後麵的算法介紹，像捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），也都是循序漸進，先講原理，再講具體實現，並且提供瞭不少僞代碼和一些簡單的示例，讓我能夠跟著動手嘗試。而且，書中的視覺實踐部分，感覺非常實用，不僅僅是理論講解，更像是手把手教我如何應用這些算法去解決實際問題，比如圖像分類、目標檢測等，這些都是我一直很感興趣的領域。整體感覺，這本書的講解風格非常友好，像一位經驗豐富的老師在耐心地引導著初學者，而不是把一大堆知識點生硬地塞給我。

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送货速度很快，东西也不错的

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理论介绍的很全面，就是不够深入，适合根据实际需要进行阅读

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还不错，比第一版多了几章，买新不买旧哈哈，还在学习中

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这个一定要看一看的，不看就落伍了。

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可以可以可以还没看，不错的哦，推荐推荐推荐。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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包装完整，没有明显的磕碰痕迹，之前一直看的是电子版，实在不方便买了本纸质的用

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初步入门tensorflow，深度学习，希望能有所收获，借此打开深度学习大门

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京东活动购书，书质满分，非常优惠，买了很多慢慢看，点赞京东正品