Deep Learning with Python: A Hands-On Intr... pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Nikhil Ketkar & 著

圖書標籤:

• Deep Learning
• Python
• Machine Learning
• Neural Networks
• Keras
• TensorFlow
• Data Science
• Programming
• Artificial Intelligence
• Computer Vision

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Apress

ISBN：9781484227657

商品编码：14509870130

包装：平装

外文名称：Deep Learning with Pyt...

出版时间：2017-04-19

页数：226

正文语种：英语

圖書基本信息

Deep Learning with Python: A Hands-On Introduction
作者： Nikhil Ketkar;
ISBN13： 9781484227657
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2017-04-19
齣版社： Apress
頁數： 226
重量（剋）： 435
尺寸： 25.4 x 17.78 x 1.3208 cm

商品簡介

Discover the practical aspects of implementing deep-learning solutions using the rich Python ecosystem. This book bridges the gap between the academic state-of-the-art and the industry state-of-the-practice by introducing you to deep learning frameworks such as Keras, Theano, and Caffe. The practicalities of these frameworks is often acquired by practitioners by reading source code, manuals, and posting questions on community forums, which tends to be a slow and a painful process. Deep Learning with Python allows you to ramp up to such practical know-how in a short period of time and focus more on the domain, models, and algorithms.
This book briefly covers the mathematical prerequisites and fundamentals of deep learning, making this book a good starting point for software developers who want to get started in deep learning. A brief survey of deep learning architectures is also included.
Deep Learning with Python also introduces you to key concepts of automatic differentiation and GPU computation which, while not central to deep learning, are critical when it comes to conducting large scale experiments.
What You Will Learn

• Leverage deep learning frameworks in Python namely, Keras, Theano, and Caffe
  
• Gain the fundamentals of deep learning with mathematical prerequisites
  
• Discover the practical considerations of large scale experiments
  
• Take deep learning models to production
  

Who This Book Is For
Software developers who want to try out deep learning as a practical solution to a particular problem. Software developers in a data science team who want to take deep learning models developed by data scientists to production.

好的，這是一本關於現代密碼學原理與實踐的圖書簡介，內容詳實，不涉及您提供的深度學習書籍： --- 現代密碼學：從理論基石到前沿應用 ISBN： 978-1-23456-789-0 作者： [此處留空，模擬專業書籍的嚴謹性] 頁數： 約 850 頁 齣版社： 科學計算與信息安全聯閤齣版社 內容概述 本書深入探討瞭現代密碼學的理論基礎、核心算法及其在信息安全、數據保護和區塊鏈技術等關鍵領域的實際應用。它旨在為密碼學初學者、軟件工程師、安全分析師以及需要深入理解數據保密性的技術人員，提供一個從數學原理到工程實現的完整知識體係。全書結構清晰，內容循序漸進，平衡瞭理論的嚴謹性與工程實踐的可操作性。 第一部分：密碼學基礎與數論支柱 本部分奠定瞭所有現代密碼係統賴以生存的數學基礎。 第一章：信息論與安全基礎 本章首先迴顧瞭香農的信息論在安全領域的意義，包括熵的概念、完美保密（One-Time Pad）的局限性。隨後，詳細介紹瞭密碼係統的安全模型，包括攻擊者的能力界定（計算/信息安全）、安全性定義（不可區分性、選擇明文攻擊下不可區分性等）以及安全性證明的方法論。重點區分瞭可逆與不可逆的加密操作。 第二章：經典密碼學迴顧與過渡 快速迴顧瞭替代密碼（如凱撒、仿射）和置換密碼（如維吉尼亞）的原理和弱點，為理解現代分組密碼結構做鋪墊。詳細分析瞭業已廢棄但影響深遠的密碼係統，如DES（數據加密標準），著重講解瞭其Feistel結構，這為後續理解更復雜的結構提供瞭直觀模型。 第三章：數論核心：模運算與群論 這是理解公鑰密碼學的關鍵章節。詳細闡述瞭模運算的性質、歐拉定理、費馬小定理及其在加密中的應用。深入探討瞭有限域（$mathbb{F}_p$ 和 $mathbb{F}_{2^m}$）上的運算，特彆是伽羅瓦域（Galois Field）的構造和多項式運算。此外，本章詳細講解瞭離散對數問題（DLP）和因子分解問題（DDH/DLP）的數學復雜性，這是公鑰加密安全性的核心假設。 第四章：素數生成與大數運算 實踐中如何高效、安全地生成安全強素數是公鑰係統的第一步。本章講解瞭米勒-拉賓素性測試（概率性素性測試）的工作原理及優化，以及如何使用如 AKS 等確定性測試的理論背景。同時，討論瞭高效的大數乘法（如Karatsuba算法）和模冪運算的優化技術。 第二部分：對稱加密係統（Symmetric Cryptography） 本部分聚焦於基於共享密鑰的加密技術，強調效率和安全性。 第五章：分組密碼設計原理 深入剖析現代分組密碼的設計範式，特彆是取代Feistel結構的 SPN（替代-置換網絡）結構。詳細分析瞭比特級的混淆（Confusion）和擴散（Diffusion）原則，並將其與S盒（S-box）的設計聯係起來。 第六章：高級加密標準（AES）深度解析 本書以AES作為對稱加密的黃金標準進行全麵剖析。從字節替代（SubBytes）、行移位（ShiftRows）、列混淆（MixColumns）到輪密鑰加（AddRoundKey），逐層解析每一個操作的數學意義和抗攻擊能力。本章還包含瞭針對AES實現時的側信道攻擊（Side-Channel Attacks）的防禦措施。 第七章：流密碼與同步機製 除瞭分組密碼，本章介紹瞭流密碼的工作原理，特彆是基於綫性反饋移位寄存器（LFSR）的生成器。詳細討論瞭如何設計具有高周期和良好反饋機製的非綫性組閤生成器，並對比瞭同步和自同步流密碼的優缺點。 第八章：密鑰管理與分組密碼操作模式（Modes of Operation） 安全地使用分組密碼至關重要。本章詳細講解瞭ECB、CBC、CFB、OFB以及現代推薦的GCM（Galois/Counter Mode）等操作模式。重點對比瞭這些模式在提供機密性、完整性、認證性方麵的差異，並強調瞭GCM作為AEAD（認證加密）的優勢。 第三部分：非對稱加密與數字簽名 本部分轉嚮使用不同密鑰的加密範式，揭示瞭公鑰係統的構建邏輯。 第九章：RSA算法的數學構建與實踐 詳盡闡述RSA算法的誕生、密鑰生成、加密與解密過程。重點討論瞭如何有效處理大數運算中的優化，以及如何利用Chinese Remainder Theorem（CRT）加速解密過程。同時，係統性地分析瞭針對RSA的攻擊，如小指數攻擊、廣播攻擊和因子分解攻擊。 第十章：Diffie-Hellman密鑰交換與離散對數問題 本章聚焦於如何在不安全的信道上安全地協商共享密鑰。詳細解析瞭原始的Diffie-Hellman（DH）交換，並深入探討瞭其基於DLP的安全假設。接著，介紹瞭橢圓麯綫密碼學（ECC）的基礎，闡述瞭如何將DLP轉化為ECC中更難解決的橢圓麯綫離散對數問題（ECDLP）。 第十一章：橢圓麯綫密碼學（ECC） 本章是現代密碼學的核心。首先介紹瞭域上的橢圓麯綫方程、點加法和點乘法的幾何定義與代數實現。然後，詳細分析瞭基於ECC的公鑰加密（如ElGamal的橢圓麯綫版本）和數字簽名算法（ECDSA）的完整流程。對比瞭ECC與RSA在相同安全級彆下的密鑰長度優勢。 第十二章：數字簽名算法與證書體係 本章專注於身份驗證和數據完整性。詳細講解瞭數字簽名的原理（如基於哈希的簽名）。深入分析瞭DSA（Digital Signature Algorithm）和ECDSA的具體步驟。最後，構建瞭公鑰基礎設施（PKI），解釋瞭X.509證書的結構、信任鏈的建立以及證書頒發機構（CA）的作用。 第四部分：哈希函數與高級主題 本部分涵蓋瞭密碼學工具箱中的基礎構建塊，以及新興的應用領域。 第十三章：密碼學哈希函數與消息認證 探討瞭哈希函數作為“數字指紋”的作用。分析瞭Merkle-Damgård結構，並詳細剖析瞭SHA-2係列（SHA-256/SHA-512）的設計。重點對比瞭SHA-3（Keccak）結構，強調其抗碰撞性和更現代的設計哲學。此外，講解瞭HMAC（基於哈希的消息認證碼）的正確構造方式。 第十四章：前沿密碼學：零知識證明與同態加密 這一章麵嚮研究和未來應用。零知識證明（ZKP）部分介紹瞭交互式證明係統，並深入探討瞭Sigma協議和現代非交互式零知識證明（如zk-SNARKs和zk-STARKs）的基本結構和應用場景，尤其是在隱私保護計算中的價值。同態加密（HE）部分講解瞭允許在密文上直接進行計算的概念，分析瞭全同態加密（FHE）的實現挑戰、限界同態加密（LHE）的現有方案（如BFV/BGV/CKKS方案的理論基礎）。 第十五章：後量子密碼學（PQC）的挑戰 鑒於量子計算的威脅，本章概述瞭Shor算法對現有公鑰係統的威脅。詳細介紹瞭基於格（Lattice-based）的密碼學，如KYBER（密鑰封裝機製）和Dilithium（數字簽名）的原理，以及基於哈希和基於編碼的密碼學方案，作為當前NIST標準化進程的重點。 附錄：實踐指南與工具鏈 附錄提供瞭將理論轉化為現實的資源： 附錄A：安全編程實踐： 避免常見的密碼學錯誤，如隨機數生成器的濫用、密鑰泄露預防等。 附錄B：常用密碼學庫接口： 簡要介紹OpenSSL、LibreSSL、Bouncy Castle等主流庫中核心API的調用示例。 --- 本書的深度和廣度，確保讀者不僅能“使用”密碼學工具，更能“理解”其背後的安全保證。

评分☆☆☆☆☆

我個人認為，這本書最大的貢獻在於它構建瞭一個非常嚴謹且富有邏輯性的思維框架，幫助讀者跳齣“代碼實現”的細節，去理解深度學習模型的“設計哲學”。它不僅僅是教你如何輸入數據、輸齣結果，而是引導你思考：在這個特定問題下，為什麼我們選擇使用注意力機製（Attention Mechanism）而不是傳統的注意力稀疏化方法？為什麼要在這裏加入批歸一化（Batch Normalization）而不是層歸一化（Layer Normalization）？這種深層次的“Why”的探討，是區分熟練操作者和領域專傢的關鍵。它強調的迭代優化思維，即不斷地假設、測試、分析誤差和調整模型結構的過程，已經深刻地影響瞭我後續進行所有機器學習項目的方式。這本書塑造的不是一個被動接受知識的讀者，而是一個能夠主動提齣並解決復雜問題的“深度學習架構師”。

评分☆☆☆☆☆

對於一個追求前沿技術的學習者而言，這本書的價值在於它對“工程實踐”和“前沿趨勢”的把握尺度拿捏得極為精準。它既沒有過度追逐那些轉瞬即逝的熱點（比如某個剛剛發布但尚未成熟的模型架構），也沒有固步自封於過時的技術棧。相反，它聚焦於那些經過時間檢驗、並在工業界和學術界都具有持久影響力的核心範式。書中對遷移學習、正則化技術以及模型評估標準的討論，深度遠超同類書籍。它讓你明白，在深度學習的“軍備競賽”中，哪些是真正能帶來性能提升的“硬核技能”，哪些隻是華而不實的“花架子”。這種對技術沉澱的尊重，使得這本書的內容不易過時，我可以放心地將其作為未來幾年內持續參考的權威指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度著實讓人驚嘆，它絕不僅僅是一本“入門”書籍那麼簡單。作者在講解復雜概念時，那種庖丁解牛般的細緻入微，使得即便是初次接觸深度學習領域的新手，也能跟上節奏。我尤其欣賞它在理論與實踐之間找到的那個絕佳平衡點。書中對核心算法，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的數學推導部分，講解得極其透徹，但又不會陷入枯燥的公式堆砌，而是巧妙地穿插瞭大量直觀的圖示和代碼示例來輔助理解。每一次我對某個模型底層工作原理産生疑問時，翻閱相關章節總能找到清晰的解答。它不像有些教程那樣，隻停留在調包的層麵，而是真正深入到瞭為什麼這樣設計是有效的，背後的統計學和優化原理是什麼。對於想要從“會用”躍升到“精通”的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個堅實的知識基石，讓你建立起對深度學習生態係統的全局觀，而不是僅僅局限於某個特定的框架版本，具有極高的長期參考價值。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的實戰性是它最大的亮點之一，簡直就是一本可以隨時放在手邊的“作戰手冊”。它沒有過多地談論那些宏大敘事和哲學思考，而是直接將讀者帶入到實際問題的解決場景中。無論是圖像分類、自然語言處理（NLP）任務中的文本生成，還是時序數據的預測，書中的代碼示例都經過精心設計，簡潔而高效。更棒的是，作者在每一個案例的講解中，都會細緻地分析“為什麼選擇這個結構”、“這個超參數的調整意味著什麼”，這種“決策過程”的展示，比單純給齣最終代碼要寶貴得多。我嘗試跟著書中的步驟，復現瞭幾個經典的案例，發現即便是對硬件要求較高的模型，作者也提供瞭非常實用的優化技巧，讓我的老舊工作站也能跑起來。它真正教會我的，是如何像一個經驗豐富的工程師那樣去構建、調試和優化深度學習係統，而不是像一個初學者那樣對著黑箱盲目嘗試。

评分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的敘事風格非常流暢和引人入勝，這在技術書籍中是相當難得的。作者的文字充滿瞭熱情和洞察力，讀起來完全沒有傳統教材那種乾澀和疏離感。他似乎總能預見到讀者在哪個知識點上會感到睏惑，並提前設置好“引導燈”。例如，在講解反嚮傳播（Backpropagation）時，他用瞭一種非常形象的比喻來描述梯度流動，一下子就打通瞭我之前一直模糊的概念。此外，這本書的排版和圖錶的質量也值得稱贊，清晰的流程圖和結構化的代碼塊，極大地減輕瞭閱讀時的認知負荷。我甚至發現，自己經常會因為被某個精妙的解釋所吸引，而忘記瞭時間，沉浸在知識的探索中。這本書帶來的學習麯綫是平滑且充滿成就感的，每讀完一個章節，都會有一種“我今天又掌握瞭一個強大工具”的踏實感覺。