深度学习轻松学：核心算法与视觉实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

冯超 著

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 计算机视觉
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 神经网络
• 图像识别
• 算法
• 实践

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

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合对深度学习感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉研究等领域的广大学生阅读，可作为深度学习的入门教材。

　　本书特色
　　深入剖析卷积神经网络核心：全连接层和卷积层
　　深入分析Caffe源码实现架构，了解框架背后的运行机理
　　详尽介绍网络结构与训练细节，解密复杂运算的基本原理
　　经典实践场景：图像语意分割，图像生成。GAN模型的详细分析与推导
　　样例代码采用C++和Python两种语言编写
　　语言轻松幽默易于理解，特别适合初学者快速掌握深度学习核心思想

内容简介

　　《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。
　　《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。

精彩书评

　　由深度学习引发的新一轮人工智能革命已经在众多领域颠覆了人们的认知，越来越多的人加入研究深度学习的大军。本书详尽介绍了深度学习的基本知识，以及视觉领域部分前沿应用，同时深入分析了工业界十分成熟的开源框架Caffe，可以帮助读者更快地夯实深度学习基础，跟上深度学习发展的前沿。作者行文在细节上十分认真，书中内容可读性很强，非常适合入门者阅读。
　　——猿辅导研究总监，邓澍军

　　近年来，深度学习技术已经给学术界、工业界带来了极大的影响，本书深入浅出地介绍了深度学习基础知识与视觉应用，语言轻松幽默但不失严谨，内容既涵盖经典概念，又包括一些全新的研究成果，特别是对一些底层的具体计算方式有细致的描述，这往往是深度学习入门者忽略的，因此非常适合深度学习的初学者和进阶者阅读学习。
　　——今日头条AILab科学家，《推荐系统实践》作者，项亮

　　随着GPU、TPU等专用处理芯片的发展，深度学习技术逐渐从幕后走向台前，开始向世人展现其强大的非线性映射能力。本书从神经网络的基础结构入手，深入分析了深度学习模型内部的算法细节，并总结近年来一些优秀的研究成果，非常适合有志于研究深度学习的初学者和希望快速了解深度学习基础知识与发展的研究人员阅读。
　　——中国科学院计算技术研究所副研究员，刘淘英

目录

1 机器学习与深度学习的概念1
1.1 什么是机器学习 1
1.1.1 机器学习的形式. 2
1.1.2 机器学习的几个组成部分. 8
1.2 深度学习的逆袭 9
1.3 深层模型在视觉领域的应用. 13
1.4 本书的主要内容 15
1.5 总结. 17
2 数学与机器学习基础18
2.1 线性代数基础. 18
2.2 对称矩阵的性质 22
2.2.1 特征值与特征向量 22
2.2.2 对称矩阵的特征值和特征向量 23
2.2.3 对称矩阵的对角化 24
2.3 概率论. 25
2.3.1 概率与分布. 25
2.3.2 最大似然估计 28
2.4 信息论基础 31
2.5 KL 散度. 33
2.6 凸函数及其性质 37
2.7 机器学习基本概念. 39
2.8 机器学习的目标函数 42
2.9 总结. 44
3 CNN 的基石：全连接层45
3.1 线性部分. 45
3.2 非线性部分 48
3.3 神经网络的模样 50
3.4 反向传播法 55
3.4.1 反向传播法的计算方法. 55
3.4.2 反向传播法在计算上的抽象. 58
3.4.3 反向传播法在批量数据上的推广. 59
3.4.4 具体的例子. 63
3.5 参数初始化 65
3.6 总结. 68
4 CNN 的基石：卷积层69
4.1 卷积操作. 69
4.1.1 卷积是什么. 69
4.1.2 卷积层效果展示. 73
4.1.3 卷积层汇总了什么 76
4.1.4 卷积的另一种解释 77
4.2 卷积层的反向传播. 79
4.2.1 实力派解法. 80
4.2.2 “偶像派”解法. 84
4.3 ReLU 88
4.3.1 梯度消失问题 89
4.3.2 ReLU 的理论支撑. 92
4.3.3 ReLU 的线性性质. 93
4.3.4 ReLU 的不足. 93
4.4 总结. 94
4.5 参考文献. 94
5 Caffe 入门95
5.1 使用Caffe 进行深度学习训练. 96
5.1.1 数据预处理. 96
5.1.2 网络结构与模型训练的配置. 100
5.1.3 训练与再训练 108
5.1.4 训练日志分析 110
5.1.5 预测检验与分析. 112
5.1.6 性能测试 115
5.2 模型配置文件介绍. 117
5.3 Caffe 的整体结构. 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 训练. 127
5.3.7 IO 127
5.4 Caffe 的Layer 128
5.4.1 Layer 的创建——LayerRegistry 128
5.4.2 Layer 的初始化. 130
5.4.3 Layer 的前向计算. 132
5.5 Caffe 的Net 组装流程 133
5.6 Caffe 的Solver 计算流程. 139
5.6.1 优化流程 140
5.6.2 多卡优化算法 142
5.7 Caffe 的Data Layer 145
5.7.1 Datum 结构. 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 模型层扩展实践——Center Loss Layer 156
5.9.1 Center Loss 的原理 156
5.9.2 Center Loss 实现. 160
5.9.3 实验分析与总结. 164
5.10 总结. 165
5.11 参考文献. 165
6 深层网络的数值问题166
6.1 ReLU 和参数初始化. 166
6.1.1 第一个ReLU 数值实验. 167
6.1.2 第二个ReLU 数值实验. 169
6.1.3 第三个实验——Sigmoid 171
6.2 Xavier 初始化. 172
6.3 MSRA 初始化. 178
6.3.1 前向推导 178
6.3.2 后向推导 181
6.4 ZCA 182
6.5 与数值溢出的战斗. 186
6.5.1 Softmax Layer 186
6.5.2 Sigmoid Cross Entropy Loss 189
6.6 总结. 192
6.7 参考文献. 192
7 网络结构193
7.1 关于网络结构，我们更关心什么 193
7.2 网络结构的演化 195
7.2.1 VGG：模型哲学. 195
7.2.2 GoogLeNet：丰富模型层的内部结构. 196
7.2.3 ResNet：从乘法模型到加法模型. 197
7.2.4 全连接层的没落. 198
7.3 Batch Normalization 199
7.3.1 Normalization 199
7.3.2 使用BN 层的实验. 200
7.3.3 BN 的实现. 201
7.4 对Dropout 的思考. 204
7.5 从迁移学习的角度观察网络功能 206
7.6 ResNet 的深入分析. 210
7.6.1 DSN 解决梯度消失问题 211
7.6.2 ResNet 网络的展开结构. 212
7.6.3 FractalNet 214
7.6.4 DenseNet 215
7.7 总结. 217
7.8 参考文献. 217
8 优化与训练219
8.1 梯度下降是一门手艺活儿. 219
8.1.1 什么是梯度下降法 219
8.1.2 优雅的步长. 220
8.2 路遥知马力：动量. 225
8.3 SGD 的变种算法 232
8.3.1 非凸函数 232
8.3.2 经典算法的弯道表现. 233
8.3.3 Adagrad 234
8.3.4 Rmsprop 235
8.3.5 AdaDelta 236
8.3.6 Adam 237
8.3.7 爬坡赛. 240
8.3.8 总结. 242
8.4 L1 正则的效果. 243
8.4.1 MNIST 的L1 正则实验. 244
8.4.2 次梯度下降法 246
8.5 寻找模型的弱点 251
8.5.1 泛化性实验. 252
8.5.2 精确性实验. 255
8.6 模型优化路径的可视化. 255
8.7 模型的过拟合. 260
8.7.1 过拟合方案. 261
8.7.2 SGD 与过拟合 263
8.7.3 对于深层模型泛化的猜想. 264
8.8 总结. 265
8.9 参考文献. 265
9 应用：图像的语意分割267
9.1 FCN 268
9.2 CRF 通俗非严谨的入门. 272
9.2.1 有向图与无向图模型. 272
9.2.2 Log-Linear Model 278
9.2.3 条件随机场. 280
9.3 Dense CRF 281
9.3.1 Dense CRF 是如何被演化出来的. 281
9.3.2 Dense CRF 的公式形式. 284
9.4 Mean Field 对Dense CRF 模型的化简 285
9.5 Dense CRF 的推断计算公式 288
9.5.1 Variational Inference 推导 289
9.5.2 进一步化简. 291
9.6 完整的模型：CRF as RNN 292
9.7 总结. 294
9.8 参考文献. 294
10 应用：图像生成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 的计算公式. 299
10.1.5 实现. 300
10.1.6 MNIST 生成模型可视化 301
10.2 GAN 303
10.2.1 GAN 的概念. 303
10.2.2 GAN 的训练分析. 305
10.2.3 GAN 实战. 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 分布的重叠度 321
10.4.2 两种目标函数存在的问题. 323
10.4.3 Wasserstein 距离. 325
10.4.4 Wasserstein 距离的优势. 329
10.4.5 Wasserstein GAN 的实现 331
10.5 总结. 333
10.6 参考文献. 334

前言/序言

　　从你拿起这本书的那一刻开始，我就和你一起踏上了这段有关深度学习的冒险之旅。本书中有简单直白的叙述，也有复杂冗长的证明；有调皮的调侃，也有深刻的沉思。所有的一切，都是为了帮助你更轻松地对深度学习有更多了解、更多感悟。
　　本书的前身是我在知乎上的《无痛的机器学习》专栏（https://zhuanlan.zhihu.com/hsmyy）。作为在路上前进的一枚“小白”，我一直有写读书笔记的习惯。早期，我会把笔记写在阅读的文献上，在这些篇章的关键处做标记、写好注释。时间一长，当我想再读这些曾经阅读过的文献时，那些注释竟然变得莫名其妙起来。当初难以理解的概念又回到难以理解的状态，于是我不得不再次阅读原文，重新获得其中的感悟，这样周而复始，一次次在这个循环中打转。
　　后来，我选择彻底甩掉曾经阅读过的文献——既然它给我带来了那么多痛苦，为什么每次回顾时还要与它相对？于是我开始尝试将文献的所有内容重新组织成一篇短小的文章，文章中列出文献中的关键内容。这种文章简明扼要、直击重点，看着很清爽，可以帮助我快速回顾阅读的内容，又不用再回到原文，所以这种方法很快就替代了以前的那种方法。
　　再后来，我发现了新的问题。虽然我摆脱了晦涩的论文内容，但摆脱不了自己重述的文字。尤其是这些浓缩后的“精华”文字，理解起来并不比原始文献强多少，而且由于缺少很多细节，一旦遇到理解困难的状况，我不得不回到原文搜寻答案，于是这样的痛苦又得经历一次。
　　这时，我想起了父亲曾对我的教导：“书要先读厚，然后再读薄”。所谓的读厚，就是给阅读的书增加更多的内容，例如注释、自己的理解等。当自己能完全掌握书中的内容时，再将书中的细枝末节慢慢砍掉，将主体思想保留在心中，这就是读薄的过程。这样就完成了对一本书的深入阅读，其中读薄的过程和《倚天屠龙记》中张三丰教授张无忌太极拳剑的过程很相似。如果站在信息论的角度看，所谓的“重意不重形”，可以看作保证低频信息的正确性，依概率分布生成高频信息的一种“招式”生成模式。能达到这等境界，方可谓之大成。
　　对我来说，面对潮水般涌来的深度学习知识，想淡定从容应对是不可能的。也就是说，一开始就把书读薄是不可能的。所以，浓缩版的总结文章也慢慢被我否定了。那么只剩下一个选择了，就是把书读厚，把文章写得拖沓冗长一些。于是我开始尝试用拖沓但细致的语言做文献的总结，经过一次次地尝试，文章的易读性确实有了明显提升，因为文章描述不清楚而回看原文的次数也越来越少。与此同时，我发现写作这个过程让我对问题有了更深入的理解。
　　拖沓式写法通过写作驱动，更容易发现知识点与知识点之间的沟壑。要想详细描述自己阅读的内容，就得确定文章中的逻辑自己是否真的明白了。有时探究这些逻辑所花费的时间远比自己想象得长，但是它确实让我感受到了进步与成长。
　　渐渐地，拖沓式文章越写越多，我也逐渐将其中一些文章公开，希望能够与大家分享：希望大家能和我对同一个问题产生共鸣，同时也可以在阅读中指出文章中的错误。
　　不到一年，我见证了我写的文章被越来越多的人关注、讨论，在交流的过程中我收获了又一次成长。
　　在完成了几十篇文章后，本书的编辑郑柳洁女士联系到我，问我是否有兴趣将这些文章集结，变成一本出版印刷的书。在此之前我并没有仔细想过这件事儿，但是她的建议让我觉得这也许是又一次证明自己、使自己成长的机会，而且出版书籍在我心中也是一件神圣的事儿，于是我接受了这个建议，开始了整理书稿的工作。
　　整理书稿并没有想象中那么简单。网上的文章都是单独出现的，而书中的文章需要有一定的整体性；网上的文章可以用比较随意的语言叙述，而书中的语言需要尽量正式、客观。这些挑战使我修改了放在网络上的很多文字，为了确保表达清晰准确、语言通顺流畅，有些文章基本被重新写了一遍。整理这些文章花费了很多业余时间，但功夫不负有心人，这项工作被一点点地完成了。
　　本书主要介绍了深度学习，尤其是卷积神经网络相关的基础知识，以及计算机视觉的部分应用内容。书中既包含深度学习中的基础知识，也包含部分进阶内容，同时也包含一些较新颖的概念与模型，适合不同人群阅读。对初学者来说，本书十分详细地介绍了很多基本概念，对自学入门深度学习很有帮助；对有一定经验的从业人员来说，本书可以梳理领域内的知识点，也可以作为工具书使用。
　　本书中的示例代码由C++和Python两种语言实现，读者只要对两种语言有基本的了解即可。本书主要使用了Caffe这个第三方开源框架，在此向Caffe的作者表示感谢。
　　现在有很多优秀的开源框架，这些框架各有优劣，但本质上有很多共性。对没有使用过Caffe的读者来说，阅读本书时不会有大的困扰。
　　最后聊聊本书的书名。最初想使用“无痛”这个词，无奈这个词太容易引发联想，不适合作为一本严肃的出版物的书名。“学习”这个词自古以来就不是轻松的代名词。“学习”的“习”字曾写作“習”，意思为鸟类挥动翅膀一次次试飞，其中暗含了反复练习的过程；在日语中“学习”被写作“勉強する”，从大家能看懂的两个字就可以看出，学习中的艰辛；在韩语中“学习”又被写作“????”，它前两个字的发音和“恐怖”二字很像，也许当初这个词背后的含义和恐怖有关。这样看来，东北亚的这几个国家都学习这件事都充满了敬畏之心，学习这件事是绝对不会轻松的，更不会是无痛的，经历过多年教育的读者相信也会有体会。
　　学习的过程充满痛苦，而这是不可避免的。我们每个人在人生的道路上都有过不断探索、不断遇到挫折，然后改进自我，完成进化的体验。就像机器学习中被训练的模型一样，不断地完成预测、找到差距、更新参数，最终达到最优。在这条自我成长的道路上，每一次的失败、每一次的努力都充满了艰辛，然而没有痛苦的积累，就不会有最终快乐的迸发。
　　人生苦短。虽然人生要经历许多的痛苦，但我们的目标并不是痛苦，而是走向彼岸的快乐。因此，如果能有减少痛苦的良方，大家还是愿意一试。社会的不断发展进步就是探寻减少痛苦的解药，而本书的写作目标也是希望本书能成为各位读者学习路上的解药，在减少痛苦的同时实现心中的目标。
　　感谢邓澍军、夏龙先生在本书内容创作期间对内容的严格审核并提出宝贵的意见和建议；感谢知乎上各位为《无痛的机器学习》专栏中系列文章指出错误、提出疑问的朋友，是你们让文章变得更严谨；由于本人才疏学浅，行文间难免有所纰漏，望各位读者多多包涵，不吝赐教。最后感谢所有关心、支持我完成这件不易的工作的亲人和朋友。我爱你们！
　　作者

《代码的温度：揭秘软件开发者的思考艺术》 导言： 在数字洪流的时代，代码如呼吸般渗透进我们生活的方方面面。从智能手机的应用程序到庞大的企业系统，软件无处不在，驱动着世界的运转。然而，我们往往只关注软件的“是什么”——它的功能，它的界面，它的效率。却很少去探究“为什么”——是什么样的思维模式，什么样的决策过程，什么样的“温度”才能孕育出那些优雅、健壮、富有生命力的软件？《代码的温度：揭秘软件开发者的思考艺术》并非一本关于特定编程语言语法或最新框架的教程，它深入探索的是软件开发这一高度智慧与创造性活动的本质，旨在揭示那些潜藏在代码之下的，真正让软件“活”起来的思考艺术。 本书将带领读者走进软件开发者不为人知的内心世界，通过一系列引人入胜的案例分析、深刻的哲学探讨以及对开发者心路历程的细致描摹，展现出编码背后那股温暖而强大的思考力量。我们试图解答的，是那些在深夜键盘敲击声中，在项目评审的激烈讨论里，在一次次 Bug 追踪的马拉松里，开发者们究竟在想些什么？他们是如何将抽象的逻辑转化为可执行的指令，又如何在复杂的约束下做出最优的选择？ 第一篇：从“是什么”到“为什么”——软件的灵魂拷问 这一部分，我们将暂且放下具体的编程实践，转而探讨软件开发的哲学根基。 1.1 需求的边界与现实的权衡： 软件并非凭空产生，它源于真实世界的需求。但需求是模糊的、动态的，甚至是相互矛盾的。开发者如何理解并界定这些需求？如何在“用户想要的一切”与“现实可交付的”之间找到那个微妙的平衡点？我们将深入剖析需求分析的艺术，探讨那些决定项目成败的关键性决策，以及开发者如何运用其智慧去“驯服”那些看似不可能的任务。这不仅仅是技术问题，更是对现实世界理解的深度体现。 1.2 抽象的语言与具象的实现： 代码是连接抽象思想与具体执行的桥梁。开发者是如何将纷繁复杂的业务逻辑，通过严谨的数学与逻辑，转化为机器能够理解的语言？我们将聚焦于“抽象”这一核心思维能力。开发者如何将重复的模式提炼出来，构建出可复用的模块？如何设计出清晰、易懂的接口，让不同部分的代码能够协同工作，如同交响乐中的不同乐器？这部分将探讨的，是开发者如何用逻辑的笔触，在零与一的世界里描绘出复杂而生动的画卷。 1.3 简洁的优雅与隐藏的复杂度： 优秀的软件往往呈现出令人赞叹的简洁。但这种简洁并非“简单”，而是在高度复杂的内在结构下，所呈现出的易用性与可维护性。我们将揭示开发者如何追求代码的“优雅”，这种优雅体现在何处？它是否意味着最少的代码行数？或者最直观的逻辑流程？亦或是最坚实的性能保障？我们还将探讨“隐藏的复杂度”，那些在表面之下一触即发的隐患，以及开发者如何通过深思熟虑的设计，将这些潜在的风险扼杀在摇篮里。 1.4 沟通的艺术与团队的协作： 软件开发绝非孤军奋战。它是一个高度协作的过程，需要开发者与产品经理、设计师、测试工程师，乃至其他开发者进行高效的沟通。本章将聚焦于“沟通的温度”。开发者如何清晰地表达自己的技术观点？如何理解并回应他人的反馈？如何在一个多元化的团队中，凝聚共识，共同推进项目？我们将通过生动的案例，展现出那些优秀的沟通者如何在技术与人情之间游刃有余，为项目注入温暖的力量。 第二篇：思维的雕塑——构建健壮与灵活的系统 进入这一部分，我们将聚焦于开发者在面对具体问题时，所展现出的独特思维方式和解决问题的策略。 2.1 “ DRY ”原则背后的哲思： “Don't Repeat Yourself”（不要重复自己）是软件开发中最广为人知的原则之一。但这简短的六个字背后，蕴含着开发者对效率、可维护性和减少错误根源的深刻思考。我们将深入探讨 DRY 原则的多种体现形式，以及它如何渗透到代码结构、设计模式、甚至是文档编写的方方面面。它不仅仅是代码的规范，更是开发者对“智能”与“懒惰”之间辩证关系的理解。 2.2 “ KISS ”与“ YAGNI ”：取舍的智慧： “Keep It Simple, Stupid”（保持简单，愚蠢）和“You Ain't Gonna Need It”（你不会需要它）是另外两个指导开发者决策的重要原则。我们将在本章探讨“简洁”与“功能完备”之间的张力。开发者是如何判断一个功能是否真的必要？又如何在追求简洁的同时，又不至于牺牲掉必要的灵活性？我们将通过实际项目中的决策困境，展现开发者在权衡利弊、做出取舍时的智慧与担当。 2.3 容错与健壮：为未知而设计： 软件运行在一个不可预测的环境中，随时可能面临各种异常情况——网络中断、用户输入错误、硬件故障等等。开发者如何预见并应对这些“意外”？我们将深入探讨“容错”的设计理念。开发者如何通过异常处理、日志记录、数据校验等手段，让软件在面对挑战时能够优雅地“生存”下去，而不是轰然倒塌？这展现的是开发者对系统稳定性的责任感，以及对用户体验的极致追求。 2.4 模块化与解耦：生命的灵活性： 随着软件规模的增长，如何保持其可维护性和可扩展性成为巨大的挑战。模块化和解耦正是应对这一挑战的关键。我们将探讨开发者如何将庞大的系统分解成相互独立的、功能明确的模块，并降低它们之间的依赖关系。这种设计如同生物体的器官，能够独立运作，又能协同工作，为软件的迭代和演进提供了极大的灵活性。我们将揭示这种“分解”的艺术，以及它如何让软件焕发出持久的生命力。 第三篇：代码的温度计——情感、伦理与创造 在技术的冰冷外表之下，软件开发同样充斥着人类的情感、价值观和创造性的火花。 3.1 “直觉”的力量与“代码债务”的考量： 经验丰富的开发者有时会凭借一种“直觉”做出判断，这种直觉背后是大量实践积累的模式识别能力。我们将探讨这种“直觉”是如何形成的，以及它在快速原型开发中的价值。同时，我们也将讨论“代码债务”，那些为了快速交付而牺牲的短期解决方案，以及开发者如何在“速度”与“质量”之间找到健康的平衡，避免未来的“还债”之痛。 3.2 审美与工程：代码的艺术性： 优秀的软件代码，往往带有某种“美感”。这种美感体现在代码的可读性、结构的清晰度、以及逻辑的严谨性上。我们将探讨代码中的“审美”，它是否与数学上的优美有相似之处？开发者在编写代码时，是否也追求着某种艺术上的表达？本章将通过对比不同风格的代码，展现出代码中隐藏的艺术气质。 3.3 责任与伦理：技术向善的力量： 软件的力量是巨大的，它能够影响社会，改变人们的生活。因此，开发者肩负着重要的责任。我们将探讨开发者在面对潜在的伦理困境时，是如何思考的？他们如何权衡技术可能带来的积极与消极影响？如何用技术去“向善”？这部分将触及开发者内心深处的价值观，展现出技术工作者应有的社会担当。 3.4 学习与成长：永不停歇的探索： 软件技术日新月异，开发者必须保持终身学习的态度。我们将描绘开发者如何拥抱变化，不断学习新的技术、新的理念。这种学习不仅仅是为了满足工作的需求，更是源于对未知的好奇，对技术本身的热爱。我们将探讨开发者在学习过程中的挫折与喜悦，以及他们如何在这种持续的探索中，不断提升自己的“思考温度”。 结语： 《代码的温度：揭秘软件开发者的思考艺术》是一次对软件开发背后人类智慧的深度挖掘。它邀请你超越表面的功能，去感受代码中流淌的逻辑、凝聚的思考、以及饱含的情感。这本书不是告诉你如何写出“更好”的代码，而是让你理解，是什么样的“思考艺术”和“内在温度”，才造就了那些真正有价值、有生命力的软件。无论你是否是开发者，都能从中获得关于创造、解决问题、以及技术与人性之间微妙关系的深刻洞见。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经工作了几年的软件工程师，我一直在寻找一个能够快速提升我在AI领域能力的书籍。《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》确实给了我不少惊喜。我特别欣赏它在算法讲解上的深度和广度。虽然书名打着“轻松学”的旗号，但它并没有因此而牺牲内容的专业性。对于像反向传播、梯度下降这些深度学习的基石，作者都进行了非常透彻的讲解，并且用不同的角度去阐述，确保读者能够从多个维度理解其精髓。我尤其喜欢它在介绍各种网络结构时，会详细分析它们各自的优缺点以及适用的场景，比如什么情况下选择CNN，什么情况下选择RNN，这对于我这种希望能够根据实际项目需求来选择技术方案的人来说，非常有指导意义。书中的代码示例也相当有参考价值，不仅提供了清晰的实现逻辑，还包含了一些调优技巧，这对于我快速上手项目非常有帮助。虽然我不是初学者，但这本书中关于一些细节的讲解，仍然让我受益匪浅，比如对激活函数选择的考量，以及损失函数的设计思路等，都让我对深度学习有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉充满好奇的研究生，一直以来都觉得深度学习是这个领域的核心驱动力。《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》这本书，在这一点上做得非常出色。它不仅仅是讲解了深度学习的通用算法，更是将重心放在了视觉领域的应用。从基础的图像预处理，到经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的演进，再到目标检测（YOLO、Faster R-CNN等）和图像分割等前沿技术，这本书都进行了非常系统和详尽的介绍。最让我感到兴奋的是，它在讲解这些算法的时候，并没有回避其中的技术细节，而是通过大量的图示和逻辑清晰的文字，帮助我们理解每一层的计算过程和参数更新机制。而且，书中提供的代码实践部分，真的是锦上添花。我跟着书中的教程，成功地复现了一些经典的视觉模型，并且能够用自己的数据集进行训练和测试。这种动手实践的经历，让我对理论知识的掌握更加牢固，也让我对如何将深度学习应用于实际的计算机视觉问题有了更清晰的思路。对于任何想要深入研究计算机视觉领域的学生或研究者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的结构设计是它最大的亮点之一。我之前尝试过几本深度学习的书，要么过于理论化，要么过于侧重代码实现，总觉得找不到一个平衡点。而《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》却恰到好处地将两者融合在了一起。它从最基础的机器学习概念开始，逐步过渡到深度学习的神经网络架构，然后深入讲解了CNN、RNN等核心算法的原理和数学基础，但又不会让数学部分显得枯燥乏味。作者很巧妙地将复杂的数学推导用图示和文字解释相结合的方式呈现，大大降低了理解门槛。最让我印象深刻的是，书中为每一个算法都配备了相应的“实战演练”，让我能够立刻将学到的理论知识付诸实践。例如，在学习CNN时，作者不仅详细解释了卷积层、池化层等组件的作用，还带领读者用Python和TensorFlow/PyTorch搭建了一个简单的图像分类模型。这种“理论+实践”的模式，让我能够更直观地理解算法的运作机制，并且在实践中发现问题，从而加深理解。这本书的排版也很舒服，清晰的图表和易于阅读的文字，让我在学习过程中不易感到疲劳。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于深度学习的书籍琳琅满目，但真正能让我感觉“学有所得”的却寥寥无几。这次拿到《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》，我抱着试试看的心态翻阅，结果却是一次非常愉快的学习体验。我最看重的是这本书的“循序渐进”和“逻辑性”。它没有上来就抛出复杂的概念，而是从一些最基本的统计学原理和线性代数知识入手，为后续的深度学习打下坚实的基础。然后，它循序渐进地介绍了神经网络的各个组成部分，如感知机、激活函数、损失函数、优化器等，并且对它们的作用和原理进行了清晰的阐述。接着，书中深入讲解了各种主流的深度学习模型，包括CNN、RNN、LSTM等等，并且用易于理解的方式解释了它们的核心思想和数学推导过程。更重要的是，这本书的“视觉实践”部分，让我看到了深度学习在现实世界中的应用。它不仅仅是停留在理论层面，而是通过具体的项目案例，展示了如何利用深度学习解决实际的计算机视觉问题，比如人脸识别、图像生成等。这种理论与实践相结合的方式，极大地增强了我学习的动力和信心，让我觉得深度学习不再是遥不可及的知识，而是可以被掌握并应用于实际的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》，就觉得名字起的真贴心，"轻松学"三个字瞬间打消了我之前对深度学习那种高深莫测的畏惧感。我本来是一名对编程有一定基础，但对AI领域涉猎不深的在校生，一直想找一本能真正带我入门的书。翻开目录，看到有从基础概念讲起，然后再深入到各种核心算法，最后还有视觉实践部分，这简直是我梦寐以求的配置。最吸引我的是，它并没有一开始就丢一堆复杂的数学公式，而是用了很多生动形象的比喻来解释一些抽象的概念，比如讲到神经网络的层级结构时，竟然用到了“搭积木”的比喻，一下子就让我抓住了核心思想。后面的算法介绍，像卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），也都是循序渐进，先讲原理，再讲具体实现，并且提供了不少伪代码和一些简单的示例，让我能够跟着动手尝试。而且，书中的视觉实践部分，感觉非常实用，不仅仅是理论讲解，更像是手把手教我如何应用这些算法去解决实际问题，比如图像分类、目标检测等，这些都是我一直很感兴趣的领域。整体感觉，这本书的讲解风格非常友好，像一位经验丰富的老师在耐心地引导着初学者，而不是把一大堆知识点生硬地塞给我。

评分☆☆☆☆☆

第2章侧重讲解Java的基础知识；

评分☆☆☆☆☆

第4章讲解代码管理的本质；

评分☆☆☆☆☆

第4章讲解代码管理的本质；

评分☆☆☆☆☆

新书，出来就预购了，等了好久才到，还没看，后来追评，，，

评分☆☆☆☆☆

挺好的，接地气，不用在理论上做过多纠缠，点到则止，代码和实验驱动的读物！

评分☆☆☆☆☆

很有深度的一本书

评分☆☆☆☆☆

把时间的内容加入深度学习的算法中，可以边学习边实践，易于掌握，值得，收藏

评分☆☆☆☆☆

第4章讲解代码管理的本质；

评分☆☆☆☆☆

把时间的内容加入深度学习的算法中，可以边学习边实践，易于掌握，值得，收藏