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• 品质管理
• 质量控制
• 质量保证
• 六西格玛
• 精益生产
• 持续改进
• TQM
• ISO9000
• 管理学
• 工业工程

　　品质管理是近世纪新发展的一种重要而杰出的理论，更重要的是这一重要的学术理论在工业界的实际应用上已经有极深入而宏远的影响。尤其是在美日等工业先进国家，品质管理几乎成为一种「技术」，是工厂中不可或缺的基本工具之一。

　　本书编辑内容将高深之理论部份去除，所叙述的皆以实用之品管知识与手法为主，本书以广为国内工业界大量採购，作为工厂内部教育训练教材。本书适用于大专院校作为教科书。

《深度学习：从理论到实践》 本书导读： 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻改变我们生活和产业格局的核心驱动力。本书《深度学习：从理论到实践》正是在这一时代背景下应运而生的一部深度、全面且极具实践指导意义的著作。它旨在为有志于进入人工智能领域，尤其是对深度学习技术有浓厚兴趣的读者，提供一个坚实的理论基础和清晰的实践路径。本书内容涵盖了从基础数学原理到前沿模型架构的完整知识体系，力求做到深入浅出，将复杂的概念以直观易懂的方式呈现。 第一部分：深度学习的基石——数学与基础 要真正理解深度学习，必须回归其本质——数学。本书的第一部分将从读者的认知起点出发，系统梳理支撑深度学习的数理基础。 1. 线性代数与概率论的重塑： 深度学习模型本质上是复杂的线性代数运算的堆叠。我们将重新审视向量、矩阵、张量运算，以及特征值分解在线性回归和主成分分析（PCA）中的应用。同时，概率论和统计学是理解模型不确定性和损失函数的基础。重点讲解了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型参数估计中的作用。 2. 微积分与优化理论： 神经网络的学习过程，归根结底是一个优化问题，即最小化损失函数。本书详尽阐述了多元函数的偏微分、链式法则（这是反向传播算法的核心）以及梯度下降法的各种变体。我们会深入分析随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam的数学原理、收敛速度和各自的优缺点，帮助读者在实际应用中做出最合适的优化器选择。 3. 信息论基础： 熵、交叉熵和KL散度是衡量模型输出与真实分布之间差异的关键工具。本章将详细解释为什么交叉熵是分类任务中最常用的损失函数，以及它如何与最大似然估计紧密相关。 第二部分：神经网络的核心架构与原理 掌握了基础数学工具后，我们将正式进入神经网络的构建模块。本部分是全书的技术核心。 1. 神经元与多层感知机（MLP）： 我们从最基础的神经元模型讲起，探讨激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种）的选择对网络训练稳定性和梯度消失/爆炸问题的关键影响。随后，详细解析多层感知机（MLP）的网络结构、前向传播和反向传播的完整流程，并通过一个简单的手写数字识别实例，展示第一个可运行的神经网络模型。 2. 卷积神经网络（CNN）的革命： 图像处理领域的里程碑——CNN，将作为重点剖析对象。本书不仅解释了卷积层、池化层的工作原理，更深入探讨了感受野、权值共享机制的有效性。我们将追踪经典架构的演进历程，从LeNet到AlexNet、VGG，再到ResNet（残差网络）如何通过引入跳跃连接解决了深度网络训练的难题，并讨论Inception（GoogLeNet）中的多尺度特征提取策略。对于特定任务，如目标检测中的Faster R-CNN和YOLO系列，也将进行原理概述。 3. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 文本、语音和时间序列数据处理需要特殊的结构。我们详细阐述了RNN处理序列数据的内在机制，以及其固有的长期依赖性问题。随后，重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是如何通过精巧的“门控”机制，有效控制信息的流动和遗忘，从而实现对长序列的精确建模。 第三部分：进阶主题与现代深度学习技术 本部分聚焦于当前工业界和学术界关注的前沿技术，旨在提升读者的模型设计和训练能力。 1. 正则化与泛化能力： 训练好的模型如何在未见过的数据上表现良好，是模型鲁棒性的关键。本书详细介绍了L1/L2正则化、Dropout（以及它的变体如DropConnect）、早停法（Early Stopping）的实现细节和理论依据。同时，探讨了批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization）在稳定训练过程和加速收敛中的核心作用。 2. 预训练模型与迁移学习： 在资源受限的情况下，如何利用大规模数据集上预先训练好的模型（如BERT、GPT系列的基础架构）来快速解决特定领域的问题，是现代AI的常用范式。我们将讲解如何进行特征提取和模型微调（Fine-tuning）的策略，并分析不同层对底层特征和高层语义的贡献差异。 3. 生成模型： 从描述数据的世界走向创造数据的世界。本书将引入生成对抗网络（GANs）的结构——生成器与判别器的博弈过程，分析其训练中的不稳定性问题（如模式崩溃），并介绍WGAN、CycleGAN等改进版本。同时，也会涉及变分自编码器（VAE）的原理，及其在数据流形学习中的应用。 第四部分：实践、工具与项目实施 理论学习的最终目标是实践。本书的最后一部分将完全侧重于“如何做”。 1. 框架选择与环境搭建： 提供了使用主流深度学习框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）进行高效开发的入门指南，重点对比两者的动态图与静态图编译模式，帮助读者选择最适合自己的工具。 2. 数据预处理与特征工程： 强调“数据是燃料”的理念。详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据增强（Data Augmentation）以扩充训练集，以及如何为不同类型数据（图像、文本、表格）设计合适的输入管道。 3. 模型部署与性能评估： 讲解如何使用ONNX等标准格式进行模型导出，以及如何利用TensorRT或TensorFlow Lite等工具对模型进行推理优化，以适应移动端或边缘计算环境。同时，本书强调了超越准确率（Accuracy）的全面评估指标，如F1-Score、AUC-ROC曲线和召回率/精确率的权衡分析。 结语： 《深度学习：从理论到实践》不仅仅是一本教科书，更是一份通往专业人工智能工程师的路线图。它要求读者投入时间去理解背后的数学逻辑，但最终给予的回报将是驾驭当今最强大计算范式的能力。本书的结构设计，力求让读者在学习新概念时，总能追溯到已掌握的基础原理，从而构建一个逻辑自洽、坚不可摧的深度学习知识体系。

• 第一篇概论
• 第二篇统计的技术
• 第三篇QC七大手法
• 第四篇管制图之种类及应用方法
• 第五篇抽样检验
• 第六篇新QC七大手法
• 第七篇品质管理实施方法

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚踏入职场的新人，我急切地想要学习一些能够帮助我快速成长的知识。我听到过很多关于“品质”的重要性，尤其是在这个竞争日益激烈的时代，任何一个微小的失误都可能带来巨大的后果。这本书的名字“品质管理”，听起来就充满了力量和智慧。我希望这本书能够为我打开一扇通往高效工作和卓越表现的大门。我尤其关注书中是否会分享一些关于如何建立完善的质量控制体系的经验，比如如何制定标准、如何进行检验、以及如何处理不合格的产品或服务。我希望能够从中学到一些实用的工具和方法，比如如何运用数据来分析问题，如何进行根本原因分析，以及如何设计和实施改进措施。我期待着这本书能成为我职业生涯初期的重要导师，帮助我打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我。深邃的蓝色背景，搭配着一种抽象但充满力量的几何图形，让人一眼就能感受到其内涵的厚重与专业。我翻开扉页，纸张的质感也相当不错，带着一种淡淡的书墨香，这总是让我对一本书的内在品质有了初步的好感。我期待着能够从这本书中获得一些关于如何提升工作效率、优化流程的实用技巧。最近在工作中，我经常遇到一些瓶颈，感觉很多事情都陷入了重复和低效的循环，希望能找到一些突破性的思路。这本书的名字“品质管理”，在我看来，就蕴含着一种精益求精、追求卓越的精神，这正是我目前迫切需要的。我尤其对书中是否会涉及到一些经典的质量管理模型，比如六西格玛或者精益生产的理念感到好奇，如果能有案例分析，那就更好了。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够给出具体可行的步骤和方法，让我能够真正应用到实际工作中，看到切实的改变。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我正在寻找一种能够帮助我理解复杂系统运作的书籍。我一直对工业生产、软件开发以及项目管理的背后逻辑很感兴趣，尤其是那些能够让整个体系顺畅运行，减少摩擦和浪费的原理。这本书的名字虽然听起来有点“大”，但“品质管理”在我看来，恰恰是连接了“是什么”和“为什么”的关键。我希望书中能够深入浅出地阐述一些核心概念，比如如何界定“品质”，如何衡量它，以及如何通过一系列的管理手段来不断提升它。我想了解在不同的行业领域，品质管理的具体实践有哪些异同，有没有一些放之四海而皆准的通用原则。我期待着能够读到一些关于流程再造、风险评估、以及客户满意度分析等方面的讨论，这些都是我认为在“品质”的最终体现中至关重要的环节。希望这本书能够像一本指南，指引我在这条探索之路上前进。

评分☆☆☆☆☆

我对商业运营的逻辑一直很着迷，尤其是那些能够让企业在市场中保持领先地位的战略和方法。在我看来，“品质管理”不仅仅是一个技术性的术语，它更是一种深层的经营哲学。我设想这本书会深入探讨如何通过卓越的品质来赢得客户的信任，建立持久的品牌声誉，并最终实现可持续的盈利。我希望书中能够介绍一些成功的企业是如何将品质管理融入其企业文化和战略规划之中的。我想了解在不同规模和行业的企业中，品质管理所面临的独特挑战以及相应的解决方案。我期待能够读到一些关于如何平衡成本与品质、如何应对市场变化时保持品质的韧性，以及如何利用创新来驱动品质提升的讨论。这本书对我来说，可能是一次关于企业战略与运营深度融合的启蒙。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地源于我个人对“细节决定成败”这一信条的认同。生活中，我总是习惯于把事情做到最好，哪怕是微不足道的方面，我也希望它能够尽善尽美。所以，当我在书店里看到这本书时，它立刻吸引了我。我设想这本书应该会探讨很多关于如何发现并消除瑕疵，如何建立一套行之有效的监督和反馈机制。我希望它能教会我如何以一种系统化的思维去审视工作中的每一个环节，找到潜在的问题点，并提出改进方案。尤其是一些关于如何培养团队成员的“品质意识”的章节，对我来说会非常有价值。我一直觉得，一个组织或个人的“品质”，最终反映在他们对待工作的态度上。我期待这本书能给我带来一种全新的视角，让我更加深刻地理解“品质”的内涵，并学会如何将其渗透到我生活的方方面面。