Windows Vista 简易入门 随手翻 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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■识Windows Vista操作环境
■调适您的桌面
■将最常用的程式加入「固定程式清单」中或快速启动工具列上
■新增所要的资料夹、规划您的电脑
■播放音乐、视讯、CD和DVD，烧录音乐CD
■相片的检视、编修与管理
■游乐场
■电脑的维护、系统还原

　　Windows Vista是微软公司于2007年所发行的新一代作业系统，今年度所销售的电脑已逐步採用此版本，旧有的电脑也将逐渐更新至此版本，此版本有个全新的视觉化操作介面，它让您的操作更为直觉、简单化，也大大提升了使用效率。

　　「认识WindowsVista」告诉您此作业系统的基本架构及视窗结构，如何启动所要的应用程式。

　　认识「开始」功能表、快速启动工具列、追踪视窗与通知区域。

　　将最常用的程式加入「固定程式清单」中，或快速启动工具列上。

　　档案与资料夹的建立与维护，资料的搜寻与烧录，如何规划您的电脑。

　　以Windows Media Player来播放音乐CD、VCD、DVD，告知您如何撷取音乐，编辑播放清单来播放您所喜欢的音乐，如何烧录音乐CD等。

　　如何以「相片图库」来检视、编修与管理您的相片。

　　「游乐场」中又增添了许多好玩益智的游戏可供您休闲。

　　如何使用磁碟清理、磁碟重组工具、制作备份来维护您的硬碟？

　　作业系统出了状况怎么办？如何将系统回复至先前的还原点上？如何维护您的作业系统呢？这些都是本书所要告诉您的。

《深度学习与神经网络：从理论到实践的完全指南》 导言：驾驭智能的未来 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，而是深刻影响我们生活、工作和决策的核心驱动力。其中，深度学习作为驱动这场革命的引擎，正以惊人的速度和广度渗透到各个领域。然而，要真正驾驭这股力量，需要对支撑其运作的数学原理、核心算法以及实际应用有扎实的理解。《深度学习与神经网络：从理论到实践的完全指南》正是为了填补这一知识鸿沟而精心编撰的。 本书并非一本浮光掠影的入门读物，而是一部旨在为读者提供全面、深入且具有实战指导意义的深度学习百科全书。我们深知，许多现存的教材往往在理论推导上过于晦涩，或是在代码实现上过于简化，难以满足渴望真正掌握技术细节的工程师、研究人员和高级爱好者。因此，我们采用了“理论先行、实践跟进”的叙事结构，力求在严谨性与可读性之间找到完美的平衡点。 第一部分：奠基石——人工神经网络的数学与结构基础 本部分将带领读者回溯人工智能与机器学习的根源，为理解深度学习的复杂架构打下坚实的基础。我们不会简单地停留在概念层面，而是深入剖析支撑其运作的数学原理。 第一章：机器学习的范式转换 首先，我们阐述了从传统机器学习（如支持向量机、决策树）到深度学习的范式转变。重点分析了深度学习在处理高维数据和复杂特征表示上的固有优势。我们将详细讨论数据预处理的重要性，包括特征工程的自动化趋势，以及大规模数据集（如ImageNet）对模型结构提出的挑战。 第二章：线性代数与概率论的深度重逢 深度学习的每一层计算都根植于线性代数。本章将系统回顾矩阵分解（如SVD）、特征值分解在数据降维（PCA）和优化问题中的应用。随后，我们将深入探讨概率论和统计学基础，特别是贝叶斯定理在理解模型不确定性中的核心地位。我们将详细讲解信息论中的熵、交叉熵和KL散度，这些是衡量模型性能和指导损失函数设计的关键指标。 第三章：感知器到多层网络的构建 本章是神经网络结构的起点。我们从最基础的“感知器”（Perceptron）模型出发，解析其局限性。随后，重点讲解了多层前馈网络（MLP）的结构，并详细介绍了激活函数的选择（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）如何影响网络的非线性表达能力和梯度流动。我们还将探讨为什么需要多层结构——即通用近似定理的意义。 第二部分：核心驱动力——训练、优化与反向传播 理解网络如何“学习”是掌握深度学习的关键。本部分聚焦于神经网络的训练过程，这是算法设计与工程实践交汇的核心领域。 第四章：反向传播算法的精细解构 反向传播（Backpropagation）是深度学习的“心脏”。本章不仅会展示其数学推导，更会结合计算图的角度，使用链式法则进行细致的剖析。我们将通过一个简单的三层网络实例，手把手地演示梯度是如何从输出层逐层回传并更新权重的，强调计算效率和数值稳定性。 第五章：优化器——超越梯度下降 简单的随机梯度下降（SGD）往往效率低下。本章将全面介绍现代优化算法的发展历程。我们详细分析了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp）的机制，并对目前工业界最常用的Adam优化器进行了深入的理论探究和参数调优指南。 第六章：正则化与泛化能力的保障 模型过拟合是深度学习实践中普遍存在的难题。本章专门探讨如何提升模型的泛化能力。内容涵盖 L1/L2 正则化、权重衰减的原理与效果；Dropout 技术的随机性及其在不同网络结构中的应用；以及批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程并加速收敛。 第三部分：前沿架构——卷积、循环与注意力机制 随着模型结构日益复杂，特定的任务需要特定的网络架构。本部分将详细介绍目前最主流的三大深度学习模型类型。 第七章：卷积神经网络（CNN）：视觉处理的革命 本章深入解析了卷积层、池化层（Pooling）的数学操作，阐明了感受野、参数共享和稀疏连接如何赋予CNN强大的特征提取能力。我们将详细对比经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）以及Inception网络的设计思想和演进路径，并指导读者如何在PyTorch/TensorFlow中高效构建这些模型。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列、自然语言等序列数据，我们详述了循环神经网络（RNN）的结构，并分析了其面临的梯度消失/爆炸问题。重点在于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，它们如何通过精巧的门控机制实现长期依赖关系的捕获。 第九章：注意力机制与Transformer的崛起 本章引入了深度学习领域的最新浪潮——注意力机制。我们将解释“注意力”是如何量化输入序列中不同部分重要性的。随后，我们将彻底解构Google在2017年提出的Transformer架构，重点解析其核心组件：自注意力（Self-Attention）和多头注意力机制，以及它如何彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。 第四部分：实战应用与工程部署 理论的价值最终体现在解决实际问题上。本部分关注如何将模型从实验台推向生产环境。 第十章：迁移学习与预训练模型的应用 在资源有限的情况下，迁移学习是高效利用知识的桥梁。本章详细介绍了特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）两种策略，并提供了在图像分类、目标检测（如YOLO系列简介）中应用预训练模型的最佳实践。 第十一章：深度学习的部署与性能优化 构建完模型后，效率至关重要。我们将探讨模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积并加速推理速度。此外，我们还将介绍ONNX等通用模型格式，以及如何在边缘设备（如移动端）上部署训练好的深度学习模型。 结语：面向未来的学习路线图 本书的结构设计旨在确保读者在完成学习后，不仅能熟练运用主流框架进行模型构建，更能深入理解其背后的原理，从而能够根据新出现的问题和数据结构，自行设计或改进网络架构。深度学习的领域日新月异，我们希望本书提供的是一套坚实的思维框架和工具箱，使读者能够持续跟进和掌握未来的技术突破。

Chapter 1　认识 Windows Vista

1-1　启动Windows Vista
1-2　桌面
1-3　工作列
1-4　Windows 资讯看板和小工具
1-5　关机及其它

Chapter 2　调适您的桌面

2-1　使用桌面图示
2-2　「开始」功能表的调适
2-3　调整快速启动工具列
2-4　更换桌面背景
2-5　组织小工具
2-6　使用小工具

Chapter 3　规划您的电脑

3-1　「电脑」资料夹
3-2　建立新档案与新资料夹
3-3　重新命名档案、资料夹
3-4　档案与资料夹的搬移或复制
3-5　删除档案或资料夹
3-6　资源回收筒
3-7　寻找档案或资料夹
3-8　资料的烧录
　　
Chapter 4　播放音乐、视讯、CD和DVD

4-1　启动 Windows Media Player
4-2　线上影音
4-3　播放音乐CD
4-4　播放VCD、DVD及其它影音档案
4-5　从音乐CD撷取音乐
4-6　以媒体柜来管理影音档案
4-7　播放清单
4-8　烧录CD或DVD
　　
Chapter 5　相片的检视、编修与管理

5-1　启动「Windows 相片图库」
5-2　相片的检视
5-3　将资料夹新增至图库
5-4　组织您的相片
5-5　相片的搜寻
5-6　相片的修正
5-7　相片的列印
5-8　传送相片给友人
5-9　烧录相片光碟
　　
Chapter 6　游乐场

6-1　Purble Place
6-2　Mahjong Titans
6-3　笔迹球
6-4　Chess Titans
6-5　接龙
　
Chapter 7　电脑的维护

7-1　磁碟清理
7-2　磁碟重组工具
7-3　系统还原
7-4　制作备份

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我特别喜欢这本书的“随手翻”这个概念，它确实做到了这一点。不像那种需要坐下来一字不漏地读完的书，这本书的章节划分非常合理，每一个小知识点都相对独立，你可以随时翻到你需要的章节，快速找到答案。比如，我偶尔会忘记某个常用软件怎么打开，或者某个功能在哪里，直接翻到相关的章节，很快就能找到。书里用的语言也非常平实易懂，避免了专业术语的堆砌，有时候还会用一些生活中的例子来类比，让人一下子就明白了。而且，它不仅仅是教你“怎么做”，有时候还会解释“为什么这么做”，让你知其然也知其所以然，这样学到的知识才更牢固。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于它教会了我多少个具体的操作，更重要的是它改变了我对电脑的态度。以前我对电脑是又怕又依赖，现在感觉和电脑的关系更融洽了，不再是它在“统治”我，而是我能更好地“驾驭”它。《Windows Vista 简易入门 随手翻》就像一位和蔼可亲的向导，带领我在Windows Vista这个新世界里探索，让我不再迷失方向，也让我看到了这个新系统带来的便利和乐趣。这本书不会给你灌输太多复杂的技术知识，而是专注于让你掌握最实用、最常用的功能，并且是以一种让你感到轻松愉快的方式。我强烈推荐给所有和我一样，刚刚接触Windows Vista，或者想让电脑使用更得心应手的读者。

评分☆☆☆☆☆

我觉得这本书在处理一些初学者容易遇到的疑难杂症方面做得特别好。比如，我曾经遇到过软件安装失败的问题，或者电脑运行速度突然变慢的情况，这些问题一旦出现，我就完全束手无策。《Windows Vista 简易入门 随手翻》里面专门开辟了“常见问题与解决方法”的章节，列举了许多新手可能会遇到的困扰，并且提供了清晰的解决方案。它还会教你一些基本的电脑维护技巧，比如如何清理磁盘空间，如何卸载不用的软件，这些看似小小的操作，却能让你的电脑运行得更流畅，寿命更长。而且，书中的提示和警告都非常醒目，让你在操作时能更谨慎，避免不必要的损失。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于，它非常注重实用性，完全是从用户实际使用场景出发的。我之前总是对各种设置菜单望而却步，总觉得一进去就会把系统弄乱。但是《Windows Vista 简易入门 随手翻》里面有一章专门讲了“个性化设置”，我看了之后才知道，原来调整桌面背景、屏幕保护程序、字体大小这些都很简单，而且还能让我的电脑变得更符合我的个人喜好。更让我惊喜的是，它还讲到了如何连接网络，设置无线网，我一直以为这个很复杂，结果书里把它拆解成了一步步的小任务，跟着做，竟然真的成功连上网了！还有关于打印机的使用，以前我都不敢轻易尝试，生怕弄坏了，现在看了书里的介绍，感觉没那么可怕了。这本书真的就像一个耐心的老师，一步一步地引导你，让你在实践中学习，并且充满了成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本《Windows Vista 简易入门 随手翻》真是来得太及时了！我之前对电脑操作一直有点畏手畏脚的，特别是每次一听到“系统更新”、“驱动程序”之类的词，就感觉头都大了。我身边很多朋友都在用Vista，他们都说比以前的系统更人性化，但说实话，那些官方的用户手册，动辄厚厚一本，里面充斥着各种专业术语，看得我云里雾里的。偶然间看到这本书，名字就特别亲切，“简易入门”、“随手翻”，这不就是为我这样的新手量身定做的吗？ 拿到书后，迫不及待地翻开，果然没有让我失望。它的排版设计非常清晰，每一页都留有足够的空白，不会让人觉得信息量过大而产生压迫感。最棒的是，它不像很多技术书籍那样，上来就讲一大堆原理和技术细节，而是直接从最基础的操作开始，比如如何开机、关机、使用鼠标、键盘，这些最最基本却又是最容易被忽视的细节，这本书都给讲透了。我以前总担心自己会误操作，现在看了书里的图文并茂的讲解，心里踏实多了。它还会很细致地讲解如何打开文件、保存文件、如何创建文件夹，这些看似简单的操作，书中都给出了非常详尽的步骤和截图，生怕你看不懂。对于我这种对电脑界面上的每一个小图标都充满好奇又有点害怕点击的人来说，这简直就是福音。