深度学习C++(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本书透过许多实际有趣的范例，将正统C++程式语言的设计观念，以说清楚，讲明白的方式，循序渐进地引导读者进入物件导向程式设计的殿堂。

　　内容架构规画三大部分：
　　．基础程式设计篇
　　．C++ 物件导向程式设计篇
　　．标准样板函式库篇

　　各篇在内容安排上让读者由相识，深入，进而驾驭C++程式语言。

　　对许多人而言，学习C++程式语言通常是一场苦痛经验的开始。学习者经常一开始即被复杂的语法所淹没，无法跳脱，更遑论灵活地运用。

　　阅读本书，你将会发现 C++ 语言是一个很讲道理的程式语言，也是一件很快乐的事。

作者简介

子由

　　现为国立中央大学数学系老师，长期在系所内教授数值计算与程式设计等相关科目。

　　近几年来，致力于使用C++程式语言开发国小数学题目自动化出题系统，广受家长与老师的欢迎。

《现代计算机图形学：原理与实践》（第X版） 图书简介 一、全景式覆盖现代图形学核心领域 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的计算机图形学知识体系。我们摒弃了仅侧重于特定渲染管线的局限性，转而构建一个涵盖从数学基础到前沿实时渲染技术的广阔视角。全书结构围绕图形学的核心流程展开：几何表示、变换、光栅化、着色、高级渲染技术以及性能优化。 几何基础与变换 章节伊始，我们对构建任何三维场景所需的基础数学工具进行了详尽阐述。这包括但不限于向量代数、矩阵运算在三维空间中的应用，特别是欧拉角、四元数在处理旋转和避免万向锁问题上的精确建模。随后，本书深入探讨了曲线与曲面的数学表示，从经典的贝塞尔曲线、B样条到更具灵活性的NURBS（非均匀有理B样条），并详细分析了它们在几何建模中的应用与计算效率。曲面细分算法，如Catmull-Clark和Loop细分，被作为连接低模几何到高模细节的关键桥梁进行了深入剖析。 光栅化与着色管线 核心光栅化部分，本书不仅复习了传统的三角形遍历、深度缓冲（Z-buffer）的运作机制，更将重点放在现代GPU架构下的高效实现。我们详尽解释了可编程管线的演进，从固定功能管线到完全可编程的顶点着色器（Vertex Shader）和片段着色器（Fragment Shader）。关于着色模型，本书提供了对Phong、Blinn-Phong的深入理解，并将其拓展至更具物理真实性的PBR（基于物理的渲染）框架。PBR章节详细介绍了微上面积分布函数（BRDF/BSDF）的数学推导，尤其是Cook-Torrance模型和GGX分布，解释了如何通过能量守恒和菲涅尔效应构建出可信的材质外观。 高级渲染技术：光线追踪与全局照明 本书将光线追踪技术作为现代图形学的核心支柱之一进行了深入探讨。我们系统性地讲解了光线与几何体求交的各种方法，特别是加速结构，如包围盒层次结构（BVH）的构建、遍历算法及其在GPU上的并行化优化。全局照明（Global Illumination, GI）的原理占据了重要篇章。除了经典的辐射度（Radiosity）方法外，本书更侧重于现代实时渲染中常用的技术，如屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）、屏幕空间反射（SSR），以及基于路径追踪的离线渲染技术，包括蒙特卡洛积分在渲染方程求解中的应用、重要性采样（Importance Sampling）和焦散（Caustics）的生成方法。 纹理、采样与抗锯齿 纹理映射不再仅仅是简单的坐标映射。本书深入探讨了纹理寻址的边界条件、Mipmap的生成与使用，以及各向异性过滤（Anisotropic Filtering）如何显著提高斜面纹理的渲染质量。在处理采样理论方面，我们探讨了Nyquist-Shannon采样定理在图形学中的体现，并详细介绍了后处理抗锯齿技术（如FXAA、SMAA）与基于几何体的抗锯齿技术（如MSAA、CSAA）的优缺点和内在机制。 GPU编程与并行计算 鉴于现代图形处理的底层依赖，本书为读者提供了关于GPU架构的深度见解。我们探讨了SIMT（单指令、多线程）模型，以及如何高效地编写CUDA/OpenCL内核或现代图形API（如Vulkan/DirectX 12）中的计算着色器。重点在于如何将传统算法（如粒子系统、布料模拟）转化为高度并行的GPU任务，从而实现数百万甚至数十亿个元素的实时仿真。 二、面向实践的工程方法论 本书的设计哲学是理论与实践的完美结合。每一部分的关键理论介绍后，均附有详细的伪代码和基于主流API（如OpenGL 4.x/Vulkan）或通用计算框架（如并行计算库）的实现思路剖析。我们关注的不仅仅是“如何计算”，更是“如何高效地计算”。性能分析、内存访问模式优化、以及如何利用硬件特性（如纹理缓存、寄存器使用）来提升渲染帧率，是贯穿全书的工程主线。 三、适用读者 本书适合具有扎实高等数学基础（线性代数、微积分）和初步编程经验的读者。它不仅是计算机图形学专业学生和研究人员的权威参考书，也是游戏开发者、VR/AR工程师、以及任何希望深入理解和掌握高性能实时渲染技术的专业人士的必备手册。通过学习，读者将能够从根本上理解现代图形引擎的内部工作原理，并有能力设计和实现下一代视觉计算方案。 内容结构（示例章节概述）： 第1章： 几何变换与坐标系统（四元数进阶应用） 第5章： PBR材质模型与微表面理论 第8章： 层次化结构加速光线追踪（BVH构建与遍历优化） 第10章： 实时全局照明方法：从屏幕空间到体素化 GI 第13章： GPU通用计算模型与并行算法设计（以粒子系统和流体模拟为例） 第15章： 现代图形API管线深度解析（Vulkan/DX12的资源管理与同步机制）

第一章  基本程式设计导论
第二章  C++程式架构
第三章  C++资料型别与运算子
第四章  逻辑运算与回圈
第五章  指标
第六章  阵列
第七章  简易字串
第八章  函式
第九章  类别初步
第十章  运算子覆载
第十一章  输入与输出
第十二章  类别间的关系（一）：迁入与继承
第十三章  类别间的关系（二）：几何范例
第十四章  样板
第十五章  C++字串
第十六章  异常处理
第十七章  标准样板函式库（一）：简介
第十八章  标准样板函式库（二）：序列容器
第十九章  标准样板函式库（三）：关联容器
第二十章  标准样板函式库（四）：迭代器与泛型演算函式
A  名称空间
B  位元运算子的运用
C  输入∕输出格式处理器设计范例
索引

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术界摸爬滚打多年的研究者，我深知理论与实践相结合的重要性，尤其是在深度学习这样一个飞速发展的领域。《深度学习 C++ (第三版)》这本书，恰恰完美地扮演了连接理论与实践的桥梁角色。我一直在寻找一本能够系统介绍深度学习理论，并提供高质量 C++ 实现的书籍，终于在这本书中找到了答案。作者对深度学习核心概念的理解非常深刻，并且能够将其用 C++ 的语言巧妙地表达出来。从卷积神经网络到循环神经网络，从损失函数的设计到优化器的选择，书中都提供了详尽的数学推导和对应的 C++ 代码实现。我特别欣赏书中对一些前沿技术的介绍，例如生成对抗网络（GANs）和Transformer模型，这些内容在其他很多书籍中可能还未涉及，或者只是蜻蜓点水。第三版的更新，更是紧跟时代步伐，融入了最新的研究成果和工程实践。这本书不仅能帮助学生和工程师理解深度学习的原理，更能够指导他们在实际项目中运用 C++ 来构建和部署高性能的深度学习模型，对于提升研究效率和项目落地能力有着极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是在准备参加一次重要的技术面试时，被《深度学习 C++ (第三版)》这本书深深吸引的。面试官强调了我需要具备 C++ 在深度学习领域的实战能力，这让我感到压力不小，因为市面上大多数深度学习书籍都以 Python 为主，而 C++ 的相关资源相对较少，且门槛较高。幸运的是，我找到了这本书。它以 C++ 为主线，清晰地梳理了深度学习的整个流程，从数据预处理、模型构建、训练到部署，都提供了详实的 C++ 实现方案。书中对于 C++ 语言特性的运用，比如面向对象的设计模式、内存管理技巧等，在实现深度学习算法时得到了很好的体现，这对于我理解 C++ 的高级用法非常有启发。我尤其对书中关于如何优化 C++ 代码以提高运行效率的部分印象深刻，这在实际工程应用中是至关重要的。通过学习这本书，我不仅掌握了深度学习的核心算法，更重要的是，我学会了如何用 C++ 这个工具去高效地实现它们，这让我在面试中表现得更加自信，也为我后续深入研究 C++ 在高性能计算领域的应用打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下，通过一位在科技公司工作的 C++ 工程师朋友的推荐，得知了《深度学习 C++ (第三版)》这本书。当时我正好在考虑将我们公司的一个传统业务场景迁移到深度学习，但对如何用 C++ 来实现一直有些迷茫。朋友告诉我，这本书非常适合有一定 C++ 基础，又想深入理解深度学习原理并实现它的读者。收到书后，我迫不及待地翻阅起来。整本书的结构非常清晰，从基础的数学知识和 C++ 语言特性铺垫，到各种经典深度学习模型的 C++ 实现，再到模型训练、评估和优化的全流程指导，都写得条理分明，循序渐进。尤其是对于一些复杂模型的讲解，作者并没有回避难度，而是用非常易于理解的方式，结合 C++ 的代码实现，将抽象的理论具象化。我特别喜欢书中关于 GPU 加速的章节，它不仅介绍了 CUDA 的基础知识，还提供了如何利用 C++ 调用 CUDA 来加速神经网络运算的示例，这对于需要处理大规模数据的实际应用来说，简直是福音。这本书的实用性和前瞻性，让我对用 C++ 解决实际深度学习问题充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

第一眼看到《深度学习 C++ (第三版)》这本封面，就勾起了我满满的回忆。还记得当年刚开始接触深度学习的时候，那时候市面上关于 C++ 实现深度学习的书籍选择还非常有限，很多时候只能硬着头皮啃英文原版。所以，当我知道有这样一本专为 C++ 深度学习爱好者准备的中文书籍，而且还是第三版，心里的期待值瞬间就拉满了。这本书不仅仅是技术内容的堆砌，它更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导着读者一步步深入理解深度学习的精髓，并用 C++ 这个强大而高效的语言将其落地。从基础的矩阵运算到复杂的神经网络架构，从模型训练的优化技巧到部署的实践考量，它都以一种非常系统和深入的方式进行了阐述。特别是第三版，加入了许多最新的技术发展和实战案例，这对于在快速迭代的深度学习领域保持领先至关重要。读这本书，我感觉自己像是跟着作者一起在 C++ 的世界里构建一个又一个强大的智能模型，那种成就感和满足感是难以言喻的。这本书的价值，远不止于提供代码和算法，它更在于培养读者对深度学习原理的深刻理解和用 C++ 解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我当初入手《深度学习 C++ (第三版)》时，是带着一种“试试看”的心态，因为市面上关于深度学习的书籍实在太多了，良莠不齐，很容易踩雷。但这本书的出现，真的让我眼前一亮，甚至可以说是有惊喜。它并没有像很多入门书籍那样，仅仅停留在概念的介绍和库的使用层面，而是真正地从 C++ 的角度去深入剖析深度学习的底层逻辑。我特别欣赏作者在讲解反向传播算法时，那种抽丝剥茧般的细致，把微积分的原理和 C++ 的实现结合得天衣无缝，让我这个对数学有些畏惧的读者也能豁然开朗。而且，书中大量的示例代码，不仅仅是“能跑”，而是真正地经过了精心设计，清晰地展现了算法的实现细节，方便我们去理解、去调试、去修改。更重要的是，第三版加入了许多关于性能优化的讨论，这对于 C++ 在深度学习领域的应用来说是至关重要的，毕竟 C++ 的优势很大程度上体现在其对效率的极致追求。这本书的深度和广度，完全超出了我的预期，它让我对 C++ 在深度学习中的应用有了全新的认识，也为我后续的学习和研究打下了坚实的基础。