国文(学测.指考)历届试题主题归纳 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本公司特别礼聘建国中学黄淑真老师，以其多年丰富教学经验，所精心收录了近十年的学测与指考历届试题，并附有详解，借此带领同学逐题洞悉，抓出解题关键。让同学们在反覆演练中，不断地提升国文科的应考实力。

本书特色

　　本书有别于坊间依照年度排列的历届试题，而是依据「主题归纳」的统整方式，提供同学们完整有系统、有条理、有效率的研读。本书共揽括「15大单元的必考趋势网」，并附有「国文科学测与指考加值图」、「大考作文得分关键」与「大学学测与指考准备检核表」。俾使莘莘学子在本书的协助下，成绩一飞沖天，傲视群雄。

好的，这是一份关于其他图书的详细简介，该书内容与您提到的《国文（学测．指考）历届试题主题归纳》无关： 《深度学习：理论、算法与实践应用》 作者： 张宏毅，李明哲 出版社： 科技前沿出版社 出版年份： 2023年 页数： 850页 导言：开启智能时代的核心钥匙 在信息爆炸的时代，数据已成为新的石油，而如何从中提炼出有价值的知识，是当前科技领域最核心的挑战之一。本书《深度学习：理论、算法与实践应用》正是在这样的背景下应运而生。它并非一本侧重于特定学科考试准备的工具书，而是一部全面、深入探讨现代人工智能基石——深度学习的权威著作。本书的目标读者群广泛，涵盖了计算机科学专业的本科高年级学生、研究生、人工智能领域的研究人员，以及希望系统掌握深度学习技术的工程师和数据科学家。 本书的撰写团队汇集了数位在理论研究和工业界实践方面均有深厚积累的专家。他们摒弃了市场上部分书籍为追求新颖而牺牲系统性的弊端，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到完美的平衡点。全书结构精巧，逻辑清晰，旨在帮助读者从数学基础出发，逐步构建起对复杂神经网络模型的深刻理解。 第一部分：理论基础与数学核心 本书的第一部分奠定了深度学习所需的坚实数学和统计学基础。这部分内容的重要性不言而喻，因为没有扎实的数理基础，对复杂模型的理解往往流于表面。 1. 线性代数与概率论回顾： 章节首先对支撑深度学习的两个关键数学分支进行了系统性的回顾。对于线性代数，重点阐述了矩阵分解（如SVD、PCA）、特征值分解在数据降维和特征提取中的作用。在概率论方面，详述了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型参数估计中的地位，并引入了信息论中的熵、交叉熵等概念，这些都是后续损失函数设计的理论依据。 2. 神经网络的基本构建块： 紧接着，作者详细解析了人工神经网络（ANN）的最基本单元——神经元模型，包括激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的选择与影响。随后，全连接层（Dense Layer）的数学表达和计算流程被清晰地呈现。 3. 优化算法的演进： 这是本书的理论核心之一。从经典的梯度下降（GD）及其变体SGD开始，系统地介绍了动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，直至当前工业界广泛使用的Adam和NAdam。每种优化器不仅给出公式推导，更重要的是，分析了它们在解决梯度消失、爆炸以及收敛速度上的优劣权衡。 第二部分：核心模型架构的深度剖析 本书的第二部分将读者的注意力引向当前最成功、应用最广泛的几大深度学习模型架构。 4. 卷积神经网络（CNNs）： 针对图像处理领域，CNN的讲解细致入微。从卷积操作的数学定义、池化层的作用，到著名的经典网络结构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet的内部设计哲学。特别地，书中用大量篇幅讨论了残差连接（Residual Connection）如何突破网络深度的瓶颈，以及如何设计有效的感受野。 5. 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，RNN的结构、前向传播和反向传播（BPTT）的机制被深入剖析。更重要的是，本书花费了大量篇幅详细解释了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和“门”的机制，阐明它们如何有效解决了传统RNN中的长期依赖问题。 6. 注意力机制与Transformer架构： 面对RNN在处理超长序列时的局限性，本书将最新的发展——Transformer架构——作为重中之重进行介绍。详细解析了自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Q、K、V矩阵的构建、缩放点积的意义，以及多头注意力机制如何增强模型的表达能力。在此基础上，作者解释了Transformer如何完全抛弃循环结构，仅依靠注意力机制实现高效的序列并行计算。 第三部分：训练策略、正则化与高级技术 掌握了基本模型后，如何高效、稳定地训练这些模型，是实践中的关键。第三部分聚焦于这些“工程艺术”。 7. 正则化与泛化能力： 为了应对模型过拟合的挑战，书中系统梳理了各类正则化技术。除了L1/L2权重衰减，Dropout的随机性原理和其在不同层上的应用被详细讨论。此外，批量归一化（Batch Normalization）在加速收敛和稳定训练过程中的作用，也被配以案例分析。 8. 超参数调优与模型评估： 这一章提供了实用的指导，关于如何系统地搜索最佳学习率、批次大小（Batch Size）和网络层数。书中还强调了正确的数据集划分（训练集、验证集、测试集）的重要性，并介绍了如AUC、F1 Score等在不同任务下的关键评估指标。 9. 生成模型简介： 作为对前沿领域的展望，书中简要介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的基本思想和结构。虽然篇幅有限，但足以让读者了解其核心思想和潜在应用方向。 第四部分：实践案例与代码实现 理论的价值最终体现在实践中。本书的第四部分将理论与PyTorch/TensorFlow框架相结合，提供了一系列可运行的代码示例。 10. 实践环境搭建与数据预处理： 详细指导读者如何配置GPU环境，并讲解了如何处理常见的数据类型，如图像数据的标准化、文本数据的分词与向量化。 11. 经典任务的端到端实现： 通过CIFAR-10图像分类任务、IMDB影评情感分析任务，以及一个简单的机器翻译任务，读者可以跟随书中代码，亲手搭建、训练并评估一个完整的深度学习系统。代码注释详尽，力求让初学者也能理解每一步操作背后的理论依据。 总结 《深度学习：理论、算法与实践应用》是一部内容厚重且与时俱进的教科书。它避开了对特定考试技巧的讨论，转而专注于构建读者对人工智能核心驱动力的深刻理解。无论是希望在学术界深耕，还是致力于在工业界推动AI落地，本书都将是不可或缺的、具有长期参考价值的资源。阅读本书，意味着踏上了通往掌握下一代智能系统的专业之路。

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评分☆☆☆☆☆

我一直是个比较注重细节的学习者，尤其是在语言文字方面，总是希望能够做到精准和透彻。这本书正好满足了我这方面的需求。它并非那种泛泛而谈的教材，而是非常有针对性地深入到国文的各个考查维度，并进行细致的梳理。我惊喜地发现，作者在归纳主题时，考虑得非常周全，几乎涵盖了学测和指考中所有可能出现的重要知识点。 令我印象深刻的是，它对于一些词语的辨析，以及句子结构的分析，都做得非常到位。很多时候，我们可能只知道一个词的大致意思，但这本书却能详细讲解它的词源、演变，以及在不同语境下的细微差别，甚至还会引用一些经典例句来佐证。这种深入的讲解，让我对文字的理解不再停留在表面，而是能够触及到更深层的含义。对于一些文学作品的赏析，它也没有仅仅停留在作者介绍和情节概括，而是着重分析了作品的思想内涵、艺术手法，以及其在文学史上的地位。这种细致入微的讲解，让我觉得自己的国文功底得到了显著的提升，对考试也更有信心了。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一个非常高效的学习助手，帮助我节省了大量的时间和精力。我过去在准备学测和指考的时候，常常会花费很多时间去搜集零散的资料，然后自己进行整理归纳。这个过程既耗费心神，效果也并不总是理想。而这本书，就像是别人已经替我做好了这项艰巨的工作，并将精华提炼出来。 它对历届试题的“主题归纳”做得非常出色，我能够快速地了解每个主题下常考的知识点类型，以及它们出现的频率。这让我能够更合理地分配我的复习时间，将重点放在那些更可能被考察到的内容上。而且，它的语言表达清晰明了，易于理解，即便是对于一些比较晦涩的文学理论，作者也能用通俗易懂的方式解释清楚。我尤其欣赏它在归纳时，还会穿插一些解题技巧和注意事项，这些对于我这种临场容易紧张的学生来说，非常有帮助。这本书让我觉得，国文复习不再是一件令人望而生畏的任务，而是一件有条理、有方法的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一把钥匙，为我打开了国文学习的大门。我之前一直觉得国文的知识点零散，记忆起来很是吃力，尤其是面对学测和指考这种大型考试，更是无从下手。拿到这本书后，我惊喜地发现，它并没有简单地罗列试题，而是巧妙地将历年考题中的知识点进行了系统性的梳理和归纳。它不是一本让你死记硬背的教科书，更像是一位经验丰富的老师，告诉你哪些是重点，哪些是难点，以及如何才能更有效地掌握这些内容。 通过这本书，我终于明白，那些看似千变万化的题目背后，其实隐藏着一些相对固定的出题模式和考察方向。作者根据不同的主题，比如文学常识、文本解读、语意辨析等等，将相似的考点聚合在一起，并辅以大量的例题和详尽的解析。这让我不再感到迷茫，能够有针对性地进行复习。我尤其喜欢它对于一些易混淆概念的区分，以及对于文学作品背景、作者风格的深入剖析，这些都是我在其他资料中难以找到的。阅读的过程就像是在和一位博学的导师对话，他循循善诱，让我对国文的理解更加深刻，也更有信心去迎接未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在入手这本书之前，我对国文的复习方式一直停留在“题海战术”的阶段，觉得刷题越多，掌握得就越好。然而，学测和指考的压力之下，我发现这种方法效率低下，而且很容易产生疲劳和焦虑。这本书的出现，彻底改变了我的学习思路。它并没有提供大量的练习题，而是通过一种“主题归纳”的方式，帮助我构建起一个清晰的知识体系。我感觉自己像是站在了一个高处，能够俯瞰整个国文知识的全貌，而不是在杂乱的题目堆里摸索。 它的最大亮点在于，它不仅仅是知识点的堆砌，更重要的是它教会了我如何去思考，如何去理解。比如，在解读古文部分，它会分析不同作者的行文风格，以及某些词语在特定语境下的含义变化，这些细微之处的处理，让我对文本的理解上升到了一个新的高度。对于一些常考的文学流派和作品，它更是进行了深入浅出的介绍，让我在熟悉考点的同时，也能领略到文学的魅力。这本书就像是给我提供了一个“地图”，让我能够清晰地规划自己的复习路线，不再偏离方向，也让我觉得复习过程不再枯燥，而是充满探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习语文最重要的是要培养一种语感和对文字的敏感度，而这种能力往往需要长期的积累和大量的接触。然而，在备考学测和指考的有限时间内，想要做到这一点并不容易。这本书的出现，恰恰提供了一种非常有效的方式来弥补这一点。它并非一味地强调记忆，而是通过对历届试题的巧妙梳理，引导我去理解和感受语言的魅力。 它将相似的考点归纳在一起，并不仅仅是给出答案，更重要的是它会分析出题的逻辑和考察的角度，让我能够从根本上理解为什么会考某个知识点，以及如何去应对。比如，在古诗词鉴赏的部分，它会从意境、情感、修辞等多个角度去分析，让我学会如何去“读懂”一首诗，而不是仅仅记住它的表面意思。这种能力的培养，对于我来说意义重大，它让我觉得自己在阅读和理解文本时，不再是机械地套用公式，而是能够更主动、更深入地去探索。这本书让我对国文产生了浓厚的兴趣，也让我相信，只要方法得当，我一定能在考试中取得好成绩。