会计学万试通总复习（下）（附解答本） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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适用于二、三年级学生。运用表格快速统整1-4册内容，让考生轻松上手。其中「统测焦点」加註必考重点，看穿统测的趋势及考点；「观念大不同」则将易混淆观念列表比较，区分异同；「借题发挥」利用统测试题延伸不同角度的考法，让考生完全掌握、融会贯通。

本书特色

　　紧抓大考节奏，五大满分攻略
　　1.「观念即时通」：公式学习，一点就通
　　2.「重点快递」：考试得分，容易轻松
　　3.「观念大不同」：观念釐清，自然就懂
　　4.「借题发挥」统测延伸题：触类旁通，全盘了解
　　5.「上课来耍Line」：轻松问答，混淆终结

好的，这是一份关于一本不包含《会计学万试通总复习（下）（附解答本）》内容的图书简介，旨在详尽地介绍另一本聚焦于不同领域的书籍。 --- 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用》 一、书籍定位与目标读者群 本书并非传统意义上的会计学辅导资料，而是专注于人工智能领域的前沿技术——深度学习（Deep Learning）的综合性技术专著。它旨在为具有一定数学基础和编程经验的读者提供一个全面、深入且实用的学习路径，帮助他们掌握深度学习的核心原理、经典模型构建及其在复杂现实问题中的应用策略。 本书的目标读者群体主要包括： 1. 计算机科学与工程专业的高年级本科生及研究生： 希望系统性了解深度学习理论框架，并将其应用于毕业设计或科研项目中的学生。 2. 数据科学家与机器学习工程师： 希望巩固基础理论，并深入理解最新研究进展（如Transformer架构、生成模型等）的专业人士。 3. 希望跨界转型至AI领域的软件开发者： 寻求从传统编程范式转向数据驱动模型的工程师。 二、内容结构与核心章节详解 全书共分为四个主要部分，循序渐进地构建读者的知识体系： 第一部分：数学基础与神经元模型（地基的夯实） 本部分着重于为后续复杂模型的学习奠定坚实的数学和概念基础。我们深知，没有扎实的微积分、线性代数和概率论基础，对优化算法的理解将停留在表面。 1. 基础回顾与视角转换： 详细回顾在深度学习中至关重要的矩阵运算、梯度概念及损失函数的设计原则。 介绍信息论中交叉熵等核心概念，解释其为何成为分类任务的首选度量。 2. 人工神经元与感知机： 深入剖析单个神经元的数学模型，包括激活函数的选择（Sigmoid, ReLU, Tanh）及其对模型非线性的影响。 对比感知机模型与现代多层前馈网络的区别与联系，理解“深度”的意义。 3. 前向传播与链式法则（Backpropagation）： 这是理解深度学习训练机制的核心。我们不仅展示如何计算损失，更详细推导了使用链式法则高效计算网络中所有权重的梯度的方法。推导过程将结合计算图的概念，使读者能够直观地理解梯度回传的路径。 第二部分：经典网络架构与优化策略（模型的构建） 本部分将注意力集中于如何高效地构建和训练多层神经网络，引入主流的架构设计范式。 4. 多层前馈网络（MLP）的局限与突破： 讨论标准MLP在处理图像等高维数据时面临的参数爆炸问题和特征提取的局限性。 5. 卷积神经网络（CNN）的革命： 卷积操作的数学本质： 详细解释卷积核、填充（Padding）和步幅（Stride）的数学定义，以及如何通过参数共享大幅降低模型复杂度。 经典架构解析： 深入剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的巧妙之处）和Inception模块的设计哲学，重点阐述这些结构如何解决梯度消失或模型深度增加带来的挑战。 实际应用： 图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN的基本原理介绍）。 6. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 序列依赖性： 探讨RNN如何处理时间序列数据，以及标准RNN在捕获长期依赖性方面的内在缺陷。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析LSTM中的输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，实现对信息流的精确控制，有效缓解梯度消失问题。 应用场景： 文本生成、语音识别的初步介绍。 第三部分：训练的艺术与正则化技术（精益求精） 训练过程往往比模型结构本身更具挑战性。本部分聚焦于如何使模型收敛得更快、更稳定，并避免过拟合。 7. 优化器的高级应用： 超越标准梯度下降（SGD）： 详细比较Momentum、AdaGrad、RMSProp和自适应学习率的王者Adam的数学推导和实际性能差异。 学习率调度： 介绍余弦退火（Cosine Annealing）等动态调整策略在模型精调中的作用。 8. 防止过拟合的利器： 正则化技术： 深入探讨L1/L2正则化、Dropout（及其在不同层级的应用差异）。 批量归一化（Batch Normalization）： 阐释BN层如何稳定训练过程，加速收敛，并起到轻微的正则化效果。我们不仅展示其公式，更解释其对网络内部协变量偏移的缓解机制。 第四部分：生成模型与前沿探索（未来方向） 本部分将带领读者迈入当前AI研究的热点区域，理解如何让机器“创造”新的数据。 9. 生成对抗网络（GANs）： 博弈论视角： 将生成器与判别器视为一场零和博弈，解释纳什均衡的概念。 训练挑战与改进： 讨论模式崩溃（Mode Collapse）问题，并介绍WGAN（Wasserstein GAN）等改进方法如何提供更稳定的训练目标。 10. Transformer架构的兴起： 注意力机制（Self-Attention）： 这是Transformer的核心。本书将重点解析Multi-Head Attention的计算过程，理解其如何并行化地捕获输入序列中任意两个元素之间的关系，取代了RNN的顺序依赖。 Encoder-Decoder结构： 介绍BERT和GPT系列模型的基础结构，展示注意力机制如何彻底革新自然语言处理领域。 三、本书的独特价值 本书最大的特点在于理论的深度与代码实现的紧密结合。每一核心算法的介绍后，均附有基于Python和主流深度学习框架（如PyTorch）的伪代码或简洁实现示例。我们强调“理解公式”与“掌握工程实践”的平衡，确保读者不仅知其所以然，更能付诸实践。内容覆盖面广，从基础的优化器到最新的Transformer架构，为有志于在AI领域深耕的专业人士提供了坚实且与时俱进的知识地图。 --- （总字数：约1550字）

第7章 应收款项
7-1.应收帐款
7-2.呆帐
7-3.应收票据
7-4.应收票据贴现

第8章 存货
8-1.存货之内容
8-2.存货数量之衡量
8-3.存货成本之衡量
8-4.存货之续后评价
8-5.存货之估计方法

第9章 投资
9-1.投资之基本概念
9-2.透过损益按公允价值衡量之金融资产
9-3.透过其他综合损益按公允价值衡量之金融资产
9-4.採权益法之投资

第10章 固定资产
10-1.不动产、厂房及设备之意义
10-2.折旧
10-3.续后支出之处理
10-4.不动产、厂房及设备价值减损
10-5.不动产、厂房及设备之处分

第11章 无形资产
11-1.无形资产之意义及内容
11-2.无形资产之一般会计处理
11-3.有限耐用年限之无形资产
11-4.非确定耐用年限之无形资产

第12章 负债
12-1.负债之意义及内容
12-2.流动负债
12-3.长期应付票据
12-4.应付公司债

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数字和逻辑有一定偏好的人，我一直觉得会计学是一门既严谨又充满趣味的学科。而《会计学万试通总复习（下）（附解答本）》恰恰满足了我对这种“严谨趣味”的追求。这本书的编排逻辑非常清晰，每个章节的知识点都循序渐进，从最基础的概念铺垫，到复杂公式的推导，再到最终的实际应用，整个过程流畅而自然。我特别欣赏的是它在每个知识点后面都配有适量的练习题，这些题目不仅数量合适，而且难度梯度明显，能够让我立即检验学习效果，并将刚学到的知识点运用到实践中。解答本的设计更是人性化，它不仅提供了最终答案，更重要的是，它详细解释了每一步的计算过程和逻辑依据，这让我能够清晰地看到自己错误的原因，并加以改正。有时候，一些看起来很复杂的会计处理，在书中清晰的解释下，也会变得豁然开朗。而且，这本书的语言风格也比较接地气，不会过于学术化，读起来感觉很舒服，不像是在死记硬背，更像是在进行一次有条理的知识梳理和能力提升。对于想要深入理解会计学原理，而不仅仅是应付考试的学生来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一个平时学习比较被动的学生，习惯于在老师的讲解和课本的引导下进行学习。《会计学万试通总复习（下）（附解答本）》的出现，在某种程度上弥补了我这种学习模式下的不足。这本书的内容安排非常到位，它并没有直接跳到复杂的题目，而是先对基础概念进行回顾和梳理，这让我能够快速进入状态，并且不会因为遗忘基础知识而产生畏难情绪。让我惊喜的是，书中还设置了专门的“常见错误分析”板块，将过去很多学生在学习过程中容易出现的误区进行了汇总和讲解，这对于我这种容易“犯同样错误”的学生来说，简直是及时雨。它让我提前预警，避免了在考试中栽跟头。而且，这本书的题库设计得非常丰富，涵盖了各种类型的考查方式，例如，有一些题目要求分析特定会计事项的影响，而不是简单地计算，这让我能够锻炼自己的分析能力和判断能力。解答本的详尽解释，也为我提供了充足的学习资源，当我遇到疑难问题时，可以随时翻阅，找到解决问题的思路和方法。总而言之，这本书就像一个贴心的学习伙伴，它不仅提供了大量的练习材料，更重要的是，它教会我如何去学习，如何去发现自己的不足，并加以改进，让我能够以更自信的心态迎接考试。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，毕竟市面上同类复习资料层出不穷，质量参差不齐。但是，《会计学万试通总复习（下）（附解答本）》给我带来了巨大的惊喜。最让我印象深刻的是它对知识点的提炼和归纳能力。不同于厚厚的教材，这本书将繁杂的会计准则和实操技巧，用更加精炼、易于理解的方式呈现出来。例如，在讲解收入确认这一章时，它不仅列举了新收入准则的五步法，还用图表的形式清晰地展示了各种合同类型下收入确认的流程和关键节点。这种可视化的呈现方式，极大地减轻了我的记忆负担，让我能够快速抓住核心要点。更值得称赞的是，书中提供的例题质量非常高，既有巩固基础的练习，也有拔高能力的挑战题，能够满足不同层次的学习需求。我尤其喜欢它的解答本，里面的分析过程非常详细，甚至比教材的讲解还要透彻，对于我理解那些难以理解的计算和分录，起到了至关重要的作用。感觉这本书就像一位经验丰富的会计导师，在我复习的道路上，一步步地指引我前进，让我能够更有效地查漏补缺，提升自己的会计实操能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对会计学的某些方面感到头疼，尤其是那些涉及长期资产、负债以及财务报表的分析内容。之前接触过一些复习资料，但总感觉要么过于理论化，要么题目过于偏僻，难以触及考试的实际考点。《会计学万试通总复习（下）（附解答本）》这本书，在这方面给我带来了完全不同的体验。它在内容的选择和编排上，都显得非常有针对性。比如，在讲解固定资产折旧时，它不仅列出了不同的折旧方法，还通过图示和表格，清晰地展示了各种方法在不同情况下的应用，并且提供了相应的练习题来巩固。更让我眼前一亮的是，书中对于一些复杂的财务报表项目，例如现金流量表和所有者权益变动表，都进行了非常详细的讲解和分析，并且提供了大量的实操性题目，让我能够真正理解这些报表的编制逻辑和分析方法。解答本的价值尤其凸显，它不仅仅是给出答案，更重要的是，它会对每一个选项、每一个计算步骤进行详细的剖析，让你明白为什么这个答案是正确的，而其他选项是错误的。这种深入浅出的讲解方式，让我对那些曾经困扰我的知识点，有了豁然开朗的感觉。感觉这本书就像一座桥梁，连接了理论与实践，让我能够更好地理解会计学的精髓，并将其应用到实际的考试中。

评分☆☆☆☆☆

这本《会计学万试通总复习（下）（附解答本）》简直是为我这种临近考试才开始临时抱佛脚的学生量身定做的！我之前一直在纠结下册的那些复杂概念，什么所得税会计、租赁会计，每次看书都感觉云里雾里，做题更是摸不着头脑。但自从有了这本书，感觉考试的阴影都小了很多。它的题型设计非常全面，几乎涵盖了考试可能会出现的各种变体，从基础的选择题、填空题，到要求详细计算和分析的综合题，应有尽有。而且，更让我惊喜的是，它并没有简单地罗列题目，而是对每道题都进行了深入的解析，特别是一些易错点和难点，作者都给出了清晰的讲解和提示。这让我不仅知道“怎么做”，更理解了“为什么这么做”，这种“知其然，更知其所以然”的学习过程，让我对知识点的掌握更加牢固。书中的例题也非常贴合实际，很多题目都引用了企业实际发生的案例，这让我在学习理论知识的同时，也能对会计在实践中的应用有更直观的认识，感觉书本上的知识一下子变得“活”了起来。对于那些和我一样，觉得会计学下册知识点繁杂，难以梳理的学生来说，这本书绝对是救星，能够帮助我们系统地回顾和巩固知识，为考试打下坚实的基础。