會計學萬試通總復習（下）（附解答本） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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適用於二、三年級學生。運用錶格快速統整1-4冊內容，讓考生輕鬆上手。其中「統測焦點」加註必考重點，看穿統測的趨勢及考點；「觀念大不同」則將易混淆觀念列錶比較，區分異同；「藉題發揮」利用統測試題延伸不同角度的考法，讓考生完全掌握、融會貫通。

本書特色

　　緊抓大考節奏，五大滿分攻略
　　1.「觀念即時通」：公式學習，一點就通
　　2.「重點快遞」：考試得分，容易輕鬆
　　3.「觀念大不同」：觀念釐清，自然就懂
　　4.「藉題發揮」統測延伸題：觸類旁通，全盤瞭解
　　5.「上課來耍Line」：輕鬆問答，混淆終結

好的，這是一份關於一本不包含《會計學萬試通總復習（下）（附解答本）》內容的圖書簡介，旨在詳盡地介紹另一本聚焦於不同領域的書籍。 --- 《深度學習的藝術：從理論基石到前沿應用》 一、書籍定位與目標讀者群 本書並非傳統意義上的會計學輔導資料，而是專注於人工智能領域的前沿技術——深度學習（Deep Learning）的綜閤性技術專著。它旨在為具有一定數學基礎和編程經驗的讀者提供一個全麵、深入且實用的學習路徑，幫助他們掌握深度學習的核心原理、經典模型構建及其在復雜現實問題中的應用策略。 本書的目標讀者群體主要包括： 1. 計算機科學與工程專業的高年級本科生及研究生： 希望係統性瞭解深度學習理論框架，並將其應用於畢業設計或科研項目中的學生。 2. 數據科學傢與機器學習工程師： 希望鞏固基礎理論，並深入理解最新研究進展（如Transformer架構、生成模型等）的專業人士。 3. 希望跨界轉型至AI領域的軟件開發者： 尋求從傳統編程範式轉嚮數據驅動模型的工程師。 二、內容結構與核心章節詳解 全書共分為四個主要部分，循序漸進地構建讀者的知識體係： 第一部分：數學基礎與神經元模型（地基的夯實） 本部分著重於為後續復雜模型的學習奠定堅實的數學和概念基礎。我們深知，沒有紮實的微積分、綫性代數和概率論基礎，對優化算法的理解將停留在錶麵。 1. 基礎迴顧與視角轉換： 詳細迴顧在深度學習中至關重要的矩陣運算、梯度概念及損失函數的設計原則。 介紹信息論中交叉熵等核心概念，解釋其為何成為分類任務的首選度量。 2. 人工神經元與感知機： 深入剖析單個神經元的數學模型，包括激活函數的選擇（Sigmoid, ReLU, Tanh）及其對模型非綫性的影響。 對比感知機模型與現代多層前饋網絡的區彆與聯係，理解“深度”的意義。 3. 前嚮傳播與鏈式法則（Backpropagation）： 這是理解深度學習訓練機製的核心。我們不僅展示如何計算損失，更詳細推導瞭使用鏈式法則高效計算網絡中所有權重的梯度的方法。推導過程將結閤計算圖的概念，使讀者能夠直觀地理解梯度迴傳的路徑。 第二部分：經典網絡架構與優化策略（模型的構建） 本部分將注意力集中於如何高效地構建和訓練多層神經網絡，引入主流的架構設計範式。 4. 多層前饋網絡（MLP）的局限與突破： 討論標準MLP在處理圖像等高維數據時麵臨的參數爆炸問題和特徵提取的局限性。 5. 捲積神經網絡（CNN）的革命： 捲積操作的數學本質： 詳細解釋捲積核、填充（Padding）和步幅（Stride）的數學定義，以及如何通過參數共享大幅降低模型復雜度。 經典架構解析： 深入剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接的巧妙之處）和Inception模塊的設計哲學，重點闡述這些結構如何解決梯度消失或模型深度增加帶來的挑戰。 實際應用： 圖像分類、目標檢測（如YOLO和Faster R-CNN的基本原理介紹）。 6. 循環神經網絡（RNN）與序列建模： 序列依賴性： 探討RNN如何處理時間序列數據，以及標準RNN在捕獲長期依賴性方麵的內在缺陷。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 詳細解析LSTM中的輸入門、遺忘門和輸齣門是如何協同工作，實現對信息流的精確控製，有效緩解梯度消失問題。 應用場景： 文本生成、語音識彆的初步介紹。 第三部分：訓練的藝術與正則化技術（精益求精） 訓練過程往往比模型結構本身更具挑戰性。本部分聚焦於如何使模型收斂得更快、更穩定，並避免過擬閤。 7. 優化器的高級應用： 超越標準梯度下降（SGD）： 詳細比較Momentum、AdaGrad、RMSProp和自適應學習率的王者Adam的數學推導和實際性能差異。 學習率調度： 介紹餘弦退火（Cosine Annealing）等動態調整策略在模型精調中的作用。 8. 防止過擬閤的利器： 正則化技術： 深入探討L1/L2正則化、Dropout（及其在不同層級的應用差異）。 批量歸一化（Batch Normalization）： 闡釋BN層如何穩定訓練過程，加速收斂，並起到輕微的正則化效果。我們不僅展示其公式，更解釋其對網絡內部協變量偏移的緩解機製。 第四部分：生成模型與前沿探索（未來方嚮） 本部分將帶領讀者邁入當前AI研究的熱點區域，理解如何讓機器“創造”新的數據。 9. 生成對抗網絡（GANs）： 博弈論視角： 將生成器與判彆器視為一場零和博弈，解釋納什均衡的概念。 訓練挑戰與改進： 討論模式崩潰（Mode Collapse）問題，並介紹WGAN（Wasserstein GAN）等改進方法如何提供更穩定的訓練目標。 10. Transformer架構的興起： 注意力機製（Self-Attention）： 這是Transformer的核心。本書將重點解析Multi-Head Attention的計算過程，理解其如何並行化地捕獲輸入序列中任意兩個元素之間的關係，取代瞭RNN的順序依賴。 Encoder-Decoder結構： 介紹BERT和GPT係列模型的基礎結構，展示注意力機製如何徹底革新自然語言處理領域。 三、本書的獨特價值 本書最大的特點在於理論的深度與代碼實現的緊密結閤。每一核心算法的介紹後，均附有基於Python和主流深度學習框架（如PyTorch）的僞代碼或簡潔實現示例。我們強調“理解公式”與“掌握工程實踐”的平衡，確保讀者不僅知其所以然，更能付諸實踐。內容覆蓋麵廣，從基礎的優化器到最新的Transformer架構，為有誌於在AI領域深耕的專業人士提供瞭堅實且與時俱進的知識地圖。 --- （總字數：約1550字）

第7章 應收款項
7-1.應收帳款
7-2.呆帳
7-3.應收票據
7-4.應收票據貼現

第8章 存貨
8-1.存貨之內容
8-2.存貨數量之衡量
8-3.存貨成本之衡量
8-4.存貨之續後評價
8-5.存貨之估計方法

第9章 投資
9-1.投資之基本概念
9-2.透過損益按公允價值衡量之金融資産
9-3.透過其他綜閤損益按公允價值衡量之金融資産
9-4.採權益法之投資

第10章 固定資産
10-1.不動産、廠房及設備之意義
10-2.摺舊
10-3.續後支齣之處理
10-4.不動産、廠房及設備價值減損
10-5.不動産、廠房及設備之處分

第11章 無形資産
11-1.無形資産之意義及內容
11-2.無形資産之一般會計處理
11-3.有限耐用年限之無形資産
11-4.非確定耐用年限之無形資産

第12章 負債
12-1.負債之意義及內容
12-2.流動負債
12-3.長期應付票據
12-4.應付公司債

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，畢竟市麵上同類復習資料層齣不窮，質量參差不齊。但是，《會計學萬試通總復習（下）（附解答本）》給我帶來瞭巨大的驚喜。最讓我印象深刻的是它對知識點的提煉和歸納能力。不同於厚厚的教材，這本書將繁雜的會計準則和實操技巧，用更加精煉、易於理解的方式呈現齣來。例如，在講解收入確認這一章時，它不僅列舉瞭新收入準則的五步法，還用圖錶的形式清晰地展示瞭各種閤同類型下收入確認的流程和關鍵節點。這種可視化的呈現方式，極大地減輕瞭我的記憶負擔，讓我能夠快速抓住核心要點。更值得稱贊的是，書中提供的例題質量非常高，既有鞏固基礎的練習，也有拔高能力的挑戰題，能夠滿足不同層次的學習需求。我尤其喜歡它的解答本，裏麵的分析過程非常詳細，甚至比教材的講解還要透徹，對於我理解那些難以理解的計算和分錄，起到瞭至關重要的作用。感覺這本書就像一位經驗豐富的會計導師，在我復習的道路上，一步步地指引我前進，讓我能夠更有效地查漏補缺，提升自己的會計實操能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一個平時學習比較被動的學生，習慣於在老師的講解和課本的引導下進行學習。《會計學萬試通總復習（下）（附解答本）》的齣現，在某種程度上彌補瞭我這種學習模式下的不足。這本書的內容安排非常到位，它並沒有直接跳到復雜的題目，而是先對基礎概念進行迴顧和梳理，這讓我能夠快速進入狀態，並且不會因為遺忘基礎知識而産生畏難情緒。讓我驚喜的是，書中還設置瞭專門的“常見錯誤分析”闆塊，將過去很多學生在學習過程中容易齣現的誤區進行瞭匯總和講解，這對於我這種容易“犯同樣錯誤”的學生來說，簡直是及時雨。它讓我提前預警，避免瞭在考試中栽跟頭。而且，這本書的題庫設計得非常豐富，涵蓋瞭各種類型的考查方式，例如，有一些題目要求分析特定會計事項的影響，而不是簡單地計算，這讓我能夠鍛煉自己的分析能力和判斷能力。解答本的詳盡解釋，也為我提供瞭充足的學習資源，當我遇到疑難問題時，可以隨時翻閱，找到解決問題的思路和方法。總而言之，這本書就像一個貼心的學習夥伴，它不僅提供瞭大量的練習材料，更重要的是，它教會我如何去學習，如何去發現自己的不足，並加以改進，讓我能夠以更自信的心態迎接考試。

评分☆☆☆☆☆

這本《會計學萬試通總復習（下）（附解答本）》簡直是為我這種臨近考試纔開始臨時抱佛腳的學生量身定做的！我之前一直在糾結下冊的那些復雜概念，什麼所得稅會計、租賃會計，每次看書都感覺雲裏霧裏，做題更是摸不著頭腦。但自從有瞭這本書，感覺考試的陰影都小瞭很多。它的題型設計非常全麵，幾乎涵蓋瞭考試可能會齣現的各種變體，從基礎的選擇題、填空題，到要求詳細計算和分析的綜閤題，應有盡有。而且，更讓我驚喜的是，它並沒有簡單地羅列題目，而是對每道題都進行瞭深入的解析，特彆是一些易錯點和難點，作者都給齣瞭清晰的講解和提示。這讓我不僅知道“怎麼做”，更理解瞭“為什麼這麼做”，這種“知其然，更知其所以然”的學習過程，讓我對知識點的掌握更加牢固。書中的例題也非常貼閤實際，很多題目都引用瞭企業實際發生的案例，這讓我在學習理論知識的同時，也能對會計在實踐中的應用有更直觀的認識，感覺書本上的知識一下子變得“活”瞭起來。對於那些和我一樣，覺得會計學下冊知識點繁雜，難以梳理的學生來說，這本書絕對是救星，能夠幫助我們係統地迴顧和鞏固知識，為考試打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對會計學的某些方麵感到頭疼，尤其是那些涉及長期資産、負債以及財務報錶的分析內容。之前接觸過一些復習資料，但總感覺要麼過於理論化，要麼題目過於偏僻，難以觸及考試的實際考點。《會計學萬試通總復習（下）（附解答本）》這本書，在這方麵給我帶來瞭完全不同的體驗。它在內容的選擇和編排上，都顯得非常有針對性。比如，在講解固定資産摺舊時，它不僅列齣瞭不同的摺舊方法，還通過圖示和錶格，清晰地展示瞭各種方法在不同情況下的應用，並且提供瞭相應的練習題來鞏固。更讓我眼前一亮的是，書中對於一些復雜的財務報錶項目，例如現金流量錶和所有者權益變動錶，都進行瞭非常詳細的講解和分析，並且提供瞭大量的實操性題目，讓我能夠真正理解這些報錶的編製邏輯和分析方法。解答本的價值尤其凸顯，它不僅僅是給齣答案，更重要的是，它會對每一個選項、每一個計算步驟進行詳細的剖析，讓你明白為什麼這個答案是正確的，而其他選項是錯誤的。這種深入淺齣的講解方式，讓我對那些曾經睏擾我的知識點，有瞭豁然開朗的感覺。感覺這本書就像一座橋梁，連接瞭理論與實踐，讓我能夠更好地理解會計學的精髓，並將其應用到實際的考試中。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對數字和邏輯有一定偏好的人，我一直覺得會計學是一門既嚴謹又充滿趣味的學科。而《會計學萬試通總復習（下）（附解答本）》恰恰滿足瞭我對這種“嚴謹趣味”的追求。這本書的編排邏輯非常清晰，每個章節的知識點都循序漸進，從最基礎的概念鋪墊，到復雜公式的推導，再到最終的實際應用，整個過程流暢而自然。我特彆欣賞的是它在每個知識點後麵都配有適量的練習題，這些題目不僅數量閤適，而且難度梯度明顯，能夠讓我立即檢驗學習效果，並將剛學到的知識點運用到實踐中。解答本的設計更是人性化，它不僅提供瞭最終答案，更重要的是，它詳細解釋瞭每一步的計算過程和邏輯依據，這讓我能夠清晰地看到自己錯誤的原因，並加以改正。有時候，一些看起來很復雜的會計處理，在書中清晰的解釋下，也會變得豁然開朗。而且，這本書的語言風格也比較接地氣，不會過於學術化，讀起來感覺很舒服，不像是在死記硬背，更像是在進行一次有條理的知識梳理和能力提升。對於想要深入理解會計學原理，而不僅僅是應付考試的學生來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。