Google網際網路輕鬆學

Google網際網路輕鬆學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

蘇清得
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具體描述

一本【大人、小孩】都值得看的書,讓您一手掌握Google完整應用!
 
  ◎ 網路瀏覽初體驗
  連上網際網路,Wi-Fi 分享和網域名稱,網站瀏覽的技巧,超連結和新分頁,設定起始畫麵和首頁,資安加油站-上網守則。
 
  ◎ Google搜尋與生活應用
  Google一下,生活大小事OK!搜尋進階技巧(新分頁、雙引號、多組關鍵字、減去、限定網域);還有翻譯大師,帳號申請、書籤設定。
 
  ◎ Gmail電子郵差
  寫信的技巧(逗號、密件副本),讀信和迴覆、附加檔案和刪除,生活應用(電子賀卡、雲端列印),設定簽名檔,聯絡人和群組。
 
  ◎ Google地圖真好用
  搜尋、探討地點,街景服務和360度全景相片,附近搜尋、衛星定位,儲存景點和住傢地址,路線規劃,環遊世界、探索外太空。
 
  ◎ YouTube影音世界
  觀看發燒、推薦影片,播放相關設定,搜尋和篩選器,訂閱頻道、通知,建立頻道和播放清單,分享影片、按讚留言,雲端學習平颱。
  
  ◎ 網路資源與資安防護
  搜尋網路可用圖片,創用CC授權,zip與rar壓縮檔,7-zip解壓縮。電腦病毒防護,上鎖網站與不安全,無痕瀏覽,程式更新。
 
  ◎ 雲端硬碟與Google文件
  Google雲端硬碟,檔案、資料夾上傳和共用,與我共用;Google文件、線上編輯,共同寫報告,分享給知道連結者,取消共用。
 
  ◎ Google相簿與Code.org
  上傳Google相簿,相片編輯,建立相簿和共享,美術拼貼與動畫,刪除相簿。Code.org玩遊戲寫程式,debug除錯和解決問題,創造遊戲。
 
本書特色
 
  ★ 符閤教育部108課綱
  輕鬆融入108課綱,培養網際網路應用能力,提升資訊素養。
 
  ★ 內容豐富,淺顯易懂
  課程完整,搭配觀念重點,循序漸進。圖解清楚,隻要按步操作,輕鬆學會,適閤初學者和進階學習。
 
  ★ 原創素材,範例有創意
  本書採用原創圖庫、素材,範例完整精緻、有創意。
 
  ★ 愛護眼睛,圖大字大
  印刷精美,圖大字大;採用日本紙張油墨,紙質不反光,保護視力。
 
  ★ 影音動畫教學,一點就通
  超過180分鐘,採用【互動式腳本、專業錄音】製作,生動活潑,讓您無師自通。憑影音教學卡索取(附於書腰摺口,含範例素材)。
探索深度學習與神經網絡的奧秘:一本麵嚮實踐的指南 本書緻力於為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的深度學習與神經網絡領域的知識體係。我們摒棄瞭晦澀難懂的純理論堆砌,轉而采用一種“理論為基,實踐為王”的構建方式,確保讀者不僅能理解復雜概念背後的數學原理,更能熟練運用前沿技術解決實際問題。 第一部分:基礎構建——從神經元到復雜網絡 本部分將帶領讀者迴顧和建立堅實的機器學習基礎,並逐步深入到深度學習的核心概念。 第一章:機器學習的復習與銜接 我們將從經典的機器學習範式(如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機)齣發,簡要迴顧其核心思想和局限性。重點在於理解“特徵工程”的重要性及其在傳統模型中的瓶頸。隨後,我們將引入統計學習理論的關鍵概念,如偏差-方差權衡(Bias-Variance Trade-off),為理解深度模型如何剋服維度災難和過擬閤問題打下基礎。 第二章:人工神經網絡的基石 本章是本書的起點。我們將詳細剖析單個“神經元”(Perceptron)的工作原理,包括輸入、權重、偏置以及激活函數的選擇。隨後,我們將網絡擴展至多層感知機(MLP),深入探討前饋網絡(Feedforward Networks)的結構。激活函數部分將進行詳盡的比較分析,不僅涵蓋Sigmoid和Tanh,更會重點講解ReLU及其變體(Leaky ReLU, PReLU)在梯度流動上的優勢。 第三章:高效訓練的藝術——反嚮傳播算法 反嚮傳播(Backpropagation)是深度學習的“發動機”。本章將以清晰的數學推導,揭示鏈式法則在網絡誤差梯度計算中的應用。我們不僅會展示其數學形式,還會通過僞代碼和實際操作案例,演示梯度是如何自輸齣層高效地迴傳至輸入層的。我們將討論梯度消失(Vanishing Gradients)和梯度爆炸(Exploding Gradients)問題的成因,並預告在後續章節中將如何解決這些挑戰。 第四章:優化器的進化之路 訓練深度網絡依賴於精妙的優化算法。本章係統梳理瞭優化器的發展曆程。從最基礎的隨機梯度下降(SGD)開始,我們將引入動量(Momentum)的概念,以加速收斂並逃離局部最優。隨後,我們將深入講解自適應學習率方法,包括Adagrad、RMSprop,最終聚焦於目前工業界廣泛使用的Adam(Adaptive Moment Estimation),詳細分析其如何結閤一階矩和二階矩信息進行高效的參數更新。 第二部分:核心架構的深度剖析 掌握瞭基礎訓練機製後,我們將進入當前最流行的兩大深度學習架構的實踐與理論深挖。 第五章:捲積神經網絡(CNN)的視覺革命 捲積神經網絡是計算機視覺領域的支柱。本章從二維捲積操作的數學定義入手,解釋濾波器(Filter/Kernel)如何提取空間特徵。我們將細緻講解步長(Stride)、填充(Padding)以及池化層(Pooling)的功能。隨後,本書將重點分析經典網絡結構,包括LeNet、AlexNet、VGG,並深入剖析殘差網絡(ResNet)的核心思想——殘差連接(Skip Connections)如何有效緩解深層網絡的訓練難度。對於目標檢測領域,我們將簡要介紹R-CNN傢族和YOLO的演進邏輯。 第六章:循環神經網絡(RNN)與序列建模 處理時間序列數據和自然語言是RNN的強項。本章從基礎RNN結構開始,解釋其時間維度上的信息共享機製。我們將集中討論標準RNN在處理長期依賴問題上的固有缺陷。隨後,我們將詳細介紹長短期記憶網絡(LSTM)和門控循環單元(GRU),著重分析它們的輸入門、遺忘門和輸齣門是如何協同工作,以實現對信息流的精準控製和長期記憶的維護。 第七章:注意力機製與Transformer模型 為瞭突破RNN在處理超長序列時的瓶頸,注意力機製應運而生。本章將引入“軟注意力”和“硬注意力”的概念,並重點解析自注意力(Self-Attention)機製。隨後,我們將係統介紹Transformer架構,強調其完全依賴注意力而非循環結構的設計。讀者將學習到“多頭注意力”(Multi-Head Attention)的工作原理,以及位置編碼(Positional Encoding)如何在無序的自注意力層中引入序列順序信息。 第三部分:實踐、技巧與前沿應用 理論學習的最終目的是應用。本部分將聚焦於如何構建健壯的模型、如何處理實際數據以及當前領域的熱點方嚮。 第八章:數據預處理與正則化策略 一個優秀的深度學習項目,80%的成功取決於數據。本章詳述瞭數據清洗、歸一化(Normalization)和標準化(Standardization)的必要性。在正則化方麵,我們將深入探討L1和L2正則化如何限製權重的大小。更重要的是,我們將詳細講解Dropout的工作原理及其在防止過擬閤中的關鍵作用,並討論批歸一化(Batch Normalization)如何穩定訓練過程並充當一種輕微的正則化手段。 第九章:遷移學習與模型微調 在資源有限的情況下,遷移學習(Transfer Learning)是高效利用預訓練模型的方法。本章講解瞭如何利用在大規模數據集(如ImageNet)上訓練好的模型,通過凍結部分層、替換頂層分類器或進行微調(Fine-tuning),快速適應新的、數據量較小的任務。我們將討論選擇哪些層進行訓練的策略,以及如何調整學習率以保護已學習到的特徵。 第十章:生成模型簡介 本章引導讀者探索深度學習的創造性一麵。我們將簡要介紹生成對抗網絡(GANs)的基本框架,包括生成器(Generator)和判彆器(Discriminator)之間的零和博弈過程。此外,還將觸及變分自編碼器(VAEs)的基本思想,解釋其如何通過潛在空間(Latent Space)的重參數化技巧實現數據的生成與錶示學習。 全書旨在通過大量的代碼片段(使用Python及主流深度學習框架如PyTorch/TensorFlow實現)和清晰的圖示,將這些復雜的概念轉化為可操作的知識。讀者在完成本書的學習後,將有能力獨立設計、訓練和評估復雜的深度學習模型,並對當前的研究趨勢有深刻的理解。

著者信息

作者簡介
 
蘇清得
 
  電腦暢銷書作者,從事寫作三十多年,齣版過六十餘本著作,其中「國中電腦」上、下冊及教師手冊等,根據教育部課綱撰寫,通過教育部審定。
 
  近年來,蘇老師團隊將重心放在程式設計、創客、多媒體等電腦叢書上,默默耕耘,努力不懈,期望能推齣最適閤大傢閱讀的電腦書。
 
繪者簡介
 
宏全美編小組
 
  由多位美編和創意高手組成,將抽象難懂的電腦觀念,以圖像錶達;適當加入可愛的美工插畫,搭配有條理的編排,讓讀者一目瞭然、容易閱讀。

圖書目錄

第一章 網路世界真有趣
1-1 認識網際網路
1-2 網路位址和瀏覽器
1-3 網站瀏覽初體驗
1-4 在新分頁開啟
1-5 起始畫麵和首頁
1-6 資安加油站—上網守則

第二章 Google搜尋與生活應用
2-1 認識搜尋引擎
2-2 Google搜尋應用
2-3 進階搜尋技巧
2-4 Google生活超方便
2-5 Google翻譯大師
2-6 帳號和書籤管理

第三章 Gmail電子郵差
3-1 認識電子郵件
3-2 使用Gmail寫信和迴信
3-3 附加檔案和刪除
3-4 E-mail生活應用
3-5 個人化郵件設定
3-6 建立聯絡人和應用

第四章 Google地圖真好用
4-1 好用的Google地圖
4-2 街景服務.身歷其境
4-3 我的Google地圖
4-4 路線規劃輕鬆Go
4-5 環遊世界.探索外太空

第五章 YouTube影音世界
5-1 網路影音包羅萬象
5-2 快速搜尋看影片
5-3 訂閱頻道.主動通知
5-4 建立頻道.播放清單
5-5 分享影片.按讚留言
5-6 雲端學習平颱

第六章 網路資源與資安防護
6-1 網路的共享資源
6-2 網路資源和創用CC
6-3 壓縮與解壓縮
6-4 電腦病毒和防護
6-5 安全瀏覽和程式更新

第七章 雲端硬碟與Google文件
7-1 雲端硬碟真方便
7-2 檔案上傳
7-3 共用檔案、資料夾
7-4 線上編輯文件
7-5 共同編輯.寫報告

第八章 Google相簿與Code.org
8-1 Google相簿珍藏迴憶
8-2 上傳相片和編輯
8-3 建立相簿和共享
8-4 美術拼貼和刪除
8-5 連結Code.org玩遊戲

圖書序言

  • ISBN:9789869901000
  • 叢書係列:輕鬆學
  • 規格:平裝 / 160頁 / 19 x 26 x 0.7 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

用戶評價

评分

這本《Google網際網路輕鬆學》,聽名字是想走親民路線,但內容的編排邏輯實在讓人有點摸不著頭緒。它在第一章雄心勃勃地想建立一個宏觀的網路歷史背景,結果跳到下一章又開始細講如何設定Google日曆的會議提醒,這兩個層次跳動得太快,讀者很容易在宏大敘事和瑣碎操作之間迷失方嚮。我個人對於網路安全的章節特別有興趣,畢竟現在詐騙手法層齣不窮,但我期望看到的是更具體、更具實戰性的防禦策略,例如針對釣魚郵件的視覺辨識技巧,或是如何安全使用公共Wi-Fi等。然而,書裡提供的建議,像是「定期更換密碼」這種老生常談,對於已經歷過幾次網路攻擊洗禮的颱灣讀者來說,簡直是搔不到癢處。而且,書中對於新興的AI工具整閤討論得不夠深入,這在當前快速變化的網路環境下,是一個明顯的時間落差。如果這本書能把重點放在如何用Google的工具鏈去提升工作效率,而不是僅僅介紹單一功能的用法,或許會更有價值。現在的版本,更像是某個特定年份的產品說明書,缺乏長遠的指導意義。

评分

這本號稱「輕鬆學」的工具書,我隻能說,嘿,網路世界哪來這麼多輕鬆兩字啊?一翻開目錄,光是那些密密麻麻的專有名詞就讓人頭皮發麻。像是「區塊鏈」、「雲端運算」、「物聯網」這些,書裡試圖用淺顯的比喻帶過,但坦白講,對於我們這些雖然每天滑手機、追劇,但對於背後原理一知半解的普通使用者來說,簡直是天書。書中花瞭很大篇幅在介紹各種社群媒體的使用技巧,這部分或許還算貼近生活,但很多操作步驟,說實話,我直接上YouTube搜尋教學影片,可能三分鐘就搞定瞭,書本這種線性閱讀的模式,在資訊爆炸的時代,顯得有點過時。更別提它對隱私權和網路安全的著墨,總覺得像是蜻蜓點水,點到為止,沒有真正深入探討那種讓人脊背發涼的風險性。讀完之後,我對Google這個平颱本身或許多瞭點皮毛的瞭解,但要說我真的「學會」瞭什麼足以改變我網路使用習慣的訣竅,那可真是差得遠瞭。這本書,大概隻適閤那些對網路世界充滿純粹好奇,且時間非常充裕的人翻閱吧,對於想立刻提升數位戰鬥力的人來說,可能就抱歉瞭。

评分

這本書的排版和設計,乍看之下確實很「輕盈」,大量的圖示和彩色的區塊,試圖降低閱讀的門檻。這點對於完全不熟悉科技產品的長輩來說,或許有幫助。然而,對於我們這些需要處理複雜資訊的上班族來說,這種過度的視覺化反而造成瞭閱讀上的乾擾。我花瞭很多時間去辨識那些鮮豔的背景色塊,而不是專注於文字內容本身。更讓我感到睏擾的是,書中引用的許多案例和連結,都是偏嚮歐美市場的使用情境,例如某些Google服務在颱灣根本沒有正式上線,或者功能有所閹割,這讓讀者在實際操作時會產生極大的落差感。當我嘗試去驗證書中提到的某個進階搜尋指令時,發現它在中文語境下的效果並不理想,這讓我對作者對在地化細節的掌握度產生瞭懷疑。總結來說,它或許能讓一個完全零基礎的人「開始」接觸Google,但若想成為真正的「使用者」,這本書提供的工具箱裡的扳手,可能不夠閤適颱灣網路環境的螺絲釘。

评分

坦白講,從一個「老網路人」的角度來看這本書,它幾乎沒有提供任何新知。我對網路的認知,可能得追溯到撥接數據機的時代瞭,那時候的網路世界充滿瞭未知與探索的樂趣。現在的網路,對我而言,更像是一個高度結構化、被巨頭壟斷的基礎設施。所以當我翻開這本《Google網際網路輕鬆學》時,我期待它能剖析這些巨頭背後的商業模式,或者探討網路霸權對社會的潛在影響。但這本書完全避開瞭所有可能引起爭議或需要深度批判性的議題,選擇瞭一條最安全、最無害的「使用教學」路線。它把Google描繪成一個萬能的、無私的資訊提供者,卻鮮少提及數據的採集與應用是如何精準地塑造我們的行為模式。這讓我覺得,這本書與其說是「學」,不如說是「順從」——順從於現有的平颱規則。對於想深入瞭解網路生態如何運作,進而找到自己在其中生存之道的人來說,這本書提供的視角太過單薄,不夠銳利。

评分

拿到這本書的時候,說真的,心裡是抱著一種期待,畢竟「Google」這個金字招牌擺在那裡,總覺得它應該會提供什麼獨到的見解,不隻是教你怎麼搜尋而已嘛。結果呢,讀完之後,我最大的感受就是「嗯,好像大傢都知道的那些事,被整理成一本書瞭」。書裡的大部分內容,像是Gmail的高級設定、Google地圖的隱藏功能,老實講,如果平時有在認真用Google服務,早就自己摸索齣來瞭。它給我的感覺,比較像是一本詳盡的「功能操作手冊」,而不是一本能夠啟發思考的「網路素養指南」。特別是它在談論搜尋引擎優化(SEO)那些段落,寫得非常學術化,用瞭不少業界術語,讓我覺得作者可能比較偏嚮技術端,而非一般大眾讀者。我更希望看到的是,在海量資訊中如何保持清醒、如何分辨假新聞,這些更貼近我們日常倫理的探討,但這些內容在書中份量少得可憐。總體來說,它就像是把Google官方網站上的說明文件,用比較「親切」的語氣重新排列組閤瞭一遍,沒有帶來任何「哇!原來如此!」的驚喜感,略感失望。

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