Arduino RFID 門禁管制機設計 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

曹永忠

图书标签:

• Arduino
• RFID
• 門禁
• 電子書
• DIY
• 電子工程
• 程式設計
• 安全系統
• 嵌入式系統
• 硬體設計

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时避免提及您提到的《Arduino RFID 門禁管制機設計 (電子書)》中的任何信息。 --- 《深度学习：从理论到实践的构建与优化》 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，涵盖现代深度学习理论的基石、关键算法的推导，以及如何将这些复杂的模型应用于实际的工业级项目中。全书结构严谨，从基础的数学原理出发，逐步过渡到复杂的神经网络架构和前沿的研究方向，确保读者不仅能“使用”深度学习框架，更能“理解”其内部运作机制。 本书的特色在于其平衡性：理论的深度与实践的可操作性并重。我们不满足于仅仅展示代码示例，而是深入剖析每一层网络结构背后的决策依据、优化器的数学模型，以及数据预处理对最终性能的影响。 第一部分：深度学习的数学基石与基础架构 本部分为后续高级主题打下坚实的基础。我们首先回顾了构建现代神经网络所需的线性代数、微积分和概率论知识，并着重强调了它们在梯度计算和模型正则化中的应用。 第一章：神经网络的数学基础 详细阐述了向量、矩阵运算在层级结构中的表示，重点讲解了链式法则在反向传播（Backpropagation）算法中的核心作用。我们用清晰的图示和推导过程，解析了如何计算损失函数关于网络权重的梯度。 第二章：核心激活函数与损失函数 本章对比分析了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU, PReLU）。重点讨论了梯度消失/爆炸问题，并解释了为什么 ReLU 及其变体在深层网络中表现更优。同时，对交叉熵损失、均方误差（MSE）等常用损失函数进行了详尽的数学建模，并探讨了它们在分类和回归任务中的适用性。 第三章：优化器策略的演进 从最基础的随机梯度下降（SGD）开始，本书系统性地介绍了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，并深入剖析了 Adam 优化器的机制。每一算法都配有伪代码和收敛性分析，帮助读者理解不同优化器在处理稀疏数据和非凸优化面时的优劣。 第二部分：经典与前沿网络架构的深度剖析 在理解了基础构件后，本书将重点放在构建高效网络的“蓝图”上。我们将详尽介绍计算机视觉和自然语言处理领域的核心模型。 第四章：卷积神经网络（CNN）的精髓 本章是关于图像处理的基础。我们不仅讲解了卷积操作、池化层、全连接层的标准流程，更深入探讨了 感受野（Receptive Field） 的概念。随后，我们对 LeNet、AlexNet、VGG、Inception（GoogLeNet）以及 ResNet（残差网络） 的结构进行了逐层拆解，特别是残差连接如何解决了深度网络的退化问题，是本章的重点。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列和自然语言任务，本章详细介绍了 RNN 的结构及其局限性。重点转向 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU），通过详细的状态方程分析了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，有效捕获长期依赖关系。 第六章：注意力机制与 Transformer 模型的革命 本章聚焦于当前 NLP 领域的主导范式。我们从“软注意力”机制开始，逐步过渡到 Transformer 架构的核心——多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。书中用大量篇幅解释了 位置编码（Positional Encoding） 的必要性，以及 Encoder-Decoder 结构在机器翻译等任务中的高效实现。 第三部分：模型优化、正则化与部署 构建模型只是第一步，如何使其泛化能力强、训练高效且易于部署是工程实践的关键。 第七章：高效训练与正则化技术 本章专注于提升模型性能的“调优”艺术。涵盖了 批归一化（Batch Normalization） 如何稳定训练过程，Dropout 的随机失活机制，以及 L1/L2 正则化的数学影响。此外，还包括学习率调度（如 Cosine Annealing）和早停（Early Stopping）的策略选择。 第八章：迁移学习与微调实践 在数据稀缺的环境下，迁移学习至关重要。本章详细介绍了如何利用在大型数据集（如 ImageNet 或大规模文本语料库）上预训练的模型，通过冻结部分层、替换顶层并进行精细化微调（Fine-tuning），快速适应特定任务。我们提供了针对不同模型结构的微调指南。 第九章：模型部署与计算效率 从理论走向实际生产环境。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以减小模型体积和推理延迟。同时，介绍了如何使用 ONNX 或 TensorFlow Lite 等工具链，将训练好的模型部署到边缘设备或高性能服务器上，并进行性能基准测试。 附录：实践案例与工具链 附录提供了使用主流框架（如 PyTorch）实现上述所有核心架构的独立、可运行的代码模块。这些案例涵盖了图像分类、文本生成和时间序列预测，旨在作为读者快速启动自己项目的参考蓝图。附录还包含了用于实验跟踪和可视化（如 TensorBoard）的实用技巧。 --- 目标读者： 计算机科学、电子工程、数据科学领域的研究人员、工程师，以及希望深入理解并应用前沿深度学习技术的专业人士。本书假定读者具备一定的编程基础（Python）和基础的微积分知识。