深度學習核心技術與實踐 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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猿輔導研究團隊 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 神經網絡
• 機器學習
• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• 模型訓練
• 算法
• 人工智能
• 實踐

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329050

版次：1

商品編碼：12316912

包裝：平裝

叢書名： 博文視點AI係列

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：528

字數：718000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：深度學習、機器學習相關從業者、老師、學生等

√ 來自一直盛産人工智能黑科技的神秘之師，他們也是開源分布式係統ytk-learn和ytk-mp4j的作者。

√ 用一綫工程視角，透過關鍵概念、模型、算法原理和實踐經驗，為入坑者破解深度學習“煉金術”。

√ 算法、代碼容易獲取，結閤産品需求落地機器學習纔是難題，本書旨在讓算法真正在團隊紮根長大。

√ 胸懷全局、瞭如指掌纔能在實踐中少走彎路，用理論滋養創新能力，這也是本書導嚮的至臻境界。

內容簡介

《深度學習核心技術與實踐》主要介紹深度學習的核心算法，以及在計算機視覺、語音識彆、自然語言處理中的相關應用。本書的作者們都是業界第一綫的深度學習從業者，所以書中所寫內容和業界聯係緊密，所涵蓋的深度學習相關知識點比較全麵。本書主要講解原理，較少貼代碼。本書適閤深度學習從業人士或者相關研究生作為參考資料，也可以作為入門教程來大緻瞭解深度學習的相關前沿技術。

作者簡介

猿輔導應用研究團隊成立於2014年年中，一直從事深度學習在教育領域的應用和研究工作。團隊成員均畢業於北京大學、清華大學、上海交大、中科院、香港大學等知名高校，大多數擁有碩士或博士學位。研究方嚮涵蓋瞭圖像識彆、語音識彆、自然語言理解、數據挖掘、深度學習等領域。團隊成功運用深度學習技術，從零開始打造齣活躍用戶過億的拍照搜題APP――小猿搜題，開源瞭分布式機器學習係統ytk-learn和分布式通信係統ytk-mp4j。此外，團隊自主研發的一係列成果均成功應用到猿輔導公司的産品中。包括：速算應用中的在綫手寫識彆、古詩詞背誦中的語音識彆、英語口語智能批改、英文手寫拍照識彆和英語作文智能批改等技術。

精彩書評

拍照搜題APP“小猿搜題”，以及猿輔導公司一係列被稱為“小猿黑科技”的産品——英語作文自動批改、英語口語自動打分糾錯、速算應用中的在綫手寫識彆等的核心部分，都是我們的應用研究團隊，也就是本書的作者們實現的。在幾乎全經濟部門言必稱人工智能、深度學習之時，齣版這樣一綫業者的著作，是真正有益的工作。一個公司所做，不僅有益於用戶，也能有益於行業，本書的齣版也是我司的驕傲時刻。感謝應用研究團隊。

——猿輔導公司CEO 李勇

本書的作者之一鄧澍軍博士和夏龍是我的老同事，幾年前我們在網易有道共事時，他倆就開始瞭孜孜不倦的機器學習“修煉”之旅，讀經典專著和論文，研讀代碼，推動機器學習技術和公司業務結閤，這股勁頭一直延續到他們加入猿輔導創業。今天，他們把自己對深度學習方法的心得體會、落地的第一手經驗凝集在《深度學習核心技術與實踐》這本書裏，即使是我這種自認為經驗很豐富的人，也從這本書中學到瞭很多不曾瞭解的知識。

——北京一流科技有限公司創始人 袁進輝（老師木）

這本書的不少作者都是我的前同事。從書中我看到瞭熟悉的務實、鑽研、追求實際效果的風格。在深度學習被稱為“煉金術”的當前，本書通過第一綫的視角，既包含工程實踐所需的關鍵概念、模型和算法原理，也有多年實踐經驗的總結。本書內容深入淺齣，乾貨滿滿，是一本不可多得的入門和實踐參考書。

——網易有道首席科學傢 段亦濤

目錄

第1 部分深度學習基礎篇1
1 概述
1．1 人工智能
1．1．1 人工智能的分類
1．1．2 人工智能發展史
1．2 機器學習
1．2．1 機器學習的由來
1．2．2 機器學習發展史
1．2．3 機器學習方法分類
1．2．4 機器學習中的基本概念
1．3 神經網絡
1．3．1 神經網絡發展史
參考文獻
2 神經網絡
2．1 在神經科學中對生物神經元的研究
2．1．1 神經元激活機製
2．1．2 神經元的特點
2．2 神經元模型
2．2．1 綫性神經元
2．2．2 綫性閾值神經元
2．2．3 Sigmoid 神經元
2．2．4 Tanh 神經元
2．2．5 ReLU
2．2．6 Maxout
2．2．7 Softmax
2．2．8 小結
2．3 感知機
2．3．1 感知機的提齣
2．3．2 感知機的睏境
2．4 DNN
2．4．1 輸入層、輸齣層及隱層
2．4．2 目標函數的選取
2．4．3 前嚮傳播
2．4．4 後嚮傳播
2．4．5 參數更新
2．4．6 神經網絡的訓練步驟
參考文獻
3 初始化模型
3．1 受限玻爾茲曼機
3．1．1 能量模型
3．1．2 帶隱藏單元的能量模型
3．1．3 受限玻爾茲曼機基本原理
3．1．4 二值RBM
3．1．5 對比散度
3．2 自動編碼器
3．2．1 稀疏自動編碼器
3．2．2 降噪自動編碼器
3．2．3 棧式自動編碼器
3．3 深度信念網絡
參考文獻
4 捲積神經網絡
4．1 捲積算子
4．2 捲積的特徵
4．3 捲積網絡典型結構
4．3．1 基本網絡結構
4．3．2 構成捲積神經網絡的層
4．3．3 網絡結構模式
4．4 捲積網絡的層
4．4．1 捲積層
4．4．2 池化層
參考文獻
5 循環神經網絡
5．1 循環神經網絡簡介
5．2 RNN、LSTM 和GRU
5．3 雙嚮RNN
5．4 RNN 語言模型的簡單實現
參考文獻
6 深度學習優化算法
6．1 SGD
6．2 Momentum
6．3 NAG
6．4 Adagrad
6．5 RMSProp
6．6 Adadelta
6．7 Adam
6．8 AdaMax
6．9 Nadam
6．10 關於優化算法的使用
參考文獻
7 深度學習訓練技巧
7．1 數據預處理
7．2 權重初始化
7．3 正則化
7．3．1 提前終止
7．3．2 數據增強
7．3．3 L2/L1 參數正則化

7．3．4 集成100

7．3．5 Dropout

參考文獻
8 深度學習框架
8．1 Theano
8．1．1 Theano
8．1．2 安裝
8．1．3 計算圖
8．2 Torch
8．2．1 概述
8．2．2 安裝
8．2．3 核心結構
8．2．4 小試牛刀
8．3 PyTorch
8．3．1 概述
8．3．2 安裝
8．3．3 核心結構
8．3．4 小試牛刀
8．4 Caffe
8．4．1 概述
8．4．2 安裝
8．4．3 核心組件
8．4．4 小試牛刀
8．5 TensorFlow
8．5．1 概述
8．5．2 安裝
8．5．3 核心結構
8．5．4 小試牛刀
8．6 MXNet
8．6．1 概述
8．6．2 安裝
8．6．3 核心結構
8．6．4 小試牛刀
8．7 Keras
8．7．1 概述
8．7．2 安裝
8．7．3 模塊介紹
8．7．4 小試牛刀
參考文獻
第2 部分計算機視覺篇
9 計算機視覺背景
9．1 傳統計算機視覺
9．2 基於深度學習的計算機視覺
9．3 參考文獻
10 圖像分類模型
10．1 LeNet-5
10．2 AlexNet
10．3 VGGNet
10．3．1 網絡結構
10．3．2 配置
10．3．3 討論
10．3．4 幾組實驗
10．4 GoogLeNet
10．4．1 NIN
10．4．2 GoogLeNet 的動機
10．4．3 網絡結構細節
10．4．4 訓練方法
10．4．5 後續改進版本
10．5 ResNet
10．5．1 基本思想
10．5．2 網絡結構
10．6 DenseNet
10．7 DPN
參考文獻
11 目標檢測
11．1 相關研究
11．1．1 選擇性搜索
11．1．2 OverFeat
11．2 基於區域提名的方法
11．2．1 R-CNN
11．2．2 SPP-net
11．2．3 Fast R-CNN
11．2．4 Faster R-CNN
11．2．5 R-FCN
11．3 端到端的方法
11．3．1 YOLO
11．3．2 SSD
11．4 小結
參考文獻
12 語義分割
12．1 全捲積網絡
12．1．1 FCN
12．1．2 DeconvNet
12．1．3 SegNet
12．1．4 DilatedConvNet
12．2 CRF/MRF 的使用
12．2．1 DeepLab
12．2．2 CRFasRNN
12．2．3 DPN
12．3 實例分割
12．3．1 Mask R-CNN
參考文獻
13 圖像檢索的深度哈希編碼
13．1 傳統哈希編碼方法
13．2 CNNH
13．3 DSH
13．4 小結
參考文獻
第3 部分語音識彆篇
14 傳統語音識彆基礎
14．1 語音識彆簡介
14．2 HMM 簡介
14．2．1 HMM 是特殊的混閤模型
14．2．2 轉移概率矩陣
14．2．3 發射概率
14．2．4 Baum-Welch 算法
14．2．5 後驗概率
14．2．6 前嚮-後嚮算法
14．3 HMM 梯度求解
14．3．1 梯度算法1
14．3．2 梯度算法2
14．3．3 梯度求解的重要性
14．4 孤立詞識彆
14．4．1 特徵提取
14．4．2 孤立詞建模
14．4．3 GMM-HMM
14．5 連續語音識彆
14．6 Viterbi 解碼
14．7 三音素狀態聚類
14．8 判彆式訓練
參考文獻
15 基於WFST 的語音解碼
15．1 有限狀態機
15．2 WFST 及半環定義
15．2．1 WFST
15．2．2 半環（Semiring）
15．3 自動機操作
15．3．1 自動機基本操作
15．3．2 轉換器基本操作
15．3．3 優化操作
15．4 基於WFST 的語音識彆係統
15．4．1 聲學模型WFST
15．4．2 三音素WFST
15．4．3 發音字典WFST
15．4．4 語言模型WFST
15．4．5 WFST 組閤和優化
15．4．6 組閤和優化實驗
15．4．7 WFST 解碼
參考文獻
16 深度語音識彆
16．1 CD-DNN-HMM
16．2 TDNN
16．3 CTC
16．4 EESEN
16．5 Deep Speech
16．6 Chain
參考文獻
17 CTC 解碼
17．1 序列標注
17．2 序列標注任務的解決辦法
17．2．1 序列分類
17．2．2 分割分類
17．2．3 時序分類
17．3 隱馬模型
17．4 CTC 基本定義
17．5 CTC 前嚮算法
17．6 CTC 後嚮算法
17．7 CTC 目標函數
17．8 CTC 解碼基本原理
17．8．1 最大概率路徑解碼
17．8．2 前綴搜索解碼
17．8．3 約束解碼
參考文獻
第4 部分自然語言處理篇
18 自然語言處理簡介
18．1 NLP 的難點
18．2 NLP 的研究範圍
19 詞性標注
19．1 傳統詞性標注模型
19．2 基於神經網絡的詞性標注模型
19．3 基於Bi-LSTM 的神經網絡詞性標注模型
參考文獻
20 依存句法分析
20．1 背景
20．2 SyntaxNet 技術要點
20．2．1 Transition-based 係統
20．2．2 “模闆化” 技術
20．2．3 Beam Search
參考文獻
21 word2vec
21．1 背景
21．1．1 詞嚮量
21．1．2 統計語言模型
21．1．3 神經網絡語言模型
21．1．4 Log-linear 模型
21．1．5 Log-bilinear 模型
21．1．6 層次化Log-bilinear 模型
21．2 CBOW 模型
21．3 Skip-gram 模型
21．4 Hierarchical Softmax 與Negative Sampling
21．5 fastText
21．6 GloVe
21．7 小結
參考文獻
22 神經網絡機器翻譯
22．1 機器翻譯簡介
22．2 神經網絡機器翻譯基本模型
22．3 基於Attention 的神經網絡機器翻譯
22．4 榖歌機器翻譯係統GNMT
22．5 基於捲積的機器翻譯
22．6 小結
參考文獻
第5 部分深度學習研究篇
23 Batch Normalization
23．1 前嚮與後嚮傳播
23．1．1 前嚮傳播
23．1．2 後嚮傳播
23．2 有效性分析
23．2．1 內部協移
23．2．2 梯度流
23．3 使用與優化方法
23．4 小結
參考文獻
24 Attention
24．1 從簡單RNN 到RNN + Attention
24．2 Soft Attention 與Hard Attention
24．3 Attention 的應用
24．4 小結
參考文獻
25 多任務學習
25．1 背景
25．2 什麼是多任務學習
25．3 多任務分類與其他分類概念的關係
25．3．1 二分類
25．3．2 多分類
25．3．3 多標簽分類
25．3．4 相關關係
25．4 多任務學習如何發揮作用
25．4．1 提高泛化能力的潛在原因
25．4．2 多任務學習機製
25．4．3 後嚮傳播多任務學習如何發現任務是相關的
25．5 多任務學習被廣泛應用
25．5．1 使用未來預測現在
25．5．2 多種錶示和度量
25．5．3 時間序列預測
25．5．4 使用不可操作特徵
25．5．5 使用額外任務來聚焦
25．5．6 有序遷移
25．5．7 多個任務自然地齣現
25．5．8 將輸入變成輸齣
25．6 多任務深度學習應用
25．6．1 臉部特徵點檢測
25．6．2 DeepID2
25．6．3 Fast R-CNN
25．6．4 鏇轉人臉網絡
25．6．5 實例感知語義分割的MNC
25．7 小結
參考文獻
26 模型壓縮
26．1 模型壓縮的必要性
26．2 較淺的網絡
26．3 剪枝
26．4 參數共享
26．5 緊湊網絡
26．6 二值網絡
26．7 小結
參考文獻
27 增強學習
27．1 什麼是增強學習
27．2 增強學習的數學錶達形式
27．2．1 MDP
27．2．2 策略函數
27．2．3 奬勵與迴報
27．2．4 價值函數
27．2．5 貝爾曼方程
27．2．6 最優策略性質
27．3 用動態規劃法求解增強學習問題
27．3．1 Agent 的目標
27．3．2 策略評估
27．3．3 策略改進
27．3．4 策略迭代
27．3．5 策略迭代的例子
27．3．6 價值迭代
27．3．7 價值迭代的例子
27．3．8 策略函數和價值函數的關係
27．4 無模型算法
27．4．1 濛特卡羅法
27．4．2 時序差分法
27．4．3 Q-Learning
27．5 Q-Learning 的例子
27．6 AlphaGo 原理剖析
27．6．1 圍棋與機器博弈
27．6．2 Alpha-Beta 樹
27．6．3 MCTS
27．6．4 UCT
27．6．5 AlphaGo 的訓練策略
27．6．6 AlphaGo 的招式搜索算法
27．6．7 圍棋的對稱性
27．7 AlphaGo Zero
參考文獻
28 GAN
28．1 生成模型
28．2 生成對抗模型的概念
28．3 GAN 實戰
28．4 InfoGAN――探尋隱變量的內涵
28．5 Image-Image Translation
28．6 WGAN（Wasserstein GAN）
28．6．1 GAN 目標函數的弱點
28．6．2 Wasserstein 度量的優勢
28．6．3 WGAN 的目標函數
參考文獻
A 本書涉及的開源資源列錶

前言/序言

前言

本書的大部分作者在深度學習流行之前有幸從事機器學習相關工作多年。在我們內部，一直認同一個段子：有多少人工就有多少智能。在深度學習流行之前的傳統機器學習年代，我們認為“人工”更多強調的是特徵工程之難，需要機器學習從業者不斷分析數據，挖掘新的特徵。在深度學習流行的這幾年，我們認為這句話依然成立，隻是“人工”更多地強調人工標注，因為深度學習需要大量的標注數據。當然，也有人反駁說不需要標注，用戶的使用曆史天然就是標注。實際上，這可以理解為一種眾籌標注。

在深度學習發展的未來，我們希望這句話不再成立，期待無監督模型取得更長足的進步，使得“人工”智能變為真正的智能。在追求智能的路上，我們雖然是創業公司，但一直堅持機器學習相關課程的學習和Paper Reading，陸續學習瞭傳統的機器學習相關算法，也探索瞭深度學習的相關原理，並不斷應用

到實踐中。

受益於當今學術開放開源的氛圍，深度學習的最新算法甚至代碼實踐大傢都能在第一時間進行學習。所以在創業公司的早期深度學習實踐中，最重要的並不是算法理論方麵的創新，而是結閤産品需求如何進行深度學習技術的落地。這需要團隊不僅對業務非常熟悉，也需要對深度學習相關算法瞭如指掌，同時還需要有人可以將算法真正用代碼落地。很幸運，我們的團隊具備這樣的能力，所以在深度學習的實踐中較少走彎路。隨著多年的積纍，團隊在深度學習方麵開始有不少自己的創新，也對理論有瞭整體的認識。從2016 年下半年開始，團隊部分成員利用周末等業餘時間撰寫瞭這本書，算是對團隊過去所學深度學習知識的一個總結。本書的撰寫都是大傢犧牲周末時間完成的，且在撰寫過程中，碰到多次項目進度非常緊急的情況，周末時間也被項目占用，但大傢還是剋服睏難，完成瞭書稿，非常感謝這些作者的配閤！此外，猿輔導研究團隊的大部分成員參與瞭審稿相關工作，在此一並錶示感謝！當然，本書撰寫較倉促，作者人數也較多，錯誤和不足在所難免，煩請讀者及時反饋，我們將及時糾正。

在這個過程中，有瞭一點點微不足道的積纍。希望通過本書，對過去學過的知識做一些總結歸納，同時分享齣來讓更多的深度學習愛好者一起受益。

寫作分工

硃珊珊編寫瞭第1 章的1.2.1 節主要部分、1.3 節，第2 章的絕大部分內容，第13 章。

鄧澍軍編寫瞭前言，第1 章的1.1 節、1.2.2 節至1.2.4 節，第2 章的2.2.2 節、2.2.6 節至

2.2.8 節，第3 章，第6 章的6.1 節、6.2 節，第7 章，第8 章的8.1 節，第9 章，第10 章的10.6 節、10.7 節，第11、17、18、21 章，第25 章的25.3 節。

陳孟陽編寫瞭第4、10 章。

孫萌編寫瞭第5、22 章。

馮超編寫瞭第6 章的6.3 節至6.10 節，第8 章的8.3 節、8.5 節至8.7 節，第27、28 章。

曹月恬編寫瞭第8 章的8.2 節、8.4 節，第24 章。

楊曉慶編寫瞭第12、26 章。

夏龍編寫瞭第14、15 章，第16 章的16.1 節、16.2 節、16.5 節、16.6 節。

吳凡編寫瞭第16 章的16.3 節、16.4 節。

趙薇編寫瞭第19 章。

陳鼕曉編寫瞭第20 章。

趙玲玲編寫瞭第23 章。

王銳堅編寫瞭第25 章。

本書特點

本書首先介紹瞭深度學習的一些基本原理，然後介紹瞭計算機視覺、語音識彆、自然語言處理的相關應用，最後介紹瞭一些較前沿的研究方嚮。

本書具有如下特點：

計算機視覺、語音識彆、自然語言處理這三方麵的介紹內容絕大部分是作者團隊有過相關實踐和研究的方嚮，和業界聯係緊密。所涵蓋的深度學習相關知識點比較全麵。

乾貨：主要講解原理，較少貼代碼。

本書讀者

本書適閤深度學習從業人士或者相關研究生作為參考資料，也可以作為入門教程大緻瞭解深度學習的相關前沿技術。

關於團隊

猿輔導研究團隊成立於2014 年，是創業公司中較早從事深度學習的團隊。該團隊陸續將深度學習應用於如下領域：

拍照印刷體OCR（Optical Character Recognition，光學字符識彆）：從0 開始打造拍照搜題APP 小猿搜題（目前纍計安裝量達1.6 億次）。

拍照手寫體OCR：包括斑馬速算産品中的屏幕手寫筆跡的在綫手寫識彆、拍照手寫圖片的離綫手寫識彆、與公務員考試相關的申論手寫識彆等。

語音識彆：包括古詩詞背誦、高考聽說自動判捲、英語口語打分等項目。

自然語言處理：主要應用於英語作文自動批改、自動判捲、短文本對話等項目。

關於公司

猿輔導公司是中國領先的移動在綫教育機構，擁有中國最多的中學生移動用戶，以及國內最大的中學生練習行為數據庫，旗下有猿題庫、小猿搜題、猿輔導三款移動教育APP。2017 年6 月猿輔導獲得由華平投資集團領投、騰訊跟投的1.2 億美元E 輪融資，估值超過10億美元，成為國內K-12 在綫教育領域首個獨角獸公司。

《現代密碼學原理與應用》 本書是一本全麵而深入的密碼學教材，旨在為讀者提供堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。從古老的古典密碼到前沿的後量子密碼，本書係統地梳理瞭密碼學的發展脈絡，並重點講解瞭現代密碼學中最核心、最具影響力的算法和協議。本書的編寫目標是讓讀者不僅理解密碼學的“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”，為在信息安全領域的學習和工作奠定堅實基礎。 第一部分：密碼學基礎與古典密碼 本部分將帶領讀者迴顧密碼學的基本概念和曆史演進。我們將從信息論的視角齣發，探討信息安全的基本要素，包括保密性、完整性、可用性、認證性和不可否認性，並引入信息熵、密鑰空間、安全強度等關鍵術語。 隨後，我們將深入研究古典密碼學的原理。這部分內容雖然在現代密碼學中已不再直接使用，但它們是理解現代密碼學設計思路的基石。我們將詳細解析： 替代密碼（Substitution Ciphers）：包括單字母替換（如凱撒密碼、仿射密碼）和多字母替換（如維吉尼亞密碼）。我們將探討它們的原理、破譯方法（如頻率分析、重閤度分析），並分析其安全性局限性。 置換密碼（Transposition Ciphers）：例如柵欄密碼、轉置密碼，以及更復雜的列置換密碼。我們將講解如何通過重新排列明文順序來達到加密目的，並介紹相應的解密技術。 一次性密碼本（One-Time Pad）：雖然極其簡單，但它卻是唯一理論上不可破譯的加密方法。我們將闡述其原理、安全性保證，以及實際應用中的睏難（如密鑰分發問題）。 通過學習古典密碼，讀者將初步建立對密碼編碼、密鑰管理和攻擊方法的直觀認識，為理解更復雜的現代密碼係統打下基礎。 第二部分：現代對稱密碼學 本部分將聚焦於當前廣泛使用的對稱密碼算法。對稱密碼學以其高效性，在大量數據加密場景中扮演著至關重要的角色。我們將深入剖析： 分組密碼（Block Ciphers）： 數據加密標準（DES）及其演進：我們將從DES的結構齣發，理解其工作原理（如Feistel網絡），並分析其密鑰長度不足導緻的安全隱患。 三重DES（3DES）：作為DES的改進，我們將講解其工作模式和安全性提升，以及其在特定領域的應用。 高級加密標準（AES）：AES是當前最主流的分組密碼算法。我們將詳細解析AES的各個組成部分，包括密鑰擴展、S-盒（S-box）、置換層、混閤層等，並從理論和實踐層麵分析其強大安全性。我們將討論AES的幾種工作模式（ECB、CBC、CFB、OFB、CTR），分析它們在不同應用場景下的優缺點，以及如何選擇閤適的模式以避免安全漏洞。 流密碼（Stream Ciphers）： 僞隨機數生成器（PRNG）：我們將講解流密碼的核心是如何生成一個看似隨機但卻是確定的密鑰流。我們將介紹幾種經典的PRNG，如綫性反饋移位寄存器（LFSR）及其變種。 RC4算法：雖然存在一些安全問題，但RC4曾是廣泛使用的流密碼。我們將分析其內部機製，並探討其已知的安全漏洞。 本部分還將涉及對稱密碼學的安全性評估，包括差分分析、綫性分析等攻擊技術，以及如何設計更安全的對稱密碼算法。 第三部分：現代非對稱密碼學 非對稱密碼學（公鑰密碼學）是現代密碼學的核心支柱，它解決瞭密鑰分發的問題，並為數字簽名、身份認證等提供瞭強大的支持。本部分將深入探討： 數論基礎：我們將迴顧理解非對稱密碼學所必需的數論概念，包括模運算、歐幾裏得算法、模逆元、素數、費馬小定理、歐拉定理以及中國剩餘定理等。 RSA算法：作為最早也是最經典的非對稱加密算法之一，我們將詳細講解RSA的原理，包括密鑰生成、加密、解密過程。我們將分析其安全性基礎（大整數分解的睏難性），並討論填充方案（如PKCS1 v1.5, OAEP）在防止選擇密文攻擊中的重要性。 離散對數問題及其應用： Diffie-Hellman密鑰交換協議：我們將講解該協議如何在一個不安全的信道上安全地建立共享密鑰，以及其背後的數學原理。 ElGamal加密算法：基於離散對數問題的公鑰加密算法，我們將分析其加密和解密過程。 橢圓麯綫密碼學（ECC）： 橢圓麯綫基礎：我們將介紹橢圓麯綫的定義、點加法運算，以及其在密碼學中的優勢（更短的密鑰長度提供同等安全強度）。 橢圓麯綫數字簽名算法（ECDSA）：我們將講解ECDSA的原理，它是目前廣泛應用的數字簽名標準之一。 橢圓麯綫Diffie-Hellman（ECDH）密鑰交換：介紹ECC在密鑰交換中的應用。 本部分還將討論非對稱密碼學的安全性，包括對算法的攻擊（如側信道攻擊、數學攻擊），以及公鑰基礎設施（PKI）的概念和作用。 第四部分：密碼學哈希函數與消息認證碼 哈希函數在信息安全領域扮演著至關重要的角色，它們能夠將任意長度的數據映射為固定長度的“指紋”，廣泛應用於數據完整性校驗、密碼存儲和數字簽名等。消息認證碼（MAC）則用於驗證消息的真實性和完整性。本部分將詳細介紹： 密碼學哈希函數的性質：我們將深入理解單嚮性、抗碰撞性（弱抗碰撞性和強抗碰撞性）、雪崩效應等關鍵安全屬性。 經典哈希算法： MD5：我們將分析MD5的結構，並重點闡述其已知的碰撞漏洞，強調其不適用於安全敏感的應用。 SHA係列算法：包括SHA-1（及其安全性挑戰）、SHA-2係列（SHA-256, SHA-512等）的原理和應用。我們將分析SHA-3（Keccak）的設計理念和優勢。 消息認證碼（MAC）： HMAC（基於哈希的消息認證碼）：我們將講解HMAC的工作原理，並分析其安全性，它是目前廣泛使用的MAC算法。 CMAC（基於對稱分組密碼的消息認證碼）：介紹利用分組密碼構建MAC的方法。 本部分還將探討哈希函數和MAC在實際應用中的場景，例如如何使用哈希函數進行文件完整性校驗，以及如何通過MAC來防止消息被篡改。 第五部分：數字簽名與身份認證 數字簽名是實現不可否認性和身份認證的核心技術，它使得接收者能夠驗證消息的來源和完整性，並且發送者無法抵賴其簽名行為。本部分將深入講解： 數字簽名的基本原理：我們將從公鑰密碼學的角度解釋數字簽名的工作流程，包括簽名生成和簽名驗證。 RSA簽名方案：分析RSA算法如何用於生成和驗證數字簽名。 DSA（Digital Signature Algorithm）：介紹DSA算法的原理，它是一種基於離散對數問題的數字簽名算法。 ECDSA（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm）：重點介紹基於橢圓麯綫的數字簽名算法，分析其效率和安全性優勢。 公鑰基礎設施（PKI）：我們將探討PKI的概念，包括證書頒發機構（CA）、證書、信任鏈等，以及它們如何支持大規模的數字簽名應用。 身份認證機製：介紹基於密碼學的各種身份認證方法，包括基於密碼的認證、基於證書的認證、多因素認證等。 第六部分：TLS/SSL協議與網絡安全 傳輸層安全協議（TLS/SSL）是保護互聯網通信安全的關鍵技術。本部分將深入剖析TLS/SSL協議的握手過程和加密機製，使其成為互聯網通信的“安全衛士”。 TLS/SSL協議的演進：從SSL到TLS的演變，以及不同TLS版本的特性。 TLS握手過程：詳細講解客戶端和服務器如何協商加密算法、交換密鑰、進行身份認證，以及最終建立安全通信通道的每一個步驟。我們將重點分析密鑰交換（如RSA密鑰交換、Diffie-Hellman密鑰交換、ECDH密鑰交換）、證書驗證、MAC生成等關鍵環節。 TLS記錄層協議：介紹TLS如何對應用層數據進行分塊、加密、完整性保護和傳輸。 TLS中的加密算法應用：分析TLS協議中對稱密碼、非對稱密碼和哈希函數的具體應用場景。 常見網絡安全威脅與TLS的防護：討論中間人攻擊、竊聽、篡改等網絡威脅，以及TLS如何有效應對。 第七部分：前沿與未來展望 本部分將帶領讀者瞭解密碼學領域的最新發展和未來趨勢。 同態加密（Homomorphic Encryption）：介紹如何在不解密的情況下對密文進行計算，它在保護隱私的雲計算場景中具有革命性潛力。 零知識證明（Zero-Knowledge Proofs）：講解如何在不泄露任何信息的情況下證明某個陳述的真實性，其在隱私保護和區塊鏈技術中應用廣泛。 後量子密碼學（Post-Quantum Cryptography）：隨著量子計算的發展，現有公鑰密碼係統麵臨被破解的風險。我們將介紹基於格（Lattice-based）、編碼（Code-based）、多變量（Multivariate-based）、基於哈希（Hash-based）等不同數學問題的後量子密碼學方案，以及其研究進展和標準化情況。 區塊鏈與加密貨幣中的密碼學應用：簡要介紹比特幣、以太坊等區塊鏈技術如何利用哈希函數、數字簽名、默剋爾樹等密碼學原語實現去中心化、安全和可信的交易。 本書的特色： 理論與實踐相結閤：不僅提供嚴謹的數學推導和理論證明，還通過僞代碼、算法流程圖等方式直觀展示算法的實現細節，並鼓勵讀者動手實現。 循序漸進的難度：從基礎概念入手，逐步深入到復雜的現代密碼學原理，適閤不同背景的讀者。 安全性分析：不僅介紹算法的加密原理，更重要的是深入分析其安全性，以及已知的攻擊方法和防禦措施。 豐富的應用場景：貫穿全書，將密碼學原理與實際應用場景（如網絡通信、數據存儲、數字簽名、身份認證等）緊密結閤。 前沿技術展望：及時跟進密碼學領域的最新研究動態，為讀者提供對未來技術發展的洞察。 本書適閤讀者： 計算機科學、軟件工程、信息安全等相關專業的學生。 希望深入瞭解信息安全原理的網絡工程師、係統管理員。 對數據加密、隱私保護、數字簽名等技術感興趣的開發人員。 任何希望係統學習密碼學知識的愛好者。 通過學習本書，讀者將能夠深刻理解現代密碼學的精髓，掌握設計、分析和應用安全密碼係統的核心技能，從而在日益復雜的數字世界中構建更安全可靠的信息係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《深度學習核心技術與實踐》，我是在書店裏偶然翻到它的，一開始吸引我的是它封麵那種沉穩的藍色，然後就是封底那段簡短的介紹，大概意思是說這本書能夠幫助讀者深入理解深度學習的原理，並且教會他們如何在實際項目中應用。我當時從事的正是和數據分析相關的工作，也一直對人工智能這個領域很感興趣，總覺得深度學習是未來的一個重要方嚮，所以就毫不猶豫地買瞭下來。迴傢後，我迫不及待地翻開，雖然我之前看過一些關於深度學習的科普文章，但真正深入理解其背後的數學原理和算法細節還是有些吃力的。這本書就正好彌補瞭我的知識空白。它從最基礎的神經網絡結構講起，一點點深入到捲積神經網絡、循環神經網絡等更復雜的模型，並且對每個模型都給齣瞭詳細的數學推導和直觀的解釋。我尤其喜歡它在講解過程中穿插的那些實際案例，比如圖像識彆、自然語言處理等，這些案例讓我能更清晰地看到理論是如何轉化為實際應用的，也讓我對深度學習在各個領域的潛力有瞭更直觀的認識。這本書的語言風格也比較學術化，但又不至於過於枯燥，很多地方都用生動的比喻或者類比來幫助讀者理解抽象的概念，這一點我覺得非常棒。

評分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習核心技術與實踐》這本書，我最看重的就是它對於“核心技術”的闡述。我一直覺得，如果要真正掌握一門技術，就必須深入理解其底層的原理，而不是僅僅停留在調用API的層麵。這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有迴避那些復雜的數學概念，比如矩陣運算、微積分、概率論等等，而是將它們巧妙地融入到對神經網絡和各種算法的講解中。每一次推導都顯得嚴謹而清晰，讓我能夠追根溯源，理解模型是如何工作的。我尤其喜歡它對反嚮傳播算法的講解，用圖示和文字相結閤的方式，將這個看似復雜的概念變得通俗易懂。同時，它還深入講解瞭梯度下降的各種變種，比如Adam、RMSprop等，並分析瞭它們各自的優缺點。對於一些重要的概念，比如過擬閤、欠擬閤，書中也給齣瞭非常詳細的解釋和應對策略。讀完這些內容，我感覺自己對深度學習的理解上升瞭一個層次，不再是那個隻知道“調包俠”，而是能夠對模型的行為有更深刻的洞察，也能夠在遇到問題時，找到更根本的解決之道。這本書就像是給我打開瞭一扇通往深度學習“內功心法”的大門。

評分☆☆☆☆☆

《深度學習核心技術與實踐》這本書，我感覺它最獨特的地方在於它對於“落地”的強調。很多深度學習的書籍，可能在理論講解上很透徹，但是一涉及到實際應用，就顯得有些力不從心。而這本書，在介紹完各種模型之後，花瞭相當大的篇幅來講解如何在真實的業務場景中應用這些技術。它涵蓋瞭從數據收集、標注，到模型訓練、評估，再到模型部署、監控的整個生命周期。我記得其中有一個章節，詳細講解瞭如何利用遷移學習來解決數據量不足的問題，還給齣瞭具體的代碼示例。這對於很多初創公司或者項目資源有限的團隊來說，簡直是太實用瞭。此外，書中還分享瞭一些實際項目中遇到的坑和解決方法，這些經驗性的內容，是很多理論書籍所無法提供的。讀完這本書，我感覺自己不僅僅學到瞭知識，更重要的是學到瞭一種將知識轉化為價值的能力。它讓我知道，深度學習不僅僅是實驗室裏的研究，更是可以實實在在地解決實際問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我買《深度學習核心技術與實踐》這本書，主要是衝著“實踐”這兩個字去的。我之前也斷斷續續接觸過一些深度學習的入門課程，感覺總是停留在理論層麵，對於如何將學到的知識真正應用到解決實際問題上，總覺得欠缺一些東西。這本書在介紹完各種深度學習模型之後，花瞭大量的篇幅來講解如何在實際項目中落地。它詳細地介紹瞭如何進行數據預處理、模型選擇、參數調優，以及如何部署模型等一係列流程。我特彆喜歡它在講解數據預處理部分時，不僅列舉瞭各種常見的處理方法，還給齣瞭具體的代碼示例，這對於像我這樣動手能力稍弱的學習者來說，簡直是福音。還有在模型選擇的部分，它並沒有簡單地給齣一套通用的規則，而是根據不同的應用場景，給齣瞭詳細的分析和建議，讓我能夠根據自己的項目需求，選擇最閤適的模型。這本書的實踐部分，不僅僅是停留在代碼層麵，更重要的是它教會瞭我一種解決問題的思路和方法。當我遇到一個實際的深度學習問題時，不再是茫然無措，而是能夠按照書中介紹的流程，一步步去分析、去嘗試，最終找到解決方案。這讓我感覺自己真正掌握瞭深度學習這項技術，而不僅僅是一個理論上的“鍵盤俠”。

評分☆☆☆☆☆

我之所以選擇《深度學習核心技術與實踐》，很大程度上是因為我一直對人工智能的“黑箱”問題感到睏惑。很多時候，我們都能看到深度學習模型在某些任務上錶現齣色，但具體它是如何做齣決策的，卻很難說清楚。這本書在這方麵做瞭一些嘗試。它在講解模型結構和算法原理的同時，也在努力探索模型的可解釋性。雖然深度學習的可解釋性本身就是一個復雜且仍在不斷發展的領域，但這本書提供瞭一些初步的視角和方法，比如特徵可視化、注意力機製的分析等等。它讓我意識到，理解模型的“思考”過程，對於調試模型、提升模型性能，甚至對於建立用戶信任都至關重要。書中提到的LIME、SHAP等模型解釋工具，也給我帶來瞭新的啓發。雖然這本書本身並沒有完全解決“黑箱”問題，但它為我打開瞭探索這個問題的思路，讓我不再滿足於僅僅看到模型的好結果，而是開始思考“為什麼”。這種探究精神，我覺得是這本書最寶貴的價值之一。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，活動價格便宜，先給好評

評分☆☆☆☆☆

好棒的書，內容充實詳盡，以架構師角度解釋每個內容

評分☆☆☆☆☆

可以可以，可以可以，可以可以

評分☆☆☆☆☆

唐老師公司齣的書，買迴來看看。

評分☆☆☆☆☆

總體來說還是相當不錯

評分☆☆☆☆☆

初步入門tensorflow，深度學習，希望能有所收獲，藉此打開深度學習大門

評分☆☆☆☆☆

看起來還不錯的樣子，但是紙張質量很一般！

評分☆☆☆☆☆

計算機經典圖書，618活動買的，價格實惠，打摺下來真的很便宜，又屯瞭一大堆書

評分☆☆☆☆☆

很有深度的一本書