step by step聽懂CNN：社會廣角 pdf epub mobi txt 電子書下載 2026

Name: step by step聽懂CNN：社會廣角 pdf epub mobi txt 電子書 2026
SKU: 11183489
Rating: 4 (10 reviews)

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

LiveABC 著

圖書標籤:

CNN
深度學習
圖像識彆
計算機視覺
機器學習
科普
技術
人工智能
神經網絡
算法

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜思書屋

book.tinynews.org

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

齣版社：科學齣版社

ISBN：9787030357519

版次：1

商品編碼：11183489

包裝：平裝

叢書名： CNN互動英語係列

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：248

具體描述

內容簡介

　　《step by step聽懂CNN：社會廣角》收錄近年來CNN新聞精選文章，分為名流軼事、非常體驗、生活咀嚼、天地之間四個闆塊。內容包含萬象世界，話題具有大眾化和趣味性的特點，搭配原聲互動光盤，是讀者學習英語的很好利器。

前言光盤使用方法名流軼事 1名模走秀的足下夢魘——伸展颱連環摔 2美國脫口秀時段爭奪戰主持人搶先開打 3當副總統滿嘴髒話 4懷念小布什總統的鬍言亂語 5是天生？是故意？奧巴馬簽名怪姿成話題 6揭開好萊塢名人浮濫用藥的秘密 7世足賽最受矚目的巨星——章魚哥保羅非常體驗 8日本男人拼經濟小孩形同沒有爸爸 9世上最棒的工作——澳大利亞島嶼管理員 10拯救珊瑚礁的海底英雄 11為什麼現代男性沒有“男人味” 12你知道空中小姐是怎麼來的嗎 13你知道飛機怎麼停？CNN記者親自體驗 14總統背後的守護者——美國反狙擊特勤小組 15環遊世界十三年生活咀嚼 16當心上網成為個人隱私的漏洞 17狂發手機短信當心意外臨頭 18全自動餐廳饕客也瘋狂 19生死一瞬間空難逃生要訣 20音樂新體驗——無樂器人聲樂團 21來自破銅爛鐵的絕妙音符 22猴子服務生餐館活招牌 23酒店房間放《聖經》的由來天地之間 24世界高樓比一比哈利法塔到底有多高 25降低飛行安全風險的對策——讓機長小睡片刻 26當現代地鐵遇上古文明土耳其海底隧道挖齣韆年古跡 27不明飛行物真的存在？美國官員的真實體驗 28哥倫比亞毒販太囂張土製潛艇也齣籠 29飛機裏的空氣安全嗎 30導盲，馬也行

前言/序言

好的，這是一本名為《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》的圖書簡介： --- 《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》本書簡介在當今數據驅動的時代，機器學習已不再是遙不可及的學術概念，而是驅動著從金融風控到醫療診斷、從自動駕駛到個性化推薦等各個領域的關鍵技術。然而，許多初學者在麵對海量的算法理論和復雜的代碼實現時感到無從下手，往往陷入“知道概念，但不會應用”的睏境。《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》正是為解決這一痛點而精心編寫的。本書並非專注於某一個特定領域的深度剖析，如深度學習中的捲積網絡（CNN）或循環網絡（RNN），而是緻力於為讀者構建一個全麵、紮實且易於上手的機器學習算法知識體係。我們的目標是讓讀者能夠清晰地理解主流算法背後的數學原理，並掌握如何利用這些工具解決實際問題。核心內容與結構本書結構清晰，層層遞進，分為四個主要部分，涵蓋瞭從基礎統計學到高級模型部署的全流程：第一部分：機器學習的基石——數據與評估萬丈高樓平地起。本部分將打下堅實的數學和數據基礎，確保讀者在進入算法學習前，對“數據”這一核心要素有深刻的認識。 1. 數據預處理的藝術：我們將詳細探討數據清洗、缺失值處理（如均值插補、多重插補）、異常值檢測與處理的實用技巧。重點講解特徵工程的重要性，包括如何進行特徵選擇（如方差閾值法、卡方檢驗）和特徵轉換（如標準化、歸一化、Box-Cox變換），這些步驟往往決定瞭模型性能的上限。 2. 概率論與統計基礎迴顧：精煉迴顧貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）等核心概念。著重講解假設檢驗（如T檢驗、方差分析ANOVA）在數據分析中的實際應用場景。 3. 模型性能的度量標準：深入剖析分類和迴歸任務中常用的評估指標。對於分類問題，不僅覆蓋準確率、精確率、召迴率和F1分數，更會詳細解釋ROC麯綫、AUC值的計算及其在類彆不平衡問題中的指導意義。對於迴歸問題，則側重於均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定係數（R²）的適用範圍和解讀。第二部分：經典機器學習算法的深度解析本部分是本書的核心，我們將逐一拆解那些在工業界和學術界被廣泛應用的基礎模型，注重理論與實現的結閤。 1. 綫性模型與正則化：從最簡單的綫性迴歸齣發，推導齣最小二乘法的解析解。隨後引入邏輯迴歸，並詳細解釋 Sigmoid 函數的作用。重點講解 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正則化的機製及其對模型稀疏性和過擬閤的抑製作用。 2. 決策樹與集成學習的魔力：決策樹部分，我們將闡述熵、信息增益、基尼係數等概念如何指導樹的構建。隨後，我們將重點介紹集成學習的兩大範式： Bagging (並行集成)：以隨機森林（Random Forest）為例，解釋其如何通過構建多棵決策樹並平均結果來顯著降低方差。 Boosting (串行提升)：詳細剖析 AdaBoost 的權重更新機製和梯度提升機（GBM）的殘差擬閤思想。 3. 支持嚮量機（SVM）：解釋 SVM 如何在高維空間中尋找最優超平麵，並深入探討核技巧（Kernel Trick）如何解決非綫性可分問題，重點分析徑嚮基函數（RBF）核的應用。 4. 無監督學習：覆蓋聚類算法（K-Means、DBSCAN）和降維技術。對主成分分析（PCA）的數學推導進行可視化解釋，並討論如何選擇閤適的降維維度。第三部分：從理論到實踐——模型構建與優化掌握算法隻是第一步，如何有效地訓練和調優模型，是決定項目成敗的關鍵。 1. 高效的模型訓練策略：講解偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。詳細介紹交叉驗證（K摺、留一法）在模型選擇中的重要性。 2. 超參數調優的藝術：超越試錯法，本書將係統介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）在尋找最優模型配置中的應用。 3. 提升模型可解釋性（XAI）：探討在“黑箱”模型盛行的今天，理解模型決策的重要性。介紹如特徵重要性排序、局部解釋模型（LIME）和SHAP值等工具，幫助讀者解釋復雜模型的輸齣。第四部分：走嚮生産環境——部署與前沿展望本書結尾將目光投嚮實際應用，討論如何將訓練好的模型轉化為可交付的生産係統。 1. 模型持久化與服務：講解如何使用 Pickle、Joblib 等工具保存模型，並介紹如何使用 Flask 或 FastAPI 搭建簡單的 RESTful API 接口，實現模型的實時預測服務。 2. 機器學習運維（MLOps）概述：簡要介紹模型版本控製、數據漂移（Data Drift）的監控以及持續集成/持續部署（CI/CD）在機器學習項目中的基本概念。本書特色代碼驅動，而非公式堆砌：書中每一項算法的講解都配有清晰、可復現的 Python 代碼示例，主要使用 Scikit-learn 庫進行演示，確保讀者能立即動手實踐。側重“為什麼”而非“是什麼”：區彆於簡單羅列算法流程，本書深入剖析瞭每種算法的設計哲學和適用場景，幫助讀者建立算法選擇的直覺。麵嚮工程師和分析師：語言力求嚴謹又不失通俗，兼顧瞭理論深度和工程實踐的廣度，適閤希望係統性掌握機器學習核心技術的從業者和學生。通過閱讀《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》，讀者將不再被算法的復雜性所睏擾，而是能夠自信地挑選、構建、評估和部署高效的機器學習解決方案，真正將數據轉化為商業價值。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真的讓人眼前一亮，封麵色彩的搭配非常富有現代感，那種簡潔又不失深度的設計哲學，很符閤現在技術類書籍的主流審美。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而光滑，即便長時間翻閱，也不會有那種廉價感，足見齣版社在物料選擇上的用心。內頁的排版布局更是體現瞭專業水準，無論是代碼塊的縮進、公式的渲染，還是圖錶的清晰度，都處理得恰到好處。特彆是那些復雜的網絡結構圖，綫條流暢，層次分明，即便是初次接觸深度學習模型的讀者，也能很快抓住核心脈絡。對於一個注重閱讀體驗的人來說，這種對細節的打磨，無疑是提升學習效率的隱形助推器。整體來說，這本書在視覺和觸覺上的呈現，已經超越瞭一本純粹的技術教材的範疇，更像是一件精心製作的工藝品，讓人愛不釋手，願意花時間去深入探索其中的知識。

評分☆☆☆☆☆

如果說有什麼地方讓我感到驚喜，那一定是書中對於“實踐中的挑戰與權衡”這一部分的闡述。很多教材隻教你如何搭建一個成功的模型，卻很少提及真實世界中遇到的那些棘手問題。這本書則展現瞭極大的誠意，它深入探討瞭諸如梯度消失/爆炸、過擬閤的根源、批歸一化（BN）層的具體作用機製，甚至還涉及瞭移動端部署時的模型剪枝和量化策略。這些內容不是簡單的理論引用，而是基於作者或團隊的實戰經驗總結齣來的“血淚教訓”。閱讀這部分時，我感覺就像是得到瞭一份高年級師兄的備考秘籍，它教會瞭我如何從“能跑通”的模型邁嚮“性能最優”且“穩定可靠”的模型，這種實戰導嚮的深度挖掘，是任何單純的理論書籍都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格簡直是教科書級彆的“剋製而有力”。作者在敘述技術原理時，保持瞭一種高度的嚴謹性和邏輯性，句子結構緊湊，用詞精準，幾乎沒有一句廢話。但這種嚴謹性並沒有帶來閱讀上的枯燥感。相反，在關鍵的轉摺點或者概念的提煉上，作者總能用一句精煉的總結來畫龍點睛，讓人醍醐灌頂。我尤其欣賞它在不同章節之間建立的聯係。它不是孤立地講解每一個模塊，而是始終將CNN視為一個整體係統來審視，比如在討論池化層時，會迴顧到早期捲積層對邊緣信息的捕捉，這種全局觀的培養，對於未來進行模型改進和創新至關重要。這讓我想起一些頂尖學者的講義，注重知識的內在係統性，讓人學完之後能形成一個結構穩固的知識體係，而不是零散的知識點堆砌。

評分☆☆☆☆☆

我過去嘗試閱讀過幾本關於捲積神經網絡（CNN）的書籍，但往往在理論部分就感覺晦澀難懂，很多數學推導堆砌在一起，讓人望而卻步，很難建立起直觀的認識。而這本書給我的感覺完全不同，它仿佛有一位極其耐心的老師，從最基礎的圖像處理概念開始講起，循序漸進地引入捲積操作的數學本質。最妙的是，它沒有直接拋齣復雜的矩陣運算，而是先用大量的直觀比喻和生動的案例來解釋“特徵提取”這一核心思想的意義。這種由淺入深、注重“為什麼”而非僅僅“是什麼”的講解方式，極大地降低瞭我的認知門檻。我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地構建一個關於視覺信息處理的認知框架。對於那些渴望真正理解CNN底層邏輯，而非僅僅停留在調用API層麵的學習者來說，這種深度的剖析無疑是極具價值的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在工程領域摸爬滾打的工程師，我對書籍的實用性和前瞻性有著非常高的要求。這本書的優點在於它沒有沉溺於對經典模型的過度重復描述，例如僅僅羅列AlexNet、VGG這些已經成為曆史標杆的架構。更重要的是，它花瞭大量的篇幅去解析那些推動當前領域發展的前沿思想，比如注意力機製（Attention）在視覺任務中的應用，以及一些輕量級網絡（如MobileNet係列）背後的設計哲學——如何在保持精度的同時，急劇壓縮計算資源。這種對最新研究成果的吸收和整閤能力，使得這本書的知識更新速度非常貼閤當前的技術前沿，確保讀者學到的不是過時的知識，而是具備未來競爭力的核心理念。它成功地架設瞭從基礎原理到尖端應用的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

每段新聞長度隻有1-2分鍾，是把CNN整段播報的新聞截成很多小部分的，總共有40段新聞，這樣算下來總時長非常短。最重要的是。。。。。。。。。。。居然是06年的新聞。。。。。。好老瞭

評分☆☆☆☆☆

很好的財經英語新聞學習用書

評分☆☆☆☆☆

商品質量還不錯的，錶示信賴，物流也很速度～～～

評分☆☆☆☆☆

還可以，之前用過類似的，有助於英語提高

評分☆☆☆☆☆

我是一個很愛讀書的人，基本上每1-3天讀完一本。所以也是經常買書的讀者。其次，這本書的紙張質量很好，沒有異味，不粗糙。一看就是正版，也是新書，塑封的。再次，送貨員的速度很快，態度也非常好，還幫忙送上樓，一句怨言都沒有。非常感動！還有，京東的價格一直挺給力，服務也好。我會繼續保持一直光顧。最後，關於書籍內容方麵，總體來說是一本好書，讀完受益匪淺，很有作用。收藏瞭，有空或者書荒時會隨時抽空看看。以下心得內容給各位參考參考：夏天的雨，乾脆，強勁；夏天的的雨，利落，爽快；夏天的的雨，生動，豪爽；夏天的雨，毫不拖泥帶水；夏天的雨，像個男人！他不像春天的雨那樣，淅淅瀝瀝，極盡瞭纏綿。他生性秉直，無所顧忌，來的猛烈，去的迅速。如果說春天的雨是搖曳著淺綠長裙的清純少女，那麼夏天的雨就是說來就來，說走就走的梁山漢子。他不像鞦雨那樣，星星點點，故尋閑愁。他總是在狂風大作中生情並茂，在電閃雷鳴中袒露胸襟，在驚心動魄中一諾韆金。如果說鞦天的雨是“誰憐憔悴更雕零”的李憶安，那麼夏天的雨就是披長發而仰天長嘯於澤畔江河的辛稼軒。他更不像鼕雨那樣，在劈哩叭啦的凜冽寒風中，無情的讓人全身發抖。他如發怒的神兵鼓噪而來，似摧枯拉朽的韆軍萬馬淩空進發。如果說鼕天的雨是給人們帶來的是沉寂的氣息，那麼夏天的雨就是“氣吞萬裏如虎”的粗豪男人給人帶來的奔放與狂野。他雖然豪邁，雖然狂放，雖然動人心魄，雖然大氣磅礴，但他和男人一樣，錶麵上錶現著堅強，內心卻十分的脆弱。他忍受著苦痛佯裝著乾脆，經受著磨礪佯裝著豁達，麵帶著微笑顯示著生命的剛強。在他不堪重負的時候，有時會哭會笑，有時會吵會鬧，但在哭過笑過吵過鬧過之後，又背負著希望、疲憊和責任走嚮瞭熱情；在他無奈的時候有時隻會悶頭抽煙，在他苦澀的時候有時隻會躲起來喝酒，有隻會在無人的角落裏哭泣，但在抽過喝過哭過之後，又裝齣瞭一副英雄的形象來走嚮瞭強大。他總是按季節固有的程序收獲他的圓滿。他不會因為人們的企盼而提前，也不會因為人們體驗乾燥而來晚。他總是率性而為，來去從容，總是轟轟烈烈，總是在短暫的瘋狂中不忘對大地的奉獻，總是在即將消逝的時候充滿著對生命的熱愛。如果說春天的雨婀娜多姿，是俏麗佳人，鞦天的雨纏纏綿綿，是悲情的怨婦，鼕天的雨冷酷無情，沒有瞭溫柔，那麼夏天的雨.有種色彩，明艷卻不庸俗；有種氣氛，淒美卻不絕望；有種思念，纏綿卻不造作，作文之初中作文:初中生寫景作文。哦，那便是鞦的色彩，那便是鞦的氣氛，那便是鞦的思念。春的繁花似錦，夏的綠樹成蔭，鼕的白雪皚皚，在這鞦風蕭瑟的季節早已淡去，唯有求是人們心中獨特的美景，它將歸來的訊息寄予紅葉，灑滿一地，告訴每一個人。鞦洋溢在農民的笑窩裏，看那層層的稻浪，金黃金黃，翻滾著近瞭。看那纍纍的果實，經過春的播種夏的洗禮，審批露水，咧開嘴露齣笑容，新奇的張望這個世界。沁人心脾的清香到處彌漫。鞦沉浸在涓涓的碧波裏。它所代錶的不僅僅是一份收獲，一份淒美，還有一份來年的希冀，望枯葉落盡，你是否會感到遺憾？看燕子南去，你是否會感慨萬韆？請看滿園的菊花，正開的姹紫嫣紅，那不是一種生命力的象徵麼？它們紅的像火，白的像雪，粉的像霞。在睏境中笑傲江湖，纔是真正可貴的。況且，葉子落瞭，又將會見來年枝頭吐新芽；燕子去瞭，又將會見來年歡喜報新春。以笑的姿態麵對落葉，麵對鞦天，麵對生活，你會發現，就連太陽也在笑著祝福我們。鞦飄灑在綿綿的細雨中。一切那麼朦朧，遠遠望見那片楓葉林，已是火紅一片。沒有任何人，隻剩下孤零零的荒塚，冷風吹起墳頭上的白草，我想起故去的親人。落葉歸根是一份宿命，殘花凋零是完成一次未完成的使命，晨露滑落更是一次生的光輝，隻是感慨起脆弱的生命，感慨起夢裏花落。逝去的已然逝去，我們無法左右。那麵對離彆，又當如何？我想起兒時的夥伴，想起曾經朝夕相處、歡笑嬉鬧的日子，以及不摻任何雜質的小小的心願，還有闊彆已久的恩師、同窗，夢中花落，香到憂傷。你們現在過得好嗎？鞦，它的確凝聚瞭太多太多。

評分☆☆☆☆☆

新聞的關鍵用語，在實用的角度上說差瞭一些，隻是把一些語用解釋瞭一下，雖然也有例句便於理解，但是講解還是少瞭些，主要是把cnn的新聞放上去而已。有MP3盤。感覺一般般。沒什麼特色。

評分☆☆☆☆☆

很喜歡在京東購物！！

評分☆☆☆☆☆

真的很不錯哦呢，買瞭好幾本，挺好的。

評分☆☆☆☆☆

好書，你值得擁有！！！