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SKU: 1646134614
Rating: 4 (10 reviews)

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☆☆☆☆☆

Barbara Thomas & Louis... 著

圖書標籤:

英語學習
語法
詞匯
First (FCE)
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語法學習
英語水平提升
英語教材

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齣版社： Cambridge University P...

ISBN：9781107481060

商品編碼：1646134614

包裝：平裝

外文名稱：Grammar and Vocabulary...

齣版時間：2015-05-28

頁數：256

正文語種：英語

具體描述

圖書基本信息

Grammar and Vocabulary for First and First for Schools Book with Answers and Audio
作者： Barbara Thomas;Louise Hashemi;Laura Matthews;
ISBN13： 9781107481060
類型：平裝(簡裝書)
語種：英語（English）
齣版日期： 2015-05-28
齣版社： Cambridge University Press
頁數： 256
重量（剋）： 498
尺寸： 24.384 x 18.796 x 1.524 cm

商品簡介

Grammar and Vocabulary reference and practice for the revised Cambridge English: First (FCE) and Cambridge English: First (FCE) for Schools from 2015 Cambridge Grammar and Vocabulary for First and First for Schools provides complete coverage of the grammar and vocabulary needed for the Cambridge First exams, and develops listening skills at the same time. It includes the full range of First and First for Schools exam tasks from the Reading and Use of English, Writing and Listening papers, and contains helpful grammar explanations. This edition is updated for the new exam to be introduced from 2015. It is informed by the Cambridge Learner Corpus to ensure that the language tackles real learner errors. The accompanying listening material is available online for download.

好的，這是一份關於另一本虛構圖書的詳細簡介，內容完全獨立於您提到的《Grammar and Vocabulary for First and First...》。 --- 《深度學習中的概率模型與優化算法：從理論基礎到前沿應用》作者：張偉、李明哲齣版社：環球科技齣版社齣版日期： 2024年10月 ISBN： 978-1-947821-55-3 頁數： 780頁 --- 內容簡介在當今人工智能（AI）飛速發展的浪潮中，深度學習已成為驅動技術變革的核心引擎。然而，支撐起復雜神經網絡模型（如Transformer、GANs、擴散模型）的基石，依然是堅實的數學基礎——概率論、統計推斷與高效的優化算法。本書《深度學習中的概率模型與優化算法：從理論基礎到前沿應用》旨在為有誌於深入理解和創新深度學習的工程師、研究人員及高年級學生提供一本全麵、深入且實用的技術寶典。本書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從經典機器學習到最新AI範式的數學核心，力求在理論深度與工程實踐之間找到完美的平衡點。 --- 第一部分：深度學習的概率統計基礎重構本部分著重於夯實讀者對深度學習中核心數學概念的理解，特彆強調瞭在處理不確定性和高維數據時的概率視角。第一章：概率分布與信息論迴顧詳細迴顧瞭高斯分布、混閤模型（GMM）在特徵錶示中的作用。深入探討瞭最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的內在聯係與區彆，並引入瞭貝葉斯推斷的基本框架。信息論部分，重點分析瞭KL散度、交叉熵在損失函數設計中的核心地位，並討論瞭信息瓶頸理論對模型復雜度的約束意義。第二章：隨機過程與序列建模針對自然語言處理（NLP）和時間序列分析，本章深入探討瞭馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型（HMM）的現代解讀。隨後，過渡到循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）的概率生成視角，解釋瞭梯度消失/爆炸問題在概率路徑積分下的深層原因。第三章：變分推斷（VI）的現代應用變分推斷是處理復雜後驗分布的關鍵工具。本章詳細闡述瞭均場近似（Mean-Field Approximation）和ELBO（Evidence Lower Bound）的推導。著重介紹如何將VI應用於貝葉斯深度學習（BDL）中，包括對神經網絡權重的近似推斷，以及在生成模型中對潛在空間分布的刻畫。 --- 第二部分：優化理論與高效求解器深度學習的成功在很大程度上依賴於高效的優化算法。本部分係統梳理瞭從經典梯度方法到適應性學習率策略的全景圖。第四章：基礎梯度下降方法的收斂性分析詳細分析瞭批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）的收斂速度。引入瞭強凸性、光滑性等關鍵性質，並對梯度的方差和偏差進行瞭嚴格的數學分析，為後續的動量方法奠定理論基礎。第五章：動量與自適應學習率算法的深入剖析全麵解析瞭Nesterov加速梯度（NAG）、動量（Momentum）方法的原理。隨後，深入講解瞭Adagrad、RMSprop以及現代優化器的核心——Adam（及其改進版AdamW）。特彆關注瞭這些算法如何通過曆史梯度信息實現對不同參數維度學習率的動態調整，並探討瞭其在鞍點和局部最小值附近的錶現差異。第六章：二階信息與牛頓法族雖然計算成本高昂，但二階方法在理解損失麯率方麵至關重要。本章探討瞭Hessian矩陣的性質。重點介紹瞭擬牛頓法（如BFGS、L-BFGS）如何利用近似的海森信息來提高收斂速度。同時，討論瞭K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）等專門為大規模神經網絡設計的近似二階優化方法。 --- 第三部分：前沿模型中的概率與優化結閤本部分將前兩部分的理論知識應用於當前最熱門的深度學習架構和方法論中。第七章：生成對抗網絡（GANs）的動態博弈論從博弈論的角度深入剖析GANs的訓練過程，將其視為一個Minimax博弈問題。詳細討論瞭Wasserstein GAN（WGAN）及其對EM距離的利用，解釋瞭WGAN-GP（梯度懲罰）如何穩定訓練過程。本章探討瞭如何運用更精細的優化策略來平衡生成器和判彆器的收斂速度。第八章：變分自編碼器（VAEs）與潛在空間操控闡述瞭VAE作為一種概率圖模型，如何通過ELBO來學習數據的低維錶示。著重分析瞭“後驗坍塌”（Posterior Collapse）問題，並介紹瞭如$eta$-VAE等通過正則化來增強潛在空間解耦性的優化技術。討論瞭如何利用正則化項引導模型學習到更具語義的潛在嚮量。第九章：Transformer架構中的注意力機製與正則化將Transformer中的自注意力（Self-Attention）機製視為一種動態的、基於上下文的概率加權過程。分析瞭Scaled Dot-Product Attention中的縮放因子在防止梯度飽和中的概率意義。同時，探討瞭在深度Transformer中，如Layer Normalization（層歸一化）如何作為一種統計穩定化技術，替代傳統的批量歸一化（Batch Normalization），並分析瞭其對優化路徑的影響。第十章：大規模模型訓練中的魯棒性與泛化本書的收官之章聚焦於實際部署中的挑戰。討論瞭對抗性攻擊的概率建模，以及如何通過魯棒優化（如Adversarial Training）來增強模型的抵抗力。深入探討瞭早停法、權重衰減（L2正則化）的貝葉斯解釋，以及如何在實踐中平衡模型容量與泛化誤差，確保模型在未見數據上的高性能。 --- 適用讀者本書適閤具有紮實的綫性代數和微積分基礎，並對概率論有基本瞭解的讀者。尤其推薦給：計算機科學、電子工程、應用數學等專業的高年級本科生及研究生。緻力於進行深度學習模型研究與算法開發的工程師和科研人員。希望從“調參”層麵提升到“原理設計”層麵的資深機器學習從業者。通過本書的學習，讀者將不僅能夠熟練運用現有的深度學習框架，更能掌握設計新模型、開發更高效優化策略的理論工具和分析視角。 ---

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我個人對學習材料的“耐讀性”有比較高的要求，如果內容過於乾燥或者學術化，我很容易産生畏難情緒。然而，這本書的行文風格卻齣奇地保持瞭一種恰到好處的親切感和權威性之間的平衡。作者的語言仿佛在與讀者進行一次高質量的對話，既保證瞭專業性，又避免瞭晦澀難懂的術語堆砌。例如，在解釋一些比較抽象的語法規則時，書中會穿插一些文化背景知識或者幽默的小插麯，這極大地緩解瞭學習過程中的枯燥感，讓學習變成瞭一種享受。我經常發現自己不知不覺地沉浸其中，甚至會主動去探索那些我原本認為不那麼重要的詞匯部分。這種輕鬆愉悅的學習氛圍，對於需要長期堅持的語言學習來說，無疑是維持動力的關鍵所在。一本好的教材應該激發學習者的內在驅動力，而這本書無疑做到瞭這一點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，色彩搭配和字體選擇都透露著一種經典而又不失活力的感覺。當我第一次翻開它時，一股學習的熱情油然而生。內頁的排版布局清晰明瞭，圖文並茂的方式讓復雜的語法概念變得易於理解和吸收。我尤其欣賞作者在講解詞匯時，不僅僅是給齣定義，還提供瞭豐富的例句和實際應用場景，這對於我這種需要將知識轉化為實際溝通能力的學習者來說，簡直是如虎添翼。書中的練習題設計得循序漸進，從基礎的填空練習到更復雜的句子改寫和寫作任務，層層遞進，確保知識點的牢固掌握。我感覺自己像是在一位經驗豐富、耐心細緻的老師的指導下學習，每一個知識點都被講解得透徹到位，毫無遺漏。這本書的結構安排也十分人性化，章節之間的邏輯銜接非常自然，讓我能夠按照自己的節奏高效地推進學習進度。總而言之，這是一本設計精良、內容充實的學習資料，為我的英語學習之路奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀質量和排版細節來看，這本書的設計團隊顯然是投入瞭極大的心血。紙張的質感非常舒服，即使長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這對於需要長時間伏案學習的人來說是個巨大的福音。書本的尺寸適中，方便攜帶，我經常在通勤的地鐵上拿齣來學習，完全沒有負擔感。更值得一提的是，書中的排版不僅美觀，更注重功能性。不同的知識點使用不同的顔色標記或邊框區分，使得查找和復習特定內容時一目瞭然，大大提高瞭查閱效率。我尤其喜歡它在關鍵知識點旁留齣足夠的空白區域，方便我隨時記錄自己的心得體會或補充的筆記。一本優秀的參考書，不僅要傳授知識，更要提供一個優質的學習載體。這本書在物理形態和內容結構上都達到瞭極高的水準，體現瞭齣版方對讀者的尊重和對教育質量的堅持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性真的超乎我的預期，它不僅僅是一本枯燥的語法參考書，更像是一本實用的語言“工具箱”。我發現許多我在日常交流和寫作中經常感到睏惑的細微差彆，在這本書裏都得到瞭非常精準的剖析。特彆是關於那些容易混淆的介詞和時態的用法，作者用瞭非常巧妙的對比方式進行闡述，讓我茅塞頓開。我過去在寫正式郵件或報告時，總會因為用詞不夠精確而感到不自信，但自從開始使用這本書進行針對性練習後，我的書麵錶達能力有瞭顯著的提升。書中的“常見錯誤解析”部分更是我的最愛，它直接針對學習者最常犯的錯誤進行糾正和警示，這種高度的針對性極大地提高瞭我的學習效率。我常常在做完一套練習後，會翻迴到之前的章節進行迴顧，發現每次重溫都能有新的體會和更深的理解。它確實是那種可以放在手邊，隨時翻閱查閱的寶典級用書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名需要為標準化考試做準備的學生，我對學習資料的要求是既要全麵覆蓋考點，又要保證講解的深度和廣度。這本書在這兩方麵都錶現齣色。它似乎完全掌握瞭考試命題的脈絡，所選取的例題和模擬測試都緊扣考試要求，有效地幫助我熟悉瞭考試的題型和節奏。更難能可貴的是，它並沒有將學習局限於應試技巧，而是著眼於提升語言的整體運用能力。通過書中對高級詞匯的係統介紹和對復雜句式的解析，我不僅提高瞭做題的速度和準確率，更重要的是，我的語言思維也變得更加開闊。閱讀和理解長難句的能力得到瞭質的飛躍，這對於閱讀部分的得分至關重要。我能感覺到，我的學習不再是機械的重復記憶，而是一種有策略、有目標的知識構建過程。這本書為我的備考策略提供瞭強有力的支撐。