【3本28元专场】记忆术 过目不忘训练方法技巧 提升脑力情商 智力心理学零基础入门书籍 生 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 铂悦居图书专营店

出版社： 吉林文史出版社

ISBN：9787547240465

商品编码：24076420747

丛书名： 超级记忆术

基本信息：

书名：超级记忆术（精装版）思维解码

出版发行：吉林文史出版社

开本：16开

字数：200千字

页数：246页

尺寸：152mm*217mm

ISBN：9787547240465

定价：49.00元/册

 

 

横扫全球的记忆法大全

巧妙击破各个记忆弱点 轻松告别健忘恶习

高效掌握记忆方法 轻松牢记海量信息

告别健忘，彻底和遗忘说“再见”

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好的，为您呈现一本关于深度学习与人工智能前沿理论的书籍简介，全方位解读驱动现代智能发展的核心技术。 书名：《深度学习：从理论到实践的智慧之旅》 内容简介： 在这个信息爆炸、数据洪流的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的强大力量。而深度学习，作为当前人工智能领域最璀璨的明星，正以前所未有的速度和深度，解构着人类智能的奥秘，并催生出无数颠覆性的应用。本书《深度学习：从理论到实践的智慧之旅》正是为了满足广大读者对这一前沿领域的好奇与求知欲而精心打造。它并非仅限于简单的技术罗列，而是旨在引领您踏上一段深入的智慧之旅，从最根本的理论基石，一步步攀登至最前沿的技术实践，最终触及人工智能的未来图景。 本书结构严谨，逻辑清晰，由浅入深，循序渐进，力求为读者构建一个全面而系统的深度学习知识体系。我们不会止步于“黑箱”式的操作指南，而是着重解析深度学习模型为何能够“学习”，其背后的数学原理、算法逻辑以及核心思想。无论是对神经网络的初步认知，还是对复杂模型的深入剖析，本书都将为您提供清晰的脉络和详实的解读。 第一部分：理论基石——探寻学习的本质 在开启深度学习的探索之前，理解其理论根基至关重要。本部分将带领您回顾机器学习的基本概念，从监督学习、无监督学习到强化学习，厘清它们之间的联系与区别，为后续的深度学习奠定坚实的基础。您将深入了解何为“模型”与“参数”，以及“损失函数”和“优化器”在模型训练过程中扮演的关键角色。 随后，我们将聚焦于深度学习的核心——人工神经网络。从最简单的感知机模型出发，本书将详细讲解神经元的工作原理，多层感知机（MLP）的结构，以及层层叠加如何构建出强大的非线性特征提取能力。您将了解到反向传播算法的精妙之处，它是如何通过梯度下降的思想，不断调整模型参数，使之能够逼近真实世界的数据规律。梯度消失与爆炸等经典问题及其解决方案，如ReLU激活函数、Batch Normalization等，都将得到细致的阐述，帮助您理解模型训练过程中的挑战与应对之道。 第二部分：模型精粹——洞察主流架构的奥秘 随着理论基础的夯实，我们将进入深度学习模型的精粹部分，逐一解析那些在各个领域大放异彩的经典与前沿架构。 卷积神经网络（CNNs）： 作为图像识别、计算机视觉领域的绝对王者，CNNs的魅力在于其能够高效地捕捉图像的局部特征和空间层级关系。本书将详细剖析卷积层、池化层、全连接层的运作机制，解释感受野、权值共享等概念如何赋予CNNs强大的图像处理能力。从LeNet到AlexNet，再到VGG、ResNet、Inception等一系列里程碑式的模型，我们将追溯其发展脉络，理解每一代模型的创新与突破，以及它们是如何在ImageNet等大规模数据集上刷新纪录的。您还将了解到目标检测（如Faster R-CNN, YOLO）和图像分割（如U-Net）等更高级的计算机视觉任务是如何基于CNNs构建的。 循环神经网络（RNNs）及其变种： 对于序列数据的处理，特别是自然语言处理（NLP）领域，RNNs及其变种（如LSTM、GRU）扮演着不可替代的角色。本书将深入解析RNNs的循环结构，以及它们如何通过隐藏状态来记忆和处理时间序列信息。您将理解LSTM和GRU如何通过引入门控机制，有效地解决了传统RNNs的长期依赖问题，使其能够处理更长的序列。我们将探讨RNNs在机器翻译、文本生成、语音识别等任务中的应用，并介绍Transformer模型的革命性进展，理解其在并行计算和注意力机制方面的优势，如何彻底改变了NLP领域。 生成对抗网络（GANs）： GANs的出现，为人工智能的创造力注入了新的生命。本书将详细介绍GANs的生成器和判别器的对抗训练机制，揭示其如何能够生成逼真度极高的图像、音频甚至文本。您将了解到不同类型的GANs，如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，以及它们在图像风格迁移、超分辨率、数据增强等领域的创新应用。本书将帮助您理解GANs训练的难点与技巧，以及如何评估生成样本的质量。 自编码器（Autoencoders）与降维技术： 自编码器作为一种无监督学习模型，在数据降维、特征提取和异常检测方面有着广泛的应用。本书将介绍基础自编码器、深度自编码器、变分自编码器（VAEs）等模型，以及它们在数据压缩、降噪、生成模型等方面的原理和实践。您还将了解主成分分析（PCA）等传统降维方法，并理解深度学习在处理高维数据时的独特优势。 第三部分：实践赋能——从理论到落地的技术指南 理论的深度最终需要通过实践来检验和升华。本部分将为您提供一系列从理论到落地的关键技术指南，让您能够亲手构建和训练自己的深度学习模型。 深度学习框架与工具： 我们将为您介绍当前最主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。本书将详细讲解这些框架的基本用法，包括数据加载、模型定义、训练流程、模型评估等。您将学会如何利用这些强大的工具，高效地实现各种深度学习模型的搭建与调试。同时，我们也会提及Keras等高层API，以及NumPy、Pandas等数据处理库，为您构建完整的开发环境提供支持。 数据预处理与增强： 真实世界的数据往往是嘈杂且不完整的。本书将深入讲解数据清洗、归一化、特征工程等预处理技术，以及数据增强（如图像旋转、裁剪、翻转等）在提升模型泛化能力方面的作用。您将学会如何为不同的模型和任务准备高质量的数据集。 模型训练与调优： 训练深度学习模型是一个精细活，涉及超参数的选择、学习率的调整、早停策略的应用等。本书将提供详尽的模型训练策略，包括如何进行超参数搜索，如何利用验证集进行模型评估，以及如何避免过拟合和欠拟合。您将掌握提升模型性能的关键技巧。 模型部署与推理： 训练好的模型并非终点，将其部署到实际应用场景中才能真正发挥其价值。本书将介绍模型部署的常见流程，包括模型序列化、服务器部署、边缘计算部署等。您将了解如何让您的深度学习模型在各种平台上高效运行，并进行实时推理。 第四部分：前沿探索与未来展望——人工智能的无限可能 在掌握了深度学习的核心理论与实践技术后，本书将带领您一同展望人工智能的未来。我们将探讨一些当前最热门的前沿研究方向，如： 强化学习的深入应用： 除了在游戏领域的突破，强化学习在机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域展现出巨大的潜力。 图神经网络（GNNs）： 针对图结构数据的处理，GNNs在社交网络分析、分子结构预测、推荐系统等领域开辟了新的道路。 可解释性AI（XAI）： 随着AI应用的深入，理解模型的决策过程变得越来越重要。本书将介绍XAI的基本概念和技术，帮助您理解“黑箱”模型是如何做出决策的。 AI伦理与安全： 人工智能的飞速发展也伴随着伦理、隐私、偏见等方面的挑战。本书将对这些重要议题进行探讨，引导读者思考AI的社会责任。 《深度学习：从理论到实践的智慧之旅》旨在成为您学习深度学习不可或缺的伙伴。无论您是想深入理解AI底层逻辑的开发者、渴望掌握前沿技术的学生，还是对智能世界充满好奇的爱好者，本书都将为您提供一条清晰、系统、且充满启发的学习路径。我们相信，通过这本书的引导，您将能够自信地驾驭深度学习这股强大的技术浪潮，探索人工智能的无限可能，并为构建更智能、更美好的未来贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的给了我太多的惊喜，我必须好好写写我的感受。首先，它的内容非常系统化，从最基础的脑科学知识讲到具体的记忆技巧，循序渐进，即使是完全没有接触过这方面知识的读者也能轻松理解。我之前对心理学和脑科学一直很好奇，但觉得门槛很高，不敢轻易去了解。这本书就像是一扇窗户，让我得以窥见这些领域的精彩之处。它用非常通俗易懂的语言，解释了很多复杂的概念，而且还配有很多插图和图表，让整个学习过程变得生动有趣。我尤其喜欢关于“工作记忆”和“工作流”的讲解，这让我明白了为什么有时候明明很简单的事情，自己却总是出错，以及如何通过优化工作流程来提高效率。书中还分享了一些提高学习效率的“黑科技”，这些方法我以前闻所未闻，但尝试之后发现效果惊人。我现在学习新知识的速度明显加快了，而且记得更牢固，考试成绩也有了显著的提升。这本书真的为我打开了新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望，想着大概又是些泛泛而谈的理论。但读了几页后，我惊喜地发现，这本书写得特别接地气，而且非常注重实践。作者没有空谈大道理，而是直接给出了许多可以直接操作的方法。特别是关于如何提高专注力的章节，里面介绍的几个小练习，我试了之后发现效果立竿见影。以前我经常会在学习的时候走神，一会看看手机，一会又想别的事情，效率特别低。这本书教我如何排除干扰，如何让自己的注意力集中在眼前的事情上，而且还讲解了背后的心理学原理，让我知其然也知其所以然。更让我感到意外的是，书中关于情商提升的内容也写得相当精彩。我一直觉得情商是很虚的概念，很难去衡量和提升，但这本书把它拆解成了几个可以具体去做的方面，比如如何更好地理解他人的情绪，如何更有效地进行沟通等等。我现在感觉自己和别人的交流比以前顺畅多了，也更能理解别人的想法了。这本书不仅仅是一本学习记忆术的书，更像是一本全方位的自我提升指南。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为自己是个“记不住东西”的人，所以很多学习上的进步对我来说都是奢望。直到我翻开这本书，我才发现，原来记忆力是可以后天培养的！这本书的逻辑非常清晰，它不是简单地罗列一些记忆技巧，而是深入浅出地讲解了记忆的原理，让我从根本上理解了为什么这些技巧会有效。我特别喜欢书中关于“可视化”和“故事化”记忆法的介绍，这些方法非常形象生动，让我一下子就能掌握。而且，这本书还强调了“休息”和“睡眠”对记忆的重要性，这常常被我们忽视。通过书中的指导，我学会了如何安排自己的学习和休息时间，让大脑得到充分的休息，从而更好地巩固记忆。我不仅在学习上受益匪浅，在日常生活中，比如记住人名、会议内容等方面，也变得得心应手。这本书真的就像是为我量身定制的记忆力提升指南，它给了我信心，也给了我方法。我感觉自己不再是那个“记不住东西”的人了，而是可以主动去掌握和运用知识的高效学习者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于“记忆术”这几个字。它更像是一本关于如何“有效思考”和“高效学习”的宝典。我之前总觉得自己在学习上投入了很多时间和精力，但效果却不尽如人意，有时候甚至会产生自我怀疑。这本书让我明白，原来学习的效率和方法息息相关，死记硬背永远比不上理解和运用。书中关于“主动回忆”和“间隔重复”的讲解，彻底改变了我以往的学习模式。我学会了如何测试自己是否真正掌握了知识，而不是仅仅停留在“我好像知道”的层面。而且，它还提供了一些关于如何培养学习兴趣的方法，让我觉得学习不再是一件枯燥的任务，而是一种享受。我通过书中提供的一些练习，发现自己原来可以对一些我曾经觉得枯燥的学科产生浓厚的兴趣。这本书不仅仅是提升记忆力，更是提升了我的学习能力和学习的信心。我觉得任何想要提升自己，想要在学习和工作中取得更好成绩的人，都应该读一读这本书。

评分☆☆☆☆☆

一本让我彻底改变学习习惯的书，原本以为记忆力这东西是天生的，要么好要么差，但这本书彻底颠覆了我的认知。它没有给我灌输什么“过目不忘”的神奇公式，而是从最基础的原理出发，一步步教我如何去理解记忆的过程。比如，书中详细讲解了短时记忆、长时记忆的区别，以及信息如何从前者转移到后者。它还提供了很多实用的技巧，像是联想记忆法、位置记忆法等等，而且每一个方法都附有具体的案例和练习，让我能够立刻动手尝试。我之前总是死记硬背，效果差不说，还特别枯燥。这本书让我意识到，原来学习也可以是一场充满乐趣的探索。现在，我能更轻松地记住课本上的重点，甚至是一些我本来觉得很难记的东西，比如专业术语和复杂的公式。而且，书中关于提升脑力的一部分，让我对自己的大脑有了全新的认识，不再觉得它是一个固定的“硬件”，而是可以通过训练变得更强大。我还会向我的朋友们推荐这本书，因为它真的太棒了！