【XH】 嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[以] 吉奥拉-M-贝内德克 著

图书标签:

• 逻辑思维
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• 犹太智慧
• 脑力训练
• 谜题
• 思维训练
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店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 安徽科学技术出版社

ISBN：9787533773434

商品编码：29487970812

包装：平装

出版时间：2017-09-01

基本信息

书名：嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1

定价：25.00元

作者： 吉奥拉-M-贝内德克

出版社：安徽科学技术出版社

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787533773434

字数：

页码：156

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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　　让人在轻松的氛围中提升逻辑思维能力、分析能力和决策能力。书中按照题目难度分为六个等级：热身、简单、中等难度、难、非常难、极限挑战，让读者可以循序渐进地进行头脑训练。

内容提要

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　　这是一本需要严谨的思维和缜密的决策来解决的逻辑谜题集。在嘿大头系列谜题中，解题者面对的是部分填充的从1到格数数量的网格，其目标是通过填充缺失的数字来完成网格，使得每两个连续的数字实现水平地、垂直地或对角地连接。

目录

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介绍
热身
简单
中等难度
难
非常难
极限挑战
答案

作者介绍

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吉奥拉·M．贝内德克，获以色列理工学院数学和计算机科学双博士学位，英特尔公司的高级研究员。贝内德克博士曾两度获亨利·格特沃斯研究奖。工作之余，他热衷于开发各种游戏，比如嘿大头、Lights Out、NimX、iTop以及相关的游戏软件。

文摘

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序言

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介绍
热身
简单
中等难度
难
非常难
极限挑战
答案

好的，以下是一本关于深度学习与神经网络的图书简介，内容详实，力求专业与深度。 --- 《神经元架构解析：从基础理论到前沿实践的深度学习之旅》 图书简介 在信息爆炸与人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已不再是晦涩的学术概念，而是驱动现代技术变革的核心引擎。本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践指导意义的深度学习蓝图，系统地剖析神经网络的构建原理、优化算法及其在复杂任务中的应用。我们不仅关注算法的表层逻辑，更深入挖掘其背后的数学根基与工程实现细节。 第一部分：理论基石与核心组件的重构 本书伊始，我们将奠定坚实的理论基础。从信息论与统计学的基本视角切入，详细阐述人工神经网络（ANN） 的数学模型——神经元如何通过非线性激活函数将输入转化为输出。我们不会止步于传统的 Sigmoid 或 Tanh 函数，而是会深入探讨 ReLU（Rectified Linear Unit） 及其变体（如 Leaky ReLU, PReLU）的兴起，分析其在梯度消失问题缓解上的关键作用。 接着，我们将把焦点转向反向传播（Backpropagation） 算法。这不仅仅是链式法则的机械应用，更是深度学习训练流程的灵魂。我们将通过清晰的图示和详细的公式推导，剖析梯度计算的精确过程，并探讨在现代大规模数据集上的优化策略，如自动微分（Automatic Differentiation） 的实现机制，以及其在主流框架（如 TensorFlow, PyTorch）中的底层优化。 第二部分：架构的演进与经典模型的深度剖析 神经网络的强大能力源于其精巧的层级结构。本书将系统梳理并深度解析支撑现代AI突破的几大核心架构： 1. 卷积神经网络（CNN）的矩阵几何学： 我们将从信号处理的角度理解卷积操作的本质，探讨其在参数共享和稀疏连接上的优势。随后，详细剖析经典的 LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet 以及残差网络（ResNet） 的设计哲学。特别是，对于 ResNet 中的“残差连接”，我们将深入探讨它如何解决深层网络训练中的信息瓶颈问题，以及批归一化（Batch Normalization, BN） 在稳定训练过程中的关键作用。 2. 循环神经网络（RNN）的时序处理逻辑： 针对序列数据，RNN 提供了处理时间依赖性的框架。本书会详述标准 RNN 的局限性——长期依赖问题。在此基础上，我们构建起 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 的完整图谱，详细解析输入门、遗忘门、输出门以及候选细胞状态的精确控制机制，揭示它们如何有效管理信息流动的生命周期。 3. Transformer 架构的革命性突破： 针对自然语言处理领域的范式转移，本书将花费大量篇幅解析 Transformer 架构。我们将重点解析自注意力机制（Self-Attention） 的计算过程，理解“查询（Query）、键（Key）、值（Value）”向量的交互如何实现对输入序列中所有元素的动态加权。此外，多头注意力、位置编码（Positional Encoding）以及 Encoder-Decoder 结构的协同工作原理也将被细致拆解。 第三部分：优化、正则化与训练的工程艺术 理论模型需要精妙的优化策略才能落地。本部分聚焦于如何高效、稳定地训练复杂的深度模型： 1. 优化器的进阶博弈： 我们将不再满足于基础的随机梯度下降（SGD）。本书会深入比较 Momentum, AdaGrad, RMSprop, Adam 等优化器的收敛特性与参数更新规则。重点分析 AdamW 算法如何更科学地处理权重衰减（Weight Decay），以应对模型过拟合的挑战。 2. 正则化策略的多维度防御： 过拟合是深度学习的顽疾。我们将系统探讨 Dropout 在训练过程中的随机失活机制，以及其在贝叶斯深度学习中的概率解释。此外，L1/L2 正则化、数据增强（Data Augmentation）作为一种隐式正则化手段，其有效性与实施细节也将被详细论述。 3. 超参数调优的科学方法： 讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性，从固定的步进衰减到更复杂的 余弦退火（Cosine Annealing） 策略。同时，介绍如何运用网格搜索、随机搜索乃至贝叶斯优化等方法，系统性地探索模型的最优超参数配置。 第四部分：前沿应用与未来的展望 最后，本书将视野投向当前最热门的应用领域，展示上述理论是如何在现实世界中发挥作用的： 1. 生成模型： 深度剖析 变分自编码器（VAE） 的潜在空间结构与重参数化技巧，以及 生成对抗网络（GAN） 中判别器与生成器之间的博弈论平衡。对于最新的 扩散模型（Diffusion Models），我们将阐述其基于噪声估计的生成过程，及其在图像合成领域的卓越表现。 2. 迁移学习与预训练模型： 探讨如何利用大规模数据集上训练的通用特征提取器（如 BERT, GPT 系列模型的底层结构），通过微调（Fine-tuning）快速适应特定下游任务，大幅降低数据依赖性。 本书力求在深度与广度之间找到最佳平衡点，不仅为读者提供坚实的理论框架，更灌输一种系统性的问题解决思维，使读者能够驾驭并创新下一代的神经网络架构。无论您是希望深入理解现有框架的工程师，还是致力于探索未知领域的科研人员，本书都将是您不可或缺的深度学习指南。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本《嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1》给我的感觉，就像是踏上了一场智力探险之旅。这本书的外观设计就充满了神秘感，那种深邃的色彩搭配，加上书名中“犹太脑训练”的字样，瞬间就激起了我的好奇心，让我想要一探究竟。我拿到书后，翻阅了一下，发现它的内容绝对不是那种“看一遍就懂”的浅显读物。书中谜题的描述十分精炼，却又蕴含着丰富的细节，需要我投入相当的精力去仔细揣摩和分析。我尤其喜欢的是，它似乎不仅仅是简单的“找答案”，更是一种“过程”的训练，引导我如何去拆解问题，如何去构建逻辑模型，如何去识别陷阱。这是一种更深层次的思维锻炼，我相信这正是“犹太脑训练”的独特之处。我猜想，那些“203个”谜题，每一个都是一个精巧的机关，需要我去用不同的思维工具去开启。而且，这本书的装帧也非常考究，纸张的质感和印刷的清晰度都属上乘，这让我在阅读的过程中，能够完全沉浸在解谜的乐趣之中，而不被外界的干扰所打断。我期待着在这本书中，发现更多未知的思维乐趣，并从中获得宝贵的逻辑训练。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 这本《嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1》给我的第一印象就是“专业”。翻开书页，扑面而来的是一种严谨的学术气息，但又不像枯燥的教科书。书中的谜题描述精准，条理清晰，没有一丝多余的叙述，这对于我这种追求效率的读者来说，无疑是极大的优点。我在阅读的过程中，总能感受到一种“循循善诱”的力量，它不会一下子把人推到无解的困境，而是通过精巧的设计，引导读者一步步地去分析问题，去寻找线索，去构建逻辑框架。我尤其欣赏的是，书中在设计谜题时，似乎融入了一些跨学科的知识点，这使得解题的过程不仅仅是纯粹的逻辑演算，更像是一次小型的信息整合和知识运用。我猜想，这或许就是“犹太脑训练”的精髓所在吧，它强调的是一种融会贯通的思维方式，是将看似无关的元素联系起来，从而找到最佳的解决方案。我迫不及待地想去挑战那些“203个”谜题，我坚信，完成这些挑战的过程，一定能让我对逻辑思维的理解更上一层楼，甚至在解决现实生活中的问题时，也能从中汲取灵感。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 《嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1》这本书，简直是为我这种“逻辑爱好者”量身定做的。拿到手里，首先就被它沉甸甸的分量所吸引，这不像市面上很多虚有其表的“薄本”，而是实打实的内容。书本的排版设计非常考究，字体大小适中，段落清晰，即使是密集的谜题描述，读起来也不会感到吃力。而且，谜题的呈现方式也很有意思，不是那种枯燥的文字堆砌，而是会穿插一些简洁的插图，这让我在思考的同时，也能享受到视觉上的乐趣。我特别喜欢它的一种“引导式”的开篇，不是直接丢给你一个难题，而是会先用一些通俗易懂的例子来讲解某种逻辑思维的入门概念，这对于我这样虽然喜欢逻辑但可能在理论上稍显薄弱的人来说，简直是福音。我之前也接触过不少逻辑谜题，但很多都偏重于单一的类型，比如纯粹的数理逻辑或者纯粹的推理。而这本书，从书名就能感受到它试图构建一种更全面的“脑力训练”，我想象中的“犹太脑训练”应该就是这样，是从多个维度去激活大脑的思考能力。我非常期待书中那些“203个”的谜题，它们将如何层层递进，又将如何挑战我的思维极限。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 拿到这本《嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1》的时候，我满怀期待。书名里“犹太脑训练”几个字，就足以勾起我对那种智慧和严谨的联想。一直以来，我对解谜和逻辑推理类书籍情有独钟，总觉得通过解决一个个烧脑的问题，不仅能锻炼思维，还能窥见一种别样的智慧。这本书的封面设计简洁而富有冲击力，那种深邃的蓝色和略显抽象的图形，似乎在暗示着即将展开的智力挑战。包装也很到位，书脊上的字体清晰，纸张的手感也相当不错，散发着淡淡的油墨香，这些细节都让人感受到出版方的用心。我迫不及待地翻开第一页，准备迎接一场思维的盛宴。虽然我还没开始真正地解题，但仅仅是书本本身的质感和设计，就已经让我对这次的阅读体验充满了信心。我尤其好奇“203个逻辑谜题”这个数字，不知道它们是如何编排的，是否有难度梯度，又或是涵盖了哪些不同类型的逻辑挑战。脑海中已经开始构思，也许会有关于数字的，关于空间关系的，关于推理链条的，甚至是需要一些生活常识来辅助解答的谜题。总之，这本书的外在就已经俘获了我，相信内在也不会让我失望。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 《嘿大头-犹太脑训练-203个逻辑谜题-1》这本书，给我最大的感受就是“挑战性”。拿到手后，我并没有急于尝试解题，而是先浏览了一下书的整体结构。我发现，这本书的谜题设计非常有匠心，它并不是简单的罗列，而是似乎有着一种精心设计的“递进”关系，从易到难，环环相扣。这种设计，对于我这种喜欢循序渐进地提升自己思维能力的人来说，简直是太友好了。我之前读过一些逻辑谜题集，有些谜题过于简单，缺乏挑战，很快就失去了兴趣；有些则过于晦涩，让人望而却步。而这本书，我预感它能够恰到好处地把握住这个度。我特别好奇，书中所谓的“犹太脑训练”究竟包含哪些方面的训练？是推理能力？是分析能力？是空间想象能力？还是其他更深层次的思维模式？我非常期待在解题的过程中，能逐渐体会到这种独特的训练方式。书中的排版和印刷质量也相当不错，简洁大方的设计风格，配合着清晰的字迹，让我在专注思考的同时，也能享受到阅读本身的愉悦。