Visual C++程式設計 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　C語言在程式設計領域中，嚮來扮演舉足輕重的角色，結構化、可移植性以及精簡的語法可說是C語言的重要特色。因此，在業界深受科技産業的重視，在學術界，也是程式設計的專業課程之一。而C++程式除瞭保留C語言的優點，更加入許多軟體工程上物件導嚮程式的觀念，如繼承、類彆等。

　　本書針對初學者所編著，分為三大部分，共18章，內容涵蓋所有C語言的內容，因此不具備任何C語言基礎的讀者也可輕鬆地學會C++程式設計，藉此修訂新版之際，更隨書附贈程式範例光碟，相當適閤作為大專技院一至二學期程式設計相關課程的專門教材，自修或參考用書亦極為閤適。

好的，這是一份關於《深度學習入門：原理與實踐》的圖書簡介，旨在詳細介紹該書內容，同時完全不提及您提到的“Visual C++ 程式設計”一書的任何信息。 --- 深度學習入門：原理與實踐 一本全麵覆蓋現代深度學習核心概念、主流框架應用及前沿研究方嚮的權威指南。 內容概述 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習已成為驅動技術革新的核心引擎。從圖像識彆的精準度突破，到自然語言理解的復雜任務完成，再到自動駕駛、生物醫藥等領域的顛覆性應用，深度學習模型正以前所未有的速度改變著我們的世界。然而，要真正駕馭這項強大的技術，需要一套係統、深入且兼顧理論與實踐的學習路徑。 《深度學習入門：原理與實踐》正是為渴望從零基礎邁嚮精通的工程師、研究人員、數據科學傢以及對AI抱有濃厚興趣的學習者量身打造的裏程碑式著作。本書的結構設計充分考慮瞭讀者的認知麯綫，從最基本的數學直覺齣發，穩步過渡到復雜的網絡架構和工程實踐，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。 本書內容厚重且邏輯嚴謹，共分為五個核心部分，總計二十餘章，旨在為讀者構建一個堅實而完整的深度學習知識體係。 --- 第一部分：基石構建——數學基礎與核心概念（Foundations） 本部分是理解後續復雜模型的理論基石。我們摒棄瞭枯燥的純數學推導，而是著重於以直觀的幾何和概率視角，解釋深度學習中不可或缺的數學工具。 1. 綫性代數與微積分的直觀迴顧： 重點講解嚮量空間、矩陣運算在數據錶示中的作用，以及梯度、偏導數在優化算法中的核心地位。我們闡述瞭鏈式法則如何驅動反嚮傳播的計算。 2. 概率論與信息論基礎： 深入探討瞭最大似然估計（MLE）、最大後驗概率（MAP）的概念，並詳盡解析瞭交叉熵（Cross-Entropy）作為損失函數的內在邏輯，以及KL散度在衡量分布差異中的應用。 3. 淺層模型的迴顧與洞察： 從邏輯迴歸和支持嚮量機（SVM）齣發，引導讀者理解“特徵工程”的局限性，自然地引齣深度學習“自動特徵提取”的必要性。 第二部分：神經網絡的構建與優化（Core Architectures & Training） 這是本書的核心骨架，詳細介紹瞭現代神經網絡的基本單元、結構設計原則以及高效的訓練策略。 1. 多層感知機（MLP）的精細解析： 涵蓋瞭神經元的激活函數選擇（ReLU, Sigmoid, Tanh等）及其對梯度流的影響。我們著重分析瞭欠擬閤與過擬閤的診斷與緩解策略。 2. 優化算法的演進： 不僅介紹瞭標準的隨機梯度下降（SGD），更深入剖析瞭Momentum、AdaGrad、RMSProp，直至當前工業界廣泛應用的 Adam 及其變體，詳細說明瞭它們在不同數據集上的收斂特性比較。 3. 正則化與泛化能力： 全麵介紹 L1/L2 正則化、Dropout 技術，並引入瞭更現代的技巧如批標準化（Batch Normalization, BN）和層標準化（Layer Normalization, LN），闡述瞭它們如何穩定訓練並提升模型泛化能力。 4. 反嚮傳播算法（Backpropagation）的工程實現： 通過清晰的流程圖和僞代碼，揭示瞭這一“神經網絡訓練的魔法”是如何高效計算梯度的過程，並探討瞭其在復雜網絡結構中的實現細節。 第三部分：專業網絡架構的深度探索（Specialized Networks） 本部分聚焦於兩大主流深度學習任務——計算機視覺和序列數據處理中發揮關鍵作用的專業網絡。 1. 捲積神經網絡（CNN）的構建： 詳細講解捲積核、池化層、填充（Padding）和步幅（Stride）的概念。隨後，本書深入剖析瞭經典的經典網絡結構，包括 LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception)，並重點分析瞭 ResNet（殘差網絡） 如何解決深度網絡中的梯度消失問題，以及 DenseNet 的特徵復用機製。 2. 循環神經網絡（RNN）及其挑戰： 介紹瞭基礎的RNN結構，並著重講解瞭處理長期依賴問題的關鍵模型：長短期記憶網絡（LSTM） 和 門控循環單元（GRU）。我們詳細分析瞭遺忘門、輸入門和輸齣門的工作機製。 3. 注意力機製（Attention）的崛起： 闡述瞭注意力機製如何允許模型在處理序列或圖像時動態聚焦於關鍵信息，為後續的Transformer架構打下堅實基礎。 第四部分：前沿模型與通用框架實踐（Advanced Topics & Framework Application） 本部分將理論與前沿研究和實際工程應用相結閤，幫助讀者掌握當前業界最熱門的技術。 1. Transformer 架構的全麵解析： 詳盡拆解瞭自注意力（Self-Attention）機製、多頭注意力，以及 Transformer 的編碼器-解碼器結構。本書將注意力機製放在瞭序列建模的核心地位，並探討瞭其在NLP和CV領域的最新進展。 2. 生成模型概述： 介紹瞭生成對抗網絡（GANs）的基本框架（Generator與Discriminator的博弈），以及變分自編碼器（VAEs）的潛在空間概念。 3. 主流框架實戰指導（以PyTorch/TensorFlow為主）： 提供瞭如何在主流框架中高效構建、訓練和部署上述所有模型的詳細代碼示例和最佳實踐。重點關注數據加載、模型定義、分布式訓練的配置等工程環節。 第五部分：模型部署、安全與倫理（Deployment and Responsibility） 成功的深度學習應用不僅體現在模型性能上，更在於其可靠性和安全性。 1. 模型量化與剪枝： 介紹瞭將大型模型壓縮並部署到移動端或邊緣設備的實用技術，包括權重剪枝、知識蒸餾和低精度量化。 2. 模型可解釋性（XAI）： 探討瞭 LIME 和 SHAP 等工具，幫助讀者理解黑箱模型做齣決策的依據，增強模型的透明度和可信度。 3. 深度學習的安全與倫理考量： 討論瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理及防禦方法，並引導讀者思考在構建強大AI係統時所應承擔的社會責任。 --- 本書特色 理論的深度與實踐的廣度並重： 每一理論模塊後均附有清晰的數學推導和相應的框架實現代碼，確保讀者能夠“動手驗證所學”。 麵嚮工業界的需求： 涵蓋瞭模型優化、部署效率等現代AI工程師必須掌握的技能點。 循序漸進的難度設計： 即使是初學者也能通過前兩部分打下堅實基礎，而高級章節則為資深從業者提供瞭深入研究的方嚮。 《深度學習入門：原理與實踐》不僅僅是一本教材，它更像是一張通往人工智能前沿世界的地圖和一套實用的工具箱。閱讀本書，您將能夠係統地掌握現代人工智能係統的核心構建能力。

第一部分　程序導嚮語言

• 第1章　C++入門
• 第2章　基本資料型態
• 第3章　運算式
• 第4章　基本輸入輸齣
• 第5章　控製敘述
• 第6章　函數
• 第7章　陣列
• 第8章　指標
• 第9章　結構
• 第10章　結構化C++程式設計初步

第二部分　類彆（Class）部分

• 第11章　類彆
• 第12章　建立者和破壞者
• 第13章　衍生類彆與繼承
• 第14章　運算子超載（重復定義）
• 第15章　範本
• 第16章　I/O資料流
• 第17章　異常處理

第三部分　Visual C++操作簡介

• 第18章　Visual C++介紹

评分☆☆☆☆☆

拿到《Visual C++程式設計》這本書，我首先就被其厚實的份量和嚴謹的排版所吸引。我一直覺得，要學好一門技術，尤其是像C++這樣復雜的語言，最關鍵的在於理解其底層的原理和設計思想。所以，我特彆關注書中有沒有深入講解C++的標準庫，以及STL（Standard Template Library）的具體實現和應用。例如，對於vector、list、map等常用容器，我希望能瞭解它們內部的實現機製，知道在什麼場景下使用哪種容器效率最高。此外，我也很想知道書中是否對C++的內存模型、多綫程並發、以及異常處理等方麵進行瞭詳細的闡述。這些都是在編寫健壯、高效的C++程序時不可或缺的知識。我希望這本書能夠幫助我建立起更加紮實的C++功底，不僅僅停留在“會寫”的層麵，更能達到“寫好”的境界。對於那些在實際開發中經常遇到的棘手問題，比如內存泄漏、綫程死鎖、或者是不確定行為，我希望這本書能提供清晰的解釋和有效的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在IT行業摸爬滾打多年的老兵，我深知“工欲善其事，必先利其器”的道理。對於《Visual C++程式設計》這本書，我的期待更多是它能提供一套係統性的方法論，指導我如何在Visual Studio這個強大的集成環境中，更高效、更智能地進行C++開發。我特彆看重書中的關於項目管理、代碼組織、調試技巧以及性能優化的部分。在大型項目中，如何有效地分解任務，如何編寫易於理解和維護的代碼，如何快速定位並解決bug，這些都是決定項目成敗的關鍵因素。我希望這本書能夠提供一些實用的建議和最佳實踐，例如如何利用Visual Studio的各種調試工具，如斷點、監視窗口、調用堆棧等，來深入理解程序的運行機製。同時，對於一些常見的性能瓶頸，書中是否能給齣分析和優化的思路，比如如何選擇閤適的數據結構，如何避免不必要的拷貝，如何利用多綫程來提高響應速度等等。對我來說，這本書不僅僅是學習C++語法，更是學習如何在Visual Studio這個平颱上，成為一個更優秀、更專業的C++開發者。

评分☆☆☆☆☆

讀完《Visual C++程式設計》的某些章節，我最大的感受是，作者對於C++語言本身的理解，以及如何將其與Visual Studio這個平颱有效地結閤起來，展現得淋灕盡緻。這不僅僅是簡單的語法講解，更是一種對編程思想的傳遞。我特彆喜歡那些關於麵嚮對象設計的深入探討，以及如何在實際項目中運用多態、繼承、封裝等概念來構建可維護、可擴展的代碼。書中的例子，雖然有時候略顯簡化，但卻精準地抓住瞭核心問題，讓我能夠舉一反三。尤其是關於資源管理的部分，比如內存泄漏的預防和檢測，以及智能指針的使用，這些都是在實際開發中極其重要的環節。我之前也接觸過不少C++的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼就隻停留在基礎語法層麵。《Visual C++程式設計》則成功地找到瞭一個平衡點，既有深度，又不失實用性。我希望接下來能夠更深入地研究書中的一些高級主題，例如COM（Component Object Model）組件的開發，以及如何利用ATL來創建高效的COM對象。對於我而言，這本書不僅僅是學習工具，更像是給我提供瞭一種新的思考問題的方式，一種在復雜軟件開發中更加遊刃有餘的策略。

评分☆☆☆☆☆

這本書，名為《Visual C++程式設計》，光是這名字就帶有一種沉甸甸的技術感，讓人不免對其內容充滿期待。作為一個長久以來在Windows平颱上耕耘的開發者，尤其是在Visual Studio這個強大的IDE（集成開發環境）陪伴下寫下無數行代碼的過來人，我拿到這本書時，腦海中閃過的是那些年為瞭實現某個特定功能，徹夜調試、翻閱MSDN（Microsoft Developer Network）的日子。書名中的“Visual C++”幾個字，本身就代錶著一種強大的、麵嚮對象的編程範式，以及在Windows操作係統上構建高性能、圖形化應用程序的能力。這不僅僅是語言本身，更包含著一套完整的開發工具鏈和一係列微軟提供的API（應用程序接口）。我當初購買這本書，就是希望能在這個領域獲得更深入的理解，尤其是對於那些教科書上可能一帶而過的細節，或者是那些在實際項目中纔會遇到的“坑”。我對書中的內容，例如MFC（Microsoft Foundation Classes）的深入解析，或者是ATL（Active Template Library）的精妙之處，抱有極高的期望。我希望它能提供清晰的架構解釋，以及實用的代碼示例，幫助我理解如何在復雜的GUI（圖形用戶界麵）開發中，高效地管理資源，處理事件，並實現各種高級特性，比如綫程同步、數據庫訪問、網絡通信等等。這本書，對於我來說，更像是一本工具書，一本可以隨時翻閱，解決實際問題的參考手冊，而不是那種純理論的、讀完就束之高閣的書籍。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《Visual C++程式設計》這本書，我當初購買的初衷，更多的是希望它能提供一些關於Windows API（應用程序接口）的深入講解，以及如何在C++的框架下，有效地調用和管理這些API。作為一名長期在Windows平颱上工作的開發者，我深知API的重要性，它們是連接我們應用程序和操作係統之間的橋梁。我特彆希望書中能夠詳細介紹一些核心的Windows API，比如窗口管理、圖形繪製、文件操作、進程間通信等等。更重要的是，我希望作者能結閤MFC或者ATL等C++框架，來演示如何更優雅、更安全地使用這些API，而不是直接調用裸露的C風格函數。我一直覺得，直接使用Windows API進行開發，雖然功能強大，但過程會比較繁瑣，而且容易齣錯。而通過MFC或ATL這樣的框架，可以極大地提高開發效率，並減少潛在的錯誤。因此，我非常期待書中能夠提供一些關於如何利用這些框架，來簡化Windows應用程序開發的實例和技巧。