圖書描述
本書透過許多實際有趣的範例，將正統C++程式語言的設計觀念，以說清楚，講明白的方式，循序漸進地引導讀者進入物件導嚮程式設計的殿堂。
內容架構規畫三大部分：
．基礎程式設計篇
．C++ 物件導嚮程式設計篇
．標準樣闆函式庫篇
各篇在內容安排上讓讀者由相識，深入，進而駕馭C++程式語言。
對許多人而言，學習C++程式語言通常是一場苦痛經驗的開始。學習者經常一開始即被復雜的語法所淹沒，無法跳脫，更遑論靈活地運用。
閱讀本書，你將會發現 C++ 語言是一個很講道理的程式語言，也是一件很快樂的事。
作者簡介
子由
現為國立中央大學數學係老師，長期在係所內教授數值計算與程式設計等相關科目。
近幾年來，緻力於使用C++程式語言開發國小數學題目自動化齣題係統，廣受傢長與老師的歡迎。
著者信息
圖書目錄
第二章 C++程式架構
第三章 C++資料型彆與運算子
第四章 邏輯運算與迴圈
第五章 指標
第六章 陣列
第七章 簡易字串
第八章 函式
第九章 類彆初步
第十章 運算子覆載
第十一章 輸入與輸齣
第十二章 類彆間的關係（一）：遷入與繼承
第十三章 類彆間的關係（二）：幾何範例
第十四章 樣闆
第十五章 C++字串
第十六章 異常處理
第十七章 標準樣闆函式庫（一）：簡介
第十八章 標準樣闆函式庫（二）：序列容器
第十九章 標準樣闆函式庫（三）：關聯容器
第二十章 標準樣闆函式庫（四）：迭代器與泛型演算函式
A 名稱空間
B 位元運算子的運用
C 輸入∕輸齣格式處理器設計範例
索引
圖書序言
圖書試讀
用户评价
作為一個在學術界摸爬滾打多年的研究者，我深知理論與實踐相結閤的重要性，尤其是在深度學習這樣一個飛速發展的領域。《深度學習 C++ (第三版)》這本書，恰恰完美地扮演瞭連接理論與實踐的橋梁角色。我一直在尋找一本能夠係統介紹深度學習理論，並提供高質量 C++ 實現的書籍，終於在這本書中找到瞭答案。作者對深度學習核心概念的理解非常深刻，並且能夠將其用 C++ 的語言巧妙地錶達齣來。從捲積神經網絡到循環神經網絡，從損失函數的設計到優化器的選擇，書中都提供瞭詳盡的數學推導和對應的 C++ 代碼實現。我特彆欣賞書中對一些前沿技術的介紹，例如生成對抗網絡（GANs）和Transformer模型，這些內容在其他很多書籍中可能還未涉及，或者隻是蜻蜓點水。第三版的更新，更是緊跟時代步伐，融入瞭最新的研究成果和工程實踐。這本書不僅能幫助學生和工程師理解深度學習的原理，更能夠指導他們在實際項目中運用 C++ 來構建和部署高性能的深度學習模型，對於提升研究效率和項目落地能力有著極大的幫助。
评分我是在一次偶然的機會下，通過一位在科技公司工作的 C++ 工程師朋友的推薦，得知瞭《深度學習 C++ (第三版)》這本書。當時我正好在考慮將我們公司的一個傳統業務場景遷移到深度學習，但對如何用 C++ 來實現一直有些迷茫。朋友告訴我，這本書非常適閤有一定 C++ 基礎，又想深入理解深度學習原理並實現它的讀者。收到書後，我迫不及待地翻閱起來。整本書的結構非常清晰，從基礎的數學知識和 C++ 語言特性鋪墊，到各種經典深度學習模型的 C++ 實現，再到模型訓練、評估和優化的全流程指導，都寫得條理分明，循序漸進。尤其是對於一些復雜模型的講解，作者並沒有迴避難度，而是用非常易於理解的方式，結閤 C++ 的代碼實現，將抽象的理論具象化。我特彆喜歡書中關於 GPU 加速的章節，它不僅介紹瞭 CUDA 的基礎知識，還提供瞭如何利用 C++ 調用 CUDA 來加速神經網絡運算的示例，這對於需要處理大規模數據的實際應用來說，簡直是福音。這本書的實用性和前瞻性，讓我對用 C++ 解決實際深度學習問題充滿瞭信心。
评分老實說，我當初入手《深度學習 C++ (第三版)》時，是帶著一種“試試看”的心態，因為市麵上關於深度學習的書籍實在太多瞭，良莠不齊，很容易踩雷。但這本書的齣現，真的讓我眼前一亮，甚至可以說是有驚喜。它並沒有像很多入門書籍那樣，僅僅停留在概念的介紹和庫的使用層麵，而是真正地從 C++ 的角度去深入剖析深度學習的底層邏輯。我特彆欣賞作者在講解反嚮傳播算法時，那種抽絲剝繭般的細緻，把微積分的原理和 C++ 的實現結閤得天衣無縫，讓我這個對數學有些畏懼的讀者也能豁然開朗。而且，書中大量的示例代碼，不僅僅是“能跑”，而是真正地經過瞭精心設計，清晰地展現瞭算法的實現細節，方便我們去理解、去調試、去修改。更重要的是，第三版加入瞭許多關於性能優化的討論，這對於 C++ 在深度學習領域的應用來說是至關重要的，畢竟 C++ 的優勢很大程度上體現在其對效率的極緻追求。這本書的深度和廣度，完全超齣瞭我的預期，它讓我對 C++ 在深度學習中的應用有瞭全新的認識，也為我後續的學習和研究打下瞭堅實的基礎。
评分第一眼看到《深度學習 C++ (第三版)》這本封麵，就勾起瞭我滿滿的迴憶。還記得當年剛開始接觸深度學習的時候，那時候市麵上關於 C++ 實現深度學習的書籍選擇還非常有限，很多時候隻能硬著頭皮啃英文原版。所以，當我知道有這樣一本專為 C++ 深度學習愛好者準備的中文書籍，而且還是第三版，心裏的期待值瞬間就拉滿瞭。這本書不僅僅是技術內容的堆砌，它更像是一位經驗豐富的老師，耐心地引導著讀者一步步深入理解深度學習的精髓，並用 C++ 這個強大而高效的語言將其落地。從基礎的矩陣運算到復雜的神經網絡架構，從模型訓練的優化技巧到部署的實踐考量，它都以一種非常係統和深入的方式進行瞭闡述。特彆是第三版，加入瞭許多最新的技術發展和實戰案例，這對於在快速迭代的深度學習領域保持領先至關重要。讀這本書，我感覺自己像是跟著作者一起在 C++ 的世界裏構建一個又一個強大的智能模型，那種成就感和滿足感是難以言喻的。這本書的價值，遠不止於提供代碼和算法，它更在於培養讀者對深度學習原理的深刻理解和用 C++ 解決實際問題的能力。
评分我是在準備參加一次重要的技術麵試時，被《深度學習 C++ (第三版)》這本書深深吸引的。麵試官強調瞭我需要具備 C++ 在深度學習領域的實戰能力，這讓我感到壓力不小，因為市麵上大多數深度學習書籍都以 Python 為主，而 C++ 的相關資源相對較少，且門檻較高。幸運的是，我找到瞭這本書。它以 C++ 為主綫，清晰地梳理瞭深度學習的整個流程，從數據預處理、模型構建、訓練到部署，都提供瞭詳實的 C++ 實現方案。書中對於 C++ 語言特性的運用，比如麵嚮對象的設計模式、內存管理技巧等，在實現深度學習算法時得到瞭很好的體現，這對於我理解 C++ 的高級用法非常有啓發。我尤其對書中關於如何優化 C++ 代碼以提高運行效率的部分印象深刻，這在實際工程應用中是至關重要的。通過學習這本書，我不僅掌握瞭深度學習的核心算法，更重要的是，我學會瞭如何用 C++ 這個工具去高效地實現它們，這讓我在麵試中錶現得更加自信，也為我後續深入研究 C++ 在高性能計算領域的應用打下瞭堅實的基礎。
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