深度學習C++(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 深度學習
• C++
• 機器學習
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 模型訓練
• 算法實現
• 技術開發

　　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。

《現代計算機圖形學：原理與實踐》（第X版） 圖書簡介 一、全景式覆蓋現代圖形學核心領域 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的計算機圖形學知識體係。我們摒棄瞭僅側重於特定渲染管綫的局限性，轉而構建一個涵蓋從數學基礎到前沿實時渲染技術的廣闊視角。全書結構圍繞圖形學的核心流程展開：幾何錶示、變換、光柵化、著色、高級渲染技術以及性能優化。 幾何基礎與變換 章節伊始，我們對構建任何三維場景所需的基礎數學工具進行瞭詳盡闡述。這包括但不限於嚮量代數、矩陣運算在三維空間中的應用，特彆是歐拉角、四元數在處理鏇轉和避免萬嚮鎖問題上的精確建模。隨後，本書深入探討瞭麯綫與麯麵的數學錶示，從經典的貝塞爾麯綫、B樣條到更具靈活性的NURBS（非均勻有理B樣條），並詳細分析瞭它們在幾何建模中的應用與計算效率。麯麵細分算法，如Catmull-Clark和Loop細分，被作為連接低模幾何到高模細節的關鍵橋梁進行瞭深入剖析。 光柵化與著色管綫 核心光柵化部分，本書不僅復習瞭傳統的三角形遍曆、深度緩衝（Z-buffer）的運作機製，更將重點放在現代GPU架構下的高效實現。我們詳盡解釋瞭可編程管綫的演進，從固定功能管綫到完全可編程的頂點著色器（Vertex Shader）和片段著色器（Fragment Shader）。關於著色模型，本書提供瞭對Phong、Blinn-Phong的深入理解，並將其拓展至更具物理真實性的PBR（基於物理的渲染）框架。PBR章節詳細介紹瞭微上麵積分布函數（BRDF/BSDF）的數學推導，尤其是Cook-Torrance模型和GGX分布，解釋瞭如何通過能量守恒和菲涅爾效應構建齣可信的材質外觀。 高級渲染技術：光綫追蹤與全局照明 本書將光綫追蹤技術作為現代圖形學的核心支柱之一進行瞭深入探討。我們係統性地講解瞭光綫與幾何體求交的各種方法，特彆是加速結構，如包圍盒層次結構（BVH）的構建、遍曆算法及其在GPU上的並行化優化。全局照明（Global Illumination, GI）的原理占據瞭重要篇章。除瞭經典的輻射度（Radiosity）方法外，本書更側重於現代實時渲染中常用的技術，如屏幕空間環境光遮蔽（SSAO）、屏幕空間反射（SSR），以及基於路徑追蹤的離綫渲染技術，包括濛特卡洛積分在渲染方程求解中的應用、重要性采樣（Importance Sampling）和焦散（Caustics）的生成方法。 紋理、采樣與抗鋸齒 紋理映射不再僅僅是簡單的坐標映射。本書深入探討瞭紋理尋址的邊界條件、Mipmap的生成與使用，以及各嚮異性過濾（Anisotropic Filtering）如何顯著提高斜麵紋理的渲染質量。在處理采樣理論方麵，我們探討瞭Nyquist-Shannon采樣定理在圖形學中的體現，並詳細介紹瞭後處理抗鋸齒技術（如FXAA、SMAA）與基於幾何體的抗鋸齒技術（如MSAA、CSAA）的優缺點和內在機製。 GPU編程與並行計算 鑒於現代圖形處理的底層依賴，本書為讀者提供瞭關於GPU架構的深度見解。我們探討瞭SIMT（單指令、多綫程）模型，以及如何高效地編寫CUDA/OpenCL內核或現代圖形API（如Vulkan/DirectX 12）中的計算著色器。重點在於如何將傳統算法（如粒子係統、布料模擬）轉化為高度並行的GPU任務，從而實現數百萬甚至數十億個元素的實時仿真。 二、麵嚮實踐的工程方法論 本書的設計哲學是理論與實踐的完美結閤。每一部分的關鍵理論介紹後，均附有詳細的僞代碼和基於主流API（如OpenGL 4.x/Vulkan）或通用計算框架（如並行計算庫）的實現思路剖析。我們關注的不僅僅是“如何計算”，更是“如何高效地計算”。性能分析、內存訪問模式優化、以及如何利用硬件特性（如紋理緩存、寄存器使用）來提升渲染幀率，是貫穿全書的工程主綫。 三、適用讀者 本書適閤具有紮實高等數學基礎（綫性代數、微積分）和初步編程經驗的讀者。它不僅是計算機圖形學專業學生和研究人員的權威參考書，也是遊戲開發者、VR/AR工程師、以及任何希望深入理解和掌握高性能實時渲染技術的專業人士的必備手冊。通過學習，讀者將能夠從根本上理解現代圖形引擎的內部工作原理，並有能力設計和實現下一代視覺計算方案。 內容結構（示例章節概述）： 第1章： 幾何變換與坐標係統（四元數進階應用） 第5章： PBR材質模型與微錶麵理論 第8章： 層次化結構加速光綫追蹤（BVH構建與遍曆優化） 第10章： 實時全局照明方法：從屏幕空間到體素化 GI 第13章： GPU通用計算模型與並行算法設計（以粒子係統和流體模擬為例） 第15章： 現代圖形API管綫深度解析（Vulkan/DX12的資源管理與同步機製）

第一章  基本程式設計導論
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

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。