國文(學測.指考)曆屆試題主題歸納 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本公司特彆禮聘建國中學黃淑真老師，以其多年豐富教學經驗，所精心收錄瞭近十年的學測與指考曆屆試題，並附有詳解，藉此帶領同學逐題洞悉，抓齣解題關鍵。讓同學們在反覆演練中，不斷地提升國文科的應考實力。

本書特色

　　本書有彆於坊間依照年度排列的曆屆試題，而是依據「主題歸納」的統整方式，提供同學們完整有係統、有條理、有效率的研讀。本書共攬括「15大單元的必考趨勢網」，並附有「國文科學測與指考加值圖」、「大考作文得分關鍵」與「大學學測與指考準備檢核錶」。俾使莘莘學子在本書的協助下，成績一飛沖天，傲視群雄。

好的，這是一份關於其他圖書的詳細簡介，該書內容與您提到的《國文（學測．指考）曆屆試題主題歸納》無關： 《深度學習：理論、算法與實踐應用》 作者： 張宏毅，李明哲 齣版社： 科技前沿齣版社 齣版年份： 2023年 頁數： 850頁 導言：開啓智能時代的核心鑰匙 在信息爆炸的時代，數據已成為新的石油，而如何從中提煉齣有價值的知識，是當前科技領域最核心的挑戰之一。本書《深度學習：理論、算法與實踐應用》正是在這樣的背景下應運而生。它並非一本側重於特定學科考試準備的工具書，而是一部全麵、深入探討現代人工智能基石——深度學習的權威著作。本書的目標讀者群廣泛，涵蓋瞭計算機科學專業的本科高年級學生、研究生、人工智能領域的研究人員，以及希望係統掌握深度學習技術的工程師和數據科學傢。 本書的撰寫團隊匯集瞭數位在理論研究和工業界實踐方麵均有深厚積纍的專傢。他們摒棄瞭市場上部分書籍為追求新穎而犧牲係統性的弊端，力求在理論的嚴謹性與實踐的可操作性之間找到完美的平衡點。全書結構精巧，邏輯清晰，旨在幫助讀者從數學基礎齣發，逐步構建起對復雜神經網絡模型的深刻理解。 第一部分：理論基礎與數學核心 本書的第一部分奠定瞭深度學習所需的堅實數學和統計學基礎。這部分內容的重要性不言而喻，因為沒有紮實的數理基礎，對復雜模型的理解往往流於錶麵。 1. 綫性代數與概率論迴顧： 章節首先對支撐深度學習的兩個關鍵數學分支進行瞭係統性的迴顧。對於綫性代數，重點闡述瞭矩陣分解（如SVD、PCA）、特徵值分解在數據降維和特徵提取中的作用。在概率論方麵，詳述瞭貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）在模型參數估計中的地位，並引入瞭信息論中的熵、交叉熵等概念，這些都是後續損失函數設計的理論依據。 2. 神經網絡的基本構建塊： 緊接著，作者詳細解析瞭人工神經網絡（ANN）的最基本單元——神經元模型，包括激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh及其變體）的選擇與影響。隨後，全連接層（Dense Layer）的數學錶達和計算流程被清晰地呈現。 3. 優化算法的演進： 這是本書的理論核心之一。從經典的梯度下降（GD）及其變體SGD開始，係統地介紹瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp，直至當前工業界廣泛使用的Adam和NAdam。每種優化器不僅給齣公式推導，更重要的是，分析瞭它們在解決梯度消失、爆炸以及收斂速度上的優劣權衡。 第二部分：核心模型架構的深度剖析 本書的第二部分將讀者的注意力引嚮當前最成功、應用最廣泛的幾大深度學習模型架構。 4. 捲積神經網絡（CNNs）： 針對圖像處理領域，CNN的講解細緻入微。從捲積操作的數學定義、池化層的作用，到著名的經典網絡結構如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet的內部設計哲學。特彆地，書中用大量篇幅討論瞭殘差連接（Residual Connection）如何突破網絡深度的瓶頸，以及如何設計有效的感受野。 5. 循環神經網絡（RNNs）與序列建模： 針對自然語言處理（NLP）和時間序列數據，RNN的結構、前嚮傳播和反嚮傳播（BPTT）的機製被深入剖析。更重要的是，本書花費瞭大量篇幅詳細解釋瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和“門”的機製，闡明它們如何有效解決瞭傳統RNN中的長期依賴問題。 6. 注意力機製與Transformer架構： 麵對RNN在處理超長序列時的局限性，本書將最新的發展——Transformer架構——作為重中之重進行介紹。詳細解析瞭自注意力（Self-Attention）的計算過程，包括Q、K、V矩陣的構建、縮放點積的意義，以及多頭注意力機製如何增強模型的錶達能力。在此基礎上，作者解釋瞭Transformer如何完全拋棄循環結構，僅依靠注意力機製實現高效的序列並行計算。 第三部分：訓練策略、正則化與高級技術 掌握瞭基本模型後，如何高效、穩定地訓練這些模型，是實踐中的關鍵。第三部分聚焦於這些“工程藝術”。 7. 正則化與泛化能力： 為瞭應對模型過擬閤的挑戰，書中係統梳理瞭各類正則化技術。除瞭L1/L2權重衰減，Dropout的隨機性原理和其在不同層上的應用被詳細討論。此外，批量歸一化（Batch Normalization）在加速收斂和穩定訓練過程中的作用，也被配以案例分析。 8. 超參數調優與模型評估： 這一章提供瞭實用的指導，關於如何係統地搜索最佳學習率、批次大小（Batch Size）和網絡層數。書中還強調瞭正確的數據集劃分（訓練集、驗證集、測試集）的重要性，並介紹瞭如AUC、F1 Score等在不同任務下的關鍵評估指標。 9. 生成模型簡介： 作為對前沿領域的展望，書中簡要介紹瞭變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GANs）的基本思想和結構。雖然篇幅有限，但足以讓讀者瞭解其核心思想和潛在應用方嚮。 第四部分：實踐案例與代碼實現 理論的價值最終體現在實踐中。本書的第四部分將理論與PyTorch/TensorFlow框架相結閤，提供瞭一係列可運行的代碼示例。 10. 實踐環境搭建與數據預處理： 詳細指導讀者如何配置GPU環境，並講解瞭如何處理常見的數據類型，如圖像數據的標準化、文本數據的分詞與嚮量化。 11. 經典任務的端到端實現： 通過CIFAR-10圖像分類任務、IMDB影評情感分析任務，以及一個簡單的機器翻譯任務，讀者可以跟隨書中代碼，親手搭建、訓練並評估一個完整的深度學習係統。代碼注釋詳盡，力求讓初學者也能理解每一步操作背後的理論依據。 總結 《深度學習：理論、算法與實踐應用》是一部內容厚重且與時俱進的教科書。它避開瞭對特定考試技巧的討論，轉而專注於構建讀者對人工智能核心驅動力的深刻理解。無論是希望在學術界深耕，還是緻力於在工業界推動AI落地，本書都將是不可或缺的、具有長期參考價值的資源。閱讀本書，意味著踏上瞭通往掌握下一代智能係統的專業之路。

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评分☆☆☆☆☆

坦白說，在入手這本書之前，我對國文的復習方式一直停留在“題海戰術”的階段，覺得刷題越多，掌握得就越好。然而，學測和指考的壓力之下，我發現這種方法效率低下，而且很容易産生疲勞和焦慮。這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習思路。它並沒有提供大量的練習題，而是通過一種“主題歸納”的方式，幫助我構建起一個清晰的知識體係。我感覺自己像是站在瞭一個高處，能夠俯瞰整個國文知識的全貌，而不是在雜亂的題目堆裏摸索。 它的最大亮點在於，它不僅僅是知識點的堆砌，更重要的是它教會瞭我如何去思考，如何去理解。比如，在解讀古文部分，它會分析不同作者的行文風格，以及某些詞語在特定語境下的含義變化，這些細微之處的處理，讓我對文本的理解上升到瞭一個新的高度。對於一些常考的文學流派和作品，它更是進行瞭深入淺齣的介紹，讓我在熟悉考點的同時，也能領略到文學的魅力。這本書就像是給我提供瞭一個“地圖”，讓我能夠清晰地規劃自己的復習路綫，不再偏離方嚮，也讓我覺得復習過程不再枯燥，而是充滿探索的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭國文學習的大門。我之前一直覺得國文的知識點零散，記憶起來很是吃力，尤其是麵對學測和指考這種大型考試，更是無從下手。拿到這本書後，我驚喜地發現，它並沒有簡單地羅列試題，而是巧妙地將曆年考題中的知識點進行瞭係統性的梳理和歸納。它不是一本讓你死記硬背的教科書，更像是一位經驗豐富的老師，告訴你哪些是重點，哪些是難點，以及如何纔能更有效地掌握這些內容。 通過這本書，我終於明白，那些看似韆變萬化的題目背後，其實隱藏著一些相對固定的齣題模式和考察方嚮。作者根據不同的主題，比如文學常識、文本解讀、語意辨析等等，將相似的考點聚閤在一起，並輔以大量的例題和詳盡的解析。這讓我不再感到迷茫，能夠有針對性地進行復習。我尤其喜歡它對於一些易混淆概念的區分，以及對於文學作品背景、作者風格的深入剖析，這些都是我在其他資料中難以找到的。閱讀的過程就像是在和一位博學的導師對話，他循循善誘，讓我對國文的理解更加深刻，也更有信心去迎接未來的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我一直是個比較注重細節的學習者，尤其是在語言文字方麵，總是希望能夠做到精準和透徹。這本書正好滿足瞭我這方麵的需求。它並非那種泛泛而談的教材，而是非常有針對性地深入到國文的各個考查維度，並進行細緻的梳理。我驚喜地發現，作者在歸納主題時，考慮得非常周全，幾乎涵蓋瞭學測和指考中所有可能齣現的重要知識點。 令我印象深刻的是，它對於一些詞語的辨析，以及句子結構的分析，都做得非常到位。很多時候，我們可能隻知道一個詞的大緻意思，但這本書卻能詳細講解它的詞源、演變，以及在不同語境下的細微差彆，甚至還會引用一些經典例句來佐證。這種深入的講解，讓我對文字的理解不再停留在錶麵，而是能夠觸及到更深層的含義。對於一些文學作品的賞析，它也沒有僅僅停留在作者介紹和情節概括，而是著重分析瞭作品的思想內涵、藝術手法，以及其在文學史上的地位。這種細緻入微的講解，讓我覺得自己的國文功底得到瞭顯著的提升，對考試也更有信心瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書就像是一個非常高效的學習助手，幫助我節省瞭大量的時間和精力。我過去在準備學測和指考的時候，常常會花費很多時間去搜集零散的資料，然後自己進行整理歸納。這個過程既耗費心神，效果也並不總是理想。而這本書，就像是彆人已經替我做好瞭這項艱巨的工作，並將精華提煉齣來。 它對曆屆試題的“主題歸納”做得非常齣色，我能夠快速地瞭解每個主題下常考的知識點類型，以及它們齣現的頻率。這讓我能夠更閤理地分配我的復習時間，將重點放在那些更可能被考察到的內容上。而且，它的語言錶達清晰明瞭，易於理解，即便是對於一些比較晦澀的文學理論，作者也能用通俗易懂的方式解釋清楚。我尤其欣賞它在歸納時，還會穿插一些解題技巧和注意事項，這些對於我這種臨場容易緊張的學生來說，非常有幫助。這本書讓我覺得，國文復習不再是一件令人望而生畏的任務，而是一件有條理、有方法的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習語文最重要的是要培養一種語感和對文字的敏感度，而這種能力往往需要長期的積纍和大量的接觸。然而，在備考學測和指考的有限時間內，想要做到這一點並不容易。這本書的齣現，恰恰提供瞭一種非常有效的方式來彌補這一點。它並非一味地強調記憶，而是通過對曆屆試題的巧妙梳理，引導我去理解和感受語言的魅力。 它將相似的考點歸納在一起，並不僅僅是給齣答案，更重要的是它會分析齣題的邏輯和考察的角度，讓我能夠從根本上理解為什麼會考某個知識點，以及如何去應對。比如，在古詩詞鑒賞的部分，它會從意境、情感、修辭等多個角度去分析，讓我學會如何去“讀懂”一首詩，而不是僅僅記住它的錶麵意思。這種能力的培養，對於我來說意義重大，它讓我覺得自己在閱讀和理解文本時，不再是機械地套用公式，而是能夠更主動、更深入地去探索。這本書讓我對國文産生瞭濃厚的興趣，也讓我相信，隻要方法得當，我一定能在考試中取得好成績。