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第0章　写在前面：神经网络的历史 1 　　第1章　神经网络是个什么东西 13 　　1.1　买橙子和机器学习13 　　1.1.1　规则列表 14 　　1.1.2　机器学习 15 　　1.2　怎么定义神经网络 16 　　1.3　先来看看大脑如何学习 16 　　1.3.1　信息输入 17 　　1.3.2　模式加工 17 　　1.3.3　动作输出 18 　　1.4　生物意义上的神经元 19 　　1.4.1　神经元是如何工作的 19 　　1.4.2　组成神经网络 22 　　1.5　大脑如何解决现实生活中的分类问题 24 　　第2章　构造神经网络 26 　　2.1　构造一个神经元 26 　　2.2　感知机 30 　　2.3　感知机的学习 32 　　2.4　用代码实现一个感知机 34 　　2.4.1　Neuroph：一个基于Java的神经网络框架 34 　　2.4.2　代码实现感知机 37 　　2.4.3　感知机学习一个简单逻辑运算 39 　　2.4.4　XOR问题 42 　　2.5　构造一个神经网络 44 　　2.5.1　线性不可分 45 　　2.5.2　解决XOR问题（解决线性不可分） 49 　　2.5.3　XOR问题的代码实现 51 　　2.6　解决一些实际问题 54 　　2.6.1　识别动物 54 　　2.6.2　我是预测大师 59 　　第3章　深度学习是个什么东西 66 　　3.1　机器学习 67 　　3.2　特征 75 　　3.2.1　特征粒度 75 　　3.2.2　提取浅层特征 76 　　3.2.3　结构性特征 78 　　3.3　浅层学习和深度学习 81 　　3.4　深度学习和神经网络 83 　　3.5　如何训练神经网络 84 　　3.5.1　BP算法：神经网络训练 84 　　3.5.2　BP算法的问题 85 　　3.6　总结深度学习及训练过程 86 　　第4章　深度学习的常用方法 89 　　4.1　模拟大脑的学习和重构 90 　　4.1.1　灰度图像 91 　　4.1.2　流行感冒 92 　　4.1.3　看看如何编解码 93 　　4.1.4　如何训练 95 　　4.1.5　有监督微调 97 　　4.2　快速感知：稀疏编码（Sparse Coding） 98 　　4.3　栈式自编码器 100 　　4.4　解决概率分布问题：限制波尔兹曼机 102 　　4.4.1　生成模型和概率模型 102 　　4.4.2　能量模型 107 　　4.4.3　RBM的基本概念 109 　　4.4.4　再看流行感冒的例子 111 　　4.5　DBN 112 　　4.6　卷积神经网络 114 　　4.6.1　卷积神经网络的结构 116 　　4.6.2　关于参数减少与权值共享 120 　　4.6.3 举个典型的例子：图片内容识别 124 　　4.7　不会忘记你：循环神经网络 131 　　4.7.1　什么是RNN 131 　　4.7.2　LSTM网络 136 　　4.7.3　LSTM变体 141 　　4.7.4　结论 143 　　4.8　你是我的眼：利用稀疏编码器找图像的基本单位 143 　　4.9　你是我的眼（续） 150 　　4.10　使用深度信念网搞定花分类 160 　　第5章　深度学习的胜利：AlphaGo 169 　　5.1　AI如何玩棋类游戏 169 　　5.2　围棋的复杂性 171 　　5.3　AlphaGo的主要原理 173 　　5.3.1　策略网络 174 　　5.3.2　MCTS拯救了围棋算法 176 　　5.3.3　强化学习："周伯通，左右互搏" 179 　　5.3.4　估值网络 181 　　5.3.5　将所有组合到一起：树搜索 182 　　5.3.6　AlphaGo有多好 185 　　5.3.7　总结 187 　　5.4　重要的技术进步 189 　　5.5　一些可以改进的地方 190 　　5.6　未来 192

第0章　写在前面：神经网络的历史 1 　　第1章　神经网络是个什么东西 13 　　1.1　买橙子和机器学习13 　　1.1.1　规则列表 14 　　1.1.2　机器学习 15 　　1.2　怎么定义神经网络 16 　　1.3　先来看看大脑如何学习 16 　　1.3.1　信息输入 17 　　1.3.2　模式加工 17 　　1.3.3　动作输出 18 　　1.4　生物意义上的神经元 19 　　1.4.1　神经元是如何工作的 19 　　1.4.2　组成神经网络 22 　　1.5　大脑如何解决现实生活中的分类问题 24 　　第2章　构造神经网络 26 　　2.1　构造一个神经元 26 　　2.2　感知机 30 　　2.3　感知机的学习 32 　　2.4　用代码实现一个感知机 34 　　2.4.1　Neuroph：一个基于Java的神经网络框架 34 　　2.4.2　代码实现感知机 37 　　2.4.3　感知机学习一个简单逻辑运算 39 　　2.4.4　XOR问题 42 　　2.5　构造一个神经网络 44 　　2.5.1　线性不可分 45 　　2.5.2　解决XOR问题（解决线性不可分） 49 　　2.5.3　XOR问题的代码实现 51 　　2.6　解决一些实际问题 54 　　2.6.1　识别动物 54 　　2.6.2　我是预测大师 59 　　第3章　深度学习是个什么东西 66 　　3.1　机器学习 67 　　3.2　特征 75 　　3.2.1　特征粒度 75 　　3.2.2　提取浅层特征 76 　　3.2.3　结构性特征 78 　　3.3　浅层学习和深度学习 81 　　3.4　深度学习和神经网络 83 　　3.5　如何训练神经网络 84 　　3.5.1　BP算法：神经网络训练 84 　　3.5.2　BP算法的问题 85 　　3.6　总结深度学习及训练过程 86 　　第4章　深度学习的常用方法 89 　　4.1　模拟大脑的学习和重构 90 　　4.1.1　灰度图像 91 　　4.1.2　流行感冒 92 　　4.1.3　看看如何编解码 93 　　4.1.4　如何训练 95 　　4.1.5　有监督微调 97 　　4.2　快速感知：稀疏编码（Sparse Coding） 98 　　4.3　栈式自编码器 100 　　4.4　解决概率分布问题：限制波尔兹曼机 102 　　4.4.1　生成模型和概率模型 102 　　4.4.2　能量模型 107 　　4.4.3　RBM的基本概念 109 　　4.4.4　再看流行感冒的例子 111 　　4.5　DBN 112 　　4.6　卷积神经网络 114 　　4.6.1　卷积神经网络的结构 116 　　4.6.2　关于参数减少与权值共享 120 　　4.6.3 举个典型的例子：图片内容识别 124 　　4.7　不会忘记你：循环神经网络 131 　　4.7.1　什么是RNN 131 　　4.7.2　LSTM网络 136 　　4.7.3　LSTM变体 141 　　4.7.4　结论 143 　　4.8　你是我的眼：利用稀疏编码器找图像的基本单位 143 　　4.9　你是我的眼（续） 150 　　4.10　使用深度信念网搞定花分类 160 　　第5章　深度学习的胜利：AlphaGo 169 　　5.1　AI如何玩棋类游戏 169 　　5.2　围棋的复杂性 171 　　5.3　AlphaGo的主要原理 173 　　5.3.1　策略网络 174 　　5.3.2　MCTS拯救了围棋算法 176 　　5.3.3　强化学习："周伯通，左右互搏" 179 　　5.3.4　估值网络 181 　　5.3.5　将所有组合到一起：树搜索 182 　　5.3.6　AlphaGo有多好 185 　　5.3.7　总结 187 　　5.4　重要的技术进步 189 　　5.5　一些可以改进的地方 190 　　5.6　未来 192

本书由浅入深、循序渐进地介绍了Windows驱动程序的开发方法与调试技巧。本书共分23章，内容涵盖了Windows操作系统的基本原理、NT驱动程序与WDM驱动程序的构造、驱动程序中的同步异步处理方法、驱动程序中即插即用功能、驱动程序的各种调试技巧等。同时，还针对流行的PCI驱动程序、USB驱动程序、虚拟串口驱动程序、摄像头驱动程序、SDIO驱动程序进行了详细的介绍，本书最大的特色在于每一节的例子都是经过精挑细选的，具有很强的针对性。力求让读者通过亲自动手实验，掌握各类Windows驱动程序的开发技巧，学习尽可能多的Windows底层知识。, 本书适用于中、高级系统程序员，同时也可用做高校计算机专业操作系统实验课的补充教材。

【内容简介】, 本书是Windows 程序设计领域的名著，涵盖了Windows 的最新版本Vista 以及Windows XP 的最新内容。书中全面深入地介绍了Windows 的各种基本要素，如进程、线程池、虚拟内存、DLL、设备I/O 和SEH 等，并列举了大量应用程序，精辟地分析了要素的使用方法。., 本书适于各层次Windows 编程人员阅读。 ..., 【目录信息】, Acknowledgments . xxi, Introduction xxiii, 64-Bit Windows xxiii, What’s New in the Fifth Edition xxiv, Code Samples and System Requirements xxvi, Support for This Book xxvi, Questions and Comments xxvi, Part I Required Reading, 1 Error Handling 3, Defining Your Own Error Codes 7, The ErrorShow Sample Application 7, 2 Working with Characters and Strings 11, Character Encodings 12, ANSI and Unicode Character and String Data Types 13, Unicode and ANSI Functions in Windows 15, Unicode and ANSI Functions in the C Run-Time Library 17, Secure String Functions in the C Run-Time Library 18, Introducing the New Secure String Functions 19, How to Get More Control When Performing String Operations 22, << 查看详细目录

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