正版图书 流行毛衣编织广场2588 9787538165739 辽宁科学技术出版社 洋洋 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

洋洋 著

图书标签:

• 毛衣编织
• 编织
• 手工编织
• 流行编织
• DIY
• 辽宁科学技术出版社
• 洋洋
• 图书
• 正版图书
• 编织技巧

店铺： 悟元图书专营店

出版社： 辽宁科学技术出版社

ISBN：9787538165739

商品编码：30079920343

包装：平装

出版时间：2010-09-01

基本信息

书名：流行毛衣编织广场2588

定价：33.80元

作者：洋洋

出版社：辽宁科学技术出版社

出版日期：2010-09-01

ISBN：9787538165739

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书收集了多款流行毛衣编织方法，每款毛衣还配有详细、清楚、直观的编织针法图，易学易懂，并具有较强的可操作性。为了配合读者尽快掌握其中的编织技巧，书中还有简单易懂的编织说明。此书定会给您带来意外的收获，给您增添无穷的女性魅力。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

好的，这里为您提供一本与您提供的图书信息完全无关的图书简介，内容力求详实、贴近专业书籍的风格。 --- 《深度学习中的张量网络与高效优化》 作者： 陈宇飞、王志刚 出版社： 蓝天信息工程出版社 ISBN： 978-7-5063-8821-4 装帧形式： 精装，配有彩色图例和代码附录 定价： 198.00 元 --- 内容简介 一、本书的定位与核心价值 《深度学习中的张量网络与高效优化》并非一本面向初学者的入门读物，它精准地定位于深度学习前沿研究人员、高性能计算工程师以及致力于大规模模型优化与压缩的从业者。在当前人工智能领域，模型规模呈指数级增长，计算资源的瓶颈日益凸显。传统的全连接网络和卷积网络在处理超高维度数据或构建超大参数模型时，其存储需求和推理延迟已达到不可持续的水平。 本书正是针对这一核心痛点，系统性地介绍了如何利用张量网络（Tensor Networks, TNs）的数学框架，对深度神经网络的权重和激活进行高效的低秩表示和分解。张量网络作为连接量子物理、数值分析和机器学习的关键桥梁，提供了一种理论上完备且计算上可行的途径，用以突破当前深度学习的扩展性极限。 全书内容紧密围绕“效率”与“精度”的平衡艺术展开，旨在为读者提供一套从理论推导到实际部署的完整工具集。 二、章节结构与核心内容详述 本书共分为八个章节，由理论基础逐步深入到前沿应用： 第一章：张量网络基础：从秩到多尺度重整化 本章奠定了理解后续章节所需的数学基础。首先回顾了张量代数在多维数据表示中的作用，重点解析了张量秩（Tensor Rank）的概念及其局限性。随后，深入探讨了矩阵乘积态（Matrix Product States, MPS）和投影纠缠对（Projected Entangled Pair States, PEPS）的定义，这些是构建一维和二维张量网络的基石。对于处理高维物理系统（如晶格模型）中出现的多尺度重整化群（Mera）的原理，进行了详尽的数学建模，并将其映射到深度神经网络的层级结构中。 第二章：深度学习模型中的张量分解与映射 本章是全书的核心理论章节之一。详细分析了卷积层（Convolutional Layers）和全连接层（Fully Connected Layers）在参数矩阵上可以被张量网络替代的原理。重点介绍了Tucker分解、CP分解以及张量环（Tensor Ring）结构在权重矩阵压缩中的应用。每一分解方法的计算复杂度、信息损失边界以及如何通过最优低秩逼近来量化模型压缩的性能，均辅以严格的数学证明和案例分析。 第三章：MPS在循环神经网络（RNNs）中的应用 针对序列建模中的长距离依赖问题，本章聚焦于如何将MPS结构嵌入到RNNs，特别是GRU和LSTM单元中。探讨了如何将时间维度视为张量网络中的一个维度进行有效收缩，从而显著降低模型参数量并加速时间步的迭代计算。关键内容包括MPS-RNN的训练稳定性分析以及其在处理高频时间序列预测任务中的性能提升。 第四章：张量环与高效卷积网络设计（TN-CNN） 在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）是计算密集型任务的主体。本章提出了基于张量环（Tensor Ring）结构的深度卷积核设计方案。通过将三维卷积核（高 x 宽 x 输入通道 x 输出通道）分解为一系列更小的、共享参数的张量链，极大地减少了参数冗余。本章提供了详尽的计算图分析，展示了TN-CNN在移动设备和边缘计算平台上实现实时推理的可能性。 第五章：张量网络训练的挑战与优化策略 尽管张量网络提供了高效的结构，但其非凸优化问题比传统神经网络更为复杂。本章系统梳理了当前主流的优化方法： 1. 交替最小二乘（ALS）方法的改进与收敛性分析。 2. 梯度下降法在张量分解中的应用与局部最优陷阱的规避。 3. 结合量子蒙特卡洛采样思想的近似优化方案。 特别地，对Truncated SVD在每次迭代中的精确选择标准进行了深入探讨。 第六章：张量网络与知识蒸馏 为了在压缩模型（张量化模型）与原始高精度模型之间架起桥梁，本章引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术。探讨了如何设计特定的损失函数，使得张量网络结构不仅能学习到数据本身，还能模仿教师模型的中间层激活模式。章节提供了一套完整的蒸馏流程，用于在张量化过程中最大限度地保留模型的泛化能力。 第七章：硬件加速与高性能计算实现 理论的先进性必须依赖于高效的计算平台。本章详细介绍了如何针对GPU（特别是CUDA核心）和TPU架构，定制张量网络操作的底层内核。内容涵盖了GEMM（General Matrix Multiplication）优化在张量收缩中的应用、内存访问模式优化，以及利用并行化策略（如OpenMP与MPI结合）加速大规模张量分解的实际案例。 第八章：前沿应用：图神经网络与稀疏张量网络 本书的收官章节探讨了张量网络在当前热门领域——图神经网络（GNNs）中的潜在应用。重点关注如何将图结构信息（邻接矩阵）与张量网络进行耦合，构建出能够处理非欧几里得数据的稀疏张量网络模型。通过对真实世界复杂网络数据的实验验证，展示了其在推荐系统和社交网络分析中的优越性能。 三、读者对象与学习收获 本书适合具备扎实的线性代数基础和初步深度学习知识的研究生、博士后，以及希望将模型部署到资源受限环境中的工程师。 学习本书，读者将能够： 1. 深刻理解张量网络在表示高维复杂函数方面的数学优势。 2. 掌握将主流深度学习层（CNN, RNN）转化为张量网络结构的实用技术。 3. 设计并实现一套完整的、可训练的、高效能的张量化深度学习模型。 4. 应对大规模模型在推理阶段遇到的内存和计算瓶颈。 5. 了解张量网络优化问题的前沿研究方向和挑战。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本毛衣编织书到手后，我简直是惊喜连连！首先，它厚实的手感就让人觉得物有所值，封面设计也非常吸引人，色彩搭配得体，图案精美，一看就知道是精心编排的作品。翻开第一页，就被里面琳琅满目的毛衣款式深深吸引了。从经典的基础款到今年最流行的设计，应有尽有，而且每一款的图片都拍得特别清晰、细节到位，仿佛能感受到毛线的质感和编织的纹理。让我尤其惊喜的是，书中不仅仅是简单的款式展示，更是包含了详细的编织图解和详细的文字说明，哪怕是编织新手，也能按照步骤一步一步来，非常友好。我特别喜欢其中几款带有复杂提花图案的毛衣，原本以为会很难上手，但书中的图解非常直观，每一个符号都解释得清清楚楚，简直是手残党福音！而且，我注意到它还提供了不同尺寸的参考，这一点非常实用，避免了自己需要反复计算尺寸的麻烦。这本书真的是我近期以来最满意的一次购物体验了，感觉自己离织出惊艳的毛衣又近了一大步！

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《流行毛衣编织广场》的时候，简直像挖到了宝藏一样！我是一个比较“颜控”的读者，平时买编织书，首先看的就是封面和内页的图片是否够吸引人。这本书在这方面做得非常出色，每一张毛衣的展示图都拍得像是杂志大片，色彩饱满，构图精美，模特穿上身的效果也特别好，让人一眼就心动。但让我更惊喜的是，它不仅仅是“好看”，内容也相当扎实。我以前买过一些看起来很美但完全看不懂的编织书，这次真的算是“货比三家”了。这本书的图解非常清晰，而且是那种一看就能明白的类型，不是那种密密麻麻的小黑点让人头晕。文字说明也特别详细，就像有人在旁边手把手教你一样。我最喜欢的是里面有很多今年非常流行的元素，比如宽松的版型、特别的袖子设计，还有一些撞色的搭配。我一直想织一件这样时髦的毛衣，但又怕自己学不会，这本书就给了我极大的信心。感觉这不仅仅是一本书，更像是一本“潮流毛衣百科全书”，让我可以随时翻阅，找到灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“实用”和“全面”。我之前尝试过一些其他的编织书籍，但很多都只提供少数几个款式，而且很多细节处理得不够到位。而《流行毛衣编织广场》完全打破了我的这种固有印象。首先，它的款式非常丰富，从春夏的轻薄款到秋冬的厚重款，从简约的基础款到设计感十足的复杂款，几乎涵盖了所有你可能需要的毛衣类型。更重要的是，它对每一个款式的编织过程都做了非常细致的分解。我特别喜欢它在图解之外，还提供了很多文字上的补充说明，比如针对某些特殊针法，它会提供不同的处理方法，并且会告诉你哪种方法更适合新手，哪种方法能达到更好的效果。此外，书中还包含了一些关于“如何根据自身条件选择合适款式”的建议，以及一些“如何巧妙运用配饰来提升整体造型”的搭配技巧。这些都让我觉得这本书不仅仅是教你如何编织，更是教你如何“穿好”自己编织的毛衣。这种全方位的指导，让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的感受，更多的是一种“量身定制”的惊喜。作为一名有一定编织基础的爱好者，我一直希望找到一本能够引领我突破现有技术瓶颈，同时又能满足我对于款式多样化需求的书籍。而《流行毛衣编织广场》恰恰做到了这一点。它所收录的毛衣款式，涵盖了从经典到前卫的各个维度，不拘泥于单一的风格，而是展现了一种更加多元化的编织美学。我特别喜欢其中关于“廓形”和“细节”的讲解，它不仅提供了具体的编织方法，还深入分析了为什么某些款式看起来更显瘦、更有设计感。书中对材质的选择和搭配也有一些非常独到的建议，比如如何根据不同的毛线材质来调整针号和密度，如何运用色彩搭配来提升整体的时尚度。我甚至还从书中找到了一些关于如何处理“偷工减料”的细节，比如如何让袖窿的连接处更加平滑自然，这些都是非常有价值的经验分享。总而言之，这本书不仅仅是一本编织教程，更像是一位经验丰富的编织导师，在引导我不断学习和进步。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《流行毛衣编织广场》时，我脑子里闪过的第一个念头就是“终于找到它了！”。作为一个喜欢毛衣编织，但又总是觉得市面上大部分编织书要么太老套、要么太花哨、要么就是过于复杂，难以遵循的人来说，这本书简直就是我的救星。它最大的亮点在于，它似乎精准地捕捉到了当下最受大家欢迎的毛衣风格。我翻看了一下，里面有很多款式我都曾在社交媒体上看到过，但又不知道如何入手。这本书就提供了非常详尽的编织指南，从起针、加减针到袖子、领子的处理，都有清晰的图示和文字说明。更难得的是，它并没有一味追求潮流而忽略了实用性，里面很多款式都兼具时尚感和日常穿着的舒适度，无论是上班通勤还是周末休闲，都能找到适合的款式。我特别欣赏的是，它还对一些特殊的编织技巧进行了详细的讲解，比如我一直想尝试但又怕出错的复杂绞花和镂空花样，这本书里都给出了非常详细的教学，甚至还有一些小窍门，能让初学者也更容易掌握。