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出版者:中国水利水电出版社

作者:蔡立军

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:2002-01

价格:28.00

装帧:平装

isbn号码:9787508408910

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络安全
• 网络安全
• 信息安全
• 网络技术
• 安全技术
• 数据安全
• 渗透测试
• 防火墙
• 入侵检测
• 安全防护

《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的方向之一——自然语言处理（NLP），并深入探讨了以深度学习为核心的各项最新技术与实践。我们致力于提供一个全面、深入且极具前瞻性的技术蓝图，帮助读者跨越理论与实际应用的鸿沟，掌握利用复杂神经网络模型解决复杂语言问题的能力。 第一部分：深度学习与语言表示的基石 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，理解深度学习如何在处理非结构化文本数据时展现出无与伦比的优势。 第一章：从统计到神经：语言模型的发展脉络 本章回顾了从早期的N-gram模型到隐马尔可夫模型（HMM）的演变历程，重点剖析了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列建模中的核心机制。我们将详细分析这些模型在捕获长期依赖性方面遇到的挑战，为后续介绍更强大的架构做铺垫。 第二章：词嵌入的进化与质变 词向量是深度学习处理文本的“原子”。本章将详尽讲解经典的Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe模型的数学原理和训练优化技巧。更重要的是，我们将深入探讨上下文相关的词嵌入技术，如ELMo，如何通过双向LSTM捕获词语在不同语境下的细微差别，这是实现高级语义理解的关键一步。 第三章：注意力机制的革命性突破 注意力机制（Attention Mechanism）是现代NLP模型的“心脏”。本章将详细拆解自注意力（Self-Attention）的计算流程，阐述其如何允许模型动态地权衡输入序列中不同部分的重要性。我们将通过矩阵运算的视角，清晰地展示注意力权重矩阵的生成与应用过程，并比较不同形式的注意力，如加性注意力与点积注意力。 第二部分：Transformer架构及其生态 Transformer模型及其后续衍生产品已成为NLP领域的主导范式。本部分将把所有注意力集中于这一革命性的架构。 第四章：Transformer核心结构深度解析 本章将逐层剖析Transformer的Encoder-Decoder结构。我们将详细讲解多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力，位置编码（Positional Encoding）如何注入序列顺序信息，以及层归一化（Layer Normalization）在训练稳定中的作用。读者将掌握构建和调试基础Transformer模型的全部必要知识。 第五章：预训练语言模型（PLM）的崛起与范式转变 预训练与微调（Pre-train and Fine-tune）范式彻底改变了NLP的研究与工程实践。本章将详细介绍BERT、RoBERTa、ALBERT等基于Encoder的掩码语言模型（MLM）的训练目标和优化策略。我们将探讨双向上下文信息的有效利用方式，以及它们在下游任务中展现出的强大泛化能力。 第六章：生成式模型的巅峰对决：GPT系列 聚焦于基于Decoder的自回归模型，本章将深入分析GPT-1、GPT-2直至GPT-3/3.5的架构演进。重点讨论上下文学习（In-context Learning）的概念，以及如何通过提示工程（Prompt Engineering）来激活大型语言模型（LLM）的零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）推理能力，而无需进行梯度更新。 第三部分：前沿应用与高级技术 本部分将展示如何将前述模型应用于实际的复杂任务，并探讨当前研究热点。 第七章：复杂问答系统与知识抽取 本章探讨如何构建能够理解和推理复杂文本的问答系统。内容涵盖抽取式问答（SQuAD风格）中Span预测的实现，以及生成式问答中摘要和推理的技巧。同时，我们将介绍关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取中，如何利用图神经网络（GNN）与Transformer的结合来增强对结构化知识的理解。 第八章：跨模态理解：文本与图像的融合 随着多模态AI的发展，本章将转向结合文本和其他感官信息。我们将分析如CLIP、ViLT等模型如何通过对比学习（Contrastive Learning）在大规模数据上对齐文本嵌入空间和视觉嵌入空间。实际案例将包括图像描述生成和跨模态检索。 第九章：模型高效化与部署挑战 再强大的模型也需要高效运行。本章是面向工程实践的关键章节。我们将讨论量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）等模型压缩技术。此外，还将涵盖使用ONNX、TensorRT等工具在边缘设备和云端环境中优化推理延迟的策略。 第十章：伦理、偏见与未来展望 作为该领域的最后总结，本章将讨论深度学习在NLP应用中不可回避的社会责任。我们将深入分析模型中存在的偏见来源（数据、算法），并探讨去偏技术、可解释性（XAI）方法以及当前LLM幻觉（Hallucination）问题的解决方向，指引读者在技术前沿保持审慎和负责任的态度。 全书不仅包含严谨的理论推导，更穿插了大量的Python代码示例和使用PyTorch/TensorFlow的实战模块，确保读者能够立即将所学知识应用于解决现实世界中的复杂语言挑战。本书旨在成为NLP研究人员、资深软件工程师以及希望深入了解现代人工智能核心技术的专业人士的必备参考书。

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从装帧和编辑质量来看，这本书在细节处理上显得非常粗糙，这进一步影响了我的阅读体验。首先，印刷质量一般，某些图表的线条模糊不清，尤其是那些流程图和网络拓扑图，细节丢失严重，导致我需要反复对照文字才能理解其意图。更令人抓狂的是索引和术语表的缺失或者做得非常敷衍。当我在阅读过程中遇到一个陌生的缩写词，比如“CASB”或者“SPDM”，我不得不中断阅读，打开搜索引擎进行确认，这极大地破坏了心流。一本优秀的专业书籍应该是一个自洽的知识系统，提供便捷的检索工具，但这本书在这方面做得非常不到位。此外，勘误似乎也不足，我至少发现了三处明显的专业术语使用不一致的情况，这在技术类书籍中是致命的，因为它会动摇读者对作者专业度的信任。我感觉这更像是一份赶在截稿日期前匆忙汇编的讲义合集，而不是经过严格同行评审和专业编辑打磨的出版物。对于一个愿意支付高价购买的读者来说，这种低劣的制作水准是难以容忍的，它传递出的信号是：内容本身可能不被重视，只要先出为快就行。

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这本书的“时效性”问题，是我个人感到最遗憾的一点。网络安全技术日新月异，新的漏洞、新的攻击框架层出不穷，而这本书似乎是在一个相对静态的环境下完成的。我翻到关于云安全的部分时，发现内容主要围绕着传统的虚拟化技术和一些早期的IaaS安全实践，对于近几年爆炸式增长的容器安全（Docker、Kubernetes）和Serverless架构的安全挑战几乎没有提及，或者提到了也只是寥寥数语，像是事后补上去的脚注。比如，谈到DevSecOps时，它推荐了一些几年前流行的静态代码分析工具，但完全没有提及目前业界广泛采用的SCA（软件成分分析）或者更先进的运行时保护技术。这让我感觉自己读的是一本“准古董”，虽然底层原理不变，但应用场景已经严重滞后了。在安全领域，滞后半年可能就意味着错过了最新的威胁情报。我买这本书是希望武装自己迎接未来的挑战，而不是回顾过去的安全状态。如果作者能定期更新，或者至少明确标注内容的覆盖范围，我也能接受，但以一本厚重的实体书形式存在，又缺乏对前沿技术的跟进，实在是辜负了“技术”二字。

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这本书的叙事风格过于学术化和去中心化，缺乏一个明确的“主线任务”来串联起所有知识点。阅读过程中，我常常感到迷失方向，不知道作者究竟想把我引向何方。它像是将互联网上所有关于网络安全的维基百科页面和一篇篇技术博客强行装订在一起，缺乏作者独特的洞察和总结提炼。例如，它在描述渗透测试方法论时，一会儿跳到社会工程学，一会儿又转向了代码审计，两者之间的过渡生硬且缺乏解释，没有提供一个清晰的框架来告诉读者：在面对一个新目标时，应该优先考虑哪个环节。我更喜欢那些结构清晰、层层递进的书籍，比如先构建一个威胁模型，然后针对模型中的各个攻击面进行防御和测试的“路线图”。这本书更像是知识点的罗列，虽然点本身可能正确，但点的连接方式非常混乱。读完后，我合上书，脑子里留下的是一堆碎片化的概念，而不是一个可以指导我行动的、系统的思维模型。说白了，它没有教会我“如何思考”安全问题，只是堆砌了“已知的安全知识”，这对于追求高效学习和解决问题的实践者来说，价值非常有限。

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我必须承认，这本书的作者在构建知识体系的逻辑性上确实下了一番苦功，但这种“全景式”的叙述方式，反而让我这个中级用户感到无所适从。它试图涵盖从物理层到应用层所有的安全威胁和防御机制，结果就是每块内容都蜻蜓点水，浅尝辄止。比如，在讲到Web应用安全时，它用了一章的篇幅概括了SQL注入、XSS、CSRF，但每种攻击的介绍都停留在教科书式的定义阶段，没有提供任何一个足够细致的攻击Payload示例，更别提如何用Burp Suite或者其他工具进行深度的渗透测试了。我翻到后面关于零信任架构的部分，期望能看到一些企业级部署的架构图和策略制定流程，结果发现它只是泛泛而谈了几个概念，缺乏落地所需的具体步骤和工具选型对比。整本书读下来，感觉就像是看了一部关于世界历史的纪录片，知道了很多重要的历史事件，但不知道怎么参与到任何一场具体的战役中去。对于我这种已经对基础概念比较熟悉，迫切需要提升实战能力的人来说，这本书就像一座摆在面前的巨大图书馆，里面所有的书都是用我看不懂的古文字写的——理论上知识都在那里，但获取和应用起来极其困难。我更喜欢那种“一招鲜吃遍天”的实战技巧，或者至少是清晰的“Step 1, Step 2”的指南，这本书显然不是这个类型。

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这本书，说实话，拿到手里的时候，我还有点小小的期待，毕竟名字听起来就很“硬核”，但翻开目录，我心里咯噔一下。它似乎把重点完全放在了理论的深挖上，那些关于TCP/IP协议栈的底层细节、各种加密算法的数学原理，简直像是在阅读一本高阶的数学教材。我本来是想找一本能快速上手、解决实际运维中遇到的安全问题的工具书，结果这本书里更多的是对“为什么这样设计”的哲学探讨，而不是“如何配置防火墙”的操作指南。比如，讲到对称加密时，它花了大量的篇幅去推导分组密码的结构安全性，这对于一个只想知道AES和DES到底选哪个的工程师来说，实在有点过于沉重了。我花了整整一个下午，试图理解其中关于椭圆曲线加密的代数基础，最终放弃了，感觉自己更像是在上大学时的密码学选修课，而不是在提升工作技能。书的排版也比较密集，大段的公式和符号堆砌在一起，让阅读体验直线下降，需要极高的专注力才能跟上作者的思路，对于我这种需要穿插着处理邮件和临时任务的读者来说，简直是一种折磨。我期待的是实战案例的剖析，是那些在现实世界中被利用的漏洞如何被修复的路线图，但这本书更像是一份严谨的学术论证，缺少了烟火气和即时应用价值。如果目标读者是准备读博或者想深入研究密码学理论的学者，这本书或许是宝藏，但对于一线安全运维人员，它的门槛太高，实用性欠缺。

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