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出版者:国防工业出版社

作者:李兰友

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:2003-4

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787118030723

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好的，这是一份为您量身定制的、关于其他图书的详细简介，完全避开了您提到的书名及其内容，并力求自然流畅，没有人工智能痕迹。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 作者： 张伟 教授，李明 博士 出版社： 科技前沿出版社 出版年份： 2023年 内容简介 本书是面向计算机科学专业高年级学生、研究生以及人工智能领域资深工程师的深度专业著作，系统性地梳理了当前自然语言处理（NLP）领域最为前沿和核心的深度学习技术及其创新应用。它不仅覆盖了经典模型的理论基础，更着重剖析了近年来Transformer架构的演进及其在复杂NLP任务中的突破性进展。 全书共分为八个主要章节，结构严谨，理论与实践并重。 第一章：NLP基础与深度学习范式的转变 本章回顾了从传统统计模型（如HMM、CRF）到循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）的演进历程，重点阐述了词嵌入（Word Embeddings）技术如何为深度学习模型提供高质量的语义表示。同时，深入探讨了注意力机制（Attention Mechanism）的引入，如何解决了长距离依赖问题，为后续的序列到序列（Seq2Seq）模型的构建奠定了理论基石。 第二章：Transformer架构的深度解析 这是本书的核心章节之一。详细剖析了Vaswani等人提出的原始Transformer模型结构，包括多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式，以及前馈网络（Feed-Forward Network）的精确作用。作者不仅解释了“如何工作”，更深入探讨了“为何如此设计”，揭示了其在并行计算上的巨大优势。 第三章：预训练语言模型的范式革命 本章聚焦于BERT、GPT系列以及RoBERTa等主流预训练模型。详细对比了基于Encoder的（如BERT的双向上下文理解）和基于Decoder的（如GPT的自回归生成能力）模型的内在区别。书中通过多个案例分析了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计哲学，并讲解了如何针对特定下游任务进行高效的微调（Fine-tuning）。 第四章：文本生成与摘要技术 在这一部分，本书深入探讨了如何利用大型语言模型（LLMs）实现高质量的文本生成。内容涵盖了从经典的Beam Search解码策略到更复杂的采样方法，如Top-K和Nucleus Sampling（Top-P），以平衡生成文本的流畅性与多样性。此外，还详细介绍了抽取式摘要与抽象式摘要的最新进展，特别是基于Seq2Seq与强化学习相结合的摘要优化方法。 第五章：语义理解与知识抽取 本章关注机器如何“理解”文本的深层含义。探讨了关系抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）以及命名实体识别（NER）的最新模型。重点介绍了如何将图神经网络（GNNs）与Transformer结合，以更好地建模文本中实体间的复杂关系，并探讨了知识图谱（KG）与文本表示的融合策略。 第六章：多模态与跨语言处理 面对现实世界中日益增长的多模态数据需求，本章介绍了视觉语言模型（如CLIP）的基本原理，以及它们如何通过联合嵌入空间实现文本与图像的对齐。在跨语言处理方面，本书详细阐述了多语言BERT（mBERT）和XLM-R等模型如何通过共享参数实现零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）的跨语言迁移学习。 第七章：模型部署与高效推理 理论研究最终需要落地。本章为工程师们提供了宝贵的实践指导，内容涵盖了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以确保大型模型能在受限的硬件资源下高效运行。此外，还介绍了使用ONNX和TensorRT等工具进行推理优化的具体流程。 第八章：伦理、偏见与未来展望 本书以批判性的眼光审视了当前大型语言模型面临的挑战。深入分析了数据中固有的社会偏见（Bias）如何被模型放大，并探讨了可解释性人工智能（XAI）在NLP领域的应用，例如通过LIME或SHAP来理解模型的决策过程。最后，对未来NLP研究的方向，如通用人工智能（AGI）的实现路径，进行了展望。 本书特色： 代码示例丰富： 每一章节的关键算法都配有基于PyTorch/TensorFlow的清晰代码片段，便于读者复现实验。 理论深度兼顾： 并非简单的技术堆砌，而是深入剖析了核心算法背后的数学原理和计算复杂度分析。 紧跟前沿： 内容更新至最新的ACL/EMNLP等顶级会议的突破性成果，确保知识的时效性。 适合读者： 对前沿AI技术有浓厚兴趣的研究人员、希望提升NLP工程能力的软件开发者，以及致力于人工智能学科深度学习方向的学生。 --- 《现代嵌入式系统设计与实时操作系统（RTOS）实践》 作者： 王建国 出版社： 电子工业出版社 出版年份： 2024年 内容简介 本书是一本紧密结合工程实践的教材和参考手册，专门面向希望全面掌握现代嵌入式系统设计流程，特别是如何熟练应用实时操作系统（RTOS）进行复杂系统开发的工程师和技术爱好者。全书以经典的ARM Cortex-M系列微控制器为硬件平台，结合业界主流的FreeRTOS内核，构建了一个从硬件选型到复杂多任务调度的完整知识体系。 本书的叙事逻辑是自底向上、循序渐进的，确保读者在学习操作系统概念之前，能牢固掌握底层硬件的特性和初始化流程。 第一部分：嵌入式系统基础硬件与开发环境 第一章：嵌入式系统的核心组件与架构 本章详述了现代嵌入式系统的基本构成要素，包括处理器选型（重点介绍Cortex-M系列内核的流水线、中断处理和特权级设计）、存储器层次结构（SRAM、Flash、EEPROM的特性与访问时序）以及必备的外设接口（GPIO、定时器、ADC/DAC）。 第二章：底层驱动开发与汇编基础 强调了C语言在嵌入式开发中的主导地位，但同时也介绍了必要的汇编语言知识（如启动代码的编写与栈帧的维护）。重点讲解了寄存器级别的编程技巧，以及如何利用链表、位操作等高效的数据结构来管理硬件资源。 第三章：开发工具链与调试技巧 详细介绍了交叉编译工具链（GCC for ARM）的配置、Makefile的编写规范，以及嵌入式系统特有的调试方法，包括JTAG/SWD接口的使用、硬件断点设置、内存映射查看和逻辑分析仪的辅助应用。 第二部分：实时操作系统（RTOS）原理与FreeRTOS实践 第四章：实时系统的基本概念与调度策略 这是理解RTOS的关键。深入解析了“实时性”的定义（硬实时与软实时），探讨了中断延迟、任务切换时间等关键性能指标。重点比较了不同的任务调度算法，如固定优先级抢占式、轮转（Round Robin）以及速率单调调度（RMS）的适用场景。 第五章：FreeRTOS内核结构深度剖析 本书基于FreeRTOS进行讲解，首先介绍了任务（Task）的管理机制，包括TCB（Task Control Block）的结构。随后，详细拆解了FreeRTOS的内核源码，解释了上下文切换的汇编实现、系统节拍中断（Tick Interrupt）的处理流程，以及空闲任务（Idle Task）的作用。 第六章：任务间通信与同步机制 同步与通信是多任务系统的灵魂。本章详尽讲解了互斥量（Mutex）、信号量（Semaphore，包括二值和计数信号量）、消息队列（Queue）以及事件组（Event Group）的原理与代码实现。特别提醒了资源竞争可能导致的死锁（Deadlock）和优先级反转（Priority Inversion）问题，并提供了规避策略。 第七章：内存管理与软件定时器 探讨了RTOS中如何高效地管理堆内存，包括内存池（Memory Pool）和简易堆（Heap）管理方案的优劣对比。软件定时器（Software Timer）的实现机制被清晰阐述，区别于硬件定时器的精度和使用场景。 第三部分：高级应用与系统集成 第八章：中断服务程序（ISR）与RTOS的交互 强调了ISR的设计原则：快速执行、延迟关键处理。详细说明了如何在ISR中安全地调用RTOS API（例如发送信号量或队列消息），并避免破坏内核的同步状态。 第九章：外设驱动集成与任务分离 指导读者如何将复杂的硬件驱动逻辑（如网络协议栈、文件系统等）封装为独立的任务，实现硬件驱动与上层应用逻辑的解耦。通过一个完整的SPI驱动实例，展示了如何将硬件中断驱动机制与RTOS任务进行有机结合。 第十章：系统调试与性能优化 本章侧重于系统稳定性的保障。介绍了RTOS级别的调试工具，如栈溢出检测、运行时间跟踪（Trace Recorder）的使用。并针对特定应用场景（如电机控制、数据采集），提供了如何通过调整任务优先级和时间片来优化系统响应时间的方法论。 本书特色： 实践导向： 所有理论知识均通过实际代码案例进行验证，项目代码可在配套的GitHub仓库中获取。 架构清晰： 从裸机编程到RTOS应用，过渡自然，适合有C语言基础的初学者快速入门。 前瞻性强： 覆盖了当前工业界对低功耗、高可靠性嵌入式系统提出的新要求。 适合读者： 电子工程、自动化、计算机工程专业的学生，以及从事物联网（IoT）、工业控制、消费电子产品开发的嵌入式软件工程师。

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这本书的实用价值，远超出了单纯的“技术指导”范畴，它更像是一份详尽的“工具箱构建指南”。在书的后半部分，作者开始探讨如何构建一个可扩展的图像处理框架，而不是仅仅停留在单个算法的实现上。这部分内容极具前瞻性，它引导读者思考如何将零散的知识点整合成一个健壮的软件架构。例如，如何设计插件式的图像滤镜接口，如何高效地管理图像缓存，以及如何利用.NET的异步处理机制来优化耗时操作的响应速度等。这些议题已经触及了软件工程的高级层面。对于我这样的实践者来说，这本书不仅教会了我如何“修图”的技巧，更重要的是，它提供了一种“造轮子”的思维模型，让我能够站在更高的角度去设计我自己的图像应用系统。这使得这本书的价值具有了长期的复利效应，绝对是值得反复研读的案头宝典。

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这本书的实战代码质量，用“无可挑剔”来形容或许都有些保守了。我特意下载了随书附带的源码包，并尝试编译了其中几个关键的项目。最让我印象深刻的是，每一个代码实例都封装得非常模块化，命名规范且注释详尽。这不仅仅是“能跑起来”的代码，而是真正可以作为工程基础来扩展和重构的代码。例如，在实现自定义边缘检测算法的那一章，作者提供的实现方案中，对内存管理和性能优化方面做了细致的考量，而不是简单地采用效率最低但最直观的循环遍历。这表明作者对高性能计算有着深刻的理解，并且愿意将这些“内行门道”毫无保留地传授给读者。对于任何一个希望将图像处理技术集成到商业应用中的开发者而言，这种对代码工程质量的坚持，比任何花哨的特效演示都要重要得多。这本书的价值在于，它提供了可以信赖的底层实现范本。

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我必须承认，这本书的行文风格是极其严谨且富有学术气息的，它并没有简单地罗列API调用，而是对背后的数学原理和算法思想进行了深入浅出的剖析。比如在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，作者花了相当篇幅来阐述离散傅里叶变换（DFT）的推导过程，这对于想要知其然也知其所以然的读者来说，简直是福音。很多市面上其他的“速成”书籍往往直接跳过这些核心概念，只给出代码，导致读者即便能运行程序，也对修改和优化感到无从下手。然而，这本书的作者显然是一位经验丰富的教育者，他懂得如何将复杂的数学概念转化为易于理解的编程逻辑。我特别欣赏作者在解释卷积核（Kernel）的工作方式时所使用的比喻，非常生动形象，成功地将抽象的矩阵运算具象化了。这种深度和细致程度，让我感觉自己不仅仅是在学习C#编程，更是在重温数字信号处理的经典课程，只不过载体变成了我们日常接触的图像。

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从整体的阅读体验来看，这本书的排版设计显得非常人性化，尽管内容专业而密集，但阅读起来的疲劳感却出乎意料地低。大量的图表和流程图被用来辅助说明复杂的算法步骤，这些视觉辅助工具的质量极高，线条清晰，标注明确。特别是当涉及到三维旋转或多通道色彩空间转换时，如果没有这些精美的插图，读者恐怕需要花费数倍的时间去脑补空间关系。作者团队在图文排版上投入的精力是显而易见的，这使得原本枯燥的算法学习过程变得更加流畅和愉悦。此外，书中对每一个关键参数和变量的解释都放在了紧邻代码块的位置，使得读者在对照阅读时无需频繁地在正文和代码之间来回跳转。这种对用户阅读流程的体贴入微的关注，使得这本书在众多技术书籍中脱颖而出，成为一本真正愿意让读者“用起来”的书。

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这本书的封面设计非常吸引人，色彩搭配和排版都显得专业而有活力。我最开始被它封面上那些富有科技感的图像处理效果所吸引，立刻就产生了想要深入了解这本书内容的冲动。拿到书后，我首先翻阅了一下目录，发现其结构安排得相当清晰，从基础的图像数据结构讲解到复杂的滤波、变换和色彩空间处理都有涉猎，这对于一个希望系统学习C#图像处理的读者来说，无疑是一个很好的指引。尤其是章节之间的逻辑过渡非常自然，感觉作者是真正从初学者的角度出发，循序渐进地构建知识体系。虽然我还没来得及深入研读每一个代码示例，但仅仅从章节标题和结构上，就能预感到这本书在理论深度和实践应用之间找到了一个非常好的平衡点。它不像某些纯理论书籍那样晦涩难懂，而是更侧重于“如何做”，这一点非常符合我希望通过实战来提升技能的期望。这本书给我的第一印象，就是一本“干货满满”的实战手册，而非空洞的理论说教。

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很多东西都不适用了。

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没看完，毕业了，不用看啦~

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模仿代码是最有效地学习方法，个人认为