安全防范技术与电视监控系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:殷德军 秦兆海

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:1998-12

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787505344655

丛书系列:

图书标签:

• 安全防范
• 电视监控
• 监控系统
• 安防技术
• 视频监控
• 安全技术
• 防盗
• 报警系统
• 智能安防
• 弱电系统

好的，这是一份关于一本不同于您提及的图书的详细简介。这份简介将着重于介绍一个假设的、内容完全不同的图书的主题、结构和核心价值。 --- 图书简介： 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从基础模型到生成式AI的实战指南》 作者： 张华、李明 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年6月 --- 图书概述：驾驭下一代智能的基石 在当今数据驱动的时代，自然语言处理（NLP）已成为人工智能领域最具活力和变革性的分支之一。随着Transformer架构的横空出世及其衍生出的巨型预训练模型（如GPT系列、BERT家族）的不断涌现，我们正站在人机交互范式转变的悬崖边上。 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从基础模型到生成式AI的实战指南》并非一本侧重于传统信息安全、物理监控或电子工程技术的书籍。相反，它是一部专注于前沿算法、大规模模型训练、高效推理优化以及实际业务落地的技术深度手册。本书旨在为有一定Python和基础机器学习背景的工程师、数据科学家、研究人员以及渴望深入理解现代AI驱动型软件核心逻辑的技术决策者，提供一个全面、系统且高度实战化的学习路径。 本书的独特之处在于，它没有停留在理论的表面介绍，而是深入剖析了构建、调优和部署最先进NLP系统的底层机制，同时强调了如何将这些复杂的模型转化为具有实际商业价值的解决方案。 --- 核心内容与结构深度解析 本书共分为五大部分，共计十八章，逻辑清晰，层层递进： 第一部分：NLP基石与深度学习范式（第1-3章） 本部分首先回顾了从统计语言模型（如N-gram）到深度学习模型的演进历程，重点在于介绍循环神经网络（RNNs）及其局限性。核心焦点立即转向注意力机制（Attention Mechanism）的原理及其在序列建模中的革命性作用。读者将详细了解自注意力（Self-Attention）的数学细节，以及它如何有效解决长距离依赖问题，为后续的Transformer架构奠定坚实的理论基础。 关键章节内容示例： 详细推导多头注意力机制的计算过程；不同注意力掩码（Masking）策略的适用场景分析。 第二部分：Transformer架构的深度剖析与预训练（第4-7章） 这是本书的技术核心所在。Transformer模型是现代NLP的发动机，本部分将对其进行彻底的“拆解”和“重构”教学。 模型构建： 深入讲解编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构，包括位置编码（Positional Encoding）的必要性、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的作用。 预训练范式： 详细阐述BERT的双向预训练目标（MLM, NSP）与GPT的自回归（Autoregressive）预训练目标之间的根本区别，以及它们如何塑造了模型的不同能力。 实战工具链： 引入并详细介绍Hugging Face Transformers库，教授如何高效加载、修改和管理数亿参数级别的预训练模型权重。 第三部分：特定任务的微调与优化策略（第8-11章） 模型预训练结束后，如何针对特定下游任务（如情感分析、命名实体识别、问答系统）进行高效适配是工程落地的关键。 参数高效微调（PEFT）： 鉴于全量微调的资源消耗巨大，本部分重点介绍LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning等技术，指导读者如何在有限的计算资源下，达到接近全量微调的效果。 序列生成控制： 针对生成任务（如摘要、翻译），深入探讨解码策略，对比贪婪搜索、集束搜索（Beam Search）的优劣，并介绍Top-K、Nucleus Sampling等随机性控制方法在保证生成质量和多样性之间的权衡艺术。 性能优化： 覆盖模型量化（Quantization，如INT8、FP16/BF16）、剪枝（Pruning）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，确保模型能够在边缘设备或高并发服务器上实现低延迟推理。 第四部分：生成式AI与大型语言模型（LLMs）的进阶应用（第12-15章） 随着模型规模的爆发，LLMs展现出惊人的“涌现能力”（Emergent Abilities）。本部分聚焦于如何利用这些能力。 提示工程（Prompt Engineering）的科学： 系统梳理零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习的原理，并引入更复杂的思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术，展示如何引导模型进行复杂推理。 检索增强生成（RAG）： 详细讲解RAG系统的架构，包括向量数据库的选择、嵌入模型（Embedding Model）的配置、以及如何通过高效检索提升LLM回答的准确性与时效性，有效解决“幻觉”问题。 模型对齐与安全（Alignment）： 讨论了人类反馈强化学习（RLHF）的基本流程，以及监督微调（SFT）在确保模型行为符合人类价值观和安全准则方面的作用。 第五部分：部署、监控与未来趋势（第16-18章） 最后一章将视角转向工业实践的闭环管理。 高效推理框架： 比较TensorRT、OpenVINO等推理引擎的特性，并指导读者如何使用ONNX等中间表示进行跨平台部署。 模型可解释性（XAI）： 介绍LIME、SHAP等工具在理解大型模型决策过程中的应用，增强系统的透明度和可信赖度。 展望： 探讨多模态NLP（如视觉语言模型VLM）的最新进展，以及未来对稀疏激活和更低能耗模型架构的探索方向。 --- 本书的价值定位 本书的受众群体将发现，它提供了一个从“为什么Transformer有效”到“如何构建一个能够处理千万级请求的生产级RAG系统”的无缝衔接。它摒弃了对传统电子系统或物理安全标准的探讨，而是聚焦于软件定义智能的核心驱动力——深度神经网络的构建与优化。 阅读本书，您将获得： 1. 对当前最先进NLP模型（特别是生成式AI）内部工作原理的透彻理解。 2. 一套可立即在工程实践中应用的、基于Python和PyTorch的实战代码和案例。 3. 应对大规模语言模型（LLMs）部署和调优挑战的系统性方法论。 对于任何希望站在人工智能浪潮前沿，构建下一代智能应用的技术人员而言，本书是不可或缺的深度参考指南。它代表的，是信息处理和智能交互的未来方向。

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