具体描述
XSLT是XSL（可扩展样式表语言）的派生产物，用来实现不同结构的XML文档之间的转换。本书首先介绍了XSLT的基本知识，接着全面深入地探讨了如何利用XSLT设计和构建复杂的数据驱动应用程序。主要涉及的内容包括：使用Xpath表达式定位数据、使用模板规则，创建XSLT结果树、使用XSLT中的变量和参数以及创建样式表输出等。最后还介绍了一些示例、编程工具及技术，以帮助读者更好地理解并运用XSLT。
本书适用于希望了解和使用XSLT的开发人员和管理人员。
好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的前沿应用的图书简介。 --- 深度学习与自然语言处理：前沿模型、实践与未来趋势 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析当前深度学习范式如何在自然语言处理（NLP）领域引发的革命性变革。我们聚焦于最前沿的模型架构、训练策略以及在真实世界场景中的落地应用，旨在帮助研究人员、工程师和高级学习者构建和优化下一代智能文本系统。 第一部分：基础重塑与模型演进 本书首先从理论基础出发，系统梳理了支撑现代NLP系统的核心深度学习组件。我们将回顾循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）的局限性，并深入探讨注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理及其在序列建模中的关键作用。重点章节将详细解析Transformer架构，分析其自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的设计如何彻底解决了传统序列模型在长距离依赖捕获上的难题。 随后，我们将进入预训练模型的时代。本书将详细拆解BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）以及后续优化的模型家族，如RoBERTa、ELECTRA和T5。我们将不仅描述它们如何通过大规模无监督任务（如掩码语言模型和下一句预测）学习丰富的语言表示，更会深入探讨其预训练目标函数的微小差异如何导致了模型在下游任务中表现的巨大分野。读者将掌握如何根据特定任务的需求，选择或定制最合适的基座模型。 第二部分：先进的生成式模型与控制 生成能力是现代NLP的焦点。本部分将专注于如何驾驭和控制大型语言模型（LLMs）的生成过程。 我们首先介绍解码策略，对比经典的贪婪搜索、束搜索（Beam Search）与更先进的核采样（Top-K/Top-P Sampling）。我们将探讨这些策略如何影响生成文本的流畅性、多样性和忠实度。 核心内容将围绕提示工程（Prompt Engineering）展开。这不是简单的指令输入，而是一门艺术与科学的结合。我们将介绍零样本（Zero-Shot）、少样本（Few-Shot）学习的原理，并详细剖析思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术，展示如何通过引导模型进行中间推理步骤，显著提升复杂逻辑、数学推理和常识问答的准确性。此外，还会覆盖如何设计结构化提示以实现任务导向的输出格式控制。 针对生成模型的可控性挑战，本书提供了专门的章节讨论内容约束与安全过滤。我们将介绍如何通过后处理、模型修改（如惩罚重复或有害词汇）以及引入外部知识库来确保生成内容的准确性、无偏见性和安全性。 第三部分：高效微调与资源优化 尽管预训练模型能力强大，但其巨大的参数量对许多组织和个人构成了部署障碍。本部分聚焦于如何以最少的计算资源，实现模型在特定领域的精准适配。 我们将全面介绍参数高效微调（PEFT）技术。重点剖析LoRA（Low-Rank Adaptation）的矩阵分解原理，解释它如何仅需训练极少量的额外参数矩阵，就能达到与全量微调相媲美的效果。同时，还会深入探讨Prefix-Tuning、Prompt-Tuning等方法，并提供详尽的对比分析，指导读者在时间和资源约束下做出最佳选择。 此外，本书还涵盖了模型量化（Quantization）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）的最新进展。读者将学会如何将大型模型压缩到可在边缘设备或资源受限的服务器上高效运行，包括8位、4位量化技术及其对模型性能的影响评估。 第四部分：前沿应用与跨模态集成 本书的最后一部分将目光投向NLP与其它AI领域的交叉点，展示深度学习如何构建更加智能、全面的AI系统。 我们将详细探讨知识增强型NLP，介绍如何利用外部知识图谱（KG）和结构化数据来弥补纯语言模型在事实准确性上的不足，特别是在复杂问答和信息抽取任务中的应用。 另一个关键领域是跨模态学习。我们将分析CLIP、DALL-E 2等模型如何通过共享嵌入空间连接文本和图像，并探讨这些技术如何反哺到文本生成（如图文摘要、视觉问答VQA）中。 最后，本书将探讨具身智能中语言模型的角色。我们探讨如何将LLMs作为高级规划器，指导机器人在物理世界中执行复杂指令，实现从文本理解到动作序列生成的闭环控制。 目标读者 本书适合具备Python编程基础和机器学习/深度学习初步知识的读者。尤其推荐给： 希望从基础原理深入理解Transformer及LLM内部机制的工程师。 致力于优化模型性能、降低推理成本的研究生和数据科学家。 需要将最先进的NLP技术应用于金融、医疗、法律等垂直领域的行业专家。 通过本书的学习，读者将不仅掌握当前最主流的NLP技术栈，更能培养出分析和解决未来语言智能挑战的批判性思维和实践能力。
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