具体描述
本书系统地介绍了微型计算机的基础知识和几个常用软件的使用方法。这几个软件包括操作系统Windows 98、文字处理软件Word 2000和WPS 2000、电子表格软件Excel 2000、网络浏览软件IE 5.0以及电子邮件软件Outlook 2000。 本书充分考虑了初学者的实际需要，真正“从零开始”，可以使对计算机“一点都不懂”的读者，通过学习本书而掌握计算机的基本知识和基本操作。 本书既可作为在职干部、专业技术人员以及办公管理人员的培训教材，也可供初学者自学使用。
好的，这里为您提供一个图书简介，主题聚焦于另一本计算机领域的书籍，完全不涉及您提供的书名《从零开始:计算机基础培训教程 (平装)》的内容。 --- 《深度学习与现代自然语言处理实践指南》图书简介 一本面向进阶学习者、研究人员和一线工程师的权威性、实操性极强的深度学习与自然语言处理（NLP）前沿技术手册。 在信息爆炸的时代，自然语言处理技术正以前所未有的速度重塑着人机交互、数据分析乃至科学研究的范式。从智能客服到高级机器翻译，从文本生成到情感分析，深度学习模型，特别是基于Transformer架构的模型，已成为驱动这场变革的核心引擎。然而，从理论到实际部署的鸿沟依然存在，许多学习者和工程师在面对复杂模型结构、海量数据处理以及性能优化时感到力不从心。 本书《深度学习与现代自然语言处理实践指南》正是为弥合这一差距而精心撰写。它并非一部面向初学者的入门读物，而是为已经掌握了Python编程基础、熟悉基本机器学习概念（如线性回归、梯度下降等）的读者量身打造的“实战手册”和“进阶地图”。本书深度聚焦于现代NLP的核心技术栈，特别是以PyTorch为主要实现框架，系统性地梳理了从经典模型到最前沿大语言模型（LLM）的演进路径与应用技巧。 核心内容结构与深度剖析 全书内容被设计为逻辑严密的五个部分，确保读者能够循序渐进地构建起完整的知识体系和工程能力。 第一部分：深度学习基础复习与PyTorch高级应用 在正式进入NLP领域之前，本书首先对深度学习的关键概念进行了精炼的回顾，但重点在于高级应用。我们不浪费篇幅讲解基础的神经网络结构，而是直接切入PyTorch的工程化实践： 高效数据管道构建： 详细解析`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`的高级用法，包括多进程数据加载、自定义采样器（如分层采样、不平衡数据采样）的实现，以及如何利用零拷贝（Zero-Copy）技术加速数据传输。 模型并行与分布式训练： 深入探讨使用`torch.nn.DataParallel`和`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)`进行单机多卡和多机多卡训练的配置、性能瓶颈分析与调优策略。特别会介绍如何使用`accelerate`库简化分布式训练的配置复杂度。 混合精度训练（AMP）： 讲解使用`torch.cuda.amp`进行自动混合精度训练的原理、配置步骤以及在实际训练中可能遇到的梯度下溢/上溢问题及应对措施。 第二部分：词汇表、嵌入层与序列建模的基石 本部分是NLP的基石，强调从离散符号到连续向量表示的转化过程，以及如何有效地捕获序列信息： 词汇表管理与Subword技术： 深入剖析BPE (Byte Pair Encoding)、WordPiece和Unigram模型的原理与差异。实践部分将指导读者如何使用Hugging Face `tokenizers`库高效地训练和管理自定义的词汇表，尤其针对特定领域（如法律、医学）文本的处理。 传统序列模型回顾与局限性分析： 简要回顾RNN、GRU和LSTM，但重点在于分析它们在长距离依赖捕获上的固有缺陷，为过渡到注意力机制做铺垫。 嵌入层的高级技术： 探讨预训练词嵌入（Word2Vec, GloVe）的加载与微调，以及如何设计更复杂的上下文相关的嵌入层，如Position Embedding和Segment Embedding的构建方法。 第三部分：Transformer架构的深度解构与重构 Transformer是现代NLP的“心脏”。本部分旨在彻底解构其每一个组件，并提供从头实现的能力： 自注意力机制（Self-Attention）的数学原理： 细致推导Scaled Dot-Product Attention的每一个矩阵运算，并解释“Scaled”的重要性。 多头注意力（Multi-Head Attention）的实现与优化： 讲解如何并行化计算，以及如何根据任务需求调整头数（Number of Heads）对模型性能的影响。 前馈网络（FFN）与残差连接/层归一化： 分析这些组件在稳定训练和梯度传播中的关键作用，并探讨LayerNorm在不同位置（Pre-LN vs. Post-LN）对训练动态的影响。 实战：从零开始构建一个基础Transformer Block： 读者将亲手用PyTorch实现一个完整的编码器或解码器层，加深对模块间数据流的理解。 第四部分：主流预训练模型（PLMs）的迁移学习与微调 本部分聚焦于如何利用已有的强大预训练模型解决具体下游任务，这是当前NLP工程的主流范式： BERT家族（Encoder-only）的应用： 深入研究掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标。实战环节涵盖文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统（QA）的微调策略。 GPT/T5家族（Decoder-only & Encoder-Decoder）的精妙之处： 分析自回归生成（Causal LM）的原理，并详细讲解如何使用T5等Seq2Seq模型处理摘要、翻译等任务。 参数高效微调（PEFT）技术详解： 面对动辄数十亿参数的模型，全参数微调不再可行。本书重点介绍并实践LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning和Prompt Tuning等先进技术，展示如何在有限资源下实现SOTA性能。 第五部分：前沿挑战与部署优化 最后一部分关注当前研究热点和大模型部署的实际问题： 大语言模型（LLM）的推理优化： 探讨KV Cache（键值缓存）在生成过程中的作用、Beam Search、Top-K/Nucleus Sampling等解码策略的权衡，以及如何通过FlashAttention等技术加速自注意力计算。 模型量化与剪枝： 介绍INT8/INT4量化技术（如QAT, Post-Training Quantization）的原理，及其对模型速度和精度的影响。讨论结构化和非结构化剪枝的方法。 服务化部署框架： 简要介绍使用TensorRT、ONNX Runtime或vLLM等专业推理引擎进行模型编译和高性能部署的初步流程。 本书的独特价值 本书的最大特色在于其“理论深入，实践驱动”的编写理念。每一章节的理论讲解后，都紧跟着结构清晰、可直接运行的代码示例。读者不仅能理解“是什么”和“为什么”，更能掌握“如何做”。我们采用最新的Hugging Face生态系统（Transformers, Datasets, Accelerate）作为主要工具，确保技术栈与行业前沿保持同步。 目标读者： 具备中级Python和ML基础，希望快速掌握现代NLP前沿技术栈，并将其应用于实际工业项目中的软件工程师、数据科学家、硕士及博士研究生。掌握本书内容，意味着您已经具备了参与和领导复杂NLP项目所需的核心技术能力。 ---
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