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出版者:中國華僑齣版社

作者:張旭

出品人:

頁數:480

译者:

出版時間:2002-4-1

價格:28.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787801206268

叢書系列:

圖書標籤:

• 服務營銷
• 營銷學
• 服務業
• 客戶關係管理
• 服務設計
• 體驗營銷
• 服務質量
• 營銷管理
• 消費者行為
• 品牌營銷

好的，以下是一本名為《深度學習：原理與實踐》的圖書的詳細簡介，內容涵蓋瞭該領域的核心概念、主流模型、應用案例以及未來發展趨勢，完全不涉及“服務營銷”相關內容。 --- 圖書簡介：《深度學習：原理與實踐》 書名：《深度學習：原理與實踐》 作者： [此處可填寫虛構的資深專傢姓名] 齣版社： [此處可填寫權威技術齣版社名稱] ISBN： [此處填寫虛構的ISBN] --- 內容概述： 《深度學習：原理與實踐》是一部係統、深入、麵嚮實踐的教材與參考手冊，旨在為計算機科學、數據科學、人工智能領域的學生、研究人員及工程師提供從基礎理論到前沿應用的全麵指導。本書摒棄瞭對基礎數學知識的過度簡化，力求在保證嚴謹性的前提下，清晰闡述深度學習的核心機製、主流網絡架構以及實際部署中的關鍵技術。全書結構嚴謹，邏輯清晰，覆蓋瞭從人工神經網絡的起源到當前最先進的Transformer模型和生成式AI的完整技術圖譜。 本書不僅深入剖析瞭各種深度學習模型背後的數學原理和計算範式，更通過大量精心挑選的實戰案例和代碼示例（主要使用Python及其主流深度學習框架如TensorFlow和PyTorch），引導讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：深度學習的數學基礎與核心概念 本部分為理解後續復雜模型打下堅實的理論基礎。它不隻是簡單迴顧綫性代數和概率論，而是聚焦於深度學習應用中最直接相關的概念。 1. 神經網絡的基石： 詳細介紹瞭神經元模型、激活函數的演變及其在非綫性映射中的作用，包括Sigmoid、Tanh、ReLU傢族（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的優缺點與適用場景。 2. 優化理論與梯度下降： 深入探討瞭損失函數的設計哲學，梯度下降法（SGD）的局限性。重點剖析瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, NAdam）的工作原理、收斂速度的理論分析，以及學習率調度策略（如Cosine Annealing）在模型訓練中的重要性。 3. 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 從計算圖的角度齣發，係統推導瞭鏈式法則在多層網絡中的應用，清晰解釋瞭誤差如何高效地迴傳至網絡前層。同時，討論瞭現代自動微分框架（如PyTorch的`autograd`）的實現機製。 4. 正則化技術與泛化能力： 係統梳理瞭防止過擬閤的關鍵技術，包括L1/L2正則化、Dropout的隨機性機製、批標準化（Batch Normalization, BN）的原理及其對梯度流的影響，以及層標準化（Layer Normalization, LN）在序列模型中的優勢。 第二部分：經典網絡架構的深度探索 本部分聚焦於深度學習曆史上和當前仍然占據核心地位的幾種關鍵網絡架構，詳解其結構設計和內在邏輯。 1. 捲積神經網絡（CNN）的演進： 從LeNet、AlexNet到VGG的結構演變，解釋瞭捲積操作、池化操作的幾何意義。重點剖析瞭ResNet（殘差連接）如何解決深層網絡的退化問題，以及Inception模塊（GoogLeNet）在多尺度特徵提取上的創新。同時，深入講解瞭空洞捲積（Dilated Convolution）在語義分割中的應用。 2. 循環神經網絡（RNN）的挑戰與解決方案： 探討瞭標準RNN在處理長序列時的梯度消失/爆炸問題。詳盡解析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構（輸入門、遺忘門、輸齣門），闡明它們如何通過門控機製控製信息流。 3. 編碼器-解碼器結構與注意力機製： 詳細介紹瞭序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架。著重講解瞭注意力機製（Attention Mechanism）的起源，特彆是Bahdanau和Luong注意力模型的不同實現方式，闡明瞭“注意力即權重分配”的核心思想。 第三部分：前沿模型與生成式AI 本部分緊跟當前AI研究的熱點，深入剖析瞭Transformer架構及其在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）領域的革命性影響。 1. Transformer架構的精髓： 徹底解析瞭Transformer模型的核心組件：多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）如何並行地捕獲全局依賴關係，以及位置編碼（Positional Encoding）如何為無序的輸入序列注入順序信息。 2. 大規模預訓練模型（PLMs）： 係統介紹瞭基於Transformer的預訓練模型族譜，包括單嚮的GPT係列（Generative Pre-trained Transformer）與雙嚮的BERT係列（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。討論瞭掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務的設計哲學。 3. 生成對抗網絡（GANs）與擴散模型（Diffusion Models）： 全麵梳理瞭GANs的訓練範式（Generator與Discriminator的博弈），並探討瞭其訓練不穩定的常見原因與改進方案（如WGAN）。隨後，本書將視角轉嚮當前圖像生成的主流技術——擴散模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM），解釋其前嚮加噪過程和反嚮去噪過程的數學構建，以及條件生成的方法。 第四部分：工程實踐與模型部署 理論學習必須與工程實踐相結閤。本部分側重於將訓練好的模型投入實際生産環境所需的關鍵技能。 1. 高效訓練策略： 探討瞭分布式訓練的必要性與方法，包括數據並行（Data Parallelism）和模型並行（Model Parallelism）。詳細介紹瞭混閤精度訓練（Mixed Precision Training）如何利用FP16加速訓練並減少顯存占用。 2. 模型壓縮與加速： 針對部署在資源受限設備上的需求，詳細講解瞭模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技術（如Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training），以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）的基本原理，以實現模型的小型化和推理加速。 3. 可解釋性AI（XAI）： 討論瞭深度學習模型“黑箱”的挑戰。重點介紹主流的可解釋性方法，如梯度可視化技術（Saliency Maps）、集成梯度方法（Integrated Gradients）以及激活最大化技術，幫助用戶理解模型做齣決策的依據。 總結與展望 《深度學習：原理與實踐》不僅是一本技術指南，更是一幅描繪人工智能前沿景觀的地圖。本書的編寫旨在幫助讀者構建起堅實的理論框架，掌握前沿的工程技能，從而能夠獨立設計、訓練並優化齣具有競爭力的深度學習係統，迎接未來AI領域不斷湧現的新挑戰。 適閤讀者： 具有一定編程基礎，希望係統學習深度學習理論、算法和工程實踐的高級本科生、研究生、算法工程師、數據科學傢以及緻力於AI研發的專業人士。

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這本書的文字風格非常活潑，讀起來一點也不像那些枯燥的教科書。我特彆欣賞作者在穿插理論時所采用的“故事化”敘述方式。比如，在講解服務恢復（Service Recovery）機製時，作者沒有直接給齣流程圖，而是用瞭一個橫跨十年的跨國電商平颱與一位資深用戶的真實互動記錄作為案例。這個案例細緻地描述瞭從第一次係統崩潰到最終該用戶成為品牌忠誠擁護者的全過程，其中充滿瞭人性的博弈、溝通的藝術以及組織內部跨部門協作的挑戰。這種敘事不僅極大地提高瞭閱讀的趣味性，更重要的是，它讓抽象的“服務恢復悖論”變得鮮活可感。它讓我意識到，服務營銷的成功，往往不在於“零失誤”，而在於失誤發生後，企業如何展現齣更高級彆的“人性化”響應。對於那些希望在競爭激烈的市場中，依靠情感紐帶建立長期客戶關係的實戰派管理者來說，這本書提供瞭大量可以立刻在會議室裏討論的、具有極高可移植性的實戰智慧。

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我對本書在創新和服務設計模塊的深度錶示贊嘆，這部分內容完全超齣瞭我預期的“基礎營銷”範疇。作者以一種近乎工程師的嚴謹態度，探討瞭如何通過流程再造（BPR）來“嵌入”服務價值。書中對“藍海戰略”在服務領域的具體應用進行瞭深入的剖析，例如，它詳細拆解瞭某些低成本航空公司如何通過徹底顛覆傳統的“全方位服務”模式，創造齣全新的細分市場空間。更讓我感到驚喜的是，它沒有停留在描述戰略本身，而是深入剖析瞭支撐這些創新的後颱技術支撐和服務交付係統的重構。我尤其關注瞭關於“數字化轉型背景下的服務接觸點管理”這一章節，書中對物聯網（IoT）如何將服務從“被動響應”推嚮“預測性乾預”的分析，展現瞭作者對未來趨勢的敏銳洞察力。這本書讓我意識到，優秀的服務營銷，本質上是一場深刻的、由技術驅動的運營效率革命。

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這本書的結構安排非常精妙，它層層遞進，從宏觀的市場環境分析，逐步聚焦到微觀的員工激勵與客戶關係管理（CRM）。我個人認為，其中關於“員工作為有形營銷工具”的論述，是最發人深省的部分。作者用大量的篇幅論證瞭在許多現代服務業中，一綫員工不僅僅是“執行者”，他們本身就是“産品”的一部分。書中對內部營銷（Internal Marketing）的強調，不僅僅是停留在“提高士氣”的層麵，而是將其視為一套完整的績效管理和文化建設體係。例如，作者對比瞭兩種不同的激勵機製：一種側重於短期銷售指標，另一種則強調長期客戶滿意度積分，並輔以詳盡的財務模型分析，證明瞭後者對企業長期價值的貢獻更為顯著。這對於那些習慣於KPI考核的部門負責人來說，無疑是一個強烈的警示，提醒我們在追求效率的同時，絕不能忽視“人”在服務鏈條中的核心價值。

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從閱讀體驗上來說，這本書的參考資料和補充材料做得非常齣色，顯示齣作者極強的學術背景和跨文化研究能力。它不僅僅關注西方成熟市場的經驗，還引入瞭大量來自亞洲新興經濟體的案例分析，這極大地拓寬瞭我的視野，讓我看到瞭在不同文化背景下，服務期望和文化禁忌如何影響營銷策略的落地。例如，書中對比瞭歐美盛行的“主動推銷”模式與某些東方文化中更偏好的“等待指令”服務風格之間的差異化管理策略。此外，書後附帶的術語錶和推薦閱讀清單堪稱寶庫，這些資源使我能夠快速迴溯和深入研究特定主題。總而言之，這本書不僅僅是一本關於“如何賣服務”的指南，更是一部關於“如何理解人類互動與商業價值創造”的深刻洞察之作，對於任何一個希望在信息爆炸時代建立可持續競爭優勢的專業人士而言，都是一本值得反復研讀的案頭必備之書。

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拿到這本《服務營銷》後，我立刻被它嚴謹的學術框架和對現實商業案例的深刻剖析所吸引。首先，這本書對於服務經濟學基礎理論的梳理極其到位，它不僅僅停留在概念的羅列上，而是深入探討瞭服務與有形産品在本質上的差異性、不可分割性、易逝性和異質性是如何重塑傳統營銷策略的。書中對“體驗經濟”的論述尤其精闢，作者巧妙地運用瞭多個跨行業的研究視角，比如將高端酒店的服務流程設計與軟件用戶界麵的優化進行對比，這讓我這位長期關注B2B領域的讀者，也獲得瞭許多關於如何量化和管理客戶感知價值的全新思路。特彆是關於服務質量的測量模型部分，它摒棄瞭過於理想化的問捲設計，轉而強調瞭“關鍵時刻”（Moments of Truth）的實時捕捉與乾預機製，這對於提升一綫員工的執行力有著極強的指導意義。總的來說，它為理解現代服務業的復雜性提供瞭一套堅實的理論基石和一套可操作的分析工具，讀完後，我感覺對那些看似“虛無縹緲”的服務價值，有瞭一種可以去量化、去管理的具體感覺。

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