难点互动:高2化学(第2次)(修订版) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:龙门书局

作者:马超

出品人:

页数:450 页

译者:

出版时间:2002年06月

价格:15.00元

装帧:平装

isbn号码:9787801604583

丛书系列:

图书标签:

• 化学
• 高中化学
• 教材
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• 学习资料
• 高二
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• 互动式学习
• 难题突破
• 修订版

好的，以下是一本与您提到的图书《难点互动：高2化学（第2次）（修订版）（平装）》无关的图书简介，旨在详细描述一本不同主题的学术著作。 --- 图书名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与理论基础》 作者： 张文浩，李明 出版社： 科技前沿出版社 装帧： 精装 页数： 680页 定价： 188.00 元 内容简介 本书是一部全面而深入探讨深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域最新进展的学术专著。面对当前信息爆炸时代对文本理解、生成和交互需求的激增，本书旨在为计算机科学、人工智能、语言学以及相关工程领域的科研人员、研究生和高级工程师提供一个系统化的理论框架和前沿的实践指南。 全书共分为六大部分，结构严谨，内容覆盖了从基础理论到尖端模型的完整脉络。 第一部分：NLP与深度学习的基石回顾 本部分首先对自然语言处理的历史沿革进行了概述，重点梳理了从基于规则的方法到统计模型（如隐马尔喀夫模型、条件随机场）的发展历程。随后，深入剖析了深度学习的数学基础，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）在序列数据处理中的初步应用，以及循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）——如何有效解决传统模型在处理长距离依赖问题上的局限性。着重讨论了词嵌入（Word Embeddings）技术（如Word2Vec, GloVe）的原理和在语义表示中的关键作用。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的崛起 这是本书的核心部分之一。我们详细阐述了注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理，特别是自注意力（Self-Attention）如何在不依赖固定长度上下文向量的情况下，高效捕捉输入序列内部的复杂关系。在此基础上，本书系统地介绍了Transformer模型，该模型完全摒弃了循环结构，仅依赖注意力机制实现并行计算，极大地提升了训练效率和模型性能。我们不仅解析了编码器-解码器结构，还深入探讨了多头注意力、残差连接和层归一化在模型稳定性和性能提升中的具体作用。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的范式革命 本部分聚焦于当前NLP领域最具影响力的预训练模型家族。我们详细分析了基于Transformer的单向语言模型（如GPT系列）在文本生成任务中的表现，以及双向掩码语言模型（如BERT、RoBERTa）在语义理解任务中的优势。书中不仅解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计思想，还对比了这些模型在下游任务（如问答、命名实体识别、情感分析）上的微调（Fine-tuning）策略和性能差异。此外，还引入了ELECTRA等新型预训练方法的效率优化探讨。 第四部分：面向复杂任务的高级应用 本部分将理论模型应用于更具挑战性的NLP应用场景。 机器翻译（NMT）： 深入探讨了基于Transformer的神经机器翻译模型，包括束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及低资源语言翻译的迁移学习方法。 文本生成与摘要： 详细分析了抽取式和生成式摘要技术的最新进展，并讨论了如何使用强化学习（RL）指标（如ROUGE）来指导文本生成的质量优化。 知识图谱与语义解析： 阐述了如何利用深度学习模型进行关系抽取、事件抽取，以及将自然语言转化为可执行的逻辑形式（Semantic Parsing）。 第五部分：多模态与跨语言的拓展 认识到语言信息往往与其他信息模态（如图像、语音）紧密相连，本部分扩展讨论了多模态学习在NLP中的交叉应用。例如，视觉问答（VQA）模型如何整合文本编码器和视觉编码器。同时，本书也深入研究了跨语言和低资源语言的NLP问题，包括多语言预训练模型（如mBERT, XLM-R）的设计原理，以及零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习在应对数据稀疏性方面的有效策略。 第六部分：模型的可信赖性、效率与未来方向 最后一部分着眼于深度学习NLP模型的实际部署和伦理考量。我们探讨了模型的可解释性方法（如梯度可视化、注意力权重分析），帮助理解模型决策过程。针对模型巨大的计算需求，本书介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）等模型压缩技术。最后，对当前研究的前沿挑战——如对抗性攻击的防御、模型偏见（Bias）的缓解以及通用人工智能（AGI）背景下的语言模型发展趋势——进行了深入展望。 本书的特点在于其理论的深度、覆盖范围的前沿性和实例的丰富性。每一章都提供了丰富的数学推导和算法描述，并辅以最新的研究论文作为支撑，力求使读者不仅知其然，更能知其所以然。通过研读本书，读者将能构建起扎实的理论基础，并具备应用和创新当前最先进NLP技术的能力。

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这本书的“修订版”标签确实名副其实，我对比了一下我哥留下来的老版本，新版在试题的选材和难度梯度上做了非常精细的调整，明显更贴合我们这一届最新的高考命题趋势。特别是对于那些需要跨章节综合分析的大题，旧版可能侧重于计算的繁琐性，而新版则更注重逻辑推理的严密性。我尤其欣赏它在解析部分的处理方式，它不仅仅是给出了标准答案的推导过程，而是像一位经验丰富的老教师在旁边为你“手把手”讲解思路的拐点。比如，在涉及到电化学原理的应用题时，它会详细拆解“如何判断哪个电极是正极”这个思维闭环，并配上了图示来辅助理解。这种深入骨髓的解析，远胜于市面上很多只提供公式和结果的参考书。对我来说，化学成绩的提升往往就卡在那些“想不通”的细节上，而这本教材，恰恰把那些“想不通”的地方，用最清晰、最不绕弯子的语言给凿开了，让人豁然开朗。

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从整体的学习流程来看，这本修订版的编排逻辑非常贴合我们日常的课堂进度，几乎可以作为我们课堂学习的“第二本教材”。它不仅仅是复习资料，更像是学习过程中的“实时导航”。每学完一个章节，它都会有一个“知识网络构建”的环节，用流程图或者思维导图的形式，把本章所有分散的概念联系起来，帮助我们建立宏观的知识框架。这一点对于我这种容易“只见树木不见森林”的学生来说至关重要。它迫使我在吸收细节的同时，不能忘记它们在大体系中的位置。而且，它的配套练习题也设置得很有层次感，从基础概念的回顾，到中等强度的综合应用，再到最后那一小部分真正能拉开分数的“压轴题”，难度攀升平稳而有梯度。我很少看到一本书能把基础巩固和拔尖训练结合得如此自然流畅，让人感觉每做一步练习都是在稳步前进，而不是在盲目地刷题。

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拿到这本高二化学的配套资料时，我的第一感觉是它在“互动”这个概念上确实下足了功夫，虽然我还没完全深入到每一个知识点，但光是翻阅目录和前几章的排版就能感受到那种试图拉近师生距离的诚意。比如，它不是那种冷冰冰的理论堆砌，而是大量采用了情景引入和问题链的设计。我记得有一次我在复习氧化还原反应的配平，总是搞不清氧化剂和还原剂的确定。这本书里，它没有直接给出死板的步骤，而是设计了一个“小侦探游戏”，让读者根据电子得失的线索去推理反应本质。这种将抽象的化学变化具象化的处理方式，对于我这种需要多角度理解才能真正掌握的理科生来说，简直是救星。更别提那些针对性的“误区警示区”，每次我准备跳过某个看似简单的概念时，总能被它里面那个“你是不是也这样想了？”的提问拦住，然后发现自己果然犯了低级错误。这种预判性的设计，极大地提高了我的学习效率，让我避免了许多不必要的重复摸索。说实话，对于高二这个承上启下的关键时期，这种既有深度又不失趣味性的辅导工具，无疑是减轻了很大一部分自学压力。

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装帧和纸张的质感也值得一提，虽然听起来很玄乎，但在长时间的阅读和反复翻阅中，舒适的阅读体验能极大地影响学习的持久性。平装本的厚重感很实在，纸张的选择也很有考究，墨色清晰不反光，即使用笔做了大量的批注和标记，也不会出现洇墨的现象。这对于我这种习惯于在书本上“留下痕迹”的学生来说非常友好。更重要的是，它在结构布局上的疏密有致，避免了视觉疲劳。那些公式推导和实验原理的描述部分，用的是略微紧凑的字体以保证信息密度；而那些强调理解和总结的部分，则采用了更宽松的行距和更大的字号，让你在做笔记时有足够的喘息空间。这种对学习场景的细致考量，体现了编写者对高中生学习状态的深刻洞察，让他们在面对高强度的化学学习任务时，不至于因为工具本身的不适而产生抵触情绪。

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我发现这本书的“难点互动”并非只是个噱头，它真正做到了将“难点”转化为“可攻克的点”。我过去最怕的就是那些需要建立三维空间想象能力的立体构型问题，总觉得看得云里雾里。在这本书里，针对这些难题，它提供了一套非常系统化的辅助工具——不仅仅是简单的二维投影图，而是加入了关键的“拆解步骤图”。它会一步一步地告诉你，如何从一个复杂的分子结构中剥离出核心的骨架，然后逐步加入侧链和官能团，最后再将其“组装”起来。这种化整为零的解构思维，极大地降低了初始理解的门槛。我尝试用它的方法去分析了几个历年真题中的难题，发现以前觉得像天书一样的结构，现在似乎能看到它的“生长路径”了。这种对思维模式的引导，比单纯记住几个结论要有用得多，它在训练我成为一个更独立、更有条理的解题者。

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