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出版者:山东电子音像出版社

作者:朱青亮

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2005-8

价格:24.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787894912909

丛书系列:

图书标签:

• fanso计算机
• 网络管理
• 自动化运维
• 脚本编程
• Linux
• Windows Server
• Shell
• Python
• DevOps
• 效率提升
• 系统管理

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理的图书简介，旨在全面梳理当前最前沿的技术与实践，适合有一定编程基础和机器学习背景的读者： --- 《深度学习赋能：现代自然语言处理的理论与实战》 书籍简介 在信息爆炸的时代，如何高效、准确地从海量文本数据中提取洞察、构建智能应用，已成为衡量技术先进性的重要标志。本书《深度学习赋能：现代自然语言处理的理论与实战》，并非一本仅仅罗列基础概念的入门读物，而是一部面向前沿、注重实践的深度技术指南。它旨在引导读者系统性地掌握如何运用最先进的深度学习模型来解决复杂的自然语言处理（NLP）难题，实现文本理解、生成与交互的质的飞跃。 本书内容聚焦于当前NLP领域的核心技术栈——以Transformer架构为代表的预训练大模型（Pre-trained Language Models, PLMs）及其在各类应用场景中的落地实践。我们相信，理解模型背后的数学原理和工程实现细节，是实现高效调优和创新应用的前提。 第一部分：理论基石与模型演进 本部分为理解现代NLP奠定坚实的理论基础。我们不会止步于传统的词袋模型或TF-IDF，而是直接深入到向量化表示的精髓。 词嵌入的深入剖析： 详细解析Word2Vec、GloVe等早期模型的内在机制，重点阐述如何通过上下文信息捕捉语义和句法关系。我们将分析这些模型在捕捉多义词和稀疏数据方面的局限性。 序列建模的范式转变： 细致讲解循环神经网络（RNN）及其变体如LSTM和GRU，阐明其在处理长序列依赖性时遇到的梯度消失/爆炸问题。随后，引入注意力机制（Attention Mechanism）的概念，这是通往Transformer时代的桥梁。 Transformer架构的全面解析： 这是本书的核心技术章节。我们将逐层拆解Transformer的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构，重点剖析“自注意力”（Self-Attention）机制如何替代循环结构，实现并行计算和更强大的全局信息捕获能力。涉及到的关键概念包括多头注意力、位置编码（Positional Encoding）及其不同实现方式（如绝对、相对位置编码）。 第二部分：预训练模型：从BERT到GPT 预训练语言模型是当前NLP领域取得突破性进展的关键驱动力。本部分将围绕主流的预训练模型进行深入的理论解读和实践指导。 BERT家族的深度挖掘： 全面介绍BERT的掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的预训练目标。对比分析RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等变体的改进点，尤其是模型轻量化和训练效率的优化策略。我们将展示如何构建定制化的预训练任务以适应特定领域的数据特性。 自回归模型（GPT系列）： 探讨以GPT为代表的自回归模型的原理，它们如何通过单向的文本生成机制，在零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习中展现出惊人的泛化能力。我们将讨论Prompt Engineering的基础，理解“上下文学习”（In-Context Learning）的本质。 多模态与跨语言的探索： 简要介绍如何将NLP技术扩展到跨模态领域，例如结合视觉信息理解图像描述（Image Captioning），以及介绍如XLM-R等模型在低资源语言处理上的创新。 第三部分：核心NLP任务的深度实现 本部分将理论知识转化为具体的工程应用，详细介绍如何利用上述模型解决实际业务问题。 文本分类与序列标注： 重点讨论如何针对不同的下游任务（如情感分析、意图识别、命名实体识别NER）设计高效的微调（Fine-tuning）策略。包括针对性地添加任务头（Task Head），以及使用LoRA、Adapter Tuning等参数高效微调（PEFT）方法，以减少计算资源消耗。 问答系统与信息抽取： 深入解析抽取式问答（Extractive QA）和生成式问答（Generative QA）的技术路线。对于信息抽取，我们将探讨如何将关系抽取和事件抽取转化为序列标注或Span预测任务，并评估不同模型在复杂关系识别上的性能差异。 文本生成的高级控制： 区别于简单的语言模型输出，本章专注于如何控制生成文本的质量、风格和事实准确性。讨论包括束搜索（Beam Search）、Top-K/Top-P采样策略，以及如何通过约束解码（Constrained Decoding）来确保生成内容的合规性或特定格式。 第四部分：工程实践与效率优化 在部署阶段，模型的效率和稳定性至关重要。本部分着眼于如何将训练好的模型转化为生产级服务。 模型量化与剪枝： 详细介绍模型压缩技术，包括权重共享、权重剪枝（Pruning）和后训练量化（Post-Training Quantization）如INT8部署。我们将对比不同压缩技术对模型性能和推理速度的影响。 高效推理框架： 介绍如ONNX Runtime、TensorRT等优化推理引擎的应用，讲解如何利用这些工具进行图优化和内核融合，实现GPU加速。 可解释性与鲁棒性（XAI & Robustness）： 探讨如何使用LIME、SHAP等工具解释模型的决策过程，理解其“思考路径”。同时，介绍对抗性攻击的基本原理，并提供防御策略，确保模型在面对噪声和恶意输入时的稳定性。 本书特色： 1. 技术深度与前沿性并重： 内容紧跟arXiv上的最新进展，理论讲解深入到数学细节，而非停留在API调用层面。 2. 代码与实践紧密结合： 穿插大量的Python代码示例（主要使用PyTorch/Hugging Face生态），确保读者能够亲手复现关键实验。 3. 面向产业落地： 每一章节的理论讲解都最终导向实际的工程部署考量，注重效率、资源优化和模型评估体系的建立。 本书适合有扎实Python编程基础，熟悉机器学习基本概念，并希望在自然语言处理领域进行深入研究或构建企业级智能系统的工程师、研究人员和高级学生。掌握本书内容，将使您构建下一代智能文本系统的能力得到质的提升。

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这本书的内容简直让我大开眼界！它没有涉及任何关于网络管理自动化的操作指南，反而花了大量篇幅探讨了分布式计算系统的容错机制。书中详细阐述了Paxos协议的变体，比如Raft，从理论推导到实际应用场景的分析都非常深入。作者以一种近乎教科书式的严谨态度，构建了一个虚拟集群环境，通过大量的图表和公式来解释一致性哈希算法在负载均衡中的作用。我本来期待看到一些关于脚本编写和工具使用的实战经验，但这本书却完全聚焦在底层理论的构建上，对网络设备的具体配置、命令行操作或者日常维护中的“一条龙”服务描述只字未提。它更像是一本高级计算机科学的教材，适合那些对系统架构和算法有浓厚兴趣的读者，如果你想快速上手解决实际的网络问题，这本书可能并不是你需要的。

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这本书的叙事风格非常散文化，与其说是一本技术书籍，不如说是一本关于信息时代哲学思考的随笔集。它探讨了“信息熵”在现代信息系统中的表现，以及人类在面对指数级增长的数据洪流时所产生的认知局限。作者的笔触细腻，充满了对技术伦理和未来图景的深刻反思，语言优美，文学色彩浓厚。遗憾的是，如果你满怀信心地打开这本书，期待找到关于如何使用Ansible或者SaltStack进行批量配置管理的具体教程，你会大失所望。全书没有提及任何具体的操作系统（如Linux或Windows Server）下的服务部署细节，更别提网络设备的CLI操作了。这更像是一本激发思考的读物，而非一本提供即时解决方案的工具书。

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坦白说，这本书的内容给我带来了一场关于高性能存储系统的思想洗礼。它花了将近三分之二的篇幅来剖析NVMe SSD的底层架构，包括其队列深度、控制器设计以及与PCIe总线的交互协议。作者用非常清晰的架构图解释了为什么现代存储I/O性能遇到了瓶颈，以及如何通过软件定义存储（SDS）来缓解这些问题。然而，对于日常网络管理中那些繁琐的、重复性的任务——比如自动生成端口描述、批量修改VLAN配置，或者编写PowerShell脚本来实现用户权限的自动回收——书中完全保持了沉默。它关注的是如何让数据存得更快、更可靠，而不是如何让网络连得更顺畅、管理更省力。如果你的需求是“一条龙”式的效率提升，这本书提供的知识是“上游”的，而不是“直接操作”层面的。

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读完这本书，我感到有些哭笑不得。我原以为会看到一套从规划、部署、监控到故障排除的完整自动化流程，结果内容却拐到了一个完全不同的方向——数据挖掘与机器学习在用户行为预测上的应用。书中用大量的篇幅讲解了如何利用SVM和神经网络模型来预测用户流失率，并据此优化资源分配策略。对于网络基础设施的维护，比如路由器的OSPF邻居建立过程、VLAN的划分标准或是防火墙策略的优化，书中只在引言中一笔带过，没有提供任何具体的代码示例或操作步骤。它更像是为数据科学家准备的读物，而不是为网络工程师量身定制的实践手册。那种“操作一条龙”的畅快淋漓感荡然无存，取而代之的是复杂的数学模型和抽象的统计分析。

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这本书的重点似乎完全偏离了“网管”的范畴，转而深入研究了嵌入式系统和物联网（IoT）设备的固件安全分析。书中详细描述了如何利用JTAG接口进行底层调试，如何逆向工程编译后的固件文件，以及常见的缓冲区溢出漏洞的利用方法。对于网络层面的知识，比如TCP/IP协议栈的细节、子网划分的进阶技巧，或者VPN隧道的搭建流程，书中几乎没有涉及。我原本想学习如何构建一个自动化的监控告警系统，书中却展示了如何用汇编语言编写一个高效的实时操作系统内核模块。这种强烈的错位感让我不得不重新审视这本书的定位，它更接近于一本硬件安全渗透测试的入门指南，而非传统的网络运营维护手册。

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