UG NX5中文版数控加工案例导航视频教程

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出版者:清华大学
作者:王卫兵 编
出品人:
页数:436
译者:
出版时间:2007-11
价格:48.00元
装帧:
isbn号码:9787302163664
丛书系列:
图书标签:
  • UG NX5
  • 数控加工
  • 中文教程
  • 视频教程
  • 案例教学
  • 机械制造
  • 编程
  • CAM
  • 加工实战
  • 工业软件
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具体描述

《UG NX5中文版数控加工案例导航视频教程》以UG NX5中文版为蓝本进行讲解,内容覆盖了UG NX 3轴铣数控加工中的常用功能,包括数控编程基础、型腔铣、平面铣、钻孔加工、曲面铣操作的创建和刀路管理相关功能等全方位的内容。

《UG NX5中文版数控加工案例导航视频教程》以单元讲解形式安排内容,每一讲中首先以STEP by STEP方式详细地讲解和单元主题相关的一个典型案例的操作步骤,并在步骤中突出相关的技术要点,再针对性地介绍相关知识点。

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好的,这是一份关于与您的图书主题《UG NX5中文版数控加工案例导航视频教程》内容不相关的图书的详细简介。这份简介将聚焦于一个截然不同的主题领域,确保内容丰富且自然流畅。 --- 图书名称:《深度学习与自然语言处理的前沿探索:基于Transformer模型的实践与优化》 图书简介 一、 本书的核心定位与目标读者 本书并非专注于计算机辅助制造(CAM)或任何与UG/NX软件操作直接相关的技术。它是一部面向人工智能领域、特别是自然语言处理(NLP)研究者、高级软件工程师和数据科学家的深度技术专著。我们的核心目标是系统性地剖析当前NLP领域最具颠覆性的架构——Transformer模型,并引导读者超越基础应用,进入模型优化、微调与前沿研究的深水区。 本书假设读者已具备扎实的Python编程基础、对机器学习(ML)的基本原理有清晰认知,并对神经网络(如RNN、CNN)有所了解。我们旨在填补理论理解与大规模、高性能NLP系统构建之间的鸿沟。 二、 内容深度结构解析 本书结构严谨,分为五大部分,共十七章,确保理论的严密性与实践的可操作性并重: 第一部分:NLP基础回顾与Transformer的诞生(第1-3章) 在深入Transformer之前,我们首先对传统NLP方法(如N-gram、HMM、早期的循环网络结构)进行了简要而精确的梳理,指出其在处理长距离依赖性时的局限性。随后,我们详细拆解了Transformer的基石——自注意力(Self-Attention)机制。我们会用多维度的数学表达和直观的图示,剖析Scaled Dot-Product Attention的计算过程,并讨论Multi-Head Attention如何从不同表征子空间捕获信息。 第二部分:Transformer架构的精细解构(第4-7章) 这是本书的核心理论部分。我们不仅复现了原始的Encoder-Decoder结构,还深入探讨了其关键组件的内部机制: 位置编码(Positional Encoding): 阐述了为何绝对位置编码和相对位置编码在不同任务中的适用性差异。 前馈网络(Feed-Forward Networks)与残差连接(Residual Connections): 讨论这些结构如何稳定深层网络的训练过程。 Layer Normalization的变体: 对比标准的LayerNorm与Post-LN、Pre-LN结构的训练稳定性与收敛速度的差异化影响。 解码器中的掩码机制(Masking): 详细分析因果掩码(Causal Masking)在自回归生成任务中的重要性。 第三部分:预训练范式与主流模型(第8-11章) 本部分将焦点转向Transformer在实际应用中如何通过大规模无监督学习实现通用语言理解: BERT家族的深入剖析: 细致讲解掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)的原理,并探讨RoBERTa、ELECTRA等改进型预训练任务。 生成模型的演进: 详述GPT系列模型(GPT-2/GPT-3)的架构差异,特别是其在扩展参数规模和上下文窗口方面的技术突破。 序列到序列(Seq2Seq)的革新: 探讨T5等统一框架如何将所有NLP任务统一到Text-to-Text的范式下。 代码实现: 结合PyTorch和Hugging Face `transformers`库,提供基于真实数据集(如WikiText-103、BookCorpus)的完整预训练流程代码示例,强调分布式训练的策略选择。 第四部分:模型优化、效率与部署(第12-14章) 理解了模型结构后,本书转向工程实践中的核心挑战——效率与资源优化: 稀疏化技术(Sparsity): 探讨如何通过剪枝(Pruning)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)来压缩大型模型,包括硬剪枝和软剪枝方法的比较。 低秩适应(LoRA)与参数高效微调(PEFT): 详细介绍LoRA的矩阵分解思想,展示如何在不修改原始模型权重的情况下,高效地适配新任务,大幅降低微调成本。 量化策略: 从训练后量化(Post-Training Quantization, PTQ)到量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)的完整流程,以及如何权衡精度损失与推理速度的提升。 推理加速框架: 介绍ONNX Runtime、TensorRT等工具链在加速Transformer推理过程中的作用。 第五部分:前沿应用与未来展望(第15-17章) 本部分着眼于超越标准文本生成的最新研究方向: 多模态集成: 探讨如何将Transformer架构扩展到视觉和语音领域,例如Vision Transformer(ViT)与CLIP模型的结构设计,以及跨模态对齐的挑战。 长文本处理的突破: 针对标准Transformer对上下文长度的限制,深入研究如Longformer、Reformer等采用稀疏注意力或局部敏感哈希(LSH)的解决方案。 模型可解释性(XAI): 引入注意力权重可视化、梯度分析等工具,尝试揭示大型语言模型内部的决策逻辑,探讨模型偏差的来源与缓解之道。 三、 本书的独特价值 与其他仅停留在概念介绍或基础代码实现的教材不同,《深度学习与自然语言处理的前沿探索》聚焦于“如何将一个尖端研究成果转化为一个稳定、高效、可部署的工程系统”。我们提供的不只是“是什么”,而是“如何做”的详尽蓝图,特别是针对参数微调、模型压缩和多模态融合等当前工业界和学术界关注的热点问题,提供了经过实战检验的优化方案和详细的算法推导。 本书旨在培养读者独立设计、实现和优化下一代NLP模型的能力,是构建复杂人工智能系统的必备参考书。

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