钳工技能快速入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:江苏科技

作者:本社

出品人:

页数:409

译者:

出版时间:2007-11

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787534555992

丛书系列:

图书标签:

• 钳工
• 技能
• 入门
• 机械制造
• 手工技能
• 工具使用
• 实操
• 维修
• 工业技术
• 职业技能

好的，这是一份关于一本假想图书的详细简介，该书名为《钳工技能快速入门》，但此简介将完全聚焦于其他领域的内容，旨在避免提及任何与钳工技能相关的信息。 --- 图书名称： 《深度学习前沿技术解析与实践应用》 作者： 冯志远 出版社： 蓝光科技出版社 ISBN： 978-7-5688-1234-5 装帧： 精装，全彩印刷 页数： 850页 --- 内容简介 《深度学习前沿技术解析与实践应用》 是一部全面、深入、紧贴行业最新动态的著作，旨在为计算机科学研究人员、数据科学家以及希望在人工智能领域实现技术飞跃的工程师提供一套详尽的理论指导和实战路径。本书的编写基于作者多年在一线科研机构与顶尖科技公司的深厚积累，内容涵盖了从经典神经网络模型到当前最热门的生成式AI架构的完整脉络。 第一部分：基础理论的夯实与模型的演进 本书的开篇部分致力于为读者构建坚实的理论基础。我们首先系统回顾了机器学习的核心概念，重点剖析了深度学习在处理高维数据时的独特优势。内容深入探讨了卷积神经网络（CNN）在图像识别、语义分割等领域的最新变体，如EfficientNet和Vision Transformer（ViT）的结构差异与性能权衡。对于循环神经网络（RNN）系列，我们详细剖析了LSTM和GRU如何解决长期依赖问题，并引入了现代序列建模中更为高效的注意力机制。 特别值得一提的是，本部分对反向传播算法和优化器（如AdamW、LAMB）的数学推导进行了详尽的梳理，强调了理解梯度流和正则化技术（如Dropout、权重衰减）对于模型稳定训练的关键作用。 第二部分：自然语言处理（NLP）的范式革命 自然语言处理是当前人工智能领域最具活力的分支之一。本书用超过三分之一的篇幅专门讲解了基于Transformer架构的语言模型。我们不仅详细解析了原始Transformer的编码器-解码器结构，还深入剖析了当前主流的预训练模型族谱： 1. BERT系列（双向编码器）： 探讨了Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 的训练目标，并展示了其在命名实体识别、情感分析中的微调策略。 2. GPT系列（自回归解码器）： 重点分析了自回归生成机制，并详细介绍了参数规模扩展对模型涌现能力的影响，特别关注了上下文学习（In-context Learning）的原理。 3. T5与BART（Seq2Seq模型）： 阐述了统一文本到文本（Text-to-Text）框架的强大之处，以及它们在机器翻译和文本摘要任务中的应用。 此外，本书还前瞻性地介绍了提示工程（Prompt Engineering） 的系统化方法论，包括少样本提示、思维链（CoT）的构建，以及如何设计高效的Prompt来引导大型语言模型（LLM）完成复杂推理任务。 第三部分：多模态学习与生成模型 随着技术的发展，单一模态已无法满足复杂应用的需求。本书的第三部分聚焦于多模态融合技术和当前最炙手可热的生成模型。 在多模态领域，我们详细介绍了CLIP（对比语言-图像预训练） 的设计思想，即如何通过跨模态对比学习实现文本到图像的检索与理解。随后，我们探讨了如何构建统一的嵌入空间，并应用于跨模态生成任务。 生成模型部分，我们对扩散模型（Diffusion Models） 进行了深入剖析。不同于传统的GANs，扩散模型在图像合成、视频生成和音频重建中展现出无与伦比的稳定性和质量。书中不仅解释了前向加噪过程与反向去噪过程的数学基础，还提供了使用Stable Diffusion等模型的实际操作指南，包括潜空间（Latent Space）操作、Classifier-Free Guidance（CFG）等关键参数的调优技巧。 第四部分：高效部署与工程实践 理论的价值最终体现在落地应用上。本书的最后一部分转向了实际工程部署的挑战。我们讨论了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，旨在降低大型模型的推理延迟和内存占用。 在部署框架方面，本书对比了ONNX Runtime、TensorRT以及PyTorch Mobile等主流方案的优劣，并提供了在边缘设备（如嵌入式系统和移动端）上部署高性能AI模型的具体案例。书中还专门设立了关于模型可解释性（XAI） 的章节，介绍了LIME和SHAP等方法，强调了在关键决策场景中建立信任的必要性。 --- 本书特色 1. 前沿性与深度兼备： 内容紧跟NeurIPS, ICML, CVPR等顶级会议的最新成果，确保读者接触到的知识是最新的。 2. 代码与理论并重： 书中提供了大量基于PyTorch 2.0框架的可复现代码片段，读者可通过代码直观理解复杂算法的实现细节。 3. 聚焦工程落地： 不仅停留在理论层面，更注重如何将复杂的模型高效、稳定地部署到实际生产环境。 《深度学习前沿技术解析与实践应用》 不仅仅是一本参考书，更是一份引领技术人员穿越深度学习复杂迷雾、迈向下一代AI应用的实用指南。无论您是希望从零开始系统学习LLM架构的博士生，还是寻求提升模型部署效率的资深工程师，本书都将是您案头不可或缺的宝贵资源。

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