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出版者:中国铁道出版社

作者:[英]贝蒂·马乐瑞(Becky Mallery)

出品人:

页数:172

译者:孙福致

出版时间:2013-6-1

价格:34.00元

装帧:平装

isbn号码:9787113165239

丛书系列:

图书标签:

• NLP
• 心理学
• 心理
• 上堆下切
• 说话的技巧
• 语言学
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• 机器学习
• 深度学习
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• 数据科学
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• 人工智能
• 计算语言学

《天体物理前沿探索：从引力波到暗物质》图书简介 一、引言：叩问宇宙的终极奥秘 本书并非聚焦于语言的精妙结构与机器的语义理解，而是将读者的目光引向浩瀚无垠的宇宙深处，探索现代天体物理学最激动人心的前沿领域。从爱因斯坦的广义相对论预言到如今探测到的宇宙涟漪，再到构成宇宙绝大部分的神秘物质与能量——暗物质和暗能量——《天体物理前沿探索》旨在为专业研究人员、高年级本科生及对宇宙学有浓厚兴趣的非专业人士，提供一个全面、深入且富有洞察力的知识图景。 二、核心内容与结构：解构宇宙的四大支柱 本书的结构紧密围绕当代天体物理学的四大核心研究方向展开，每一个章节都力求在理论基础与最新观测数据之间架起坚实的桥梁。 第一部分：时空几何与极端引力事件 本部分深入剖析了广义相对论在极端环境下的表现，重点关注引力波天文学的崛起。 引力波的产生机制与传播： 详细阐述双黑洞并合、中子星碰撞等事件如何产生可被探测的引力波信号。理论上，我们探讨了黎曼几何在描述时空弯曲中的应用，并对比了经典场论与量子场论在描述引力波辐射方面的差异。 探测器的精度与噪声抑制： 详尽介绍LIGO、Virgo、KAGRA等干涉仪的设计原理，包括激光稳定技术、镜面材料的超精密抛光工艺，以及如何通过信号处理技术从背景噪声中提取微弱的引力波信号。 多信使天文学的兴起： 重点分析2017年GW170817事件的意义，它如何将引力波观测与电磁波（伽马射线暴、千新星观测）完美结合，为重元素（如金、铂）的起源提供了直接证据。我们也将讨论未来LISA等空间引力波探测器对超大质量黑洞并合的预期贡献。 第二部分：黑洞物理与事件视界成像 本部分聚焦于宇宙中最致密的天体——黑洞，以及人类如何“看见”其边界。 史瓦西、克尔与雷斯纳-诺德斯特勒姆度规的解析解： 深入研究不同类型黑洞的数学描述及其物理特性，包括能层、角动量与视界的相互作用。 吸积盘的动力学与辐射： 分析物质落入黑洞过程中形成的吸积盘的物理状态，从冷盘到热盘的转变，以及如何通过X射线和射电观测来反演黑洞的质量和自旋参数。 事件视界望远镜（EHT）的成像原理： 详细介绍甚长基线干涉测量（VLBI）技术，特别是其在实现地球尺度分辨率上的挑战与突破。书中将提供对M87和人马座A图像的深度解读，讨论阴影的形状与相对论性射电喷流的形成机制。 第三部分：暗物质的搜寻与理论模型 本部分转向宇宙学中最大的谜团之一——暗物质的性质与分布。 宇宙学证据： 回顾大爆炸核合成（BBN）、宇宙微波背景（CMB）辐射的各向异性，以及星系旋转曲线、引力透镜效应等提供的宏观证据，论证暗物质在宇宙物质总密度中占据约85%的地位。 候选粒子模型： 详细评述主流的理论候选者，如弱相互作用重粒子（WIMPs）、轴子（Axions）、惰性中微子等。书中将对比不同模型对标准粒子物理模型的扩展需求。 直接与间接探测实验： 剖析全球范围内的地下实验室（如XENONnT、PandaX）所采用的液态氙或晶体探测技术，解释如何排除背景干扰以期捕获一次罕见的暗物质粒子撞击信号。同时，探讨间接探测（如费米-伽马射线空间望远镜）通过寻找湮灭或衰变产物来定位暗物质富集区域的方法。 第四部分：暗能量与宇宙加速膨胀 本部分探讨了驱动宇宙当前加速膨胀的神秘力量——暗能量。 发现与观测基础： 追溯Ia型超新星观测如何揭示宇宙膨胀正在加速的历史过程，并介绍 Baryon Acoustic Oscillations (BAO) 作为测量宇宙尺度的“标准尺子”如何精确量化暗能量的密度参数 $Omega_{Lambda}$。 暗能量的理论描述： 深入探讨最简单的模型——宇宙学常数（Vacuum Energy），并讨论其与量子场论预测的巨大“真空灾难”。同时，介绍托里（Quintessence）等动态暗能量模型，以及它们在预测未来宇宙演化中的不同行为。 对未来观测的展望： 讨论DESI、Euclid、Roman Space Telescope等下一代大型巡天项目，它们将如何通过更精确的星系红移图谱和透镜测量，帮助我们区分不同的暗能量模型，最终揭示宇宙的终极命运。 三、本书的独特价值 本书的叙述风格力求严谨而富有启发性。我们避免使用过于简化的比喻，而是基于扎实的数学和物理框架进行推导和分析。书中穿插了大量由一线科研人员撰写的研究进展综述，确保内容的时效性。对于复杂的理论推导，我们提供了清晰的步骤和注释，以期帮助读者真正理解从基本方程到复杂现象之间的桥梁。 《天体物理前沿探索：从引力波到暗物质》是一部面向未来的著作，它不仅回顾了过去十年天体物理学的革命性突破，更重要的是，它提出了当前悬而未决的关键问题，引导读者思考我们认知边界之外的广阔天地。阅读本书，将使读者对宇宙的结构、起源和命运，获得一次深刻而全面的认知重塑。

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作为一名对阅读有极高要求的读者，我往往会对技术书籍中的“套路化”内容感到厌倦。然而，《NLP技巧》这本书给我带来了不一样的惊喜。作者在内容组织上颇具匠心，并没有简单地按照技术发展的线性顺序来展开，而是根据实际应用场景，将相关的技术点巧妙地串联起来。比如，在讲解情感分析时，作者不仅介绍了各种情感分析模型，还深入探讨了如何处理文本中的否定词、反讽等复杂情况，以及如何构建一个能够理解细微情感差异的系统。书中还穿插了一些关于NLP伦则和数据隐私的讨论，这让我看到了作者的远见卓识，也让我意识到在开发NLP应用时，除了技术本身，还需要考虑更广泛的社会影响。我尤其欣赏书中关于“NLP工程化”的探讨，它让我明白，将一个NLP模型从实验室搬到生产环境中，需要克服的重重挑战，以及相关的最佳实践。这本书让我对NLP的理解，不再仅仅停留在算法层面，而是上升到了工程化和应用化的高度。

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作为一个对新事物总是充满好奇的普通读者，我购买《NLP技巧》纯粹是因为被“NLP”这个概念所吸引，对它背后的技术细节并没有太多的了解。然而，这本书的叙述风格非常友善，即使是没有太多技术背景的读者，也能逐渐理解其核心思想。作者用了很多生动的比喻和图示来解释复杂的概念，比如将词向量比作“词语在意义空间中的坐标”，将循环神经网络比作“具有记忆功能的流水线”。这些形象化的解释让我能够快速建立起对NLP的直观认识。我最喜欢的是书中关于文本摘要的章节，作者讲解了不同的摘要方法，从抽取式摘要到生成式摘要，并用简单的例子展示了它们的应用效果。我尝试着使用书中提供的一些工具，对一些新闻文章进行了摘要，发现效果出奇地好，这让我对NLP技术的强大感到由衷的赞叹。这本书并没有让我感到枯燥乏味，反而让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，甚至开始尝试阅读一些相关的学术论文。

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我是一名刚从大学毕业，准备投身AI行业的应届生。在找工作面试的过程中，我发现很多岗位都要求具备一定的NLP知识和技能。《NLP技巧》这本书成为了我备战秋招的“秘密武器”。它的内容覆盖了NLP领域的大部分核心知识点，从基础的文本处理到复杂的深度学习模型，应有尽有。我尤其喜欢书中关于模型评估和性能优化的章节。作者详细介绍了各种评估指标（如准确率、召回率、F1值等）的含义和计算方法，并分享了如何通过超参数调优、正则化等技术来提升模型的泛化能力。我按照书中的方法，对一些经典的NLP任务进行了实践，并对模型的性能进行了详细的评估和分析。这让我不仅掌握了理论知识，更重要的是培养了解决实际问题的能力。面试官对我的NLP知识和实践能力都给予了很高的评价，我相信这本书在其中起到了至关重要的作用。

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我是一名对自然语言处理领域有深入研究的学者，平时主要关注NLP的前沿技术和理论发展。当我拿到《NLP技巧》这本书时，我并没有期待它能带给我多少全新的知识，但我被它对现有技术的梳理和整合能力所折服。作者在讲解每个技术点时，都能够清晰地追溯其发展脉络，并将其置于整个NLP技术体系中进行定位。例如，在讲解BERT模型时，作者不仅仅是介绍其架构和优势，还深入分析了其前身模型（如ELMo、GPT）的不足之处，以及BERT是如何通过预训练和微调的方式，极大地推动了NLP的发展。书中还对一些新兴的NLP技术，如知识图谱的构建和应用、图神经网络在NLP中的使用等，进行了前瞻性的介绍，让我看到了NLP领域未来的发展方向。我也注意到作者在处理复杂概念时，能够用严谨的语言和精准的定义，确保读者不会产生误解。这本书虽然篇幅不小，但内容密度很高，每一个字都值得细细品味。

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我是一名在一家科技公司从事数据科学工作的工程师，平时工作中经常会接触到文本数据分析的需求。之前我对NLP的了解主要停留在一些表面的概念，比如关键词提取、简单的文本匹配等。这次我抱着学习更高级NLP技术的心态，购买了《NLP技巧》。这本书的实用性超出了我的预期。它不仅仅是理论的堆砌，更是紧密结合了实际应用场景。书中关于文本相似度计算的部分，详细介绍了余弦相似度、Jaccard相似度等多种方法，并给出了Python代码实现，让我能够快速地在项目中部署这些技术，解决客户提出的文本比对问题。最让我印象深刻的是关于主题建模的章节，作者不仅讲解了LDA（Latent Dirichlet Allocation）等经典模型，还分享了如何通过调整模型参数来获得更具解释性的主题，以及如何利用这些主题进行内容推荐和市场分析。书中的案例分析也非常有启发性，例如如何利用NLP技术来分析用户评论，从而改进产品设计。我常常在遇到实际问题时，会翻阅这本书，总能找到相关的章节和解决方案。它就像一本随身携带的“NLP工具箱”，让我在面对各种文本数据挑战时，都能游刃有余。

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我是一名学生，正在攻读计算机科学专业，对机器学习和人工智能有着浓厚的兴趣。我的专业课涉及到一些NLP的内容，但总觉得学得不够深入，实践性也比较弱。在老师的推荐下，我购买了《NLP技巧》。这本书的内容非常扎实，从基础的文本表示到高级的深度学习模型，都讲解得非常详细。我尤其喜欢书中对深度学习模型在NLP中的应用进行的深入剖析。例如，书中对卷积神经网络（CNN）在文本分类中的应用进行了详细的讲解，解释了它如何通过卷积核捕捉局部特征，以及如何通过池化层降低维度。此外，书中对注意力机制（Attention Mechanism）的讲解也让我受益匪浅，它解释了注意力机制如何让模型在处理序列数据时，能够有选择性地关注重要的部分，从而提升了模型的性能。我按照书中的代码示例，在自己的电脑上复现了一些模型，并使用公开数据集进行了训练和测试，取得了不错的实验结果。这本书为我打下了坚实的NLP基础，让我对未来的学习和研究充满了信心。

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我是一名资深的语言学研究者，虽然对语言本身有着深刻的理解，但在将语言学理论转化为计算机可处理的形式方面，一直觉得有些力不从心。《NLP技巧》这本书在这一点上给了我很大的启发。它不仅仅是一本技术手册，更像是一座连接语言学理论与计算实践的桥梁。作者在讲解词性标注、句法分析等基础任务时，并没有回避其背后的语言学原理，而是巧妙地将其融入到算法的讲解中。例如，在讨论依存句法分析时，作者不仅介绍了图算法，还阐述了不同依存关系类型的语言学意义。书中对Transformer模型的讲解尤其让我印象深刻，它在并行计算和捕捉长距离依赖方面的优势，以及其在机器翻译、文本生成等任务中的强大表现，都让我看到了NLP领域未来的发展方向。我也看到了作者在处理语言的歧义性、多义性等复杂问题上，是如何通过巧妙的算法设计来应对的，这对于我未来进行更深入的语言学研究提供了新的思路。这本书让我能够以一种全新的视角来审视语言，并将其与计算机技术相结合，为我的研究注入了新的活力。

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我是一名对人工智能充满热情的独立开发者，一直想将NLP技术应用到自己的个人项目中。在网上看了很多零散的教程，感觉总是碎片化，难以形成完整的知识体系。偶然间看到了《NLP技巧》，它的内容深度和广度让我惊喜。这本书的内容安排非常合理，从基础的文本表示到复杂的深度学习模型，都讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中关于命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）的章节。作者不仅介绍了CRF（Conditional Random Fields）等传统方法，还详细讲解了如何利用BiLSTM-CRF等深度学习模型来提升NER的准确率，并且给出了详细的PyTorch代码示例。这对我来说非常重要，因为我更倾向于使用深度学习方法来解决问题。书中还探讨了如何构建自己的数据集，以及如何对模型进行评估和调优。这些细节对于独立开发者来说，往往是至关重要的。我尝试着按照书中的方法，复现了几个开源项目中的NER模型，效果非常好。这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这对我提升开发能力非常有帮助。

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我是一名在金融行业工作的分析师，工作中需要处理大量的市场报告、新闻稿件等非结构化文本数据。以往，这些数据的分析主要依靠人工阅读和总结，效率非常低下。当我了解到NLP技术能够帮助我自动化处理这些文本数据时，我迫切地希望找到一本能够快速上手的书籍。《NLP技巧》这本书非常契合我的需求。它并没有过于强调数学公式和理论推导，而是更多地关注如何利用NLP技术来解决实际问题。书中关于文本分类的章节，详细介绍了如何构建一个能够自动识别新闻稿件所属类别的模型，这对于我进行市场情绪分析非常有帮助。此外，书中关于信息抽取的部分，让我看到了如何从海量的报告中自动提取关键信息，比如公司名称、财务数据、事件发生时间等，这大大节省了我分析的时间。我甚至尝试按照书中的方法，构建了一个简单的爬虫，自动抓取财经新闻，并利用NLP技术进行初步的分析和筛选，这给我带来了前所未有的工作效率提升。

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这本书的封面设计就让我眼前一亮，简约而不失专业感。我是一名对自然语言处理（NLP）领域充满好奇的研究生，一直在寻找一本既能系统介绍基础理论，又能深入探讨实用技巧的书籍。当我在书店翻开《NLP技巧》时，我立刻被它严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者并没有一开始就抛出大量晦涩的概念，而是循序渐进地引导读者进入NLP的世界。从词向量的表示方法，到各种复杂的文本分类模型，再到情感分析和机器翻译的应用，每一个章节都像是一次精心策划的探索之旅。我尤其欣赏书中对不同算法的比较分析，不仅仅是列出它们的优缺点，更重要的是深入剖析了它们背后的原理和适用场景。例如，在讨论循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）时，作者详细解释了它们如何解决长序列依赖问题，并且通过大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。书中还穿插了一些关于数据预处理和特征工程的讨论，这对于任何NLP项目来说都是至关重要的基础工作。我常常会在学习完一个新模型后，回头翻阅前面的数据处理章节，发现作者在这里的铺垫非常有远见，为后续的学习打下了坚实的基础。总的来说，这本书为我打开了一扇通往NLP世界的大门，让我感受到了这个领域的魅力和潜力。

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