具体描述
《21世纪高等学校规划教材•现代办公自动化教程》是一本操作性极强、内容最新的现代办公自动化教程。全书共分11章，围绕着现代办公自动化的主题，从现代办公自动化的基础知识到文字处理、演示文稿处理、电子表格处理、办公网格应用、常用办公数据库知识，再到电子政务、主页制作和网站的建设等知识，最后又设计了八个实训教学的实例。
《21世纪高等学校规划教材•现代办公自动化教程》内容丰富，结构清晰，重点、难点突出且语言简练，实例众多，具有很强的操作性和实用性。
《深度学习与自然语言处理实战》 内容简介 本书是一部聚焦于深度学习理论、核心算法与前沿自然语言处理（NLP）技术的综合性技术手册与实践指南。全书旨在为具备一定编程基础和机器学习初步知识的读者，提供一条从理论认知到工程实践的完整路径，深刻理解如何运用最先进的神经网络模型解决复杂的语言理解、生成与分析任务。 全书结构清晰，内容严谨，涵盖了从基础的神经网络结构搭建到尖端Transformer架构的深入剖析，并结合大量实际数据集和工业级案例，确保读者不仅掌握“是什么”，更能学会“怎么做”。 --- 第一部分：深度学习基石与高效实践（第1章至第4章） 本部分作为全书的理论与工具基础，为后续NLP应用的深入展开奠定坚实的地基。 第1章：现代深度学习框架解析与环境配置 本章详细介绍了当前业界主流的深度学习框架，重点对比TensorFlow 2.x (Keras API) 和 PyTorch 的设计哲学、动态计算图与静态图的优劣，以及各自在模型构建、训练流程和生产部署方面的最佳实践。同时，涵盖了GPU加速环境（CUDA/cuDNN）的配置、虚拟环境管理（Conda/venv）的规范化流程，确保读者能够快速搭建稳定、高效的实验环境。内容覆盖数据管道（Data Pipeline）的构建，包括使用`tf.data`和PyTorch `DataLoader`进行高效的数据预处理、批次化和并行加载，以避免I/O瓶颈。 第2章：前馈网络、反向传播与优化策略 本章深入讲解了多层感知机（MLP）的数学原理，包括激活函数的选择（ReLU、Leaky ReLU、Swish）及其对梯度消失问题的缓解作用。核心内容聚焦于反向传播算法的精确推导，并着重阐述了现代优化器（如SGD with Momentum, Adagrad, RMSprop, Adam, AdamW）的内在机制和参数调整策略。此外，还讨论了正则化技术（Dropout、L1/L2权重衰减、Early Stopping）在防止模型过拟合中的实际应用。 第3章：卷积神经网络（CNN）的跨界应用 尽管CNN主要用于图像处理，本章将其原理扩展到一维序列数据处理中。详细介绍了一维卷积核的工作方式，如何用CNN高效地捕捉文本中的局部特征（如N-gram模式）。内容包括池化层（Pooling）在降维和特征提取中的作用，以及使用预训练的CNN模型（如TextCNN）在文本分类任务上的基准性能测试与调优技巧。 第4章：循环神经网络（RNN）的局限与演进 本章系统梳理了序列模型的基础——RNN的结构和原理，并深入分析了其在长距离依赖捕获中面临的梯度弥散/爆炸问题。随后，重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门），阐述了它们如何通过精心设计的结构来稳定信息流。内容以具体代码示例展示了如何使用这些结构实现基础的时序预测和序列标注任务。 --- 第二部分：自然语言处理核心模型与技术（第5章至第8章） 本部分是本书的核心，全面覆盖现代NLP技术栈，重点攻克语言理解和生成的关键难点。 第5章：词嵌入（Word Embeddings）的深度解析 本章阐述了从离散的词袋模型到连续向量表示的转变。详细对比了静态词嵌入（Word2Vec的CBOW与Skip-gram模型、GloVe）的训练原理和优缺点。更重要的是，本章深入探讨了上下文相关的词嵌入技术（如ELMo），解释了如何通过深层RNN提取上下文信息，以及这些向量在语义相似度计算、类比推理等任务中的应用。 第6章：注意力机制（Attention Mechanism）的革新 注意力机制是现代深度学习模型的关键突破。本章从直观的“对齐模型”开始，逐步推导出Scaled Dot-Product Attention的数学公式。内容细致地解释了自注意力（Self-Attention）如何在单个序列内部建立不同位置间的依赖关系，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何从不同表示子空间捕获丰富信息。通过具体的图示和代码实现，展示注意力权重图的可解释性。 第7章：Transformer架构的全面解析 本章将注意力机制与前馈网络、残差连接和层归一化相结合，全面、精细地解构了原始Transformer模型的Encoder和Decoder结构。内容详尽分析了位置编码（Positional Encoding）的作用，以及如何处理输入序列的顺序信息。本章还提供了如何基于PyTorch/TensorFlow实现一个完整的、可训练的Transformer块的教程，为后续预训练模型的理解做准备。 第8章：预训练语言模型（PLMs）的生态与微调 本章聚焦于NLP领域最强大的范式——大规模预训练模型。系统介绍了BERT、RoBERTa、GPT系列（强调其因果语言模型特性）的核心设计差异和预训练目标（MLM、NSP、LM Loss）。重点讲解了如何有效地对这些模型进行下游任务的微调（Fine-tuning）：包括针对分类、序列标注（NER）、问答（QA）等任务的适配器设计、损失函数选择和超参数调优策略，确保模型能快速收敛并达到最佳性能。 --- 第三部分：高级NLP应用与工程部署（第9章至第11章） 本部分将理论与实践结合，探讨当前NLP领域的热点应用，并延伸至模型部署和性能优化。 第9章：序列到序列（Seq2Seq）模型与机器翻译 本章深入探讨了Seq2Seq架构，这是实现机器翻译、文本摘要等任务的基础。详细分析了Encoder-Decoder结构在处理变长输入和输出时的挑战。重点讲解了如何将Attention机制无缝集成到Seq2Seq模型中，极大地提升了长句翻译的质量。内容还涉及束搜索（Beam Search）解码策略在生成任务中的应用与性能评估指标（BLEU, ROUGE）。 第10章：文本生成与内容创作 本章专注于模型的生成能力。探讨了从自回归模型（如GPT系列）生成文本的内在机制。内容包括如何通过控制采样策略（Top-k Sampling, Nucleus Sampling (Top-p)）来平衡生成文本的随机性与流畅度。本章通过实际案例展示了如何利用微调后的模型进行故事续写、对话回复生成，并探讨了生成内容的可控性（如主题、风格约束）的实现方法。 第11章：模型效率、量化与部署 在模型复杂度日益增加的背景下，本章转向工程优化。详细介绍了模型剪枝（Pruning）、权重共享和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，用于减小模型体积和推理延迟。深入讲解了模型量化（如INT8量化）的原理及其对精度和速度的影响。最后，展示了如何使用ONNX或TensorRT等工具将训练好的模型封装，并通过Flask/FastAPI等后端框架构建高性能、低延迟的推理服务API。 --- 本书特点： 理论与代码并重： 每一核心算法都有严谨的数学推导，并附带使用主流框架实现的、可直接运行的代码示例。 工程导向： 不止步于模型训练，高度重视数据预处理的效率、模型调优的实用技巧以及最终的生产部署流程。 前沿覆盖： 全面覆盖了从Word2Vec到最新的Transformer变体的完整技术栈，确保读者知识结构的先进性。 目标读者： 具备Python编程基础，对机器学习有基本认识的数据科学家、软件工程师、算法研究人员，以及希望深入掌握深度学习驱动的自然语言处理技术的从业者。
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