Visual Basic程序设计及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2008-3

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302166450

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• 应用开发
• Windows应用程序
• 软件开发
• 计算机教材
• 高等教育
• 代码示例
• 实践教程

好的，这是一份针对另一本图书的详细简介，完全不涉及“Visual Basic程序设计及应用”的内容。 --- 图书名称：深度学习与自然语言处理实践指南 图书简介 在信息爆炸的时代，如何有效地理解、分析和生成人类语言，已成为衡量技术先进性的重要标志。本书《深度学习与自然语言处理实践指南》正是在这一背景下应运而生，它旨在为那些渴望深入理解和掌握现代自然语言处理（NLP）核心技术的工程师、研究人员和高级学生提供一本全面、系统且极具实操价值的参考手册。 本书的撰写团队汇集了来自顶级研究机构和工业界一线的专家，他们不仅在理论上有着深厚的积累，更在实际部署和大规模应用中积累了丰富的经验。我们摒弃了纯理论的堆砌，而是采用了“理论讲解—模型剖析—代码实现—案例分析”的闭环教学模式，确保读者能够真正做到学以致用。 第一部分：基础重塑与环境搭建 现代NLP的基石是深度学习，特别是对序列数据的处理能力。本部分将首先对读者进行必要的知识预备，确保所有读者都能在同一认知起点上。我们不会停留在浅尝辄止的介绍，而是深入探讨人工神经网络（ANN）的数学原理，特别是反向传播算法在高维空间中的具体应用。 随后，重点转向循环神经网络（RNN）的结构演变。我们将详细分析标准RNN在处理长距离依赖问题上的固有缺陷（如梯度消失/爆炸），并在此基础上，系统地介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。书中提供了清晰的结构图和数学推导，解释了遗忘门、输入门、输出门等关键组件如何协同工作，实现对信息流的精确控制。 环境搭建部分，我们选取当下业界最主流、最稳定的技术栈：基于Python 3.10+，利用PyTorch作为核心深度学习框架，辅以Hugging Face Transformers库进行模型调用。我们提供了详尽的Anaconda环境配置指南，以及GPU加速的CUDA和cuDNN配置的最佳实践，确保读者能够快速搭建起高效的实验平台。 第二部分：从词向量到预训练模型 理解词语的含义和上下文关系是NLP成功的关键。本部分将带领读者穿越词向量表示的历史脉络。从早期的One-Hot编码的局限性，过渡到基于统计学的N-gram模型，再到革命性的词嵌入（Word Embedding）技术。 我们花费大量篇幅解析Word2Vec（包括CBOW和Skip-Gram架构）的训练目标函数和优化过程。紧接着，我们将探讨GloVe如何结合全局矩阵分解信息来提升表示的质量。重点在于，我们不仅仅展示如何调用这些预训练模型，更重要的是解析其背后的负采样（Negative Sampling）和窗口机制的设计哲学。 本部分的重头戏在于预训练语言模型（PLMs）的崛起。我们将深入剖析Transformer架构的革命性意义，特别是其核心组件——自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的计算细节。书中通过图示和伪代码，详细展示了如何计算查询（Query）、键（Key）、值（Value）矩阵，并解释了“缩放点积”的数学动机。 随后，我们系统介绍了BERT、GPT系列和T5等主流PLMs的结构差异和训练范式。对于BERT，我们详细解读了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务；对于GPT，则聚焦于其单向自回归的生成特性。 第三部分：下游任务的精调与应用 掌握了强大的基础模型后，如何将其有效地迁移到具体的业务场景中，是实践的核心挑战。本部分聚焦于如何针对不同的NLP下游任务进行模型微调（Fine-tuning）。 1. 文本分类与情感分析： 我们展示了如何为BERT模型添加线性分类层，并针对大规模标注数据集（如IMDb、SQuAD）进行高效的微调策略。书中特别探讨了损失函数的设计（如交叉熵损失的变体）以及学习率调度器（Scheduler）的选择对收敛速度和最终性能的影响。 2. 命名实体识别（NER）与序列标注： 针对NER任务，我们介绍了如何将输出层扩展为Bi-LSTM-CRF结构与Transformer的结合，重点解释了条件随机场（CRF）层如何建模标签之间的依赖关系，从而提高标注的全局一致性。 3. 机器翻译（NMT）与序列到序列任务： 本章详细阐述了Encoder-Decoder架构的完整工作流程，并对比了自回归生成与集束搜索（Beam Search）解码策略的优劣。我们提供了一个使用T5模型进行英德互译的全流程代码示例。 4. 文本生成与摘要： 文本生成是当前最受关注的领域之一。我们深入分析了控制生成质量的关键技术，包括Top-K采样、核采样（Nucleus Sampling），以及如何通过人工反馈强化学习（RLHF）的简化版来对生成内容进行对齐和偏好优化。 第四部分：前沿技术与工程部署 为了使本书具有长期的参考价值，我们最后深入探讨了当前NLP领域的前沿热点和工程化挑战。 1. 高效推理与模型压缩： 面对大型模型的计算瓶颈，我们介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术。书中提供使用ONNX Runtime或TensorRT加速模型推理的实战步骤。 2. 多模态NLP的初步探索： 我们简要介绍了如何将视觉信息与文本信息融合的初步方法，例如在视觉问答（VQA）任务中，如何构建跨模态注意力机制。 3. 负责任的AI与模型可解释性： 随着模型能力的增强，偏见和公平性问题日益突出。本书提供了使用LIME和SHAP等工具对模型决策进行局部解释的方法论，并讨论了数据漂移（Data Drift）对模型鲁棒性的影响。 本书的每一章都附带了完整的代码仓库链接和可复现的Jupyter Notebooks。我们相信，通过本书的系统学习，读者不仅能深刻理解深度学习驱动的NLP的理论精髓，更能掌握将其转化为强大生产力的实用技能。它不仅仅是一本教材，更是一份通往下一代智能系统的实战蓝图。

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