实用地理信息系统教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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价格:28.80元

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isbn号码:9787504647856

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• GIS
• 地理信息系统
• 遥感
• 空间分析
• 地图学
• ArcGIS
• QGIS
• Python
• 数据处理
• 空间数据

好的，这是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理实践指南》的图书简介，该书内容与您提到的《实用地理信息系统教程》无关。 深度学习与自然语言处理实践指南 作者： 王建明、李晓华 出版社： 科技前沿出版社 字数： 约 580 页 图书简介 在信息爆炸的今天，文本数据已成为最具价值的数字资产之一。如何高效地理解、分析和生成人类语言，是当前人工智能领域最核心的挑战。《深度学习与自然语言处理实践指南》正是应运而生，它系统地整合了当前最前沿的深度学习技术（尤其是Transformer架构）与自然语言处理（NLP）的实际应用，旨在为读者提供从理论基石到复杂模型部署的一站式实战指导。 本书并非侧重于某一特定领域的应用，而是着眼于构建一个全面、扎实的NLP工程师和研究人员的知识体系。我们摒弃了传统教材中过于繁琐的数学推导，转而采用“先理解模型，后动手实现”的教学思路，确保读者能够快速掌握核心概念，并将所学知识直接应用于解决现实世界中的难题。 第一部分：NLP与深度学习基础重构（奠定基石） 本书首先为读者夯实了必要的理论基础，但重点在于如何将这些理论与现代NLP需求相结合。 第 1 章：语言的数字化表达：从词袋到嵌入空间 本章深入探讨了文本数据预处理的关键技术，包括分词（BPE、WordPiece）、停用词处理和词干提取。重点解析了词嵌入（Word Embedding）的演进历程，对比了Word2Vec、GloVe的局限性，并详细介绍了上下文相关的嵌入技术，为后续模型的输入层做好铺垫。 第 2 章：深度学习核心模型回顾与优化 虽然是实践指南，但对基础模型的清晰认识至关重要。本章简要回顾了循环神经网络（RNN）及其变体LSTM和GRU，重点分析了它们在处理长距离依赖上的内在缺陷。随后，我们引入了注意力机制（Attention Mechanism）的数学直觉和计算流程，强调了注意力在信息聚焦中的核心作用，这是通往Transformer的必经之路。 第 3 章：序列到序列（Seq2Seq）架构的构建 本章聚焦于机器翻译、文本摘要等任务的经典框架。我们将演示如何使用编码器-解码器结构，并结合束搜索（Beam Search）算法来优化生成结果的质量。同时，探讨了在有限数据集上应用预训练模型进行微调（Fine-tuning）的初始策略。 第二部分：Transformer架构的深度剖析与实践（核心突破） Transformer架构的出现彻底改变了NLP的面貌。本书花费大量篇幅，以高度工程化的视角，深入解析了这一架构。 第 4 章：Transformer：自注意力机制的革命 本章是全书的理论核心。我们将逐层解析Multi-Head Attention的计算细节，解释“为什么多头关注能捕获更丰富的语义信息”。同时，详细介绍了残差连接、层归一化（Layer Normalization）在稳定训练中的作用，并对比了编码器与解码器结构之间的差异和信息流动方式。 第 5 章：预训练范式的确立：从BERT到GPT系列 本章聚焦于自监督学习在NLP中的应用。我们详尽解析了BERT的双向掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，以及GPT系列模型如何通过单向语言模型预训练实现强大的文本生成能力。重点讨论了掩码策略和训练目标选择对下游任务性能的影响。 第 6 章：模型微调（Fine-tuning）与任务适应 掌握了预训练模型后，如何将其高效地适应特定任务是关键。本章详细介绍了针对分类、序列标注（如命名实体识别NER）和问答系统（如SQuAD）的任务头设计。我们特别关注了参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA和Adapter Tuning，以应对大模型带来的显存压力。 第三部分：前沿技术与工程化部署（迈向应用） 理论和模型训练完成后，本书转向如何将这些复杂的模型部署到实际生产环境中，并探讨了当前最热门的研究方向。 第 7 章：大型语言模型（LLMs）的交互与推理优化 随着模型规模的扩大，推理速度和成本成为瓶颈。本章深入讲解了量化（Quantization）技术（如INT8、FP16）如何降低模型体积和延迟。此外，我们详细介绍了KV Cache机制在自回归生成中的关键作用，以及如何利用FlashAttention等技术来优化计算效率。 第 8 章：提示工程（Prompt Engineering）的艺术与科学 对于不进行模型训练的用户而言，提示工程是直接利用LLM能力的最佳途径。本章系统梳理了零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习的原理，并介绍了CoT（思维链）和ToT（思维树）等高级提示技巧，帮助读者设计出更稳定、更可靠的指令。 第 9 章：多模态初步探索与文本生成质量评估 本章扩展视野，简要介绍了如何将NLP技术与视觉信息结合（如图像描述生成的基础模型），并着重解决了NLP领域一个长期存在的痛点——如何客观评估生成文本的质量。我们对比了BLEU、ROUGE等传统指标的局限性，并介绍了基于BERT或T5的语义相似度评估方法。 第 10 章：实战部署：从PyTorch到生产环境 本章是实践指南的终章，专注于工程落地。我们将指导读者如何使用ONNX和TensorRT优化训练好的模型，实现跨平台的高效推理。最后，通过一个完整的Docker容器化部署案例，展示如何将一个问答模型封装成可供API调用的服务。 目标读者 具备 Python 基础和一定机器学习概念的软件工程师和数据科学家。 希望深入理解 Transformer 架构内部工作原理的研究生和博士生。 对构建智能客服、文本分析系统、信息抽取等NLP应用感兴趣的开发者。 本书的特色在于其极强的动手实践性，所有代码示例均基于最新的PyTorch框架和 Hugging Face Transformers 库编写，确保读者能够紧跟行业步伐，构建出真正具有竞争力的NLP应用。

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