具体描述
《新世纪高职高专网络技术系列教材•路由器与交换机实用配置教程》主要讲述OSI模型、以太网的封装和解封装、以太网的分类、共享式以太网存在的问题、交换式网络产生的原因、交换机的工作原理、生成树协议以及分类、VLAN技术、堆叠与级联、链路聚合、端口与地址绑定、端口镜像、三层交换技术、广域网的概念、典型的广域网链路连接方式、常用的广域网设备、广域网接人技术、二层链路协议封装、IP路由过程、路由器的基础、路由器的构成、软件硬件结构、分类、启动过程、接口类型，路由器的配置过程、路由表的结构、路由协议的分类、RIP和OSPF协议的概述及原理、路由自环的危害及解决方法、OSPF单区域配置、路由器与交换机扩展配置。
好的，这是一份不包含《路由器与交换机实用配置教程》内容的图书简介： --- 《深度学习与自然语言处理实战指南》 内容概要 本书旨在为渴望深入理解和掌握前沿人工智能技术的读者提供一份全面、实用的操作手册。我们聚焦于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的最新进展、核心理论与工程实践，旨在帮助读者从零开始构建、训练和优化高性能的NLP模型。 全书共分为四个主要部分：理论基础、模型架构、应用实践与前沿探索。我们摒弃冗长晦涩的数学推导，转而强调直观的理解和代码层面的实现。每一章节都紧密结合最新的开源框架（如PyTorch和TensorFlow/Keras），通过详尽的代码示例和真实数据集，引导读者动手实践。 第一部分：深度学习基础与文本表示 本部分首先回顾了深度学习的基础概念，包括神经网络的基本结构、反向传播机制、优化器选择（如Adam、SGD with Momentum）以及正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）。我们重点阐述了如何将离散的文本数据转化为计算机可以理解的连续向量表示。 词嵌入的演进： 从传统的基于计数的模型（如TF-IDF）过渡到基于预测的词向量模型。详细讲解了Word2Vec（Skip-gram和CBOW）的原理与实现，并深入探讨了GloVe模型的全局矩阵分解方法。 上下文感知嵌入： 鉴于静态词嵌入无法处理一词多义的问题，本章着重介绍了如何构建和使用上下文相关的词向量。我们会详细分析ELMo模型如何通过双向LSTM捕获深层上下文信息，并展示如何利用预训练的词向量库进行高效的迁移学习。 第二部分：经典与现代序列模型架构 本部分是本书的核心，专注于构建能够处理序列数据的神经网络架构。 循环神经网络（RNN）及其变体： 详细剖析了标准RNN的结构缺陷，并系统地介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。通过实际案例，演示了如何使用这些结构来解决机器翻译和文本生成中的长期依赖问题。我们提供了使用Python和PyTorch构建标准LSTM模型的完整代码。 注意力机制的崛起： 解释了为什么传统编码器-解码器架构在处理长序列时会成为瓶颈。本章深入探讨了“注意力机制”的概念，包括加性注意力（Additive Attention）和点积注意力（Dot-Product Attention）。我们通过一个具体的英译中的例子，展示注意力权重是如何动态分配给输入序列的不同部分的，极大地提升了翻译质量。 Transformer架构的革命： 详细拆解了2017年里程碑式的论文《Attention Is All You Need》。我们将完整剖析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程、位置编码（Positional Encoding）的作用以及Transformer中的前馈网络和残差连接。读者将学会如何从零开始搭建一个完整的Transformer编码器或解码器堆栈。 第三部分：预训练模型与迁移学习实战 本部分聚焦于当前NLP领域的主流范式——基于大规模语料预训练的模型，以及如何有效地在下游任务中进行微调。 BERT家族的深度解析： 全面介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心思想，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。我们将展示如何使用Hugging Face Transformers库加载和使用BERT、RoBERTa等模型。 微调策略与技巧： 讲解了针对不同下游任务（如序列分类、命名实体识别、问答系统）如何设计合适的任务头（Task Head）。我们提供了详细的参数调整指南，包括学习率调度、批次大小选择和灾难性遗忘的缓解策略。 生成式预训练模型： 探讨了以GPT系列为代表的单向语言模型。我们将比较其与BERT在结构和应用场景上的根本差异，并指导读者如何利用这些模型进行高质量的文本摘要和对话生成。 第四部分：高级应用与性能优化 本部分面向希望将NLP技术部署到生产环境的读者。 神经机器翻译（NMT）： 深入探讨基于Transformer的Seq2Seq模型，包括束搜索（Beam Search）解码策略，以及如何使用BLEU分数等指标客观评估翻译质量。 信息抽取与知识图谱构建： 讲解如何利用序列标注模型（如基于BiLSTM-CRF或BERT）进行命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）。 模型效率与部署： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些方法对于在资源受限的边缘设备上部署大型NLP模型至关重要。同时，提供使用ONNX或TensorRT进行推理加速的基本流程。 本书特色 代码驱动： 超过500个经过验证的Python代码片段，确保读者能立即上手操作。 理论与实践平衡： 既有对核心算法的清晰解释，更有大量实际案例的完整解决方案。 面向工程： 不仅仅关注模型的“是什么”，更关注“如何高效地构建和运行它”。 目标读者 数据科学家、机器学习工程师、软件开发人员，以及所有希望在人工智能时代掌握文本数据处理核心技术的专业人士和高级学生。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有