Software Engineering for Modern Web Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:IGI Global

作者:Brandon, Daniel M. 编

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 203.40

装帧:Hardcover

isbn号码:9781599044927

丛书系列:

图书标签:

• 软件工程
• Web应用
• 现代Web
• 前端开发
• 后端开发
• 软件架构
• 软件设计
• 测试
• DevOps
• 敏捷开发

好的，以下是关于一本名为《Software Engineering for Modern Web Applications》的图书的详细内容简介，该简介不包含此书的任何实际内容，而是专注于描述一本“非此书”的，在不同领域具有重要意义的图书的特点。 --- 《深度学习与自然语言处理：前沿理论与实践应用》 图书概述 《深度学习与自然语言处理：前沿理论与实践应用》是一本面向计算语言学、人工智能领域研究人员、高级工程师及专业技术人员的深度技术专著。本书系统地梳理了自2010年代以来，尤其是Transformer架构兴起之后，深度学习技术如何彻底革新自然语言处理（NLP）领域的理论基础、模型构建方法和实际应用范式。本书的重点不在于描述Web应用开发的技术栈，而是聚焦于语言理解、生成和推理的底层机制。 核心内容聚焦 本书的结构分为四大核心部分，力求在理论深度与工程实践之间找到平衡点。 第一部分：基础模型与架构演进 本部分首先回顾了从循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM），再到注意力机制（Attention Mechanism）的发展历程。重点分析了这些早期模型在处理长序列依赖性时所遇到的局限性。随后，本书投入大量篇幅深入剖析了Transformer架构的内部机制。这包括多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的数学推导、位置编码（Positional Encoding）的多样性及其对序列顺序感知的贡献，以及前馈网络层（Feed-Forward Network）在特征提取中的作用。此外，本部分还将详细探讨了预训练范式（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）如何有效地从大规模无标签文本中学习通用语言知识，为后续的特定任务微调奠定基础。 第二部分：大规模语言模型（LLM）的构建与优化 本部分是本书的技术核心，专注于当前最前沿的大规模语言模型（LLM）。内容涵盖了从BERT、GPT系列到更先进的混合专家模型（MoE）的设计哲学。书中不仅介绍了模型规模对性能提升的幂律关系，更细致地讨论了训练过程中的工程挑战，例如： 1. 分布式训练策略： 详细阐述了数据并行、模型并行和流水线并行（Pipeline Parallelism）在万亿级参数模型训练中的具体实现和性能瓶颈分析。 2. 优化器选择与调优： 对AdamW、Adafactor等优化器在高维稀疏梯度下的表现进行对比分析，并讨论了学习率调度策略（如Cosine Decay with Warmup）对收敛速度和最终性能的影响。 3. 量化与稀疏化技术： 探讨了如何使用8位、4位量化技术以及权重剪枝（Weight Pruning）来降低模型推理时的内存占用和计算延迟，这对于将大型模型部署到资源受限环境中至关重要。 第三部分：高级自然语言理解（NLU）与生成（NLG）任务 在掌握了基础模型构建能力后，本书转向实际应用领域，但重点在于语言本身的处理，而非Web界面的交互或后端服务架构。 在自然语言理解方面，本书深入研究了实体识别（NER）、关系抽取（RE）在上下文依赖性增强后的性能提升，以及复杂问答系统（QA）中的推理链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程。对于语义角色标注（SRL）和文本蕴含（NLI）等需要深层语义理解的任务，本书提供了基于对比学习和对比损失函数的模型训练方法。 在自然语言生成方面，重点分析了文本摘要（Abstractive Summarization）中如何平衡流畅性与忠实性。对于机器翻译（Machine Translation），本书对比了基于注意力机制的Seq2Seq模型与纯Transformer模型在低资源语言对上的性能差异，并讨论了领域自适应（Domain Adaptation）在翻译质量保持上的重要性。 第四部分：新兴趋势与伦理治理 本书的最后一部分着眼于NLP领域的未来发展方向以及随之而来的社会责任。 1. 多模态融合： 探讨了语言模型如何与视觉信息（如图像描述生成）或语音信号（如语音识别中的上下文建模）进行有效融合，构建更全面的感知系统。 2. 具身智能与语言规划： 讨论了如何将大型语言模型作为高级规划器，指导机器人或智能体在物理世界中执行复杂任务的框架。 3. AI安全与对齐（Alignment）： 这是一个至关重要的章节，详述了如何检测和减轻模型生成有害、偏见或虚假信息（Hallucination）的风险。书中详细介绍了基于人类反馈的强化学习（RLHF）在确保模型输出符合人类价值观和安全标准方面的作用机制和工程挑战。 目标读者与价值 本书不侧重于JavaScript框架、数据库设计或云计算部署等与现代Web应用开发直接相关的实践。相反，它为那些致力于突破当前人工智能语言模型性能边界的读者提供了扎实的理论支撑和前沿的工程指导。读者将能够掌握构建、训练和评估当前最先进语言模型所需的全部理论知识和关键技术细节。 ---

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