异构/融合网络的QoS管理与控制技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:323

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出版时间:2009-11

价格:49.00元

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isbn号码:9787121097522

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• 电信相关
• 南图可借
• QoS
• MPLS网络
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• 性能优化

深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 本书概述： 本书聚焦于深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新发展、关键算法及其在实际应用中的落地实践。全书内容涵盖了从基础的循环神经网络（RNN）到前沿的Transformer架构，并深入探讨了预训练模型（如BERT、GPT系列）的原理、微调策略以及在问答系统、机器翻译、文本生成和情感分析等复杂任务中的应用。本书旨在为计算机科学、人工智能、语言学背景的研究人员、工程师和高级学生提供一套全面、深入且与时俱进的技术指南。 第一部分：深度学习基础与序列建模 第一章：深度学习在NLP中的基石 本章首先回顾了传统NLP方法的局限性，引出深度学习在处理文本数据时的优势。详细介绍了神经网络的基本结构，包括前馈网络、激活函数、损失函数和优化算法（SGD、Adam等）。重点阐述了深度学习如何有效捕获文本数据的分布式表示，特别是词嵌入（Word Embeddings）的发展历程，从经典的Word2Vec、GloVe到FastText的演变，分析了不同嵌入方法的内在机制和适用场景。 第二章：循环神经网络及其变体 本章深入解析了循环神经网络（RNN）作为处理序列数据的经典模型。详细剖析了RNN在处理长期依赖问题上的梯度消失/爆炸挑战。随后，重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和工作原理。通过清晰的数学建模和结构图示，解释了遗忘门、输入门、输出门（以及更新门和重置门）如何实现对信息的选择性记忆和遗忘，从而有效缓解了长期依赖问题。此外，还讨论了双向RNN（Bi-RNN）在需要上下文信息的任务中的应用。 第三章：注意力机制的崛起 注意力机制（Attention Mechanism）是现代NLP的革命性突破。本章系统地介绍了注意力机制的起源，即其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的引入。详细解释了“软注意力”的计算过程，包括如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value），以及如何通过加权求和得到上下文向量。本章还区分了不同类型的注意力，例如自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention），为理解Transformer架构奠定了基础。 第二部分：Transformer架构与预训练范式 第四章：Transformer：里程碑式的模型 本章完全致力于Transformer模型。详尽解析了其Encoder-Decoder架构，并着重剖析了自注意力机制如何在多头注意力层中并行计算，从而取代了RNN的顺序处理。详细阐述了位置编码（Positional Encoding）的作用，解释了如何在没有循环结构的情况下为模型引入序列顺序信息。此外，还讨论了Transformer中的前馈网络、残差连接和层归一化（Layer Normalization）的具体作用。 第五章：大规模预训练模型的兴起 预训练（Pre-training）范式的确立是NLP领域最重要的转折点。本章详细介绍了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新之处，特别是其双向上下文理解能力是通过掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务实现的。系统地对比了BERT与早期单向模型（如GPT-1）的区别。 第六章：高级预训练模型与指令微调 本章扩展至更先进的预训练模型家族，包括RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等，分析了它们在预训练目标或效率上的优化改进。随后，重点讨论了GPT系列模型（GPT-2, GPT-3）的架构演进，特别是其惊人的文本生成能力和涌现出的“上下文学习”（In-Context Learning）能力。本章末尾深入探讨了“指令微调”（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术，这些技术如何将通用大模型转化为遵循人类指令的对齐模型。 第三部分：关键应用场景与技术挑战 第七章：机器翻译与序列生成 本章聚焦于机器翻译（MT）的深度学习实现。详细分析了基于Seq2Seq与注意力机制的神经机器翻译（NMT）系统的构建流程，包括数据准备、模型训练和解码策略。重点讨论了在生成阶段常用的解码算法，如贪婪搜索（Greedy Search）、束搜索（Beam Search）以及温度采样（Temperature Sampling）如何影响翻译的流畅度和多样性。 第八章：问答系统与信息抽取 本书详细介绍了基于深度学习的阅读理解（Reading Comprehension, RC）和开放域问答（Open-Domain QA）系统的构建。对于抽取式问答（Extractive QA），解释了如何利用BERT等模型预测答案的起始和结束位置。对于生成式问答（Generative QA），讨论了Seq2Seq模型如何从上下文中生成连贯的答案。此外，本章还涵盖了命名实体识别（NER）、关系抽取（Relation Extraction）等信息抽取任务的深度学习方法。 第九章：文本摘要与评论分析 在文本摘要领域，本章区分了抽取式摘要和生成式摘要的技术路径。分析了如何利用先进的序列模型构建高相关性的摘要，并讨论了摘要评估指标（如ROUGE）。在情感分析（Sentiment Analysis）和观点挖掘方面，探讨了如何使用细粒度的情感分析模型（如Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）来理解用户对产品特定方面的态度，以及如何处理讽刺和反语等复杂语言现象。 第十章：模型评估、可解释性与伦理考量 本书的最后一部分关注NLP模型的实际部署和负责任的应用。详细介绍了评估标准，如准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等，并讨论了在不同任务中选择合适指标的重要性。重点阐述了模型可解释性（XAI）的技术，例如使用LIME或SHAP值来理解模型决策的依据。最后，严肃讨论了大型语言模型（LLMs）在偏见（Bias）、公平性（Fairness）和信息安全方面带来的伦理挑战，并提出了减轻这些风险的对策。 读者对象： 本书适合具备一定线性代数、概率论基础和Python编程经验的读者。尤其推荐给从事自然语言处理、人工智能算法研发的工程师、对深度学习技术有浓厚兴趣的研究生及相关领域的从业人员。

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这本书的书名——《异构/融合网络的QoS管理与控制技术》，一下子就触动了我作为一名通信工程师的敏感神经。在当前的网络发展趋势下，单一网络技术已经难以满足日益增长和多样化的业务需求，如何有效地整合和管理不同性质的网络，并确保其服务质量，已成为行业内的关键挑战。这本书似乎正是针对这一痛点，提供了深入的研究和解决方案。我推测书中会详细阐述在异构网络环境下，QoS参数（如带宽、延迟、抖动、丢包率）如何被定义、度量以及实现差异化服务。特别是“融合”这个概念，让我联想到如何将固网和移动网、低功耗广域网和高带宽局域网等不同特性的网络进行有效耦合，形成一个整体上性能更优的网络系统。我非常期待书中能够探讨一些具体的QoS管理机制，例如基于策略的路由、流量分类与标记、拥塞避免与控制算法，以及这些技术在不同网络架构（如IP、MPLS、SDN）中的实现细节。此外，对于“控制技术”的侧重，我也抱有很高的期望，这意味着书中不会仅仅停留在理论层面，而是会提供实际可行的技术方案和实现方法，甚至可能包含一些相关的标准化进展和行业最佳实践，这对于我们日常的设计和部署工作有着直接的指导意义。

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这本《异构/融合网络的QoS管理与控制技术》的书名，让我立刻想到的是那些支撑起现代社会庞大信息流的复杂网络基础设施。作为一名对网络安全和性能提升有着浓厚兴趣的业余爱好者，我一直对如何让网络运行得更高效、更可靠充满了好奇。这本书的关键词“异构/融合”和“QoS管理与控制”直接点明了核心内容，我猜测它会深入剖析在日益多元化的网络环境中，如何实现不同网络（例如4G/5G、Wi-Fi 6/7、光纤、卫星通信等）之间的无缝连接与协同，并且如何在此基础上，通过精细化的QoS机制，为用户提供稳定、优质的服务体验。我特别好奇的是，当不同网络在带宽、延迟、丢包率等方面存在显著差异时，这本书会提供怎样的技术手段来动态地调整和分配网络资源，以满足诸如高清视频流、低延迟游戏、远程医疗等对服务质量有着极高要求的应用。书中大概率会涉及到一些前沿的网络技术，比如SDN（软件定义网络）、NFV（网络功能虚拟化）在QoS管理中的应用，以及如何利用人工智能和机器学习来预测网络拥塞，并提前进行资源调度。我期望这本书能够为我揭示网络“幕后”的奥秘，让我对互联网服务的质量保障有一个更深刻的理解，甚至能激发我思考未来网络发展的新方向。

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从“异构/融合网络的QoS管理与控制技术”这个书名来看，这本书似乎在探讨网络领域一个非常重要且复杂的问题。作为一名长期关注通信技术发展并且对网络性能优化有着浓厚兴趣的IT从业者，我一直希望能够找到一本能够系统性地梳理和解答这个问题的书籍。我猜想，书中会详细介绍在各种不同类型、不同厂商、不同协议的网络设备互联互通的复杂场景下，如何才能有效地保证各种应用和服务的质量。所谓“异构/融合”，可能涵盖了从物理层到应用层的各种网络形态的集成，例如，如何让一个物联网设备通过低功耗广域网接入，然后无缝切换到Wi-Fi网络，最终将数据传输到云端，而在这个过程中，每一跳的网络性能都得到了良好的保障。而“QoS管理与控制技术”，则是我最为关心的部分。我期待书中能够详细阐述各种QoS技术，比如优先级调度、流量整形、拥塞控制策略，以及如何在这些异构网络环境中灵活地应用这些技术。尤其是在面对海量连接、爆发式流量增长的今天，如何实现精细化的QoS控制，以满足用户对实时性、可靠性和带宽的需求，是我迫切想了解的。我希望这本书能够提供一些前沿的理论和实用的技术，帮助我理解并解决实际工作中遇到的网络性能瓶颈问题，从而提升整体网络服务质量。

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这本书的书名让人联想到科技前沿和复杂的系统工程，对于我这样一个对网络技术充满好奇的普通读者来说，光是书名就充满了吸引力。我一直对日常生活中的网络体验很在意，比如为什么有时候看视频会卡顿，有时候下载文件速度飞快，有时候和远方的朋友视频聊天却延迟得厉害。我猜想，这本书应该会深入浅出地解释这些现象背后的原理，可能涉及到各种不同类型的网络如何协同工作，以及如何让它们在保障用户体验方面达到一个理想的状态。我想象中，书中会包含很多关于网络拓扑、协议栈、流量工程等方面的知识，并且会重点阐述在“异构/融合”这样的复杂环境下，如何设计和实施有效的QoS（服务质量）管理和控制策略。比如，对于一个由有线、无线、5G、Wi-Fi等多种网络构成的系统，如何才能确保关键业务（如实时通信、在线游戏）获得足够的带宽和较低的延迟，而那些非关键业务（如后台更新）则可以适度牺牲一些性能？这本书应该会提供一套完整的解决方案，让我这个技术小白也能窥见网络运作的奥秘，并且对未来的网络发展有一个更清晰的认知。我特别期待书中能够包含一些实际案例分析，例如某个大型企业如何优化其内部网络，或者某个运营商如何保障其移动网络的用户体验，这样的内容会让我更容易理解书中的理论知识。

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这本书的标题“异构/融合网络的QoS管理与控制技术”听起来就充满了挑战性，仿佛是为那些网络架构师和系统工程师量身定做的“武功秘籍”。作为一名刚刚接触网络管理领域不久的技术人员，我一直在寻找能够帮助我深入理解网络底层运行机制、提升网络性能优化能力的宝贵资料。这本书正是我渴求的那种，它显然不是一本泛泛而谈的网络基础读物，而是聚焦于“异构/融合”这个当下普遍存在的网络环境，以及与之紧密相关的“QoS管理与控制”。我预感书中会深入探讨在不同技术标准、不同服务提供商的网络相互连接、协同工作时，如何才能有效地区分不同类型的数据流，并为它们分配优先级和资源。这对于我们实际工作中遇到的复杂网络环境来说，简直是“雪中送炭”。例如，在企业内部，可能同时存在着有线局域网、无线Wi-Fi、VPN连接，甚至是连接到云服务的专线，如何确保VoIP电话、视频会议等实时应用不会因为其他流量的挤占而受到影响？本书的QoS管理部分，应该会给出具体的策略和方法，比如流量整形、拥塞控制、策略路由等，并且会针对“异构/融合”的特点，提出独特的解决方案。我很期待书中能够提供一些在实际部署中可以参考的配置模板或排错指南，这将极大地提升我工作的效率和成效。

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凡是不能让读者看懂的专著都不算好书。能看得出作者没什么水平。

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凡是不能让读者看懂的专著都不算好书。能看得出作者没什么水平。

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南图借的， 翻了翻， 主要还是一些概念性的东西， 适合做教材吧。

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南图借的， 翻了翻， 主要还是一些概念性的东西， 适合做教材吧。

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