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页数:378

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出版时间:2010-7

价格:49.00元

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isbn号码:9787115230928

丛书系列:软件测试丛书

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《深度学习前沿：模型架构与优化实践》 图书简介 在当今数据爆炸与人工智能飞速发展的时代，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。本书《深度学习前沿：模型架构与优化实践》旨在为广大研究人员、工程师以及对人工智能抱有浓厚兴趣的实践者，提供一套全面、深入且极具操作性的理论与实践指南。本书聚焦于当前深度学习领域最活跃、最具挑战性的前沿方向，深入剖析各类先进模型的设计原理、核心创新点以及在复杂场景中的优化策略。 本书结构严谨，内容覆盖面广，从基础概念的回顾与深化，到尖端模型（如Transformer家族、图神经网络、生成对抗网络的高级变体）的解构，再到模型训练、部署中的效率与性能优化，力求构建一个完整、立体的知识体系。 --- 第一部分：深度学习基石的再认识与深化 本部分并非简单的基础回顾，而是从更高级和工程化的视角，对深度学习的核心组件进行重塑和深化理解，为后续前沿模型的学习打下坚实的基础。 第一章：从张量到高效计算图：现代框架的底层逻辑 本章深入探讨现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）的计算图机制，重点剖析动态图与静态图的权衡利弊及其在复杂模型设计中的应用。我们将分析自动微分（Autograd）机制的实现细节，特别是如何处理高阶导数和复杂的控制流，确保计算效率和梯度的准确性。同时，本章还会涵盖GPU内存管理策略，包括张量如何在异构设备间高效传输，以及如何利用混合精度训练（AMP）技术来加速模型训练并减少内存占用。 第二章：激活函数与归一化的演进：超越标准范式 激活函数和归一化层是决定网络性能的关键组件。本章将超越ReLU和Batch Normalization的传统介绍，聚焦于更具适应性和鲁棒性的现代方法。我们将详细分析Swish、GELU等激活函数如何在非线性拟合能力上超越传统Sigmoid/Tanh，以及它们的数学基础。在归一化方面，重点讨论Layer Normalization、Instance Normalization、Group Normalization在不同模型结构（如RNN、CNN、Transformer）中的适用性与差异，并引入了针对小批量训练的特定归一化技术。 --- 第二部分：前沿模型架构的深度解析 本部分是本书的核心，专注于当前引领AI研究和产业应用的最先进模型结构，侧重于其内在的创新机制和设计哲学。 第三章：Transformer架构的生态系统：从自注意力到多模态融合 Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）乃至计算机视觉（CV）领域的基石。本章将首先彻底解构标准自注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）的计算瓶颈与局限性。随后，我们将详细介绍各类改进型注意力机制，如稀疏注意力（Sparse Attention）、线性注意力（Linear Attention）的数学推导及其在处理长序列时的效率提升。重点讨论了GPT系列（Decoder-only）、BERT系列（Encoder-only）和T5系列（Encoder-Decoder）的架构差异、预训练目标（Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction, Span Corruption）及其对下游任务性能的影响。 第四章：图神经网络（GNNs）的拓扑革命：结构化数据的深度挖掘 随着非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构）的重要性日益凸显，GNN已成为处理此类数据的首选工具。本章从谱域与空间域两种角度阐述GNN的基本原理。我们将深入剖析Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks (GAT) 的消息传递机制（Message Passing Framework）。更进一步，本章将探讨如何应对GNN中的过平滑（Over-smoothing）问题，并介绍如何设计更深层、更具表达能力的GNN结构，如GraphSAGE和异构图网络（Heterogeneous GNNs）。 第五章：生成模型的巅峰对决：扩散模型与新一代GAN 生成模型是实现“创造性AI”的关键。本章将对比分析当前两大主流生成范式：生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）。对于GAN，我们将不再停留在DCGAN层面，而是深入探讨WGAN-GP、StyleGAN（及其在人脸合成、图像编辑中的应用）背后的稳定化策略和潜在空间解耦技术。对于扩散模型，本章将详述其基于马尔可夫链的原理，包括前向加噪过程和反向去噪过程的数学模型，以及DDPM、DDIM等采样加速技术，展示其在高质量图像、视频生成中的巨大潜力。 --- 第三部分：模型优化、效率与部署实践 尖端模型需要精妙的优化手段才能在实际环境中发挥最大效能。本部分侧重于从训练到推理的工程化考量。 第六章：训练策略的精细调校：鲁棒性与收敛性保障 高效且稳定的训练是模型成功的先决条件。本章系统介绍现代优化器的迭代，重点分析AdamW（权重衰减分离）与各种自适应学习率调度器（如Cosine Annealing with Warmup）的协同作用。针对深度网络训练中的不稳定性，本章详细阐述了梯度裁剪、损失函数设计（如Focal Loss在不平衡数据中的应用）以及如何通过更精细的Batch Size调整来平衡收敛速度和泛化能力。 第七章：模型压缩与量化技术：迈向边缘智能 在将大型模型部署到资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）时，模型压缩是必经之路。本章详细讲解了剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法，以及权重共享、知识蒸馏（Knowledge Distillation）的理论基础与实践案例。量化部分是重中之重，我们将探讨从浮点数到低位整数（如INT8）的转换过程，包括后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），并分析不同量化方法对模型精度的影响和恢复机制。 第八章：高效推理服务化：延迟优化与并行策略 部署环节要求模型具备低延迟、高吞吐量的特性。本章将关注模型推理服务的架构设计。内容涵盖静态编译优化（如使用TorchScript或ONNX Runtime）、模型图优化（如算子融合、常量折叠）以及推理加速库（如NVIDIA TensorRT）的使用方法。此外，本章还将探讨模型并行（如Pipeline Parallelism和Tensor Parallelism）和数据并行在分布式推理集群中的应用，确保超大规模模型的有效运行。 --- 目标读者： 本书适合具备扎实微积分、线性代数和基础机器学习知识的读者。特别推荐给从事人工智能研究的硕博研究生、深度学习算法工程师、专注于高性能计算和模型部署的系统架构师，以及希望系统性掌握前沿模型设计思想的资深开发者。通过本书的学习，读者将能够不仅“使用”前沿模型，更能“理解”其设计哲学并“优化”其实际部署，真正掌握深度学习技术的未来方向。

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这本《软件测试面试突击》简直是我这个初入行小白的救命稻草！我是一名即将毕业的大学生，对软件测试这个行业充满了好奇和期待，但也因为缺乏实战经验和对面试流程不熟悉而感到焦虑。在网上搜寻了很久，终于找到了这本号称“突击”的书。我本来是抱着试一试的心态，但翻开第一页就被吸引了。它不像我之前看的一些理论书籍那样枯燥乏味，而是非常贴合实际，从面试官最常问的问题入手，层层深入地剖析了每个知识点。 书中对于基础概念的讲解非常清晰易懂，比如什么是黑盒测试、白盒测试，它们各自的优缺点是什么，什么时候适合使用哪种测试方法，我都一下子明白了。而且，它不仅仅是列出概念，还会结合大量的实际案例来解释，让我能够更直观地理解。比如，在讲到边界值分析和等价类划分时，它举了“输入一个年龄”的例子，让我瞬间就掌握了如何设计测试用例。更让我惊喜的是，书中还包含了大量的面试技巧和注意事项，比如如何回答“你为什么选择软件测试”这个问题，如何展示自己的项目经验，甚至是如何在面试中展现出积极主动的态度。这些细节上的指导，对于像我这样的新手来说，简直是无价之宝。读完这本书，我感觉自己不再是那个对面试一无所知的“小白”了，而是有了一套清晰的备战策略。

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我是一名独立开发者，虽然我的主要精力放在产品开发上，但有时也会参与到招聘测试人员的工作中。《软件测试面试突击》这本书，以一个非常独特且实用的视角，让我对软件测试领域有了更全面的认识。我尤其关注书中关于“如何评估测试人员的思维模式”和“如何考察候选人的学习能力”的章节。书中通过大量生动有趣的案例，展现了优秀的测试人员是如何思考问题的，他们是如何从不同的角度发现潜在的bug，以及他们是如何不断学习和适应新技术。 这本书让我意识到，一个优秀的测试人员，不仅仅是会写测试用例、会操作工具，更重要的是他们拥有批判性思维、严谨的工作态度，以及对细节的极致追求。书中还提到了如何通过一些开放性问题，来引导候选人展现他们的创新思维和解决复杂问题的能力。这对我理解如何甄选出那些能够真正为产品质量保驾护航的测试人才，提供了非常有价值的参考。总的来说，这本书的视角非常广阔，它不仅关注技术本身，更关注测试人员的软技能和思维方式。

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我是一名在职的测试开发工程师，一直希望能够拓展自己的技术栈，特别是在自动化测试和性能测试领域。《软件测试面试突击》这本书给了我意想不到的收获。它在讲解自动化测试框架（如Selenium、Appium）的使用时，不仅列出了基础命令，还深入剖析了框架的设计理念、最佳实践以及在实际项目中的应用技巧。书中的代码示例清晰且可执行，我甚至可以直接将其中的一些小脚本应用到我的工作中，大大提高了我的工作效率。 更令我惊喜的是，书中关于性能测试的部分，并没有止步于 LoadRunner、JMeter 等工具的介绍，而是详细阐述了性能瓶颈分析、压力测试策略、结果解读等关键环节。它还提到了如何针对不同的应用场景（如Web应用、API接口）设计有效的性能测试方案，以及如何与开发团队协作优化性能。这部分内容对我来说非常实用，因为在我的日常工作中，性能优化常常是绕不开的话题。读了这本书，我感觉自己对性能测试有了更系统、更深入的理解，并且能够更有信心地去应对相关的技术挑战和面试提问。

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作为一名技术经理，我一直在寻找能帮助团队成员提升面试技巧，特别是提升技术面试通过率的书籍。《软件测试面试突击》这本书，虽然名字听起来是给求职者看的，但它对我而言，也具有重要的指导意义。我仔细翻阅了其中关于“如何评估测试人员的技术能力”以及“如何识别候选人的潜在价值”的部分。书中列举了许多面试官在考察候选人时，会关注的关键点，例如对底层原理的理解、对测试架构的设计能力、以及在复杂问题面前的分析和解决问题的思路。 这本书在讲解一些核心技术问题时，不仅提供了答案，更重要的是分析了“为什么是这个答案”，以及“背后的原理是什么”。这让我能够更清楚地了解，哪些技术点是真正能体现候选人技术深度的，而不是仅仅停留在表面。书中还涉及了一些关于如何进行有效的技术沟通和跨部门协作的建议，这对于我组建和管理高效的测试团队至关重要。通过这本书，我不仅能更好地指导我的团队成员准备面试，也能在招聘过程中，更精准地识别出优秀的人才。

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作为一个有几年经验的软件测试工程师，我一直在寻找能帮助我突破瓶颈、提升面试成功率的书籍。《软件测试面试突击》确实给了我不少启发。虽然我基础扎实，但面对一些越来越刁钻的面试题，总感觉力不从心。这本书的强大之处在于，它并没有停留在基础知识的层面，而是深入挖掘了许多进阶和实战性的内容。例如，在讲到性能测试和安全测试时，它不仅介绍了相关的理论和工具，还提供了一些常见场景下的测试思路和解决方案，这对于我这种需要经常面对这方面问题的测试人员来说，非常有价值。 我尤其欣赏书中关于“如何展现解决问题的能力”的章节。面试官不仅想知道你知道什么，更想了解你怎么做。书中通过一些“情景模拟”的方式，教我如何将自己过往的项目经验与面试官提出的问题相结合，用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）清晰地阐述自己的工作方法和成果。它还鼓励我去思考测试过程中的一些“坑”，以及如何规避和解决这些问题。读完后，我感觉自己对如何将技术能力转化为面试中的亮点有了更深刻的理解，并且对如何展现自己的价值有了更清晰的认识。这本书让我意识到，面试不仅仅是知识的问答，更是能力的展示。

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面试突击 嘿嘿

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作为一个小白 我觉得这本书让我非常大的学习到了软件测试的整体概念 还有各种一般方法 可读性非常棒

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福田图书馆阅读，这才是专业测试需要掌握的技能。测试什么都要会，网络，编程语言，脚本语言，测试设计等等。不是说在界面上随便点点就行了。

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找工作看的

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找工作看的