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出版者:

作者:Humphries, Mark W.

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:1998-12

价格:$ 50.84

装帧:

isbn号码:9780130809025

丛书系列:

图书标签:

• 数据仓库
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深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 一本全面、深入、实用的技术指南 作者： [在此处填写真实作者姓名或笔名] 出版社： [在此处填写真实出版社名称] --- 图书简介： 在信息爆炸的时代，我们正目睹着一场由数据驱动的深刻变革。这场变革的核心驱动力，正是深度学习（Deep Learning）与神经网络（Neural Networks）的飞速发展。本书《深度学习与神经网络：构建智能系统的基石》，并非仅仅是一本理论的罗列，而是一份为希望在人工智能前沿领域深耕的技术专业人士量身定制的、兼具深度与广度、理论与实践的实战手册。 本书旨在系统地引导读者穿越复杂的技术迷雾，从基础的神经元模型开始，直至掌握当前最前沿的深度学习架构和应用范式。我们深刻理解，真正的技术掌握需要对底层原理的清晰认知，因此，本书在介绍复杂模型的同时，会细致剖析其背后的数学原理和计算逻辑，确保读者不仅“会用”，更能“理解如何工作”。 第一部分：基础重塑与核心概念的奠基 本部分将读者带回人工智能与机器学习的根基，为后续的深度学习探索打下坚实的基础。我们摒弃了对基础概念的简单重复，而是专注于那些在深度学习实践中至关重要的“临界点”知识。 第一章：从感知机到现代神经元模型 本章深入探讨了人工神经网络（ANN）的演变历程。我们详细解析了激活函数的精妙设计，比较了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU, PReLU）在解决梯度消失/爆炸问题中的作用机制。重点在于，我们不仅描述了它们的功能，更通过计算效率和梯度流动的角度，分析了在不同网络深度下选择特定激活函数的策略考量。 第二章：训练的艺术：优化算法与反向传播的深度解析 优化是训练过程的灵魂。本章彻底剖析了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则在现代计算图中的实现细节。随后，我们对主流优化器进行了一次细致的“内部体检”。从基础的随机梯度下降（SGD）到具有动量的 SGD with Momentum，再到自适应学习率的革命者 AdaGrad、RMSProp，直到目前工业界广泛采用的 Adam 及其变体（如 Nadam）。我们不仅展示了它们的公式，更关键的是，通过收敛速度和对超参数的敏感性进行对比分析，指导读者如何在资源受限或数据稀疏的环境下做出最优选择。 第三章：正则化、泛化与模型评估的严谨性 模型的泛化能力是衡量其价值的最终标准。本章聚焦于如何在高维度的参数空间中避免过拟合。我们深入讨论了 L1/L2 正则化的内在机制，以及 Dropout 在训练过程中的“集成学习”效果的解释。此外，我们提供了关于交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold）在深度学习中的应用指南，并讨论了在类别不平衡数据集上使用 F1 Score、ROC-AUC 等指标的必要性，而非仅仅依赖准确率（Accuracy）。 --- 第二部分：深度网络的构建与高级架构的掌握 跨越基础，本部分是本书的核心，聚焦于构成现代人工智能系统的关键深度网络结构，并探讨如何高效地实现它们。 第四章：卷积神经网络（CNN）：视觉革命的引擎 本章将 CNN 的讲解提升到了不仅仅是“卷积层”和“池化层”的堆叠。我们详细探讨了感受野（Receptive Field）的概念如何随网络加深而演变，以及感受野的有效性对特征提取的决定性影响。我们将深入解析经典的 LeNet、AlexNet，随后重点剖析 ResNet (残差连接) 如何通过恒等映射解决了深度网络的退化问题，以及 Inception (GoogLeNet) 模块中多尺度特征融合的精妙设计。对于特征图（Feature Map）的空间维度和通道维度的有效管理，是本章的实践重点。 第五章：循环神经网络（RNN）及其演进：序列数据的处理范式 处理时间序列和自然语言的核心在于 RNN。我们首先分析了标准 RNN 在处理长序列时的局限性——长期依赖问题。随后，我们用详尽的图解和数学推导，解析了 LSTM (长短期记忆网络) 中遗忘门、输入门和输出门的精确控制机制，以及 GRU (门控循环单元) 如何通过简化结构实现近似性能。此外，本书还简要介绍了 双向 RNN (Bidirectional RNN) 在需要未来信息辅助当前预测场景中的应用。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构的崛起 Transformer 架构是近年来自然语言处理（NLP）领域的颠覆性力量。本章将注意力机制视为从 RNN 范式中解放出来的关键一步。我们详细解释了 自注意力（Self-Attention） 的工作原理，特别是 Query (查询), Key (键), Value (值) 向量之间的点积与缩放机制。随后，我们系统地构建了完整的 Transformer 编码器-解码器 结构，讨论了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注不同表示子空间的信息，这是理解 BERT、GPT 等大型语言模型的基础。 --- 第三部分：实践、部署与前沿探索 构建智能系统不仅需要训练模型，更需要高效地集成、优化和部署。本部分将理论知识转化为可操作的工程实践。 第七章：高效训练技巧与分布式计算 在处理 TB 级别的数据集时，单卡训练已成为瓶颈。本章深入探讨了模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）的实施细节。我们对比了 All-Reduce 等同步机制在不同硬件集群上的性能差异，并介绍了诸如 梯度累积（Gradient Accumulation） 这种在有限显存下模拟大批量训练的技术。此外，我们还讨论了混合精度训练（Mixed Precision Training）如何利用 FP16 显著加速训练过程而不损失精度。 第八章：模型压缩、量化与边缘部署 将强大的深度模型部署到资源受限的设备（如移动端或嵌入式系统）是一项严峻的工程挑战。本章提供了切实可行的模型压缩技术。我们详细介绍了 权重剪枝（Weight Pruning） 的策略（结构化与非结构化），以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何用小型“学生模型”模仿大型“教师模型”的行为。最后，我们重点讨论了模型量化（Quantization），特别是从 FP32 到 INT8 的转换过程及其对模型精度的影响和校准方法。 第九章：生成模型的前沿展望 本书的最后，我们展望了深度学习在生成式人工智能（Generative AI）领域的最新进展。我们区分了变分自编码器 (VAE) 和 生成对抗网络 (GAN) 的基本哲学差异，并深入剖析了 GAN 训练中的不稳定问题（如模式崩溃）。最后，我们介绍了当前最热门的扩散模型（Diffusion Models）的工作流程，解释了它们如何通过逐步去噪实现高质量图像生成，并指出这些生成式架构对未来内容创作和仿真模拟的深远影响。 --- 本书特色： 实践驱动的数学洞察： 理论推导与工程实现紧密结合，确保读者理解每一个“为什么”。 架构演进脉络清晰： 不仅介绍当前模型，更追溯其设计思路的演变，帮助建立系统性知识框架。 面向工程挑战： 聚焦于大规模训练、模型优化和实际部署中的关键技术难点。 目标读者： 本书适合具有扎实编程基础（Python/TensorFlow/PyTorch 经验者优先）和基础线性代数知识的软件工程师、数据科学家、算法研究人员，以及任何希望从应用层面迈向架构设计层面的 IT 专业人士。阅读本书后，您将能够自信地设计、训练和部署下一代智能系统。

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作为一名资深的数据工程师，我一直对ETL（Extract, Transform, Load）过程中的诸多挑战感到头疼，特别是面对海量、异构的数据源时，如何设计出高效、稳定的ETL流程更是我的工作重点。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书能否为我提供一些实用的指导呢？我希望书中能够详细介绍各种ETL工具的优缺点，以及它们在实际项目中的应用场景。更重要的是，我期待书中能够分享一些关于数据清洗、数据转换、数据校验的最佳实践，以及如何利用自动化工具来提升ETL的效率和准确性。例如，在数据清洗阶段，如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和去重；在数据转换阶段，如何进行数据聚合、计算派生指标，如何处理日期和时间格式的转换；在数据校验阶段，如何设计校验规则，如何进行数据质量监控，以及当数据出现问题时，如何快速定位和解决。

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在数字化转型的浪潮中，数据仓库已经不再仅仅是一个存储数据的系统，而是承载着企业核心价值的数据中枢。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书能否帮助我理解如何将数据仓库与BI（Business Intelligence）工具、数据科学平台等进行有效的集成？我期待书中能够深入讲解如何设计与BI工具无缝对接的数据模型，例如如何构建适合多维分析的数据集市，以及如何利用SQL、MDX等查询语言从数据仓库中提取有价值的信息。同时，我也希望书中能探讨如何将数据仓库作为数据科学项目的基石，例如如何从中抽取特征用于机器学习模型的训练，以及如何通过数据仓库来管理和部署模型。

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作为一名IT经理，我在考虑构建或升级数据仓库时，成本效益始终是重要的考量因素。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否会涉及数据仓库的成本管理和ROI（Return on Investment）分析？我希望书中能够提供一些关于不同数据仓库技术（如MPP数据库、云数据仓库）在成本方面的比较，以及如何进行有效的成本优化，例如通过合理的数据存储策略、计算资源分配等来降低运营成本。同时，我也对如何量化数据仓库的商业价值，计算其投资回报率，以及如何向管理层展示数据仓库的战略意义等内容感兴趣，希望书中能提供一些分析框架和案例。

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作为一名项目经理，我深知一个成功的数据仓库项目离不开清晰的项目管理和有效的团队协作。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否会提供一些关于数据仓库项目实施的经验和最佳实践？我希望书中能够涵盖从项目启动、需求分析、设计开发、测试上线到后期运维的全过程管理。这包括如何组建一个高效的数据仓库团队，如何进行有效的沟通和协作，如何进行风险管理和问题解决，以及如何进行项目进度的跟踪和控制。此外，我还对如何选择合适的数据仓库工具和技术栈，以及如何进行供应商管理等内容感兴趣，希望书中能提供一些实用的指导。

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近些年来，随着大数据技术的蓬勃发展，数据仓库的建设也面临着新的机遇和挑战。我一直关注如何在传统数据仓库的基础上，融入Hadoop、Spark等大数据技术，构建更具弹性和扩展性的数据平台。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否会涵盖这方面的内容？我非常希望能看到书中关于Lambda架构、Kappa架构在数据仓库中的应用探讨，以及如何利用云原生技术（如Snowflake, BigQuery, Redshift）来优化数据仓库的性能和成本。此外，我对数据虚拟化和数据湖的概念也颇感兴趣，希望书中能就这些新兴技术与传统数据仓库的关系进行深入的阐述，并提供一些实际操作的建议，例如如何构建一个混合式数据架构，既能满足实时数据分析的需求，又能支持离线批处理的复杂计算。

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刚拿到《Data Warehousing for IT Professionals》这本书，怀揣着对数据仓库技术一探究竟的期待，我迫不及待地翻开了第一页。尽管我并非科班出身，但作为一名在IT行业摸爬滚打多年的老兵，深知数据的重要性，也隐约感受到了数据仓库在现代企业IT架构中的核心地位。我尤其关注书中能否深入浅出地讲解数据仓库的设计理念，例如维度建模与范式建模的权衡，以及如何根据不同的业务场景选择最合适的数据模型。我期望书中能提供一些经典的案例分析，展示如何将复杂的业务需求转化为清晰、高效的数据模型，并且能够解答我在实践中遇到的疑难问题，比如如何处理历史数据的数据倾斜、如何设计可扩展的数据仓库架构以应对业务的快速增长、以及在数据集成过程中如何保证数据的一致性和准确性。

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作为一名业务分析师，我深知数据仓库的最终价值在于为业务决策提供有力支持。因此，我非常关心《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否能帮助我更好地理解数据仓库的治理和安全方面的内容。我期望书中能够详细介绍数据治理的基本原则，例如元数据管理、数据生命周期管理、数据质量管理等，以及如何建立一套完善的数据治理体系来确保数据的可靠性和可用性。在数据安全方面，我希望书中能探讨数据访问控制、数据加密、数据脱敏等关键技术，以及如何防范数据泄露和非法访问，保证敏感数据的安全。另外，关于数据仓库的性能优化，我也希望书中能提供一些行之有效的策略，以便我能够更快速地获取所需的数据，从而更及时地进行业务分析。

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我一直致力于提升数据仓库的可用性和性能，特别是在处理大量并发查询和复杂报表生成时，性能瓶颈常常成为令人头疼的问题。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否会提供一些关于数据仓库性能调优的实用技巧？我非常希望能看到书中关于索引策略、分区技术、物化视图以及查询优化的详细讲解。例如，如何选择合适的索引类型来加速查询，如何通过分区来提高查询效率，以及如何合理地使用物化视图来预计算常用的查询结果。此外，我还对如何监控数据仓库的性能，识别潜在的性能问题，以及如何进行容量规划和资源优化等内容感兴趣，希望书中能够提供一些实际可操作的指导。

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在当今数据驱动的时代，理解用户如何与数据仓库进行交互，以及如何为他们提供更好的数据体验，是至关重要的。《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否会深入探讨用户体验和数据可视化方面的内容？我期待书中能够介绍如何设计直观易懂的数据报表和仪表盘，如何利用各种可视化工具（如Tableau, Power BI, Qlik Sense）来呈现数据，以及如何根据不同用户的需求定制个性化的数据视图。我也对如何收集用户反馈，持续改进数据仓库的可用性和易用性，以及如何建立用户培训和支持体系等内容感兴趣，希望书中能提供一些关于提升整体数据体验的实用建议。

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我一直对数据仓库的演进和未来趋势感到好奇，《Data Warehousing for IT Professionals》这本书是否会展望数据仓库的未来发展方向？我期待书中能够探讨诸如数据网格（Data Mesh）、数据编织（Data Fabric）等新型数据架构的理念，以及它们如何与传统数据仓库协同工作，或者如何取代部分传统数据仓库的功能。我也对人工智能在数据仓库领域的应用，例如智能数据目录、自动化数据建模、预测性分析等充满兴趣，希望书中能分享一些前沿的思考和实践。此外，我还想了解在敏捷开发环境下，如何构建和维护一个灵活、可迭代的数据仓库，以及如何应对快速变化的业务需求。

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