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☆☆☆☆☆

出版者:北京希望电子出版社

作者:谢建勋

出品人:

页数:1013

译者:

出版时间:1996-09

价格:39.00

装帧:精装

isbn号码:9787507712094

丛书系列:

图书标签:

计算机
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具体描述

内容简介

本书收编了计算机缩略语近3万条，其中近几年涌现的新语约占全书

的百分之四十，具有内容新、词汇量大、编排醒目的特点，有较大的参考价

值。书末附有首创的“计算机缩略语读音示例表”，令人耳目一新。本书可供

计算机专业及其它有关专业的广大科研、工程技术人员，大专院校师生，科

技管理人员以及信息、编辑、各文种翻译工作者作为工具书使用。

跨越语言的数字桥梁：一部深度聚焦于人工智能与机器学习领域前沿术语的权威手册书名：智能算法与深度学习前沿术语精解作者： [此处填写虚拟作者姓名，例如：王志强、李明华] 出版社： [此处填写虚拟出版社名称，例如：蓝海科技出版社] ISBN： [此处填写虚拟ISBN号，例如：978-7-5088-XXXX-X] --- 内容简介：洞悉智能时代的“新通用语” 在信息技术飞速迭代的今天，特别是人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，爆炸式增长的新概念、新模型和新研究范式，正在以前所未有的速度重塑着整个科技版图。传统的计算机词典，尽管在基础编程语言和硬件架构方面依然保有价值，但在面对诸如“Transformer 架构”、“生成对抗网络（GANs）的变体”、“强化学习中的元学习（Meta-Learning）”以及“可解释性AI（XAI）”等高度专业化、高度抽象化的术语时，往往显得力不从心，更新滞后，甚至完全缺失。本书《智能算法与深度学习前沿术语精解》，正是为填补这一关键知识鸿沟而诞生。它不是一本包罗万象的通用缩略语汇编，而是一部高度聚焦、深入剖析当前人工智能研究和工业应用中最核心、最前沿的专业术语和缩写概念的权威参考手册。我们深刻认识到，对于正在进行尖端研究的科学家、部署复杂AI系统的工程师，以及希望理解未来技术趋势的行业决策者而言，对这些“新通用语”的准确理解是至关重要的第一步。本书的编写团队汇聚了来自全球顶尖研究机构的资深学者和在大型科技公司一线工作的工程师。我们摒弃了简单罗列和浅尝辄止的定义方式，致力于提供深度语境化、结构化的解释，确保读者不仅知其然，更能解其所以然。 --- 核心特色与结构深度剖析本书的深度和广度体现在其严谨的分类体系和详尽的释义上，完全专注于AI/ML生态系统内部的专业交流需求。第一部分：基础模型与架构精要（The Core Architectures）本部分是理解现代深度学习的基石。我们细致梳理了从早期的卷积网络（CNN）到当前主导序列处理的各类模型。 Transformer 家族的解构：详细解释了从最初的 Attention Is All You Need 论文中提出的核心机制（如自注意力机制、多头注意力），到其在不同领域的演化。深入剖析了 BERT, GPT, T5 等预训练模型的结构差异、训练范式（如掩码语言模型 MLM、因果语言模型 CLM）及其在下游任务中的适配策略。生成模型前沿：全面覆盖了 GANs (Generative Adversarial Networks) 的不同变体，例如 WGAN、StyleGAN 等如何解决模式崩溃问题；同时，对 VAEs (Variational Autoencoders) 的潜在空间约束和解码器设计进行了深入探讨。近期崛起的 Diffusion Models (扩散模型)，包括 DDPM、GLIDE 等，其核心的去噪过程和条件控制机制被给予了大量篇幅进行剖析。图神经网络 (GNNs)：针对结构化数据处理的需求，本书详尽解释了 GCN, GAT, GraphSAGE 等主流聚合函数的数学原理、计算复杂度以及在社交网络分析和分子结构预测中的应用。第二部分：训练范式与优化技术（Training Paradigms & Optimization）本部分聚焦于如何高效、稳定地训练复杂的模型，涵盖了从数据处理到优化器选择的全部关键环节。优化器深化：不仅包含 Adam, RMSprop 的基本介绍，更深入探讨了它们的局限性以及如何通过引入动量校正、自适应学习率调度（如 Cosine Annealing with Warmup）来提升收敛性能。迁移学习与领域适应：详细阐释了 Fine-tuning（微调）、Feature Extraction（特征提取）的适用场景，并重点剖析了 Domain Adversarial Neural Networks (DANN) 等对抗性迁移学习方法，以及如何处理小样本学习（Few-Shot Learning）中的 Prototypical Networks。大规模分布式训练：针对工业级部署，本书系统解析了 Data Parallelism (数据并行) 与 Model Parallelism (模型并行) 的区别，以及如 ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) 等内存优化技术在处理万亿级参数模型时的关键作用。第三部分：可信赖AI与模型理解（Trustworthy AI & Interpretability）随着AI系统日益深入关键决策领域，理解其“黑箱”内部逻辑成为当务之急。本部分专门处理与AI伦理、鲁棒性和可解释性相关的术语。可解释性方法论：系统梳理了局部解释性方法（如 LIME, SHAP）的工作原理和数学基础，并对比了它们在模型无关性上的优劣。同时，对全局解释性（如 Feature Visualization）进行了深入分析。模型鲁棒性与安全：重点解析了针对深度学习模型的各种对抗性攻击（Adversarial Attacks）的类型，如 FGSM、PGD，以及相应的防御机制，包括对抗性训练（Adversarial Training）和输入净化技术。偏见与公平性 (Fairness)：探讨了衡量模型公平性的多种指标，如 Demographic Parity, Equalized Odds，以及在数据预处理、模型训练和后处理阶段消除或减轻模型偏见的具体技术策略。第四部分：前沿交叉领域术语速查（Emerging Cross-Disciplinary Terms）本部分紧跟学术界和工业界最新的热点，如具身智能、神经符号AI等。具身智能 (Embodied AI) 与强化学习 (RL) 进阶：解释了 MARL (Multi-Agent RL) 中的协调机制，以及 Sim-to-Real Gap 的处理技术。对 Inverse RL (逆向强化学习) 和 Offline RL 等不依赖实时交互的训练模式进行了精确定义。神经符号 AI (Neuro-Symbolic AI)：剖析了如何结合深度学习的感知能力与逻辑推理的严谨性，涉及可微逻辑编程 (Differentiable Logic Programming) 等概念。 --- 目标读者定位本书的编写目标群体极为明确，旨在成为： 1. AI/ML 研究人员：快速、准确地理解最新论文中的专业缩写，避免因术语理解偏差而浪费时间。 2. 资深软件与算法工程师：在工业界部署和调优复杂模型时，能够掌握不同优化策略和架构变体的精确技术含义。 3. 技术管理者与产品经理：需要深入了解AI技术栈的底层逻辑和前沿趋势，以便做出更明智的技术选型和战略规划。《智能算法与深度学习前沿术语精解》摒弃了传统计算机词典的广撒网策略，选择“深耕细作”，聚焦于当前驱动技术变革的核心词汇。它不是一本简单的速查工具，而是一部伴随前沿研究人员共同成长的深度参考书，是跨越语言障碍，直接通往全球AI研究核心对话的必备“智能护照”。本书的内容更新速度与该领域的发展速度同步，确保了其作为行业参考标准的权威性和时效性。

作者简介

目录信息

目录
编者的话
词典正文
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
附录：计算机缩略语读音示例表
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的“用户体验”角度来说，这本书的设计理念简直是为我们这些需要高强度、高频率查阅的专业人士量身定做的。它的开本适中，既保证了足够的阅读空间，又方便携带，我经常把它放在我的工作包里，随时准备应对突发状况。更让我赞叹的是，它在解释一些复杂的概念缩写时，并没有采用那种晦涩难懂的专业术语互相解释的怪圈，而是力求用最直观的方式进行阐述，这对于非科班出身或者刚入行的朋友来说，简直是太友好了。我曾经借给一个正在学习编程的朋友看，他反馈说，这本书帮他扫清了入门阶段最大的心理障碍——那些密密麻麻的字母组合不再是吓唬人的符号，而是可以理解的、有意义的语言片段。它极大地降低了技术学习的门槛，同时也为资深人士提供了权威的校验工具。总而言之，这本书的实用性、全面性和易用性达到了一个非常高的平衡点，是值得每一位科技工作者投资的精品工具书，完全物超所值，我毫不后悔购入！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我入手这本书之前，其实对它抱持着一种怀疑的态度。毕竟，在这个信息爆炸、互联网随时可以提供答案的年代，一本厚厚的实体词典，真的还有存在的必要性吗？我当时想，网上随便搜一下不就得了？但事实证明，我错了，而且错得彻彻底底。这本书的价值，在于它的系统性和权威性。网络搜索的结果往往是零散的、上下文不固定的，有时候你搜到的解释可能只是某个特定场景下的应用，而不是最标准、最被广泛接受的定义。这本书不同，它提供的是一个结构化的知识体系，每一个条目都经过了严谨的筛选和校对，确保了准确性。我尤其欣赏它对一些历史遗留的、现在较少使用的缩写的收录，这对于研究计算机技术发展史或者维护老旧系统的人来说，简直是救命稻草。有一次我在处理一个非常古老的项目文档，里面出现的几个缩写，我在网上搜了半天都找不到靠谱的解释，最后还是在这本书里找到了线索，让我顺利完成了任务。这不仅仅是一本工具书，它更像是一个历史的见证者，记录了技术演进的每一个脚印。对于真正想深入理解计算机底层逻辑的人来说，这种系统性的知识输入是任何碎片化搜索都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的使用价值，远超出了我最初购买时预设的“查缩写”这一单一目的。它已经潜移默化地改变了我的学习和工作习惯。现在，每当我接触到一个新的技术框架或者阅读一篇新的标准文档时，我的第一反应不再是慌乱地打开浏览器，而是会本能地去翻阅这本书，试图从这个结构化的知识库里寻找支撑点。这本书提供了一种“稳定锚点”的感觉。在技术日新月异的今天，很多知识的有效期可能只有短短几年，但像这样经过时间沉淀的、基础性的参考资料，其价值是经久不衰的。它帮助我建立起了一个稳固的技术词汇基础，使得我能够更快速、更自信地吸收新的信息。而且，它的内容更新迭代似乎也做得不错，即便是近几年的新技术领域的一些常用缩写，也能找到它们的踪迹，这说明编纂团队对行业动态的关注是持续性的，而非一次性工作。对于一个致力于在技术领域深耕的人来说，拥有一本可靠的、与时俱进的参考书，就如同拥有了一把可靠的导航仪。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我最近发现了一本超级宝藏级别的工具书，简直是计算机专业人士和科技爱好者的福音！这本书虽然书名听起来有点学术，但内容丰富程度远超我的想象。它像是把整个计算机科学领域的“黑话”都给翻译成了通俗易懂的语言。我记得有一次在阅读一篇关于云计算架构的深度报告时，里面充斥着一堆我完全不认识的缩写，当时真是看得我一头雾水，感觉自己像是掉进了知识的黑洞。抱着试试看的心态翻开了这本书，结果，简直是柳暗花明！每一个陌生的缩写背后，都清晰地标注了它的完整英文名称和精准的中文释义，甚至还配有一些简短的背景说明，让我不仅知其然，更能知其所以然。这本书的编排逻辑非常清晰，检索起来极为方便，不像有些工具书，资料堆砌得乱七八糟，让人无从下手。每次遇到新的技术名词，我都会习惯性地翻阅一下，每次都能带着满满的收获合上书本，那种“原来如此”的顿悟感，真是太美妙了。这本书的纸质和装帧质量也相当不错，拿在手里很有分量感，感觉像是可以陪伴我度过整个职业生涯的伙伴。强烈推荐给所有在信息技术海洋里搏击的同仁们！

评分☆☆☆☆☆

这本词典的精妙之处，绝非仅仅在于词条数量的庞大，更在于其对细节的打磨。很多专业词汇的背后，往往隐藏着复杂的语境和微妙的差异，而这本书恰恰在这些“灰色地带”做得非常出色。举个例子，有些缩写在不同的领域（比如硬件和软件，或者网络和数据库）里可能有不同的指代，这本书非常贴心地将这些潜在的混淆点都做了区分和标注，避免了我们这些初学者或者跨领域工作者陷入尴尬的境地。我记得有一次我在参加一个跨部门的技术讨论会，对方提到的某个术语，我以为是A的意思，结果在查阅了这本书后才明白，在他们那个特定的业务模块里，它其实代表的是B。这种细致入微的辨析，极大地提高了我在专业场合沟通的效率和准确性。它教会我的不仅仅是“这个词是什么意思”，更是“在这个语境下，它应该被理解成什么”。这种深度，是任何快餐式的线上资源都难以提供的。而且，这本书的印刷质量非常棒，字体清晰，排版疏朗有致，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于需要频繁查阅的读者来说，是非常重要的体验优化。

评分☆☆☆☆☆