CCNP

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出版者:电子工业出版社
作者:Todd Lammle
出品人:
页数:334
译者:帕特金
出版时间:2003-3-1
价格:35.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787505385429
丛书系列:
图书标签:
  • CCNP
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具体描述

《深度学习在自然语言处理中的应用前沿》 内容概要: 本书系统性地梳理了近年来深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得的突破性进展与应用实践。全书从基础的词向量模型讲起,逐步深入到复杂的循环神经网络(RNNs)、卷积神经网络(CNNs)在序列建模中的应用,并重点阐述了以Transformer架构为核心的预训练语言模型(如BERT、GPT系列)的原理、演进及其在各个细分NLP任务中的精妙结合。 第一部分:基础理论与模型演进 第一章:NLP的基石——词嵌入技术 本章详细介绍了将文本转化为机器可理解的数值表示的方法。从早期的基于统计的词袋模型(BoW)和TF-IDF开始,深入探讨了经典的、基于矩阵分解的词嵌入方法,如Word2Vec(CBOW与Skip-gram)和GloVe。重点分析了这些模型如何捕捉词汇间的语义和句法关系,并讨论了它们的局限性,特别是对“一词一义”现象的处理能力不足。同时,引入了FastText,讲解了其如何通过子词信息来处理罕见词和OOV(Out-Of-Vocabulary)问题。 第二章:序列建模的里程碑——循环神经网络 本章聚焦于处理序列数据的基础模型。首先回顾了标准RNN的结构及其梯度消失/爆炸问题。随后,详细解析了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构,包括输入门、遗忘门和输出门(或更新门和重置门)的数学定义和工作机制。通过丰富的代码示例,展示了如何使用这些模型进行文本分类、命名实体识别(NER)和机器翻译的基础序列预测任务。此外,还探讨了双向RNN(Bi-RNN)在需要上下文信息的任务中的优势。 第三章:局部特征提取与高效表示——卷积神经网络在NLP中的应用 虽然CNN主要用于计算机视觉,但本章论证了其在捕捉文本局部特征方面的强大能力。我们讲解了如何设计一维卷积核(Filters)来识别n-gram级别的特征,并讨论了池化层(如最大池化)在生成固定长度表示向量中的作用。重点分析了CNN在句子分类、情感分析等任务中的高效性能,并对比了它与RNN在处理长距离依赖性方面的效率差异。 第二部分:注意力机制与预训练时代的变革 第四章:突破长距离依赖的桥梁——注意力机制 注意力机制是现代NLP的基石。本章从“软注意力”的引入开始,解释了模型如何动态地关注输入序列中最相关的部分,而不是依赖固定长度的上下文向量。我们详细推导了点积注意力、加性注意力(Bahdanau注意力)和自注意力(Self-Attention)的计算过程。重点讲解了自注意力如何并行化处理序列,并为后续的Transformer模型打下理论基础。 第五章:Transformer架构的精妙设计 本章是全书的核心。我们将Transformer完全解耦,逐层解析其Encoder和Decoder的结构。详细讲解了多头注意力(Multi-Head Attention)如何允许模型从不同的表示子空间学习信息。同时,深入探讨了位置编码(Positional Encoding)在没有循环结构的情况下为模型引入顺序信息的方法,以及残差连接和层归一化在稳定深层网络训练中的关键作用。 第六章:通用语言理解的范式转移——预训练模型(Pre-trained Models) 本章剖析了如何利用海量无标签文本数据进行大规模预训练,从而获得强大的通用语言表示能力。 BERT及其变体: 详细阐述了掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务。分析了BERT如何通过双向上下文学习实现深层的语言理解。接着介绍了RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等模型在预训练目标和效率优化上的改进。 生成式模型: 深入讲解了GPT系列模型,侧重于其自回归(Autoregressive)的单向结构,以及这如何使其成为强大的文本生成器。探讨了其在零样本(Zero-shot)和少样本(Few-shot)学习中的新兴能力。 第三部分:前沿应用与系统实现 第七章:深度学习驱动的机器翻译(NMT) 本章聚焦于神经机器翻译的演变。从早期的Seq2Seq与Attention模型开始,逐步过渡到基于Transformer的Encoder-Decoder架构。深入讨论了束搜索(Beam Search)在解码阶段的优化策略,以及如何利用预训练模型加速低资源语言对的翻译效果。本章还涵盖了评估指标如BLEU和METEOR的计算方法。 第八章:信息抽取与知识图谱构建 本章探讨如何利用深度模型从非结构化文本中抽取结构化信息。 命名实体识别(NER): 结合Bi-LSTM-CRF和基于Transformer的序列标注方法。 关系抽取(RE): 讨论了如何识别实体间的语义关系,包括基于句子的分类方法和更复杂的跨句子/文档级的关系抽取挑战。 事件抽取: 介绍如何识别事件触发词和参与事件的角色(Argument)。 第九章:文本生成与对话系统 本章关注模型如何生成流畅、连贯且富含信息的文本。讨论了在GPT等模型基础上,如何通过微调(Fine-tuning)和提示工程(Prompt Engineering)来控制生成内容的主题、风格和长度。在对话系统方面,本章区分了任务型对话和开放域对话,并探讨了如何结合检索式和生成式模型构建更具鲁棒性的对话代理。 第十章:模型评估、可解释性与伦理挑战 本章提供了一个批判性的视角。详细介绍了NLP模型在不同任务中的标准评估方法(如F1, ROUGE, Perplexity)。随后,转向模型的可解释性(XAI),介绍如LIME、SHAP以及注意力权重可视化等工具如何帮助我们理解模型的决策过程。最后,深入讨论了当前大规模语言模型面临的社会伦理问题,包括偏见放大、事实性错误(Hallucination)和滥用风险,并提出了缓解策略。 附录:主流深度学习框架实践 提供使用PyTorch和TensorFlow/Keras实现核心模型(如Transformer层、BERT微调)的简洁代码片段和配置指南,旨在帮助读者快速将理论付诸实践。 本书面向具备一定Python编程基础和高等数学知识的研究人员、工程师和高级学生。它不仅是理论的深度挖掘,更是实践前沿技术的指南。

作者简介

目录信息

简介
第1章 Cisco远程访问解决方案
第2章 异步连接
第3章 点对点协议
第4章 使用Microsoft Windows 95/98
第5章 综合服务数字网络(ISDN)
第6章 X.25和LAPB
第7章 帧中继
第8章 排队与压缩
第9章 网络地址转换(NAT)和端口地址转换(PAT)
第10章 远程访问网络中的集中安全
附录A 本学习指南中的命令
附录B 参考
词汇表
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读后感

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用户评价

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初拿到这本《CCNP》,我的第一反应是:这排版……真是朴实到家了。没有花哨的色彩,没有夸张的字体变化,纯粹的黑白文本,像极了上世纪八十年代的学术专著。但一旦沉浸进去,那种文字的力量就开始显现出来。作者的语言风格极其凝练,甚至有些冷峻,直击要害,就像一个经验丰富的老专家在给你做一对一的“魔鬼训练”。我印象最深的是关于SD-WAN安全策略的那几章,内容极其前沿,但叙述方式却异常务实。他没有过多渲染新技术的美好愿景,而是聚焦于实际部署中可能遇到的合规性挑战和性能瓶颈。比如,书中对隧道加密算法的迭代和性能损耗的对比分析,数据翔实得令人信服,让我清晰地认识到,技术选型绝不仅仅是选择“最新”的,而是要平衡“性能、安全、成本”三者之间的微妙关系。这本书的难点在于,它要求读者具备一定的先验知识,如果对基础的TCP/IP协议栈没有形成肌肉记忆,直接啃这本,可能会感到吃力。但对于那些想从“配置工程师”跃升到“网络架构师”的人来说,这本书提供的思维框架是无价的,它教你如何从宏观层面去设计一个健壮、可扩展的网络蓝图,而不是仅仅关注于敲下几个命令。

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这本书简直是一场关于网络“韧性”的深度哲学探讨!我特别喜欢它对高可用性(HA)机制的剖析,这不是简单的VRRP或HSRP配置指南,而是深入到了状态同步、Master/Backup切换过程中的毫秒级数据流保持问题。我记得有一次我们生产环境的主备设备切换延迟偏高,当时遍寻网络资料都找不到头绪,最后翻到《CCNP》中关于ARP表同步延迟的那个小小的脚注,才猛然醒悟是我们策略组的配置差异导致了心跳包的微小抖动。这种被精准点醒的感觉,是阅读其他流行读物时难以获得的。作者似乎有一种魔力,能将那些枯燥的RFC文档和实际网络环境中的“奇怪现象”完美地串联起来。全书的逻辑脉络如同精心编织的蜘蛛网,每一个知识点都与其他知识点紧密相连,你无法孤立地理解某一个技术,必须将其放置在整个网络架构的上下文中去审视。这种系统性的学习体验,极大地拓宽了我对网络运维边界的认知,让我开始关注到那些平时容易被忽视的边界条件和异常处理流程。

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坦白说,这本书的阅读体验非常“硬核”,它更像是一套为资深工程师准备的“内参”,而不是给初学者准备的“入门手册”。我是在朋友的极力推荐下开始阅读的,坦率地说,前五十页我差点就放弃了。里面的数学公式和抽象模型确实有些劝退。但一旦坚持下来,你会发现作者对“复杂性管理”的理解达到了一个惊人的高度。特别是关于自动化和可编程网络的那几章,它没有盲目推崇Python或Ansible,而是首先构建了一个清晰的模型:哪些场景适合手工干预、哪些必须自动化,以及自动化脚本如何与现有的控制平面进行交互。书中对API调用的安全性和幂等性处理的讨论,非常具有前瞻性,它提醒我们,自动化不是万能药,错误的代码一旦被大规模部署,后果不堪设想。这种审慎的态度,让我对新技术的使用更加理性。全书的案例设计非常贴合大型互联网公司或金融机构的实际场景,每一个配置示例都带着一种“久经沙场”的实用主义色彩,让人不得不信服。

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这本厚重的《CCNP》简直是网络工程师的“圣经”!我花了整整三个月的时间,才算是勉强啃完了第一遍,但坦白说,即便是现在,合上书本,脑海中依旧是各种OSPF区域划分、BGP路径选择的复杂图景。这本书的深度毋庸置疑,它没有简单地罗列命令,而是花了大量的篇幅去剖析协议的工作原理。比如,它对MPLS L3 VPN的讲解,从LDP邻居的建立到RD/RT的配置,每一步都配上了精妙的逻辑推导图,让我这个之前只停留在“能配通就好”阶段的初级工程师,彻底明白了虚拟路由转发是如何在底层稳定运行的。我尤其欣赏作者在描述故障排查场景时的细腻之处,书中不仅给出了“是什么”的答案,更重要的是教你“怎么想”。那几个关于EIGRP和RIPng互操作性的章节,简直是教科书级别的范例,用近乎严谨的数学推导阐述了Metric的计算差异,让我在实际工作中遇到那些棘手的跨域路由问题时,不再是盲目地试错,而是胸有成竹地定位到协议栈的细微差异上。这本书对硬件环境的依赖性也提及得非常到位,它会明确指出某些高级特性在特定平台上的兼容性限制,这对于我们做架构规划时避免“纸上谈兵”至关重要。可以说,读完这本书,我感觉自己对企业级核心网络的掌控力,提升了一个量级。

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这本书给我最大的震撼在于它对“遗留系统兼容性”的深刻洞察。在如今这个万物互联、技术日新月异的时代,许多技术书籍都只关注最新的、最炫酷的协议,仿佛老旧的技术一夜之间就消失了。但《CCNP》却用了相当大的篇幅来讨论如何平滑地迁移旧有网络架构,如何在新旧协议共存的环境下保证业务的连续性。书中关于路由策略在多厂商设备间的差异化处理,以及如何利用策略路由实现“灰度升级”,这些内容简直是为那些身处传统企业网络转型阵痛期的工程师量身定做的。作者的笔触非常细腻,他甚至会考虑到不同厂商在实现标准协议时的“非标准”行为,并提供规避策略。阅读这本书,就像是得到了一位拥有三十年网络经验的导师在你身旁指导,他不仅知道最好的方法是什么,更知道在现实世界的限制下,次优但可行的方案是什么。这使得这本书的实用价值远远超越了单纯的技术讲解,它提供的是一套完整的、面向工程实践的决策工具箱。

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