有效的项目管理

有效的项目管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业
作者:罗伯特·K·威索基
出品人:
页数:425
译者:
出版时间:2004-8
价格:48.00元
装帧:平装
isbn号码:9787505395411
丛书系列:
图书标签:
  • 项目管理
  • 管理
  • BNGD项目管理
  • 计算机
  • 经济管理
  • 管理学
  • 工程管理
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具体描述

《有效的项目管理》(第3版)在保持第2版系统、实用特点的同时,根据项目管理的发展,增加了极端项目管理、适应性项目管理、项目组合与管理以及项目支持办公室等新内容,同时更新了相关案例。第2版被项目管理协会(PMI)推荐,列入PMP考试必读核心书库,自出版以来,得到广大项目管理爱好者、项目管理从业人员、项目管理专业人士的认可,并迅速成为项目管理类图书的畅销书之一,被国内外广泛应用于各种大学、研究生和继续教育课程。

好的,这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿技术的图书简介: --- 《深度语义解析:从Transformer到下一代生成模型的构建与实践》 本书简介 在信息爆炸的时代,机器理解和生成人类语言的能力已成为衡量人工智能先进性的核心标准。本书并非探讨项目流程、时间线或资源分配的传统管理学著作,而是聚焦于驱动当前人工智能革命的底层数学原理、前沿算法和工程实践——深度学习在自然语言处理(NLP)领域的最新突破与应用。 本书面向具备一定编程基础和高等数学知识的读者,旨在提供一个全面、深入且极具实战指导意义的知识体系,帮助读者构建、训练和部署复杂的大规模语言模型(LLM)。我们摒弃了对基础概念的冗余介绍,直接切入工业界和学术界当前关注的核心难点与解决方案。 第一部分:深度学习基础与张量运算的艺术 本部分将快速回顾并深化读者对现代深度学习框架的理解,侧重于高性能计算和内存优化。 1. 现代计算图与自动微分的底层机制: 我们将剖析TensorFlow 2.x和PyTorch的动态计算图(Eager Execution)是如何在幕后通过反向传播实现梯度高效计算的。重点介绍如何手动实现自定义梯度(Custom Gradients)以处理梯度消失或爆炸等复杂情况,并探讨诸如函数式编程范式在模型构建中的应用。 2. 优化器的高级策略: 抛弃标准的SGD和Adam,本书深入讲解了应对大规模模型训练挑战的优化技术。内容包括: 自适应学习率的精细调控: 对LARS、LAMB等适用于超大批量(Large Batch)训练的优化器进行数学推导与性能对比。 内存效率优化: 详细介绍梯度累积(Gradient Accumulation)、混合精度训练(Mixed Precision Training,如FP16/BF16)在GPU内存管理中的实现细节,以及如何通过量化感知训练(QAT)减少模型体积。 3. 并行训练范式的精炼: 针对多卡、多机集群训练,本书对比了数据并行(DDP)、模型并行(Model Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)的优劣。尤其关注如何利用NVIDIA NCCL库实现高效的All-Reduce通信,以及如何设计合理的模型切分策略以最大化GPU利用率。 第二部分:Transformer架构的深度剖析与演进 Transformer模型是当代NLP的基石。本部分致力于揭示其内部机制的每一个细节,并探索其结构如何向更高效、更具表达力的方向发展。 4. 自注意力机制的数学重建: 详细推导Scaled Dot-Product Attention的计算流程,并引入线性化注意力(Linearized Attention)的概念。我们将探讨如何通过核函数(Kernel Methods)将注意力机制的计算复杂度从 $O(N^2)$ 降至 $O(N)$,这对处理长文本序列至关重要。 5. 位置编码的创新: 传统的绝对位置编码已被证明存在局限性。本书重点介绍旋转位置嵌入(RoPE, Rotary Positional Embedding)的数学原理,以及它如何允许模型更好地泛化到训练时未见的序列长度。此外,还将讨论相对位置偏差(Relative Positional Bias)在不同模型架构中的应用。 6. 多头注意力与门控机制的融合: 探究如何设计更高效的“头”结构。内容包括: 稀疏注意力(Sparse Attention): 介绍 Longformer 或 Reformer 中基于局部窗口或特定模式的注意力稀疏化方法,以减少计算冗余。 门控机制(Gating Mechanisms): 分析SwiGLU(在PaLM和Llama中使用)等新型前馈网络中的门控结构,它们如何增强模型的非线性表达能力,并取代传统的ReLU/GeLU。 第三部分:大规模语言模型(LLM)的训练与对齐 本部分是本书的核心,专注于如何从基础架构跃升至具备实际应用价值的超级模型。 7. 预训练策略的工程艺术: LLM的预训练不仅仅是跑更多的Epoch。我们将深入研究: 数据清洗与混合: 如何构建高质量、多样化的训练语料库(如Common Crawl、代码库、专业文献),以及如何根据数据特性动态调整采样权重。 细粒度学习率调度: 采用Cosine衰减结合Warmup阶段的精确设置,以确保模型在训练初期稳定收敛,后期精细调整。 8. 指令微调(Instruction Tuning)与人类反馈强化学习(RLHF): 这是实现模型“可控性”的关键。 SFT(Supervised Fine-Tuning)的质量保证: 如何通过高质量的指令数据对齐模型的输入输出模式。 RLHF的数学框架: 详细阐述奖励模型(Reward Model, RM)的构建过程,包括Preference Data的收集与标注标准。深入分析Proximal Policy Optimization (PPO) 算法在文本生成场景下的变体应用,及其与KL散度惩罚项的平衡。 9. 高效微调技术(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT): 鉴于全量微调的巨大成本,本书将重点介绍低秩适应(LoRA)和QLoRA的数学原理。我们将展示如何通过插入少量可训练参数矩阵,实现在保持高性能的同时,将微调所需资源降低几个数量级。 第四部分:前沿应用与评估指标的超越 本书的最后一部分关注模型输出的质量评估以及在特定领域的深度应用。 10. 深度推理与复杂任务分解: 研究模型如何通过“思维链”(Chain-of-Thought, CoT)实现多步骤逻辑推理。我们将探讨如何通过提示工程(Prompt Engineering)引导模型生成清晰的中间步骤,以及如何利用自洽性(Self-Consistency)进行结果验证。 11. 评估体系的批判性审视: 传统的BLEU和ROUGE分数已无法完全衡量生成质量。本书将介绍更具挑战性的评估方法,包括基于模型的评估(Model-based Evaluation,如BERTScore),以及如何设计鲁棒的对抗性测试集来暴露模型的知识盲区和安全漏洞。 12. 多模态融合的初步探索: 简要介绍如何将视觉信息编码并融入Transformer架构中,为构建下一代统一的感知与生成模型打下基础。 --- 本书旨在成为希望从模型使用者跃升为模型设计者和优化者的技术人员的必备指南,全面覆盖了从底层算子到顶层对齐策略的全部技术栈。阅读本书后,读者将有能力深入理解并复现当前最先进的大语言模型的核心技术。

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读后感

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用户评价

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这本书的语言风格,怎么说呢,非常有“学院派”的味道,但似乎又缺少实际落地支撑的骨架。我发现它沉迷于大量的理论构建和概念界定,仿佛在试图重新定义“项目”这个词的哲学含义。每一章的开头都有一段对某个管理学先驱的引用,然后用大量的篇幅去辩证分析这个概念在现代商业环境中的“适应性”和“局限性”。对于一个希望快速上手、解决实际问题的职场人士来说,这种探讨太过冗余和晦涩。例如,书中对“范围蔓延”(Scope Creep)的讨论,与其说是提供预防和控制的战术,不如说是在探讨“欲望的边界”在组织结构中的体现,引用的哲学著作比项目管理指南还要多。我感觉自己更像是在参加一个高深的研讨会,而不是在学习如何按时交付一个产品。更让我感到困惑的是,书中提到的工具和技术总是处于一种“假设存在但并未展示”的状态。它会提到“使用先进的资源负荷平衡算法”,但从头到尾都没有展示这个算法的任何逻辑,甚至连一个简单的图表都没有。这就像是厨师在教你做菜,告诉你需要“神奇的香料”,但从不告诉你香料的配方和用量。这让我无法将书中的理论转化为我自己的工作流程。

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这本书的内容实在太……出乎意料了。我原本是冲着那个听起来很“实操”的书名来的,期待能看到一些关于时间管理、资源分配的具体方法论,也许是流程图、甘特图的讲解,或者是对敏捷、瀑布模型的深度剖析。结果呢?这本书的篇幅似乎更多地放在了对项目发起人心理的揣摩上,以及如何用一些看似玄乎的“愿景共鸣”来推动团队前进。读完之后,我感觉自己像是上了一堂关于“如何成为一个更受欢迎的团队领导者”的软技能课程,而不是一本扎扎实实的项目管理手册。比如,书中花了大量的篇幅去描述“如何在一场午餐会议上巧妙地化解预算超支的紧张气氛”,而不是告诉我超支的根本原因和标准化的应对流程。这对于一个追求效率和结构化的读者来说,简直是灾难性的阅读体验。我需要的是清晰的SOP(标准操作程序),而不是充满文学色彩的“项目史诗”。它的叙事风格非常松散,仿佛作者在随心所欲地记录他的职业生涯片段,缺乏将这些片段组织成一个系统化知识体系的努力。我一直在寻找书中提到的任何一个关于风险登记册(Risk Register)的模板或者案例分析,但我的搜索最终只导向了关于“如何与高层领导进行情绪化沟通”的章节,这让我对这本书的实用价值产生了巨大的怀疑。如果我只是想读一本关于人际交往的书,我会有更多更专业的选择,而不是指望一本“项目管理”的书来提供这些。

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从排版和设计上看,这本书也显得非常业余,这进一步削弱了它的可信度。大量的纯文本堆砌,字体选择和行间距也没有经过优化,阅读起来非常费力,眼睛很容易疲劳。更要命的是,那些本应出现的关键图表和可视化辅助材料,要么是缺席了,要么就是印得极其模糊,仿佛是从低分辨率的打印机里出来的。比如,当作者提到一个复杂的依赖关系图时,呈现给读者的只是一大块密密麻麻的文字描述,完全没有视觉上的帮助来理解那些复杂的相互作用。这种对阅读体验的漠视,让我不禁怀疑作者是否真的投入了足够的精力来确保知识的有效传递。在一个强调视觉化和信息简化的现代管理领域,一本如此“朴实无华”甚至有些粗糙的书籍,很难让人产生信赖感。如果作者连如何有效地展示信息都做不到,我怎么能相信他能有效地管理一个耗资巨大的、有着上百个变量的项目呢?这不仅仅是美学问题,更是信息结构和专业性的体现。

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这本书最令人沮丧的一点是,它对“为什么”的解释远远多于“如何做”的指导。在每一个管理环节,作者都花费巨大的篇幅去论证“为什么我们需要设定明确的目标”或者“为什么透明度是关键”。读者当然知道这些是正确的管理原则,我们购买这本书是为了学习如何将这些原则落地生根,形成可执行的步骤。然而,这本书提供的“如何做”的部分,却显得极为肤浅和概括。例如,在讨论“变更控制流程”时,书中只是简单地建议“建立一个变更审批委员会”,然后就跳到了下一个主题,完全没有涉及委员会的构成、决策权力的划分、审批时限的设定,或是将变更记录归档的最佳实践。这就像是有人告诉你成功需要“努力工作”,但没有告诉你早上六点起床后,具体应该完成哪三项关键任务。这种“高屋建瓴”却“缺乏细节”的叙述方式,让这本书最终沦为一本充斥着陈词滥调的、令人意兴阑珊的“管理常识回顾录”,而非一本真正能提升项目交付能力的实战指南。

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这本书的结构松散得令人发指,完全没有章节间的逻辑递进感。我尝试从头到尾、按部就班地阅读,但很快就迷失了方向。某一章还在讨论跨国团队的文化差异带来的沟通挑战,下一章画风突变,竟然开始深入分析供应链中断对小型软件开发项目的冲击,两者之间的连接点非常薄弱,需要读者自己去强行脑补其中的关联。这不像是一本结构化的教科书,更像是一本作者把多年来的会议笔记和随笔随意堆砌起来的文集。我期待的“项目生命周期”——从启动到收尾的完整路径图——在这本书里几乎找不到清晰的指引。它似乎更关注“横切面”的问题,比如“创新思维”或者“利益相关者满意度”,这些议题虽然重要,但它们应该建立在一个坚实的项目框架之上。阅读过程中,我不得不频繁地翻阅附录(如果它有附录的话,但这本书似乎连目录都写得含糊不清),试图找出前后章节的逻辑锚点,结果徒劳无功。这本书更适合被当作一本睡前读物,随机翻开一页,读一段无关痛痒的“感悟”,而不是一本用来指导实践操作的工具书。

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项目管理的学习一定要理论结合实践。另外,在做项目过程中,要尽量考虑周全。但是要容忍自己和别人犯错,给自己和别人纠正的机会。盲目的完美主义者必然是痛苦的。

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项目管理的学习一定要理论结合实践。另外,在做项目过程中,要尽量考虑周全。但是要容忍自己和别人犯错,给自己和别人纠正的机会。盲目的完美主义者必然是痛苦的。

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