计算机基础教程实验指导与等考练习(赵欣)

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isbn号码:9787113081645
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具体描述

好的,这是一本图书的详细简介,其内容与您提到的《计算机基础教程实验指导与等考练习(赵欣)》完全无关。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 作者: 张伟、李明、王芳 出版社: 科技创新出版社 字数: 约 60 万字 图书概述 本书是一部全面深入探讨深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域最新发展、核心理论与前沿应用的高级参考资料。它旨在为具有一定机器学习和编程基础的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生,提供一个从基础原理到尖端模型的系统化知识体系。全书内容紧密围绕近年来 Transformer 架构的崛起及其衍生的各类大型语言模型(LLMs)展开,涵盖了从经典 RNN/CNN 结构到最新预训练模型的演进路径,并通过大量的代码实例和真实世界案例,指导读者动手实践,掌握构建高性能 NLP 系统的关键技术。 核心内容与章节划分 本书共分为五大部分,二十章内容,结构清晰,层层递进: 第一部分:自然语言处理与深度学习基础回顾 (第 1-4 章) 本部分作为理论基石,快速回顾了 NLP 领域的基础概念,并着重强调了深度学习技术在文本处理中的关键优势。 第 1 章:NLP 发展简史与挑战: 概述了从符号主义到统计学习,再到深度学习的范式转变。重点分析了当前 NLP 面临的挑战,如语境理解的深度、多模态融合的复杂性以及模型可解释性问题。 第 2 章:文本表示方法:从稀疏到稠密: 详细讲解了词袋模型、TF-IDF 等传统稀疏表示方法,随后深入探讨了 Word2Vec、GloVe 等经典的词嵌入(Word Embedding)技术。特别关注了如何利用上下文信息生成更丰富的向量表示。 第 3 章:深度学习基础回顾: 简要回顾了全连接网络、卷积神经网络(CNN)在文本分类中的初步应用。重点讲解了反向传播算法的优化器选择(Adam, RMSProp 等)及其对训练效率的影响。 第 4 章:循环神经网络 (RNN) 及其变体: 深入剖析了标准 RNN 的局限性,随后详细阐述了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构和工作机制,并通过 PyTorch 框架实现简单的序列标注任务。 第二部分:注意力机制与 Transformer 架构 (第 5-8 章) 本部分是本书的核心,全面解析了现代 NLP 的基石——注意力机制和 Transformer 模型。 第 5 章:注意力机制的原理与应用: 解释了“软注意力”和“硬注意力”的区别,详细推导了点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)的数学模型,并展示其在机器翻译中的直观效果。 第 6 章:Transformer 模型的深度剖析: 逐层解析了 Transformer 的编码器(Encoder)和解码器(Decoder)结构,重点讲解了多头注意力(Multi-Head Attention)如何捕捉不同层面的依赖关系,以及位置编码(Positional Encoding)的重要性。 第 7 章:高效训练 Transformer: 讨论了在 GPU/TPU 上并行化训练 Transformer 模型的策略,包括梯度累积、混合精度训练(AMP)等技术,以应对大型模型带来的内存和计算压力。 第 8 章:自注意力机制的深入优化: 探讨了稀疏注意力机制(如 Reformer, Longformer)的设计思路,旨在解决标准 Transformer 在处理超长序列时的二次复杂度瓶颈。 第三部分:预训练模型 (Pre-trained Models) 的浪潮 (第 9-13 章) 本部分聚焦于 BERT、GPT 等革命性预训练模型的构建、微调和应用范式。 第 9 章:BERT 架构与掩码语言模型 (MLM): 详细介绍 BERT 基于 MLM 和下一句预测(NSP)的任务预训练过程,并对比了其双向编码的优势。 第 10 章:GPT 系列模型与自回归生成: 分析了 GPT 架构作为纯解码器的设计哲学,以及它如何通过大规模数据和自回归方式实现强大的文本生成能力。探讨了上下文学习(In-Context Learning)的出现。 第 11 章:模型微调(Fine-tuning)策略: 讲解了任务特定的微调方法,包括全量微调、特征提取(Feature Extraction)以及参数高效微调(PEFT)技术,如 LoRA、Adapter 层的引入。 第 12 章:跨语言与多模态预训练: 介绍了 XLM-R 等跨语言模型的构建,以及 CLIP、ViLBERT 等将文本与图像结合的多模态预训练框架,为 AIGC 的发展奠定基础。 第 13 章:大模型(LLMs)的对齐与安全性: 重点讨论了指令微调(Instruction Tuning)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)在确保模型输出符合人类价值观和指令方面的关键作用。 第四部分:前沿应用实例与技术实践 (第 14-17 章) 本部分将理论与实际工程应用相结合,提供具体场景的解决方案。 第 14 章:高级机器翻译系统: 不仅限于 Seq2Seq 结构,更深入探讨了神经机器翻译(NMT)中的束搜索(Beam Search)优化、领域适应性翻译模型的构建。 第 15 章:文本生成与摘要: 涵盖了从抽取式摘要到抽象式摘要的全流程。详细对比了 ROUGE/BLEU 等评估指标,并讨论了生成模型中控制文本风格和主题的方法。 第 16 章:知识图谱与信息抽取: 讲解如何利用深度学习模型(如 Bi-LSTM-CRF 或基于 Transformer 的 NER)进行命名实体识别(NER)和关系抽取(RE),并构建结构化的知识库。 第 17 章:问答系统(QA)的演进: 区分了抽取式 QA(SQuAD 类任务)和生成式 QA(开放域对话)的技术路线,重点演示了如何利用预训练模型实现高精度的阅读理解。 第五部分:模型部署、效率与未来展望 (第 18-20 章) 关注工业界实际部署中面临的挑战和未来的研究方向。 第 18 章:模型量化与剪枝: 探讨了如何在不显著牺牲性能的前提下,通过权重剪枝(Pruning)和低比特量化(Quantization,如 INT8)来压缩大型模型的内存占用和推理延迟。 第 19 章:高效推理框架与部署: 介绍了 TensorRT、ONNX Runtime 等工具在 NLP 模型部署中的优化策略,以及如何利用分布式推理服务(如 Triton Inference Server)处理高并发请求。 第 20 章:展望:通用人工智能与 AGI 的路径: 讨论了当前 LLMs 的局限性(如幻觉、常识推理不足),并展望了神经符号系统、因果推理在未来 NLP 中的融合前景。 本书特色 1. 实践驱动: 全书代码示例基于最新的 PyTorch 2.0 框架编写,并大量引用 Hugging Face Transformers 库的 API,确保读者能够无缝衔接到工业标准流程。 2. 理论深度: 对 Transformer 架构和注意力机制的数学推导详尽严谨,不同于市面上仅停留在应用层面的书籍。 3. 前沿聚焦: 紧跟 2022 年至今 LLMs 领域的核心进展,如 RLHF、PEFT 等关键技术均有专门章节进行深入解析。 4. 案例丰富: 提供了十余个端到端的项目案例,覆盖了文本分类、情感分析、机器翻译、智能客服等多个主流应用场景。 本书是 NLP 领域研究人员和资深开发工程师必备的工具书,它不仅教会读者“如何做”,更深入阐述了“为何如此设计”,为构建下一代智能语言应用奠定坚实基础。

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读后感

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用户评价

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这本书对于应试准备方面的支持力度也是我选择它的重要原因之一。在章节的末尾,它精心设置了不同难度的习题和模拟测试题,这些题目紧密围绕着核心知识点和实验操作的常见考点来设计。更绝的是,它的答案解析部分做得异常详尽,对于选择题,它不仅给出了正确选项,还会解释为什么其他选项是错误的,这对于巩固知识点、查漏补缺至关重要。我利用这些测试题进行了几次自我评估,发现它们能很有效地反映出我在哪些知识模块上还有欠缺,从而指导我进行更有针对性的复习。对于那些需要通过等级考试来检验学习成果的学生来说,这本书无疑是一份非常靠谱的、实用的“通关宝典”。

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语言风格方面,这本书整体上呈现出一种严谨中带着亲切的独特气质。作者的叙述语言非常精炼,没有冗余的形容词和空泛的客套话,直奔主题,这在快节奏的学习环境中无疑是巨大的优势。然而,在解释一些复杂概念时,又能适当地运用比喻和类比,使得原本冷冰冰的技术术语变得更容易被大脑接受。阅读体验上,我感觉作者是一位真正懂得如何与初学者沟通的教育者。它没有采取那种高高在上、居高临下的说教口吻,而是像一位资深的同行在耳边细细讲解,让你感到安心和被赋能。这种平衡掌握得非常好,既保证了学术的严谨性,又极大地降低了学习的心理门槛。

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这本书的封面设计得相当朴实,没有太多花哨的元素,给人一种扎实、专业的印象。我喜欢这种直截了当的风格,让人一眼就知道这是一本严肃的教材。内页的纸张质量摸起来比较舒服,印刷字迹清晰锐利,排版布局也做得井井有条,阅读起来不费力。尤其值得称赞的是,它在很多关键概念的阐述上,都采用了图文并茂的方式,那些流程图和结构示意图画得非常规范和准确,极大地帮助我理解那些抽象的计算机底层原理。比如,讲解数据表示和存储结构时,图示的辅助作用简直是立竿见影,比起纯文字的描述要高效得多。书本的整体装帧也比较耐用,我经常带着它在图书馆和教室之间往返,翻阅的次数很多,书脊也没有出现松动或脱页的迹象,这对于一本需要反复查阅的实验指导书来说非常重要,看得出在制作上还是下了功夫的。

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这本书的内容深度和广度拿捏得恰到好处,尤其对于初学者而言,它仿佛是一位耐心且经验丰富的导师。它没有一上来就抛出那些令人望而生畏的专业术语和复杂的理论模型,而是循序渐进地构建知识体系。我特别欣赏它在“硬件基础”和“操作系统初步”章节中对概念的拆解方式,很多我以前感觉模糊不清的地方,通过作者的阐述变得豁然开朗。例如,它对CPU工作周期的讲解,不仅停留在理论层面,还结合了具体的时序图来辅助说明,这使得原本枯燥的硬件操作流程变得生动起来。此外,书中穿插的一些历史背景介绍也很有趣,让读者明白这些技术是如何一步步发展演变至今的,从而增强了学习的内在驱动力,而不是仅仅为了应付考试而死记硬背。

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作为一本侧重实践操作的指导书,其实践环节的设置是重中之重,而这本书在这方面做得非常出色。实验部分的步骤设计得逻辑性极强,从最基础的DOS命令操作,到简单的程序调试,每一步都清晰明确,几乎没有歧义。我按照书上的指导一步步操作下来,成功率非常高,即使偶尔遇到小问题,书中的“常见错误及排查”小贴士也总能提供快速解决方案,极大地节省了我在网上搜索和摸索的时间。更让我惊喜的是,它不仅仅是教你怎么“做”,还会引导你去思考“为什么这么做”,很多实验后面都附带着需要思考和拓展的问题,这有效地将知识点的掌握从机械模仿提升到了理解应用的高度,真正体现了“指导”二字的价值。

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