创业板投资

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页数:285
译者:
出版时间:2009-9
价格:38.00元
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isbn号码:9787509607480
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  • 理财
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具体描述

《创业板投资》的作者们试图帮着创业板的淘金者们拨开迷雾,减少赔钱的可能,增加赚钱的机会,更多地了解国内外创业板的发展历史和现状、创业板的投资机会和优势、创业板投资者的投资心理和投资行为特点、创业板投资的方法和技巧,以及选择投资行业和企业的分析方法等等。

不仅仅是那些创业板市场的淘金者们,那些有兴趣研究这些淘金活动的人们,包括监督这些活动的人们都可以从这本书中找到以往在其他书中没有的东西。毕竟创业板的淘金不是纯而又纯的学术活动,而是实实在在的市场行为,而这才是所有金融市场研究的重心和中心。

好的,根据您的要求,我将为您撰写一本与《创业板投资》无关的图书简介。这本书将聚焦于一个截然不同的领域——深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用与前沿探索。 书名:《语义之巅:深度学习驱动的自然语言理解与生成》 内容提要: 在信息爆炸的时代,文本数据以前所未有的速度积累,如何高效、精准地理解和利用这些海量非结构化数据,已成为驱动人工智能发展的核心挑战。本书并非一本关于金融或股市的指南,而是一部深度聚焦于深度学习技术如何重塑自然语言处理(NLP)格局的专业著作。 《语义之巅》旨在为读者构建一个从基础理论到最尖端模型应用的完整知识体系。我们不谈论市盈率、不分析K线图,我们将深入探讨神经元网络如何模仿人类大脑处理语言的复杂机制,以及如何通过数学和算法的力量,使机器真正“理解”人类的意图、情感和上下文。 全书结构清晰,层次递进,首先奠定坚实的理论基础,随后逐步深入到Transformer架构的内部机制,并最终落脚于当前业界最热门的预训练语言模型(PLM)的实际应用与未来展望。 --- 第一部分:语言的计算基石——从统计到神经表示(约300字) 本部分将带领读者回顾NLP的发展历程,明确指出传统基于规则和统计的方法在处理语言复杂性和歧义性时的局限性。我们将重点解析词向量(Word Embeddings)技术的革命性意义,从经典的Word2Vec、GloVe到FastText,详尽剖析这些低维、稠密向量是如何捕捉词汇间的语义和句法关系的。我们不仅会展示它们如何工作,更会探讨其内在的偏差(Bias)问题及其缓解策略。此外,还会介绍循环神经网络(RNN)及其在序列建模中的初步应用,包括长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在解决梯度消失问题上的关键贡献。这部分内容是理解现代深度学习NLP模型的基石,确保读者对“语言如何被机器量化”有清晰的认识。 --- 第二部分:注意力机制与架构的飞跃——Transformer的革命(约450字) 本部分是全书的核心,重点剖析彻底改变NLP领域的Transformer架构。我们将详细拆解其“自注意力机制(Self-Attention)”的数学原理,阐明它如何克服RNN在处理长距离依赖上的固有缺陷,实现高效的并行计算。书中将用大量的图示和伪代码来解释多头注意力(Multi-Head Attention)的运作流程,以及位置编码(Positional Encoding)如何为无序的输入序列注入时间信息。 随后,我们将深入探讨基于Transformer构建的编码器(Encoder)和解码器(Decoder)结构,并据此引出两大主流模型家族: 1. BERT及其衍生模型(如RoBERTa、ALBERT):重点分析掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)这两种预训练任务,并讲解它们在文本分类、命名实体识别(NER)和问答系统(QA)中的微调(Fine-tuning)策略。 2. GPT系列模型(如GPT-3、InstructGPT的原理):聚焦于其自回归(Autoregressive)的生成特性,讨论如何通过调整上下文窗口和采样策略来实现高质量的文本生成,以及如何通过指令微调(Instruction Tuning)来提升模型的零样本(Zero-shot)和少样本(Few-shot)学习能力。 --- 第三部分:前沿应用与工程实践(约450字) 理论的学习最终要落脚于实际应用。本章将探讨当前NLP技术在多个垂直领域的落地案例。我们将详细介绍机器翻译(Machine Translation)中的神经机器翻译(NMT)流水线,对比Seq2Seq模型与纯Decoder模型的优劣。在信息抽取(Information Extraction)方面,我们会展示如何利用预训练模型进行复杂关系抽取和事件抽取,超越传统的基于模式匹配的方法。 对于文本生成任务,如摘要生成(Summarization,包括抽取式与抽象式)、对话系统(Chatbots)和代码生成,本书提供了详尽的技术选型指南和性能评估指标(如BLEU、ROUGE、Perplexity)。 更重要的是,本书关注工程实施的挑战。我们将讨论模型压缩技术(如知识蒸馏Knowledge Distillation、量化Quantization)在部署大型模型到资源受限环境中的必要性,并探讨如何利用分布式训练框架(如PyTorch DDP, DeepSpeed)来加速万亿级参数模型的训练过程。 --- 第四部分:伦理、局限性与未来展望(约300字) 任何强大的技术都伴随着挑战。本章将严肃探讨深度学习NLP模型固有的局限性与伦理问题。我们将分析模型在事实核查(Factuality)、幻觉(Hallucination)现象上的表现,以及数据集中隐含的社会偏见如何被放大并固化在模型参数中。讨论内容包括模型可解释性(XAI for NLP)的研究进展,以及如何设计更公平、更负责任的人工智能系统。 最后,展望NLP的未来:多模态学习(Multimodal Learning)将语言与视觉、听觉结合的趋势,以及符号推理与神经表征的融合如何可能突破当前语言模型的瓶颈,迈向更接近通用人工智能(AGI)的阶段。 目标读者: 本书适合具有一定高等数学和编程基础,希望系统深入掌握现代自然语言处理技术的计算机科学专业学生、数据科学家、人工智能工程师,以及对前沿AI技术有浓厚兴趣的研发人员。阅读本书,您将掌握驾驭下一代信息处理工具的核心能力。

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读后感

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用户评价

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我之所以会选择《创业板投资》,是因为我一直在思考“投资”的更高层面的意义。我期望这本书能够超越纯粹的财务分析和市场博弈,深入探讨投资与社会责任、与个人成长之间的联系。我希望它能引导我思考,作为一名投资者,如何通过自己的投资行为,支持那些真正具有社会价值和可持续发展前景的企业,从而为社会创造积极的影响。我也可能期待书中能分享一些关于“长期主义”的投资理念,强调在纷繁复杂的市场变化中,如何保持定力,坚持价值投资的原则,并最终实现与优秀企业共同成长。或许,它还会触及一些关于“财务自由”以外的人生追求,以及投资如何服务于这些更宏大的目标。

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这本书的书名让我联想到的是“风险与回报”的平衡艺术。我原本设想,书中会详细介绍各种金融工具和衍生品在创业板市场的运用,以及如何利用期权、期货等工具来对冲风险,同时放大潜在收益。我也期待它能提供一套系统性的风险管理模型,帮助我量身定制适合自己的风险偏好和承受能力的投资组合。也许书中还会探讨一些行为金融学上的概念,比如投资者的情绪偏差如何影响市场,以及如何克服这些偏差,做出理性的投资决策。我希望这本书能让我对创业板市场的复杂性和不确定性有一个更清醒的认识,并学会如何在风险与机遇并存的环境中,做出明智的选择。

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拿到这本书,我的第一反应是它可能是一本关于“新经济”和“未来趋势”的探讨。我猜想,书中或许会聚焦于那些代表着未来发展方向的行业,比如人工智能、生物科技、新能源、数字经济等等。我期待它能为我勾勒出这些新兴产业的发展蓝图,分析它们的商业逻辑和盈利模式,以及在这些领域中,有哪些值得关注的投资机会。我希望它能提供一些关于如何识别具有颠覆性创新能力的公司的方法,以及如何判断一家公司是否拥有可持续的竞争优势。我也设想,这本书可能会包含一些对未来社会发展趋势的预测,以及这些趋势将如何影响资本市场。

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我入手这本书,更多的是被其“创业”和“投资”这两个词所吸引,我脑海中浮现的是那些充满活力、不断创新、潜力无限的初创企业。我希望书中能够深入探讨“创业”的本质,不仅仅是商业模式的创新,更是关于企业家精神、团队建设、市场洞察、以及面对失败的韧性。我设想,这本书或许会从宏观层面分析中国经济转型升级的大背景下,创业板市场所扮演的角色,以及它如何为创新型企业提供融资平台和发展空间。也许还会穿插一些关于“工匠精神”的论述,强调在浮躁的时代,如何坚守初心,专注于产品和服务的打磨。我也期待书中能有一些关于创业成功背后,鲜为人知的故事和经验分享,这些故事不一定都关于“一夜暴富”,而是关于那些默默耕耘、坚持不懈的企业家们。

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这本书的标题是《创业板投资》,单看书名,我原本以为会是一本聚焦于如何在创业板市场进行具体操作、分析个股、把握时机,甚至深入剖析不同行业和公司商业模式的指南。我期待能读到关于创业板公司上市流程、退市机制、市值管理、估值方法,以及不同投资策略(如价值投资、成长投资、趋势投资)在创业板的适用性等内容。也许还会涉及一些上市公司的财务报表解读技巧,如何识别潜在的“坑”,如何规避风险,以及一些成功的创业板投资案例分析,从中学习经验教训。总而言之,我的预期是这本书能够为我提供一套清晰、实用的创业板投资框架和工具,让我能够更有信心地在创业板市场中进行投资决策,实现资产的增值。我特别希望书中能包含一些关于创业板市场特有的风险提示,比如流动性风险、信息不对称风险、以及公司业绩波动性较大的风险,并给出相应的应对策略。

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