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《计算机上机实验基础(本科)》内容简介：我国的高等继续教育要抓住机遇发展，完成自己的历史使命，从根本上说就是要全面提高教育教学质量，这涉及多方面的工作，但抓好教材建设是提高教学质量的基础和中心环节。众所周知，高等继续教育的培养对象主要是已经走上各种生产或工作岗位的从业人员，这就决定了高等继续教育的目标是培养能适应新世纪社会发展要求的动手能力强、具有创新能力的应用型人才。因此，高等继续教育教材的编写“要本着学用结合的原则，重视从业人员的知识更新，提高广大从业人员的思想文化素质和职业技能”，体现出高等继续教育的针对性、实用性和职业性特色。
《深度学习模型优化指南》 本书将带您深入探索深度学习模型优化的前沿技术与实践方法。随着深度学习在各个领域的广泛应用，如何高效、稳定、高性能地训练和部署模型成为至关重要的课题。本书将聚焦于解决这一挑战，为读者提供一套系统性的优化解决方案。 核心内容概览： 模型压缩技术： 深度学习模型往往参数量巨大，导致存储和计算资源消耗过高。本书将详细介绍各种模型压缩技术，包括： 剪枝（Pruning）： 讲解不同类型的剪枝策略（如结构化剪枝、非结构化剪枝），如何识别和移除冗余的连接或神经元，以及剪枝后模型性能恢复的方法（如微调）。 量化（Quantization）： 阐述如何将模型权重和激活值从浮点数转换为低比特整数（如INT8、INT4），从而显著减小模型大小和加快推理速度。我们将探讨后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）等不同方法，并分析其对模型精度的影响。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 介绍如何训练一个更小的“学生”模型来模仿大型“教师”模型的行为，从而在保持较高精度的同时显著减小模型体积。我们将深入研究不同蒸馏策略，如软目标蒸馏、中间层蒸馏等。 低秩分解（Low-Rank Factorization）： 讲解如何利用矩阵的低秩特性，将大型权重矩阵分解为更小的矩阵，以减少参数量和计算量。 高效模型架构设计： 除了优化现有模型，本书还将探讨如何从源头设计更高效的模型架构： 轻量级网络（Lightweight Networks）： 介绍MobileNet、ShuffleNet、EfficientNet等一系列专为移动端和嵌入式设备设计的轻量级网络架构，分析其设计思想和关键技术。 注意力机制优化： 探讨如何在自注意力机制中引入稀疏性、低秩或分组计算，以降低其二次复杂度。 神经架构搜索（NAS）的优化应用： 介绍如何利用NAS技术搜索计算效率与性能兼顾的模型结构。 训练加速与稳定性： 提升模型训练的速度和稳定性也是优化工作的关键： 梯度累积（Gradient Accumulation）： 讲解如何在显存受限的情况下，通过累积梯度来模拟更大的批量大小，从而改善训练效果。 混合精度训练（Mixed Precision Training）： 演示如何利用FP16和FP32混合精度进行训练，加速计算并减少显存占用，同时保持较高的模型精度。 学习率调度策略： 深入研究各种学习率衰减策略（如Step Decay, Cosine Annealing, One-Cycle Policy）如何影响模型收敛速度和最终性能。 优化器选择与调参： 分析Adam, SGD, RMSprop等常用优化器的特点，并提供调参技巧。 推理优化与部署： 模型训练完成后，如何将其高效地部署到各种硬件平台是最后的挑战： 编译器优化： 介绍TensorRT, OpenVINO, XLA等深度学习推理引擎如何对模型进行图优化、算子融合、硬件特化，从而实现极致的推理性能。 模型部署框架： 讨论ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile等跨平台模型部署框架的使用。 硬件加速： 简要介绍GPU、NPU、TPU等硬件在深度学习推理中的作用，以及如何为特定硬件进行模型优化。 本书特色： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解各项优化技术的原理，并结合实际代码示例，指导读者如何在主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）中实现这些技术。 案例丰富： 选取了计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割）和自然语言处理（文本分类、机器翻译）等经典应用场景，演示优化技术的实际效果。 前沿性： 涵盖了当前深度学习优化领域的热点和最新进展。 面向读者： 适用于对深度学习有基本了解，希望提升模型性能、降低资源消耗的开发者、研究人员及学生。 通过阅读本书，您将能够系统性地掌握深度学习模型优化的关键技术，有效提升模型在各种应用场景下的表现，并为将模型成功部署到实际生产环境打下坚实基础。
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