Data Virtualization for Business Intelligence Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Lans, Rick F. van der

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2012-8

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9780123944252

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
DW
Data Virtualization
Business Intelligence
Data Integration
Data Management
Data Architecture
Big Data
Cloud Data
Data Analytics
Real-time Data
Data Governance

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具体描述

Data virtualization can help you accomplish your goals with more flexibility and agility. Learn what it is and how and why it should be used with "Data Virtualization for Business Intelligence Systems". In this book, expert author Rick van der Lans explains how data virtualization servers work, what techniques to use to optimize access to various data sources and how these products can be applied in different projects. You'll learn the difference is between this new form of data integration and older forms, such as ETL and replication, and gain a clear understanding of how data virtualization really works. "Data Virtualization for Business Intelligence Systems" outlines the advantages and disadvantages of data virtualization and illustrates how data virtualization should be applied in data warehouse environments. You'll come away with a comprehensive understanding of how data virtualization will make data warehouse environments more flexible and how it make developing operational BI applications easier. Van der Lans also describes the relationship between data virtualization and related topics, such as master data management, governance, and information management, so you come away with a big-picture understanding as well as all the practical know-how you need to virtualize your data. It is a first independent book on data virtualization that explains in a product-independent way how data virtualization technology works. It illustrates concepts using examples developed with commercially available products. It shows you how to solve common data integration challenges such as data quality, system interference, and overall performance by following practical guidelines on using data virtualization. It helps to apply data virtualization right away with three chapters full of practical implementation guidance. It offers an understanding of the big picture of data virtualization and its relationship with data governance and information management.

深度学习在自然语言处理中的前沿进展与应用书籍简介本书聚焦于当前人工智能领域最热门、发展最迅猛的分支之一——深度学习在自然语言处理（NLP）中的最新突破、核心技术与广泛实践。随着大数据时代的深入和计算能力的飞速提升，以神经网络为基础的深度学习模型已经彻底革新了我们处理、理解和生成人类语言的方式。本书旨在为计算机科学、数据科学、语言学以及相关工程领域的专业人士、研究人员和高级学生提供一份详尽、深入且紧跟时代步伐的知识图谱。第一部分：理论基石与模型演进本书的第一部分将系统地回顾和梳理深度学习在NLP领域取得成功的理论基础。我们首先深入探讨了词嵌入（Word Embeddings）的演变，从早期的词袋模型（Bag-of-Words）到统计模型如Word2Vec和GloVe，再到后来的情境化词嵌入（Contextualized Embeddings）如ELMo和BERT的底层机制。重点分析了它们如何有效地将高维稀疏的文本数据映射到低维、语义丰富的向量空间。随后，本书将详细解析循环神经网络（RNN）及其变体，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些结构如何解决传统RNN中的梯度消失和爆炸问题，从而有效地捕捉序列数据的长期依赖性，是NLP领域早期取得突破的关键。然而，本书的重点将迅速过渡到当前的主流架构：Transformer模型。我们将用大量的篇幅剖析Transformer的自注意力（Self-Attention）机制，解释其如何并行处理序列信息，并取代了传统的循环结构。通过对Multi-Head Attention、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络的细致解读，读者将建立对现代NLP模型核心运行机制的深刻理解。第二部分：预训练范式与大型语言模型（LLMs）预训练（Pre-training）是现代NLP革命的驱动力。本书的第二部分将深入探讨预训练模型的生态系统。我们不仅会介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向编码能力和掩码语言模型（MLM）的训练目标，还会对比GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的单向自回归生成范式。更重要的是，本书将紧密追踪当前LLMs的最新进展。我们将分析指令微调（Instruction Tuning）、链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示技术，以及RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）在模型对齐和安全性方面的作用。这些技术如何使得模型从简单的文本预测器转变为能够执行复杂推理和指令遵循的智能体，将被全面解析。此外，本书还会探讨面向特定任务的微调策略，如参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）等，这些方法对于资源受限的环境下部署和定制大型模型至关重要。第三部分：NLP的核心应用与高级任务在理论和模型架构理解的基础上，本书的第三部分将转向NLP的实际应用。我们将详细讨论以下关键任务的最新技术实现： 1. 机器翻译（Machine Translation）：从基于统计的方法到基于Transformer的神经机器翻译（NMT）的飞跃，并讨论低资源语言翻译的挑战与应对策略。 2. 文本摘要与生成（Summarization and Generation）：区分抽取式和抽象式摘要，并探讨如何使用控制生成技术（如约束解码）来提高生成文本的准确性和相关性。 3. 情感分析与意图识别（Sentiment Analysis and Intent Recognition）：探讨如何利用上下文嵌入区分细微的情感差别和复杂的语言意图，并讨论领域适应性（Domain Adaptation）的重要性。 4. 问答系统（Question Answering Systems）：深入研究抽取式QA（如SQuAD）和生成式QA（如基于知识库的QA）的不同架构和评估指标。第四部分：挑战、伦理与未来方向任何强大的技术都伴随着挑战和伦理考量。本书的最后一部分将引导读者思考深度学习NLP的局限性、潜在风险以及未来的研究方向。我们将探讨当前LLMs在事实性（Factuality）、幻觉（Hallucination）、偏见（Bias）和可解释性（Explainability）方面面临的严峻问题。如何设计更鲁棒、更公平、更能提供可信输出的语言模型，将是本章讨论的核心。最后，本书展望了NLP的未来：多模态学习（结合文本、图像和语音）、具身智能（Embodied AI）中的语言交互，以及如何在边缘设备上高效运行大型模型的模型压缩和量化技术。目标读者本书内容深度适中，既能为有一定编程基础的工程师提供实施指导，也能为从事前沿研究的研究人员提供最新的理论视角和技术参考。读者在阅读本书前最好具备Python编程基础以及对机器学习基本概念的了解。通过本书的学习，读者将不仅能够掌握构建和应用前沿NLP系统的能力，更能深入理解驱动当前人工智能革命的核心技术逻辑。