现代通信与网络教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:鲁士文

出品人:

页数:527

译者:

出版时间:2004-6

价格:43.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302086161

丛书系列:

图书标签:

• 通信原理
• 网络技术
• 现代通信
• 通信网络
• 信号处理
• 信息论
• 无线通信
• 网络安全
• 数据通信
• 移动通信

好的，这是一本名为《深度学习在金融风控中的应用实践》的图书简介，内容详尽，旨在全面介绍该领域的理论基础、核心技术和实战案例，与您提到的《现代通信与网络教程》无任何关联。 --- 图书名称：《深度学习在金融风控中的应用实践》 目标读者群体 本书面向以下专业人士和学生群体： 1. 金融机构数据科学家与风控专家： 希望将前沿的深度学习技术引入信贷审批、反欺诈、市场风险管理等核心业务流程的专业人员。 2. 金融科技（FinTech）从业者： 致力于开发创新性、高准确率风险模型的技术工程师。 3. 计算机科学与金融工程专业的研究生及高年级本科生： 需要了解如何将复杂的数学模型应用于真实金融场景的学术研究人员。 4. 量化分析师与风险顾问： 希望拓宽技术视野，掌握处理非结构化数据和复杂时间序列分析方法的专业人士。 内容概述 在当今数字金融时代，传统基于统计学的风险模型（如Logistic回归、线性判别分析）在面对海量、高维度、非线性的交易数据时，其解释性和预测能力逐渐显露出局限性。《深度学习在金融风控中的应用实践》正是在这一背景下应运而生，它系统性地构建了一座连接尖端人工智能技术与严谨金融风险管理的桥梁。 本书摒弃了对基础通信和网络原理的阐述，而是将全部篇幅集中于如何利用神经网络的强大表征学习能力，解决金融领域中最棘手、回报率最高的风险控制问题。全书内容由浅入深，从金融数据的预处理和特征工程的“艺术”开始，逐步深入到各种深度学习架构在不同风控场景的“实战”部署，并最终探讨模型的可解释性与监管合规性这一核心挑战。 详细章节结构与核心内容 全书分为六个主要部分，共计十八章，内容结构严谨，逻辑清晰： 第一部分：金融风控的数字化转型与深度学习基石（基础理论与环境准备） 本部分主要确立深度学习应用于金融风控的理论基础，并准备好实战环境。 第一章：金融风控的范式转移： 概述传统风险模型（如FICO评分卡）的局限性，探讨大数据、云计算和深度学习如何共同驱动新一代智能风控系统的构建。 第二章：深度学习基础回顾与金融数据特有挑战： 快速回顾深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的核心结构，重点分析金融数据（如交易流水、文本舆情、社交网络数据）的稀疏性、时序依赖性和类别不平衡性。 第三章：高效特征工程与数据表征学习： 详细介绍如何利用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAE）进行高效的降维和特征提取，特别是如何从原始交易记录中自动学习出对违约预测有意义的潜在因子。 第二部分：信用风险建模的深度演进（核心应用一：信用评分与违约预测） 本部分聚焦于利用深度学习技术取代或增强传统的信用评分卡模型。 第四章：基于全连接网络的信用评分卡构建： 介绍如何将结构化数据输入多层感知机（MLP），并讨论激活函数、正则化技术（如Dropout）在防止金融模型过拟合中的作用。 第五章：处理时间序列数据的LSTM与GRU模型： 重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在分析用户历史还款记录、消费行为变化趋势方面的优势，用于预测长期违约概率。 第六章：迁移学习在冷启动用户信用评估中的应用： 探讨如何利用在大规模公开数据集上预训练的模型权重，快速有效地对缺乏历史数据的“白户”进行风险评估。 第三部分：反欺诈与异常检测的尖端技术（核心应用二：实时监控与欺诈识别） 实时性是反欺诈系统的生命线。本部分深入研究如何使用深度学习架构来识别复杂、隐藏的欺诈模式。 第七章：图神经网络（GNN）在团伙欺诈识别中的威力： 详细介绍如何构建用户-交易网络，并利用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）来识别隐藏的欺诈团伙和关系传播路径，这是传统模型难以企及的领域。 第八章：深度生成模型在合成欺诈数据中的应用： 讨论条件生成对抗网络（cGAN）用于生成高逼真度的合成欺诈样本，以解决真实欺诈数据获取困难的问题，从而训练更鲁棒的分类器。 第九章：无监督与半监督异常检测： 探讨如何利用孤立森林（Isolation Forest）结合深度One-Class SVM，在没有大量标签的情况下，实时标记出新型、未知的风险行为。 第四部分：金融文本与非结构化数据的风险挖掘（高级输入源处理） 金融风险的信号往往隐藏在非结构化文本中，本部分专注于自然语言处理（NLP）在风控中的应用。 第十章：基于BERT/Transformer的模型在舆情风险中的应用： 讲解如何微调预训练的Transformer模型（如BERT、RoBERTa）对公司新闻、社交媒体评论进行情绪分析和风险定性。 第十一章：合同文档的智能解析与合规性检查： 介绍如何结合OCR技术与序列标注模型（如Bi-LSTM-CRF），自动提取贷款合同中的关键条款和风险敞口。 第五部分：模型的可解释性、鲁棒性与工程化（从原型到生产） 一个黑箱模型在受到严格监管的金融领域是不可接受的。本部分着重解决模型的“信任危机”。 第十二章：金融风控中的模型可解释性（XAI）： 深入探讨LIME、SHAP值等局部和全局解释性方法，如何量化单个特征对模型决策的贡献度，满足监管对模型透明度的要求。 第十三章：对抗性攻击与模型鲁棒性防御： 分析金融模型容易遭受的对抗性扰动（如微小的数据修改），并介绍如何利用对抗性训练增强模型的安全性。 第十四章：模型部署与实时A/B测试框架： 探讨MaaS（Model as a Service）的架构，如何使用TensorFlow Serving或TorchServe将训练好的模型高效部署到高并发的生产环境中，并进行小流量测试验证。 第六部分：前沿趋势与未来展望 第十五章：联邦学习在多方风控数据共享中的潜力： 介绍如何在不泄露原始敏感数据的前提下，协同多家机构训练更强大的联合风控模型。 第十六章：因果推断与深度学习的融合： 探讨如何超越相关性，利用因果模型识别出真正的风险驱动因素，实现更精准的干预策略。 第十七章：监管科技（RegTech）与合规性自动化： 讨论如何利用深度学习自动监控模型漂移（Model Drift）和数据质量下降，确保模型在整个生命周期内符合巴塞尔协议等监管要求。 第十八章：实践案例分析与总结： 选取一家虚拟银行的综合风控系统搭建案例，将前述所有技术模块进行整合，形成一套完整的企业级解决方案。 本书的独特价值 本书的价值在于其深度和实战性。它不仅仅停留在理论介绍，而是深入到代码实现和业务流程的每一个细节。读者将学到如何解决真实世界中，如“如何处理用户设备指纹的序列信息”、“如何在高维特征空间中利用GNN发现隐藏关联”等具体的技术难题。本书提供的所有模型架构和代码示例均基于最新的Python深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），确保了内容的先进性和可操作性。掌握本书内容，即意味着能够独立设计、开发和部署下一代金融风险管理系统。

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这本书的结构安排堪称典范，它遵循了一种“由宏观到微观，再由静态到动态”的逻辑脉络。首先对全球通信标准组织的工作机制进行了梳理，这为理解技术规范的制定背景提供了必要的视角。随后，它深入到协议层的细节，比如对QUIC协议在拥塞控制算法上的创新性分析，对比了它与传统TCP在延迟敏感应用场景中的表现差异，分析得入木三分。最让我感到惊喜的是，作者对网络治理和伦理问题的讨论，这在纯粹的技术书中是罕见的。书中探讨了数据主权、网络中立性在未来分布式网络中的体现，这使得读者在掌握“如何建网”的同时，也思考了“如何更好地管网”。这种跨学科的视野拓宽了我的思维边界。语言风格方面，这本书非常注重逻辑的严密性，论证过程步步为营，即便是涉及复杂的数学模型，作者也能用清晰的文字进行导读，避免了纯粹公式的堆砌带来的阅读障碍。总的来说，这是一本能够塑造系统性思维的佳作，对提升读者的战略规划能力大有裨益。

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这本关于现代通信与网络的技术手册，给我留下了非常深刻的印象。它不仅仅是一本理论的堆砌，更像是一份详尽的工程实践指南。书中对当前主流通信协议栈的剖析极为深入，尤其是对5G核心网架构的阐述，清晰地勾勒出了从物理层到应用层的完整逻辑链条。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时所采取的“抽丝剥茧”的方式，比如在解析MIMO技术时，通过引入仿真案例和性能指标分析，使得原本抽象的信号处理过程变得可视化、可感知。书中对网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）的论述，紧跟行业前沿，这对于希望在未来网络架构中立足的工程师来说，无疑是极具价值的参考。不过，如果能再增加一些不同运营商在实际部署这些新技术时遇到的典型挑战与解决方案的案例分析，那就更加完美了，毕竟理论与实践之间总存在一道鸿沟，能看到“踩坑”的经验总结，对我们这些一线工作者来说，是无可替代的财富。整体来看，这本书的专业深度和广度都达到了一个很高的水准，适合作为高级工程师的案头工具书，甚至可以作为研究生阶段的参考教材。

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我花了相当长的时间来消化这本书，因为它所涵盖的信息量是巨大的，但消化过程却异常顺畅。作者在处理不同技术模块的衔接时，展现了高超的驾驭能力。例如，在从有线基础设施转向无线接入网络的章节过渡时，作者没有生硬地切换，而是通过对光纤回传网络（Backhaul）容量瓶颈的分析，自然地引出了对无线频谱效率提升的迫切需求，这个过渡非常自然和具有说服力。书中对边缘计算（MEC）的部署模型进行了非常详尽的分类和性能基准测试的对比，这些数据对于评估MEC在不同行业应用中的可行性是直接有效的参考资料。与我过去阅读的一些偏重于营销概念的书籍不同，这本书完全没有那种浮夸的色彩，它专注于提供可量化的、可验证的技术细节。如果说有什么可以改进的地方，或许是增加一个针对初学者的快速入门导览，帮助那些背景知识略显薄弱的读者更快地找到重点，但对于有经验的读者来说，这种深入的结构恰恰是其价值所在。它是一本能够经受住时间考验，并且会随着技术发展不断被重新审视的优秀参考书。

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这本书的阅读体验是极其流畅且富有启发性的，它成功地在“全面性”和“深度”之间找到了一个绝佳的平衡点。对于我这种对通信领域有一定基础，但渴望突破瓶颈、转向更复杂系统集成的人来说，这本书简直就是一座宝库。它对于新型接入技术，比如毫米波通信的信道特性分析，其精确度和细致程度超出了我的预期。作者详细阐述了这些技术在不同环境下的衰减模型和覆盖预测方法，这在进行网络规划时是至关重要的硬指标。此外，书中对网络运维自动化（AIOps）的探讨也极为到位，它不仅仅停留在概念介绍，而是详细对比了基于规则引擎、机器学习和深度学习在故障预测和根因分析中的优劣，并给出了实际的决策框架。这种务实的态度贯穿全书，使得每一次翻阅都能获得新的实践指导。我认为，这本书的价值远超其定价，它所蕴含的知识密度，足以支撑起好几轮的技术升级迭代。它更像是一份凝聚了多年行业智慧的结晶，值得反复研读。

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拿到这本书时，我原本是抱着一种试试看的心态，因为市面上涉及“网络”的书籍实在太多，大多都停留在基础概念的简单复述上，缺乏深入的洞察力。然而，这本书的开篇就展现出了其非凡的叙事能力。它没有急于抛出大量的技术术语，而是巧妙地将“网络”的演进历史融入到对当前挑战的探讨中。这种历史观的引入，极大地帮助我理解了为什么今天的网络会设计成这个样子。我尤其被其中关于网络安全韧性的章节所吸引，作者没有仅仅罗列常见的攻击手段，而是深入探讨了如何从架构层面构建纵深防御体系，特别是对零信任模型的解读，结合了最新的威胁情报共享机制，非常具有前瞻性。阅读过程中，我感觉作者仿佛是一位经验丰富的架构师，一边讲解着宏伟蓝图，一边提醒着角落里的隐患。语言风格上，它不像传统的教科书那样刻板，而是带有启发性和思辨性，引导读者去思考技术的本质而非仅仅是操作步骤。唯一的小小遗憾是，部分章节的图表分辨率稍显不足，在打印版本上查看细节时略感吃力，希望能有机会看到更高清的电子版配图。

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