信息技术应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国铁道出版社

作者:尚俊杰张益贞张益贞尚俊杰姬虹

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2004-5

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787113058289

丛书系列:

图书标签:

• 信息技术
• 应用基础
• 计算机基础
• 办公软件
• 信息安全
• 网络技术
• 多媒体技术
• 编程入门
• 数字化学习
• 基础教育

好的，这是一本关于《深度学习与自然语言处理前沿技术》的图书简介，内容将力求详实、深入，避免与您提到的《信息技术应用基础》产生任何交集，并力求展现专业、严谨的学术风格。 深度学习与自然语言处理前沿技术：理论、模型与实践 书籍概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探索当前人工智能领域最活跃、最具革命性的两大支柱——深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的交叉前沿技术。我们聚焦于那些驱动当代智能系统、重塑人机交互范式的最新理论模型、核心算法以及实际工程应用。本书不仅梳理了从经典循环神经网络（RNN）到前沿Transformer架构的演进脉络，更侧重于解析当前工业界和学术界热议的超大规模预训练模型（如BERT、GPT系列）的内部工作原理、训练策略、以及面临的挑战与未来发展方向。 本书面向具备一定数学基础和编程经验的研究人员、高年级本科生、研究生以及希望在NLP和深度学习领域深耕的工程师。它不仅是理论的教科书，更是一本指导实践的蓝图。 --- 第一部分：深度学习基石与高性能计算 本部分为后续复杂模型构建奠定坚实的理论和技术基础，确保读者理解驱动现代AI的核心计算范式。 第一章：深度学习的数学与优化基础 深入探讨梯度下降算法的变体（SGD, AdamW, LAMB），解析损失函数的选择与正则化技术（Dropout、权重衰减）在处理大规模模型时的有效性。重点阐述矩阵分解、张量运算的效率优化，为理解大规模模型（如千亿参数模型）的内存和计算瓶颈提供理论支撑。 第二章：现代计算平台与并行化策略 详细介绍GPU架构（如CUDA核心、张量核心）如何支撑深度学习的并行计算需求。阐述模型并行、数据并行（包括同步/异步随机梯度下降）以及流水线并行等技术在分布式训练中的应用，特别是针对模型尺寸爆炸带来的内存限制的解决方案。 第三章：神经网络的结构进阶 超越传统的卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），深入解析深度残差网络（ResNet）中的残差连接如何解决梯度消失问题，并介绍自注意力机制（Self-Attention）的数学表达，这是后续Transformer模型的核心。同时，探讨图神经网络（GNN）在处理非结构化数据时的潜力。 --- 第二部分：自然语言理解的范式革命 本部分聚焦于NLP领域自2017年“Attention is All You Need”论文发表以来的技术飞跃，重点剖析预训练范式的兴起与成熟。 第四章：从词向量到上下文表征 系统回顾词嵌入技术的发展，从Word2Vec、GloVe到ELMo。重点分析ELMo如何引入双向LSTM来捕获上下文依赖性。为理解预训练模型的动态性，详细解释了上下文依赖性表示的构建逻辑。 第五章：Transformer架构的精妙设计 对Transformer模型进行彻底的解构分析。深入讲解多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何从不同表示子空间捕获信息，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制缺乏序列顺序信息的缺陷。分析其在并行计算上的巨大优势。 第六章：基于掩码语言模型的预训练（MLM与NSP） 详细介绍BERT系列模型（如BERT、RoBERTa）的核心训练目标：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。探讨MLM中“动态掩码”与“静态掩码”的区别及其对模型性能的影响。分析RoBERTa通过更优的训练策略和数据清洗显著提升性能的秘诀。 第七章：自回归与序列生成模型（GPT系列） 区分BERT（编码器）与GPT（解码器）的结构差异及其适用任务。深入研究GPT模型如何利用因果掩码（Causal Masking）实现高效的自回归生成。重点分析大型语言模型（LLM）的上下文学习（In-Context Learning）能力，以及它如何通过提示工程（Prompt Engineering）间接实现“零样本”或“少样本”学习。 --- 第三部分：前沿应用、挑战与伦理考量 本部分将视角从核心模型拓展至实际部署、前沿应用场景，并严肃探讨当前技术面临的瓶颈与社会责任。 第八章：模型微调与高效部署策略 讨论如何将预训练的通用模型适应于特定下游任务（如情感分析、命名实体识别）。详述参数高效微调（PEFT）技术，包括LoRA (Low-Rank Adaptation)和Prefix Tuning，这些技术极大地降低了训练和存储超大模型的成本。解析模型量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在边缘设备部署中的关键作用。 第九章：高级NLP任务：推理、问答与摘要 研究如何利用深度学习模型解决复杂的认知任务： 复杂推理： 探讨神经符号方法与大型模型的结合，以及如何使用思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术来引导模型进行多步逻辑推理。 抽取式与生成式问答： 分析基于阅读理解（MRC）的问答系统，以及如何评估生成式摘要（如使用ROUGE指标的局限性）。 第十章：大模型的局限性、幻觉与可解释性 深入剖析当前LLM面临的核心挑战： 事实性错误（Hallucination）： 探讨模型产生看似合理但事实错误的内在原因，以及检索增强生成（RAG）框架如何通过外部知识库缓解这一问题。 对齐与安全性： 介绍人类反馈强化学习（RLHF）在将模型输出与人类价值观对齐方面的关键技术流程，以及对抗性攻击对模型安全性的威胁。 第十一章：跨模态学习的融合前沿 探讨深度学习在自然语言与视觉的结合领域取得的突破。详细介绍CLIP和Diffusion Models在文本到图像生成中的核心机制，展示如何利用共享的嵌入空间实现跨模态的理解与生成。 --- 结语：迈向通用人工智能的路径 本书的结论部分将超越具体技术的介绍，探讨构建更加通用、可靠、高效的下一代AI系统的哲学思考与工程路线图。我们将总结从参数效率到模型涌现能力的转变，并对未来十年AI可能的发展方向做出审慎的预测。 本书内容覆盖了当前深度学习与自然语言处理领域最尖端、最实用的知识体系，旨在培养读者独立分析、设计和优化复杂AI系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现方面，简直是一场灾难，完全没有考虑到读者的阅读体验。整个版面充满了密密麻麻的文字，少量的图表也显得设计简陋，色彩单调，看起来就像是上个世纪的印刷品。在讲解流程图或架构图时，线条交错复杂，关键信息点没有得到有效的突出，我常常需要反复对照文字描述，才能勉强分辨出图中各个组件的相互关系。更不用提公式和代码示例了，很多关键的变量或函数没有用粗体、斜体或者不同的字体颜色进行区分，导致在快速阅读时很容易出现误判。例如，在介绍数据库查询语言的部分，不同类型的关键字和用户自定义的表名混杂在一起，根本无法形成视觉上的层次感。一本关于“信息技术”的书，其本身在信息呈现的载体上就应该体现出专业性和先进性。这本书的视觉设计水准，与它所教授的内容主题形成了巨大的反差，极大地削弱了学习的积极性。我希望未来的修订版本能够引入现代的排版设计理念，利用信息可视化技术来分解那些复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

读完这本教材，我最大的感受是其内容组织显得非常碎片化，缺乏一个贯穿始终的逻辑主线来串联起各个知识点。它更像是一份技术词汇的索引手册，而非一本引导性的学习指南。例如，在数据安全章节，作者突然插入了一段关于密码学基本原理的介绍，但紧接着又跳到了版权法和信息素养的讨论，两者之间的过渡生硬得让人摸不着头脑。我理解信息技术是一个广博的领域，但一本“基础”教材的核心任务应该是建立清晰的知识地图。这本书在这方面做得远远不够。我尤其不满意的是它对软件开发流程的描述，只用了一章的篇幅，寥寥几笔带过了瀑布模型和敏捷开发的核心思想，但完全没有提供任何可以实际操作的小项目或者案例分析来辅助理解。这意味着，读者即使读完了这一章，也依然无法回答“我该如何启动一个小型软件项目”这类实际问题。这种“点到为止”的写法，对于渴望动手实践的读者来说，无疑是一种折磨。这本书更适合那些已经对IT领域有一定认知，只是想快速回顾某些术语定义的人，而不是真正意义上的零基础入门者。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息技术应用基础》真是本让人又爱又恨的书。从头到尾，我总觉得它在努力搭建一个知识的框架，但每当我试图深入了解某个具体的技术点时，它又显得过于蜻蜓点水。比如，在谈到网络协议的那一章，作者似乎只是粗略地提及了TCP/IP模型的层次结构，然后就迅速转向了应用层的服务。对于一个初学者来说，我期望看到更多关于数据包如何在网络中传输的生动比喻或者实际的抓包分析示例，而不是仅仅停留在理论概念的罗列上。更让我感到困惑的是，书中对操作系统核心概念的描述，比如进程管理和内存分配，显得有些晦涩和陈旧。很多例子似乎是基于多年前的系统架构，与现在主流的云计算和虚拟化环境格格不入。我理解基础知识的重要性，但如果基础的讲解方式不能与时俱进，很容易让现在的学生觉得枯燥乏味，甚至产生“这书是不是过时了”的疑虑。我花了大量时间去查阅其他的在线资源，才把书里提到的那些概念真正串联起来，这无疑增加了学习的额外负担。希望未来的版本能增加更多与现代计算环境相关的实例，比如容器化技术或者移动设备操作系统的基础原理，让读者能够真正感受到信息技术在当下的活力。

评分☆☆☆☆☆

这本书中对前沿趋势的把握显得滞后且保守，仿佛知识体系被锁在了好几年前的某个时间点。书中花费了大量篇幅介绍桌面操作系统和本地数据存储的传统范式，但对于当前信息技术领域的核心驱动力——云计算、大数据处理框架以及移动互联网架构——的介绍却显得力度不足，像是一种事后的补录。我阅读时，发现它对SaaS、PaaS、IaaS的定义停留在非常基础的云计算概念普及阶段，缺乏对现代云原生技术栈（如Serverless、微服务）的哪怕是最基本的提及。对于一个身处这个快速迭代的行业来说，一本基础教材如果不能提供一个面向未来的视野，那么它的价值将迅速贬值。我更需要的是理解这些新兴技术背后的基础原理和演进逻辑，而不是仅仅记住几个过时的定义。这本书让我感觉自己好像在学习一项即将被淘汰的技术的入门指南，它未能激发我对未来信息技术发展的热情与探索欲，反而带来了一种知识的焦虑感。

评分☆☆☆☆☆

关于高级主题的覆盖深度，这本书的表现令人失望，它似乎总是停留在“是什么”的层面，而完全回避了“为什么”和“如何做”的深入探讨。在我看来，作为一本应用基础教材，它本应为后续更深入的学习打下坚实的基础，但它提供的基础似乎过于浅薄，无法支撑起更高阶的知识结构。例如，在人工智能这一章，作者只是简单介绍了机器学习的几个主要流派（监督式、非监督式），然后就转向了伦理讨论，完全没有涉及任何关于模型训练、特征工程或者损失函数的基础概念。对于一个想要进入该领域的学生来说，这就像是只学会了食材名称，却不知道如何开火做饭。这种处理方式，使得读者在面对后续专业课程时，会感到知识链条断裂，必须花大量时间去弥补这些基础知识的缺失。这种“基础”反而成为了后续学习的阻碍，这绝对不是一本好的教材应该起到的作用。它更像是一本面向非技术管理人员的科普读物，而不是面向未来技术从业者的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆