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出版者:中国宇航出版社

作者:庄海滨

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801448262

丛书系列:

图书标签:

• Outlook2003
• Office
• 教程
• 中文版
• 软件
• 办公软件
• 电子邮件
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《深度学习与自然语言处理实战》 本书导读：驾驭信息时代的双核引擎 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心能源。而在这片数据的海洋中，如何有效、智能地处理和理解人类的语言，已成为衡量技术前沿的关键指标。本书《深度学习与自然语言处理实战》正是为志在驾驭这一前沿领域的工程师、研究人员和技术爱好者量身打造的深度实战指南。 本书定位与核心理念：理论与实践的无缝衔接 本书并非一本仅仅罗列算法公式的理论专著，也并非堆砌代码片段的初级手册。我们的核心理念在于构建一个从基础概念到复杂应用场景的完整知识体系，强调“知其所以然”与“行之有效”的统一。我们聚焦于当下最热门、最具应用价值的深度学习框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）在自然语言处理（NLP）领域的落地应用。 第一篇：深度学习基石与NLP的重构 本篇旨在为读者夯实必要的数学与计算基础，并系统梳理传统NLP范式向现代深度学习范式的转变历程。 第一章：深度学习基础回顾与环境配置 我们将快速回顾神经网络的基础结构、反向传播算法的机制，并深入探讨现代深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的张量操作、自动微分机制。重点讲解如何搭建一个高效的GPU加速训练环境，确保后续实验的流畅性。 第二章：词汇表示学的革新：从稀疏到稠密 词向量（Word Embeddings）是理解文本语义的起点。本章将详尽解析Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe模型的原理、训练优化及其在实际项目中的应用。更进一步，我们将探讨FastText如何通过字符级信息解决OOV（词汇表外）问题，并对比不同嵌入方式的优劣。 第三章：循环神经网络的精深：序列建模的经典架构 虽然Transformer已占据主导地位，但理解RNN、LSTM和GRU的内部工作机制是掌握序列依赖建模的关键。本章将细致剖析梯度消失/爆炸问题的解决方案，并展示如何利用双向LSTM处理上下文信息，构建基础的序列标注模型。 第二篇：Transformer时代的全面爆发 本篇是本书的核心，它将带领读者深入Transformer架构的每一个细节，并掌握如何利用预训练模型解决实际问题。 第四章：Attention Is All You Need：Transformer架构的解构 我们将彻底拆解Transformer模型，从自注意力机制（Self-Attention）的 Scaled Dot-Product 运算，到多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同层面的语义关系，再到位置编码（Positional Encoding）的必要性。本章将提供原生PyTorch/TensorFlow实现，帮助读者构建一个完全自定义的Transformer层。 第五章：预训练模型的威力：BERT族系的深度探索 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的出现彻底改变了NLP领域。本章将详细讲解BERT的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务，并展示如何使用Hugging Face Transformers库进行高效的模型加载、微调（Fine-tuning）和推理。我们将覆盖BERT、RoBERTa以及SpanBERT等变体的特性对比。 第六章：生成式模型的飞跃：GPT与文本创造 生成式任务是NLP的试金石。本章专注于自回归模型，深入讲解GPT架构，特别是其在文本生成、对话系统中的应用。我们将探讨温度采样、Top-k/Top-p 采样等控制生成质量的关键解码策略，并演示如何利用这些技术生成连贯、符合语境的长篇文本。 第三篇：NLP的垂直应用与前沿挑战 本篇将视角从基础模型转向具体的应用场景，展示如何利用前述工具解决复杂的现实问题，并探讨当前研究的前沿方向。 第七章：机器翻译的优化与评估 机器翻译是Seq2Seq（序列到序列）模型的经典应用。本章将介绍Encoder-Decoder结构，并重点分析如何将Transformer应用于神经机器翻译（NMT）。评估指标（BLEU, ROUGE）的计算与调优策略是本章的重点。 第八章：问答系统（QA）与信息抽取（IE）实战 我们将构建一个基于BERT的抽取式问答系统（如SQuAD数据集任务），详细讲解如何将问题和上下文拼接成模型输入，并训练预测答案的起始和结束位置。此外，还将涵盖命名实体识别（NER）和关系抽取的高级技巧。 第九章：对话系统与情感分析的高级技术 针对对话系统，我们将探讨基于检索和基于生成的两种主流架构，并简要介绍如何利用预训练模型处理多轮对话的上下文管理。在情感分析部分，我们将超越简单的二分类，探讨如何应用细粒度情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）技术。 第十章：效率、部署与未来展望 最后，本书将关注模型从实验到生产的转化。我们将介绍模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型体积和推理延迟。同时，对未来的多模态学习、大型语言模型（LLM）的规模化挑战与伦理责任进行前瞻性讨论。 本书特色： 代码驱动： 所有核心概念均配有可执行的Python代码示例。 实战导向： 每一个章节的末尾都包含一个解决真实世界问题的 Mini-Project。 前沿覆盖： 确保涵盖Transformer及其衍生模型的最新进展。 本书是希望在人工智能核心领域——自然语言处理方面建立坚实且深入实践能力的读者的必备参考书。掌握本书内容，您将具备构建下一代智能文本处理系统的能力。

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我是一位自由职业者，主要依靠邮件进行项目沟通和时间管理。过去我用的是各种零散的笔记应用和邮件客户端拼凑起来的工作流，效率低下且容易出错。在使用了这本书一段时间后，我才真正体会到将所有事情集中在一个工具中处理的便利性。《中文版Outlook 2003教程》在“时间管理”模块的阐述上，简直是为我量身定做。它并没有把“日程表”和“任务列表”当作两个孤立的功能来讲，而是深入探讨了如何利用“开始日期”和“截止日期”的组合来构建一个动态的优先级矩阵。更让我受益匪浅的是关于“邮件与任务的转化”那一节，很多时候，一封邮件本身就是一个需要跟进的任务，这本书清晰地指导我如何将邮件直接拖拽到任务栏，并设定提醒，确保不会遗漏任何关键的承诺。而且，它还涉及到一些“进阶技巧”，比如如何使用批注功能在邮件草稿中留下内部提示，这些都是我在其他地方看不到的细节。通过这本书的学习，我的“收件箱焦虑”得到了极大的缓解，因为我知道，所有需要做的事情都已经清晰地被分解并记录在了Outlook的任务模块里，我可以放心地将收件箱清空，只专注于当前最重要的事项。

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这本书的装帧和排版设计非常适合需要频繁查阅的读者。纸张的质感不错，即便是长时间翻阅也不会觉得累眼睛。作为一本教程，其内容严谨性是毋庸置疑的，但我更想强调的是它在“故障排除与维护”方面提供的帮助。对于我这种不常进行深度系统维护的用户来说，程序运行缓慢或者数据意外丢失是最可怕的事情。书中专门辟出一章来讲解如何对Outlook数据文件进行“碎片整理”和“修复”，这些内容在很多简易指南中是被完全忽略的。它用图文并茂的方式展示了如何进入控制面板找到相应的工具，并解释了这些维护步骤背后的原理，让人知其所以然。此外，它还提供了一套完整的“导入/导出向导”使用流程，这在我上次更换电脑时派上了大用场，我得以安全、完整地迁移了过去十年的所有邮件记录和联系人信息，过程中没有丢失任何一个数据点，这在过去是难以想象的壮举。这本书的价值不仅仅在于“如何使用”，更在于“如何维护和保护”你的数字资产，这对于任何一个依赖电子邮件进行核心业务的专业人士来说，都是无价的保障。

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说实话，我购买《中文版Outlook 2003教程》完全是一个偶然，当时公司正在进行系统升级，老旧版本软件的培训资料非常难找，而我恰好负责其中一小部分老员工的过渡指导工作。拿到这本实体书时，我本以为它会充斥着大量过时的界面截图和生硬的指令，但阅读体验出乎我的意料。这本书最让我赞赏的是它对于“集成工作流”的强调。Outlook 2003虽然功能不如现在的新版本那样光鲜亮丽，但它在构建一个**桌面任务中心**的思路上非常清晰。书中用大量的篇幅讲解了如何将联系人信息、会议日程和待办事项无缝链接起来，形成一个闭环的工作流。例如，它详细演示了如何从一封客户邮件中直接创建约会，并在该约会中自动关联原始邮件，确保跟进有据可查。这种“事件驱动型”的操作教学，远比单纯罗列菜单功能来得有效得多。我特别喜欢书中关于“协同工作”的部分，虽然是2003年的版本，但它介绍的共享日历和委派任务的功能，对于小型团队的协作仍然有很强的参考价值。这种对软件深层逻辑的挖掘，而非停留在表面点击的讲解方式，体现了作者深厚的实践经验。

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我是一名在校大学生，专业是市场营销，平时需要处理大量的团队合作项目和实习邮件，对高效的日程管理和信息同步有很高的要求。坦白说，我购买这本书的时候，心里其实是抱着试试看的心态，毕竟2003年的软件现在看来已经是很古老的版本了，我担心内容会严重脱节。然而，这本书在处理**核心的邮件和信息组织逻辑**方面，展现出了惊人的持久价值。它对于“如何运用文件夹系统进行多层级分类”的论述，让我深刻理解了信息架构的重要性，这比那些只教你点点鼠标的速成指南要深刻得多。书中详细解释了Outlook中“数据文件（.pst）”的概念以及如何进行备份和归档，这点对于我这种经常需要保留大量历史沟通记录的学生来说至关重要。我过去总是把所有邮件堆在收件箱里，查找起来费时费力，这本书提供了一套成熟的“收件箱零法”的变体应用，让我能够快速区分“待处理”、“已归档”和“参考资料”三类邮件，这种系统性的方法论的价值是跨越软件版本的。此外，它对“自定义视图”的讲解，清晰地展示了如何根据不同的需求（例如：只看抄送给我的邮件，或者只看带有特定附件的邮件）来改变列表的展示方式，极大地提高了信息检索的速度。这不仅仅是一本软件操作手册，更像是一本关于数字信息管理哲学的入门读物。

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这本《中文版Outlook 2003教程》真是帮了我大忙，我一个对电脑操作原本就有些手足无措的中年人，面对新换的办公系统简直是抓瞎。尤其是那个Outlook，界面跟以前用的完全不一样，邮件收发、日历安排、任务管理这些基础功能，我试了好久都摸不着头脑。我记得最开始尝试用它的时候，光是设置一个邮件签名档就折腾了我半天，网上找的那些零散的教程讲得东拉西扯，根本找不到一个系统性的指导。这本书的出现，就像是黑暗中的一盏明灯。它的语言风格非常朴实，完全没有那种高深的计算机术语，即便是像我这样对技术一窍不通的人也能轻松理解。我最欣赏它的是那种循序渐进的编排方式，从最基础的“认识Outlook 2003的主界面”开始，一步步深入到“如何高效地管理收件箱”和“使用联系人模块建立客户数据库”。特别是关于邮件规则的设置那一部分，讲得极其细致，我照着书上的截图一步步操作，很快就学会了自动将特定客户的邮件归档到特定文件夹，这极大地减轻了我日常处理邮件的负担，效率提升不是一星半点。这本书的价值就在于它的实用性和操作性，它不是在炫耀软件有多么强大，而是在手把手教你怎么用它来解决实际工作中的问题。现在，我已经能熟练运用日历功能来安排跨部门会议，并且能利用任务列表来追踪项目进度，这些改变都得益于这本教材的悉心指导。

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