计算机网络与Windows 2000实用教程 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:尚晓航

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2003-8

价格:30.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302068853

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• Windows 2000
• 网络教程
• Windows Server
• TCP/IP
• 网络协议
• 操作系统
• 实践
• 配置
• 网络管理

好的，这是一份关于一本未命名图书的详细介绍，该书内容完全不涉及《计算机网络与Windows 2000实用教程》的主题。 --- 图书名称： 深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 ISBN： 978-7-115-56789-0 出版社： 科技创新出版社 装帧： 精装 / 16开 / 900页 定价： 298.00 元 --- 图书简介 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 是近年来自然语言处理（NLP）领域飞速发展背景下，一本集理论深度、技术广度与工程实践性于一体的权威著作。本书旨在为资深研究人员、高级工程师以及希望深入理解和应用现代NLP技术的专业人士，提供一个全面、详尽且与时俱进的知识框架和实战指南。 本书的编写团队汇聚了来自世界顶尖研究机构和工业界的专家学者，他们不仅在理论研究上有所建树，更在诸如大型语言模型（LLMs）、多模态语义理解、以及复杂问答系统的实际部署方面拥有丰富的经验。本书避免了对基础编程语言或操作系统（如Windows 2000）的冗余介绍，而是将全部篇幅聚焦于驱动当前人工智能浪潮的核心技术——深度神经网络在文本信息处理中的最新突破。 全书结构严谨，逻辑清晰，共分为六大部分，旨在构建一个从基础理论到尖端应用的完整知识体系。 第一部分：现代NLP的理论基石与模型演进 (Foundations and Model Evolution) 本部分首先回顾了词嵌入（Word Embeddings）的经典方法，如Word2Vec和GloVe，并迅速过渡到循环神经网络（RNNs）及其变体（LSTM, GRU）在序列建模中的局限性。重点深入剖析了注意力机制（Attention Mechanism） 的数学原理，它是理解后续Transformer架构的关键。随后，详细阐述了Transformer架构 的核心设计哲学——自注意力（Self-Attention）和前馈网络（Feed-Forward Networks）的精确工作流程，并对比了不同版本的优化，例如稀疏注意力机制的研究进展。这部分内容为读者打下了坚实的、专注于模型架构的理论基础。 第二部分：预训练语言模型的构建与优化 (Pre-trained Language Models: Construction and Optimization) 这是本书的核心篇章之一。我们详细解析了当前主流的预训练模型范式，包括BERT、GPT系列以及T5等。书中不仅解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练任务的细节，更重要的是，探讨了高效的预训练策略。这包括数据清洗与构建高质量语料库的工程挑战、大规模分布式训练（如使用DeepSpeed或FSDP）的内存优化技术，以及模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）在部署阶段如何维持性能并显著降低计算资源消耗。 第三部分：指令微调与对齐技术 (Instruction Tuning and Alignment Techniques) 随着模型规模的增长，如何使模型行为符合人类意图成为关键。本部分专注于指令微调（Instruction Tuning） 的技术细节，包括Supervised Fine-Tuning (SFT) 的最佳实践。更深入地，本书详细介绍了基于人类反馈的强化学习（RLHF） 的完整流程，从奖励模型的训练到PPO算法在文本生成任务中的应用。对于更前沿的直接偏好优化（DPO） 等无需显式训练奖励模型的方法，书中也提供了详尽的数学推导和代码示例。 第四部分：前沿应用场景的深度剖析 (In-Depth Analysis of Cutting-Edge Applications) 本部分侧重于展示如何将上述模型应用于复杂任务： 1. 复杂推理与知识密集型问答（Knowledge-Intensive QA）：探讨了如何结合外部知识库（如向量数据库）与大型模型进行检索增强生成（RAG），以克服模型幻觉问题。书中对比了不同检索策略（如Hybrid Search, Re-ranking）的性能差异。 2. 代码生成与软件工程辅助：分析了Codex类模型在语法正确性、逻辑推理方面的能力，并提出了针对特定编程语言（如Rust、Go）的领域适配方法。 3. 多模态语义融合：虽然核心是NLP，但本书探讨了视觉语言模型（VLM）如何通过联合嵌入空间处理图像描述生成和视觉问答，强调了跨模态对齐的关键技术。 第五部分：高效推理与部署的工程实践 (Efficient Inference and Deployment Engineering) 对于生产环境中的应用，推理效率至关重要。本部分完全聚焦于工程优化，涵盖了从模型量化到部署框架的实践。详细介绍了KV Cache的优化、PagedAttention 等提高吞吐量的技术。同时，本书提供了使用如TensorRT、OpenVINO等专业加速库进行模型编译和部署的详细步骤，并讨论了模型服务（Model Serving）框架（如vLLM, TGI）的架构选择和性能瓶颈分析。 第六部分：NLP伦理、安全与可解释性 (Ethics, Safety, and Interpretability in NLP) 在技术高速迭代的背景下，伦理问题不容忽视。本书用一个专门的章节讨论模型偏见（Bias）的量化与缓解方法，特别关注生成模型中存在的有害内容生成风险。同时，书中介绍了可解释性技术（XAI） 在NLP中的应用，如Saliency Maps和Activation Analysis，帮助研究人员理解模型决策过程，提升系统的透明度和可信赖性。 --- 本书特色： 1. 实践导向： 包含大量的Python伪代码和关键算法的详细流程图，强调从理论到实现的无缝衔接。 2. 聚焦前沿： 内容紧跟ACL、NeurIPS等顶级会议的最新成果，确保知识的时效性。 3. 深度理论： 对Transformer的每一个核心组件都进行了严谨的数学推导，而非停留在表面描述。 目标读者： 具备一定深度学习基础（如熟悉PyTorch/TensorFlow），希望将NLP技术应用于复杂工业场景的高级工程师、算法研究人员、以及致力于AI前沿探索的博士研究生。 本书承诺不涉及任何操作系统底层配置、基础网络协议、或早期计算系统的具体操作细节，专注于驱动下一代智能系统的核心算法和工程实践。

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