具体描述
由杨玉杰编著的《钣金展开200例》共汇编了200个钣金展开的实例。
各章节以形体归类分别介绍各种构件的展开方法，除用图解法和一般计算
结合展开外，还以实例数据介绍程编计算法展开的先进技术。
《钣金展开200例》适合具有初中以上文化的从事钣金工，铆工、管工
等工程的技术人员参考使用。
好的，以下是一本与《钣金展开200例》内容完全无关的图书简介，详细且内容丰富： --- 书名：深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 作者： 张伟、李明 教授团队 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年5月 ISBN： 978-7-XXXX-XXXX-X --- 图书简介 跨越语言的鸿沟：探索人工智能理解世界的边界 在数字化浪潮席卷全球的今天，自然语言处理（NLP）已成为人工智能领域最活跃、最具潜力的研究方向之一。它不仅是人机交互的核心桥梁，更是实现真正智能系统的关键所在。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》，旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导性的指南，带领大家深入探索当前最先进的深度学习技术如何重塑我们理解、生成和应用人类语言的方式。 本书并非对基础概念的简单罗列，而是聚焦于近年来（特别是过去五年）在NLP领域取得突破性进展的前沿技术和复杂应用场景。我们摒弃了对传统统计模型和早期神经网络的冗长回顾，而是将重点放在Transformer架构的演进、大规模语言模型（LLM）的构建、微调策略以及在具体行业中的落地案例上。 核心内容深度解析： 第一部分：基础架构的革新——从RNN到Transformer的范式转变 本部分首先简要回顾了循环神经网络（RNN）及其变体在序列建模上的局限性，迅速过渡到深度学习在NLP中的革命性基石——注意力机制。详细剖析了Transformer架构的内部构造，包括自注意力（Self-Attention）机制的数学原理、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及前馈网络和位置编码的作用。我们深入探讨了预训练范式的兴起，比较了BERT、GPT系列以及T5等模型在掩码语言建模（MLM）和因果语言建模（CLM）任务上的差异与优势。特别地，本章用图示和伪代码清晰地展示了自回归（Autoregressive）与自编码（Autoencoding）模型的解码过程，帮助读者理解不同预训练目标对下游任务的影响。 第二部分：大规模语言模型（LLM）的构建、优化与部署 随着模型参数规模的爆炸式增长，LLM的训练和管理提出了全新的工程挑战。本部分是本书的重中之重，详细阐述了超大规模模型（如GPT-3、LLaMA等）的训练流程，包括分布式训练策略（如数据并行、模型并行和流水线并行）、混合精度训练的优化技巧，以及如何有效地管理数TB级别的数据集。 更重要的是，我们侧重于模型微调（Fine-tuning）与高效适配技术。读者将系统学习参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Prompt Tuning。这些技术极大地降低了在特定任务上部署大型模型的资源门槛。同时，我们探讨了模型对齐（Alignment）的核心技术，如人类反馈强化学习（RLHF）的完整流程，这是确保模型输出安全、相关和符合人类意图的关键步骤。 第三部分：前沿应用场景的深度挖掘 本书超越了传统的文本分类和命名实体识别，聚焦于当前最具挑战性和商业价值的NLP应用： 1. 复杂问答与知识抽取： 探讨了基于检索增强生成（RAG）的架构设计，如何结合外部知识库克服LLM的“幻觉”问题，实现高精度的事实性问答系统。详细解析了向量数据库的选择、索引策略以及查询重构技术。 2. 代码生成与理解： 深入分析了Codex和AlphaCode等模型在理解自然语言指令并生成可执行代码方面的机制，以及在代码补全、漏洞检测中的应用。 3. 多模态与跨语言处理： 介绍了如何将Transformer扩展到处理图像-文本对（如CLIP模型）或语音数据，以及在低资源语言环境下，如何利用零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习实现有效的跨语言迁移。 4. 对话系统与情感分析的精细化： 不仅涵盖了意图识别，更侧重于多轮对话状态跟踪、对话摘要的生成，以及针对细微情感（如讽刺、犹豫）的深度语义分析方法。 第四部分：伦理、安全与未来展望 任何强大的技术都伴随着责任。本书的最后部分严肃讨论了LLM带来的偏见（Bias）、公平性（Fairness）和可解释性（Explainability）问题。我们提供了评估模型鲁棒性和识别潜在社会风险的实用框架和工具集。展望部分，作者群对神经符号结合（Neuro-Symbolic AI）以及更具世界模型潜力的下一代架构进行了富有洞察力的预测。 目标读者群体： 本书面向具有扎实Python编程基础、熟悉基础机器学习概念（如梯度下降、反向传播）的研究人员、高级软件工程师、数据科学家以及希望将最先进的深度学习技术应用于复杂语言任务的行业专业人士。阅读本书，读者将不仅掌握“如何做”，更能深刻理解“为什么这样做”，从而具备设计和优化下一代NLP系统的能力。 本书的特色： 理论与代码并重： 所有核心算法均配有清晰的数学推导和基于PyTorch/TensorFlow的实现思路。 聚焦前沿： 内容紧跟NeurIPS、ICML、ACL等顶级会议的最新研究成果。 实践驱动： 案例均来自实际工业界或前沿研究项目，强调落地可行性。 掌握这本书，就是掌握了驾驭未来人机交互的关键钥匙。 ---
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