微软培训与认证系列教材 833B 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:微软公司

出品人:

页数:796

译者:

出版时间:2002-1

价格:180.00元

装帧:

isbn号码:9787302015215

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于“微软培训与认证系列教材 833B”之外的其他图书的详细简介，旨在提供丰富的内容而不提及您提供的特定书目： --- 《深度学习实践与前沿技术：从理论到应用》 内容简介 本书旨在为数据科学、人工智能领域的专业人士和高级学习者提供一套全面且深入的技术指南，聚焦于现代深度学习架构的构建、优化及其在复杂工业场景中的实际应用。全书结构严谨，内容覆盖了从基础理论到尖端研究的多个层面，强调理论推导与代码实践的紧密结合。 第一部分：深度学习基础重构与优化 本部分首先对传统神经网络模型进行了系统性的梳理与重构，尤其关注了激活函数、损失函数以及优化器选择的最新进展。我们深入探讨了批量归一化（Batch Normalization）的局限性及其替代方案，如层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization），并结合具体案例分析了它们在处理不同数据分布时的性能差异。 在模型架构层面，本书详细剖析了卷积神经网络（CNNs）的演变历程，从经典的 LeNet、AlexNet 到现代的高效网络如 ResNet、DenseNet 和 Vision Transformers (ViT)。我们不仅展示了如何复现这些经典结构，更着重于讲解残差连接（Residual Connections）、密集连接（Dense Connections）背后的数学原理，以及如何通过网络剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等模型压缩技术，在保持高精度的前提下，实现模型在边缘设备上的高效部署。 第二部分：序列模型与自然语言处理（NLP）的范式革新 本篇聚焦于处理时序数据和文本数据的强大工具——循环神经网络（RNNs）的继承者们。我们对长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的工作机制进行了细致入微的解析，并过渡到注意力机制（Attention Mechanism）的引入。 核心章节集中在 Transformer 架构的全面解析。从自注意力（Self-Attention）的多头机制到位置编码的各种实现方式（绝对位置编码、旋转位置编码等），本书提供了详尽的数学推导。随后，我们深入探讨了当前主流的预训练语言模型（PLMs），包括 BERT、GPT 系列以及 T5 等的Encoder-Decoder结构。对于每个模型，我们不仅解释了其预训练目标（如掩码语言模型、下一句预测），还详细介绍了微调（Fine-tuning）策略，特别是针对特定任务如命名实体识别（NER）、问答系统（QA）和文本摘要生成的最佳实践。 第三部分：生成模型与多模态学习 本部分跨越了判别式模型，深入到数据的生成与创造领域。我们详细介绍了变分自编码器（VAEs）的概率图模型基础，以及生成对抗网络（GANs）的博弈论视角。对于 GANs，我们着重分析了 WGAN、LSGAN 等改进版本如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，并提供了高质量图像生成的实战技巧。 近年来大热的扩散模型（Diffusion Models）被赋予了专门的章节进行深入剖析。从前向加噪过程到反向去噪过程的数学构建，再到条件生成（Conditional Generation）的实现，本书提供了清晰的算法流程图和关键采样策略的对比。 在多模态学习方面，本书探讨了如何联合处理视觉和文本信息，例如 CLIP 模型的对比学习框架，这对于构建稳健的跨模态检索和生成系统至关重要。 第四部分：模型部署、可解释性与前沿挑战 成功训练复杂的深度学习模型只是迈向工程实践的第一步。本部分转向工业部署和模型可靠性。 模型部署优化： 我们探讨了使用 ONNX 标准进行模型交换、使用 TensorRT 或 OpenVINO 等推理引擎进行加速的方法。对于内存受限的环境，模型量化（如 INT8 部署）的精度损失分析和校准技术被详尽阐述。 可解释性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得尤为重要。本书介绍了 LIME、SHAP 等局部解释方法，以及 Grad-CAM 等基于梯度的全局解释技术，帮助读者诊断模型错误并建立信任。 前沿挑战： 最后，我们展望了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私下的模型训练范式，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）和防御策略的研究现状，为读者应对未来人工智能领域的安全与伦理挑战做好准备。 适用读者 本书适合具备扎实的线性代数、概率论和基础编程（Python）知识的研究生、软件工程师、数据科学家以及希望从原理层面掌握先进AI技术的专业人士。它不仅是理论学习的参考书，更是指导复杂深度学习项目实施的实战手册。 --- 《高性能计算：并行化编程与系统优化实践》 内容简介 本书聚焦于现代计算领域的核心瓶颈——如何有效地利用多核处理器、大规模集群以及异构计算资源（如 GPU）来加速复杂科学计算与工程模拟。全书摒弃了纯理论的堆砌，转而采用实践驱动的方式，系统性地介绍并行编程模型、性能分析工具以及系统级优化策略。 第一部分：并行计算基础与模型构建 本部分为深入的并行化工作打下坚实的基础。首先，我们回顾了现代CPU架构，包括乱序执行、指令级并行、缓存层次结构（L1/L2/L3）的延迟与带宽特性，这些是理解并行效率的关键。 接着，本书详细介绍了并行程序设计的核心范式：数据并行与任务并行。重点讲解了共享内存模型下的并行化技术，包括 POSIX 线程（pthreads）的创建、同步机制（互斥锁、条件变量、屏障）的使用，以及 OpenMP 指令集的深入应用。我们不仅展示了如何编写正确的并行代码，更强调了如何避免死锁、竞态条件等并发错误。 第二部分：大规模分布式系统编程 针对跨越多个节点的计算需求，本书全面覆盖了消息传递接口（MPI）。从 MPI 的基本通信原语（`MPI_Send`, `MPI_Recv`）到高级的集体通信操作（`MPI_Allreduce`, `MPI_Scatter`），本书提供了大量的示例代码来演示如何高效地划分数据和管理进程间通信。我们特别关注了拓扑感知（Topology-aware）的通信策略，以最小化网络延迟，这在大型高性能计算（HPC）集群中至关重要。 分布式内存编程的难点在于数据一致性与负载均衡。本书探讨了领域分解（Domain Decomposition）技术的不同实现，并介绍了 Checkpointing/Restart 机制，确保长时间运行的模拟任务具备容错能力。 第三部分：异构计算与GPU加速 现代科学计算越来越依赖于图形处理器（GPU）的强大吞吐能力。本部分将重点放在 NVIDIA CUDA 编程模型上。 我们详细解析了 CUDA 的层次结构：Grid、Block 和 Thread 的映射关系，以及内存体系结构（全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存）的性能差异。读者将学习如何通过精确控制内存访问模式（如合并访问 Coalesced Access）来最大化 GPU 吞吐量。 此外，本书也介绍了 OpenACC 等更高级别的指令集，以及如何使用现代编译器将 C/C++ 代码自动（或半自动）移植到 GPU 上执行。对于需要跨平台解决方案的读者，我们将对比分析 OpenCL 或 SYCL 的基本概念。 第四部分：性能分析、调优与实战案例 理论上的并行化并不等同于实际的性能提升。本部分是工程实践的核心。 性能剖析： 我们将指导读者使用专业的性能分析工具，如 Valgrind (Cachegrind/Callgrind)、Intel VTune Profiler 或 NVIDIA Nsight Systems。通过深入分析缓存未命中率、分支预测错误、内存延迟和通信开销，准确识别代码中的性能瓶颈。 系统级调优： 性能调优不仅仅是算法的优化，还包括系统参数的调整。我们将讨论 NUMA 架构下的内存绑定（Memory Affinity）、I/O 吞吐量的提升方法，以及如何根据目标硬件选择最佳的并行度。 实战案例： 最后，本书通过两个实际的复杂应用案例——大规模有限元分析（FEA）和分子动力学模拟——来整合所学知识。案例将展示从串行代码到混合 MPI+OpenMP+CUDA 模型的完整优化流程，并展示最终的加速比和效率提升数据。 适用读者 本书面向从事高性能计算、数值模拟、大规模数据处理的工程师、科学家和研究人员。要求读者具备扎实的 C/C++ 编程基础，并希望系统掌握加速计算技术的实践方法。

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