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出版者:Society for Industrial and Applied Mathematics

作者:David Peleg

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:1987-1-1

价格:$154.41

装帧:平装

isbn号码:9780898714647

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深度学习在自然语言处理中的应用：从理论到实践 本书旨在为对自然语言处理（NLP）和深度学习交叉领域感兴趣的研究人员、工程师和高级学生提供一本全面而深入的指南。本书聚焦于如何运用最新的深度学习模型和技术，解决自然语言理解、生成和分析中的复杂挑战。我们将从基础的神经网络结构出发，逐步深入到前沿的Transformer架构及其变体，并详细探讨它们在实际NLP任务中的部署与优化。 --- 第一部分：自然语言处理与深度学习基础回顾 本部分为读者奠定坚实的理论基础，确保对后续高级主题的理解。 第一章：自然语言处理的演进与挑战 NLP的范式转移： 简要回顾基于规则、统计方法到基于神经网络方法的演变历程。 核心任务与评估指标： 概述文本分类、命名实体识别（NER）、机器翻译（MT）、问答系统（QA）等核心NLP任务，并详细介绍准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等关键评估指标的计算原理与适用场景。 当前挑战： 探讨数据稀疏性、上下文依赖性、多义性、常识推理以及模型可解释性在现代NLP中的重要性。 第二章：深度学习基础回顾：从前馈网络到循环网络 基础组件： 激活函数（ReLU, GELU, Swish）的选择与影响；损失函数（交叉熵、对比损失）的优化目标。 前馈神经网络（FNN）与反向传播： 深入解析梯度下降的变体（SGD, Adam, RMSProp）及其在NLP任务中的收敛特性。 循环神经网络（RNN）的局限性： 详细分析标准RNN在处理长距离依赖时面临的梯度消失/爆炸问题。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 剖析遗忘门、输入门和输出门/更新门和重置门的精确工作机制，以及它们如何解决传统RNN的不足。 第三章：词嵌入（Word Embeddings）的深度解析 静态词嵌入的局限： 探讨Word2Vec（CBOW, Skip-gram）和GloVe的原理，并指出其无法捕捉词义在不同上下文中的变化。 上下文敏感的词嵌入： 引入ELMo（基于Bi-LSTM）的概念，展示如何通过深度网络的中间层输出来生成动态的词向量。 高效的嵌入训练策略： 讨论负采样（Negative Sampling）和窗口大小设置对训练效率和效果的影响。 --- 第二部分：Transformer架构的革命与深入 本部分是本书的核心，全面剖析自注意力机制及其在现代NLP模型中的统治地位。 第四章：自注意力机制（Self-Attention）的数学基础 Q, K, V的构建： 详细阐述查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的线性变换过程。 缩放点积注意力： 深入探讨除以 $sqrt{d_k}$ 的数学动机，以及它如何稳定梯度。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释并行处理不同表示子空间（representation subspaces）的机制，以及如何将多个注意力头的输出进行拼接和投影。 掩码机制（Masking）： 在解码器中，如何使用因果掩码（Causal Masking）来防止模型“偷看”未来的信息。 第五章：Transformer模型架构的完整剖析 编码器堆栈： 详细分析编码器层中包含的“多头自注意力层”和“位置前馈网络”的结构与数据流向。 解码器堆栈： 解释解码器中“自注意力层”、“编码器-解码器注意力层”和“前馈网络”的顺序与功能差异。 位置编码（Positional Encoding）： 深入分析正弦和余弦函数用于注入序列顺序信息的机制，以及其相对于可学习位置嵌入的优势。 残差连接与层归一化： 探讨这些正则化技术如何稳定深层网络的训练过程。 第六章：预训练范式与BERT家族的崛起 自监督学习任务设计： 详细介绍掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的设计哲学和训练目标。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 深入剖析其双向性如何克服传统单向模型的限制，并演示其在微调（Fine-tuning）阶段的应用。 Transformer的变体： RoBERTa： 探讨动态掩码策略和移除NSP任务对性能的提升。 ALBERT： 分析参数共享机制（Factorized Embedding Parameterization and Cross-Layer Parameter Sharing）如何显著减少模型参数量。 ELECTRA： 阐述判别式预训练（Replaced Token Detection）作为一种更高效的预训练任务。 --- 第三部分：前沿模型与高级应用 本部分着眼于生成式模型、高效推理和特定复杂任务的解决方案。 第七章：大规模自回归生成模型：GPT系列解析 GPT架构的核心差异： 强调GPT系列作为纯解码器架构，如何专注于序列生成任务。 训练目标与上下文窗口的扩展： 分析GPT模型如何通过增加上下文长度和数据规模实现零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习能力。 指令微调（Instruction Tuning）与对齐（Alignment）： 探讨如何使用人类反馈的强化学习（RLHF）或监督式微调（SFT）使大型语言模型（LLM）的行为更符合人类意图和安全标准。 第八章：高效处理长序列的挑战与解决方案 注意力机制的二次复杂度瓶颈： 详细分析标准自注意力机制 $O(N^2)$ 的时间与内存复杂度，其中 $N$ 为序列长度。 稀疏注意力模型： 研究如Longformer（使用滑动窗口和全局注意力）或Reformer（使用局部敏感哈希LSH）如何通过限制注意力范围来降低计算复杂度至 $O(N log N)$ 或 $O(N)$。 循环与状态空间模型（SSMs）： 介绍Mamba等新型架构如何结合循环机制的线性复杂度与Transformer的并行训练能力，为处理超长文档提供新的视角。 第九章：知识增强与检索增强生成（RAG） 模型内部知识的局限性： 探讨预训练模型固有的知识更新滞后性和“幻觉”（Hallucination）问题。 检索增强生成（RAG）的架构： 详细分解RAG系统的三个阶段：信息检索（使用密集向量检索器如DPR）、上下文融合（将检索到的文档片段与输入提示结合）和最终生成。 向量数据库与嵌入模型的集成： 讨论如何选择合适的向量化模型和数据库系统（如Faiss, Pinecone）来优化实时检索的延迟和准确性。 第十章：多模态与跨语言的深度学习范式 跨语言迁移学习： 分析多语言BERT（mBERT）和XLM-R如何通过共享词汇表和大规模多语种预训练，实现零资源语言的迁移学习效果。 视觉-语言对齐： 介绍CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）如何通过对比学习将文本和图像嵌入到同一语义空间，及其在零样本图像分类中的应用。 序列到序列（Seq2Seq）的泛化： 将Transformer架构扩展到语音识别和机器翻译等复杂Seq2Seq任务中的实际工程考量。 --- 附录：模型部署与可解释性 本部分侧重于工程实践和伦理考量。 模型量化与剪枝： 探讨如何使用INT8量化、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，在保持较高精度的前提下加速模型推理，适应边缘设备部署。 LIME与SHAP方法在NLP中的应用： 介绍如何利用这些局部可解释性方法，理解模型做出特定预测的关键输入Token。 偏见、公平性与模型伦理： 分析训练数据中固有的社会偏见如何在模型中被放大，以及减轻这些偏见的技术途径。

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当我第一次看到《分布式计算》这个书名时，我的脑海中立即浮现出关于大规模数据处理、高并发系统设计、以及复杂网络协议的诸多场景。我热切地期待着书中能够提供关于分布式事务、一致性模型、容错机制、以及各种分布式协调服务（如 Zookeeper）的深入解析。然而，当我开始阅读，并逐渐沉浸在书中的文字海洋中时，我发现自己仿佛走上了一条与预设航线完全不同的河流。这本书的内容，与我所期待的“分布式计算”技术领域，似乎存在着一道难以逾越的鸿沟。书中并没有出现任何关于 RPC、RESTful API、消息队列（如 Kafka, RabbitMQ）、微服务架构、分布式缓存（如 Redis）、或者分布式数据库（如 Cassandra, MongoDB）的实际探讨。取而代之的，是大量的关于“组织”和“管理”的论述。它更侧重于探讨如何在一个“分布式”的组织结构中，实现高效的沟通、协作和决策。书中分析了扁平化管理、远程团队建设、跨部门项目整合等议题，并举例说明了不同企业是如何通过优化组织结构来实现“分布式”的运作模式。这些内容本身在管理学领域或许有其价值，但对于一个抱着学习分布式计算技术目的的读者而言，却显得格格不入。我期待的是一本能够告诉我“如何构建一个分布式系统”，而不是“如何构建一个分布式组织”。这种内容与书名之间的巨大错位，令我感到非常失望。

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手捧着《分布式计算》这本颇具吸引力的书籍，我曾怀揣着对解构复杂分布式系统、理解高并发处理机制、以及掌握容错与扩展性设计的强烈愿望。我满心期待地以为，书中会充斥着关于分布式数据库的权衡、一致性协议的精妙、消息队列的实现，以及微服务架构的最佳实践。然而，当我开始逐章阅读，并逐渐深入其中时，我却发现自己仿佛踏入了一片与预设路径截然不同的风景。这本书的内容，与我对“分布式计算”——即计算机系统中跨越多个节点进行协同处理——的理解，存在着一条巨大的鸿沟。书中几乎没有提及任何关于分布式事务、CAP 定理、 Paxos/Raft 算法、RPC 框架、或分布式缓存等技术细节。取而代之的，它似乎在探讨一种更为广泛的“协作”概念，并将其应用到了社会、经济和组织管理的范畴。我读到了关于如何实现跨地域团队的有效沟通、如何构建共享知识的平台、以及如何在信息爆炸的时代保持协作的敏捷性。书中充满了关于“连接”、“共享”、“协同”的分析，并辅以大量的案例研究，这些案例大多与企业管理、项目协调或社会创新有关。这种内容与书名之间出现的巨大反差，让我感到极度的困惑。我期待的是一本能够揭示“计算”如何“分布式”的奥秘，而非“组织”如何“分布式”的指南。因此，这本书未能满足我作为一名技术开发者对于“分布式计算”这一主题的核心期望。

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手捧着《分布式计算》这本书，我的心情经历了从期待到困惑，再到略带失望的转变。我以为这是一本能够深入探讨分布式系统原理、设计模式和实践的宝典，能够帮助我理解如何构建容错、高可用、可扩展的现代应用。然而，当我沉浸其中时，我发现这本书的内容仿佛是一条通往别处的岔路，与我预设的“分布式计算”的坦途渐行渐远。它并没有深入剖析并发控制、一致性协议、分布式事务，也没有介绍像 Kafka、Zookeeper、Kubernetes 这样支撑分布式系统运行的关键技术。相反，它更像是在讲述一个关于“社会”的宏大叙事，关于人类如何在一个日益互联互通的世界中，通过各种方式实现“协同”与“共享”。书中充斥着对全球化进程的观察，对信息传播模式的分析，以及对不同文化背景下人们如何达成共识的探讨。我看到了关于“众包”模式的案例，关于“开放源代码”社区的运作机制，以及关于“去中心化”社交平台的兴起。这些内容本身无疑是有趣且发人深省的，但它们与我脑海中“分布式计算”——那个由无数服务器、进程、数据副本组成的复杂网络——的图像，完全无法吻合。我无法从中找到任何关于消息传递、数据同步、任务调度、故障恢复等技术性细节的蛛丝马迹。这让我不禁思考，作者是否对“分布式计算”有着一种极为宽泛、甚至可以说是“非技术性”的解读？抑或是，这个书名只是一个引子，试图将读者引入一个关于“共享”、“协作”、“互联”的更广泛话题？无论如何，作为一个期望了解技术本质的读者，我对这本书未能提供预期的内容感到非常遗憾。

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这本书的书名是《分布式计算》，但我实在无法在阅读之后找到任何与“分布式计算”这个概念有直接关联的内容。我翻来覆去地检查了目录、索引，甚至对书中的每一句话都进行了仔细的审视，试图从中找出哪怕一丝半点关于分布式系统、并行处理、一致性模型、容错技术、消息队列、RPC（远程过程调用）或者任何其他与分布式计算相关的技术细节。然而，令我大失所望的是，这本书仿佛将我带入了一个完全不同的领域。它更多地是在探讨一些非常宏观的管理学理论，比如团队协作的艺术、领导力的不同维度、项目管理的最佳实践、以及如何在高压环境下保持团队的士气。书中充斥着大量的案例研究，但这些案例都聚焦于企业内部沟通、跨部门协作以及如何优化工作流程，而不是如何设计和实现一个能够处理海量数据、应对高并发请求的分布式系统。我甚至怀疑，作者是否对“分布式计算”这个术语有着自己独特的、非传统的理解，或者这只是一个为了吸引眼球而起的书名。如果是前者，那么作者的解释在哪里？如果是后者，那么这本书的实际内容则与书名产生了巨大的误导。我理解一本书的标题不一定能完全概括其内容，但这种完全脱节的情况确实让我感到困惑和失望。我期望的是一本能够深入剖析分布式计算原理、技术和挑战的书籍，能够帮助我理解如何构建可靠、可扩展、高性能的分布式应用，但这本书显然未能满足我的这一核心期望。我不得不承认，我对这本书的整体评价是负面的，主要原因在于其内容与书名严重不符，导致读者在阅读过程中产生巨大的认知偏差。

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《分布式计算》——这个书名本身就充满了科技感和未来感，我带着对解构复杂系统、掌握前沿技术的渴望，开始了我的阅读之旅。然而，我很快就发现，这本书似乎是一扇通往截然不同风景的门。它没有带领我深入探讨消息队列的实现细节、分布式数据库的CAP理论权衡、或者RPC框架的性能优化。相反，我被引向了一个关于“人”与“组织”的讨论。书中充斥着关于领导力模型、团队动力学、跨文化沟通的案例分析，以及如何在高压环境下维持组织韧性的探讨。我读到了关于如何构建一个“分布式”的企业文化，如何让信息在组织内部自由流动，以及如何赋能个体在扁平化管理中发挥创造力。这些内容本身具有一定的管理学价值，但它们与我心中那个关于由无数节点协同工作的计算系统的“分布式计算”概念，相去甚远。我无法从中找到任何关于分布式算法、一致性协议、容错机制的论述，更不用说具体的技术实现方法了。这让我不禁产生了疑问：作者是否试图将“分布式”的概念从技术领域拓展到社会和组织领域，从而构建一种全新的理解框架？如果真是这样，那么这本书的立意固然宏大，但其书名却未能清晰地传达这一意图，导致了我这样期待技术深度内容的读者，在阅读过程中产生了巨大的认知落差。我期待的是一本能够揭示“计算”如何“分布式”的奥秘，而非“组织”如何“分布式”的指南。

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收到《分布式计算》这本书，我满怀期待地打开了它，希望能够一窥现代软件工程中那令人着迷的分布式系统设计之道。然而，随着阅读的深入，我越发感到一种强烈的脱节感，仿佛我误入了一个精心装扮的宴会，却发现端上的菜肴与我点的菜单完全不符。《分布式计算》的书名，在我看来，理应涵盖诸如一致性、可用性、分区容错性（CAP 定理），Paxos/Raft 等共识算法，分布式事务，消息队列，微服务架构，以及大规模数据处理框架（如 Hadoop、Spark）等核心概念。但我在这本书中，却找不到任何与这些技术细节相关的论述。取而代之的是，它似乎更偏向于探讨一种“组织分布式”的理念。书中大量篇幅都在阐述如何建立高效的远程团队、如何进行跨地域的项目管理、以及如何在信息爆炸的时代保持有效的沟通与协作。我读到了关于“去中心化”管理模式的分析，关于如何通过灵活的团队组织来应对快速变化的市场需求，以及关于如何利用“分布式”的思维方式来解决传统企业管理中的瓶颈。这些内容本身对于管理领域而言，或许具有一定的启发意义，但它们与我作为一名技术开发者，对于“分布式计算”的期待，南辕北辙。我渴望的是能够理解如何构建一个能够在全球范围内、跨越无数节点的计算网络，如何保证数据的可靠性、计算的准确性，以及系统的可伸缩性。然而，这本书似乎将“分布式”这个词的含义，完全从技术层面剥离，转移到了一个更为抽象和概念化的“组织”层面。这让我感到极大的困惑，并对这本书的实际价值产生了质疑。

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在拿到《分布式计算》这本书时，我满怀着对现代计算机科学核心领域的探索热情。我期望这本书能引领我深入理解如何构建大规模、高可用、可扩展的系统，例如关于共识算法、数据分片、负载均衡、分布式事务等关键技术。然而，当我逐页翻阅，并仔细咀嚼每一段文字后，我发现自己仿佛误入了一片全然陌生的土壤。这本书的内容，与我对“分布式计算”的理解，产生了巨大的、令人费解的鸿沟。它没有谈论任何关于分布式数据库、分布式文件系统、消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）、RPC（如 gRPC）的实现细节，也没有深入探讨 CAP 定理、 Paxos/Raft 等一致性协议的工作原理，甚至连微服务架构中的服务发现、网关、熔断等概念也未曾提及。相反，这本书的篇幅大量聚焦于一些更为宏观的、偏向于社会学和心理学的议题。它探讨的是信息在社会网络中的传播模式，群体决策的动力学，以及如何在高密度信息环境下实现个体与集体的认知协调。书中充满了关于“连接”、“涌现”、“自组织”等概念的讨论，并辅以大量社会现象的案例分析。这让我非常困惑，我不得不怀疑，作者是否将“分布式计算”理解为一个极为宽泛的、涵盖了信息传播和群体行为的社会学概念，而非其在计算机科学领域通常所指的技术范畴。如果真是如此，那么这本书的书名，在很大程度上未能准确地反映其真实内容，对抱着技术学习目的的读者而言，无疑是一种误导。我期待的是一次关于技术实现的深入探索，而非一次关于社会现象的宏观描绘。

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当我拿到这本书，名为《分布式计算》，心中曾燃起一团希望的火焰，期待着能够深入理解现代计算架构的基石。然而，在我逐页研读的过程中，我发现自己如同置身于一个精心布置的迷宫，入口指向远方，出口却杳无踪迹。这本书似乎将我的注意力引向了一个关于“人”的议题，一个关于组织内部协作效率的探讨。我读到了关于如何激发团队潜力、如何建立信任、如何在项目推进中化解冲突的篇章，这些内容本身或许有其价值，但它们与我对于“分布式计算”的理解——即涉及跨越多个计算节点、协同工作的复杂系统——毫不沾边。书中举例的都是一些跨国公司内部的管理案例，讨论的是如何优化决策流程、如何提升员工敬业度、如何在全球化背景下实现资源的最优配置。我没有看到任何关于 CAP 定理的讨论，没有关于 Paxos 或 Raft 协议的介绍，甚至连最基础的分布式数据库的架构模型也未曾提及。取而代之的是大量的心理学原理、领导力模型以及沟通技巧的分析。我试图在其中寻找任何一丝关于算法、数据结构、网络协议、并发控制等与分布式系统紧密相关的词汇，但踪迹渺茫。这让我不禁怀疑，这本《分布式计算》是否只是一个借用了高科技名词的“软技能”读物？它是否试图将“分布式”的概念从技术层面延伸到社会、组织层面，从而实现某种更广泛的意义上的“分布式”？如果是这样，那么作者应当有更清晰的阐述和解释，否则，任何读者在看到这个书名时，都会自然而然地期待一场关于技术深入的旅程，而这本书提供的，却是一场关于人际关系和组织管理的“流水账”。

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《分布式计算》——仅仅是这个书名，就足以激发我对现代软件架构和系统设计的强烈好奇。我曾设想，本书会是一场关于如何驾驭海量数据、实现近乎无限扩展性、以及构建坚不可摧系统的技术盛宴。然而，当我开始逐页翻阅，并深入理解书中的每一个章节后，我却发现自己仿佛被带入了一个截然不同的世界，一个与我最初设想的技术版图完全无关的领域。书中没有关于分布式共识算法（如 Paxos, Raft）的详细推演，没有对分布式事务处理的挑战和解决方案的深入剖析，甚至连消息队列（如 Kafka, Pulsar）的工作原理和设计模式也未曾触及。取而代之的是，本书大量篇幅都在探讨一种“去中心化”的理念，以及它在社会、经济和政治领域的应用。我读到了关于区块链技术如何重塑信任机制的分析，关于点对点网络如何颠覆传统的信息传播方式的讨论，以及关于数字身份和去中心化自治组织（DAO）的未来畅想。这些话题本身极具前瞻性和颠覆性，但它们与我理解的“分布式计算”——那个在计算机科学领域特指跨越多个计算节点进行协同工作的技术集合——存在着显著的差异。我渴望的是对技术实现细节的洞察，而非对一种宏观的“去中心化”哲学理念的阐述。这种内容与书名之间的巨大偏差，让我感到非常困惑，并对本书的实际价值产生了质疑。

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《分布式计算》——这个书名如同一个闪耀的灯塔，指引我驶向理解现代计算架构深邃海域的航程。我满怀期待地翻开它，想象着书中会充斥着关于节点间通信、数据同步、并发控制、一致性算法的精妙论述。然而，当我深入阅读后，我发现自己置身于一片截然不同的风景之中。这本书仿佛将我带入了一个关于“信息”与“关系”的广阔世界。它没有深入探讨 CAP 定理的取舍，没有分析 Paxos 或 Raft 协议的优雅，也未曾深入介绍消息队列的设计哲学或微服务间的交互模式。相反，它将大量的笔墨花在了对信息如何在人类社会中流动、传播和演变的探讨上。书中充斥着关于“连接性”、“网络效应”、“集体智慧”的分析，并辅以大量社会学、经济学和心理学领域的案例研究。我读到了关于社交网络如何形成、信息如何病毒式传播、以及群体如何做出决策的讨论。这些内容本身具有一定的启发性，但它们与我对于“分布式计算”——即跨越多个计算节点协同工作的技术范畴——的认知，形成了巨大的反差。我无法从中找到任何关于操作系统、网络协议、分布式数据库、分布式缓存等具体技术细节的论述。这让我不禁产生一个强烈的疑问：作者是否将“分布式”的概念，从技术层面转移到了一个更具哲学或社会学意义的层面？如果是这样，那么这本书的书名，未能充分传达其核心议题，对一个期望深入技术细节的读者来说，无疑是一种巨大的遗憾。

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