计算机汉字录入及编辑技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉测绘科技大学出版社

作者:

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:1995-11

价格:6.50

装帧:平装

isbn号码:9787810303996

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用技术
• 汉字处理
• 文字录入
• 编辑技术
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机技能
• 文字编辑
• 数字化
• 办公自动化

《深度学习模型优化与部署实践》 本书旨在为读者提供一套系统、实用的深度学习模型优化与部署解决方案。在当前人工智能技术蓬勃发展的浪潮下，如何将高效、精准的深度学习模型有效地应用到实际场景中，已成为各行各业关注的焦点。然而，模型精度与计算效率、存储空间之间的权衡，以及跨平台部署的复杂性，常常成为阻碍深度学习技术落地的瓶颈。 本书将从模型优化理论出发，深入浅出地解析各种关键技术，包括但不限于： 第一部分：模型优化理论与方法 1. 模型压缩技术： 剪枝（Pruning）： 详细介绍结构化剪枝和非结构化剪枝的概念、原理与应用。我们将探讨不同剪枝策略（如幅度剪枝、L1/L2正则化剪枝、基于梯度的剪枝等）的优缺点，以及如何在保持模型精度的前提下，最大程度地降低模型参数量和计算量。此外，还会介绍迭代剪枝、稀疏学习等进阶技术。 量化（Quantization）： 深入讲解固定点量化（INT8, INT4等）和浮点量化（FP16, BF16等）的原理。我们将分析量化对模型精度的影响，并介绍各种量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）和后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）技术，以及如何选择合适的量化比特数和量化策略。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 剖析教师-学生模型（Teacher-Student Model）的交互机制，介绍不同类型的知识蒸馏方法，如响应式蒸馏、特征层蒸馏、关系蒸馏等，并提供实践案例，说明如何利用大型、高性能模型来指导小型、高效模型的训练，以提升小模型的性能。 低秩分解（Low-Rank Decomposition）： 讲解如何利用矩阵分解技术（如奇异值分解 SVD、Tucker分解等）来近似表示模型的权重矩阵，从而降低模型的参数量和计算复杂度。我们将探讨不同低秩分解方法的适用场景。 2. 高效模型架构设计： Mobile-First Architectures： 重点介绍为移动端和嵌入式设备设计的轻量级卷积神经网络（CNN）架构，如MobileNet系列（v1, v2, v3）、ShuffleNet系列、EfficientNet等。我们将深入分析其核心设计思想，如深度可分离卷积、分组卷积、通道注意力等，以及如何根据硬件特性进行定制化设计。 Transformer 优化： 针对Transformer模型的高计算量和长序列依赖问题，介绍高效Transformer变种，如Linformer, Reformer, Performer等，以及其在长文本处理和序列建模中的应用。 第二部分：模型推理优化与部署 1. 推理引擎与框架： TensorRT： 详细介绍NVIDIA TensorRT的特性、工作流程及其优化能力，包括图优化、内核融合、精度校准、图层选择等。本书将提供使用TensorRT进行模型转换和优化的详细步骤，以及如何在GPU上实现高性能推理。 ONNX Runtime： 讲解ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的作用，以及ONNX Runtime作为跨平台推理加速器的优势。我们将演示如何将不同框架的模型转换为ONNX格式，并利用ONNX Runtime在CPU、GPU、ARM等多种硬件上进行高效推理。 OpenVINO： 介绍Intel OpenVINO工具套件在Intel硬件平台上的模型优化和部署能力，重点关注其对CPU、集成显卡（iGPU）、VPU（Vision Processing Unit）等硬件的支持。 2. 跨平台部署策略： 嵌入式设备部署： 探讨模型在资源受限的嵌入式设备（如树莓派、NVIDIA Jetson系列）上的部署挑战和解决方案，包括使用轻量级框架、交叉编译、内存管理等。 移动端部署： 介绍模型在Android和iOS设备上的部署技术，如TensorFlow Lite (TFLite)、PyTorch Mobile等，并讲解模型转换、量化、算子加速等关键步骤。 服务器端部署： 讨论模型在云端或数据中心服务器上的部署方案，包括使用Docker、Kubernetes等容器化技术，以及模型服务框架（如TensorFlow Serving, Triton Inference Server）的应用。 3. 性能评估与监控： 延迟（Latency）与吞吐量（Throughput）优化： 详细讲解如何通过模型优化和推理引擎配置来降低推理延迟，提高单位时间内的推理请求数量。 功耗与内存占用优化： 分析模型在不同硬件平台上的功耗和内存占用情况，并提供相应的优化建议。 性能监控工具： 介绍常用的性能分析和监控工具，帮助读者识别模型部署中的瓶颈，并进行针对性优化。 本书的读者对象为对深度学习模型优化和部署感兴趣的开发者、研究人员、算法工程师等。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，都能从本书中获得宝贵的知识和实践指导，从而更有效地将深度学习技术推向实际应用，赋能各行各业的智能化转型。我们将理论与实践相结合，力求让读者在学习过程中能够快速掌握核心技术，并能独立解决模型部署中的实际问题。

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这本书的实用性绝对是五星好评！《计算机汉字录入及编辑技术》这本书，我把它放在床头，晚上有空就翻几页，简直是给我打开了新世界的大门。之前我一直是半吊子地用拼音输入法，什么长词、短语、甚至是一些网络流行语，输入起来都费劲，而且经常打错字，改起来更是麻烦。这本书里面特别详细地讲解了各种输入法的优缺点，比如全拼的易学难精，双拼的上手慢但速度快，还有五笔那个听着就让人头疼的形码。它不是简单地告诉你哪个好，而是分析了背后的原理，让我自己可以根据自己的学习习惯和需求来选择。我试着按照书里说的，练习了一些双拼，虽然刚开始手指有点不听使唤，但坚持了一段时间，真的感觉输入速度提升了不少！而且，书里面还讲了好多编辑方面的技巧，比如怎么样快速地对齐文字、插入页眉页脚、还有怎么有效地利用快捷键来完成复制粘贴、撤销重做这些操作。这些东西平时用得最多，但是真要说起来，我之前好多操作都是靠鼠标一点点来的，现在学会了快捷键，简直是飞速！我有个朋友，也是做文字工作的，我强烈推荐了这本书给她，她看了之后也说太有用了，后悔没早点看到。总之，这本书绝对是想提高自己电脑操作效率，特别是文字处理能力的朋友们的福音。

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这本《计算机汉字录入及编辑技术》实在太让我惊喜了！我一直以来都觉得自己的打字速度在同事里算是中规中矩，但总觉得还有提升的空间，尤其是在处理一些需要大量文字录入的工作时，效率总感觉差那么一点意思。这本书就像是为我量身定做的，它不仅仅是教你一些简单的键盘技巧，而是深入剖析了汉字录入的本质，从最基础的指法训练，到各种输入法的选择与优化，再到一些进阶的快捷键应用，可以说是面面俱到。我特别喜欢其中关于“盲打”训练的部分，那些循序渐进的练习方法，让我从一开始的磕磕绊绊，到慢慢地能够不看键盘就能完成一些简单的词组输入，那种成就感简直爆棚！而且，书中对不同输入法（比如全拼、双拼、五笔）的优缺点进行了详细的对比分析，并且给出了针对不同用户需求的选择建议，这让我非常清晰地认识到，原来选择一个适合自己的输入法能带来如此大的效率提升。书中还提到了很多关于提高编辑效率的小技巧，比如快速删除、复制粘贴、查找替换的组合使用，甚至是一些我之前从未听说过的专业术语，这本书都用非常通俗易懂的方式给我讲解清楚了。读完之后，我感觉自己的双手仿佛被解放了一样，敲击键盘的动作变得更加流畅自如，工作效率也得到了显著的提高，再也不用担心被落下的文档压垮了！

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坦白讲，刚拿到《计算机汉字录入及编辑技术》这本书的时候，我并没有抱有多大的期望，以为它只是市面上那些泛泛而谈的电脑入门书籍之一，但事实证明我错了，而且错得离谱。这本书的专业度和深度绝对超出了我的想象。它并没有停留于表面，而是深入到了汉字编码、字形结构与键盘布局之间的科学联系。我之前一直觉得输入法只不过是把字敲出来就行了，对背后的原理从未关心过，但这本书让我茅塞顿开。它详细介绍了汉字输入的发展历程，从早期笨拙的编码输入，到如今的智能联想，每一步的演进都充满了智慧。书中对不同输入法的底层逻辑分析，例如五笔输入法的形码原理，让我理解了为什么掌握它可以达到惊人的输入速度，虽然我目前还没有完全掌握，但已经能感受到那种“输入即是思维”的畅快感。此外，关于“编辑技术”的部分也并非简单的文字操作，它涉及到了文档的排版、格式的统一、特殊符号的插入、甚至是一些基础的排版错误检查方法。这些看似琐碎的细节，恰恰是提升文档专业度和可读性的关键。我尤其印象深刻的是书中关于“一致性”原则的论述，无论是字体、字号，还是段落间距，保持统一能够极大地增强文档的观赏性和阅读体验。这本书让我认识到，原来计算机汉字录入和编辑，绝不仅仅是技术层面的操作，更是一种对文字信息进行高效、精准、美观呈现的艺术。

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这本书《计算机汉字录入及编辑技术》给我带来的最大价值，在于它对“细节”的极致追求。我承认，我之前一直是个“大概先生”，用起电脑来总觉得差不多就行，但这本书让我开始正视那些被我忽略的“小毛病”。例如，关于汉字录入，它不仅仅是教会你指法，更深入地分析了不同字形结构对输入的影响，以及如何在快速输入时避免“指尖的惰性”。书中提供的各种训练方法，都非常具体，甚至细致到每一次指尖的落点和力量。我尝试按照书中指导进行了一些练习，发现自己之前很多不经意的错误习惯，都被暴露出来了，而且通过纠正，我的输入速度和准确率都有了质的飞跃。而在编辑技术方面，书中更是将“细节”发挥到了极致。它详细讲解了如何利用各种工具来确保文档的一致性，从字体、字号的统一，到标点符号的使用规范，甚至是数字的表达方式，都给出了清晰的指导。我之前完全没意识到，原来一个小小的标点符号错误，或者数字格式的不统一，就能让一份看起来很不错的文档瞬间显得不够专业。这本书就像一个精益求精的工匠，用它细致入微的讲解，教会了我如何将普通的文字工作，提升到一个更加严谨、更加专业的水平。我现在写报告、做方案，都明显感觉到自己能够更从容、更自信了，因为我知道，每一个细节都已经被我牢牢地掌握了。

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我对《计算机汉字录入及编辑技术》这本书的感受，用一个词来形容就是“点石成金”。我曾经认为自己打字水平还不错，至少日常办公绰绰有余，但读完这本书后，我才意识到自己之前的“还不错”是多么的浅薄。这本书并没有给我灌输什么晦涩难懂的理论，而是从最接地气的角度，比如如何找到最适合自己的键盘指法，如何进行有效的“盲打”训练，以及如何科学地选择输入法，一步步地引导我提升。我尤其被书中关于“意念输入”的探讨所吸引，虽然听起来有些玄乎，但它其实是在强调输入过程中思维的流畅性。它教我如何通过优化输入习惯，让大脑的想法能够几乎无缝地转化为文字，减少不必要的思考和停顿。在编辑技术方面，它更是提供了许多“偷懒”但又高效的方法。比如，书中介绍的批量替换功能，我之前只知道简单的查找替换，但学会了通配符的使用后，处理起复杂的文档格式问题来，简直是如鱼得水。还有关于段落格式的统一设置，以及如何快速调整行间距、段落间距，这些细节上的改进，让我的文档看起来瞬间专业了很多。这本书让我明白，原来提升效率不仅仅是快，更是聪明地操作，将更多的时间和精力投入到内容本身，而不是在繁琐的操作中耗费。

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