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出版者:科学出版社

作者:董翔英

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2005-4

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787030145581

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库
• 入门
• 教程
• SQL
• 数据管理
• 编程
• 开发
• 技术
• 基础

好的，这是一份针对一本名为《SQLServer基础教程》的图书的“不包含其内容”的详细图书简介，旨在涵盖广泛的技术和非技术主题，确保内容详实、自然流畅，且不涉及任何数据库或SQL Server相关主题。 --- 《深度学习与自然语言处理的前沿探索》 图书简介 本书深入剖析了当前人工智能领域最炙手可热的两个分支：深度学习（Deep Learning）的理论基石与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的实战应用。它并非一本面向特定数据库操作的入门指南，而是一部面向算法工程师、数据科学家和前沿技术研究人员的系统性参考手册。 第一部分：深度学习的数学与模型架构重构 本书的开篇致力于构建读者对现代深度学习底层逻辑的深刻理解，完全避开了任何与数据管理系统或查询语言相关的内容。 第一章：高维空间中的优化理论 本章详细探讨了深度神经网络训练背后的数学原理。我们从基础的微积分概念出发，深入讲解了梯度下降法（Gradient Descent）及其变种——动量（Momentor）、Adagrad、RMSProp 和革命性的 Adam 优化器。重点在于理解损失函数（Loss Function）的几何意义，以及如何在非凸优化曲面中高效地寻找全局最优解或足够好的局部最优解。此外，还包含了拉格朗日乘子法在正则化（如 L1/L2 范数）中的应用，以及如何利用Hessian矩阵进行二阶优化分析。 第二章：经典网络结构的演进与瓶颈分析 本章系统梳理了从感知机到现代Transformer模型之间的关键技术节点。我们详细分析了多层感知机（MLP）的局限性，随后转向卷积神经网络（CNN）在图像特征提取中的核心机制——感受野的构建与权值共享的优势。对于循环神经网络（RNN），重点讨论了其在处理长序列依赖性时面临的梯度消失/爆炸问题，并阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控”机制来缓解这些挑战。我们强调了模型设计中对计算资源效率和模型复杂度的权衡。 第三章：生成模型与无监督学习的突破 本部分着重介绍那些无需大量人工标注即可学习复杂数据分布的模型。变分自编码器（VAE）作为概率生成模型的代表，其潜在空间（Latent Space）的解耦与重参数化技巧被详尽拆解。生成对抗网络（GANs）的“博弈”思想是本章的核心，我们分析了DCGAN、WGAN及其后续改进，探讨了如何通过纳什均衡的概念来稳定训练过程，并展示了它们在复杂数据合成方面的能力。无监督学习方面，则涉及自监督学习（Self-Supervised Learning）中的对比学习方法，如SimCLR和MoCo，它们如何利用数据自身的结构进行预训练。 第二部分：自然语言处理的语境理解与生成 本书的第二大板块聚焦于如何让机器真正“理解”和“生成”人类语言，内容涵盖语言学特性、句法分析到篇章级别的语义推理。 第四章：词嵌入的向量空间语义学 本章探讨了早期词向量模型（如Word2Vec的CBOW和Skip-Gram）的内在机制，并将其置于向量空间模型（VSM）的框架下进行考察。我们不仅仅停留在“如何计算”的层面，更深入分析了这些向量如何捕获词汇的句法和语义信息，例如著名的“国王 - 男人 + 女人 = 女王”类比。随后，我们过渡到更复杂的上下文相关的嵌入技术，为后续的Transformer模型做铺垫。 第五章：注意力机制与序列到序列（Seq2Seq）模型的革命 注意力机制（Attention Mechanism）是现代NLP的基石。本章详细介绍了自注意力（Self-Attention）的计算流程，包括Q、K、V矩阵的投影、缩放点积的计算，以及它如何允许模型在处理序列时动态分配信息权重。在此基础上，我们构建了完整的Seq2Seq框架，探讨了编码器-解码器结构在机器翻译任务中的应用，并分析了在长序列处理中，引入注意力机制如何显著提升翻译的流畅度和准确性。 第六章：Transformer架构的深入解析与应用拓展 Transformer结构是继RNN/LSTM之后的又一次飞跃。本章是本书的核心内容之一，彻底解构了Transformer的完整堆叠结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行处理能力、位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及前馈网络的角色。我们随后讨论了如何基于此基础架构进行预训练——从BERT的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），到GPT系列的自回归生成范式。这些技术如何用于文本分类、命名实体识别、问答系统等具体任务的微调（Fine-Tuning）策略被详尽论述。 第三部分：大规模模型的部署、伦理与前瞻 本部分关注将复杂的模型投入实际应用所面临的工程挑战，以及技术发展中必须考量的社会影响。 第七章：模型压缩、加速与推理优化 训练大型模型耗资巨大，因此，如何高效地部署它们成为关键。本章涵盖了多种模型压缩技术：权重剪枝（Pruning）以去除冗余连接，量化（Quantization）以降低数值精度，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）用小型“学生模型”模仿大型“教师模型”的行为。此外，我们还讨论了模型编译和推理引擎（如ONNX Runtime）在提高部署效率方面的作用。 第八章：人工智能的偏见、公平性与可解释性（XAI） 随着AI系统决策权重的增加，其内在的偏见和决策过程透明度变得至关重要。本章探讨了数据集中潜在的社会偏见如何被深度学习模型放大，并介绍了评估模型公平性的指标（如平等机会差异）。在可解释性方面，我们审视了LIME和SHAP等局部解释方法，它们如何帮助我们理解模型对特定预测所依赖的输入特征，从而建立对复杂模型的信任。 结论与展望 本书在结尾处总结了当前深度学习和NLP领域的未解之谜，包括对通用人工智能（AGI）路径的讨论，以及如何构建更具鲁棒性和常识推理能力的语言模型。本书旨在为读者提供一个坚实的、非数据库导向的、面向前沿算法研究与工程实践的知识体系。 ---

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阅读这本书的过程，就像是跟随一位经验极其丰富的工程师在身旁进行一对一辅导。它的语言风格非常平实、亲切，完全没有传统技术书籍那种晦涩难懂的术语堆砌感。作者似乎深知初学者在面对数据库技术时的那种迷茫和畏惧，因此总能用最生活化的比喻来解释抽象的概念。比如，讲解事务隔离级别时，作者没有直接抛出ACID的定义，而是用“图书馆借书”和“多人同时修改同一份文档”的场景来做类比，一下子就让原本头大的概念变得清晰易懂。这种深入浅出的叙述方式，极大地降低了学习的门槛，让我能够自信地迈出学习数据库的第一步。我尤其欣赏作者在处理常见错误时所采取的态度，不是简单地指出错误，而是深入剖析错误背后的原理，引导读者形成主动排查问题的能力。这本书的价值远超一本参考手册，它更像是一位耐心且睿智的导师，陪伴读者从零基础成长起来。

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我必须强调这本书在“实操性”上的极致追求。很多理论书籍读完后，你依然不知道如何在真实的生产环境中应用这些知识，但这本书显然是反其道而行之。它并没有停留在SQL语法层面，而是花了大量篇幅去讨论如何设计高效的数据库结构，如何进行性能调优的思维框架。其中关于存储过程和函数编写的最佳实践部分，简直是宝藏。作者不仅提供了标准的写法，还对比了不同写法在资源消耗上的差异，甚至细致到解释了数据库引擎内部对特定语句的解析过程。我按照书中的步骤，针对我目前工作项目中一个处理批处理数据的模块进行了重构，结果发现查询效率提升了近百分之三十。这种立竿见影的效果，让我对这本书的实用价值深信不疑。它不是空谈理论，而是直接给出可以落地的解决方案和背后的技术逻辑支撑。

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从技术深度和广度的平衡角度来看，这本书做得非常到位。它确保了初学者能够打下坚实的基础，同时又不至于让有一定经验的人觉得内容过于肤浅。比如，当它讲解到如何处理数据的备份和恢复策略时，内容覆盖了从简单的全量备份到复杂的日志链维护，甚至提到了异地容灾的一些基本架构思路。这种在基础教程中融入企业级应用考量的做法，极大地拓宽了我的视野。它不仅仅是教你“如何做”，更重要的是告诉你“为什么这样做更专业”。我特别喜欢它在讨论特定功能特性时，会对比不同版本数据库之间的细微差异，这种严谨性体现了作者对技术细节的极致把握。这本书真正做到了“厚积薄发”，每一页都充满了干货，没有一句废话，是那种可以放在手边随时翻阅的工具书。

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这本书的学习体验是极其流畅和愉悦的，这得益于作者对于知识点之间内在联系的精准把握。它不像那种将零散知识点拼凑起来的教材，而是构建了一个完整的知识体系框架。例如，当讲解到视图和CTE（通用表表达式）时，作者不是孤立地介绍它们的功能，而是将它们与查询优化、递归查询的需求紧密结合起来，展示了在不同场景下选择哪种工具更为合适的决策过程。这种系统性的教学方法，让我不再是孤立地记忆知识点，而是学会了如何将这些工具整合起来解决复杂的数据管理问题。读完之后，我感觉自己对关系型数据库的管理哲学有了更深层次的理解，不再是机械地敲代码，而是开始思考数据的生命周期和系统的健壮性。这本书培养的思维能力，比单纯的技术知识本身更加宝贵。

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这本书的排版和装帧给我留下了非常深刻的印象。封面设计简约大气，选用了一种沉稳的深蓝色调，让人感觉专业可靠。内页纸张的质感也相当不错，摸起来光滑细腻，长时间阅读也不会觉得刺眼疲劳。更值得称赞的是它的章节结构安排，逻辑性极强，从最基础的概念讲起，循序渐进地深入到高级主题。例如，在讲解索引优化时，作者不仅仅是罗列了各种优化技巧，而是通过大量的实际案例和清晰的图表，将复杂的执行计划分析过程描绘得淋漓尽致。我特别喜欢它在每个小节末尾设置的“知识点回顾”和“动手实践”环节，这极大地帮助我巩固了当天学到的知识。对我这样需要对照代码边学边做的人来说，这种实战导向的编排方式简直是福音。如果说有什么可以改进的地方，或许是希望在网络连接和高可用性方面能再增加一些最新的技术动态介绍，但就目前覆盖的核心基础内容而言，这本书的物理呈现和内容组织无疑是业界上乘之作。

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