全国各类成人高等学校招生复习考试大纲(专科起点升本科)经济管理类(二) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

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页数:0

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出版时间:1900-01-01

价格:16.0

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isbn号码:9787040066067

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好的，这是一份不包含《全国各类成人高等学校招生复习考试大纲（专科起点升本科）经济管理类（二）》内容的图书简介： --- 《深度学习与自然语言处理前沿技术应用实例解析》 内容提要： 本书聚焦于当前人工智能领域最为热门与关键的技术分支——深度学习与自然语言处理（NLP）的最新发展趋势与实战应用。本书旨在为读者提供一个从理论基础到高级模型构建的全景式指南，特别强调在实际工程场景中的落地与优化策略。全书结构严谨，内容涵盖了NLP领域的基石性算法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）及其变体，同时也深入剖析了以Transformer架构为核心的预训练模型（如BERT、GPT系列）的原理、微调技术及其在复杂任务中的表现。 本书不仅限于介绍模型结构，更重要的是提供了大量基于真实数据集的案例分析和代码实现指导。读者将学习如何有效地进行文本数据预处理、特征工程，如何根据具体应用场景（如情感分析、命名实体识别、机器翻译、文本摘要生成）选择和适配最合适的深度学习模型。其中，关于模型的可解释性（XAI）和在资源受限设备上进行模型部署的讨论，为工程实践者提供了重要的参考价值。 章节概览： 第一部分：深度学习基础与文本表示 本部分为后续高级内容的铺垫，首先回顾了深度学习的基本概念，包括神经网络的基本结构、反向传播算法和优化器选择。重点讲解了从传统的词袋模型（BoW）到分布式词向量表示（Word2Vec, GloVe）的演进过程。特别详细阐述了FastText的优势，以及如何利用预训练词向量加速模型的收敛。 第二部分：序列模型与上下文理解 本部分深入探讨了处理序列数据的核心技术。详细解析了RNN在处理长序列时的梯度消失/爆炸问题，并着重介绍了LSTM和GRU如何通过引入门控机制有效捕夺长距离依赖关系。书中通过对比分析，展示了在时间序列预测和基础文本分类任务中，序列模型相对于浅层模型的性能提升。 第三部分：Transformer架构与预训练模型 这是本书的核心部分。详细解读了Transformer模型的关键创新点——自注意力机制（Self-Attention）及其多头实现。随后，本书系统地介绍了基于该架构的革命性预训练模型家族： 1. BERT及其变体（RoBERTa, ALBERT）： 讲解了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标，以及如何针对下游任务进行微调（Fine-tuning）。 2. 生成式模型（GPT系列）： 重点分析了单向注意力机制在文本生成任务中的作用，并讨论了提示工程（Prompt Engineering）在零样本和少样本学习中的应用。 第四部分：NLP高级应用实践 本部分将理论模型应用于实际业务场景，提供了详尽的实践指导： 问答系统（QA）： 从抽取式问答到生成式问答的架构演进，使用SQuAD数据集进行模型训练与评估。 机器翻译（MT）： 探讨了基于Seq2Seq框架的编码器-解码器结构，以及如何利用Transformer实现高精度的神经机器翻译。 文本摘要： 区分了抽取式摘要与生成式摘要的技术难点，并提供了使用强化学习进行摘要质量优化的初级方法探讨。 多模态数据融合： 简要介绍了如何将视觉信息（图像特征）与文本信息结合，应用于图像描述生成等交叉领域。 第五部分：工程优化与模型部署 本部分关注模型从实验到生产环境的转化。内容包括：模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以减小模型体积，以及使用ONNX或TensorRT等工具进行推理加速。此外，书中还提供了使用Docker和Flask搭建轻量级NLP API服务的实操步骤，确保读者能够快速部署自己的模型应用。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每一章节的理论讲解后都附有详细的Python代码示例和Jupyter Notebook环境配置指南。 面向前沿： 覆盖了过去三年间NLP领域最重要的技术突破，确保内容的时效性。 强调工程落地： 不仅关注准确率指标，更注重模型在实际速度、内存占用方面的表现优化。 适合读者： 本书适合具有一定Python编程基础和高等数学、线性代数初步知识的计算机科学、软件工程、数据科学领域的在校学生、研究人员以及希望深入了解和应用现代深度学习技术的工程师和技术管理者。阅读本书后，读者将能够独立设计、训练和部署复杂的自然语言处理系统。 ---

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这本书的排版和印刷质量确实不错，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳，这对于我们这些需要长时间对着书本啃的老考生来说，是个很贴心的设计。我最欣赏的是它对一些复杂概念的解释方式，往往能用非常生活化或者更易于理解的案例来辅助说明，而不是干巴巴地堆砌教科书上的定义。比如，在讲到市场结构和企业行为那一章节时，作者没有仅仅停留在理论模型上，而是结合了国内一些知名的企业案例进行剖析，这使得抽象的理论变得鲜活起来，也更容易被大脑吸收和记忆。不过，我也注意到一个地方稍显不足，就是对于一些新兴的经济管理趋势，比如数字化转型或者绿色金融这方面的内容，篇幅相对较少，可能跟它侧重于传统考试大纲的要求有关。但我相信，只要把书里已经涵盖的经典知识点吃透，应对大部分基础和中等难度的考题应该是绰绰有余了。它更像是一个坚实的地基，让我们在考前这段冲刺期能够稳扎稳打。

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这本书给我的最大感受就是“全面而务实”。它似乎深谙考生的心理，知道我们最需要的是什么——不是花哨的包装，而是真正能得分的知识点。在复习计划的制定上，我发现这本书的章节划分和它给出的复习建议非常具有操作性。例如，它会明确指出哪些章节是考试的“重中之重”，建议投入更多的时间和精力进行攻克。我严格按照这个建议，首先把那些高频考点吃透，这样能快速建立起应试的信心。在涉及到财务管理的部分，书中的公式推导过程写得非常细致，对于我这种需要反复确认推导逻辑才能放心记忆的人来说，简直是福音。如果说有什么可以改进的地方，或许是图表的运用可以更加丰富一些，毕竟经济管理学有很多概念是可以通过直观图表来加强理解的，虽然文字阐述已经很清晰了，但视觉辅助总是能起到锦上添花的作用。但总而言之，这是一本结构严谨、内容详实的备考利器。

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说实话，一开始我对市面上这么多复习资料有些挑花眼，最终选择了这本，主要是看中了它的“专科起点升本科”的定位，感觉它在内容的难度和侧重点上会更贴合我们的实际情况，不会过于偏向研究生阶段的深奥内容。这本书在知识点的逻辑梳理上做得非常到位，章节间的衔接自然流畅，使得我们在复习过程中不会感到知识体系的割裂。我特别喜欢它在每个知识点后面设置的“易错点提醒”，这些小小的提示语往往能帮我避开那些自己总是犯的低级错误，可以说是“前人栽树，后人乘凉”的典范。当然，任何复习资料都不可能做到尽善尽美，这本书在某些案例的更新速度上可能略显保守，毕竟经济形势变化太快了。但对于打基础来说，这种稳定性反而是优点，经典理论框架是不会轻易动摇的。我正在计划着把书里的所有例题都亲手演算一遍，力求达到看到题目就能在脑海中勾勒出解题思路的境界。

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这本书的价值在于它提供了一个非常可靠的知识地图，指引我们在浩瀚的经济管理知识海洋中高效航行。我花了一些时间仔细研究了它对历年真题的归类和解析，发现它不仅仅是简单地罗列答案，而是深入剖析了每道题背后的知识点来源和命题人的考察意图。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我对学科思维的理解。在阅读过程中，我发现作者的语言风格非常专业，但又保持了必要的清晰度，没有过多的冗余信息，每一个句子似乎都是为了服务于考试目标而精心打磨的。唯一让我感觉稍微有点挑战的是，书中某些管理学理论的历史发展脉络部分，涉及到的学者名字和时间点非常多，需要我额外花心思去梳理记忆的结构。但即便如此，这本书依然是我目前使用过的复习资料中，综合性价比和内容深度方面表现最为突出的一个，它真正做到了以考纲为核心，以考点为导向。

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这本书的封面设计得相当朴实，拿到手沉甸甸的，感觉内容肯定很扎实。我本来对经济管理类的知识点掌握得不是特别自信，尤其是一些宏观经济学和管理学理论的交叉部分，总觉得有点模糊。翻开目录，首先映入眼帘的是对历年真题的详尽分析，这部分内容我特别关注，因为对于我们这种非全日制学习的考生来说，了解出题的侧重点和常见的陷阱至关重要。书里对各个章节的知识点进行了细致的梳理，像是把一大块知识领域拆解成了无数个可以被攻克的小单元。特别是对于一些计算题型的讲解，步骤清晰，配有大量的例题，这对于我这种需要通过大量练习来巩固理解的学习者来说，简直是雪中送炭。我个人觉得，如果能再多一些针对性的模拟测试卷，那就更完美了，毕竟实战演练才能真正检验学习效果。总体来说，作为一本复习用书，它的内容广度和深度都让人感到放心，对得起它厚重的分量。

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