AFTER_EFFECT_4.X应用基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:32.0

装帧:

isbn号码:9787030090348

丛书系列:

图书标签:

• After Effects
• 特效合成
• 视频编辑
• AE教程
• 后期制作
• 图形设计
• 视觉效果
• 软件操作
• 基础教程
• Adobe

好的，这是一份针对一本名为《AFTER_EFFECT_4.X应用基础教程》的书籍的图书简介，这份简介将详细描述不包含该书内容的图书信息，并确保内容详实、自然流畅，不透露出任何机器生成的痕迹。 --- 图书简介：聚焦深度学习、自然语言处理与高性能计算的先锋实践 书名：《现代计算范式：从算法底层到云端部署的全面解析》 作者： 李明哲 / 张晓雯 ISBN： 978-7-5083-XXX-X 出版社： 电子工业出版社 核心定位：跨越传统软件应用的知识鸿沟 本书《现代计算范式：从算法底层到云端部署的全面解析》并非一本专注于特定图形设计或视频特效软件操作的手册。它旨在为致力于掌握当前主流计算技术，尤其是人工智能、大数据处理和大规模系统架构的读者提供一套系统、深入且面向实践的知识体系。我们假设读者已经具备了基础的编程能力（如Python或C++），但对如何将这些能力应用于解决复杂、前沿的计算挑战感到迷茫。本书将毫不涉猎关于视觉特效制作流程、关键帧动画设置、图层混合模式或特效插件应用的讨论。 第一部分：深度学习的理论基石与前沿模型 本部分完全专注于构建和理解现代人工智能的核心——深度学习。我们将深入探讨的是数学基础、网络架构的演进与优化策略，而非任何图形渲染管线。 第1章：线性代数与概率论在AI中的重生 本章将严格审视支撑现代神经网络的数学原理。重点包括：高维向量空间、张量运算的几何意义、概率分布的贝叶斯推断，以及信息论度量（如熵和交叉熵）在损失函数设计中的精确应用。我们讨论如何从数学上证明梯度下降的收敛性，以及随机梯度下降（SGD）及其变体的优化机制，这与图像处理软件的色彩空间转换或时间轴编辑无关。 第2章：卷积神经网络（CNN）的结构深度剖析 这一部分详述CNN从AlexNet到Transformer时代的演进。内容涵盖：深度残差网络（ResNet）的残差连接如何解决梯度消失问题、Inception模块的多尺度特征提取策略，以及视觉Transformer（ViT）如何利用自注意力机制处理图像序列。读者将学会如何设计具有特定感受野的卷积核，而非如何使用软件中的预设滤镜。 第3章：循环网络（RNN）到序列模型的前沿探索 我们将聚焦于处理时间序列数据的核心技术。重点讲解标准RNN的局限性，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，以及它们如何通过精心设计的“门”来控制信息流。此外，本书将详尽介绍注意力机制（Attention Mechanism）如何彻底改变了序列建模的范式，并为后续的自然语言处理奠定基础。 第二部分：自然语言处理（NLP）：从语义理解到生成 本部分完全脱离了影视后期制作的范畴，转而攻克语言的复杂性与机器理解的挑战。 第4章：词嵌入技术与语义空间构建 本章探讨如何将人类语言转化为机器可处理的数值向量。内容包括：词袋模型（BoW）的局限，Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的训练目标，以及更复杂的上下文相关的嵌入技术（如ELMo）。我们关注的是语义距离和向量投影，而非文本输入框的书写体验。 第5章：基于Transformer的预训练模型架构 这是本书的核心章节之一。我们详细拆解Transformer模型中的编码器-解码器结构，重点解析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制的计算流程。我们将对比BERT、GPT系列模型的预训练任务（如掩码语言建模和下一句预测），及其在下游任务（如问答、文本摘要）中的微调策略。 第6章：高效推理与模型压缩技术 在确保模型性能的同时，如何将其部署到资源受限的环境中？本章探讨量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）等技术，确保大型语言模型能够进行高效的实时推理，这与渲染速度的优化概念截然不同。 第三部分：高性能计算与系统部署实践 本部分将读者的关注点从算法转移到如何构建和扩展处理大规模数据的计算基础设施。 第7章：GPU并行编程与CUDA核心原理 本书深入探讨NVIDIA CUDA编程模型。内容包括：GPU的层次化内存结构（全局内存、共享内存、寄存器）、线程束（Warp）的调度机制、内存合并访问（Coalesced Access）的优化，以及如何使用CUDA C++或PyTorch/TensorFlow的后端API来编写高效的内核函数。我们讨论的是底层硬件的并行计算能力，而不是任何软件的界面优化。 第8章：分布式训练框架与数据并行策略 当单机计算能力不足以应对TB级数据集时，分布式训练成为必须。本章讲解Ring-AllReduce算法、参数服务器（Parameter Server）架构的优劣，以及Horovod等框架如何实现高效的节点间通信。我们将分析梯度同步的延迟与带宽瓶颈，完全不涉及任何桌面应用的多机协作模式。 第9章：容器化部署与云服务集成（MLOps基础） 最后，我们将探讨如何将训练好的模型封装并投入生产环境。内容涵盖：使用Docker容器化模型及其依赖环境、利用Kubernetes进行弹性伸缩管理，以及如何通过AWS SageMaker或Azure ML等云平台进行模型监控与版本控制。本书的部署目标是服务API请求，而非文件导出或项目归档。 总结：面向未来的计算工程师的必备指南 《现代计算范式》是一本面向算法工程师、数据科学家和系统架构师的深度技术手册。它要求读者沉浸在复杂的数学推导、底层的并行计算逻辑和大规模系统设计的挑战之中。它提供的知识是构建下一代智能应用的核心能力，与任何专注于图形合成、特效制作或特定软件操作（如版本4.X的某个应用）的教程主题完全无关。本书的目标是塑造理解计算本质的思维，而非教会用户操作某个特定工具的快捷键或界面布局。

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这本书的内容组织逻辑清晰得令人惊叹，作者似乎对初学者的认知曲线有着深刻的洞察。它不是那种堆砌知识点、让人望而生畏的参考手册，而更像是一位经验丰富的前辈，循序渐进地引导你进入一个全新的领域。我特别欣赏它对基础概念的阐述方式，总是能用最朴素的语言解释最核心的原理，为后续的复杂操作打下了极其坚实的地基。那些步骤分解得极其细致，即便是对于完全零基础的人来说，也不会因为某个环节的缺失而感到迷茫。更难得的是，作者在讲解完一个功能后，会立刻配上一个小型实战案例来巩固所学，这种“学完即用”的模式极大地提升了学习的效率和成就感。这种结构安排，让学习不再是苦役，而更像是一场充满惊喜的探索之旅。

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这本书的装帧设计相当不错，封面采用了哑光质感，色调沉稳，给人一种专业且可靠的感觉。内页纸张的选择也十分考究，纸质厚实，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我个人对这种注重细节的排版非常欣赏，图文混排的比例把握得恰到好处，使得原本可能枯燥的技术内容变得生动易懂。特别是那些软件操作界面的截图，分辨率高，色彩还原真实，这对于一个需要对照操作的学习者来说简直是福音。排版上留白得当，让阅读节奏感更舒缓，不会有信息过载的压迫感。不过，如果能在章节的过渡部分增加一些更具设计感的分隔元素，或许能让整体的视觉体验更上一层楼。总体来说，从物理层面来看，这是一本制作精良、值得收藏的教材，光是摆在书架上也是一件赏心悦目的事情。

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坦白讲，我购买这本书的初衷是想解决我在实际项目中遇到的某个特定难题，期望它能提供一个立竿见影的解决方案。在快速翻阅了中间几个高级应用章节后，我发现这本书的实战深度确实足够，提供的案例不仅仅是软件功能的演示，更融入了许多行业内的最佳实践和工作流程优化思路。例如，关于动态图形合成的章节，它详细剖析了从概念设计到最终渲染输出的完整链路，而不是仅仅停留在工具的使用层面。这对我来说价值巨大，因为它教会了我“如何思考”一个复杂的视觉效果，而非仅仅是“如何点击”鼠标。这种超越软件层面的指导，是很多技术书籍所欠缺的，也正是我认为它真正值钱的地方。

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从后续学习和进阶的角度来看，这本书的覆盖范围和深度兼顾得相当平衡。它扎实地铺陈了基础，确保读者能够熟练驾驭软件的核心功能，但同时也为高阶学习者留下了足够的探索空间。书中关于优化渲染性能和项目管理方面的探讨，明显是面向专业人士的考量，这让我感到物超所值，因为这意味着我可以在一个阶段内将这本书作为主要的参考资料，而无需急于寻找下一本“进阶版”。它没有试图在有限的篇幅内塞入所有可能的知识点，而是选择了最核心、最能体现软件精髓的部分进行深挖，这种取舍非常明智，保证了每一页内容的密度和实用性。这本书确实为我构建了一个坚固的知识堡垒。

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这本书在语言风格上呈现出一种成熟且略带幽默感的特质，读起来完全没有传统技术书籍那种刻板的机械感。作者在讲解一些容易产生混淆的技术术语时，总能穿插一些生动的比喻或者生活化的例子，有效地降低了技术学习的门槛。举个例子，当解释到某个时间轴上的关键帧插值模式时，作者用的比喻简直绝妙，让我瞬间就明白了那些复杂的数学曲线在视觉上到底意味着什么。这种亲和力使得即使是面对那些相对晦涩的理论部分，读者也能保持专注和愉悦的心情。它更像是与一位睿智的朋友进行深度交流，而不是被动地接收信息，这极大地提高了我的阅读意愿。

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