計算機基礎教程（公共捲） pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:浙江大學齣版社

作者:吳良占 編

出品人:

頁數:297

译者:

出版時間:2000-1

價格:24.00元

裝幀:

isbn號碼:9787308024273

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機基礎
• 計算機入門
• 公共課
• 教材
• 基礎知識
• 信息技術
• 計算機科學
• 高等教育
• 大學教材
• 入門教程

好的，這裏有一份針對一本與《計算機基礎教程（公共捲）》內容完全不相乾的圖書的詳細簡介。 --- 圖書名稱： 《深度學習前沿：Transformer架構與模型優化實踐》 作者： [虛構作者名] 李明、張偉 齣版信息： [虛構齣版社] 科技前沿齣版社 書籍簡介 本書深入探討瞭當前人工智能領域最核心、最具顛覆性的技術之一——Transformer架構。它並非一本麵嚮初學者的入門讀物，而是為具備一定機器學習和深度學習基礎，渴望掌握前沿模型構建與優化技能的工程師、研究人員和高級學生量身打造的專業指南。 核心內容概述 《深度學習前沿：Transformer架構與模型優化實踐》聚焦於Transformer模型從理論基礎到復雜應用的全景解析，內容高度聚焦於自然語言處理（NLP）和跨模態學習的前沿進展。 第一部分：Transformer架構的理論基石與演進 本部分首先摒棄瞭對基礎計算原理或操作係統概念的闡述，直接切入Transformer的核心機製。我們詳細剖析瞭“注意力”（Attention）機製的數學原理，特彆是自注意力（Self-Attention）的計算流程，並將其與傳統的循環神經網絡（RNN）和捲積神經網絡（CNN）進行瞭嚴格的性能與機製對比。 注意力機製的數學精煉： 深入講解瞭Scaled Dot-Product Attention的實現細節，包括Query、Key、Value矩陣的投影、縮放因子選擇的理論依據，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現信息捕獲的多樣性。 編碼器-解碼器結構的深度剖析： 詳細分析瞭原始Transformer模型中，編碼器堆疊層與解碼器堆疊層如何協同工作，尤其關注掩碼自注意力（Masked Self-Attention）在序列生成任務中的關鍵作用。 位置編碼的替代方案： 摒棄瞭對早期固定位置編碼的簡單介紹，轉而側重分析更先進的相對位置編碼（如T5中的方式）和鏇轉位置嵌入（RoPE）在長序列處理中的優勢及實現細節。 第二部分：主流預訓練模型的深度解析 本部分是本書的重點之一，它係統性地解構瞭過去幾年主導NLP領域的幾大主流預訓練模型係列，展示瞭它們在結構上的關鍵差異化和創新點。 BERT傢族的精細化工程： 不僅復述瞭BERT的Masked Language Modeling (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)任務，更深入分析瞭RoBERTa、ALBERT在參數效率和訓練策略上的優化，特彆是ALBERT中參數共享機製的內存效益分析。 GPT係列與自迴歸生成範式： 聚焦於GPT係列模型，闡述瞭其純解碼器架構如何完美契閤大規模文本生成任務。重點討論瞭在GPT-3/GPT-4係列中，上下文學習（In-Context Learning）的湧現能力背後的機製推測與實驗驗證方法。 編碼器-解碼器模型的復興（T5與BART）： 分析瞭這些模型如何通過統一的文本到文本（Text-to-Text）框架，將所有NLP任務（翻譯、摘要、問答）轉化為統一的序列生成問題，並探討其在多任務學習中的錶現。 第三部分：麵嚮實際應用的優化與部署技術 本書的價值在於其強大的工程實踐導嚮。本部分著眼於如何將這些龐大模型高效地部署到受限環境中，並進行針對特定業務場景的微調。 高效微調策略（PEFT）： 詳盡介紹瞭參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法的精髓。重點講解瞭LoRA（Low-Rank Adaptation）的矩陣分解原理、Prefix-Tuning的上下文注入機製，以及Adapter層的插入策略，並提供瞭不同策略的性能與資源消耗對比基準。 量化與剪枝技術： 探討瞭模型部署中的核心挑戰——模型體積和推理延遲。詳細介紹瞭Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization-Aware Training (QAT) 的差異，並對比瞭結構化和非結構化剪枝對模型性能的實際影響。 模型並行與分布式訓練框架： 針對超大規模模型（如百億參數級），本書介紹瞭數據並行、模型並行（張量並行）和流水綫並行（流水綫並行）的混閤策略，並結閤PyTorch FSDP（Fully Sharded Data Parallel）和DeepSpeed框架，展示瞭如何有效地分配計算資源。 第四部分：超越文本：多模態Transformer的應用 最後一部分將視野拓展至Transformer在圖像、語音等領域的成功應用，展示其作為統一模型架構的潛力。 視覺Transformer (ViT) 機製： 詳細解析瞭如何將圖像分割成“圖塊”（Patches），並將其轉化為序列輸入Transformer編碼器的方法，以及與傳統CNN在特徵提取上的本質區彆。 跨模態對齊模型（CLIP等）： 講解瞭對比學習（Contrastive Learning）在訓練多模態編碼器中的作用，如何通過對齊圖像和文本的嵌入空間，實現零樣本分類（Zero-Shot Classification）能力。 本書特色與讀者定位 本書的語言嚴謹，公式推導詳盡，所有關鍵算法均配有僞代碼級彆的實現思路說明，旨在提供一個從理論深度到工程實踐的完整知識閉環。本書假定讀者已經熟悉Python編程，掌握綫性代數基礎，並瞭解基礎的深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）的使用。 本書完全側重於前沿的神經網絡架構、高性能計算優化、以及大規模模型訓練與部署的工程細節。它不涉及計算機硬件的物理結構、操作係統的工作原理、數據存儲的底層格式、編程語言的基礎語法（如變量定義、循環控製），也不包含任何關於網絡協議、數據庫管理或軟件工程方法論的內容。 ---

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說實話，我對技術書籍的閱讀體驗一直比較挑剔，很多教材為瞭追求內容全麵性，會犧牲掉閱讀的趣味性，讀起來就像在啃一本字典。然而，這本《計算機基礎教程（公共捲）》卻給我帶來瞭一種意料之外的閱讀享受。它並非那種堆砌理論和術語的教條式文本。我特彆欣賞作者在講解算法基礎和數據結構入門時的處理方式。他們沒有直接拋齣復雜的僞代碼，而是先用生活中的例子來構建問題情境，比如用排隊買票來解釋隊列的“先進先齣”原則，用俄羅斯套娃來類比樹形結構。這種“情境驅動學習法”極大地降低瞭我的認知負荷。此外，書中穿插的一些“曆史花絮”和“技術演進小貼士”也很有意思，讓我瞭解瞭這些基礎技術是如何一步步發展至今的，而不是簡單地接受它們是“理所當然”存在的。這本書的排版也值得稱贊，留白恰到好處，注釋清晰，無論是用來精讀還是用來快速查閱某個知識點，都非常方便。它更像一位耐心的導師，引導你一步步探索計算機世界的奧秘，而不是一個冷冰冰的知識庫。

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我必須承認，閱讀技術書籍常常伴隨著一種“挫敗感”，因為知識點更新太快，總感覺自己學的東西很快就會過時。但是，這本《計算機基礎教程（公共捲）》的核心價值恰恰在於它聚焦於那些“永不過時”的基石。它沒有花大量篇幅去介紹最新的編程語言特性或者特定的軟件版本操作，而是專注於計算思維本身。例如，書中關於程序設計的基本流程（輸入、處理、輸齣模型）的闡述，無論是用哪種語言去實現，其核心邏輯都是不變的。這種對本質的抓取和提煉，使得這本書的生命力非常強。我特彆喜歡它在解釋“抽象”這個核心概念時所用的篇幅，它引導讀者理解，計算機科學的強大之處就在於通過不同層次的抽象來管理復雜性。這本書的語言風格非常親切、嚴謹而不失溫度，讓我感覺不是在被動接受知識灌輸，而是在與一位經驗豐富的工程師進行平等的對話和知識的共同建構。對於任何希望建立穩固計算機科學素養的讀者來說，這是一份值得信賴的指南。

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作為一名長期在行業內摸爬滾打的人士，我深知基礎知識的紮實程度決定瞭一個人能走多遠。我這次翻閱這本書，主要是想迴顧一下自己早期學習時可能遺漏的一些基礎概念的底層邏輯。讓我驚喜的是，這本書對於信息安全和隱私保護這部分內容的引入非常前瞻和到位。在基礎教程中加入關於公鑰加密和哈希函數的概念講解，並且能夠清晰地闡述它們在現代互聯網環境中的重要性，這確實體現瞭編寫者緊跟時代步伐的專業素養。書中的插圖質量非常高，特彆是那些用來解釋數據結構（比如鏈錶和棧）的動態示意圖，即便隻是靜態的印刷品，也能讓人清晰地想象齣數據元素是如何移動和連接的。與其他一些老舊的教材相比，這本書在內容更新上做得非常齣色，它沒有停留在上個世紀的技術框架裏，而是將現代計算環境下的必要知識有機地融閤瞭進去，確保瞭學習者掌握的是當前最需要的“基礎”。

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這本書的深度和廣度平衡得堪稱完美，尤其適閤那些想要跨界學習或者需要快速補齊計算機知識短闆的非專業人士。我之前對網絡協議的理解總是停留在“知道有這個東西”的層麵，比如TCP/IP，但總搞不清楚它們在實際數據傳輸中扮演的具體角色。這本書在網絡章節裏，通過一個詳細的“模擬郵件發送流程”案例，將三次握手、數據分片、路由選擇等過程，像電影鏡頭一樣清晰地展示瞭齣來，讓我瞬間茅塞頓開。它沒有過度糾結於底層的匯編語言細節，而是將重點放在瞭概念的宏觀理解和相互關係上，這一點非常符閤“公共捲”的定位。對我而言，它成功地將那些原本覺得晦澀難懂的抽象概念“可視化”瞭。而且，每章末尾的“思考與實踐”環節設計得非常巧妙，它們不是那種讓你寫齣復雜代碼的難題，更多的是引導你去思考計算機在現實生活中的應用和局限性，這種思辨性的訓練，遠比死記硬背公式來得有價值。

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這本書，拿到手的時候，我就對它的封麵設計印象深刻，那種沉穩的藍色調，配上簡潔的字體，讓人感覺很專業。我當時正在為參加一個技術入門考試做準備，急需一本全麵又不失深度的入門教材。這本書的內容覆蓋瞭非常基礎但又至關重要的概念，比如計算機硬件的基本組成、操作係統的工作原理，還有一些基礎的網絡知識。特彆是關於CPU的工作流程，作者用瞭非常形象的比喻來解釋，比如把CPU比作一個高效的流水綫工人，這讓我這個初學者一下子就明白瞭復雜的指令周期是怎麼迴事。我記得有一章專門講瞭二進製和數據錶示，通常這部分內容枯燥乏味，但作者通過大量的圖錶和實際的應用場景來穿插講解，使得理解起來毫不費力。整本書的邏輯結構非常清晰，章節之間的銜接過渡自然流暢，讀起來沒有那種東拼西湊的感覺。對於想係統學習計算機科學基礎的朋友來說，這本書絕對是一個紮實的起點，它為你打下的地基非常牢固，後續再學習更深入的領域時，會發現很多概念都是在這本書裏第一次清晰建立起來的。

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