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出版者:重庆大学出版社

作者:云南省人事厅 编

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2005-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787562434511

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用
• 办公软件
• 信息技术
• 基础教程
• 计算机基础
• 软件操作
• 技能提升
• 学习指南
• 数媒应用
• 实践教学

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的前沿应用的图书简介。 --- 《神经网络驱动的语义理解：从基础模型到前沿架构》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，机器理解人类语言的能力正以前所未有的速度发展。本书并非一本教授基础办公软件操作或传统计算机基础知识的入门读物，而是聚焦于当代人工智能领域中最具活力和颠覆性的分支——自然语言处理（NLP）的前沿技术。它为那些渴望深入理解现代语言模型（LLMs）内在机制、并希望将这些复杂技术应用于实际问题的研究人员、资深工程师及高级技术人员提供了一份详尽的路线图和实践指南。 核心焦点：超越表面的语义解析 本书的核心目标是解构深度学习范式如何彻底重塑了我们对文本、语音和多模态信息的处理方式。我们不再满足于基于规则或统计的浅层匹配，而是深入探索如何利用复杂的神经网络架构，使机器能够真正“理解”上下文、意图、情感乃至推理链条。 第一部分：基础理论的再巩固与跨越 在进入最尖端的技术之前，本书首先确保读者对支撑这一切的数学和计算基础有深刻的理解，但其深度远超基础教程： 1. 高效表示学习的数学基础： 详细阐述了词嵌入（Word Embeddings）的演变历程，从经典的Word2Vec到GloVe，并着重分析了矩阵分解、奇异值分解（SVD）在降维和特征提取中的数学原理，为理解更高维度的张量表示打下坚实基础。 2. 递归网络与序列建模的局限性： 深入分析了RNN、GRU和LSTM在处理长距离依赖（Long-Term Dependencies）时遇到的梯度消失/爆炸问题，并通过案例研究展示了这些模型在处理复杂语法结构时的固有瓶颈。 3. 深度前馈网络的高级优化策略： 探讨了批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）在深度NLP模型训练中的作用，以及Adam、Adagrad等自适应学习率算法的内在机制与收敛性分析。 第二部分：Transformer架构的统治地位与精细解构 Transformer架构的出现是NLP领域的一个分水岭。本书用大量的篇幅和图示，对这一核心技术进行逐层剖析： 1. 自注意力机制（Self-Attention）的数学建模： 详细推导了Scaled Dot-Product Attention的完整公式，并解释了Query、Key、Value矩阵的投影过程，阐明了不同注意力头（Multi-Head Attention）如何捕捉文本中不同维度的关系。 2. 位置编码（Positional Encoding）的艺术： 不仅介绍了标准的正弦/余弦位置编码，还探讨了如相对位置编码（Relative Positional Encodings）和旋转位置编码（RoPE）在提升模型对序列顺序敏感度方面的优势。 3. Transformer的编码器-解码器堆栈： 完整地构建了标准Transformer模型，并讨论了其在机器翻译（Sequence-to-Sequence Tasks）中的应用案例，包括掩码（Masking）策略的精确实现。 第三部分：大型语言模型的涌现能力与训练范式 本部分聚焦于当前NLP领域最热门的“大模型”现象，探讨了它们的构建哲学和关键技术： 1. 预训练的艺术： 深入分析了BERT系列（掩码语言模型MLM、下一句预测NSP）和GPT系列（因果语言模型CLM）的预训练目标差异，以及这些目标如何塑造了模型最终的语言能力。 2. 规模化法则（Scaling Laws）的实证研究： 引用最新的研究成果，分析了计算资源、数据量和模型参数规模之间如何协同作用，决定了模型的性能边界。 3. 指令微调（Instruction Tuning）与对齐（Alignment）： 详细介绍了如何通过高质量指令数据集对基础模型进行微调，使其更好地遵循人类意图。重点讲解了人类反馈强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型的构建、PPO算法的应用，以确保模型的输出安全、有用且诚实（Helpful, Harmless, Honest）。 4. 高效推理与部署技术： 探讨了如何使用量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）技术，在保持高精度的同时，将数十亿参数的模型部署到资源受限的环境中。 第四部分：前沿应用与跨模态拓展 本书的最后部分将理论与实际应用紧密结合，展示了这些先进技术在解决复杂现实问题中的潜力： 1. 知识图谱增强的问答系统（KG-Augmented QA）： 探讨了如何将LLM的文本生成能力与结构化知识库的精确性相结合，构建更可靠的复杂推理问答系统。 2. 生成式摘要与信息抽取的高级范式： 分析了抽象式摘要（Abstractive Summarization）中如何利用注意力机制避免重复和生成幻觉（Hallucinations），以及如何设计命名实体识别（NER）模型以适应开放词汇表。 3. 多模态融合的挑战： 介绍Vison-Language Pre-training（VLP）模型（如CLIP、BLIP）如何利用对比学习将视觉特征与文本嵌入空间对齐，实现跨模态的理解与生成（如文生图的早期机制）。 4. 代码生成与逻辑推理： 剖析了专门用于代码任务的模型（如Codex）的设计，重点在于它们如何学习编程语言的语法结构和逻辑依赖关系，并展示了在软件工程中的自动化潜力。 读者定位 本书内容严谨，数学推导详尽，代码示例（基于PyTorch/TensorFlow）精确且面向生产环境。它不适合初次接触计算机科学的学生，而是为具备扎实线性代数、概率论基础，并已熟悉至少一种深度学习框架的工程师和研究人员设计，是进入NLP研究高地、掌握下一代智能系统的必备工具书。 --- ISBN 待定 预计页数：约 850 页 建议参考软件环境：Python 3.9+, PyTorch 2.x

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我不得不说，这本书在软件实操方面的讲解简直是神来之笔。我手上堆了好几本厚厚的软件操作手册，但真正能让我动手操作起来不犯迷糊的，还是这本《计算机应用教程》。它挑选的软件都是我们日常工作和学习中最常用的那些，比如办公三件套（Word、Excel、PowerPoint）的使用技巧。但它高明之处在于，它不只是教你“如何点击菜单栏的某个选项”，而是深入到“为什么我们要用这个功能，它能解决什么实际问题”。举个例子，在讲Excel时，它不仅展示了基本的函数输入，还花了不少篇幅讲解了如何利用条件格式和数据透视表来快速分析数据，这对于我处理季度报告简直是雪中送炭。我尝试用书中的步骤操作了一遍，流畅得不像话，没有任何多余的步骤干扰思路。而且，它还非常贴心地在关键步骤配上了高清的截图，几乎没有歧义。我感受到的不是在读一本教程，而是在一位经验丰富的同事手把手指导我完成任务。这种注重实战、强调效率的编排思路，让这本书的实用价值直线上升，绝对是工具书中的一股清流。

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这本书的视角非常贴合现代信息时代的需求，它没有沉溺于过时的技术细节，而是将重点放在了信息素养和网络安全上，这一点我非常欣赏。在当前这个信息爆炸的年代，辨别信息的真伪比获取信息本身更重要。作者用了很多篇幅来讨论“如何科学地使用搜索引擎”，教我们如何构建高效的搜索关键词，如何识别那些带有偏见或虚假倾向的网页内容。这部分内容对我拓宽视野、提高信息筛选能力起到了决定性的作用。更重要的是，关于网络伦理和隐私保护的部分，讲解得严肃而到位。它不是那种恐吓式的安全指南，而是理性地分析了我们在网络活动中可能遇到的风险，并提供了切实可行的防护措施，比如强密码的设置原则、公共Wi-Fi的使用禁忌等等。我甚至学会了如何安全地管理我的云端文件。这本书的格局已经超越了一本普通的“技能书”，更像是一本现代公民必备的“数字生存手册”，教会我们在享受技术便利的同时，如何做一个负责任且安全的网络使用者。

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与其他同类书籍相比，这本书最大的亮点或许在于其前瞻性和应用导向的思维模式。它并没有将计算机知识视为一个静止的体系，而是不断强调其发展的趋势和与未来技术的结合点。例如，在介绍完基础的数据处理后，作者会简要地引出“大数据初探”的概念，或者在讲解图形处理时，会提及人工智能在图像识别方面的应用前景。这种“授人以渔”的教学方法，激发了我对后续学习的渴望。它不仅仅满足了我眼前的操作需求，更在我心中种下了继续探索更深层次IT知识的火种。我感觉自己不再是单纯地学习软件的使用，而是在构建一个关于未来数字世界的认知框架。整本书的语言风格也极具感染力，没有过多的学术腔调，更多的是一种鼓励探索、勇于尝试的姿态。读完它，我仿佛有了一种新的工具箱，准备去迎接更具挑战性的数字任务。这本书为我搭建了一个坚实的阶梯，让我有信心迈向更广阔的计算机科学领域。

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这本《计算机应用教程》真是让人眼前一亮，从入门到实践的每一步都设计得恰到好处。首先吸引我的是它对基础概念的阐述，简直是教科书级别的清晰明了。那些抽象的二进制、数据存储原理，在作者的笔下仿佛变成了生动的画面，不再是枯燥的符号堆砌。我记得以前看其他书籍时，常常在“内存与硬盘的区别”这种地方卡壳，但这本书用了一个非常形象的比喻，一下子就让我明白了它们各自的角色和重要性。对于像我这样零基础的读者来说，这种循序渐进的讲解方式太友好了。它没有急于展示花哨的高级功能，而是把地基打得非常牢固。每章末尾的总结和自测题也做得非常巧妙，不是那种死记硬背的题目，而是侧重于理解和应用，让人在不知不觉中巩固了知识点。特别是关于操作系统界面的介绍，细致到每一个图标的含义和常用快捷键的组合，让我迅速摆脱了“小白”的身份，敢于在计算机前进行更深层次的操作探索。这本书真正做到了将复杂的计算机世界，用最朴素的语言展现出来，让学习过程充满成就感，而不是挫败感。那种“原来如此”的顿悟时刻，在这本书里出现的频率非常高，这绝对是一本值得反复阅读的入门经典。

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装帧和排版方面，这本《计算机应用教程》也展现了出版方的专业水准。要知道，技术类书籍如果排版混乱，阅读体验会直线下降，很容易让人产生抵触情绪。但这本书的纸张质量很好，拿在手里很有分量感，光线反射柔和，长时间阅读眼睛也不容易疲劳。最让我感到舒适的是它的字体选择和行距的设置，清晰、大气，阅读起来非常顺畅。在涉及到代码片段或者特定命令时，它采用了醒目的背景色块进行区分，这使得技术要点和解释说明的层次感分明，查找特定内容时效率极高。而且，这本书的章节划分逻辑非常清晰，目录设计得也很人性化，可以直接定位到某个特定应用模块。这本教材在视觉上传达了一种“严谨”和“专业”的信号，这种对细节的打磨，足以看出编辑团队对读者的尊重。它不是那种匆匆忙忙拼凑出来的教材，而是经过精心雕琢的知识载体，让人愿意把它摆在书架上，随时可以拿出来翻阅。

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