制冷技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:7-122

作者:孙见君 编

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2007-8

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787122005373

丛书系列:

图书标签:

• 制冷技术
• 制冷
• 空调
• 热力学
• 传热
• 制冷剂
• 压缩机
• 冷凝器
• 蒸发器
• 制冷系统

《深度学习与自然语言处理前沿探索》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，探索深度学习在自然语言处理（NLP）领域的最新进展与核心理论。我们避开了传统制冷技术的所有范畴，聚焦于信息科学、计算智能和语言理解的交叉前沿。 第一部分：深度学习基础与计算范式革新 本部分将首先奠定坚实的理论基础，为读者深入理解NLP的前沿模型做好准备。我们不会涉及任何关于热力学、传热学或制冷循环的知识，而是将重点放在高维向量空间、张量计算和现代深度学习架构的数学原理上。 第一章：从传统机器学习到深度神经网络 详细回顾机器学习的演进历程，对比支持向量机（SVMs）、隐马尔基模型（HMMs）等传统方法的局限性，并引出深度神经网络（DNNs）作为解决复杂非线性问题的强大工具。重点解析多层感知机（MLP）的结构、激活函数的选择（如ReLU、GeLU）及其对梯度传播的影响。本章强调计算效率和大规模数据处理能力，与制冷过程中的能耗优化概念完全无关。 第二章：高效的优化算法与正则化策略 深入剖析深度学习模型训练的核心——优化器。内容涵盖随机梯度下降（SGD）的变体，如动量法、AdaGrad、RMSProp，直至当前主流的Adam和Adadelta。同时，详细阐述防止过拟合的关键技术：Dropout、批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）的原理、实现细节及其在不同网络层中的适用性。讨论如何利用这些技术稳定训练过程，提高模型的泛化能力，完全聚焦于算法层面。 第三章：计算图与硬件加速 本章探讨深度学习的底层实现机制。介绍计算图（Computational Graph）的概念，这是现代深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的基石，如何通过自动微分（Autodiff）机制高效计算梯度。随后，详细分析图形处理器（GPU）和专用的张量处理器（TPU）在加速矩阵运算中的作用，以及如何通过并行计算策略（如数据并行、模型并行）来处理GB乃至TB级别的语言数据集。内容纯粹围绕高性能计算架构展开。 第二部分：自然语言处理的核心模型与架构 本部分是本书的核心，系统地介绍了驱动现代NLP革命的各类深度学习模型，从序列处理的开创者到目前最前沿的生成模型。 第四章：循环神经网络（RNN）及其演进 详细阐述RNN如何处理时间序列数据和句子序列，重点分析其在处理长距离依赖问题上的固有缺陷——梯度消失/爆炸。在此基础上，深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），及其如何通过精巧的门控机制有效维持信息流的稳定性，为后续注意力机制的引入打下基础。 第五章：注意力机制的崛起与Transformer架构 本章是现代NLP的转折点。首先，系统介绍注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理，尤其是自注意力（Self-Attention）是如何允许模型在处理一个词时，权衡句子中所有其他词的重要性。随后，全面解析Transformer架构——完全摒弃了循环和卷积结构，完全依赖多头自注意力机制（Multi-Head Attention）和前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）来构建编码器-解码器结构。讨论其在并行计算方面的巨大优势。 第六章：预训练语言模型（PLMs）：从ELMo到BERT 本部分聚焦于如何利用大规模无标注文本数据进行特征提取和知识预训练。详细介绍上下文相关的词嵌入技术，如ELMo的工作原理。重点剖析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练机制，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。探讨如何对预训练模型进行下游任务的微调（Fine-tuning），实现任务的快速适应。 第七章：生成式模型与大型语言模型（LLMs） 本章深入探讨基于Decoder结构的预训练模型及其在文本生成任务中的应用。详细解析GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的工作原理，特别是其自回归（Autoregressive）的生成方式。讨论如何通过调整解码策略（如束搜索、Top-K/Top-P 采样）来控制生成文本的多样性和连贯性。最后，简要概述当前LLMs（如GPT-3/4, Llama系列）的规模化趋势、涌现能力（Emergent Abilities）以及训练中的关键挑战，如对齐（Alignment）问题。 第三部分：前沿应用与伦理挑战 本部分将理论模型应用于实际NLP任务，并探讨该技术领域发展中必须面对的社会与技术伦理问题。 第八章：关键NLP任务的深度实现 本章提供具体案例分析： 1. 机器翻译（NMT）： 重点分析基于Transformer的序列到序列模型如何提升翻译的流畅性和准确性。 2. 文本摘要生成： 比较抽取式（Extractive）和生成式（Abstractive）摘要的不同深度学习实现路径。 3. 问答系统（QA）： 探讨阅读理解任务（如SQuAD）中，如何利用BERT等模型进行Span预测和生成式回答。 4. 情感分析与文本分类： 展示如何利用PLMs进行零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）学习。 第九章：模型的可解释性、偏见与安全性 随着模型能力的增强，理解其决策过程变得至关重要。本章探讨可解释性技术，如LIME和SHAP在NLP中的应用，用于揭示模型关注的关键词。同时，严肃讨论深度学习模型固有的数据偏见问题（Bias），包括性别、种族偏见在生成文本中的放大效应。最后，分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）对语言模型的威胁，以及安全对齐（Safety Alignment）的研究方向。 总结 《深度学习与自然语言处理前沿探索》全面覆盖了从基础优化理论到最先进的LLMs架构和应用的全景图。本书的读者群体包括希望从传统计算领域转型到人工智能研究的工程师、计算机科学专业的高年级本科生和研究生，以及致力于在信息处理领域进行技术创新的行业专家。全书内容专注于计算、算法和语言智能，与能源、机械或制冷科学领域无任何关联。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图文质量，说实话，是教科书级别的享受。我以前买过几本技术参考书，要么是印刷模糊不清，要么是图例和文字严重脱节，看着非常费劲。但这本书在细节上做得非常到位。例如，在讲解换热器的工作原理时，不仅有清晰的剖面图展示水流和制冷剂的流向，还配有热交换效率与流速、温差关系的曲线图，那些曲线的线条都非常平滑清晰，关键数据点标注得一目了然。而且，书中还穿插了一些历史小知识，比如早期蒸汽压缩制冷的先驱人物的贡献，这些小插曲让沉闷的技术学习过程增添了几分人文色彩，仿佛在和那些伟大的发明家进行一场跨越时空的对话。这种对细节的极致追求，体现了出版方和作者对读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

然而，如果非要吹毛求疵地说，这本书在“系统集成与控制自动化”这一块的论述，相对来说略显保守和基础。尽管它详细介绍了传统温控器的原理和PID控制的初步概念，但在面对目前工业4.0和智能楼宇对制冷系统提出的更高要求时，相关内容的深度还有待加强。比如，如何将物联网（IoT）技术与制冷系统的数据采集和远程优化管理结合起来？或者，更先进的模糊逻辑控制和模糊神经网络在应对复杂多变工况下的性能优势，书中提及不多，大多还是集中在经典的基于温度的开关控制逻辑上。我期待下一版能够增加专门的章节，探讨如何利用大数据分析来预测设备维护需求，实现真正的预测性维护，而不是仅仅依赖定期的巡检和故障后的抢修。毕竟，现代的制冷行业正朝着更智能、更自适应的方向发展。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我主要关注的是这本书的实践应用部分，而这一点上，它给我的震撼是巨大的。我之前工作接触过一些简单的制冷设备维护，但总觉得知其然不知其所以然。这本书里详细描绘了各种不同类型制冷系统的结构图，从最基础的蒸汽压缩循环到更复杂的吸收式制冷，每一种系统的组件构成、工作流程、以及可能出现的故障点，都被标注得清清楚楚。更难能可贵的是，作者并没有停留在理论层面，而是给出了大量的故障诊断案例分析。比如，当系统出现制冷量不足时，如何通过观察高低压表的读数、测量过热度和过冷度来快速定位是制冷剂不足、膨胀阀堵塞还是压缩机效率下降等问题。那些流程图和对比表格，简直是现场维修人员的“圣经”。我甚至打印了几页关键的故障排除流程图贴在了工作台上，遇到棘手问题时，对照着书里的逻辑进行排查，效率确实提高了不少。这不仅仅是一本知识书，更像是一本经验宝典。

评分☆☆☆☆☆

我对其中关于新型制冷剂替代的研究感到非常振奋。随着环保法规日益严格，传统的HFCs（氢氟碳化物）正面临着逐步淘汰的命运，如何找到既高效又低GWP（全球变暖潜能值）的替代品是行业内的热点。这本书在这方面的内容更新得非常及时。它不仅仅提到了R290（丙烷）和R744（二氧化碳）这些自然制冷剂的特性，还深入分析了它们在不同应用场景下的优缺点，比如CO2系统的高压特性对设备材质和安全设计的挑战，以及丙烷的易燃性带来的操作规范要求。作者用一种非常客观且辩证的眼光来评述这些新技术，既肯定了它们的环保价值，也毫不避讳地指出了其商业化推广中遇到的工程难题。这对于我这种需要关注行业前沿动态的专业人士来说，提供了非常宝贵且中立的参考资料，避免了陷入某些宣传口径的片面解读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色和银色的线条交织在一起，仿佛能让人感受到冰冷的空气在流动。我原本以为这会是一本非常枯燥的技术手册，但翻开之后才发现，作者的叙述方式出乎意料地生动有趣。它不仅仅是罗列公式和图表，更是深入浅出地探讨了热力学和流体力学的基础原理，让我这个对物理不太感冒的人都能津津有味地读下去。特别是书中关于“相变”那一章，作者用了很多生活中的例子来解释复杂的物理现象，比如冰箱制冷是如何利用制冷剂的蒸发和冷凝来实现热量转移的，讲解得细致入微，让人豁然开朗。读完这一部分，我甚至开始留意家里的空调在运行时发出的那些细微声响，试图在声音中捕捉到那些看不见的能量流动。对于初学者来说，这本书无疑是一块极好的敲门砖，它建立了一个坚实的概念基础，而不是一上来就用晦涩的专业术语把我打退堂鼓。那种循序渐进、层层递进的讲解结构，真的非常适合自学。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆