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出版者:冶金工业

作者:张倩萍

出品人:

页数:193

译者:

出版时间:2007-9

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787502443856

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 数据库编程
• 开发教程
• 编程入门
• Windows应用程序
• FoxPro
• 软件开发
• 数据处理
• 经典教程

好的，这是一份关于一本未命名图书的详细简介，该书内容与《Visual FoxPro应用教程》完全无关。 --- 图书名称： 深度学习与自然语言处理的前沿探索 ISBN： 978-7-5218-0123-4 作者： 张伟、李明 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2024年5月 --- 图书简介 在人工智能飞速发展的今天，深度学习已成为推动技术进步的核心驱动力。本书《深度学习与自然语言处理的前沿探索》并非一本编程实践手册，而是一部聚焦于理论深度、算法创新与应用趋势的学术性专著，旨在为高等院校师生、科研人员以及资深软件工程师提供一个全面、深入且与时俱进的知识框架。本书的编写严格遵循学术规范，深入剖析了现代深度学习模型在处理复杂序列数据，尤其是自然语言领域时所面临的挑战与突破。 本书内容涵盖了从基础概念到尖端架构的完整路径。我们首先回顾了神经网络的基础理论，包括前馈网络、卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）的核心原理。然而，本书的重点在于超越这些基础模型，深入探讨如何构建更有效、更具表达能力的深度架构。 第一部分：深度学习基础与高级组件 本书的开篇聚焦于深度学习的数学基础和优化策略。我们详尽阐述了反向传播算法的精妙之处，并详细对比了SGD、Adam、RMSProp等优化器的收敛特性和适用场景。随后，我们进入模型架构的深度分析。特别地，本书用大量篇幅讲解了Transformer架构的革命性意义。我们不仅剖析了自注意力机制（Self-Attention）的计算细节，还对比了多头注意力（Multi-Head Attention）在捕获不同信息维度上的优势。书中还深入探讨了层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）等关键组件如何有效解决深层网络中的梯度消失与爆炸问题。 第二部分：自然语言处理的范式转移 自然语言处理（NLP）是本书的另一核心支柱。我们清晰地勾勒出NLP从基于特征工程到基于深度学习范式的历史演变。本书的重点在于预训练语言模型（PLMs）的兴起与影响。我们详细解析了BERT、GPT系列模型的结构差异、训练目标（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）以及它们在下游任务中的微调（Fine-tuning）策略。 书中特别辟出章节讨论表示学习在NLP中的核心作用。从早期的词向量（Word2Vec, GloVe）到上下文敏感的向量表示（如ELMo），再到基于Transformer的模型输出，我们系统性地比较了这些表示方法在捕捉语义和句法信息方面的能力差异。读者将了解到如何量化和评估这些向量表示的质量。 第三部分：前沿应用与挑战 在掌握了核心模型和理论后，本书将视角投向当前NLP领域最前沿的应用场景和亟待解决的挑战。 在机器翻译方面，本书不再局限于传统的Seq2Seq模型，而是重点分析了如何利用大规模预训练模型实现更流畅、更符合语境的神经机器翻译，包括零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）翻译技术的实现思路。 文本生成是本书的另一个亮点。我们深入研究了如何通过解码策略（如束搜索、温度采样）来控制生成文本的多样性和连贯性。同时，我们探讨了如何结合强化学习（RL）方法，如Policy Gradient，来优化生成模型的奖励函数，使其输出更符合人类偏好或特定任务指标。 此外，本书还涵盖了知识图谱与语义理解的交叉领域。我们探讨了如何利用深度学习模型从非结构化文本中抽取实体、关系，并将其整合进知识表示结构中，以支持更高级的推理任务。 第四部分：模型的可解释性与伦理考量 鉴于深度学习模型的“黑箱”特性，本书特设专章讨论模型的可解释性（XAI）。我们介绍了LIME、SHAP等局部解释方法，并讨论了在NLP任务中，如何通过注意力权重可视化、梯度分析等手段来理解模型决策过程。 最后，本书以负责任的人工智能为收尾。我们分析了大型语言模型中存在的偏见（Bias）来源、传播机制，并探讨了减轻这些偏见的技术路线，强调了在部署先进AI系统时必须遵循的伦理规范和安全边界。 本书特点： 1. 理论驱动： 强调算法背后的数学原理和信息论基础，而非简单的API调用指南。 2. 聚焦前沿： 深度覆盖Transformer、预训练模型、大模型推理等最新研究热点。 3. 学术严谨： 引用了大量近五年来的顶级会议（如NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP）的最新成果。 4. 广阔视野： 不局限于特定编程语言或工具集，而是着眼于算法和架构的普适性。 本书旨在培养读者独立分析和设计复杂AI系统的能力，使其能够跟上人工智能领域日新月异的发展步伐。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，纸张的质感上乘，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。封面设计得简洁而富有现代感，一眼就能看出它在软件技术类书籍中的独特品味。内页的字体大小和行间距调整得恰到好处，让人在学习复杂概念时能够保持专注。更值得称赞的是，书中大量的插图和截图都清晰锐利，色彩还原度极高，这对于理解那些依赖视觉辅助的编程步骤来说，简直是福音。很多技术书籍在印刷上总是马虎了事，结果就是那些密密麻麻的代码块看着令人望而生畏，但这本书显然在这方面下了大功夫，让人在翻阅的过程中，心情是愉悦的，学习的欲望也随之被激发。这种对细节的执着，体现了出版方对读者的尊重，也从侧面反映了内容本身的专业度，毕竟，一本内容扎实的好书，自然会配上与其价值相符的优秀载体。

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我发现这本书的叙述方式非常贴合初学者的心智模式，它没有上来就抛出艰深的理论，而是采取了一种循序渐进、由浅入深的教学策略。作者在引入每一个新概念时，都会先用一个非常生活化、易于理解的例子来铺垫，就像一位耐心的老师在给你讲解一道难题的背景知识一样。比如，讲解数据结构的章节，它不像其他教材那样枯燥地罗列定义，而是通过模拟一个日常的库存管理场景，让读者“亲身感受”为什么需要特定的数据结构来优化效率。这种“情景带入式”的学习方法，极大地降低了技术门槛，使得那些原本对编程心存畏惧的读者也能鼓起勇气继续往下翻阅。即便是涉及到一些底层逻辑的探讨，作者也总能找到巧妙的比喻，让那些抽象的概念变得具象化，这在我过去阅读过的众多技术书籍中，是相当罕见的优点。

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与其他同类书籍相比，这本书在章节的逻辑组织上体现出一种罕见的大局观和前瞻性。它并非是简单地将功能点罗列成清单，而是构建了一个清晰的知识体系框架。从最基础的环境配置和界面元素认知开始，逐步过渡到数据库连接、业务逻辑处理，最后深入到性能优化和系统部署，每一步都为下一步的深入学习打下了坚实的基础。这种结构使得读者在学习过程中，不会迷失在细节的汪洋大海里，而是始终清楚地知道自己正处于整个软件开发流程的哪个环节。而且，作者在涉及高级主题时，比如多线程处理或系统级API调用，并没有一笔带过，而是用相对独立的模块进行了深入剖析，确保读者在掌握基础后，有清晰的路径去探索更专业的领域。这种精心设计的知识图谱，让学习过程充满了清晰的路线感。

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这本书的实用性强到让人感到惊叹，它简直就是一本“即插即用”的工具手册，而不是高高在上的理论指南。我特别欣赏作者在讲解完核心功能后，立即附带的“实战演练”模块。这些演练并非那种为了凑页数而设计的无聊练习，而是紧密围绕着企业或个人开发中经常遇到的实际问题。比如，关于报表生成的章节，书中详细演示了如何从零开始构建一个符合税务标准的复杂多维报表，连同打印预览和导出格式的细微调整都考虑进去了。我将书中的示例代码直接复制到我的开发环境中，几乎不需要做任何修改就能运行，这极大地节省了我自己摸索的时间。对于一个急需快速解决生产问题的开发者来说，这本书的这种“即战力”，远比那些只停留在概念层面的书籍更有价值，它真正体现了“授人以渔”的精髓。

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最让我感到惊喜的是，这本书的维护和更新似乎融入了作者对于“技术生命周期”的深刻理解。尽管这是一本关于相对成熟技术的书籍，但作者并没有把它写成一本“历史文物”，而是努力涵盖了该技术栈在现代应用环境中的最佳实践和潜在陷阱。书中多次提到了如何将老旧的应用接口与现代操作系统或新的数据库标准进行兼容性处理，这些经验分享极其宝贵。此外，在提到某些已经被社区认为是过时或有缺陷的编程手法时，作者会明确指出其局限性，并提供了被更广泛认可的替代方案。这表明作者不仅仅是在传授知识，更是在培养读者的“工程批判性思维”，引导我们不要盲目照搬旧代码，而是要用发展的眼光看待技术栈的选择与应用。这种与时俱进的专业态度，让这本书的价值远超出了其印刷的页数。

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