宽带无线接入系统WiMAX及工程建设 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:张智江

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2007-1

价格:66.00元

装帧:

isbn号码:9787115165060

丛书系列:

图书标签:

• WiMAX
• 无线接入
• 宽带通信
• 移动通信
• 工程建设
• 无线网络
• 通信工程
• 802
• 16
• 无线宽带
• 网络工程

好的，以下是一本不包含《宽带无线接入系统WiMAX及工程建设》内容的图书简介，侧重于描述其他技术领域，并力求详尽： --- 书籍名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 作者： [此处留空，或使用虚构的专家名字] 字数： 约 1500 字 导言：认知革命与语言的数字化边界 在信息爆炸的时代，如何让机器真正“理解”人类的语言，已不再是科幻小说的情节，而是驱动下一代人工智能技术发展的核心引擎。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》旨在为广大学者、资深工程师以及对尖端技术充满热情的从业者，提供一张详尽的地图，描绘当前自然语言处理（NLP）领域最核心、最前沿的理论基础、模型架构及其在真实世界中的工程落地细节。我们聚焦于 Transformer 架构及其衍生模型的爆炸性进展，探讨其如何彻底革新了从文本理解到生成的全过程。 本书的构建逻辑并非停留在对基础概念的简单罗列，而是力求深入挖掘模型深层语义的表征能力，并结合大规模预训练范式下的工程优化策略，为读者提供一套系统化、可操作的技术栈。 第一部分：Transformer 架构的基石与进化——从序列到上下文的飞跃 本部分将奠定全书的技术基石，详细解析支撑现代 NLP 的核心技术——Transformer 架构。 第一章：注意力机制的数学本质与计算效率 我们将深入剖析自注意力（Self-Attention）机制的矩阵运算细节，包括 Q、K、V 向量的生成、缩放点积的数学意义，以及如何通过多头注意力（Multi-Head Attention）捕获多维度依赖关系。更重要的是，我们将对比传统循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）在处理长距离依赖上的固有缺陷，阐述 Transformer 如何通过并行化计算，极大地提高了大规模数据训练的效率。 第二章：BERT 家族的崛起：双向编码的革命 本章重点剖析以 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）为代表的基于 Encoder 结构的预训练模型。我们将详细讲解其两大核心训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），分析它们如何促使模型学习到深层次的双向上下文信息。此外，还将引入 RoBERTa、ALBERT 等优化变体，比较它们在参数效率和性能上的取舍。 第三章：GPT 系列：自回归生成模型的演进路径 本部分聚焦于基于 Decoder 结构的自回归模型，即 GPT 系列。我们将阐述其单向性（Causal Masking）在文本生成任务中的必要性。重点解析 GPT-3 引入的“上下文学习”（In-Context Learning）范式，探讨 Few-Shot、One-Shot 提示工程（Prompt Engineering）如何绕过传统微调（Fine-tuning）的瓶颈，实现快速适应新任务的能力。 第二部分：跨模态与多任务学习的前沿实践 深度学习在 NLP 中的应用已不再局限于纯文本领域。本部分将目光投向跨模态融合以及高效的知识迁移技术。 第四章：视觉-语言的融合：图像描述与视觉问答（VQA） 探讨如何利用多模态 Transformer 架构（如 ViLBERT 或 CLIP）将视觉特征（通过 CNN 或 Vision Transformer 提取）与文本嵌入进行有效对齐。详细分析在 VQA 任务中，模型如何整合视觉信息和问题语义，实现精确的推理和答案生成。 第五章：知识增强的语言模型（KE-LM） 纯粹基于文本语料训练的模型可能缺乏对事实性知识的准确把握。本章讨论如何将外部知识图谱（Knowledge Graphs）的结构信息或文本事实知识，有效地注入到 Transformer 模型的表示空间中。内容涵盖知识注入的早期方法（如 K-BERT）到与检索机制相结合的最新架构（如 REALM 或 RAG）。 第六章：高效微调策略：从全参数到参数高效微调（PEFT） 随着大模型参数量的激增，全参数微调的计算成本变得难以承受。本章全面介绍参数高效微调（PEFT）技术，重点阐述 LoRA（Low-Rank Adaptation） 的数学原理、实施细节以及其在资源受限环境下的实际应用效果。同时对比 Adapter Tuning 和 Prefix-Tuning 的优劣。 第三部分：工程化、部署与伦理挑战 理论模型最终需要转化为可靠的工业级服务。本部分关注模型部署、性能优化以及当前 AI 领域不可回避的社会责任问题。 第七章：模型量化、剪枝与推理加速 从工程角度出发，深入讲解如何将数十亿参数的浮点模型压缩到可用于边缘设备或低延迟服务的版本。内容涵盖 INT8 量化、结构化与非结构化剪枝技术，以及利用 ONNX Runtime 或 TensorRT 等高性能推理引擎进行加速的实践指南。 第八章：NLP 系统的鲁棒性与对抗性攻击 探讨现代大型语言模型在面对微小干扰时的脆弱性。我们将分析针对文本的词替换攻击、同义词攻击等对抗样本的生成方法，并介绍防御策略，如对抗训练和输入校验机制，以确保系统在真实世界环境中的可靠性。 第九章：大模型的对齐、偏见与可解释性（XAI） 本书的收官部分聚焦于当前 AI 伦理的核心议题。我们将分析预训练数据中潜在的社会偏见如何被放大，并详细介绍基于人类反馈的强化学习（RLHF） 及其变体，如何用于模型对齐，使其输出更符合人类价值观和指令。同时，也将介绍 SHAP 值、注意力可视化等工具在解读复杂模型决策过程中的应用。 总结与展望 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》不是一本理论教科书，而是一份面向未来的技术指南。它假设读者已经具备一定的深度学习基础（如熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 的基本操作），并期望读者能够掌握从最前沿的模型设计理念到高效部署策略的完整知识体系，从而在人工智能的下一波浪潮中占据有利位置。本书着重于“如何做”和“为什么这样做”，确保每一章节的知识点都能与最新的学术论文和工业界实践紧密挂钩。

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说实话，我买这本书是冲着“工程建设”这四个字去的，毕竟理论知识我日常工作中接触得不少，真正落地实施过程中遇到的坑才是最让人头疼的。我对这本教材的期待是能看到大量实际的基站选址案例、天线安装的最佳实践、以及不同地形（比如山区和平原）下的功率规划指南。然而，读完后我发现，工程建设部分似乎只是作为理论推导的补充，更多的是在介绍国家或行业对于网络部署的规范要求，而不是手把手教你怎么解决实际的RF（射频）问题。比如，书中对于负载均衡和切换机制的描述非常清晰，但当涉及到如何使用专业的频谱分析仪来定位干扰源，或者如何利用第三方工具进行网络性能的基线测试时，描述得就有些泛泛而谈了。我特别想知道，在实际的WiMAX商用网络中，运维人员是如何处理小区间的同频干扰，以及在设备生命周期管理中，哪些硬件组件是最容易发生故障的。这些带有“江湖经验”的内容，是这本书里比较欠缺的部分。它提供了蓝图，但少了建筑工地上常用的那些实用工具箱里的物件。如果作者能增加一个关于WiMAX网络生命周期管理与维护的专题章节，哪怕只占全书的五分之一，对于一线工程师的价值都会大幅提升。

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作为一名侧重于网络安全和协议栈审计的专业人士，我购买此书是希望能够深入了解WiMAX安全机制的实现细节。我关注的重点在于其核心认证流程（如EAP-AKA的集成）、数据加密算法的配置与漏洞，以及如何防范针对MAC层的拒绝服务攻击。虽然书中提到了必要的安全层级和加密要求，但这些描述更多是引用标准条款，缺乏针对性的安全实现分析。比如，在实际的网关和接入设备中，如何对密钥管理进行高效安全的部署？如何应对侧信道攻击对物理层数据的窃取？这些高级别的安全话题，书中一笔带过，让人意犹未尽。它更像是一本描述“怎样构建一个安全系统”的架构图，而不是一本揭示“怎样在实际部署中保证系统不被攻破”的实战指南。对于那些需要设计符合特定合规性要求（如金融或政府用途）的加固型WiMAX网络的工程师来说，这本书提供的安全深度远远不够，更像是参考资料的目录，而非具体的实施手册。

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这本书的书名是《宽带无线接入系统WiMAX及工程建设》，以下是五段不同风格的读者评价： 这本厚厚的砖头书，初次翻开时，我真的有些被它的专业性震慑到了。封面设计虽然朴实，但内容显然是为业内人士准备的硬核技术手册。我本以为能从中找到一些关于如何快速搭建家庭WiMAX网络的实用技巧，或者是一些用户体验层面的分享，毕竟现在大家对“快”和“移动”的要求都很高。然而，翻阅几页后发现，它更像是一本教科书，详尽地剖析了802.16标准的方方面面，从物理层的调制解调到MAC层的帧结构，每一个细节都被掰开了揉碎了讲。书中对各种信道编码、多址接入方式的数学推导和性能分析占据了很大篇幅，这对于正在准备相关资格认证考试或者从事底层研发工作的工程师来说，无疑是金矿。我个人对这些深层次的理论部分理解起来颇有些吃力，但能感受到作者在梳理技术脉络上的功力深厚，尤其是对不同频段下系统性能衰减的建模部分，写得极为严谨。不过，对于像我这样更关注实际部署和故障排除的新手来说，书中关于“工程建设”这部分的实践案例略显不足，更多的是对规范和标准的引用，缺少一些“血淋淋”的现场经验分享，比如在城市复杂电磁环境下如何优化扇区覆盖，或者设备选型时需要避开哪些常见的“坑”。总而言之，这是一本扎实的理论基石，但对于想快速上手实践的读者来说，可能还需要搭配一些更偏向操作手册的资料。

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这本书的学术气息实在是太浓厚了，简直像在研读一本研究生毕业论文的精选集。我尝试从中寻找一些关于WiMAX与后续5G技术演进的对比分析，想看看WiMAX在技术发展史中的定位，以及它为后来的LTE和5G积累了哪些可复用的技术经验。遗憾的是，全书的焦点几乎完全集中在802.16标准自身的技术细节上，对于其在整个无线通信发展史上的“生态位”讨论不多。例如，它没有深入探讨WiMAX在频谱分配上遭遇的政治和商业阻力，也没有详细分析为什么它最终没有像CDMA或GSM那样形成全球统一的生态系统。这些宏观层面的商业、政策和市场因素，往往是决定一项技术能否成功“工程建设”的关键。对于希望将WiMAX作为历史案例来研究其成败得失的读者来说，这本书提供的技术深度令人敬佩，但对外部环境因素的剖析却显得有些“纯净”了。我更希望看到一些关于商业模式的探讨，比如早期运营商是如何定价和推广这项服务的，这对理解当前无线接入技术的市场逻辑也很有帮助。

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我对这本书的评价是：它是一份极其详尽且令人敬畏的“技术说明书”，但作为一本面向“工程建设”的工具书，它的可操作性略显不足。我尤其欣赏作者在处理物理层信号处理部分时的细致入微，那种对数学公式和算法流程的清晰梳理，绝对是业界顶尖水平。然而，工程建设的本质往往是“妥协的艺术”——在成本、性能、环境限制之间找到最佳平衡点。这本书似乎倾向于描绘理想状态下的系统性能，但在讨论实际的工程难题时，往往会回归到标准要求上。例如，在进行网络规划时，一个关键的决策是如何在保证QoS的前提下，平衡频谱效率与覆盖范围。这本书给出了理论上的最佳效率值，却没有提供大量关于如何根据真实世界（如建筑物穿透损耗模型、多径效应的实际测量数据）来修正这些理论值的案例分析。这本书更像是给了我们一把精确的尺子，却少了教我们如何用这把尺子去测量那些形状各异、充满不确定性的现实世界。它更适合静下心来做理论研究，而不是在现场快速解决突发问题。

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