立体视频处理与通信

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isbn号码:9787302425748
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具体描述

好的,以下是一部与《立体视频处理与通信》无关的图书的详细简介,字数约1500字。 深度学习在自然语言处理中的前沿应用:从基础模型到生成式智能 导言:开启新时代的语言智能之旅 随着计算能力的飞速提升和海量数据的涌现,自然语言处理(NLP)领域正经历一场深刻的范式转变。传统的基于规则和统计的方法逐渐被以深度学习为核心的新范式所取代。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用:从基础模型到生成式智能》旨在系统梳理并深入探讨当前NLP领域最核心、最具影响力的深度学习技术,特别聚焦于大型预训练模型(如Transformer架构及其变体)的发展脉络、核心机制以及在各类复杂任务中的创新应用。 本书不仅面向对NLP有一定基础的工程师、研究人员和高年级学生,更致力于为希望站在技术前沿、理解和掌握下一代语言智能系统的读者提供一份详实的路线图和实践指南。我们将从基础概念出发,层层深入,最终抵达生成式AI的尖端领域,强调理论与实践的紧密结合。 第一部分:深度学习基础与NLP的范式转型 本部分将为读者构建理解现代NLP的必要理论基石,并阐述深度学习如何重塑了我们处理语言的方式。 第1章:回顾与基础:从词向量到循环网络 本章首先回顾了NLP发展的简史,重点介绍了词嵌入(Word Embeddings)技术,如Word2Vec和GloVe,它们如何将离散的词汇转化为连续的向量空间表示,从而使机器学习模型能够处理语义信息。随后,深入讲解了循环神经网络(RNN)及其变体——长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)。详细分析了它们在序列建模中的优势与局限性,特别是梯度消失/爆炸问题,为后续引入注意力机制做铺垫。 第2章:Transformer架构的革命:自注意力机制的核心 本章是理解现代NLP的关键。我们详尽地剖析了“Attention Is All You Need”论文提出的Transformer架构。重点阐述了自注意力(Self-Attention)机制的数学原理、多头注意力(Multi-Head Attention)的设计思想及其并行计算的优势。同时,详细介绍了Transformer中的位置编码(Positional Encoding)如何解决序列顺序信息丢失的问题,以及前馈网络、残差连接和层归一化在模型稳定训练中的作用。 第3章:预训练范式与模型家族概述 本章探讨了深度学习在NLP中实现“知识迁移”的核心策略——预训练(Pre-training)。详细区分了基于语境化(Contextualization)的预训练目标,包括掩码语言模型(MLM,如BERT)和因果语言模型(CLM,如GPT系列)。本章将对比介绍BERT、RoBERTa、XLNet以及早期GPT系列等代表性模型的设计哲学和应用场景,为读者建立清晰的模型谱系图。 第二部分:基础模型的精调与下游任务应用 在掌握了基础模型架构后,本部分聚焦于如何有效地利用这些预训练模型解决具体的NLP问题。 第4章:模型微调(Fine-Tuning)的艺术与策略 本章深入讲解了如何将预训练好的通用模型适应到特定下游任务上。内容涵盖了传统的全量微调(Full Fine-Tuning)策略,以及在资源受限情况下如何应用高效参数微调(PEFT)技术,如Adapter Tuning、LoRA(Low-Rank Adaptation)和Prefix-Tuning。通过具体的案例分析,展示了不同微调策略对模型性能、训练速度和内存占用的影响权衡。 第5章:文本分类、序列标注与问答系统的深度实现 本章通过实例,展示了Transformer模型在三大经典NLP任务中的应用: 1. 文本分类:如情感分析、主题识别,重点讨论了[CLS]标记的用法和多标签分类的处理。 2. 序列标注:如命名实体识别(NER)和词性标注(POS Tagging),阐述了如何结合条件随机场(CRF)层来优化输出的结构一致性。 3. 抽取式与生成式问答:对比分析Span Prediction和Seq2Seq框架在SQuAD等数据集上的应用。 第6章:文本生成任务:摘要、翻译与对话系统 本章着眼于涉及序列到序列(Seq2Seq)生成任务的模型设计。详细讨论了机器翻译(NMT)中的编码器-解码器结构优化,以及抽象式文本摘要(Abstractive Summarization)中“忠实度”与“流畅度”的平衡。此外,还分析了如何利用预训练模型构建具有上下文理解能力的检索式和生成式对话系统。 第三部分:迈向生成式智能:大语言模型(LLMs)的深化研究 本部分将视角转向当前最热门、最具颠覆性的领域——超大规模语言模型(LLMs)及其涌现能力。 第7章:LLMs的规模法则与涌现能力探究 本章探讨了模型规模(参数量、数据量、计算量)与模型性能之间的关系,即“规模法则”(Scaling Laws)。重点分析了为什么当模型规模达到一定阈值后,会“涌现”(Emergence)出诸如指令遵循(Instruction Following)、复杂推理和零样本学习(Zero-shot Learning)等先前模型不具备的能力。 第8章:指令调优与人类反馈强化学习(RLHF) 本章是理解现代ChatGPT类模型工作机制的核心。详细讲解了指令调优(Instruction Tuning)如何将基础模型转化为能够理解和执行人类指令的助手。随后,深入剖析了人类反馈强化学习(RLHF)的三个关键步骤:监督微调(SFT)、奖励模型(Reward Model, RM)的训练,以及使用PPO(Proximal Policy Optimization)等算法进行最终的强化学习优化。本章将深入讨论如何设计有效的奖励函数以对齐模型的行为与人类偏好。 第9章:高级推理、规划与知识集成 本章探讨LLMs超越简单文本生成的高级智能应用: 1. 思维链(Chain-of-Thought, CoT)推理:分析CoT提示(Prompting)如何引导模型进行多步逻辑推理,并探讨其背后的机制。 2. 工具使用与外部知识集成:研究如何通过检索增强生成(RAG)架构,将LLMs与外部知识库(如向量数据库)结合,以解决模型幻觉(Hallucination)问题并保持知识的时效性。 3. 多模态融合的初步探索:简要介绍将Transformer架构扩展到文本、图像等多种模态的最新进展。 结论:未来展望与伦理挑战 本书在最后总结了深度学习在NLP领域取得的辉煌成就,并展望了未来可能的研究方向,例如更高效的模型架构、更强的通用性以及对更深层次语言理解的追求。同时,本书也严肃讨论了大型语言模型所带来的社会、伦理和安全挑战,包括偏见放大、信息滥用、版权问题以及模型可解释性等重要议题,呼吁研究者在追求技术创新的同时,肩负起相应的社会责任。 本书特色: 全面覆盖:从基础的RNN到前沿的RLHF,构建完整的知识体系。 实践导向:结合PyTorch/TensorFlow等主流框架,提供丰富的代码示例和模型实现细节。 聚焦前沿:重点剖析Transformer、BERT、GPT家族以及RLHF等颠覆性技术。 深入机制:不仅介绍“做什么”,更深入探讨“为什么有效”的底层数学和模型设计思想。

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读后感

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用户评价

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初次接触《立体视频处理与通信》,我便被其宏观的视角和对技术细节的把控能力所折服。在“处理”这部分,我看到了作者不仅介绍了基础的立体图像处理技术,更深入地探讨了如何利用先进的算法实现高质量的立体视觉效果。我特别期待书中对“视点合成”和“立体增强”等内容的详细阐述,它们是提升用户体验的关键。而“通信”这部分,则是我一直以来都非常关注的焦点。我一直在思考,如何才能让高码率的立体视频在现有网络条件下实现流畅传输,这本书似乎为我提供了一个全面的答案。我迫不及待地想知道,书中会如何讲解立体视频的编码、传输和解码的优化策略,以及是否有提到针对未来网络环境的解决方案。这本书给我的整体感觉是,它是一本能够帮助我全面理解立体视频技术,并为未来相关研究和应用打下坚实基础的宝贵参考。

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翻开《立体视频处理与通信》,我立刻被其严谨的学术风格和广阔的视野所吸引。在“处理”这部分,我感受到了作者对立体视频技术发展脉络的清晰梳理,以及对核心算法原理的深入浅出地讲解。我尤其期待书中在“视点合成”和“三维重建”等方面的阐述,它们是实现逼真立体效果的关键。而“通信”这部分,更是让我眼前一亮。我一直在思考,如何才能有效地传输高分辨率、高帧率的立体视频,这本书似乎为我提供了一个解答。我迫不及待地想知道,书中是否会介绍一些创新的编码技术,或者针对立体视频特性而设计的传输协议。这本书给我的整体感觉是,它是一本能够引领我进入立体视频技术前沿领域的权威著作,既有深厚的理论基础,又不乏对实际应用的深刻洞察。

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我对《立体视频处理与通信》这本书的初步印象可以用“高屋建瓴”来形容。它并非那种枯燥的技术手册,而是更像一位经验丰富的向导,带领读者在高维的立体视频世界中穿梭。书中在“处理”部分,并没有直接罗列繁琐的算法公式,而是更侧重于原理和方法的讲解,让我能够理解为什么需要这些处理步骤,以及它们在整个流程中扮演的角色。我特别关注的是关于“立体感知”的讨论,感觉这部分内容是立体视频处理的核心所在,直接关系到最终呈现效果的真实感和舒适度。而“通信”这部分,也让我颇感意外。我原本以为这本书会更多地聚焦于处理算法,但它却给了通信部分相当的篇幅,这说明作者很清楚,再先进的处理技术,也离不开高效稳定的传输。我非常期待书中能深入讲解立体视频在网络传输中的具体问题,比如如何在高带宽和低延迟之间找到平衡,以及如何利用现有的网络基础设施来支持立体视频的普及。这本书给我的感觉是,它提供了一个宏观的视角,让我能够站在更高的层面去理解立体视频的整个生命周期,而不是被零散的技术细节所困扰。

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《立体视频处理与通信》这本书,给我最深刻的感受是它对立体视频技术“从里到外”的全面解读。在“处理”这部分,我看到了作者对立体视频核心算法的系统介绍,包括如何从二维图像中提取三维信息,以及如何生成多视点图像。我尤其关注书中关于“立体感知”的讨论,它让我对立体视频的视觉舒适度和沉浸感有了更深的理解。而“通信”这部分,更是让我看到了立体视频技术的另一重要维度。我一直在思考,如何才能让立体视频内容更便捷地到达用户,这本书似乎为我指明了方向。我希望能够了解到,书中会如何讲解立体视频在不同网络环境下的传输策略,以及如何优化编码和解码过程以降低延迟。这本书给我的整体感觉是,它是一本能够帮助我构建立体视频技术完整知识体系的优秀教材,为我深入探索这一领域提供了坚实的理论支撑和实践指导。

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不得不说,《立体视频处理与通信》这本书的标题本身就充满了吸引力。我一直在关注3D技术的最新发展,尤其是近几年VR/AR的兴起,让我对立体视频的未来充满了好奇。这本书的出现,恰好契合了我想要深入了解这个领域的迫切需求。虽然我还没完全读完,但仅凭前几章的内容,我就已经感受到了作者深厚的功底。书中在“立体视频处理”部分,似乎不仅仅停留在对传统图像处理算法的简单复用,而是特别强调了“立体”二字带来的独特性。我期待它能深入剖析如何提取和利用深度信息,如何在保证视觉舒适度的前提下,实现精确的视点合成。更让我惊喜的是,书中还专门辟出一章来讨论“通信”部分,这在我看来是至关重要的。毕竟,再好的立体视频内容,如果传输不流畅,也会大打折扣。我很好奇书中会如何讲解立体视频在网络中的传输挑战,例如如何处理高码率、如何应对网络抖动,以及是否有提到针对性优化的传输协议或压缩算法。这本书似乎为我打开了一个新的窗口,让我看到了立体视频技术更全面的图景,而不仅仅是停留在屏幕上的三维画面。

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刚翻开《立体视频处理与通信》,还没来得及深入研究,就被其中宏大的视野和精炼的语言所吸引。这本书似乎并非仅仅聚焦于某个具体的技术点,而是试图勾勒出整个立体视频产业链的脉络,从最前端的采集,到中间的处理、编码、传输,再到终端的呈现,都给出了一个概览性的介绍。对于我这样的初学者来说,这就像一张详细的地图,指明了各个方向,也让我大致了解了需要攻克的难点和可能遇到的挑战。尤其是在通信部分,我隐约感觉它不仅仅是关于带宽和速率的简单叠加,而是更深入地探讨了如何在有限的网络资源下,保证立体视频的流畅度和沉浸感。书中提到的“信息冗余的压缩与高效传输”,这句话虽然简短,却仿佛点醒了我,让我开始思考立体信息本身的特殊性,以及它在网络传输中可能带来的额外负担。我迫不及待地想知道,书中是如何平衡这种复杂性的,是否会涉及一些创新的编码策略,或者针对特定通信环境的优化技术。它给我的初步印象是,这是一本能为整个立体视频技术学习之旅打下坚实基础的书籍,提供了一个更广阔的视角,让我不至于在细节中迷失方向。

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对于《立体视频处理与通信》这本书,我的第一印象是它的专业性和系统性。在“处理”部分,我看到了作者对立体视觉原理的深入剖析,以及如何将其转化为实际的视频处理技术。我尤其关注书中关于“立体匹配”和“深度估计”的讨论,因为这直接关系到立体视频的真实感和沉浸感。而“通信”这部分,更是让我感到惊喜。我一直认为,立体视频的传输是制约其普及的一大关键因素,因此,书中对通信的深入探讨,对我来说具有极高的价值。我希望能够了解到,如何在有限的网络带宽下,实现高质量的立体视频传输,以及是否有提到针对立体视频特性的编码和传输协议。这本书给我的整体感觉是,它不仅是一本技术书籍,更是一份行业指南,为我理解和掌握立体视频的方方面面提供了清晰的路径。

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在阅读《立体视频处理与通信》的初期,我被它清晰的结构和深入浅出的讲解所打动。本书并没有一上来就抛出晦涩难懂的公式,而是从立体视频的基本概念和发展历程入手,为读者建立起一个初步的认识。随后,在“处理”部分,作者似乎将复杂的立体信息转化为可操作的步骤,让我能够理解从原始数据到最终呈现之间的转化过程。我尤其对书中关于“立体感知”的讨论很感兴趣,它让我意识到,立体视频并不仅仅是两个平面的简单叠加,而是涉及到人眼和大脑的复杂感知机制。而“通信”这部分,则是我一直以来比较困惑的领域。我很好奇书中会如何阐释立体视频在网络传输中的独特性,例如如何在高码率下保证低延迟,以及是否有提到针对性优化的编码和传输策略。这本书给我的整体印象是,它是一本能够引导我逐步深入立体视频技术核心的教材,既有理论的高度,又不乏实践的指导意义,为我打开了理解和掌握这项前沿技术的大门。

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《立体视频处理与通信》这本书的标题就非常吸引我。我一直对立体视频技术充满兴趣,尤其是在VR/AR技术飞速发展的当下,立体视频的应用前景显得尤为广阔。这本书在“处理”这部分,似乎不仅仅停留在对现有算法的罗列,而是更侧重于讲解其背后的原理和在立体视频中的独特性。我特别期待书中能深入探讨如何有效地提取和利用深度信息,以及如何进行高质量的视点合成。而“通信”这部分,更是让我眼前一亮。我一直认为,立体视频的高码率是其广泛应用的一大瓶颈,因此,书中在通信方面的讲解对我来说具有非常重要的参考价值。我希望能够了解到,如何通过高效的编码和传输技术,来克服这一难题,实现立体视频的流畅播放。这本书给我的整体感觉是,它提供了一个非常全面和系统的视角,让我能够从技术处理到网络传输,全面地了解立体视频的整个生命周期,为我深入研究和实践这项技术奠定了坚实的基础。

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《立体视频处理与通信》这本书给我带来的最直接感受,就是它对立体视频技术“全链路”的覆盖。我之前接触过一些关于3D图像处理的资料,但往往只涉及局部,而这本书似乎是从源头到终端,将整个链条都串联了起来。在“处理”这部分,我看到了对立体视觉原理的引入,以及如何将这些原理转化为实际的算法。我尤其期待书中在“立体匹配”和“视点合成”等关键技术上能有更深入的阐释。我希望能够了解到,如何在复杂的场景下,保证立体信息的准确性,以及如何生成逼真的中间视点。而“通信”部分,更是让我眼前一亮。我一直在思考,高码率的立体视频如何在有限的网络带宽下实现流畅传输,这本书似乎正好解答了我的疑惑。我迫不及待地想知道,书中会介绍哪些创新的编码技术,或者针对立体视频特性设计的传输协议。这本书给我的整体感觉是,它并非一本纯粹的理论书,而是更倾向于实际应用,为我提供了理解和实践立体视频技术的完整框架。

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