证券投资学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育

作者:任淮秀 编

出品人:

页数:446

译者:

出版时间:2007-11

价格:33.00元

装帧:平装

isbn号码:9787040228564

丛书系列:

图书标签:

• 课本
• 自考
• 证券投资
• 投资学
• 金融学
• 股票
• 债券
• 基金
• 资产配置
• 风险管理
• 投资策略
• 财务学

好的，以下是一份详细的、不涉及《证券投资学》内容的图书简介： --- 《深度学习与自然语言处理前沿解析》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，解析当前人工智能领域中最具活力和影响力的两大分支——深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的最新进展、核心理论与实践应用。我们着重于超越基础概念，深入探讨支撑现代AI系统的关键技术、模型架构的演进历程，以及它们在解决复杂现实问题中的前沿探索。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性。它不仅是为希望理解AI底层逻辑的科研人员和工程师准备的，也是为希望将尖端技术应用于商业、金融、医疗等垂直领域的决策者和实践者量身打造的参考指南。 第一部分：深度学习的基石与架构革新 本部分将从深度学习的数学基础和核心算法出发，逐步过渡到当前主流的复杂网络架构。 第一章：现代深度学习的数学基础回顾 本章首先回顾了支撑深度学习的概率论、线性代数和优化理论。我们将深入探讨随机梯度下降（SGD）及其变种，如Adam、RMSProp的收敛性质与超参数调优策略。特别地，我们将详细解析反向传播算法（Backpropagation）在现代计算图框架（如TensorFlow和PyTorch）中的高效实现机制，并讨论自动微分（Automatic Differentiation）如何成为深度学习训练的通用引擎。 第二章：卷积神经网络（CNN）的深入剖析 尽管CNN在图像处理领域取得了巨大成功，但其原理对理解特征提取至关重要。本章不仅覆盖了经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式结构，更侧重于分析残差连接（Residual Connections）如何解决了深度网络的梯度消失问题。此外，我们将探讨最新的注意力机制在空间维度上的应用，以及可分离卷积（Separable Convolutions）在移动端部署中的效率优化。 第三章：循环神经网络（RNN）及其局限性突破 RNN是处理序列数据的核心工具，但其对长距离依赖的捕捉能力是其主要挑战。本章详述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，着重分析了遗忘门、输入门和输出门如何精确控制信息流。我们还将讨论BPTT（Backpropagation Through Time）的数值稳定性问题，并为后续的Transformer架构做铺垫。 第四章：生成模型的前沿探索 生成模型是当前AI研究的热点。本章将细致对比变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）的原理和应用。对于GAN，我们将聚焦于其训练中的模式崩溃问题，并引入Wasserstein GAN (WGAN) 及其改进版（如WGAN-GP）如何提供更稳定的梯度信号。此外，我们还将简要介绍流模型（Flow-based Models）在精确似然估计方面的优势。 第二部分：自然语言处理（NLP）的范式转移 本部分聚焦于NLP领域，从经典的词嵌入技术，到革命性的Transformer架构及其在理解和生成人类语言中的具体表现。 第五章：词嵌入的维度与语义表征 词汇的有效表征是NLP任务的基础。本章详细梳理了从One-hot编码到分布式词向量的演进。我们将深入探讨Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的优化目标，并分析GloVe的全局矩阵分解思想。更重要的是，我们将区分静态词嵌入（如Word2Vec）和上下文相关的动态词嵌入（如ELMo）之间的核心差异。 第六章：Transformer架构的革命性突破 Transformer模型是当前NLP领域毋庸置疑的基石。本章将彻底解析其核心组件：自注意力机制（Self-Attention）。我们将详细阐述多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注信息的不同子空间，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补Transformer缺乏序列感知的缺陷。 第七章：预训练语言模型（PLMs）的精细化训练 预训练模型彻底改变了NLP的应用方式。本章全面介绍了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练机制（Masked Language Model和Next Sentence Prediction）。随后，我们将对比GPT系列模型的单向、自回归生成能力，并讨论T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何统一多种NLP任务的框架。本章还会探讨如何通过微调（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering）来高效适配下游任务。 第八章：复杂NLP任务的应用与挑战 本章将重点介绍前沿模型在特定复杂任务中的应用： 1. 机器翻译与序列到序列（Seq2Seq）的优化： 探讨束搜索（Beam Search）策略和长度归一化。 2. 问答系统（QA）： 区分抽取式QA（如SQuAD）和生成式QA的架构差异。 3. 信息抽取与知识图谱构建： 讨论命名实体识别（NER）和关系抽取（Relation Extraction）如何集成到大型模型中。 4. 模型的可解释性（XAI in NLP）： 分析如LIME和Attention权重可视化等技术，以理解模型决策背后的语言逻辑。 第三部分：系统、效率与未来趋势 本部分关注如何将这些复杂的模型部署到实际环境中，并展望未来可能的研究方向。 第九章：模型优化与高效推理 部署大规模深度学习模型面临巨大的计算挑战。本章介绍了几种关键的优化技术：模型量化（Quantization）如何降低精度以加速推理；模型剪枝（Pruning）如何移除冗余连接；以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何用小型“学生”模型复刻大型“教师”模型的性能。 第十章：AI伦理、偏见与稳健性 随着AI能力的增强，其潜在的风险也日益凸显。本章讨论了深度学习模型在训练数据中可能继承和放大的社会偏见问题，特别是在文本数据中对特定群体可能产生的歧视性输出。我们还将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）如何误导模型，以及提高模型稳健性（Robustness）的防御策略。 结语：迈向通用人工智能的路径 本书最后总结了当前深度学习和NLP交叉领域的瓶颈，并展望了多模态学习（Multimodal Learning）——即将文本、视觉、听觉数据统一处理——作为未来实现更接近人类智能的关键方向。 --- 目标读者： 高级计算机科学、数据科学专业学生与研究人员。 希望从理论层面理解AI核心算法的软件工程师。 专注于利用先进AI技术解决业务问题的产品经理和技术主管。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操指导性也令人印象深刻，绝非空谈理论。其中关于不同资产类别估值方法的对比分析，可以说是干货满满。作者详尽地介绍了股票、债券以及另类投资（如房地产信托基金）的现金流折现模型、相对估值法等，并且给出了每种方法的适用场景和局限性。我尤其欣赏它对“市场有效性”的辩证态度——既承认市场在长期趋于有效，又揭示了短期内信息不对称带来的套利空间。书中所附带的几个小节，专门讨论了在特定经济周期下，如何调整不同资产的权重配置，这些都是教科书上很少会详细展开的内容。对于希望提升投资组合韧性的专业人士而言，这些精细化的策略建议，具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉仿佛进行了一次彻底的思维重塑。作者的洞察力令人惊叹，尤其是在探讨市场行为学的部分，他没有简单地将投资者描绘成理性的经济人，而是深入剖析了群体非理性对资产定价的深远影响。书中提及的“羊群效应”和“处置效应”的分析，非常犀利且贴合现实。我记得有一次市场出现剧烈波动，我个人的操作就受到了情绪的严重干扰，事后复盘才意识到是典型的行为偏差在作祟。这本书恰好提供了理论工具来解释我当时的行为，并指明了如何通过建立纪律来克服人性的弱点。这种由内而外的指导，比单纯教授技术指标要高明得多。它教我的不是“买什么”，而是“如何思考”和“如何控制自己”，这才是投资成功的核心壁垒。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程的流畅度和作者的文笔也值得称赞。尽管主题是严肃的金融学，但作者的叙述语言却充满活力，避免了传统教材的枯燥乏味。他善于运用类比和生动的比喻来解释复杂的金融衍生品概念，比如解释期权定价时，那种抽丝剥茧的讲解，让原本令人望而生畏的布莱克-斯科尔斯模型变得清晰易懂。书中穿插的一些对金融界标志性人物的简短介绍，也为紧张的理论学习增添了一丝人文色彩。这本书的阅读体验是愉悦且高效的，它不仅仅是一本工具书，更像是一位智者在与你促膝长谈，分享他多年来对财富和风险的深刻理解。这本书无疑能成为我案头常备的经典著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术深度和广度令人叹服，它成功地在严谨的金融理论与鲜活的市场实践之间架起了一座桥梁。作者对金融历史的梳理也非常到位，通过回顾历次重大的金融危机，如20世纪初的泡沫破裂，揭示了监管不足和过度乐观情绪是如何周期性地将市场推向边缘的。这种宏大的历史视角，让读者在分析当前市场热点时，能够跳出短期的噪音，看到更长远的周期性规律。此外，书中对量化投资和基本面分析两大流派的比较，也处理得非常公正客观，没有偏袒任何一方，而是强调了在不同市场环境下，两种方法的动态平衡才是王道。这种全面而深入的叙事，使得全书的知识体系非常立体和完整。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计得非常精美，封面采用了沉稳的深蓝色调，配上烫金的书名，给人一种专业且值得信赖的感觉。拿到手中分量十足，纸张的质感也相当不错，阅读体验上佳。我特别欣赏作者在章节划分上的用心，逻辑清晰，层层递进。初读时，它就像一位经验丰富的导师，耐心地引导你走进投资的殿堂，从最基础的宏观经济环境分析讲起，逐步深入到各类金融工具的特性。尤其对风险管理和投资组合构建的阐述，既有扎实的理论支撑，又不乏贴近实战的案例分析。比如，书中关于“有效前沿”的讨论，作者没有仅仅停留在公式的堆砌，而是用生动的语言解释了为什么多样化是降低非系统性风险的关键。这对于像我这样刚接触投资领域的新手来说，无疑是最好的入门指南，它构建了一个坚实的知识框架，让人在面对复杂市场信息时，不至于感到迷茫。

评分☆☆☆☆☆

所谓教材，就是写的让你看不懂，故作高深。

评分☆☆☆☆☆

所谓教材，就是写的让你看不懂，故作高深。

评分☆☆☆☆☆

所谓教材，就是写的让你看不懂，故作高深。

评分☆☆☆☆☆

所谓教材，就是写的让你看不懂，故作高深。

评分☆☆☆☆☆

所谓教材，就是写的让你看不懂，故作高深。