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出版者:中国铁道

作者:吴逸贤，曾鸿超编

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2007-12

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787113081546

丛书系列:

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计算机科学与技术前沿探索：深度学习模型的优化与部署 图书简介 本书旨在为计算机科学、人工智能及相关领域的专业人士、研究人员和高年级本科生提供一个全面、深入且高度实用的指南，聚焦于现代深度学习模型从理论构建到实际部署过程中的关键挑战与前沿解决方案。全书脱离了基础的入门介绍，直接切入当前工业界和学术界最为关注的性能瓶颈、资源效率以及模型可靠性等核心议题。 第一部分：高效能模型架构的解构与重塑 本部分首先系统性地回顾了当前主流深度学习模型（如Transformer、卷积网络、循环网络）在计算复杂度上面临的固有局限。随后，重点阐述了稀疏化技术（Sparsity Techniques）的最新进展。这不仅包括结构化稀疏（如通道剪枝、层内连接裁剪）的原理与实现，更深入探讨了非结构化稀疏的硬件友好型处理，特别是如何利用现代GPU和专用加速器（如TPU）的特性，实现“理论稀疏度”到“实际性能提升”的转化。书中详细分析了如“动态稀疏训练（DST）”和“幅度敏感性分析”等高级剪枝策略，并辅以PyTorch/TensorFlow的高级API实现案例。 紧接着，本书深入探讨了知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的精细化方法。传统的师生模型蒸馏已被视为基础方法，本书着重于多粒度知识迁移：如何有效传递特征图的中间表示、注意力机制的分布信息，以及更复杂的梯度信息。特别地，书中引入了对抗性知识蒸馏（Adversarial KD）的概念，探讨了如何利用生成对抗网络（GAN）的思想来提高小型模型对复杂决策边界的拟合能力。同时，也涵盖了模型压缩的量化（Quantization）前沿，包括从传统的8位整数量化（INT8）到更具挑战性的低比特量化（如INT4甚至二值网络Binarized Neural Networks, BNNs）的技术细节，重点分析了量化感知训练（QAT）在保持精度方面的工程实践和误差分析。 第二部分：训练优化与可解释性增强 本部分聚焦于训练过程中的效率提升和结果的可靠性保障。在训练优化方面，本书摒弃了对标准随机梯度下降（SGD）的常规描述，转而深入研究自适应学习率调度器（Adaptive Schedulers）的最新变体，例如基于历史梯度的自适应机制（如Lookahead、RAdam的改进版）以及在分布式训练环境中如何设计全局一致性的学习率策略。 一个核心章节专门用于探讨大规模模型的并行化策略。详细比较并实践了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism，包括张量并行和流水线并行）以及混合并行策略的适用场景与性能边界。书中基于NVIDIA NCCL和PyTorch Distributed等框架，提供了在万卡集群上实现高效通信的优化技巧，包括All-Reduce操作的带宽限制规避和梯度累积的最佳实践。 此外，本书将深度学习模型的可解释性（Explainability and Interpretability, XAI）提升到了工程实践的高度。我们不仅讨论了LIME和SHAP等归因方法，更侧重于因果推断在模型诊断中的应用。通过引入反事实解释（Counterfactual Explanations），指导读者如何构造最小的输入扰动以改变模型的预测结果，从而更深层次地理解模型决策的“鲁棒性边界”。书中还包含了用于可视化高维特征空间的先进流形学习技术。 第三部分：部署优化与边缘计算适配 模型的价值最终体现在部署后的实际性能上。本部分是本书的工程实践核心。首先，本书对模型推理引擎（Inference Engines）进行了深入剖析，详细对比了TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等主流框架的底层优化机制，特别是它们如何利用特定硬件指令集（如AVX-512, Tensor Cores）来实现亚毫秒级的延迟。 书中提供了一套系统的延迟与吞吐量分析流程。读者将学习如何使用火焰图（Flame Graphs）和硬件性能计数器来精准定位模型推理过程中的CPU/GPU瓶颈，区分是内存访问受限（Memory-Bound）还是计算受限（Compute-Bound）。 针对资源受限的边缘计算（Edge Computing）场景，本书探讨了模型轻量化部署的完整生命周期。这包括针对特定微控制器（MCU）或低功耗NPU的定制化编译器和运行时环境。我们详细介绍了模型编译优化（Model Compilation），如自动算子融合（Operator Fusion）和静态图优化，以确保模型在移动端设备上的能效比达到最优。例如，如何为移动端部署选择和调整Transformer的注意力机制，以避免昂贵的全局内存访问。 第四部分：模型鲁棒性与安全保障 在人工智能日益关键的今天，模型的安全性和对抗鲁棒性至关重要。本部分系统地介绍了对抗性攻击的最新态势，包括白盒攻击（如FGSM、PGD的变体）和黑盒迁移攻击。 更重要的是，本书提供了防御机制的工程化部署方案。这不仅仅是简单的对抗训练，而是深入到输入预处理净化、模型内生防御机制（如随机化层）的集成，以及如何使用防御蒸馏来平滑决策边界。书中还探讨了模型泛化能力与鲁棒性之间的权衡（Trade-off），并提供了量化评估模型在真实世界噪声和恶意扰动下性能下降程度的综合指标体系。 结语 本书的每一章都配备了复杂的理论推导、经过验证的算法描述，以及可以直接应用于生产环境的代码示例。它不是一本学习如何“搭建”神经网络的书，而是指导读者如何“优化、加速、保护和部署”前沿深度学习系统的工具箱。阅读本书，将使读者能够驾驭现代AI系统中最具挑战性的工程与科学问题。

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阅读《Access数据库应用技术》的过程中，我惊喜地发现它在数据表单设计和报表生成方面的讲解，简直是为有实际应用需求的用户量身打造。书中不仅提供了创建各种类型表单的详细步骤，还深入探讨了如何通过控件的属性设置、事件过程的编写，来实现更具交互性和用户友好性的数据录入界面。例如，对于下拉列表框、组合框的使用，书中给出了多种实用技巧，能够有效避免数据输入错误，提高数据准确性。而在报表设计方面，作者更是将统计分析和可视化呈现的理念融入其中，指导读者如何创建包含分组、汇总、图表等元素的复杂报表，让枯燥的数据焕发出勃勃生机，成为决策的有力支撑。

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本书在数据迁移与集成方面提供的指导，也为我解决了许多实际工作中遇到的难题。《Access数据库应用技术》并非仅仅局限于Access自身的功能，而是着眼于更广阔的数据应用场景。它详细讲解了如何将Access数据库与其他常见的数据源进行交互，例如Excel文件、文本文件，甚至与其他数据库系统的数据导入导出。书中关于数据连接、数据转换的章节，让我对不同数据格式的处理有了更深入的认识。特别是在处理遗留数据或需要整合分散数据时，书中提供的解决方案具有极高的参考价值，帮助我能够更有效地将不同来源的数据整合到Access数据库中，形成统一的管理视图。

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《Access数据库应用技术》在数据安全与维护方面的探讨，展现了作者对数据库管理的全方位考量。书中不仅仅关注数据的创建和使用，还深入到如何保障数据安全和维持数据库的健康运行。例如，关于用户权限的设置，如何通过组和用户来控制对数据库对象的访问，以及如何加密数据库文件，这些都为保护敏感信息提供了有效的手段。此外，书中还介绍了数据库的备份与恢复策略，以及如何进行数据库的压缩与修复，这些都是确保数据长期可用性和防止数据丢失的关键步骤，对于任何一个数据库管理员来说，都是不可或缺的知识。

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总而言之，《Access数据库应用技术》是一本集理论深度、实践指导和应用价值于一体的优秀教材。它以一种平易近人的方式，将复杂的数据库概念和技术展现在读者面前，无论是初学者还是有一定基础的用户，都能从中获益匪浅。书中严谨的逻辑、详实的案例、清晰的讲解，都体现了作者深厚的专业功底和对读者的负责态度。我个人认为，这本书不仅是学习Access数据库的入门指南，更是提升数据管理和应用能力的一把利器，它在我的学习和工作中，已经成为不可或缺的参考工具。

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这本书对于想要构建更专业、更具扩展性数据库应用的用户来说，也提供了宝贵的指导。《Access数据库应用技术》在讲解了基础的数据库操作之后，并没有停滞不前，而是开始探讨如何设计更健壮、更易于维护的数据库系统。例如，在提到数据库规范化的时候，作者深入浅出地解释了反范式化设计的适用场景，以及如何在性能和数据一致性之间做出权衡。对于如何处理大量数据、如何优化查询性能，书中也给出了一些实用的建议，这些都为构建更大型、更复杂的Access数据库应用提供了坚实的基础。

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《Access数据库应用技术》在数据分析与决策支持方面的深度讲解，是我最看重的一点。它不仅仅是教会你如何存储和检索数据，更是引导你如何从数据中挖掘有价值的信息。书中关于报表设计的技巧，例如分组、汇总、统计函数的使用，以及图表的创建，都为进行深入的数据分析奠定了基础。更重要的是，它鼓励读者思考如何将这些分析结果转化为支持决策的洞见。通过学习书中关于交叉表查询和数据透视表的应用，我能够更直观地发现数据之间的关联和趋势，从而为业务发展提供更科学的依据。

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《Access数据库应用技术》对于理解和应用Access宏和VBA编程的讲解，绝对是本书的一大亮点。它并没有将宏和VBA视为可有可无的附加功能，而是将其提升到了提升数据库应用效率和实现复杂业务逻辑的高度。书中通过大量实际的例子，演示了如何利用宏来自动化重复性任务，例如数据导入导出、打印报表等。而对于VBA，作者更是循序渐进地介绍了面向对象编程的基本概念，以及如何在Access环境中编写自定义函数、子程序，来处理更复杂的计算和逻辑判断。我通过学习书中的案例，亲手实现了一些过去需要手动操作半天才能完成的任务，效率的提升是显而易见的，极大地增强了我对Access数据库的驾驭能力。

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我必须强调《Access数据库应用技术》在提升工作效率方面的巨大作用。在阅读这本书之前，我常常花费大量时间在重复性的数据处理任务上。然而，通过书中对宏、VBA以及自动化查询的讲解，我学会了如何将这些繁琐的工作流程自动化。例如，编写一个简单的VBA函数，就可以自动完成复杂的计算或数据校验，大大减少了人工干预和出错的几率。书中提供的许多实际案例，都直接来源于工作场景，使得我能够立刻将学到的知识应用到实际工作中，并迅速看到效果，这种“学以致用”的感觉非常有成就感，也让我对Access数据库的应用潜力有了全新的认识。

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《Access数据库应用技术》在实际操作层面的指导可谓是无微不至。它详细阐述了如何利用Access软件创建和管理数据库，从数据类型选择、字段属性设置，到主键、外键的定义，每一步都讲解得细致入微。更难能可贵的是，书中并没有止步于基础的数据库对象创建，而是深入讲解了如何构建高效的查询，以满足各种复杂的数据检索需求。SQL语言的学习被巧妙地融入到实际案例中，读者可以在实践中掌握SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等常用语句，并学会使用JOIN、GROUP BY、HAVING等高级子句来处理多表关联和数据聚合。我对书中关于查询设计器的介绍也印象深刻，它能够帮助那些不熟悉SQL语法的用户通过图形化界面构建复杂的查询，这对于提升工作效率非常有帮助。

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初次翻开《Access数据库应用技术》，我便被其深邃的理论架构和详实的操作指南所深深吸引。这本书并非简单地罗列命令和步骤，而是循序渐进地引导读者理解数据库设计的核心思想。它从最基础的数据库概念入手，例如实体、属性、关系等，逐步深入到更复杂的范畴，比如范式理论、数据完整性约束的实现方式，以及如何在实际应用中根据业务需求进行合理的表结构设计。我尤其欣赏作者在讲解关系型数据库原理时的清晰度，他用大量贴切的比喻和生动的案例，将抽象的概念具象化，让我这个初学者也能豁然开朗。书中的图示和流程图也起到了画龙点睛的作用，将复杂的逻辑关系一目了然地呈现出来，极大地降低了理解门槛。

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