好玩的几何 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:湖南科学技术出版社

作者:（塞尔维亚）米里亚娜·拉多万诺维奇

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2019-5

价格:40.00元

装帧:精装

isbn号码:9787571000646

丛书系列:

图书标签:

• 推荐书单_大陆
• 塞尔维亚
• 刷题
• 书单_数学
• AgeY06+
• 几何
• 趣味
• 数学
• 图形
• 游戏
• 学习
• 启蒙
• 图形变换
• 空间思维
• 动手实践

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域前沿应用的专业技术书籍的详细简介，与《好玩的几何》的主题完全无关： --- 深度学习驱动的自然语言理解与生成：前沿模型与工程实践 书名：深度学习驱动的自然语言理解与生成：前沿模型与工程实践 作者： [此处可假设一位资深研究人员或工程师的署名] 出版社： [某知名技术出版社] ISBN： [假设的国际标准书号] 内容简介：驾驭语言的智能浪潮 本书是面向中高级技术人员、研究人员和希望深入理解现代自然语言处理（NLP）核心机制的读者的权威指南。在人工智能飞速发展的今天，自然语言处理已不再是简单的文本匹配与规则驱动，而是彻底被深度学习模型——特别是基于Transformer架构的大型语言模型（LLMs）——所重塑。 本书旨在系统性地梳理和剖析支撑当前主流NLP应用（如智能问答、机器翻译、文本摘要、代码生成等）背后的数学原理、模型架构、训练范式以及工业级部署挑战。我们不拘泥于浅尝辄止的概念介绍，而是深入探讨每一项核心技术从理论到实践的完整路径。 第一部分：基石与演进——从统计到注意力 本部分首先为读者搭建必要的理论基础，回顾并批判性地审视了深度学习进入NLP领域的关键转折点。 第一章：深度学习基础回顾与NLP的融合 详细阐述了词嵌入（Word Embeddings）的局限性，重点剖析了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在处理长距离依赖时的内在缺陷。引入了序列到序列（Seq2Seq）模型作为机器翻译等任务的基石。 第二章：注意力机制的革命 这是全书的第一个核心章节。我们详细拆解自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，解释了它如何有效地捕捉输入序列内部的上下文依赖关系，并超越了固定长度的上下文窗口限制。引入了多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，探讨其在并行化计算中的优势。 第三章：Transformer架构的全面解析 本书的基石。深入分析了原始Transformer模型的Encoder-Decoder结构，逐层解析了位置编码（Positional Encoding）的必要性、残差连接（Residual Connections）与层归一化（Layer Normalization）在训练深层网络中的关键作用。通过伪代码和流程图，清晰展示数据流动的每一个环节。 第二部分：大型语言模型（LLMs）的构建与范式 本部分聚焦于如何利用海量数据和强大算力来构建和训练当代最先进的语言模型，重点讲解预训练（Pre-training）与微调（Fine-tuning）的工程细节。 第四章：预训练任务的设计与优化 探讨了LLM成功的核心——大规模无监督预训练。详细对比了掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）（如BERT系列）与因果语言模型（Causal Language Modeling, CLM）（如GPT系列）的目标函数和适用场景。深入分析了Replaced Token Detection (RTD)等现代预训练任务的设计思路，以及如何通过数据清洗、去重和质量过滤来构建高质量的训练语料库。 第五章：高效微调策略：适应特定任务 预训练模型成本高昂，高效微调成为关键。本章详述了指令微调（Instruction Tuning）的重要性，并系统介绍了参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术族： LoRA (Low-Rank Adaptation): 矩阵分解在权重更新中的应用。 Prefix-Tuning 与 Prompt Tuning: 冻结核心参数，仅优化输入或前缀。 QLoRA: 结合量化技术，实现超大模型的低资源微调。 第六章：人类反馈强化学习（RLHF）与对齐 理解当前模型“听话”和“安全”的关键。详细讲解了RLHF的三个核心步骤：监督微调（SFT）、训练奖励模型（Reward Model, RM）以及使用近端策略优化（PPO）或直接偏好优化（DPO）进行强化学习。重点讨论了如何设计奖励函数以平衡性能与安全性。 第三部分：前沿应用与推理优化 本部分将视角转向如何将训练好的模型应用于实际场景，解决推理延迟、成本和复杂应用场景下的技术难题。 第七章：提示工程（Prompt Engineering）的科学 超越简单的提问，探讨如何通过结构化输入来引导LLMs生成高质量输出。重点介绍思维链（Chain-of-Thought, CoT）、自我一致性（Self-Consistency）等推理增强技术，并讨论如何使用框架（如ReAct）将语言模型与外部工具（如代码解释器、搜索引擎）结合。 第八章：生成式任务的高级解码策略 解码是影响生成质量的关键环节。详细对比了贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的局限性，并重点讲解了如何使用Top-K、Nucleus Sampling (Top-P)等随机采样方法来平衡生成文本的多样性与连贯性。 第九章：模型压缩与高效部署 将万亿参数的模型部署到边缘或低延迟服务器上是一项巨大的工程挑战。本章深入探讨了模型量化（如Int8、FP8）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的技术细节。分析了FlashAttention等计算优化技术如何显著减少内存带宽占用并加速自注意力计算。 第十章：多模态与新兴趋势 展望NLP的未来方向。探讨了视觉语言模型（VLM）如CLIP、Flamingo如何将文本理解与图像信息融合。最后，对具身智能（Embodied AI）和代理人（Agentic Systems）中的语言模型的角色进行了前瞻性分析。 本书特色 1. 理论深度与工程广度的结合： 每项技术都配有详尽的数学推导，同时辅以在PyTorch/TensorFlow中的核心代码片段示例，确保读者既知其“所以然”，又能知其“如何做”。 2. 聚焦前沿： 核心内容围绕Transformer、LLMs、PEFT和RLHF展开，完全覆盖当前工业界和学术界的研究热点。 3. 案例驱动： 书中穿插了多个真实的工业级应用案例分析，例如复杂关系抽取、多跳问答系统的构建流程。 本书适合有一定Python和深度学习基础的读者，是迈向专业级NLP工程师和研究员的必备参考书。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常活泼，色彩搭配大胆而明快，一下子就抓住了我的眼球。我本来对“几何”这个词有点畏惧，总觉得它和枯燥的公式、抽象的图形脱不开关系，但看到这本《好玩的几何》后，那种紧张感立刻消散了。我迫不及待地翻开第一页，发现它完全没有采用传统教材的刻板模式。作者似乎非常懂得如何与初学者沟通，他们没有急于抛出复杂的定理，而是从我们日常生活中随处可见的形状入手，比如窗户的矩形、时钟的圆形，甚至是路边停放的汽车的各种角度。每一个概念的引入都伴随着一个精心设计的、可以动手操作的小实验或者小谜题。我记得有一个章节专门讲解了对称性，书中提供了一些简单的剪纸模板，让我和我的孩子一起尝试，孩子们在剪裁和折叠的过程中，竟然能直观地理解了轴对称和中心对称的区别，那种“原来如此”的顿悟感，是单纯看书本上的定义是绝对体会不到的。整本书的排版也十分注重视觉的享受，大量使用高质量的插图和图表，有时候甚至像艺术品一样，让人忍不住想把某些页面裱起来。这种将知识点融入到趣味实践中的做法，让学习几何不再是一项任务，而更像是一场探索未知的冒险。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直是教科书界的一股清流，简直就像一位学识渊博又幽默风趣的邻家大叔在给我讲故事，而不是一位高高在上的教授在授课。它的语言非常口语化，常常会用一些非常接地气的比喻来解释那些看似高深的概念。比如，当书中解释“拓扑学”的某些基础概念时，它居然拿我们早上排队买咖啡的队伍和绕着一个公园跑步的人群来做类比，瞬间就把抽象的空间关系具象化了。我尤其欣赏作者在内容组织上的精妙之处。它不是一味地堆砌知识点，而是设置了一条清晰的“心流”路径。你读完一个章节，会感觉自己对世界的理解又深了一层，然后自然而然地被引导到下一个相关但又不重复的主题。最让我感到惊喜的是，这本书里穿插了许多历史小花絮，介绍了一些著名几何学家的生平和他们发现某个定理时的心路历程。这让冰冷的数学知识立刻充满了人情味和戏剧性，让我不禁思考，这些伟大的发现背后是怎样的智慧和坚持。读完之后，我感觉自己不仅仅是学到了几何知识，更是对科学探索本身产生了一种由衷的敬佩之情。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大感受是“解放”。在学校里，学习几何往往意味着要记住各种公式和定理的准确表述，考试的压力扼杀了我们对图形的好奇心。而《好玩的几何》则完全反其道而行之。它开篇就告诉读者：“忘记那些死板的定义，我们先来玩空间！”全书充满了开放性的问题和探索性的引导，鼓励读者质疑和假设。例如，它会引导你去思考“如果三维空间是弯曲的，我们的影子会是什么样子？”这种问题，虽然可能没有标准的答案，但它极大地激发了读者的想象力和批判性思维。书中还引入了一些现代数学的视角，比如如何用坐标系来描述几何对象，这让我看到几何学是如何随着时代发展而不断进化和自我革新的。读完这本书，我感觉自己对周围三维世界的感知都变得更敏锐了，走路时会不自觉地去观察建筑的透视关系，看云朵时会思考它们的体积和边缘形态。它成功地将几何从一个“学科”的概念，转化成了一种观察世界、理解构造的“思维模式”，这对我的生活质量都有潜移默化的提升。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调，这本书的结构设计体现了极高的专业水准和对读者的尊重。它不是那种只写给专业人士看的艰深著作，更不是那种为了娱乐而牺牲深度的普及读物。它巧妙地找到了一个完美的平衡点。如果你只是想轻松了解一下几何的皮毛，前面几章的内容足够让你获得愉悦的体验；但如果你像我一样，骨子里还留存着一丝对深度知识的渴望，那么往后翻，你会发现作者并没有回避那些需要更严谨逻辑支撑的部分。但即便是讲解这些稍微“硬核”的内容时，作者也采用了非常巧妙的引导方式，比如先给出结论，然后用一系列递进的小步骤来反推证明过程，就像搭积木一样，让你在不知不觉中就接受了复杂的证明逻辑。最让我赞赏的是，全书几乎没有出现需要复杂高等代数才能解决的题目，所有的挑战都建立在清晰的几何直觉和基础的代数运算之上，这保证了它能被更广泛的受众群体所接纳和消化，真正做到了“老少咸宜，深浅皆宜”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，对我这个已经很久没有接触过系统数学学习的成年人来说，简直是一次心灵的洗礼。它成功地击碎了我心中对“数学无用论”的根深蒂固的看法。书中很多篇幅都在探讨几何在现代设计、艺术乃至自然界中的应用。比如，书中详尽地剖析了黄金分割在建筑美学中的魔力，以及斐波那契数列如何在向日葵的种子排列中发挥作用。这些内容并非停留在理论层面，而是配有大量高清的实景照片和建筑剖面图，让我能清晰地看到数学原理是如何被巧妙地融入到我们所欣赏的美好事物之中的。读到这里，我不再觉得几何是脱离生活的空中楼阁，而是理解世界运行规律的一把关键钥匙。而且，这本书还鼓励读者去“测量”和“观察”。它建议我们用一张纸条去验证欧几里得的第五公设在小范围内的直观感受，或者用绳子和尺子去测量家里不同物品的表面积和体积，这些简单的互动，极大地增强了知识的“可操作性”，让学习过程充满了动手实践的乐趣和发现的成就感。

评分☆☆☆☆☆

得奖的游戏书果然不同凡响，真的很有意思，又能让孩子对线条，对称等概念有非常好的练习和理解。

评分☆☆☆☆☆

得奖的游戏书果然不同凡响，真的很有意思，又能让孩子对线条，对称等概念有非常好的练习和理解。

评分☆☆☆☆☆

得奖的游戏书果然不同凡响，真的很有意思，又能让孩子对线条，对称等概念有非常好的练习和理解。

评分☆☆☆☆☆

得奖的游戏书果然不同凡响，真的很有意思，又能让孩子对线条，对称等概念有非常好的练习和理解。

评分☆☆☆☆☆

得奖的游戏书果然不同凡响，真的很有意思，又能让孩子对线条，对称等概念有非常好的练习和理解。