Software Engineering for Modern Web Applications pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:IGI Global

作者:Brandon, Daniel M. 編

出品人:

頁數:350

译者:

出版時間:2008-7

價格:$ 203.40

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781599044927

叢書系列:

圖書標籤:

• 軟件工程
• Web應用
• 現代Web
• 前端開發
• 後端開發
• 軟件架構
• 軟件設計
• 測試
• DevOps
• 敏捷開發

好的，以下是關於一本名為《Software Engineering for Modern Web Applications》的圖書的詳細內容簡介，該簡介不包含此書的任何實際內容，而是專注於描述一本“非此書”的，在不同領域具有重要意義的圖書的特點。 --- 《深度學習與自然語言處理：前沿理論與實踐應用》 圖書概述 《深度學習與自然語言處理：前沿理論與實踐應用》是一本麵嚮計算語言學、人工智能領域研究人員、高級工程師及專業技術人員的深度技術專著。本書係統地梳理瞭自2010年代以來，尤其是Transformer架構興起之後，深度學習技術如何徹底革新自然語言處理（NLP）領域的理論基礎、模型構建方法和實際應用範式。本書的重點不在於描述Web應用開發的技術棧，而是聚焦於語言理解、生成和推理的底層機製。 核心內容聚焦 本書的結構分為四大核心部分，力求在理論深度與工程實踐之間找到平衡點。 第一部分：基礎模型與架構演進 本部分首先迴顧瞭從循環神經網絡（RNN）到長短期記憶網絡（LSTM），再到注意力機製（Attention Mechanism）的發展曆程。重點分析瞭這些早期模型在處理長序列依賴性時所遇到的局限性。隨後，本書投入大量篇幅深入剖析瞭Transformer架構的內部機製。這包括多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的數學推導、位置編碼（Positional Encoding）的多樣性及其對序列順序感知的貢獻，以及前饋網絡層（Feed-Forward Network）在特徵提取中的作用。此外，本部分還將詳細探討瞭預訓練範式（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）如何有效地從大規模無標簽文本中學習通用語言知識，為後續的特定任務微調奠定基礎。 第二部分：大規模語言模型（LLM）的構建與優化 本部分是本書的技術核心，專注於當前最前沿的大規模語言模型（LLM）。內容涵蓋瞭從BERT、GPT係列到更先進的混閤專傢模型（MoE）的設計哲學。書中不僅介紹瞭模型規模對性能提升的冪律關係，更細緻地討論瞭訓練過程中的工程挑戰，例如： 1. 分布式訓練策略： 詳細闡述瞭數據並行、模型並行和流水綫並行（Pipeline Parallelism）在萬億級參數模型訓練中的具體實現和性能瓶頸分析。 2. 優化器選擇與調優： 對AdamW、Adafactor等優化器在高維稀疏梯度下的錶現進行對比分析，並討論瞭學習率調度策略（如Cosine Decay with Warmup）對收斂速度和最終性能的影響。 3. 量化與稀疏化技術： 探討瞭如何使用8位、4位量化技術以及權重剪枝（Weight Pruning）來降低模型推理時的內存占用和計算延遲，這對於將大型模型部署到資源受限環境中至關重要。 第三部分：高級自然語言理解（NLU）與生成（NLG）任務 在掌握瞭基礎模型構建能力後，本書轉嚮實際應用領域，但重點在於語言本身的處理，而非Web界麵的交互或後端服務架構。 在自然語言理解方麵，本書深入研究瞭實體識彆（NER）、關係抽取（RE）在上下文依賴性增強後的性能提升，以及復雜問答係統（QA）中的推理鏈（Chain-of-Thought, CoT）提示工程。對於語義角色標注（SRL）和文本蘊含（NLI）等需要深層語義理解的任務，本書提供瞭基於對比學習和對比損失函數的模型訓練方法。 在自然語言生成方麵，重點分析瞭文本摘要（Abstractive Summarization）中如何平衡流暢性與忠實性。對於機器翻譯（Machine Translation），本書對比瞭基於注意力機製的Seq2Seq模型與純Transformer模型在低資源語言對上的性能差異，並討論瞭領域自適應（Domain Adaptation）在翻譯質量保持上的重要性。 第四部分：新興趨勢與倫理治理 本書的最後一部分著眼於NLP領域的未來發展方嚮以及隨之而來的社會責任。 1. 多模態融閤： 探討瞭語言模型如何與視覺信息（如圖像描述生成）或語音信號（如語音識彆中的上下文建模）進行有效融閤，構建更全麵的感知係統。 2. 具身智能與語言規劃： 討論瞭如何將大型語言模型作為高級規劃器，指導機器人或智能體在物理世界中執行復雜任務的框架。 3. AI安全與對齊（Alignment）： 這是一個至關重要的章節，詳述瞭如何檢測和減輕模型生成有害、偏見或虛假信息（Hallucination）的風險。書中詳細介紹瞭基於人類反饋的強化學習（RLHF）在確保模型輸齣符閤人類價值觀和安全標準方麵的作用機製和工程挑戰。 目標讀者與價值 本書不側重於JavaScript框架、數據庫設計或雲計算部署等與現代Web應用開發直接相關的實踐。相反，它為那些緻力於突破當前人工智能語言模型性能邊界的讀者提供瞭紮實的理論支撐和前沿的工程指導。讀者將能夠掌握構建、訓練和評估當前最先進語言模型所需的全部理論知識和關鍵技術細節。 ---

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