战略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京大学出版社

作者:刘学

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2009-3

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787301149737

丛书系列:

图书标签:

• 战略
• 管理
• 战略管理
• 思维
• 商业
• 方法论
• 决策
• 决策行为
• 战略管理
• 商业决策
• 竞争分析
• 长期规划
• 资源分配
• 风险控制
• 企业战略
• 市场定位
• 战略执行
• 战略规划

好的，这是一本关于深度学习和自然语言处理的专业技术书籍的详细简介，内容完全围绕技术本身展开，不涉及任何与“战略”相关的概念或内容。 --- 《深度语义构建：面向复杂系统的自然语言处理前沿技术与实践》 内容提要 本书是一部面向资深工程师、研究人员和高校高年级学生的专业技术专著，全面深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域最核心、最前沿的深度学习模型、算法原理及其在复杂工程系统中的实际应用。全书基于最新的Transformer架构和大规模预训练模型的理论基础，重点剖析了从基础的词嵌入、序列建模到高级的跨模态理解、知识注入与模型可解释性等多个关键环节。 本书不追求泛泛而谈，而是聚焦于技术细节、数学推导和代码实现的关键思路，旨在帮助读者构建起坚实的理论体系，并掌握将尖端NLP技术应用于解决实际业务挑战（如大规模文本信息抽取、领域特定问答系统、高精度机器翻译及对话系统优化）的工程能力。 第一部分：基础理论与序列建模的演进 第一章：深度学习在文本表示中的基石 本章将回顾和深入分析词向量（Word Embeddings）的局限性，并详细介绍循环神经网络（RNN）及其变体（如GRU、LSTM）在序列建模中的结构设计与梯度消失/爆炸问题的解决机制。重点解析了注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何从根本上改变了序列到序列（Seq2Seq）模型的性能瓶颈，特别是自注意力机制的数学原理，为后续Transformer架构的学习打下坚实基础。 第二章：Transformer架构的精妙设计与核心组件 本章是全书的核心基础之一。我们将对Vaswani等人提出的Transformer模型进行彻底的解构。详细阐述多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的并行计算优势，位置编码（Positional Encoding）的设计哲学及其对序列顺序信息的捕获。同时，深入探讨前馈网络（Feed-Forward Networks）、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在稳定深度网络训练中的具体作用。本章将包含对矩阵运算和内存效率的工程分析。 第二部分：大规模预训练模型与高效微调 第三章：从BERT到RoBERTa：双向编码器的深度解析 本章聚焦于基于Transformer的预训练模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的兴起。详细剖析BERT模型的两个关键预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），并探讨NSP在后续模型中的争议与改进。我们将详细对比BERT、RoBERTa、ALBERT等主流编码器在参数共享、数据去噪、训练效率上的技术差异，并提供针对特定任务的输入格式化指南。 第四章：自回归模型与序列生成：GPT系列架构的演进 本章转向自回归模型，即GPT系列。重点分析其单向注意力机制的设计如何天然地适合文本生成任务。我们将深入探讨GPT-2和GPT-3在模型规模、上下文学习能力（In-context Learning）上的突破，以及它们背后的扩展性挑战。同时，对比编码器-解码器（如BART, T5）和纯解码器架构在不同生成任务（摘要、翻译、对话）中的适用性分析。 第五章：高效微调策略与参数高效性（PEFT） 在处理大规模预训练模型时，全量微调（Full Fine-tuning）的成本极高。本章专注于参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法。详细介绍并对比LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning、Adapter Tuning等技术的核心思想、数学公式推导及其在GPU内存占用和训练收敛速度上的实际效果对比。本章包含如何在PyTorch/Hugging Face生态中实现这些方法的实战案例。 第三部分：高级应用、知识融合与可解释性 第六章：知识增强的NLP模型：图结构与符号推理的融合 本章探讨如何克服纯神经网络模型对外部世界知识的依赖性。深入研究如何将结构化知识（如知识图谱KG）有效地注入到Transformer模型中，包括知识图谱嵌入（KGE）与语言模型融合的架构设计。重点分析KG-BERT、ERNIE等模型的知识编码机制，以及在复杂事实抽取和知识驱动问答中的性能提升。 第七章：跨模态学习：文本与视觉的联合表征 本章扩展到多模态领域，特别是文本与图像的联合处理。详细阐述CLIP、ViLT等模型如何通过对比学习（Contrastive Learning）在原始图像-文本对数据上学习到统一的语义空间。分析跨模态注意力机制的设计，以及在零样本分类、图像描述生成等任务中的应用。 第八章：模型鲁棒性、偏见检测与可解释性（XAI in NLP） 随着模型投入实际应用，其鲁棒性和透明度变得至关重要。本章讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）对NLP模型的威胁，并介绍对抗性训练和输入数据净化的防御策略。在可解释性方面，我们将详细介绍LIME、SHAP及其在Transformer中的适配版本，用于分析模型决策背后的注意力权重和特征重要性，以揭示模型潜在的偏见和推理路径。 第四部分：工程实践与性能优化 第九章：高效推理与模型压缩技术 本章关注如何将训练好的大模型部署到资源受限的生产环境中。详细介绍模型剪枝（Pruning）、权重共享、量化（Quantization，如INT8、INT4）的技术细节和精度损失评估。重点讲解知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理，包括软目标与硬目标的传递，以及如何训练一个轻量级学生模型来模仿大型教师模型的性能。 第十章：大规模分布式训练架构 针对万亿级参数模型的训练需求，本章深入探讨现代深度学习框架中的分布式训练策略。详细对比数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism，如张量并行、流水线并行）的适用场景。重点剖析如DeepSpeed、Megatron-LM等框架中如何实现ZeRO优化器状态划分，以突破单卡内存限制，实现超大模型的稳定训练。 --- 目标读者 本书要求读者具备扎实的线性代数、微积分基础，熟悉Python编程，并对PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架有实际操作经验。它适合作为研究生课程教材、企业级NLP研发团队的技术内参，或希望深入掌握现代NLP核心技术的专业人士的进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

据说，刘老师是光华最受欢迎的教师之一。这一点，从他的书里看得出来。本书所谈及的是刘老师在这么多年的实践和教学中，形成的关于战略的体会和认识，更显珍贵。 关于战略管理，各种教科书几乎千篇一律地告诉我们战略执行的阶段和内容，各种实战书给我的印象就是抽象...

评分☆☆☆☆☆

这本书刚买回家，就觉得是国内难得的一本战略管理工具书！多少跨国公司都在利用战略竞争手段，逐步、稳健地侵吞中国市场，而多数中国企业还处于自然竞争、或者由自然竞争向战略竞争转变的阶段。中国企业如何加速向战略竞争转化的进程，如何从思维到行动去提升战略管理能力和执...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书刚买回家，就觉得是国内难得的一本战略管理工具书！多少跨国公司都在利用战略竞争手段，逐步、稳健地侵吞中国市场，而多数中国企业还处于自然竞争、或者由自然竞争向战略竞争转变的阶段。中国企业如何加速向战略竞争转化的进程，如何从思维到行动去提升战略管理能力和执...  

评分☆☆☆☆☆

这本书刚买回家，就觉得是国内难得的一本战略管理工具书！多少跨国公司都在利用战略竞争手段，逐步、稳健地侵吞中国市场，而多数中国企业还处于自然竞争、或者由自然竞争向战略竞争转变的阶段。中国企业如何加速向战略竞争转化的进程，如何从思维到行动去提升战略管理能力和执...  

评分☆☆☆☆☆

读完这本《战略》，我最大的感受是，它彻底重塑了我对“规划”这个词的理解。以往我觉得规划就是列个清单，定个目标，但这本书让我明白，真正的战略，是一种对未来不确定性的结构化处理。它的文字排版和引用方式也很有特点，几乎没有多余的脚注或图表，所有的论证都依靠严密的逻辑推导和历史案例的精妙切入。作者在论述某个概念时，往往会从一个非常古典或者看似不相关的历史事件入手，然后层层递进，最终将其与现代的复杂挑战联系起来，这种跨越时空的对话方式，极大地增强了理论的说服力。这本书没有试图讨好读者，它要求你付出智力上的努力去跟上它的节奏，但一旦你跟上了，你会发现自己获得了一种更具穿透力的视角，能够迅速辨别出那些喧嚣表象下的真正驱动力。它不是一本速成的指南，而是一部让你思维模式发生“硬件升级”的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，简直像一位经验丰富的老船长在驾驶一艘巨轮穿越风暴。它没有那种华丽辞藻的堆砌，语言非常凝练，甚至有些冷峻，但每一个字都仿佛经过了千锤百炼，直击要害。我记得有一章节专门讲“预见性分析”，作者用几个看似平常的商业案例，拆解了那些看似随机的失败是如何一步步被设计出来的。这里的“设计”不是指阴谋论，而是指一系列错误决策累积的必然结果。作者在描述这个过程时，所用的句式结构非常独特，经常使用长句来构建复杂的逻辑链条，但妙就妙在，即使句子很长，主谓宾的关系依然清晰可见，这极大地考验了读者的专注力。我不得不承认，有些地方我需要反复阅读才能完全领会其深意，这绝不是一本可以“躺着”读完的书。它更像是一份挑战书，挑战你现有的认知边界。它逼迫你去思考，在你所处的行业里，那些被大家视为“常识”的东西，是否真的站得住脚，是否只是一个已经被时代淘汰的思维定式。这种颠覆感，是它最宝贵的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这家伙，最近迷上了一本关于某个领域深层运作的书，名字听起来就透着一股子硬核，就叫《战略》吧。说实话，刚翻开的时候，我还有点打退堂鼓，感觉那些理论术语像迷宫一样，深不见底。但一旦你沉下心来，跟着作者的思路走，你会发现，他并不是在堆砌概念，而是在构建一个清晰的思维框架。这本书最让我印象深刻的是，它没有提供那种立竿见影的“成功秘籍”，而是把目光聚焦在了那些宏观的、长远的规划上。它会让你思考，在面对一个复杂局面时，如何抽丝剥茧，识别出真正的核心矛盾点。比如，书中对于资源配置的分析，简直是教科书级别的。它不是简单地说“把钱投到A点”，而是详细阐述了在不同外部环境压力下，最优化的资源流动的路径图，以及一旦偏离轨道时，需要哪些纠偏机制。读完第一部分，我感觉自己的视野一下子被拉高了，看问题不再只盯着眼前的一亩三分地，而是开始从更高的维度去审视整盘棋局的走势。那种豁然开朗的感觉，不是那种肤浅的“我懂了”，而是一种对事物本质运行逻辑的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构安排给予高度评价。它不是那种平铺直叙的编年史或者主题罗列，而更像是一个精心设计的迷宫。开篇抛出了几个宏大的命题，让人心生敬畏，然后每一章都像是提供了一把钥匙，让你能够打开通往下一层理解的大门。最巧妙的是，作者在章节之间设置了许多“回声”和“呼应”。比如，在第三部分讨论“动态平衡”时，突然回溯到了第一部分关于“初始条件设定”的论述，将之前看似孤立的概念连接成了一个有机的整体。这种结构设计，让读者在阅读过程中不断产生“原来如此”的顿悟，而不是读完一章就忘记前一章。它强调的是一种整体性思维，即任何一个局部策略都必须服从于整体的战略目标，并且要考虑到时间维度上的持续影响。这种对全局观的强调，使得这本书不仅仅停留在理论层面，更具有很强的实操指导意义，虽然它不会直接告诉你“怎么做”，但它会告诉你“为什么必须这么做”才能走得更远。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初读此书时，我感到了一种强烈的挫败感，不是因为内容太难，而是因为作者对人性的洞察过于犀利，甚至带有一丝悲观的色彩。他毫不留情地揭示了组织内部的“熵增”规律，即任何体系都会自然地趋于混乱和低效，除非有强大的外部或内部力量持续对抗。这种描述，与市面上那些鼓吹“积极心态、万事可成”的励志读物形成了鲜明对比。这本书的语言风格中透露着一种深刻的现实主义，它不相信偶然的运气，只相信系统性的努力和对潜在风险的提前对冲。特别是关于“信息不对称”和“决策惰性”的分析，简直是令人脊背发凉。它让你意识到，许多我们认为是“人性弱点”的东西，其实是系统设计缺陷的自然体现。作者提出的解决方案，也摒弃了“喊口号”的方式，而是着眼于建立一套机制，通过制度设计来约束人性的趋利避害，从而保证战略的长期执行力。这种对体制和机制的重视，远比关注个体英雄要深刻得多。

评分☆☆☆☆☆

作者很厉害，从道理到方法论阐述的很明白，我如果早半年看的话，我leader可能就不会犯某些错误。。

评分☆☆☆☆☆

绝对五星，想去买一本。

评分☆☆☆☆☆

国内难得一见的对战略本质、思维、行动选择描述得最清晰的一本书。亮点在于从头至尾的逻辑自洽。

评分☆☆☆☆☆

值得重读的一本书。核心观点：宏观环境分析、产业分析、竞争对手分析、战略组合的基本方法，及战略制定，实施，变革和平衡的方法。本书，以本人的知识水平，暂时觉得第一二三章十分有用。笔记大也多是这三章的。后面的就没看下去了，和个人目前阶段性的发展战略要求不符。满分推荐，推荐企业管理者，员工阅读，能够跳脱出工作日常，分析企业架构和思维，不错的书，十分好评。

评分☆☆☆☆☆

一个文献综述，看不到作者的什么洞见