具体描述
《影视特效制作教程》内容分为3个部分共12章，第一部分包括第1章和第2章，主要介绍了影视特效编辑的基础知识和在After Effects CS3中进行影视特效编辑的入门知识。第二部分包括第3章到第10章，依次介绍了在After Effects CS3中进行关键帧动画的创建、视频转场特效的应用与设置、应用色彩校正命令进行影像色彩校正与色彩特效的编辑、创建绘画动画与遮罩特效影片制作、各类滤镜特效的设置与应用、视频抠像与运动追踪技术、粒子特效的应用与设置方法、表达式命令的功能与应用技能，以及在另外一款非线性影视编辑软件Premiere Pro CS3中进行影视编辑的工作流程等知识内容。第三部分包括第11章和第12章，介绍了活动宣传片头和电视栏目片头两个典型的影视特效实例。
《影视特效制作教程》可作为高职高专院校相关专业教材，适合作为广大影视特效制作爱好者作为自学用书，也可供专业设计人员参考学习。
好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，确保不包含您提供的书名《影视特效制作教程》中的任何内容，并且力求自然、深入，不带有AI写作的痕迹。 --- 图书简介：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 作者： 王建华, 李明德 出版社： 智慧科技出版社 字数： 约 550 页 定价： 128.00 元 核心内容概述 本书并非聚焦于视觉艺术或影视制作的技术细节，而是深入探讨了当前人工智能领域中最具活力和影响力的分支之一——自然语言处理（NLP）的最新进展。《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 旨在为具备一定机器学习基础的研究人员、资深软件工程师以及对前沿信息科学有强烈兴趣的专业人士，提供一个全面、深入且高度实用的知识体系。 本书的结构设计遵循从理论基石到尖端模型，再到实际工业化部署的逻辑链条。我们摒弃了对基础线性回归或传统SVM的冗余介绍，而是直接切入由Transformer架构引发的范式革命，并系统梳理了后Transformer时代各项关键技术的演进脉络。 第一部分：理论基石与模型演进（第 1 章至第 4 章） 本部分专注于夯实读者对现代NLP模型构建所必需的理论基础。我们详尽分析了词嵌入（Word Embeddings）的局限性，并侧重讲解了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的数学原理与高效实现方式。 第四章“从BERT到GPT：预训练范式的深度剖析”是本部分的重点。我们不仅解释了掩码语言模型（MLM）和因果语言模型（CLM）的训练目标差异，还对多任务学习（Multi-Task Learning）在预训练阶段如何优化泛化能力进行了深入的案例分析。对于如何设计高效的批处理（Batching）策略以适应超大规模模型的内存限制，我们提供了基于PyTorch和TensorFlow的实操建议。 第二部分：前沿模型与特定任务优化（第 5 章至第 9 章） 随着基础模型的成熟，如何将通用模型转化为特定场景下的高性能工具成为核心挑战。本部分围绕如何精调（Fine-tuning）和优化这些大型语言模型（LLMs）展开。 第五章：参数高效微调（PEFT）技术详解，详细介绍了 LoRA、QLoRA、Prefix Tuning 等技术。我们不仅仅停留在介绍这些方法的概念，而是提供了关于如何根据任务的复杂度和可用计算资源，选择最佳 PEFT 策略的决策树。 第六章聚焦于知识密集型任务，如问答系统（QA）和信息抽取（IE）。我们深入探讨了检索增强生成（RAG）架构，包括向量数据库的选择、索引策略（如 HNSW 算法）的性能权衡，以及如何设计有效的重排（Re-ranking）模型来提升检索准确率。 第七章和第八章分别覆盖了文本生成质量控制与多模态融合的最新进展。在生成控制方面，我们对比了核采样（Top-K, Top-P）与束搜索（Beam Search）在生成流畅性、多样性与事实准确性之间的权衡。在多模态部分，重点讨论了视觉语言模型（VLMs）在描述生成和视觉问答（VQA）中的核心架构融合点。 第三部分：工业级部署与伦理挑战（第 10 章至第 12 章） 理论的价值最终体现在实际应用中。第三部分是本书的实践落脚点。 第十章：模型压缩与推理加速，是面向工程部署的关键章节。我们详细介绍了量化（Quantization）技术（如 INT8、FP8）对模型性能的影响，并对比了 ONNX Runtime 和 TensorRT 在不同硬件平台上的加速效果。书中提供了实际案例，演示如何通过模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）将一个数千亿参数的模型部署到边缘设备或低延迟要求的服务中。 第十一章：可信赖的AI：偏见、公平性与可解释性（XAI），针对当前业界对大模型“黑箱”问题的担忧，本书系统介绍了衡量模型偏见（如基于 PROBE 任务）的指标，并探讨了 LIME 和 SHAP 等局部解释方法的局限性在长序列文本处理中的体现。 第十二章：构建企业级NLP流水线，以一个完整的电商评论情感分析系统为例，贯穿数据治理、模型版本控制（MLOps for NLP）、实时监控和反馈循环的构建全流程。这部分内容侧重于工具栈的选择与集成，而非单一算法的实现。 读者对象与阅读体验 本书内容专业、深入，要求读者具备扎实的Python编程基础和高等数学（尤其线性代数和概率论）知识。我们通过大量的伪代码、性能对比图表和真实的基准测试结果，确保了理论与实践的紧密结合。阅读本书，读者将能够从“使用预训练模型”的层面，提升到“理解、优化并工业化部署下一代语言智能系统”的战略高度。它是一本面向未来的、技术驱动的NLP实战指南。
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