人性的弱点全集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:天津社会科学院出版社

作者:戴尔·卡耐基

出品人:

页数:355

译者:易枫

出版时间:2010-4-1

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787806885437

丛书系列:

图书标签:

• 人际关系
• 沟通技巧
• 心理学
• 自我提升
• 影响力
• 成功学
• 人性的弱点
• 卡耐基
• 经典
• 实用

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）前沿应用的专业技术书籍的详细简介。 --- 深度学习赋能：自然语言处理前沿技术与实践 书籍定位与目标读者 本书是面向深度学习研究人员、资深软件工程师、数据科学家以及致力于将先进AI技术应用于文本数据处理领域的专业人士的权威指南。它摒弃了对基础线性代数和基础Python语法的赘述，直接深入到Transformer架构及其衍生模型的最新进展、高效部署策略以及面向特定行业挑战的定制化解决方案。 目标读者群体： 1. 掌握Python编程基础，并对机器学习（ML）或深度学习（DL）有初步认识的工程师。 2. 正在从事或计划从事NLP相关研究，需要紧跟国际前沿模型进展的研究生和博士生。 3. 企业内部需要将大规模预训练模型（LLMs）集成到生产环境，关注模型微调、效率优化和安全性的技术负责人。 核心内容概述 本书结构严谨，分为四个主要部分，层层递进，从理论基石到前沿应用，再到工程落地，全面覆盖了现代NLP领域的核心要素。 第一部分：现代NLP的基石——预训练范式与架构演进 (Foundations and Architectural Evolution) 本部分重点解析了驱动当前NLP革命的底层机制。我们首先回顾了从RNN/LSTM到注意力机制的演变，为理解Transformer的诞生做好铺垫。随后，本书将篇幅集中于Transformer架构的深度剖析，不仅限于标准的自注意力机制，更详细阐述了因果掩码（Causal Masking）、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优化，以及位置编码（Positional Encoding）的最新变体（如旋转位置嵌入RoPE）。 BERT族群的深入探究：重点区分了MLM（掩码语言模型）和NSP（下一句预测）在不同下游任务中的实际影响，并对比了RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等模型的效率与性能权衡。 序列到序列（Seq2Seq）模型的复兴：详述了Encoder-Decoder结构在机器翻译和文本摘要中的核心地位，并引入了T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的统一框架思想。 第二部分：大规模语言模型的涌现能力与对齐挑战 (Emergent Abilities and Alignment) 这是本书最贴近当前热点的内容。我们不再将LLMs视为黑箱，而是致力于揭示其“涌现能力”的来源，并系统探讨如何安全、有效地引导这些能力。 Decoder-Only架构的精讲：全面解析GPT系列、LLaMA等主流自回归模型的内部机制，特别是上下文窗口管理和KV Cache（键值缓存）在推理加速中的作用。 指令微调（Instruction Tuning）的艺术：详细介绍如何设计高质量的指令数据集，并阐述了Supervised Fine-Tuning (SFT) 的最佳实践。 人类反馈强化学习（RLHF）的工程实现：本书提供了从奖励模型（RM）的构建、PPO算法的稳定训练到最终策略模型的部署的全套流程。我们深入讨论了Direct Preference Optimization (DPO) 等更简洁高效的对齐方法，并对比了它们在收敛速度和结果可解释性上的差异。 第三部分：模型效率与生产级部署策略 (Efficiency and Production Deployment) 再强大的模型也必须能落地运行。本部分聚焦于如何解决LLMs在计算资源和延迟上的瓶颈。 量化技术与稀疏化：系统梳理了从基础的8位（INT8）到更激进的4位（INT4）量化方法（如GPTQ、AWQ）的原理，并探讨了如何在精度损失可接受的范围内实现最大的性能提升。同时，详细介绍了结构化与非结构化剪枝技术。 高效推理引擎：对比分析了vLLM、FasterTransformer（现为TensorRT-LLM）等主流推理框架的核心优化点，特别是PagedAttention如何高效管理内存和提高吞吐量。 参数高效微调（PEFT）：重点讲解了LoRA (Low-Rank Adaptation) 的数学原理、应用范围，以及Adapter Tuning、Prompt Tuning等方法的适用场景，使读者能够以最小的成本适配特定任务。 第四部分：前沿应用与跨模态探索 (Advanced Applications and Multimodality) 本部分将理论与实践紧密结合，展示了NLP技术如何解决复杂的现实问题。 知识增强与检索（RAG）：本书提供了构建高可靠RAG系统的完整蓝图，包括向量数据库的选择、高效的文档切片策略（Chunking）、重排序（Re-ranking）模型的使用，以及如何应对知识幻觉（Hallucination）问题。 代码生成与程序理解：针对Code Llama、StarCoder等模型，探讨了它们在抽象语法树（AST）处理和程序错误修复中的独特能力，并提供了代码上下文感知的生成技巧。 多模态融合的挑战：简要介绍视觉语言模型（VLM）如CLIP和BLIP的基本结构，重点分析了文本编码器与视觉编码器之间的桥接机制，为读者拓展NLP的边界。 本书的独特卖点 1. 工程导向的代码实例：每一章的关键算法都配有基于PyTorch 2.0+和Hugging Face Transformers库的精炼、可运行的代码片段，直接连接理论与实践。 2. 聚焦最新标准：内容完全涵盖2023年至2024年间发布的关键论文（如MoE架构的最新进展、最新的对齐技术），确保知识的前沿性。 3. 模型安全与伦理：书中专门辟出章节讨论数据中毒攻击、模型偏见（Bias）的检测与减轻策略，强调负责任的AI开发。 本书旨在帮助读者跨越“会用API”到“理解并优化底层架构”的鸿沟，成为能够驾驭下一代AI模型的核心技术贡献者。

评分☆☆☆☆☆

* 诚实而真诚的赞赏他人。 * 真正的对他人充满兴趣。 有时候总是急于求成，或者太过严肃认真，或者无法控制情绪等等做出了一些过格的事情，但是不要紧。人非圣贤，孰能无过。改之，就可以了。  

评分☆☆☆☆☆

1。 听 2。同理心。 如果我和你处于相同的情况，我大概也会做出你当时的决定。 3。对每个人有基本的尊重。Care about others' ego. Furthermore, help build up their ego. So restrain from the urge to correct others' opinions unless necessary. 4。看人的优点。不对别人...

评分☆☆☆☆☆

1。 听 2。同理心。 如果我和你处于相同的情况，我大概也会做出你当时的决定。 3。对每个人有基本的尊重。Care about others' ego. Furthermore, help build up their ego. So restrain from the urge to correct others' opinions unless necessary. 4。看人的优点。不对别人...

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本来书里很多精准的对人性的解剖我都非常欣赏，准备一读再读的，但是，书中的举例几乎都是某某某将军、某某某总统、某某某总裁……给人一种强烈的距离感和成功学鸡汤。虽然都是真实事迹，但莫名就觉得很刻意，有点做作，有种，我教你怎么成功的感觉。 对比同类型的《少有人走...  

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读得可能是简化版。应付也是一种技能。

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