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出版者:科学出版社

作者:阚晓初

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-06-01

价格:15

装帧:简裝本

isbn号码:9787030126276

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• NET
• VB
• NET
• 程序设计
• 编程入门
• 实训教程
• 教学
• 开发
• Windows应用
• 软件开发
• 入门教程

好的，以下是一份针对一本名为《Visual Basic.NET程序设计实训教程》的图书，但不包含该书内容的、详细的图书简介。 --- 《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》 简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，剖析当前人工智能领域中最热门且最具前瞻性的两个分支：深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）。本书并非一本面向初学者的入门手册，而是为那些已经掌握了扎实编程基础（如Python语言，以及基本的线性代数和概率论知识），渴望深入理解现代AI系统工作原理和复杂模型构建方法的工程师、研究人员和高级学生所准备的进阶读物。 我们将跳过对基础编程概念的冗余介绍，直接聚焦于如何利用最前沿的理论框架来解决现实世界中复杂的认知与数据处理难题。全书结构严谨，理论推导详实，同时辅以大量的实战案例和代码实现，确保读者能够“知其所以然”并“能付诸实践”。 --- 第一部分：深度学习核心原理的再审视与深化 本部分将重构读者对深度学习基础的理解，但重点在于超越标准教材的细节与优化。 第一章：现代神经网络架构的拓扑学与优化 我们首先回顾多层感知机（MLP）和反向传播算法，但立即转向现代优化器的深度剖析。我们将详细讨论动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam的变体），并深入探讨学习率调度策略，包括余弦退火（Cosine Annealing）和周期性学习率（Cyclical Learning Rates）如何影响模型收敛速度和泛化能力。 第二章：卷积网络（CNNs）的高级应用与设计 本章聚焦于超越LeNet和AlexNet的范式。我们将深入探讨残差网络（ResNet）中残差连接的数学原理及其对梯度消失问题的抑制作用；分析Inception模块的设计哲学，理解“宽度”与“深度”的权衡；并详细讲解空洞卷积（Dilated Convolutions）在保持特征图分辨率和扩大感受野方面的机制。实践部分将涵盖使用这些高级CNN结构进行精细图像分割（如U-Net架构）和3D医学影像分析的案例。 第三章：循环网络（RNNs）的局限与Transformer的崛起 我们不会止步于标准的RNN、GRU和LSTM。本章的核心在于剖析传统循环结构在处理长距离依赖性时的固有瓶颈——梯度问题和计算效率。随后，本书将用大量的篇幅介绍Transformer架构。我们将详细拆解自注意力（Self-Attention）机制的Scaled Dot-Product计算过程，解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获输入序列中的不同关系子空间，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型注入序列顺序信息。 --- 第二部分：自然语言处理：基于深度学习的范式转换 本部分是全书的重中之重，致力于展示如何将第二部分建立的深度学习基础应用于复杂的语言理解和生成任务。 第四章：词嵌入的高级表示与上下文感知 传统的Word2Vec和GloVe是基础，但本章关注更先进的词嵌入技术。我们将对比分析ELMo如何利用双向LSTM生成上下文相关的词向量，以及BERT系列模型如何通过掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）预训练任务来捕捉深层双向上下文信息。我们将详细探讨输入嵌入层（Token, Segment, Position Embeddings）的组合方式。 第五章：预训练语言模型（PLMs）的微调与迁移学习策略 本章关注如何高效地将大规模预训练模型应用于下游任务。我们将探讨不同微调策略的优劣，包括全量微调（Full Fine-tuning）、特征提取（Feature Extraction）以及参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）。实践案例将涵盖文本分类、命名实体识别（NER）和关系抽取。 第六章：生成模型的深度探索：从Seq2Seq到大型语言模型（LLMs） 本部分将深入研究语言生成任务。我们将回顾经典的Encoder-Decoder架构，并将其升级到基于Transformer的神经机器翻译（NMT）系统。随后，我们将聚焦于当前生成式AI的核心——自回归模型（如GPT系列）。我们将详细分析解码阶段的采样策略，包括贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其在保持生成文本多样性与连贯性之间的权衡。此外，还将讨论指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在塑造现代LLM行为中的关键作用。 第七章：高级NLP任务：问答系统与知识图谱嵌入 本章处理需要复杂推理的NLP应用。对于抽取式问答（Extractive QA），我们将分析如何利用Span Prediction Head在上下文信息中定位答案边界。对于生成式问答，我们将探讨如何整合外部知识源，例如如何设计模型以查询和整合外部知识库（Retrieval-Augmented Generation, RAG）以提高事实准确性。此外，本章还会触及如何使用图嵌入技术（如TransE）来表示和推理知识图谱中的实体与关系。 --- 第三部分：工程化与性能优化 本书的最后部分着眼于将复杂的模型转化为可部署、高效运行的系统。 第八章：模型部署与推理加速 我们将讨论模型量化（Quantization，如Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training）如何减少模型体积和内存占用，同时保持可接受的精度损失。此外，还将介绍模型编译与优化工具链（如ONNX, TensorRT）在加速GPU和边缘设备上推理速度方面的作用。 第九章：可解释性与鲁棒性（XAI & Robustness） 在部署关键任务的AI系统之前，理解其决策过程至关重要。本章将详细介绍模型可解释性技术，包括梯度敏感性方法（如Integrated Gradients）和激活映射方法（如Grad-CAM），用于可视化模型关注的输入区域。同时，我们将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）及其防御策略，确保模型的鲁棒性。 --- 目标读者与先决条件 本书假设读者已熟练掌握Python编程，熟悉NumPy、Pandas等数据处理库，并具备使用PyTorch或TensorFlow进行基本模型构建的能力。我们不提供Visual Basic或.NET相关的任何内容。本书适合： 1. 希望从“调包侠”进阶为“模型架构师”的资深开发者。 2. 致力于前沿AI研究，需要扎实理论支撑的研究生。 3. 寻求将最新深度学习成果应用于工业级NLP解决方案的工程师。 本书的重点在于高阶模型理论、算法细节、以及跨学科的应用深度，是一部旨在推动读者进入AI领域深水区的专业参考资料。

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哇，这本书简直是给编程初学者量身定做的“武功秘籍”！我之前对VB.NET完全是两眼一抹黑，各种控件、事件处理对我来说就像天书一样。但自从翻开这本教材，感觉思路一下子就清晰了。它不像有些教材那样堆砌概念，而是非常注重“实战”。每一章后面都有大量的练习题和项目案例，而且这些案例都非常贴近实际应用，比如做一个简单的学生管理系统，或者一个图书借阅小工具。书里对每一个步骤的讲解都非常细致，从界面布局到代码实现，甚至连一些容易出错的地方都会提前点明。我最喜欢的是它那种“手把手”的教学方式，感觉就像有一个经验丰富的老师在我旁边指导一样。虽然内容有点厚，但正是因为这种详尽的讲解，让我感觉每学到一个知识点都特别扎实，而不是浮于表面。这种踏实的学习体验，让我对编程的兴趣大增，也建立起了足够的信心去挑战更复杂的项目。

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坦白讲，我这本书的购买目的主要是为了应付一个快速上线的项目需求，当时时间非常紧迫。这本书最大的优点是它的实用性压倒了一切理论的冗长讨论。它就像一个高质量的“速查手册”和“项目蓝图”的结合体。我发现书中提供的许多代码片段和解决方案可以直接复制粘贴到我的项目中进行修改和适配，这极大地加快了开发进度。例如，书中关于文件操作和自定义控件开发的章节，提供的代码质量非常高，几乎不需要我做二次调试就能跑起来。当然，它也提供了足够的背景知识，让你在“偷懒”使用现成代码的同时，也能理解其背后的机制。对于那种追求效率、希望在短时间内产出合格软件的学习者而言，这本书无疑是一剂良药，它用最直接的方式教会了你如何将脑中的想法转化为桌面上可运行的程序。

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老实说，我更偏爱那些理论和实践结合得非常紧密的教材，这本书在这方面做得相当出色。它不是那种只会罗列语法规则的书，而是把理论知识巧妙地融入到实际的开发流程中。比如在讲解面向对象编程（OOP）概念时，它立刻会用一个实际的项目场景来演示类、对象、继承这些概念是如何工作的，而不是干巴巴地讲定义。这种“学以致用”的模式，极大地帮助我理解了为什么需要这些编程范式。有时候，我甚至会跳过一些理论部分，直接去看实训案例是如何一步步构建起来的，然后回头再去印证书上讲的理论依据，效果出奇地好。书中的代码示例非常规范，命名清晰，注释到位，这对于培养良好的编程习惯至关重要。对于我们这种需要快速上手并解决实际问题的学习者来说，这种高效的学习路径简直是太棒了，省去了自己摸索和试错的不少时间。

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对于一个已经有一定编程基础，但想转向.NET平台的开发者来说，这本书的价值主要体现在其对.NET Framework生态系统的全面覆盖上。它不仅仅局限于Windows Forms的传统应用开发，还对ASP.NET Web应用的基础构建有着清晰的脉络。我注意到书中对控件生命周期、事件模型、以及服务端数据绑定的讲解非常到位，这对于快速理解Web应用的请求/响应模式非常有帮助。风格上，它保持了一种严谨而又不失活泼的基调，不会让人读起来感到枯燥乏味。虽然内容量很大，但编排得非常有逻辑性，知识点之间的跳转过渡自然，很少出现“学到一半突然冒出个新概念需要你预先知道”的情况。这种精心设计的学习路径，让我在切换技术栈时感觉非常顺畅，几乎没有遇到什么概念上的断层。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期，尤其是在数据持久化和数据库交互这块的内容，写得非常透彻。很多其他入门书籍对ADO.NET的讲解往往只停留在简单的增删改查，但这本书深入剖析了数据适配器、数据集的底层工作原理，甚至还涉及到了事务处理和并发控制的初步概念。我记得我之前一直对如何高效地处理大量数据感到头疼，看了这本书后，我才明白为什么有时候简单的查询会变得很慢，以及如何通过优化SQL语句和合理利用缓存来提升性能。更难得的是，它并没有因为讲解深度而牺牲易读性，即便是像我这种对数据库不太熟悉的读者，也能在作者的引导下逐步掌握这些进阶技术。可以说，这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这才是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。

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