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出版者:广西师大

作者:唐茂春

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2005-9

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787563345656

丛书系列:

图书标签:

• 学习
• 高中理化生
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好的，根据您的要求，这是一本图书的简介，该书内容与《高中理化生实验大全》无关： --- 书名：《深度学习与自然语言处理的未来图景：从理论基石到前沿应用》 作者：[虚构作者名] 出版社：[虚构出版社名] 出版日期：[虚构日期] 字数：约 500,000 字 --- 内容简介 《深度学习与自然语言处理的未来图景：从理论基石到前沿应用》是一部全面、深入探讨当前人工智能领域，特别是深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）核心原理、发展脉络及未来趋势的权威性著作。本书旨在为计算机科学、人工智能、数据科学领域的专业人士、研究人员以及高年级本科生和研究生提供一个既有扎实理论深度，又紧密结合实际应用场景的知识框架。 全书结构严谨，逻辑清晰，内容覆盖了从基础的数学与统计学背景，到复杂的神经网络架构设计，再到最尖端的Transformer模型及其衍生技术。我们力求超越教科书式的知识堆砌，通过详尽的案例分析和对最新研究论文的深度解读，展现出该领域快速演进的动态图景。 第一部分：深度学习的理论基石与基础架构 本部分为理解现代AI模型的理论准备。我们首先回顾了经典机器学习的不足，并引入了深度学习的革命性概念。 第一章：数学基础与优化算法 本章详述了深度学习所需的核心数学知识，包括线性代数在向量空间、矩阵分解中的应用，概率论与统计推断在模型评估中的地位。重点剖析了梯度下降算法（SGD）的各种变体（如Adam、RMSprop），并深入探讨了损失函数的选择与设计，特别是针对复杂任务的交叉熵损失与其他定制化损失函数的适用性。 第二章：神经网络的演进与核心组件 本章详细介绍了多层感知机（MLP）的结构，阐释了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Swish）的选择对网络收敛性的影响。我们着重讨论了反向传播算法的数学推导及其在现代框架（如PyTorch/TensorFlow）中的实现机制。此外，本章还涵盖了正则化技术（Dropout、Batch Normalization）如何有效缓解过拟合问题，提升模型的泛化能力。 第三章：卷积神经网络（CNN）的深入解析 虽然CNN主要应用于图像处理，但其核心思想对理解空间特征提取至关重要。本章系统介绍了卷积层的运作原理、池化操作、感受野的概念。我们追溯了AlexNet、VGG、ResNet到DenseNet等里程碑式网络结构的演变，并讨论了如何利用迁移学习（Transfer Learning）在资源有限的情况下，快速部署高性能视觉模型。 第二部分：自然语言处理的核心范式转变 第二部分将焦点完全转向NLP领域，阐述了从统计方法到神经表示的范式转移，并详细介绍了语言模型的本质。 第四章：词汇表示与词嵌入（Word Embeddings） 本章探讨了如何将文本数据转化为机器可理解的数值表示。我们对比了传统的One-Hot编码和稀疏表示方法的局限性。核心内容聚焦于分布式表示技术：从早期的Word2Vec（CBOW与Skip-Gram）到GloVe，再到ELMo等上下文相关的表示方法，解析了它们在捕捉语义和句法信息上的优势与差异。 第五章：循环神经网络（RNN）及其变体 本章解析了RNN处理序列数据的基础框架。重点分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制解决了传统RNN中的梯度消失/爆炸问题。我们通过具体案例，展示了RNN在序列标注（如命名实体识别）和机器翻译任务中的应用潜力与局限性。 第六章：注意力机制的崛起与自注意力模型 注意力机制被视为NLP发展的关键转折点。本章详细介绍了自注意力（Self-Attention）的数学原理，解释了Query、Key、Value向量的交互如何实现对输入序列中不同部分的动态加权。我们深入剖析了Multi-Head Attention的机制，以及它如何显著提升模型对长距离依赖的捕获能力。 第三部分：大语言模型（LLM）的时代：Transformer架构与前沿应用 本书的第三部分集中于当前AI领域最热门的技术——基于Transformer架构的大语言模型。 第七章：Transformer架构的完全解构 本章是全书的理论核心之一。我们逐层解析了原始Transformer模型中编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，重点剖析了位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及Layer Normalization在训练稳定中的作用。 第八章：预训练与微调的艺术 本章深入探讨了现代LLM（如BERT、GPT系列）的预训练范式。解析了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等自监督任务的设计哲学。随后，我们详细讨论了不同类型的微调策略，包括全量微调（Full Fine-tuning）和参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA、Prefix Tuning等，及其在资源受限环境下的实践价值。 第九章：前沿应用与新兴挑战 本章展望了LLM在真实世界中的广泛应用，包括高级文本生成、代码生成、复杂推理（Chain-of-Thought Prompting）和多模态融合。同时，我们也坦诚地讨论了当前面临的重大挑战：模型的可解释性（Interpretability）、知识幻觉（Hallucination）、偏见（Bias）的量化与缓解，以及实现通用人工智能（AGI）的漫长道路。 目标读者与价值 本书不仅是技术手册，更是一部思想导引。它超越了对特定框架（如PyTorch）API的简单罗列，而是专注于“为什么”和“如何构建”，致力于培养读者对复杂模型决策过程的深刻洞察力。 研究人员与工程师： 可作为快速掌握最新进展和指导下一阶段研究方向的参考资料。 高校师生： 提供了从基础原理到尖端技术的完整学习路径，适用于专业课程的教材或深度学习选修课参考书。 通过阅读本书，读者将能够构建坚实的理论基础，并有能力批判性地评估和创新性地应用当前最前沿的深度学习与自然语言处理技术。 ---

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我买这本书的初衷，其实是想找一本能帮我系统梳理生物实验技能的工具书。这本书的生物部分内容量确实很大，从植物细胞的有丝分裂观察，到微生物的计数和培养，几乎无所不包。它在描述实验步骤时，用词非常严谨，体现了极高的专业性。我尤其赞赏它对实验误差分析的细致程度，比如在描述“土壤酸化对植物生长的影响”实验时，它列举了至少五种可能影响结果的变量控制失误，并给出了量化的评估方法。这种严谨的态度是培养科学思维的基石。但是，作为一本工具书，我个人认为它在“图像识别”和“活体观察”的辅助上稍显不足。比如，在观察线虫或植物细胞分裂时，如果能配上几张高质量的、不同清晰度等级的显微照片对比，或者附带一些常见错误图像的警示，对于初学者来说，将会是巨大的帮助。现在的插图多以示意图为主，虽然清晰，但缺乏真实感。

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这本厚重的“高中理化生实验大全”刚拿到手的时候，我就被它沉甸甸的分量震住了。光是看着封面那密密麻麻的标题和公式，我就能想象到里面蕴含了多少知识的深度。我当初买它，主要是冲着那几个标注的“经典光学实验”去的，希望能找到一些课堂上没来得及深入探讨的细节。书里的排版设计挺传统的，插图虽然不多，但都非常精准，尤其是一些涉及复杂仪器的结构图，简直是教科书级别的清晰。我特别喜欢其中关于“用单缝衍射测波长”那一章的讲解，它没有简单地给出公式，而是用非常形象的比喻，一步步拆解了光波干涉和衍射的物理图像，这对于我这种对抽象概念理解较慢的人来说，简直是救命稻草。不过，说实话，这本书的内容广度确实令人敬佩，从基础的溶液配制到复杂的核反应模拟，几乎涵盖了高中阶段所有能想到的实验操作。我花了好几天时间才大致浏览完目录，光是物理部分就感觉要啃好一阵子，那种感觉就像是站在一个知识的宝库门口，既兴奋又有点不知所措。

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这本书的排版和装帧质量，给我的第一印象是“耐用且专业”。纸张厚实，即使经常翻阅也不会轻易磨损，这对于一本需要频繁查阅的实验参考书来说非常重要。我主要集中翻看了物理和化学的跨学科实验部分，比如涉及化学发光或电化学测量的那些章节。书中在处理这些复杂交叉实验时，展现出了一种非常清晰的逻辑梳理能力，它能将不同学科的概念无缝衔接起来，让读者理解物理定律如何指导化学反应的测量，或者反之亦然。这种整合性的思维训练，是单一学科教材难以提供的。如果要提一点改进意见，那就是这本书的索引系统可以再优化一下。尽管目录已经很详细，但如果能增加一个“按实验原理分类”的索引，或者一个“常见错误/故障排除”的快速查找表，那么当实验遇到突发状况时，翻阅起来效率会更高。目前来看，它更像是一部需要沉下心来系统学习的教材，而非快速应急手册。

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拿到这本“大全”的时候，我就在想，这会不会是一本徒有其表，内容堆砌的书籍。结果证明我多虑了，它确实是按“大全”的标准来编撰的。最让我印象深刻的是它对实验安全规范的强调。这本书对每一个涉及危险化学品或高能操作的实验，都单独设立了一个非常醒目的安全警示模块，不仅列出了必须佩戴的防护装备，还详细说明了如果发生意外该如何初步处理。这比我们平时发的单页安全须知要系统和全面得多。此外，书中对实验器材的介绍也做得非常到位，很多不常见的精密仪器，它都给出了三视图和关键部件的名称标注，这对我们未来可能要接触更高级实验环境的学生来说，是提前打下了很好的基础。唯一的遗憾是，这本书似乎更侧重于“传统”的、已成熟的实验操作，对于近年来新兴的、基于信息技术或微流控技术的趣味性实验，介绍得相对较少，感觉内容结构稍微偏向经典教学体系一些。

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拿到这本“高中理化生实验大全”后，我立刻翻到了化学部分，主要是想找找关于有机物分离提纯的实用技巧。坦白讲，这本书的理论深度是毋庸置疑的，它对每一步实验背后的化学原理都挖掘得很透彻，几乎可以当作一本小型专业参考书来使用。比如，在处理“酯化反应”实验时，它不仅细致描述了分液和蒸馏的步骤，还特别强调了不同洗涤液选择的酸碱性考量，这一点我在学校实验手册上从未见过如此详尽的解释。然而，可能因为内容过于全面，对于一些实际操作中的“小窍门”和“避坑指南”，它的描述就显得有些过于书面化了。我个人更希望看到一些“过来人”的经验总结，比如某个试剂在加热时容易爆沸，或者某个玻璃仪器清洗的诀窍，这些“软知识”在实际操作中往往比理论更关键。但瑕不掩瑜，如果你是那种喜欢刨根问底，想把实验原理吃得死死的学生，这本书绝对是你的不二之选。

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