宽带通信网与组网技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:翟禹等编

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2004-7

价格:32.00

装帧:平装

isbn号码:9787115123848

丛书系列:

图书标签:

• 1
• 宽带通信
• 组网技术
• 通信工程
• 网络工程
• 光纤通信
• 数据通信
• 网络协议
• 通信系统
• 信息技术
• 5G

好的，这是一本名为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介，内容详尽，不涉及您提到的《宽带通信网与组网技术》的相关知识。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 内容简介 本书深入剖析了当代自然语言处理（NLP）领域的核心理论框架与最前沿的研究成果，聚焦于以深度学习为驱动力的各类模型在复杂语言任务中的实际应用与优化策略。全书结构严谨，从基础的神经语言模型构建原理出发，逐步深入到Transformer架构的精妙设计，并广泛探讨了当前NLP领域最受瞩目的技术热点，旨在为读者提供一个全面、深入且具有实战指导意义的学习路径。 第一部分：基础模型与技术奠基 本部分首先为读者构建坚实的理论基础。我们从循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在序列建模中的局限性与优势展开讨论。重点在于理解序列依赖问题的处理机制，以及如何在计算效率和模型精度之间进行权衡。 随后，本书详细介绍了词嵌入（Word Embedding）技术的演进历程，从经典的词袋模型（BoW）和TF-IDF，过渡到基于神经网络的分布式表示，如Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe。更重要的是，我们对上下文相关的词向量表示，如ELMo的特征提取机制进行了细致的剖析，强调了如何通过预训练捕捉词语在不同语境下的语义差异。 第二部分：Transformer架构的革命性影响 Transformer模型的出现是NLP发展史上的一个里程碑。本书用大量篇幅讲解了这一架构的核心思想——自注意力机制（Self-Attention）。我们不仅梳理了“Scaled Dot-Product Attention”的数学推导过程，还详细阐述了多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表示能力，通过并行化处理彻底克服了传统RNN在长序列依赖捕获上的瓶颈。 在此基础上，我们系统性地介绍了基于Transformer的预训练语言模型（PLM）的生态系统。这包括但不限于BERT、RoBERTa、ALBERT、以及面向生成任务的GPT系列模型。每一类模型都针对其特定的预训练任务（如掩码语言模型MLM、下一句预测NSP）和结构优化点进行了深入分析，并提供了在主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）中实现和微调（Fine-tuning）的关键代码示例。 第三部分：前沿应用与特定任务的深度探索 本书的重点在于展示深度学习模型在复杂NLP任务中的前沿应用。 1. 机器翻译（Machine Translation）： 深入探讨了神经机器翻译（NMT）的演进，从早期的Seq2Seq模型到基于Transformer的端到端翻译系统。重点分析了如何利用束搜索（Beam Search）策略优化解码过程，以及如何通过引入外部知识或多模态信息来提升低资源语言对的翻译质量。 2. 文本生成与摘要（Text Generation and Summarization）： 详细讨论了文本生成中的“幻觉”问题（Hallucination）以及如何通过引入约束解码或使用更先进的评估指标（如ROUGE、BLEU的局限性）来提升生成文本的连贯性与事实准确性。在摘要方面，本书区分并对比了抽取式摘要和生成式摘要的技术路线，着重介绍了基于强化学习的摘要优化方法。 3. 问答系统与知识抽取（QA and Knowledge Extraction）： 涵盖了从抽取式问答（如SQuAD数据集）到生成式开放域问答的过渡。重点解析了如何利用预训练模型进行上下文理解和答案定位，并探讨了结合知识图谱（KG）增强QA系统推理能力的最新研究，例如如何将图神经网络（GNN）融入到Transformer的结构中。 4. 情感分析与意图识别（Sentiment Analysis and Intent Recognition）： 区别于传统的基于词典和浅层学习的方法，本书侧重于如何利用深度模型捕捉细微的情感色彩和隐含意图。内容包括面向方面的情感分析（ABSA），以及如何处理多标签、层次化分类任务中的挑战。 第四部分：模型的可解释性、效率与伦理考量 在模型能力不断增强的同时，其复杂性也带来了新的挑战。本书最后一部分关注这些关键的工程与社会性问题： 1. 模型效率与部署： 针对大型语言模型（LLM）的庞大参数量，本书系统介绍了模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。同时，探讨了如何利用高效推理框架（如ONNX Runtime, TensorRT）加速模型在边缘设备上的部署。 2. 可解释性（XAI for NLP）： 探讨了如何理解黑箱模型决策过程的方法，包括基于梯度的方法（如Grad-CAM）和基于扰动的方法（如LIME）。理解模型“为什么”做出特定判断，对于提高其在关键领域（如医疗、金融）的可靠性至关重要。 3. 偏见与公平性： 深入分析了训练数据中潜在的社会偏见如何被模型继承和放大。内容涵盖了检测训练数据和模型输出中偏见的技术，以及去偏见（Debiasing）的策略，旨在推动开发更公平、更负责任的NLP系统。 目标读者 本书适合于计算机科学、软件工程、信息科学等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及致力于从事自然语言处理、人工智能算法开发与研究的工程师和技术人员。读者应具备一定的线性代数、概率论基础，并熟悉Python编程及至少一种主流深度学习框架的使用经验。通过本书的学习，读者将能够掌握构建和优化先进NLP系统的核心技术栈，并对未来研究方向具备清晰的洞察力。

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翻阅这本书时，我最大的感受是“全面性”和“穿透力”。它没有满足于停留在应用层或物理层某个单一的视角，而是展现了对整个网络堆栈自上而下的贯通理解。例如，在讨论数据包封装时，它能流畅地衔接到上层应用对服务质量（QoS）的要求，再回溯到底层介质的特性。这种宏观与微观交织的叙述方式，极大地拓宽了我的视野。作者对网络编程接口和操作系统层面的交互也有所涉及，这对于那些想深入到内核或自定义协议开发的读者来说，提供了宝贵的入口。这本书的习题部分设计得也很有水平，它们并非简单的概念回顾，而是需要读者进行一定的分析和计算才能得出答案，真正考验了读者的内化程度。总的来说，这本书更像是一部“技术辞典”与“思维导图”的结合体，它不仅为你提供了知识的砖块，更教会了你如何用这些砖块搭建起可靠、高效的网络架构，是一次非常值得的知识投资。

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这本书的排版简直是一股清流，在这个充斥着密密麻麻文字的时代，它做到了视觉上的舒适区。页边距的留白恰到好处，代码示例和关键术语的着重处理也做得非常到位，让人在快速浏览时不容易漏掉重点。我不是科班出身，自学过程中经常被各种术语和缩写搞得晕头转向，但这本书的编排逻辑似乎早已预料到这一点，它在关键概念首次出现时，总会用一个简短、精炼的解释来帮助读者建立初步认知，随后再在后续章节中逐步深化。最让我惊喜的是，它对网络性能度量指标的讨论，非常细致和贴合实际，不像其他书只是简单地给出公式，而是探讨了延迟、抖动和吞吐量在不同场景下的实际意义和相互制约关系。这种细致入微的处理，使得这本书不仅可以作为入门教材，更可以成为资深从业者查阅特定细节时的快速参考手册。阅读体验的舒适度直接影响了学习效率，而这本书在这方面做得近乎完美。

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这本书的封面设计很有现代感，配色沉稳又不失活力，一看就是专业领域的力作。我拿到手的时候，首先翻阅了目录，发现内容组织非常系统化，从基础概念的引入，到复杂协议的深入剖析，再到实际组网方案的探讨，逻辑脉络清晰得让人感到安心。作者在撰写时，似乎非常注重读者体验，大量的图示和流程图穿插其中，有效降低了理解难度。尤其是关于拥塞控制和流量管理的那几章，讲解得尤为细致入微，即便是初学者也能抓住核心思想。我特别欣赏它在理论深度和工程实践之间的完美平衡，很多案例分析都贴近当前主流的技术标准，让人觉得学到的知识是立即可用的。相比于其他一些只重理论、堆砌公式的教材，这本书显然更懂得如何将抽象的概念具象化。翻阅下来，感觉作者的知识储备极其深厚，文字表达既精准又流畅，没有丝毫晦涩难懂的“黑话”，读起来非常过瘾，是值得反复研读的参考书。

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说实话，我对技术书籍的阅读速度一向比较慢，因为我习惯于边读边在脑海中构建模型，但这本让我找到了久违的“沉浸感”。它的叙述风格非常平实且具有一种老派工程师的严谨，没有过多的花哨辞藻，直击问题的核心。我尤其欣赏它在讲述分组交换原理时所采用的类比手法，非常形象生动，一下子就抓住了数据如何在网络中穿梭的本质。这本书在处理网络安全和新兴技术融合的部分，展现出了超越一般教材的前瞻性，并非简单地罗列技术名词，而是深入分析了不同技术栈在实际部署中可能遇到的挑战与权衡。我注意到，书中对一些经典的网络架构（比如OSI模型和TCP/IP协议栈）的阐述，不仅是描述“是什么”，更深入挖掘了“为什么会这样设计”，这种追根溯源的讲解方式，极大地提高了我的理解层次。读完一部分后，我立刻就有冲动想上手实践验证书中的理论，这大概是衡量一本优秀技术书籍的黄金标准之一吧。

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我通常对这种技术专著抱持一种审慎的态度，总担心它会过于陈旧或者过于理想化。然而，这本著作在平衡“经典理论”与“前沿趋势”方面做得非常出色。它没有沉溺于对过时技术的冗长描述，而是将笔墨集中在那些构成现代网络基础设施的基石原理上，同时巧妙地引入了对软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）等新范式的讨论。书中对协议交互过程的描述，常常采用时间序列图的方式展现，这种可视化处理对于理解复杂的握手和数据流转至关重要。我特别喜欢它对故障排除思路的构建，那几节内容简直像是一个经验丰富的老专家的“心法传授”，教你如何像侦探一样系统地定位问题根源，而不是盲目尝试。整体来看，这本书展现出一种难得的“实用主义”精神，它不是在构建一个完美的理论世界，而是在教你如何在这个充满限制和变化的真实世界中构建、维护和优化网络。

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