编译方法学习指导与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:陈振虹

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2004-1

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111148210

丛书系列:

图书标签:

• 编译原理
• 编译技术
• 程序设计
• 计算机科学
• 教学
• 实践
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深度学习模型的构建与优化：前沿技术解析与应用实战 内容简介 本书聚焦于当代人工智能领域的核心——深度学习模型的构建、训练、评估与实际应用。全书系统性地梳理了从基础理论到尖端技术的演进脉络，旨在为算法工程师、数据科学家以及相关领域的研究人员提供一套全面而深入的实践指南。 本书摒弃了过于基础的数学推导，转而强调模型设计理念的直观理解与工程实现的关键考量。我们假设读者已具备一定的编程基础和初步的机器学习知识，并将重点放在如何驾驭日益复杂的现代神经网络架构，解决实际业务场景中的挑战。 第一部分：现代深度学习范式与基础重构 本部分首先确立了深度学习在当前技术图景中的核心地位，并对不同学习范式的优势与局限进行了深入剖析，特别是针对有监督、无监督（自监督）以及强化学习在模型预训练阶段的融合策略。 第一章：超越传统网络：深度学习架构的演进 本章详细探讨了卷积神经网络（CNN）从 LeNet 到 EfficientNet 等系列的结构创新，着重分析了深度可分离卷积、注意力机制（如 Squeeze-and-Excitation）如何有效降低模型复杂度同时提升表征能力。我们深入讨论了残差连接（Residual Connections）在解决深度网络梯度消失问题中的核心作用，并对比了 Inception 模块的多尺度特征融合策略。 第二章：序列建模的革命：Transformer 架构的内涵与外延 Transformer 架构的出现彻底改变了自然语言处理（NLP）和序列数据处理的范式。本章将细致拆解 Multi-Head Attention 机制的计算流程，阐明 Self-Attention 与 Cross-Attention 的区别与应用场景。此外，我们探讨了位置编码（Positional Encoding）的替代方案，如旋转位置嵌入（RoPE）在长序列建模中的优势，并展示了如何将 Transformer 结构应用于时间序列预测和视觉任务（Vision Transformer, ViT）。 第三章：模型训练的工程实践 本章聚焦于深度学习训练过程中的关键工程细节。我们详细介绍了优化器（Optimizers）的选择与调优，对比了 AdamW、LAMB 等现代优化器在处理大规模模型参数时的收敛性差异。关于学习率调度（Learning Rate Scheduling），本书提供了基于余弦退火和线性预热的实践建议，并讨论了如何通过梯度裁剪（Gradient Clipping）来稳定训练过程，尤其是在处理RNN或高分辨率图像任务时。 第二部分：前沿模型的设计与应用 本部分深入到当前最热门且最具影响力的几个深度学习子领域，探讨其核心模型的最新进展和应用挑战。 第四章：生成模型：从变分到对抗的飞跃 本章系统梳理了生成模型的两大主流方向：变分自编码器（VAE）及其在潜在空间结构化方面的应用，以及生成对抗网络（GANs）的最新发展。我们详细分析了 StyleGAN 系列在高质量图像合成中的技术突破，包括其对风格迁移和语义编辑的强大能力。同时，本书也讨论了扩散模型（Diffusion Models）的原理，如 DDPM 及其在图像、音频生成中的颠覆性表现，并提供了构建稳定、高效扩散模型的初步框架。 第五章：大规模语言模型（LLMs）的架构与微调 本书用较大篇幅探讨了当前 LLMs 的核心挑战与解决方案。我们分析了 LLaMA、Mistral 等开源模型的设计哲学，重点关注 KV 缓存机制、注意力机制的优化（如 FlashAttention）对推理速度的提升作用。在微调策略方面，本章深入讲解了参数高效微调（PEFT）技术，如 LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA，展示了如何在有限资源下，高效地适配和定制大型预训练模型，实现特定领域的性能飞跃。 第六章：多模态学习与跨域表示 多模态学习是未来 AI 的重要方向。本章探讨了如何有效地融合文本、图像、音频等不同类型的数据。我们重点解析了 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型的对比学习框架，阐明了其在零样本（Zero-shot）分类和图像检索中的强大潜力。此外，本书还涉及了跨模态生成（如文本到图像/视频）中，如何利用统一的潜在空间进行信息对齐和一致性保证。 第三部分：模型评估、部署与可信赖性 一个优秀的模型不仅需要高性能，还需要可靠、高效地部署到实际环境中。本部分关注模型全生命周期中的质量保障与工程化挑战。 第七章：鲁棒性、可解释性与偏差评估 本章讨论了深度学习模型在“黑箱”特性下的安全与信任问题。我们介绍了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的类型（如 FGSM, PGD），并探讨了相应的防御策略，如对抗性训练。在可解释性（XAI）方面，本书对比了梯度类方法（如 Grad-CAM）和扰动类方法（如 LIME），帮助读者理解模型决策背后的驱动因素。更重要的是，我们提供了评估数据集和模型在不同群体间公平性（Fairness）的度量标准和缓解技术。 第八章：模型量化与边缘部署优化 将大型模型部署到资源受限的设备上是工程实践中的关键瓶颈。本章专注于模型压缩技术。我们详细阐述了模型量化（Quantization）的原理，包括训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），以及不同精度（INT8, FP8）对性能和精度的权衡。此外，本书还涵盖了知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种有效的模型小型化手段，以及如何利用 ONNX、TensorRT 等推理引擎优化模型在特定硬件上的执行效率。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。通过对这些前沿技术和工程细节的系统性梳理，读者将能够构建出更强大、更高效、更值得信赖的深度学习系统。未来的研究将更侧重于通用人工智能、自主决策系统以及对复杂物理世界的精确建模，本书提供的工具集将是应对这些挑战的坚实基础。 目标读者：具有一定编程基础，希望深入掌握现代深度学习模型设计、训练优化及部署技术的工程师、研究人员和高年级本科生/研究生。

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这本书在理论阐述的深度上做得非常到位，它不仅仅停留在概念的表面介绍，而是深入到算法背后的数学原理和逻辑推导过程。作者似乎非常清楚一个技术学习者真正的痛点在于“知其然”的同时更要“知其所以然”，因此，每引入一个新的编译阶段或优化技术，都会辅以严谨的数学模型支撑，这为读者构建了一个坚实的知识框架。比如，在讨论特定代码转换规则时，它会详细解析背后的形式语言理论基础，而不是简单地抛出一个实现示例就戛然而止。这种对基础理论的毫不含糊的深挖，使得读者在面对未来新的、未知的编译挑战时，能够凭借这套内化的理论武器去独立分析和解决问题，而不是仅仅依赖于对既有代码范式的模仿。对于那些追求学术深度和技术根基的工程师来说，这本书提供的深度剖析无疑是极具价值的财富。

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这部书的封面设计真是别出心裁，色彩搭配既沉稳又不失活力，那种将复杂概念视觉化的努力让人印象深刻。装帧质量也很棒，纸张手感扎实，阅读起来非常舒适，长时间盯着文字看也不会觉得累。内页的排版布局更是体现了出版方的用心，章节标题、图表、代码示例之间的留白处理得恰到好处，使得即使是初次接触这方面知识的读者也能快速找到阅读的节奏，不会被信息量过载的感觉压垮。更值得一提的是，很多插图和流程图都经过了精心的设计和优化，用非常直观的方式解释了抽象的理论模型，这对于需要理解底层运行机制的学习者来说，简直是福音。我尤其喜欢它在关键概念旁设置的小提示框，那些通常会被忽略但实则至关重要的细节，都被巧妙地提炼出来，让知识点的吸收更加系统和完整。从阅读体验的角度来看，这本书无疑是市场上同类书籍中的佼佼者，让人愿意捧在手里细细品读，而不是仅仅把它当作一本工具书来查阅。

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令人耳目一新的是，这本书在探讨传统编译技术之余，还融入了大量关于现代高性能计算和新兴硬件架构的思考。它没有将编译理论固化在对经典体系结构（如冯·诺依曼模型）的描述上，而是积极地探讨了如并行化、向量化指令集（SIMD）的应用，以及如何针对GPU或特定加速器进行代码优化。这种前瞻性的视野，使得这本书的价值超越了一般的教科书范畴，更像是一份面向未来软件优化的指导手册。它不仅仅教你如何把C代码变成汇编，更重要的是，它引导你去思考，在多核、异构计算日益普及的今天，如何设计出能够充分榨干硬件性能的中间表示（IR）和代码生成策略。这种对前沿趋势的捕捉和融入，让这本书在同类专业书籍中显得尤为稀缺和宝贵。

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这本书的章节组织逻辑简直像是一部精心编排的交响乐，层层递进，疏密有致。它没有采用传统教材那种瀑布式的知识倾泻，而是采用了螺旋上升的结构。初识时，它会用一个宏观的视角勾勒出整个编译过程的蓝图，让学习者对全局有一个大致的把握。随后，随着章节深入，它会逐一解构每一个模块，但每次深入后，都会在后续章节中重新以一个更高的视角将这些模块整合起来，形成更复杂的系统视图。这种设计极大地降低了早期学习的挫败感，让读者能够始终保持对学习路径的清晰认知。我发现，即便是稍微跳跃着阅读某些特定技术点，也能因为前文的基础铺垫而迅速跟上节奏，这表明作者在信息流的控制上达到了一个非常高的水准，充分考虑了不同学习习惯读者的需求。

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这本书的实践案例选择和代码示例的质量，是我阅读过程中最大的惊喜之一。很多同类书籍的实践部分往往是晦涩难懂或者脱离实际应用场景的“玩具代码”，但这里的例子明显是经过精心挑选和打磨的，它们紧密围绕现代编译器的实际工作流程展开，具有很强的可移植性和参考价值。代码注释详尽清晰，变量命名规范且富有含义，让人在跟踪执行流程时几乎没有迷失方向的感觉。更重要的是，作者没有把代码当作最终目的，而是将它们作为理解理论的媒介。每段核心代码块之后，都会紧跟着一段深入的分析，解释这段代码是如何映射到前文介绍的某个理论模型的，这种理论与实践的无缝衔接，极大地提升了学习效率。读完一个章节，你不仅理解了原理，也清晰地知道如何在实际项目中构建或集成类似的功能模块。

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