具体描述
本书以应用实例的方式，由浅入深地对Visual C＋＋.NET做了全面的介绍。全书共分为10章，从基础知识和简单的界面编程到Visual C＋＋的MFC和托管扩展编程都进行了介绍，内容包括对话框和控件的使用、图形图像处理、文件与系统的操作、数据库编程、多媒体编程、网络编程、分布式应用程序的开发。多线程编程以及异常处理等，以及几个软件封面制作与打包发布的实例。通过学习这些实例，读者能够在较短的时间内掌握开发软件产品的技术。
书中精选的实例大部来自实际的工程项目或一些趣味小游戏，具有一定的实用性和参考性，相信广大读者能够从中受益。
本书内容丰富、结构清晰、语言简练，适合于.NET的初学者阅读，也可作为有MFC开发经验或正在转向Visual C＋＋.NET开发的各类程序员的参考书。
好的，这是一份为您量身定制的、关于一本与《Visual C++.NET实用编程百例》内容完全无关的图书的详细简介。 --- 书名：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 副标题：从Transformer架构到大语言模型的实战解析与优化 --- 内容概述 本书旨在为具备一定编程基础和机器学习入门知识的读者，提供一个深入探索自然语言处理（NLP）领域前沿技术和实践的全面指南。我们不关注传统的面向对象编程范式，而是将焦点完全集中在当前人工智能领域最炙手可热的技术——深度学习——是如何驱动语言理解和生成的。 全书结构清晰，从基础理论的夯实到尖端模型的剖析与实战部署，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何有效”。 第一部分：NLP 基础与深度学习回溯 本部分作为技术栈的奠基石，将快速回顾必要的数学和编程背景，并重点梳理适用于NLP任务的深度学习组件。 第一章：重访基础：语言学的视角与向量化表示 我们首先从语言学的角度审视文本数据，探讨词汇、句法和语义的基本概念。随后，深入剖析如何将非结构化的文本转化为计算机可处理的数值表示。 传统方法回顾： 词袋模型（BoW）与 TF-IDF 的局限性。 词嵌入的革命： Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的内在机制、负采样与窗口大小的选择。GloVe 模型的矩阵分解理论。 上下文依赖的挑战： 为什么静态词嵌入无法捕捉多义性。 第二章：序列建模的核心网络架构 本章聚焦于处理序列数据的经典深度学习模型，它们是现代NLP大厦的基石。 循环神经网络（RNN）的结构与梯度问题： 详细分析BPTT（Backpropagation Through Time）中的梯度消失与爆炸问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 深入解析遗忘门、输入门和输出门的工作流程，及其如何有效解决长期依赖问题。 门控循环单元（GRU）： 探讨其相比LSTM的简化结构和计算效率优势。 双向序列处理： 如何利用双向LSTM或GRU来捕获未来的上下文信息。 第二部分：注意力机制与Transformer的崛起 这是全书的核心技术突破点，我们将详细解构彻底改变NLP领域的注意力机制，并最终抵达Transformer架构。 第三章：注意力机制：从软性关注到自注意力 注意力机制是实现“聚焦”的关键技术，也是Transformer的灵魂。 基础注意力模型： 介绍Seq2Seq模型中Encoder-Decoder结构下的注意力权重计算。 自注意力（Self-Attention）的精髓： 深入解析Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的生成与线性变换。 缩放点积注意力： 理解为何需要进行尺度缩放，以及其对稳定梯度的作用。 第四章：Transformer架构的完全解构 Transformer 模型摒弃了循环结构，完全依赖于注意力机制。本章将逐层解析其内部构造。 Multi-Head Attention (多头注意力)： 探讨不同“头”学习到的不同特征表示，以及特征融合的机制。 位置编码（Positional Encoding）： 由于缺乏循环结构，如何通过正弦和余弦函数注入序列顺序信息。 前馈网络与残差连接： 解释层归一化（Layer Normalization）在Transformer块中的重要性。 Encoder与Decoder的堆叠： 区分Encoder仅包含自注意力与Decoder中引入的掩码（Masked）自注意力。 第三部分：预训练模型的实践与调优 本部分将重点转向当前工业界广泛使用的预训练语言模型（PLMs）及其微调策略。 第五章：BERT家族的深入剖析 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）以其双向训练的优势重新定义了预训练任务。 预训练任务详解： 掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）的训练细节与目标。 BERT模型的变体： RoBERTa、ALBERT、DistilBERT的结构差异与性能权衡。 下游任务的微调（Fine-Tuning）： 如何针对文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统（QA）适配BERT的输出层。 第六章：生成模型的演进：从GPT到T5 聚焦于自回归模型及其在文本生成领域的统治地位。 GPT系列架构： 探讨GPT系列模型如何通过大规模单向语言建模实现强大的零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习能力。 指令跟随与对齐： 介绍如何通过人类反馈强化学习（RLHF）来优化大语言模型的输出对齐。 统一框架 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)： 理解如何将所有NLP任务统一为文本到文本的格式，及其在迁移学习中的优势。 第四部分：前沿挑战与工程实践 最后一部分关注实际部署、性能优化以及当前研究的热点问题。 第七章：高效推理与模型压缩技术 部署大型语言模型面临巨大的计算和内存压力，本章提供实用的优化手段。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 训练一个小型“学生”模型模仿大型“教师”模型的输出概率分布。 量化（Quantization）： 从FP32到INT8甚至更低精度的转换，以及对模型性能的影响分析。 剪枝（Pruning）： 结构化与非结构化剪枝方法，实现模型稀疏化。 高效注意力实现： 探讨如Linformer、Performer等线性化或近似注意力机制。 第八章：可解释性、偏见与伦理问题 随着模型能力的增强，理解其决策过程和潜在风险变得至关重要。 模型可解释性（XAI）： 使用LIME和SHAP等工具探究模型对输入特征的依赖程度。 注意力权重可视化： 如何通过观察注意力矩阵来洞察模型在句子内部的“思考”路径。 数据集偏见与模型公平性： 分析训练数据中固有的社会偏见如何通过模型放大，并探讨缓解策略。 --- 本书特点 深度聚焦前沿： 全书紧密围绕2018年至今的Transformer架构及其生态系统展开，避开过时的技术点。 代码驱动实践： 每一核心概念都配有基于PyTorch（或TensorFlow 2.x）的简洁、可运行的代码片段，帮助读者立即上手。 理论与工程兼顾： 理论推导严谨，同时融入了模型部署和优化所需的工程实践经验。 面向未来： 不仅教授现有技术，更引导读者思考当前大模型面临的挑战和未来的研究方向。 本书适合于希望从传统机器学习方法转向或深入自然语言处理前沿领域的软件工程师、数据科学家、高校研究生及相关领域的研究人员。阅读本书后，您将有能力设计、训练和部署最先进的语言模型。
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