具体描述
本收分别从基本功能、专题深入、实践应用3个层次对如何使用Word制作各种文档进行了讲解。每一部分由精心设计、非常实用的案例组成，采用一步一图的形式引导读者学习和使用，解决各种在生、工作中遇到的问题。
本书附一张多媒体光盘，包含了所有实例所需素材和最终成果；同时包括部分重点实例的制作过程演示，以便读者更容易地掌握Wxcel的使用方法。
本书图文关茂，适合作为初学者的自学参考书或者培训、教材。对有经验的 Wxcel使用者也有参考价值。
好的，以下是针对您提供的书名“Excel 案例阶梯导学”之外的，关于一本计算机技术类图书的详细简介，力求内容丰富且不露AI痕迹： --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 内容简介 本书旨在为读者构建一座连接理论知识与尖端实践的桥梁，全面深入地探讨当前人工智能领域最活跃、最具潜力的分支——自然语言处理（NLP）中的深度学习技术。我们不再停留在基础的Bag-of-Words模型或传统的统计方法，而是聚焦于如何利用复杂神经网络架构，解决当今世界面临的诸多文本理解与生成挑战。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础的词向量表示（如Word2Vec、GloVe的进阶解读）到最新的上下文嵌入技术（如BERT、GPT系列架构的深入剖析），再到具体应用场景的定制化解决方案。我们特别注重理论的直观阐释与代码层面的实现细节，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：基石与重构——现代NLP的数学与模型基础 本部分将首先对深度学习在处理序列数据时的核心优势进行系统梳理。我们将详细介绍循环神经网络（RNN）的演变历程，重点分析标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）以及门控循环单元（GRU）在处理长期依赖问题上的优劣。随后，我们将引入注意力机制（Attention Mechanism）的概念，阐释它如何革新了序列到序列（Seq2Seq）模型，并为后续Transformer架构的出现奠定理论基础。关于词嵌入部分，除了经典的静态嵌入，本书会深入探讨动态上下文相关的词表示如何通过ELMo、BERT等模型实现，并提供一套从零开始训练自定义词向量的实战指南。 第二部分：Transformer的统治力——预训练模型的崛起与精调 Transformer架构是当代NLP领域的核心驱动力。本部分将耗费大量篇幅，以极高的精度解构Transformer的自注意力层、前馈网络以及残差连接。我们将不再满足于调用现成的API，而是剖析其内部的计算流程，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。 随后，我们将进入预训练模型（Pre-trained Models）的精细化学习阶段。针对BERT家族（BERT, RoBERTa, ALBERT）和生成模型家族（GPT-2, GPT-3的结构原理），我们将详细介绍它们的预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）及其对模型泛化能力的贡献。更重要的是，我们将提供一套详尽的模型精调（Fine-tuning）策略，涵盖如何针对特定下游任务（如文本分类、命名实体识别）高效地调整学习率、选择合适的损失函数以及处理小样本场景下的过拟合问题。 第三部分：NLP的核心应用场景与挑战 在掌握了强大的基础模型后，本书将转向高阶应用。我们将系统地覆盖以下几个关键领域： 1. 机器翻译（Machine Translation）： 不再局限于浅层的统计机器翻译，而是深入探究神经机器翻译（NMT）的束搜索（Beam Search）解码策略，以及如何利用对比学习增强翻译质量。 2. 文本生成与摘要（Text Generation & Summarization）： 探讨抽取式与生成式摘要的区别，重点分析控制生成文本风格、主题一致性的先进方法，包括引入外部知识库或使用强化学习进行指导。 3. 问答系统与信息抽取（QA & Information Extraction）： 分析开放域问答（Open-Domain QA）中检索（Retriever）和阅读理解（Reader）模块的协同工作机制。针对信息抽取，我们将展示如何利用序列标注模型（如基于BERT的CRF层）进行高精度的关系抽取和事件抽取。 第四部分：工程化、伦理与未来展望 深度学习模型在实际生产环境中的部署是不可或缺的一环。本部分将讨论模型量化、剪枝和知识蒸馏等模型压缩技术，以实现在边缘设备或低延迟要求下的高效推理。我们还会探讨如何使用ONNX或TensorRT等工具链优化模型部署流程。 此外，鉴于大型语言模型的广泛影响，本书特别增设了关于NLP的公平性、偏见检测与缓解的章节。我们将分析数据集中固有的偏见如何被模型放大，并介绍评估模型社会影响力的量化指标和去偏准则。最后，对多模态学习（如文本与视觉的结合）以及更具推理能力的因果语言模型进行前瞻性展望。 本书适合具有一定Python编程基础，熟悉机器学习基本概念的研究人员、工程师以及希望在NLP领域进行深度实践的高年级本科生和研究生。通过本书的学习，读者将能够熟练驾驭最前沿的深度学习工具箱，独立完成复杂自然语言处理项目的全流程开发与优化。 ---
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