制冷、清洁及小家电故障快速检修实例精选 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国水利水电出版社

作者:晓雨

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:2003-3-1

价格:24.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508413716

丛书系列:

图书标签:

• 制冷维修
• 家电维修
• 故障诊断
• 快速检修
• 实例分析
• 清洁电器
• 小家电
• 维修技巧
• 电器故障
• 实用指南

图书简介：聚焦人工智能前沿技术及其应用实践 书名：《认知之桥：深度学习模型构建与工业级部署实战》 内容提要： 本书深入剖析了当前人工智能领域最核心的技术——深度学习的理论基础、前沿模型架构，并全面阐述了如何将这些复杂的模型高效、稳定地部署到实际工业应用场景中的全过程。不同于侧重于基础数学推导或单一算法介绍的传统教材，本书的重点在于“桥梁”的搭建：如何跨越理论与工程的鸿沟，实现从概念验证到大规模生产环境的无缝对接。 第一部分：深度学习的基石与演进（理论重塑与模型解析） 本部分系统梳理了现代深度学习框架的核心组件，从基础的人工神经网络（ANN）原理出发，逐步深入到卷积神经网络（CNN）在图像识别与处理中的精妙设计，尤其是ResNet、Inception等经典结构如何解决梯度消失问题，以及Vision Transformer (ViT)等新型架构带来的范式转变。 在序列数据处理方面，本书详细讲解了循环神经网络（RNN）的局限性，并着重分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。随后，我们将重点聚焦于Transformer 架构——其自注意力（Self-Attention）机制如何彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。我们不仅会解析BERT、GPT系列模型的预训练策略（如掩码语言模型、下一句预测），还将探讨如何根据特定任务需求对这些大型预训练模型进行高效的微调（Fine-tuning）与参数高效微调（PEFT）。 此外，本卷还涵盖了生成对抗网络（GANs）的最新进展，包括其在图像合成、数据增强中的应用，以及如何通过稳定训练技术（如WGAN、StyleGAN）克服模式崩溃问题。对于强化学习（RL），我们则侧重于Policy Gradient 方法（如REINFORCE）和Actor-Critic 框架（如A2C、PPO），并结合具体的机器人控制或决策制定案例进行说明。 第二部分：工业级模型的构建与优化（工程化挑战与解决方案） 理论模型的设计往往是资源密集且耗时的。本部分将视角转向如何将这些高性能模型转化为具备商业价值的生产力工具。核心内容包括： 1. 数据管道的高效构建： 探讨大规模数据集（TB级以上）的清洗、标注、版本控制（Data Versioning）的最佳实践。如何利用分布式文件系统和现代数据湖架构来确保训练数据的快速、一致性访问。 2. 分布式训练策略： 针对超大规模模型（如拥有数十亿参数的模型），本书详细介绍了数据并行与模型并行的实现细节。我们将对比PyTorch Distributed (DDP) 和 TensorFlow MirroredStrategy 的优劣，并深入讲解ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）等优化技术在内存管理上的突破。 3. 模型压缩与推理加速： 部署在资源受限的边缘设备或需要极低延迟的云服务上，模型压缩是关键。本章内容涵盖模型量化（Quantization），从后训练量化到量化感知训练的全流程；知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理与应用；以及模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法。最终，我们将介绍如何利用ONNX Runtime、TensorRT等推理引擎对模型进行图优化和硬件加速编译，实现数十倍的推理速度提升。 第三部分：端到端部署与运维（MLOps实战指南） 人工智能模型的价值最终体现在其稳定、可靠的运行上。本部分是本书最贴近工程实践的部分，专注于机器学习运维（MLOps）的落地： 1. 模型服务化架构： 介绍主流的模型服务框架，如Triton Inference Server、TF Serving。重点解析如何设计低延迟、高并发的API接口，以及如何处理批处理请求以最大化GPU利用率。 2. 持续集成与持续交付（CI/CD for ML）： 如何将模型的训练、评估、版本迭代纳入标准的软件工程流程。我们将介绍Kubeflow Pipelines或MLflow在自动化训练工作流中的应用，确保每次迭代的可追溯性。 3. 模型监控与漂移检测： 模型部署后，性能会随时间衰减。本书提供了实用的方法论来监控关键性能指标（KPIs），识别并预警数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。我们将展示如何集成Prometheus和Grafana等工具来构建实时的模型健康仪表盘，并设计自动化的模型再训练触发机制。 4. 可解释性与公平性（XAI）： 随着AI在关键决策中的作用增强，理解模型的决策过程变得至关重要。本书将介绍LIME和SHAP等局部解释方法，并探讨如何在部署环境中集成这些工具，以满足合规性要求和提升用户信任度。 目标读者： 本书面向有一定编程基础和机器学习初步知识的软件工程师、数据科学家、AI架构师，以及希望将前沿AI技术应用于实际业务场景的研发团队负责人。它不仅仅是一本理论参考书，更是一份详尽的、可立即实践的工程指南。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握构建、优化和可靠部署高性能深度学习系统的完整生命周期能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆