Visual C++6.0循序渐进教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:红旗出版社,北京希望电子出版社

作者:龙媵科技

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2005-2-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505110564

丛书系列:

图书标签:

• C++
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好的，这是一份针对一本名为《Visual C++6.0 循序渐进教程》的图书，但内容完全不涉及该书主题的详细图书简介。 --- 《深度学习在自然语言处理中的应用与实践》 作者： 张伟，李明 出版社： 科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5676-XXXX-X 定价： 128.00 元 开本： 16开 页数： 650页 --- 内容简介 在信息爆炸的时代，人类语言的复杂性和海量性对计算机处理能力提出了前所未有的挑战。传统的基于规则和统计的方法在捕捉语言的深层语义和上下文依赖方面显得力不从心。《深度学习在自然语言处理中的应用与实践》正是在这一背景下应运而生的一本集理论深度、前沿技术与工程实践于一体的权威著作。本书旨在为广大计算机科学研究人员、数据科学家、人工智能工程师以及高年级本科生和研究生提供一个全面、系统且深入的指南，引领读者从基础理论出发，逐步掌握当前最先进的深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的核心应用。 本书结构严谨，内容覆盖面广，不仅深入剖析了深度学习模型在NLP中的核心机制，更结合大量实际案例展示了如何将这些模型高效部署到实际业务场景中。全书分为六大部分，共十八章，层层递进，确保读者能够构建起扎实的知识体系。 第一部分：NLP与深度学习基础回溯 (第1章 - 第3章) 本部分作为理论基石，首先简要回顾了自然语言处理的演进历程，重点梳理了从词袋模型（BoW）到词嵌入（Word Embeddings）的转变，为后续章节的复杂模型奠定基础。我们详细介绍了词向量技术，包括经典的Word2Vec（Skip-gram和CBOW）以及GloVe模型，并着重分析了它们在捕捉词汇语义和句法关系上的优势与局限性。此外，本部分还系统回顾了支撑现代NLP的核心深度学习结构，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的作用，以及循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效处理序列依赖问题。 第二部分：循环架构的深化与优化 (第4章 - 第6章) 本部分聚焦于序列建模的经典范式——循环网络。我们不仅深入探讨了标准RNN在梯度消失/爆炸问题上的理论成因，更详细阐述了LSTM和GRU单元内部的精妙设计，包括遗忘门、输入门和输出门的数学原理和计算流程。为了应对大规模数据集和长序列处理的挑战，本书专门辟出一章讨论了注意力机制的萌芽，即如何利用Soft Attention机制增强序列到序列（Seq2Seq）模型的性能，从而在机器翻译和文本摘要等任务中实现对输入序列关键部分的动态聚焦。此外，还探讨了双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN（Stacked RNN）在捕获上下文信息方面的强大能力。 第三部分：注意力机制与Transformer的革命 (第7章 - 第9章) 本部分是全书的技术核心，标志着NLP研究范式的重大转变。我们首先系统阐述了自注意力（Self-Attention）机制的数学定义及其在并行计算上的巨大优势。随后，本书将重点介绍Transformer架构——该架构完全摒弃了循环结构，完全依赖于多头自注意力机制（Multi-Head Attention）。我们细致拆解了Encoder和Decoder的结构，分析了位置编码（Positional Encoding）的作用，并讨论了层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在深度网络训练中的关键角色。这部分内容对于理解当前所有主流预训练模型至关重要。 第四部分：预训练语言模型的浪潮 (第10章 - 第13章) 预训练模型（PLMs）是当前NLP领域无可争议的主导力量。本部分详尽剖析了以BERT为代表的双向预训练模型，包括其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设置。我们深入对比了BERT、RoBERTa、XLNet等模型的结构差异和训练目标差异，帮助读者理解不同预训练策略对下游任务性能的影响。此外，本书还涵盖了生成式预训练模型，如GPT系列，重点分析了单向（自回归）模型在文本生成任务中的优势。为实现模型的高效部署，本部分最后讲解了参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA和Prompt Tuning，以应对大型模型带来的计算和存储压力。 第五部分：核心NLP任务的应用实践 (第14章 - 第16章) 本部分将理论知识转化为具体的工程应用。我们针对NLP的几大核心任务，提供了基于TensorFlow 2.x 和 PyTorch 框架的完整解决方案。 机器翻译（MT）： 讨论了基于Transformer的神经机器翻译（NMT）的完整流水线，包括束搜索（Beam Search）解码策略的优化。 文本分类与情感分析： 展示了如何利用预训练模型进行零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习，并对比了传统CNN/RNN分类器与基于BERT的[CLS]Token分类的性能差异。 信息抽取与问答系统： 详细讲解了命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）的模型设计，并深入分析了抽取式问答（Extractive QA）中span预测的机制。 第六部分：前沿探索与系统部署 (第17章 - 第18章) 最后一部分着眼于未来的研究方向和工程落地。第17章探讨了多模态NLP的兴起，例如文本与图像、语音的融合模型，以及大语言模型（LLMs）的涌现能力和对齐（Alignment）问题。第18章则聚焦于实际部署，涵盖了模型量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩技术，以及如何利用ONNX或TensorRT等工具链进行高性能推理加速，确保模型能在实际生产环境中稳定、快速地运行。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每一核心模型后都附带了清晰的伪代码和主流框架下的实现要点。 2. 聚焦前沿： 大量篇幅用于介绍Transformer及其后续变体，确保内容与当前研究热点同步。 3. 结构清晰，循序渐进： 从基础的词嵌入到复杂的LLM微调，逻辑链条完整，适合自学和课堂教学。 本书不仅是技术手册，更是一份通往下一代人工智能系统构建的路线图。阅读本书，读者将能够自信地驾驭深度学习这把利剑，在广阔的自然语言处理领域中进行深入探索和创新。

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