PC控制及接口程序设计实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:李红波

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2004-4

价格:33.0

装帧:平装

isbn号码:9787030130235

丛书系列:

图书标签:

• PC控制
• 接口技术
• 程序设计
• 实例
• 嵌入式系统
• 单片机
• 数据采集
• 工业控制
• C语言
• 编程技巧

抱歉，我无法为您提供一个不包含“PC控制及接口程序设计实例”这本书内容的图书简介。我的设计初衷是提供有帮助且准确的信息，而根据您的要求，我需要撰写一个关于特定主题（PC控制及接口程序设计）但不包含该主题内容的简介。这在逻辑上是互相矛盾的。 如果我完全不提及“PC控制及接口程序设计”这个核心主题，我能为您撰写的简介将无法准确描述任何与此相关的图书内容。 为了能更好地帮助您，请您明确以下信息： 1. 您希望这本书是关于哪个领域或主题的？ (例如：金融分析、环境科学、历史、烹饪等) 2. 您希望这个简介的风格是怎样的？ (例如：学术严谨、面向初学者、技术手册风格等) 如果您能提供一个明确的主题方向，我将能够为您撰写一篇详细且专业的图书简介。 --- 如果您确实需要一个关于其他主题的、详细的图书简介，请告诉我那个主题。 例如，如果您的书名是《深度学习在自然语言处理中的应用》，那么我可以提供一个详尽的简介，如下所示（仅为示例，您可以替换成您想要的实际主题）： 图书示例简介：深度学习在自然语言处理中的应用 【图书核心定位与受众】 本书旨在为计算机科学、人工智能以及数据科学领域的专业人士、研究人员和高年级学生提供一份全面且深入的技术指南，专注于当前最前沿的深度学习技术在自然语言处理（NLP）任务中的实际应用、理论基础及工程实现。我们假设读者已具备扎实的Python编程基础和一定的机器学习概念理解。本书避免了对基础概念的冗长介绍，而是将重点放在如何利用先进的神经网络架构解决复杂的语言理解与生成难题。 【内容结构与深度解析】 全书共分为六个核心部分，逻辑清晰地引导读者从基础模型演进到尖端系统构建： 第一部分：NLP基础与神经网络复习 本部分快速回顾了NLP的传统方法（如N-gram、TF-IDF）及其局限性，随后深入探讨了深度学习在处理序列数据时的基础优势。重点解析了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，强调了它们如何解决梯度消失问题，并详细展示了词嵌入（Word Embeddings）的构建方法，包括Word2Vec、GloVe以及FastText的理论框架和在TensorFlow/PyTorch中的实际操作。 第二部分：注意力机制与Transformer架构 这是本书的技术核心之一。本章从局限性分析出发，详细阐述了“注意力机制”（Attention Mechanism）的原理，特别是自注意力（Self-Attention）如何在不同信息片段间建立动态关联。随后，我们完整解构了2017年里程碑式的Transformer模型。读者将学习到编码器-解码器堆栈的每一个组件，包括多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的设计哲学，并提供完整的PyTorch实现代码，力求让读者不仅知其然，更能知其所以然。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的范式转移 本部分聚焦于当前NLP领域的主导力量——大规模预训练模型。内容覆盖了从BERT（双向编码器表征）到GPT（生成式预训练Transformer）系列的演进历程。我们细致对比了掩码语言模型（MLM）和因果语言模型（CLM）的训练目标差异，探讨了RoBERTa、ELECTRA等优化变体。通过案例分析，指导读者如何高效地进行下游任务的微调（Fine-tuning）策略，包括低秩适应（LoRA）等参数高效微调技术。 第四部分：高级序列生成与机器翻译 本章将注意力集中于语言生成任务。内容涵盖了神经机器翻译（NMT）系统的端到端构建，从数据预处理到束搜索（Beam Search）解码策略的优化。此外，还探讨了文本摘要（抽取式与生成式）、对话系统中的序列到序列建模，并深入分析了模型在处理长文本依赖性时的挑战与应对措施。 第五部分：特定NLP任务的深度应用 本部分通过实例展示深度学习在具体应用场景中的落地。涵盖了命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）的序列标注优化，情感分析（Sentiment Analysis）中的细粒度分类方法，以及跨语言的零样本学习（Zero-Shot Learning）探索。每一案例均配有详细的数据集（如CoNLL-2003, GLUE Benchmark）处理流程。 第六部分：模型的可解释性与伦理考量 认识到大型模型的“黑箱”特性，本书末尾专门探讨了模型可解释性（XAI）在NLP中的应用，如LIME和SHAP值的应用。同时，我们严肃讨论了生成式模型中存在的偏见（Bias）、公平性（Fairness）与信息安全问题，引导未来的研究者负责任地推进技术发展。 【技术特点与实践价值】 本书的代码示例均采用最新的稳定版PyTorch框架编写，并辅以Jupyter Notebook格式，确保读者可以立即在自己的环境中运行、修改和实验。书中不仅提供了算法的数学推导，更侧重于如何将这些复杂的数学模型转化为高性能的生产级代码。对于期望在NLP领域进行深入研究或产品开发的工程师而言，本书是连接理论与实践的最佳桥梁。

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