工程制图习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:陈是煌

出品人:

页数:61

译者:

出版时间:2004-1

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787111143369

丛书系列:

图书标签:

• 工程制图
• 机械制图
• 工程绘图
• 习题集
• 教材
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• 技术绘图
• 图学
• 基础
• 高等教育

好的，以下是一份针对《工程制图习题集》的图书简介，内容完全聚焦于其他主题，并且力求详尽、自然，不提及任何与原书内容相关的信息： --- 《深度学习模型优化与部署实战指南》 书籍简介 在人工智能和数据科学飞速发展的今天，构建高效、稳定且可部署的深度学习模型已成为衡量技术团队实力的核心标准。本书《深度学习模型优化与部署实战指南》并非一本理论堆砌的教科书，而是一本聚焦于将前沿研究成果转化为生产力工具的实战手册。它旨在填补学术研究与工业落地之间的鸿沟，为广大从事机器学习工程师、算法研究人员以及希望将模型投入实际应用的企业技术人员提供一套系统化、可操作的解决方案。 本书内容深度覆盖了模型生命周期的关键阶段：从模型设计初期的结构选择、训练过程中的性能调优，到最终部署环节的效率加速和环境兼容性处理。我们摒弃了对基础概念的冗长介绍，直接切入最棘手、最能体现工程价值的核心技术点。 第一部分：面向工业级性能的深度模型设计哲学 本部分探讨了如何从零开始构建一个“天生就易于优化”的模型架构。我们深入分析了当前主流网络结构（如Transformer、CNN变体、图神经网络）在计算复杂度和内存占用上的内在权衡。 一、轻量化架构的精细化设计： 我们详细介绍了神经结构搜索（NAS） 在资源受限环境下的应用策略，重点讲解了如何利用强化学习或进化算法来探索最优的拓扑结构，而非仅仅依赖于预设的模块堆叠。讨论了诸如MobileNetV3、EfficientNet等轻量化模型族群的内在设计哲学，特别是如何精确控制宽度乘数、分辨率乘数和深度乘数之间的相互作用。 二、激活函数与归一化层的优化选择： 传统ReLU在负梯度上的饱和问题已是共识，但如何在实践中选择最适合特定任务的变体（如Swish, GELU, Mish）至关重要。本章将通过大量的实验对比，揭示不同激活函数在不同数据集和硬件平台上的实际收敛速度和泛化能力差异。同时，对Batch Normalization (BN) 在小批量训练中的局限性进行了深入剖析，并详细介绍了Layer Normalization、Group Normalization，乃至最新的Instance Normalization和Switchable Normalization在特定场景（如迁移学习、联邦学习）下的适用性与部署挑战。 三、嵌入层与稀疏性处理： 在处理大规模词汇表或高维特征时，嵌入层的内存占用和计算成本是部署的瓶颈。本书提供了处理高维稀疏嵌入的有效策略，包括哈希嵌入（Hashing Embeddings）和基于聚类的嵌入压缩技术。此外，对于模型训练过程中自然产生的稀疏权重，我们探讨了如何利用稀疏矩阵运算库，在不损失精度的情况下实现推理加速。 第二部分：训练过程中的效率与稳定性的平衡艺术 模型训练往往是资源消耗最大的环节。本部分聚焦于如何利用高级优化技术，在保证模型收敛性和最终精度的前提下，极大缩短训练时间并降低硬件门槛。 四、高级优化器与自适应学习率调度： 跳出SGD的桎梏，本书对AdamW、Adan、LAMB等现代优化器的内在机制进行了剖析。重点讲解了学习率预热（Warmup） 和余弦退火（Cosine Annealing） 策略的数学原理及其在超大批量训练中的关键作用。此外，我们还提供了针对特定模型结构（如GANs、Diffusion Models）的定制化优化器配置模板。 五、混合精度训练的实战部署： 现代GPU的Tensor Core对FP16运算的支持是加速训练的关键。本章将详细指导读者如何安全、有效地实施自动混合精度（AMP） 训练。内容涵盖了动态损失缩放（Dynamic Loss Scaling）的实现细节，如何处理梯度溢出问题，以及在不同深度学习框架（PyTorch, TensorFlow）下配置AMP的最佳实践，确保从FP32到FP16的平滑过渡。 六、数据并行与模型并行的精细调控： 面对超大规模模型（如万亿级参数），单卡训练已成历史。本书详尽阐述了数据并行（DDP）、模型并行（Pipeline Parallelism）、张量并行（Tensor Parallelism） 以及最新的零冗余优化器（ZeRO） 技术族群。我们提供了代码示例，演示如何高效地结合这些并行策略，实现跨多个GPU节点乃至多台机器的无缝扩展，并着重分析了通信开销（All-Reduce, All-Gather）的优化方法。 第三部分：从训练完成到生产环境的加速部署 训练好的模型只是一个起点，如何将其高效地移植到边缘设备、移动端或高并发服务器上，才是决定项目成败的关键。 七、模型量化（Quantization）技术详解与实践： 模型量化是实现设备端推理加速的“核武器”。本书系统介绍了从训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ） 到量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT） 的全流程。特别关注了INT8、INT4的精度损失控制，以及如何利用校准数据集（Calibration Datasets）进行最优的权重和激活值映射。我们提供了使用ONNX Runtime和TensorFlow Lite工具链进行量化部署的详细操作指南。 八、模型剪枝（Pruning）与稀疏化推理： 权重剪枝旨在移除对最终输出影响最小的连接。我们区分了非结构化剪枝、结构化剪枝（如通道剪枝、层剪枝）的优劣。本书的重点在于迭代式剪枝与再训练（Iterative Pruning and Fine-tuning） 流程，确保在去除冗余参数后，模型性能迅速恢复到基线水平。同时，讨论了如何利用特定硬件（如支持稀疏矩阵乘法的加速器）来榨取剪枝模型的真正性能收益。 九、高效推理引擎的集成与优化： 面对高吞吐量请求，使用原生框架进行推理往往效率低下。本部分详细介绍了业界主流的高性能推理框架，如NVIDIA TensorRT、OpenVINO、以及TorchServe的自定义后端。我们将演示如何将PyTorch或TensorFlow模型导入这些引擎，利用它们提供的内核融合、层融合（Layer Fusion）和内存优化能力，实现毫秒级的响应时间。重点案例分析了如何为特定的GPU/CPU架构定制编译选项，以最大化硬件利用率。 十、模型服务的全栈部署架构： 最终，模型需要被封装成一个健壮的服务。本书最后一部分探讨了现代模型服务架构，包括使用Kubernetes和Istio进行弹性伸缩和流量管理。我们介绍了模型版本控制（Model Versioning） 的最佳实践，以及如何安全地进行金丝雀发布（Canary Releases） 和A/B测试，确保新模型上线时对现有用户无感，并能实时监控其线上性能指标（延迟、吞吐量、漂移检测）。 《深度学习模型优化与部署实战指南》是一本面向实践的工具书，它需要的不是深厚的数学背景，而是渴望将理论转化为可工作产品的工程师的动手能力。通过本书，读者将掌握从“让模型跑起来”到“让模型跑得快、跑得稳、跑得省资源”的完整工程化技能树。 ---

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