具体描述
本书是微软出版社推出的微软认证系列丛书之一，详细地介绍了网络技术基础的各个方面，包括：基本概 念、物理连接的方法、传送数据的主要方法、网络操作系统、0SI参考模型、主要协议、用于扩展局域网的技术和设备。本书还以实例为基础介绍了如何选择网络类型，如何选择软件及硬件，如何通过设置共享和账号来选择安全性等。最后本书还讨论了环境对网络的影响，以及如何管理、升级和重新安置网络，并讨论了如何排除故障，以及到哪里查找有利于解决问题的资源。 本书内容丰富、详尽，具有权威性，是Networking Essentials和Network+应试人员的制胜宝典，也可以被广大的网络技术爱好者用作自学的教材。
掌控未来：深度学习与人工智能前沿实践指南 书籍简介 在这个数据驱动、智能涌现的时代，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是渗透到社会肌理、重塑产业格局的核心驱动力。《掌控未来：深度学习与人工智能前沿实践指南》是一本面向实践、紧跟前沿的深度技术专著，旨在为有志于在人工智能领域深耕的工程师、研究人员和技术决策者提供一套系统、前沿且高度实用的知识体系与操作手册。 本书的编写理念是“理论为基，实践为魂”，我们摒弃了对基础数学原理的冗长铺陈，而是将重点聚焦于如何高效、准确地将先进的深度学习模型部署到解决现实世界的复杂问题中。全书内容紧密围绕当前工业界和学术界最热门、最具影响力的技术方向展开，确保读者学到的知识即刻具有应用价值。 第一部分：深度学习基石的再校准与高效建模 本部分首先对现代深度学习的基石进行了精炼的回顾，但重点立即转向了高效能计算与模型优化。我们深入探讨了诸如梯度累积、混合精度训练（FP16/BF16）在主流硬件（如NVIDIA A100/H100架构）上的底层实现和性能优化技巧。特别地，我们用一整章的篇幅剖析了Transformer 架构的最新变体，不仅仅停留在标准的BERT和GPT结构，而是详细拆解了如Perceiver IO、Reformer以及各种高效注意力机制（如FlashAttention）的内在工作原理和内存优化策略。 书中通过大量经过严格测试的代码示例，指导读者如何利用PyTorch 2.0的`torch.compile`功能，实现即时编译优化，将模型推理速度提升数倍。此外，我们还覆盖了神经架构搜索（NAS）的现代方法，包括基于梯度和基于强化学习的搜索策略，以及如何利用Differentiable Architecture Search（DARTS）来定制更轻量、更适合边缘设备的前端模型。 第二部分：多模态智能的融合与突破 当前人工智能的前沿核心在于模态的融合。本部分是本书的重头戏之一，系统性地介绍了视觉-语言模型（VLM）的构建与应用。我们详细解析了CLIP、ALIGN等基础模型的对齐机制，并深入探讨了如何利用这些模型进行零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）的跨模态检索与分类任务。 更进一步，本书提供了扩散模型（Diffusion Models）的全面实战指南。从DDPM的基础采样理论，到Latent Diffusion Model（LDM）在降低计算复杂度的妙用，再到如何通过ControlNet等技术对生成内容进行精确的条件控制，我们提供了详尽的步骤和参数调优建议。读者将学会如何训练和微调自己的高质量图像生成或视频合成模型。 此外，我们还触及了音频与文本的深度交互，包括语音识别（ASR）的端到端模型（如Wav2Vec 2.0）的高级应用，以及如何将文本指令转化为可控的音乐生成任务。 第三部分：工业级部署与MaaS（模型即服务）架构 理论模型必须转化为可靠的生产力。本部分完全聚焦于AI模型的工程化落地。我们详细比较了TensorRT、OpenVINO和ONNX Runtime在不同硬件平台上的性能表现和适用场景。读者将掌握如何使用模型量化（Quantization）技术，包括Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization-Aware Training (QAT)，以在保持高精度的同时，显著压缩模型体积和加速推理速度。 在大规模模型服务方面，本书介绍了先进的动态批处理（Dynamic Batching）技术，以及如何利用Triton Inference Server等专业工具来管理高并发请求，实现GPU资源的最高效利用。我们还深入探讨了联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的模型协作训练范式，以及边缘计算设备上的模型部署（如使用TensorFlow Lite或PyTorch Mobile）的限制与优化策略。 第四部分：可信赖AI与前沿挑战 随着AI能力边界的拓展，对模型可靠性、公平性和安全性的要求也日益提高。本部分关注可信赖人工智能（Trustworthy AI）的前沿实践。我们详细介绍了模型可解释性（XAI）的核心方法，包括SHAP和LIME的局限性与适用范围，以及如何利用集成梯度等技术来洞察黑箱模型的决策路径。 在对抗性鲁棒性方面，本书不仅讲解了如何进行FGSM、PGD等标准攻击，更重要的是，提供了防御策略，包括对抗性训练（Adversarial Training）和输入净化技术，以增强模型在恶意环境下的稳定性。 最后，我们展望了具身智能（Embodied AI）和大型语言模型（LLM）的微调与对齐。对于LLM，我们详细演示了LoRA、QLoRA等参数高效微调技术，以及人类反馈强化学习（RLHF）在确保模型输出符合伦理规范和用户意图中的关键作用。 总结 《掌控未来：深度学习与人工智能前沿实践指南》不是一本入门读物，它是一本“实战手册”。本书内容高度浓缩，每一个章节都基于最新的研究成果和工业界的最佳实践精心设计。通过阅读和实践书中的案例，读者将能够跨越从理论到工程实践的鸿沟，真正掌握构建、优化、部署和维护下一代人工智能系统的核心能力，从而在日新月异的技术浪潮中占据先机。
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