具体描述
本书围绕当前刚刚兴起的流媒体技术，全面讲解了Windows Media系统的原理与实现。全书不仅介绍了流媒体方面相关的知识，重点讲解了如何实现视频网站的制作。针对当前比较实用的编辑软件进行了详细地讲解，使读者完全可以达到具有独立开发制作视频节目的能力。更把Windows Media Server的所有功能都通过网站制作的实例做了全面而深入浅出的讲解，不论有没有流媒体方面的基础的读者都可以轻松地学习与掌握。最后，在制作网站的同时又对FrontPop和PowerPoint的简单操作进行了介绍，使读者介学习之余又可以得到意外的收获。本书主要适用于视频网站开发者、多媒体技术人员及流媒体方面的初、中级用户。
深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 图书简介 本书并非专注于网络视频平台的搭建、编码或内容制作，而是深入探索了当前人工智能领域最热门、最具颠覆性的分支之一——深度学习（Deep Learning）在自然语言处理（NLP）中的最新进展与实际应用。本书旨在为具备一定编程和机器学习基础的读者提供一份详尽的、面向实践的技术指南，帮助他们理解和掌握如何利用复杂神经网络模型解决复杂的语言理解、生成与交互任务。 本书的核心内容围绕现代NLP的基石——大规模预训练模型（Pre-trained Language Models, PLMs）展开。我们从Transformer架构的精妙设计入手，系统梳理了BERT、GPT系列、T5等里程碑式模型的内在工作原理、训练范式（如自监督学习）以及其在不同下游任务中的微调（Fine-tuning）策略。这不是一本关于网站架构的工具书，而是关于如何让机器“理解”和“生成”人类语言的深度技术手册。 第一部分：深度学习与NLP的基础重塑 本部分首先回顾了传统NLP方法（如N-gram、统计模型）的局限性，为引入深度学习方法奠定基础。随后，我们详细剖析了词嵌入（Word Embeddings）从Word2Vec到GloVe的演进，重点阐述了上下文无关嵌入到上下文依赖嵌入的范式转变。 接着，我们将用大量篇幅来解析注意力机制（Attention Mechanism）。我们将从Seq2Seq模型中的软注意力开始，逐步深入到Transformer架构中至关重要的多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）。这里着重讲解了自注意力如何通过计算输入序列中不同词语之间的依赖关系，从而捕获长距离的语义关联，这是当前所有先进NLP模型能够高效运作的关键所在。我们不会涉及任何关于视频流媒体协议（如HLS、DASH）或前端渲染技术的内容。 第二部分：大规模预训练模型的内核与训练 本书的重点章节集中在预训练的哲学上。我们将详细探讨如何利用海量的无标签文本数据进行高效的自监督预训练。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其变体： 深入解析掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务。我们会展示如何搭建并训练一个Encoder-only模型，并探讨其在命名实体识别（NER）、情感分析等判别任务中的优势。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列： 重点讲解单向（Causal）语言模型的自回归生成特性。我们将分析GPT模型如何通过预测序列中的下一个词元（Token）来学习语言的生成规律，这与视频内容生成或编码无关，而是纯粹的文本生成技术。 统一模型（如T5、BART）： 介绍如何将所有NLP任务统一转化为“文本到文本”（Text-to-Text）的框架，展示这种统一性带来的模型迁移效率和泛化能力。 本书的这部分内容极为细致，涉及梯度累积、混合精度训练、分布式训练策略（如DeepSpeed、FSDP）等，确保读者理解如何驾驭动辄数百亿参数的模型。 第三部分：前沿NLP任务的高级应用 在掌握了基础模型后，本书将转向当前研究热点和实际工业应用： 1. 信息抽取与知识图谱构建： 如何利用深度模型进行关系抽取、事件抽取，并将非结构化文本转化为结构化的知识表示。这涉及复杂的序列标注和图神经网络的结合。 2. 文本生成的高级控制： 不仅仅是生成流畅的文本，更重要的是如何控制生成内容的风格、事实准确性（Factuality）和一致性。我们将探讨引导解码（Constrained Decoding）、基于奖励的微调（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）在提升生成质量中的作用。 3. 多模态学习的桥梁： 虽然本书主旨是NLP，但我们会简要介绍如何将视觉或语音的编码器与文本编码器进行对齐（Alignment），例如CLIP模型中的文本部分，以实现跨模态的理解，但这绝不涉及视频流的处理或渲染。 4. 模型部署与效率优化： 讨论模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）技术，目的是在保证性能的前提下，降低大型语言模型（LLMs）的推理延迟和内存占用。 目标读者 本书适合于希望深入理解和实践现代自然语言处理技术的软件工程师、数据科学家、人工智能研究人员，以及计算机科学专业的硕士或博士研究生。读者应具备Python编程能力，并对机器学习的基本概念有所了解。 本书明确不包含的内容： 任何关于视频压缩标准（如H.264/H.265）、流媒体服务器配置、CDN加速、视频播放器界面设计、WebRTC技术、视频剪辑软件使用方法，或任何与视频播放器或内容分发相关的技术细节。本书的全部焦点在于“语言”这一抽象的符号系统，而非“视频”这一具体的媒体载体。
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