计算机实用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京工业大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-08

价格:30.00

装帧:平装

isbn号码:9787563906031

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机应用
• 信息技术
• 办公软件
• 电脑操作
• 入门教程
• 实用技能
• 数字素养
• 基础知识
• 学习指南

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用的图书简介，不涉及您提到的《计算机实用基础》的内容。 --- 书籍名称：《深度学习赋能：自然语言处理前沿技术与实践》 内容简介： 在信息爆炸的时代，文本数据已成为驱动现代社会决策和创新的核心资产。如何让机器真正“理解”人类语言的复杂性、微妙之处和上下文含义，是人工智能领域经久不衰的挑战。本书《深度学习赋能：自然语言处理前沿技术与实践》正是为深入剖析和掌握当前最前沿的NLP技术栈而编写的一部集理论深度、技术前沿与工程实践于一体的专业著作。 本书旨在为计算机科学专业人士、数据科学家、AI研究人员以及对前沿NLP技术抱有浓厚兴趣的工程师提供一份详尽的路线图。我们不再停留在传统的词袋模型或TF-IDF时代，而是将视角完全聚焦于由深度神经网络驱动的现代NLP范式。 第一部分：深度学习基石与词向量的革命 (Foundation and Vector Embeddings) 本部分将为读者打下坚实的理论基础。我们首先回顾了神经网络的数学原理和优化方法，重点阐述了反向传播在处理序列数据时的特有挑战。随后，我们将深入探讨NLP领域最关键的底层技术——词嵌入（Word Embeddings）的演进历程。从经典的Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的几何意义，到GloVe的矩阵分解思想，再到FastText对处理稀疏词汇和未知词（Out-of-Vocabulary, OOV）问题的优雅解决方案，我们将详细解析这些方法如何将离散的词汇转化为连续、富有语义信息的向量空间。重点内容包括：词向量的评估指标、语义与句法关系的向量化表示，以及如何利用预训练词向量提升下游任务的性能。 第二部分：序列建模的巅峰：循环与注意力机制 (Sequence Modeling Zenith: RNNs and Attention) 现代NLP的核心在于对序列依赖关系的捕捉。本部分将系统介绍处理文本序列的经典与新兴架构。 循环神经网络（RNN）的结构及其在处理变长序列上的优势被首先解析。然而，我们也毫不留情地指出标准RNN在长距离依赖（Long-Term Dependencies）上的梯度消失/爆炸问题。紧接着，我们将详细剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的“门控机制”（遗忘门、输入门、输出门），理解它们是如何通过精妙的内部状态控制来维持梯度稳定的。 随后，我们将迎来NLP领域范式转换的关键点——注意力机制（Attention Mechanism）。我们将从“软注意力”的概念出发，逐步过渡到自注意力（Self-Attention）机制。通过深入分析注意力权重是如何计算和分布的，读者将理解模型如何动态地关注输入序列中最重要的部分，而非一味依赖固定的上下文窗口。 第三部分：Transformer架构与预训练模型的崛起 (The Transformer Architecture and Pre-trained Models) Transformer模型是当前NLP领域的主导力量，本部分将进行最深入的探讨。我们将逐层剖析原始Transformer架构中的多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络（Feed-Forward Networks）的构建方式。着重分析为什么Transformer完全摒弃了循环结构，并实现了更高效的并行计算能力。 在此基础上，本书将全面介绍预训练语言模型（PLMs）的生态系统。我们会详细区分编码器侧（Encoder-only）模型（如BERT、RoBERTa）和解码器侧（Decoder-only）模型（如GPT系列）。针对BERT，我们将深入解析其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的双任务预训练目标，以及如何通过微调（Fine-tuning）将通用模型适应到特定的下游任务（如情感分析、命名实体识别）。对于生成式模型，我们将探讨其在文本生成、对话系统中的应用，并介绍指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）等尖端技术。 第四部分：前沿应用与工程实践 (Advanced Applications and Engineering) 理论的价值在于实践。本部分将把前述知识应用于解决实际的复杂问题，并讨论工程部署的挑战。 1. 机器翻译（Machine Translation）：从传统的基于短语的系统过渡到基于Seq2Seq与Transformer的神经机器翻译（NMT），重点讨论束搜索（Beam Search）策略。 2. 问答系统（Question Answering, QA）：区分抽取式QA（如SQuAD）与生成式QA，并探讨阅读理解（Reading Comprehension）模型的实现细节。 3. 文本摘要（Text Summarization）：对比抽取式摘要和抽象式摘要的优劣，以及如何使用ROUGE等指标进行评估。 4. 模型部署与效率优化：讨论模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以实现在资源受限环境下的高性能推理。 本书特色： 本书最大的特点在于理论的严谨性与代码实践的紧密结合。书中穿插了大量的Python代码示例，主要基于PyTorch和Hugging Face Transformers库，确保读者能够“边学边做”。我们不仅解释“是什么”，更深入探究“为什么”以及“如何高效实现”。 通过阅读本书，您将不再只是一个NLP工具的使用者，而是能够深入理解其内部机制、能够针对特定业务场景设计和优化尖端深度学习模型的专业人才。掌握本书内容，意味着您已站在了当前人工智能研究与应用的最前沿。

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这本书的排版真是让人眼前一亮，装帧设计带着一种低调的复古感，封面字体选择的衬线体，沉稳又不失现代气息。内页纸张的质地也相当不错，摸上去有种细腻的磨砂感，阅读起来眼睛不容易疲劳。更值得称赞的是，内容组织逻辑性极强，章节之间的过渡流畅自然，仿佛作者精心铺设了一条引导读者深入理解的知识阶梯。比如，在讲解基础概念时，总是先给出一个生动形象的比喻，紧接着才是严谨的定义，这种“先感性认识，后理性把握”的处理方式，极大地降低了初学者的学习门槛。而且，书中的图示设计非常用心，不同于很多教科书那种呆板的流程图，这里的插图往往色彩柔和，线条简洁有力，能精确地指向文字描述的复杂结构，让那些抽象的内部机制变得可视化。我在阅读其中关于数据流向的部分时，深感这种图文并茂的编排带来的巨大便利，比起纯文字描述，我能更快地在脑海中构建起系统的运行模型。总而言之，从硬件到软件的初步认知，这本书在视觉和阅读体验上都达到了一个相当高的水准，让人愿意沉下心去细细品读。

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这本书的语言风格非常独特，它有一种英式幽默的克制感，但又不失东方的严谨。行文流畅，绝无晦涩难懂的“术语堆砌”，作者似乎非常擅长使用类比来解释复杂概念。举个例子，当解释网络协议栈时，它将整个过程比作一个国际邮件的寄送流程，从写信、封装、投递到签收，层层递进，形象生动，让人一眼就能抓住其核心逻辑。更令人惊喜的是，作者在行文中不时流露出的那种对技术的热情和人文关怀，让原本冰冷的技术读物变得有温度。书中多次强调“技术为人服务”的理念，而不是一味地崇拜技术本身，这在如今这个技术爆炸的时代显得尤为重要。这种对技术伦理和思维方式的探讨，让这本书不仅仅停留在“教你怎么做”，更上升到了“教你怎么思考”的高度。读完后，我感觉自己的技术视野被拓宽了，不再只关注眼前的代码或指令，而是开始思考其背后的设计哲学。

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从目录结构来看，这本书的覆盖面广度令人印象深刻，它试图在一个相对紧凑的篇幅内，构建起一个完整的计算机科学入门版图。它没有刻意地偏袒任何某一门技术领域，而是保持了一种近乎完美的平衡。无论是底层硬件的二进制表示，到中间层的存储管理与数据结构，再到高层的网络通信和初步的编程范式，作者都给予了足够的篇幅进行介绍，确保读者能够建立起一个宏观的认知框架。我发现，这种广博的覆盖，对于一个初学者来说至关重要，它避免了知识体系的碎片化。每次当我对某个子系统感到困惑时，翻阅其他章节，总能找到与之相关的线索，帮助我理解它在整个系统中的定位。这种精心设计的知识网络，使得学习过程形成了一种良性循环——理解一部分，就能更好地反哺对其他部分的理解。这本书的价值在于它提供了一个清晰的、无死角的“计算机世界地图”。

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这本书在理论深度上的挖掘，远超出了我预期的“基础”范畴，它似乎有一种魔力，能将那些看似枯燥的原理，用一种近乎诗意的语言娓娓道来。我特别欣赏作者对于“计算思维”的阐述，那段关于问题分解与抽象化的论述，简直是哲学层面的思考被巧妙地融入了技术教学。它不像某些教材那样，仅仅罗列操作步骤，而是深入探讨了“为什么”要这样做。书中对算法的介绍，并未止步于简单的伪代码演示，而是辅以了大量历史背景和思想流派的介绍，让我明白了现今主流编程范式的形成并非偶然，而是无数次智慧的碰撞与沉淀的结果。当我读到关于信息论基础的章节时，那种豁然开朗的感觉非常强烈，作者用非常克制的篇幅，点明了信息量的本质，避免了陷入繁冗的数学推导，却又保证了核心概念的准确性。这种对知识核心的精准把握和高屋建瓴的视野，让这本书的价值从一本入门指南，跃升为了一个可以时常翻阅的思维工具箱。

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这本书的实用性体现得淋漓尽致，它不像有些理论书籍那样高高在上，而是非常贴近实际应用场景。作者似乎深谙初学者在面对真实操作环境时的那种无助感，因此在每一个关键技术的介绍后，都紧跟着一系列精心设计的、贴近真实工作流程的案例分析。比如，在讲解操作系统基础概念时，作者没有停留在进程和线程的定义上，而是通过模拟一个高并发网站后台的压力测试场景，来剖析资源调度的实际困难和解决方案。这种“场景先行”的教学法，极大地增强了知识的即时应用价值。我尤其喜欢它对常用工具的介绍部分，那些配置文件的讲解和常见错误排查的指南，都写得极其细致，仿佛作者就在我旁边手把手指导。很多网络上零散的经验之谈，在这里被系统化、条理化地整合起来，形成了一套可以直接拿来解决问题的操作手册。这本书的价值，就在于它成功搭建了一座从理论殿堂到实践工地的坚实桥梁。

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