计算机图形学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国计量

作者:罗运和

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:2003-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787502618483

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
• 图形学基础
• 渲染
• OpenGL
• DirectX
• 图形API
• 几何图形
• 光栅化
• 建模
• 可视化

好的，以下是为您量身定制的图书简介，严格遵守您的要求，不涉及《计算机图形学基础》的内容，力求细节丰富、自然流畅，不带任何机器生成的痕迹。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿探索》 第一部分：理论基石与模型演进 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，审视当前自然语言处理（NLP）领域的核心理论框架与模型发展脉络。我们不会聚焦于图形学的基本原理，而是将全部篇幅投入到理解人类语言这一复杂系统的计算建模之上。 第一章：语言学结构与计算表征 本章首先从计算语言学的角度，剖析了传统语言学理论（如句法结构、语义关系）如何被转化为机器可处理的数学对象。我们将详细探讨从词袋模型（Bag-of-Words）到更复杂的分布式表征（Distributed Representations）的演变历程。重点在于词嵌入（Word Embeddings）技术的深入解析，包括 Word2Vec, GloVe 的原理，以及它们如何捕捉词语间的复杂语义关系。对于这些表征的评估方法，如类比推理测试集，我们将进行详尽的实验分析。 第二章：循环神经网络的局限与突破 在深度学习浪潮初期，循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心工具。本章将详述标准 RNN 在处理长距离依赖问题上的固有缺陷，如梯度消失和梯度爆炸。随后，我们将深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构。我们不仅会展示其门控机制的数学推导，还会通过实际案例，对比它们在机器翻译和命名实体识别任务上的性能提升。本章将特别讨论如何通过优化单元设计来加速训练过程，同时保持模型的记忆能力。 第三章：注意力机制的崛起与Transformer架构 注意力机制是现代 NLP 范式的核心驱动力。本章将作为全书的转折点，详细阐述自注意力（Self-Attention）机制的精妙之处。我们将逐步构建 Transformer 模型，解释其编码器-解码器结构的每一个组件，包括多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注输入序列的不同方面。重点分析位置编码（Positional Encoding）对于序列信息保持的关键作用，以及层归一化（Layer Normalization）在稳定训练中的重要性。 第二部分：预训练模型与生成范式 本部分将探讨当前 NLP 领域的主流——大规模预训练语言模型（PLMs），并聚焦于其在生成任务中的应用。 第四章：双向编码器与掩码语言模型 本章聚焦于 BERT 及其系列模型（如 RoBERTa, ALBERT）。我们将深入剖析其双向上下文的训练策略——掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）与下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。通过对这些预训练任务的精细解读，读者将理解 PLMs 如何在海量无标签文本上构建强大的通用语言理解能力。此外，本章还将讨论关于模型规模、训练数据质量与下游任务性能之间的权衡。 第五章：自回归模型与文本生成 与 BERT 类型的编码器模型不同，本章侧重于 GPT 系列等自回归模型。我们将详细探讨其单向预测的机制，以及这种机制如何天然适配于高质量的文本生成任务。内容涵盖：从基础的采样方法（如贪婪搜索、束搜索）到更先进的去噪自回归模型。本章还将引入“提示工程”（Prompt Engineering）的概念，展示如何通过精心设计的输入提示来引导大型语言模型（LLMs）生成符合特定格式、风格或知识领域的文本。 第六章：面向特定任务的微调与适配 预训练模型固然强大，但要应用于实际业务场景，微调是必不可少的环节。本章提供了一套完整的实践指南。我们将比较全参数微调（Full Fine-tuning）与参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法的优劣。对于 PEFT，我们将深入讲解 LoRA (Low-Rank Adaptation) 的低秩分解原理及其在资源受限环境下的应用优势。此外，本章还将覆盖序列到序列（Seq2Seq）任务的微调策略，如在摘要生成和机器翻译中的应用。 第三部分：前沿挑战与未来展望 第七章：事实一致性与知识集成 随着生成模型的能力日益增强，如何确保其输出的事实准确性和知识的可靠性成为焦点。本章将探讨模型“幻觉”（Hallucination）问题的成因，并介绍知识增强型生成（Knowledge-Augmented Generation）的几种主流方法。我们将分析如何利用外部知识图谱或结构化数据库来指导模型的生成过程，以提高其答案的忠实度和可验证性。 第八章：多模态融合与跨语言理解 未来的 NLP 必然是多模态的。本章将超越纯文本的范畴，探讨如何将视觉、听觉信息融入到语言模型中。我们将分析 CLIP 和 Flamingo 等模型的工作原理，理解它们如何在统一的嵌入空间中对齐不同模态的信息。此外，对于跨语言 NLP，本章将对比零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）跨语言迁移学习的最新进展，特别是对于低资源语言的处理挑战与对策。 第九章：伦理考量与模型可解释性 任何强大的技术都需要审慎的伦理框架。本章将讨论大规模语言模型中存在的偏见（Bias）来源，包括数据偏见和模型训练过程引入的社会偏见。我们将介绍量化模型偏见的技术指标，并讨论去偏（Debiasing）策略。最后，我们将探讨模型可解释性（Explainability）的重要性，介绍如 LIME 和 SHAP 等局部解释方法在 NLP 模型诊断中的应用，以期建立更透明、更负责任的人工智能系统。 本书内容严谨，案例丰富，旨在为从事自然语言处理、人工智能研究与开发的工程师和学者提供坚实的理论基础和前沿的实践指导。阅读本书，您将能够系统地掌握从基础的序列建模到当前最先进的超大规模预训练模型的全景图。

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这本书最让我感到惊艳的是它对于渲染方程（Rendering Equation）的引入和阐述。许多入门书籍往往会草草带过全局光照的概念，或者仅仅停留在冯氏（Phong）光照模型这种基于经验的局部模型上，这对于想理解现代物理渲染（PBR）的读者来说是远远不够的。这本书则勇敢地将读者带入了更深层次的辐射度量学领域，对反射率函数（BRDF）和路径追踪的基本思想进行了详尽的介绍。虽然这部分内容确实是全书中最具挑战性的，但作者通过非常清晰的数学推导和对积分方程的物理意义解读，成功地降低了理解门槛。它没有回避复杂性，而是通过分解问题的方式，让读者明白为什么全局光照如此复杂，以及为什么路径追踪是目前最接近真实光照的算法之一。读完这部分内容，我感觉自己对三维场景中“光线如何互动”的理解上升到了一个全新的维度，这对于未来深入研究诸如光线追踪或体积渲染等前沿领域打下了极其坚实的基础，这是一本真正有前瞻性的教材，而不是仅仅停留在上个世纪的技术回顾。

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这本书简直是为我这样的初学者量身定做的，我之前对计算机图形学的理解还停留在一些非常表面的概念上，比如简单的2D绘图软件操作，但一涉及到背后的原理，比如三维变换、投影、光照模型这些，就感觉脑袋里一团浆糊。这本书的行文风格非常平易近人，作者似乎很懂得如何将那些听起来高深的数学和算法，用一种循序渐进、充满生活化比喻的方式呈现出来。我尤其欣赏它在讲解矩阵变换时所采用的几何直觉引导，而不是一上来就抛出一堆复杂的线性代数公式让人望而却步。读完关于光栅化和扫描转换的那几章后，我终于明白了为什么在游戏中，那些复杂的模型是如何快速地被渲染到屏幕上的像素点中的。书里大量的插图和清晰的伪代码示例，让抽象的理论变得触手可及，它不是那种堆砌概念的教科书，更像是一位耐心的导师，手把手地把你领进这个奇妙的视觉世界。对于任何想要系统学习图形学底层逻辑，但又害怕被数学公式吓跑的读者来说，这本书绝对是打开新世界大门的金钥匙，它成功地在“学术严谨”和“读者友好”之间找到了一个完美的平衡点，我感觉自己的学习曲线因此变得平滑了许多，成就感油然而生。

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这本书的装帧和排版质量，说实话，是超乎我预期的。作为一本技术书籍，我们都知道内容才是王道，但精美的视觉呈现确实能极大地提升阅读体验。纸张的质感很好，即便是印刷着大量深色背景下的高对比度图示，也丝毫没有出现墨水洇开或反光的问题。更重要的是，它的图文配合达到了近乎完美的境界。很多图形学概念，尤其是涉及空间关系和透视投影的部分，单靠文字描述是难以理解的，但这本书中的插图不仅数量多，而且质量极高，它们精准地标注了关键的向量、坐标系轴以及变换过程中的几何意义。我注意到作者在解释视角矩阵的构建时，使用了多张动态演变式的示意图，这比我之前阅读的其他教材中那些静态的、拥挤的图表有效率百倍。阅读过程十分流畅，几乎没有因为看不懂图而停下来反复揣摩的经历。这种对细节和用户体验的关注，使得长达数百页的阅读过程成为一种享受而非负担，不得不说，出版团队在细节处理上确实下了大功夫。

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我是一名在职的软件工程师，工作之余希望补强自己在实时渲染方面的知识体系，但时间非常碎片化，很难像全职学生那样进行长时间、高强度的学习。这本书的结构设计非常适合这种“间歇式学习”的需求。它将复杂的图形学系统拆分成了多个模块化的小节，每个小节都保持了相对的独立性，可以让我利用午休或睡前的半小时，高效地消化一小块知识点。例如，它对纹理映射（Texture Mapping）的讲解就非常清晰地分成了UV坐标的建立、纹理的采样以及滤波器的应用这几个子部分，每个部分都可以作为一个独立的学习单元。我发现自己可以随时翻阅到感兴趣的某个技术点，比如抗锯齿技术，然后快速定位到相关章节，获取到深入的理论解释，而不是像在某些参考书里那样，需要不断地在不同章节之间跳转查找定义。这种模块化、高内聚的知识组织方式，极大地提升了学习效率，让我这个业余学习者也能跟上节奏，真正体会到了“知识点即取即用”的便利性。

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我对这本书的期望值本来并不高，坦白说，市面上的图形学书籍大多要么过于理论化，只适合研究生级别的学术研究，要么就是过于偏向某个特定API（比如OpenGL或DirectX）的库函数手册，缺乏对核心算法的深入剖析。然而，这本书出乎意料地在理论深度和工程实践之间架起了一座坚实的桥梁。它没有止步于介绍“是什么”，而是深入探讨了“为什么”和“如何实现”。我特别关注了它在处理曲面表示法（如Bézier曲线和NURBS）那一章节的论述，作者不仅清晰地阐述了这些曲线的数学定义，还巧妙地结合了计算机辅助设计（CAD）中的实际应用场景，使得抽象的参数化概念一下子有了重量和意义。更难能可贵的是，书中对不同渲染管线阶段的性能考量和优化策略也有所涉及，这对于我们进行实际项目开发至关重要。这本书的叙事节奏感极强，每一个章节的推进都像是在解开一个环环相扣的谜团，逻辑链条严密到让人拍案叫绝。它提供的不仅仅是知识，更是一种看待和解决复杂图形问题的思维框架，这比单纯记住一堆公式有价值得多。

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