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出版者:武汉大学出版社

作者:刘霞

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2002-6

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787307035324

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 网络基础
• 信息检索
• 资源查询
• 在线资源
• 信息技术
• 计算机网络
• Web技术
• 数字资源
• 信息素养

深度学习前沿理论与实践：从基础模型到前沿应用 本书旨在为致力于探索人工智能核心奥秘，特别是深度学习领域前沿理论和最新实践的研究者、工程师及高级学习者提供一份全面、深入且富有洞察力的技术指南。本书内容高度聚焦于当前研究热点和工业界亟需掌握的高级主题，完全规避了对基础互联网架构、资源检索方法等初级概念的讨论。 第一部分：深度学习的数学基础与优化理论的深化 本部分内容致力于夯实读者在现代优化算法和概率图模型方面的理论根基，这些是支撑复杂深度学习模型高效运行的关键。我们不会涉及任何关于网络协议、HTML解析或搜索引擎索引的知识。 第一章：高维空间中的非凸优化 本章深入探讨了在深度神经网络的超大规模参数空间中，如何处理复杂的非凸目标函数。重点分析了二阶导数信息在加速收敛中的作用，包括牛顿法变体（如L-BFBFGS）在高维稀疏梯度环境下的适用性与局限性。详细阐述了随机梯度下降（SGD）的方差缩减技术，如SVRG（Stochastic Variance Reduced Gradient）和SARAH（Stochastic Approximation of the Random Search Hessian-free Optimization），并分析了其在处理大规模数据集（如TB级数据）时的内存效率和收敛速度保证。特别关注了鞍点问题（Saddle Points）的拓扑结构分析，并介绍了识别和逃逸鞍点的最新算法，如基于曲率信息的随机搜索方法。 第二章：概率图模型的高级推断 本章超越了传统的贝叶斯网络基础，聚焦于复杂概率图模型，特别是马尔可夫随机场（MRF）和变分自编码器（VAE）背后的推断挑战。深入探讨了变分推断（Variational Inference, VI）的理论极限，包括平均场近似（Mean-Field Approximation）的偏差分析。核心内容包括自动微分变分推断（ADVI）的实现细节、如何设计更低秩或更灵活的变分分布（如使用流模型Flow-based Models来构建后验分布的近似）。此外，还详细解析了蒙特卡洛方法（MCMC）在深度学习中的应用，如Hamiltonian Monte Carlo（HMC）在计算高精度后验概率时的计算瓶颈与解决方案。 第二部分：前沿模型架构与生成式AI 本部分全面覆盖了当前推动人工智能技术边界的最新模型范式，重点关注大规模预训练模型（PLMs）的结构创新和生成能力。 第三章：Transformer架构的深度解析与扩展 本章完全围绕Transformer模型的演进展开，而不涉及任何客户端-服务器通信或数据传输效率的讨论。核心内容包括：自注意力机制（Self-Attention）的线性化改进，如Performer和Linformer，旨在降低$O(N^2)$的计算复杂度；长距离依赖性建模的最新进展，包括稀疏注意力（Sparse Attention）的结构设计，如Longformer和Reformer中的局部敏感哈希（LSH）应用。此外，深入探讨了多模态Transformer的设计哲学，如如何融合视觉和语言信息（如CLIP和DALL-E 2架构中的跨模态注意力层设计）。 第四章：扩散模型（Diffusion Models）的理论与控制 本章是关于当前最先进图像和音频生成技术的深度剖析。它详细阐述了前向扩散过程（Forward Process）的数学刻画（如SDE/ODE的定义），以及逆向去噪过程（Reverse Process）中如何利用神经网络（如U-Net的改进版本）去估计噪声。重点分析了条件生成的机制，包括Classifier Guidance和Classifier-Free Guidance（CFG）的数学原理，这些机制允许对生成内容的风格和语义进行精细控制。对于时间调度（Timestep Scheduling）和采样效率的优化策略（如DDIM、ODE求解器的选择）进行了详尽的比较和性能评估。 第五章：图神经网络（GNNs）的拓扑感知与表征学习 本章关注如何将深度学习应用于复杂关系数据结构中。我们不会谈论任何网络拓扑结构（如TCP/IP），而是专注于图数据的内在结构。内容涵盖了消息传递框架（Message Passing Framework）的泛化，如如何设计更具表达力的邻居聚合函数。深入探讨了几何深度学习（Geometric Deep Learning）的前沿，包括处理非欧几里得空间数据的技术，如在流形或球面上的卷积操作。重点解析了异构图（Heterogeneous Graphs）中的关系推理机制，如异构信息网络嵌入（HIN）的最新GNN变体，以及如何利用GNNs进行分子发现和复杂系统模拟。 第三部分：模型的可信赖性、效率与部署 本部分讨论了如何将复杂的深度模型转化为可靠、高效且可解释的工业级解决方案，所有讨论均围绕模型内部机制，与外部网络环境无关。 第六章：模型鲁棒性与对抗性防御 本章专注于提升深度模型抵抗恶意攻击的能力。详细分析了对抗性样本（Adversarial Examples）的生成机理，包括FGSM、PGD等一阶攻击算法的迭代优化过程。核心内容在于防御策略的设计，如对抗性训练（Adversarial Training）的优化稳定性分析，以及梯度掩蔽技术（Gradient Masking）的局限性。此外，还探讨了模型在分布外数据（Out-of-Distribution, OOD）上的不确定性量化方法，特别是基于贝叶斯深度学习和集成学习的OOD检测框架。 第七章：模型压缩与高效推理 本章致力于在保持性能的同时，大幅降低模型对计算资源的需求。内容涵盖了多种先进的模型剪枝（Pruning）技术，包括结构化剪枝（如通道剪枝）和非结构化剪枝的动态阈值确定。详细分析了量化（Quantization）从浮点数到低比特整数（如INT8、甚至二值化网络Binary Neural Networks）的映射误差分析和校准方法。此外，探讨了知识蒸馏（Knowledge Distillation）的高级形式，例如多层次特征匹配蒸馏和跨模态知识迁移，以确保小模型能够有效捕获大模型的复杂决策边界。 第八章：可解释性AI（XAI）的高级方法论 本章深入探究如何打开“黑箱”，理解深度模型决策的内在逻辑，完全不涉及数据隐私或信息泄露的外部安全问题。重点介绍基于梯度的归因方法（如Grad-CAM++和Integrated Gradients）的数学收敛性与公平性评估。深入对比了基于模型扰动的方法（如LIME的局限性）与基于反事实推理（Counterfactual Explanations）生成方法的优势。最终，讨论了如何利用可解释性结果来指导模型改进，特别是用于识别和修正模型中的系统性偏见（Bias）。 本书总结： 全书内容聚焦于人工智能领域的尖端研究，为读者提供了一个理解和驾驭下一代深度学习模型所必需的理论深度和工程实践技巧，与互联网基础设施、资源组织和查询技术等基础主题完全无关。

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这次偶然的机会，我在书店里翻到了《因特网基础和网上资源查询》这本书，第一眼就被它朴实的封面吸引了。我一直对互联网有着浓厚的兴趣，但总觉得自己在某些方面还是不够了解，尤其是在浩瀚的网络世界里，如何才能高效地找到自己真正需要的信息，这对我来说一直是个挑战。这本书的标题直接击中了我的痛点，于是毫不犹豫地买了下来。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来，从第一页开始，我就被作者严谨而生动的讲解所吸引。书中并没有一上来就抛出枯燥的技术术语，而是从互联网的起源和发展历程娓娓道来，让我对这个我们每天都在使用的工具有了更宏观的认识。它不仅仅是关于“怎么用”，更是关于“为什么这么用”，这种追根溯源的态度让我觉得受益匪浅。

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最近我一直在思考，作为一名内容创作者，如何才能更有效地利用互联网这个平台来传播我的作品，并且从中获取反馈和灵感。我偶然发现了《因特网基础和网上资源查询》这本书，当时只是抱着试试看的心态，但读了几页之后，我便被深深吸引住了。书中对于互联网基础知识的讲解，并没有流于表面，而是深入到了一些我从未接触过的领域，比如网络协议的原理，数据传输的机制，这些内容虽然有些技术性，但在作者的讲解下，变得生动有趣，并且能让我理解到这些基础知识是如何支撑起我们日常的网络活动的。而让我感到最惊喜的是，书中关于“网上资源查询”的部分，它为我提供了一个全新的视角来思考我的创作。它不仅介绍了各种内容聚合平台、创意社区，还详细讲解了如何利用数据分析工具来了解受众的需求，以及如何通过网络平台建立与读者的互动。这本书让我意识到，互联网不仅仅是信息资源的宝库，更是一个能够赋能创作者的强大平台。

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我是一名退休多年的老师，一直对科技的发展保持着关注，但很多时候都感觉跟不上时代的步伐。我的孙子给我推荐了《因特网基础和网上资源查询》这本书，我抱着学习的心态开始阅读。起初，我担心书中的内容会过于专业，难以理解，但事实证明我的担忧是多余的。作者用非常通俗易懂的语言，将复杂的互联网概念解释得清清楚楚。我尤其喜欢书中关于“网上资源查询”的讲解，它让我看到了互联网在教育领域的巨大潜力。书中介绍的各种在线学习平台、知识分享网站，以及如何利用网络获取最新的教育资讯，都让我感到非常新奇和兴奋。我开始尝试着利用这些资源来丰富我的晚年生活，学习新的知识，和世界保持联系。这本书让我觉得自己并没有被时代落下，而是又找到了学习和探索的乐趣。

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长期以来，我一直对那些能够帮助人们更高效地获取和利用信息的产品或服务非常感兴趣。《因特网基础和网上资源查询》这本书，恰好就触及到了我关注的核心。书中对互联网基础知识的梳理，不仅仅是简单的概念堆砌，而是对整个信息传输和访问体系的深入剖析。我尤其欣赏书中关于“信息检索”的策略性讲解，它并没有局限于单一的搜索引擎，而是从用户需求出发，介绍了多种不同的信息获取渠道和方法，包括但不限于专业数据库、行业报告、在线社区以及新闻聚合平台。书中对于如何构建有效的查询语句，如何评估信息源的权威性和可靠性，都给出了非常详细的指导。这种系统性的讲解，让我对如何在这个信息爆炸的时代，找到真正有价值的内容，有了更清晰的认识。这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一本关于如何成为一个更聪明的信息消费者的“使用手册”。

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作为一个在网络安全领域工作多年的从业者，《因特网基础和网上资源查询》这本书给我带来了不少新的思考。虽然我对互联网的底层技术有着深入的了解，但这本书从一个更宏观和基础的角度去重新审视互联网，并且将“资源查询”这一重要环节进行了详细的阐述，这让我有机会从一个不同的角度去理解互联网的运作和信息的流动。书中对于网络协议的讲解，虽然基础，但其背后所蕴含的逻辑和安全隐患，让我能够联想到很多实际的安全问题。而关于“网上资源查询”的部分，它不仅仅是教你如何找到信息，更是让我开始思考，在海量的信息中，如何去识别那些潜在的威胁，如何去辨别信息的真伪，以及如何保护自己的信息安全。这本书让我意识到，即使是在看似最基础的互联网操作中，也蕴藏着许多值得我们关注的安全问题。它为我提供了一个全新的视角，让我能够将理论知识与实际应用更紧密地结合起来。

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我是一名刚刚接触计算机不久的学生，对互联网的一切都感到新鲜又有些迷茫。在学校的课程中，我们接触到了很多网络相关的概念，但很多时候听起来都很抽象，直到我读了《因特网基础和网上资源查询》这本书，才感觉茅塞顿开。书中对“客户端”和“服务器”的解释，用非常贴近生活的例子，比如去商店买东西，我就是客户，商店就是服务器，让我一下子就明白了其中的逻辑。它还详细讲解了IP地址和域名的作用，我之前总觉得它们很神秘，现在才知道原来它们就像互联网上的门牌号和地址，缺一不可。最让我惊喜的是，书中还专门开辟了一个章节，讲述了各种搜索引擎的使用技巧，并且针对不同的搜索需求，给出了非常实用的建议。我之前只会简单地输入几个关键词，而这本书教了我如何使用布尔运算符、通配符，甚至是site:和filetype:指令，这简直是打开了新世界的大门，让我感觉自己终于有能力在信息的海洋中找到宝藏了。

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我一直认为自己是一个对新兴事物抱有好奇心的人，但对于“互联网”这个庞大的概念，我总觉得有些难以捉摸。我常常在网上看到各种新奇的应用和信息，但却不知道它们背后的原理，也无法系统地去学习和掌握。这次读了《因特网基础和网上资源查询》这本书，算是给我上了一堂生动而全面的互联网启蒙课。书中从互联网的诞生和发展，到它的基本构成，再到各种应用场景，都进行了详细的介绍。我尤其喜欢书中对“信息检索”的讲解，它不仅仅是告诉你如何使用搜索引擎，更是教你如何思考“我需要什么样的信息”，以及“如何找到最可靠的信息”。书中列举了大量的实例，比如如何利用网络查找学术论文、如何在线学习新技能、如何获取最新的新闻资讯等等，这些都让我觉得非常实用。这本书让我从一个被动的使用者，变成了一个更主动的探索者，我开始敢于去尝试各种新的网络服务，并且能够更自信地去搜寻我想要的信息。

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作为一名需要经常进行文献调研的科研工作者，《因特网基础和网上资源查询》这本书简直是我近期工作中的“及时雨”。长久以来，我都在思考如何更有效地利用互联网资源来支持我的研究。我一直觉得，仅仅掌握了基本的搜索技巧是远远不够的，更重要的是要理解信息背后的逻辑，知道哪些平台提供权威的信息，以及如何辨别信息的真伪。这本书在这方面给了我极大的启发。它不仅介绍了搜索引擎的原理和高级用法，还重点讲解了如何利用学术数据库、专业论坛以及公共档案库等特定资源。书中对于信息检索的策略性分析，比如如何构建一个有效的搜索逻辑，如何从多个维度去验证信息的可靠性，都让我受益匪浅。我曾经花费大量时间在无效的搜索中，而现在，我可以用更精准、更高效的方法去获取我所需的研究资料，这极大地提升了我的工作效率，也让我对未来的研究充满了信心。

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我是一名在职的平面设计师，工作常常需要寻找各种灵感和素材。虽然每天都在和电脑打交道，但我对互联网的理解更多停留在“使用层面”，比如浏览网页、下载图片。这次读了《因特网基础和网上资源查询》，才发现我之前对网络世界的认知是多么的肤浅。这本书深入浅出地讲解了互联网的工作原理，比如TCP/IP协议是如何让全球的设备互联互通的，DNS是如何解析域名的，这些内容对我理解为什么信息能够如此快速地传递有了全新的认识。更让我感到惊艳的是，书中关于“网上资源查询”的部分，它不仅仅是教你如何搜索，更是引导你去思考“在哪里找”以及“找什么”。它列举了各种类型的资源网站，从图库、字体库到设计社区和开源项目，并且详细介绍了如何利用这些资源来丰富我的设计。书中对于如何识别合法授权的素材，以及如何尊重知识产权的提醒，也让我觉得非常重要和负责任。

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在接触《因特网基础和网上资源查询》这本书之前，我一直认为自己对互联网的掌握程度还算不错，至少能满足日常的沟通和娱乐需求。然而，读完这本书后，我才意识到自己之前的认识是多么的片面和狭隘。书中关于互联网的演进过程，从最初的ARPANET到如今的万物互联，那种历史的厚重感和技术的迭代让我深感震撼。它不仅仅是在介绍技术，更是在讲述一个关于信息共享和连接的伟大故事。而在“网上资源查询”的章节，我更是大开眼界。书中详细介绍了各种垂直领域的资源，比如如何利用在线学习平台获取专业知识，如何通过开源社区参与到技术开发中，甚至是如何利用社交媒体进行有效的社交和信息传播。它让我明白，互联网不仅仅是一个工具，更是一个广阔的生态系统，而我只是其中的一个小小的参与者。这本书让我重新审视了自己在互联网中的位置，并且激发了我探索更多可能性的兴趣。

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