计算机病毒防治教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国商业出版社

作者:陈宝贤

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:8.00元

装帧:

isbn号码:9787504435026

丛书系列:

图书标签:

• 计算机病毒
• 病毒防治
• 网络安全
• 恶意软件
• 信息安全
• 电脑安全
• 杀毒软件
• 病毒原理
• 安全防护
• 系统安全

好的，这是一份符合您要求的图书简介，主题是关于人工智能在自然语言处理领域的前沿应用，旨在与您的《计算机病毒防治教程》形成内容上的明确区隔。 --- 书籍名称：深度语义流：生成式模型驱动下的自然语言理解与创作前沿 内容提要： 本书聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的分支——自然语言处理（NLP）的最新进展，特别是以大型语言模型（LLM）为核心的生成式AI技术栈。它不是对基础编程或传统网络安全概念的简单回顾，而是深入探讨如何利用复杂的神经网络架构，使机器真正“理解”并“生成”具有上下文深度和逻辑连贯性的人类语言。全书从理论基石出发，逐步深入到最尖端的工程实践和伦理挑战，为读者提供一个从零构建、优化和部署先进NLP系统的蓝图。 第一部分：语义理解的基石与演进 本部分旨在为读者建立对现代NLP核心理论的坚实理解，摒弃过时的基于统计或规则的方法，全面拥抱基于上下文表示的学习范式。 第一章：从词向量到注意力机制：表征的革命 本章详细解析了词嵌入（Word Embeddings）如何从早期的Word2Vec发展到如今的语境化表示。重点剖析了Transformer架构的核心——自注意力（Self-Attention）机制。我们将用数学形式精确地展示多头注意力如何捕捉远距离依赖关系，这是实现复杂语言理解的关键。同时，会探讨位置编码（Positional Encoding）在序列建模中的必要性及其不同实现方式的优劣。 第二章：预训练范式与模型家族谱系 本章将深入剖析当前主流的预训练模型的设计哲学。我们将区分编码器（Encoder-only，如BERT家族）、解码器（Decoder-only，如GPT家族）和编码器-解码器（Encoder-Decoder，如T5）模型的结构差异及其适用场景。对掩码语言模型（MLM）、因果语言模型（CLM）和序列到序列（Seq2Seq）训练目标进行深入比较，揭示它们在下游任务中表现的根本原因。 第三章：上下文对齐与指令微调（Instruction Tuning） 理解预训练模型的能力边界至关重要。本章着重介绍如何通过指令微调（Instruction Tuning）将基础模型转化为可遵循人类指令的助手模型。内容涵盖如何构建高质量的指令数据集、Supervised Fine-Tuning (SFT) 的最佳实践，以及在有限计算资源下如何有效进行参数高效微调（PEFT）技术，例如LoRA和QLoRA的应用。 第二部分：生成式模型的工程化与优化 本部分将视角转向工程实践，探讨如何将理论模型转化为高效、可控的实际应用系统，重点关注推理优化和评估体系的构建。 第四章：高效推理引擎的设计与部署 部署大型模型面临巨大的延迟和内存挑战。本章详细介绍模型量化（Quantization，如INT8、FP4）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以实现模型在边缘设备或低成本云环境下的高效运行。我们将深入分析KV缓存（Key-Value Caching）机制在加速自回归生成过程中的关键作用，并介绍如vLLM等先进推理框架的内部工作原理。 第五章：人类偏好对齐：从反馈中学习（RLHF/DPO） 为了使生成内容更符合人类的价值观、安全性要求和偏好，强化学习与人类反馈（RLHF）成为核心技术。本章将详细拆解奖励模型的训练过程、近端策略优化（PPO）在LLM微调中的应用。此外，还将引入更现代、更易实现的直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）方法，对比其在稳定性和性能上相较于传统RLHF的优势。 第六章：评估的艺术：超越准确率的衡量标准 传统的NLP评估指标（如BLEU、ROUGE）在评估开放式生成任务时显得力不从心。本章致力于构建一套更全面的评估体系。内容涵盖基于模型的人工智能评估（Model-based Evaluation，如GPT-4作为裁判）、评估人类偏好的指标（如Helpfulness, Harmlessness, Honesty, HHH），以及如何使用对抗性样本（Adversarial Prompts）来测试模型的鲁棒性和安全边界。 第三部分：前沿应用与交叉学科探索 本部分将目光投向NLP与其他领域，特别是知识密集型任务的深度融合，展示生成式AI在解决复杂问题上的巨大潜力。 第七章：检索增强生成（RAG）：知识的实时注入 纯粹的LLM存在知识截止日期和幻觉（Hallucination）问题。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是解决这些问题的有效途径。本章将系统介绍RAG架构的各个组件：从向量数据库的选型（如Chroma, Pinecone），到高效的检索策略（如重排序Re-ranking），以及如何动态地将检索到的外部知识片段整合到生成器的上下文中，确保输出的准确性和时效性。 第八章：多模态交汇：语言与视觉的统一理解 现代AI的发展趋势必然是多模态的。本章探讨语言模型如何与其他模态（如图像、音频）进行有效交互。我们将分析视觉-语言预训练模型（如CLIP, Flamingo）的工作原理，重点展示如何使用自然语言指令来控制或描述视觉内容，以及如何构建能够进行图文问答（VQA）和图像字幕生成的统一表示空间。 第九章：生成式AI的伦理、安全与可解释性 随着模型能力增强，其潜在风险也日益突出。本章是本书的必要收官。内容涵盖对抗性攻击（Prompt Injection）、模型偏见（Bias）的来源与缓解策略，以及数据隐私保护技术（如差分隐私）。此外，我们还将探讨模型决策的可解释性工具，帮助研究人员和开发者理解生成式模型“为何”做出某个特定输出，而非仅仅观察“输出了什么”。 本书特色： 本书理论深度与实践广度兼备，所有关键算法均配有清晰的伪代码和关键参数的详细解释。它要求读者具备扎实的线性代数和基础概率论知识，并熟悉Python编程环境下的深度学习框架（如PyTorch）。本书致力于培养读者从底层原理出发，设计、训练、评估和部署新一代智能系统的能力，是NLP领域研究生、资深工程师及技术管理人员的必备参考书。它关注的不是如何“防御”已知的数字威胁，而是如何“构建”前所未有的智能系统。

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这是一本非常有分量的书，无论是从内容深度还是从知识广度来看。我一直对信息安全充满好奇，但感觉这个领域太庞大太复杂了，常常感到无从下手。这本书的标题就很直接地击中了我的需求——“计算机病毒防治教程”，听起来就是一本能够手把手教我解决实际问题的指南。我非常想知道，书中会如何剖析那些常见的病毒类型，比如大家熟知的“熊猫烧香”，或者近几年频频出现的勒索病毒，它们究竟是如何入侵我们的电脑，又是如何损坏我们的数据的？我希望书中能有详细的案例分析，让我们能直观地了解病毒的破坏力。更吸引我的是“防治”二字。我希望这本书能提供一套全面且实用的防御体系，从软件层面到硬件层面，再到操作习惯层面，都能有详尽的指导。例如，我希望了解如何才能最大限度地降低被病毒感染的风险，如何进行有效的系统防护，如何识别和避免网络陷阱。而且，我非常期待书中能讲解一些关于数据安全和隐私保护的知识，毕竟在信息爆炸的时代，数据比以往任何时候都重要。这本书的装帧也很精美，纸张的质感很好，翻阅起来很舒服。

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拿到这本书的第一个感觉就是它的专业性。封面简洁大气，但字里行间透露出一种严谨和扎实的学术氛围。我一直对网络安全领域非常感兴趣，但很多时候接触到的信息都比较碎片化，缺乏系统性的梳理。这本书的出现，就像是为我搭建了一个完整的知识框架。我希望它能够从最基础的概念讲起，比如什么是病毒、什么是蠕虫、什么是木马，它们之间有什么本质的区别，以及它们各自是如何演变和发展的。我特别想了解病毒开发者们的“思路”，他们是如何设计出这些恶意程序的，有哪些常用的攻击手法和技术。当然，更重要的是，我期待书中能够提供一套完整有效的防治方案。这不仅仅是安装一个杀毒软件那么简单，我希望它能深入讲解杀毒软件的工作原理，以及我们应该如何根据自身情况选择和配置合适的安全软件。此外，我也期待书中能涵盖一些高级的防护策略，比如如何进行系统加固，如何进行数据备份和恢复，以及在遭遇病毒攻击时，应该采取哪些紧急应对措施。这本书的排版也很清晰，章节划分合理，相信阅读起来会比较顺畅。

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我对计算机安全领域一直保有浓厚的兴趣，而病毒问题则是其中一个绕不开的焦点。这本书的封面给人的第一印象就是专业、严谨，仿佛是一本能够解决疑难杂症的“武功秘籍”。我一直想深入了解病毒的运作机制，比如它们是如何感染文件，如何进行传播，以及它们会给我们的电脑和个人信息带来哪些实际的危害。这本书的副标题“教程”二字，让我看到了希望，希望能它能够系统地、由浅入深地讲解病毒的方方面面。我期待书中能够包含各种病毒类型的详细解析，以及它们常用的攻击手段。更重要的是，我希望书中能够提供一套完整的、可操作的防治方案，不仅仅是教我如何安装和使用杀毒软件，还包括一些更高级的系统安全配置，以及如何培养良好的网络使用习惯，从根本上降低被感染的风险。我希望这本书能让我对计算机病毒有一个更清晰、更全面的认识，并掌握有效的防护和应对方法。这本书的纸张质量很好，印刷清晰，阅读体验应该会非常不错。

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我一直对计算机安全这个话题很着迷，尤其是那些潜伏在网络阴影中的病毒，它们就像是数字世界里的“幽灵”，总是悄无声息地带来麻烦。这本书的封面设计相当吸引人，有一种专业且可靠的感觉。我希望能在这本书中找到关于计算机病毒的“前世今生”，了解它们的起源、发展以及各种变种。我特别想知道，那些看似无害的链接或者附件，是如何一步步变成攻击我们系统的“武器”的。这本书的标题“计算机病毒防治教程”，让我充满了期待，希望它能成为我手中的“利剑”，帮助我识别和抵御这些数字威胁。我希望书中能够提供一套系统性的解决方案，不仅仅是安装杀毒软件，更重要的是教会我如何从源头上预防病毒的入侵，如何有效地清除已感染的病毒，以及如何保护我的个人信息和重要数据不被泄露。我想要学习到一些更深层次的防护技巧，比如如何配置防火墙，如何管理权限，以及在遭受攻击时，有哪些科学的应对策略。这本书的厚度恰到好处，感觉内容会很充实。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，深邃的蓝色背景搭配上极具科技感的银色字体，瞬间就勾起了我对计算机世界的好奇心。我一直觉得，计算机病毒就像隐藏在数字世界里的隐形敌人，虽然看不见摸不着，但一旦侵袭，带来的后果却可能是灾难性的。因此，我一直渴望能有一本既权威又易懂的书籍，能够系统地讲解这些数字怪物的起源、传播方式以及它们会对我们的设备和数据造成怎样的破坏。这本书的标题——《计算机病毒防治教程》，恰好满足了我这个愿望。我期待它能带领我深入了解病毒的“生活习性”，比如那些狡猾的木马是如何伪装潜入，那些勒索软件又是如何威胁我们的文件，还有那些蠕虫病毒是如何在网络中肆意传播。更重要的是，我希望这本书能教会我如何筑起坚固的防线，掌握各种实用的防御技巧，比如如何识别钓鱼邮件，如何安全地浏览网页，以及如何通过系统更新和防火墙来保护自己。这本书的厚度适中，封面材质也很有质感，拿在手里感觉沉甸甸的，仿佛承载了丰富的知识宝库，让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。

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