计算机病毒防治教程

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

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
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具体描述

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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读后感

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用户评价

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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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