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页数:195

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出版时间:2001-12

价格:15.60元

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isbn号码:9787040102680

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图书标签:

• 数控技术
• 数控系统
• CNC
• 自动化
• 机械工程
• 工业控制
• 编程
• 机床
• 制造
• 数控机床

好的，下面是一份关于《数控系统》这本书的详细图书简介，内容将聚焦于其他技术领域，避免提及数控系统本身的内容。 --- 图书名称： 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 图书简介 本书系统而深入地探讨了当前人工智能领域最炙手可热的子领域——自然语言处理（NLP）与深度学习的融合与创新。全书旨在为读者提供一个从基础理论到尖端实践的全面视角，特别是针对那些希望在文本理解、机器翻译、情感分析以及问答系统等复杂任务中实现突破性进展的研究人员、工程师和高级学生。 第一部分：基础理论的重构与深化 本部分首先回顾了深度学习在处理序列数据方面的核心机制。我们摒弃了对基础卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的肤浅介绍，而是着重剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长距离依赖问题上的内在局限性，并引入了更具现代意义的结构，例如自注意力机制的数学基础。 重点章节详述了Transformer 架构的演变。从最初的“Attention Is All You Need”模型，到后来的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的详细解析，我们深入探讨了如何通过并行化处理来克服传统序列模型的计算瓶颈。书中包含了对自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）在文本表示学习中的应用讨论，特别关注了如何利用无监督学习来捕获丰富的语义信息。 此外，本部分专门开辟章节讨论了预训练语言模型（PLMs）的兴起。从BERT、RoBERTa到GPT系列模型，我们不仅展示了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计哲学，还详细分析了这些模型在不同下游任务中进行微调（Fine-tuning）的最佳策略。读者将学习到如何评估预训练模型的泛化能力，并理解大规模参数量对模型性能带来的边际效益递减效应。 第二部分：高级应用与模型优化 在奠定坚实的理论基础后，本书的第二部分将视角转向具体的、具有挑战性的NLP应用场景，并探讨了实现这些应用所需的模型优化技术。 机器翻译的神经进化： 本章深入探讨了神经机器翻译（NMT）的最新进展。重点分析了如何利用对比学习（Contrastive Learning）来增强翻译模型对低资源语言对的鲁棒性。我们详细比较了基于编码器-解码器结构和纯基于Transformer架构的翻译系统，并引入了新的评估指标，如BLEU得分的局限性以及采用人工干预评估（Human-in-the-Loop Evaluation）的必要性。 语义理解与知识图谱融合： 如何让机器真正理解文本背后的“知识”是NLP面临的核心难题之一。本部分详细介绍了如何将知识图谱（KG）的结构化信息有效地注入到深度学习模型中。讨论了关系抽取、实体链接和知识增强的语言模型（K-BERT, KEPLER等）的设计思路，旨在使模型不仅能模仿语言，还能推理事实。 对话系统与意图识别的精细化： 针对多轮对话和复杂的用户意图识别，本书提供了基于图神经网络（GNNs）来建模对话上下文的创新方法。我们探讨了如何利用图结构来捕捉对话参与者之间的交互依赖关系，从而实现更连贯和上下文感知的回复生成。同时，书中也涵盖了如何通过对抗性训练来增强对话系统的鲁棒性，使其不易受到对抗性样本的攻击。 第三部分：效率、可解释性与伦理挑战 随着模型规模的爆炸式增长，如何高效部署和理解这些复杂的模型成为工程实践中的关键瓶颈。 模型压缩与高效推理： 本章聚焦于模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）等技术。读者将学习到如何以最小的性能损失，将数亿参数的模型压缩到可以在移动设备或边缘计算平台上快速运行的规模。我们提供了实战代码示例，展示了 INT8 或更低精度量化对推理延迟的实际影响。 可解释性（XAI）的维度： 深度学习模型因其“黑箱”特性而备受诟病。本书详细介绍了LIME、SHAP值等事后解释方法在NLP任务中的应用，并深入剖析了注意力权重可视化如何揭示模型在决策过程中关注的文本片段。此外，我们还探讨了如何设计内在可解释的模型结构，例如使用模块化网络来分解复杂的语言任务。 偏见、公平性与伦理治理： 最后一部分严肃地讨论了语言模型中潜在的社会偏见问题。书中分析了数据集中固有的刻板印象如何被模型放大，并介绍了诸如去偏词嵌入（Debiased Embeddings）和因果干预等技术来减轻这些偏见。本章强调了构建负责任的AI系统的社会责任，并探讨了未来监管框架可能的发展方向。 目标读者 本书适合具有扎实的机器学习或线性代数基础，并希望深入研究自然语言处理前沿技术的硕士、博士研究生，以及在科技公司从事NLP算法研发和系统优化的资深工程师。通过阅读本书，读者将不仅掌握最新的模型架构，还能理解如何将这些复杂的理论转化为高效、可解释且负责任的实际应用方案。本书的深度和广度，确保了它将成为NLP研究人员案头不可或缺的参考工具书。

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拿到这本《数控系统》，我立刻翻阅了关于刀具补偿和误差分析的那几章。说实话，这部分的阐述实在让人费解。作者似乎更倾向于用晦涩的数学语言来描述本应直观的物理现象。例如，在讲解机床误差补偿时，它堆砌了大量的矩阵变换和微分方程，但却没有配上足够清晰的几何示意图来解释这些运算在实际机床坐标系中的意义。我花了好大力气才勉强理解了其中的几个基本概念，但一旦涉及到多轴联动和空间误差的耦合问题，书中的解释就彻底打结了。我尝试对比了手头其他几本国外的经典教材，它们会用实际的激光干涉仪测量数据，一步步展示如何将测量到的系统误差映射到补偿参数中。而这本书，仿佛在假设读者已经拥有了深厚的自动化控制背景，直接抛出了结论性的公式，让人感觉像是在看一份没有附带说明的工程蓝图。对于我这种需要将理论知识转化为实际的检测和调试方案的工程师而言，这种缺乏具体操作指导的“理论”堆砌，实属鸡肋。我希望看到的是，如何通过实际测量曲线，判断是丝杠反向间隙还是导轨的几何精度问题，然后如何量化地在系统参数中进行修正，但这些关键的“桥梁”在书中缺失了。

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关于编程与仿真这一块，我本以为能从中找到一些关于CAM后处理器的定制化技巧。毕竟，不同的后处理器输出的G代码风格迥异，对机床的适应性也不同。然而，这本书对后处理器生成代码的逻辑分析非常浅薄，只是简单介绍了APT语言的基本语法，然后就草草收场了。它没有讨论如何处理复杂的刀轨优化问题，比如如何避免换刀点处的非切削移动过长，或者如何利用编程技巧来抑制高速切削中的振颤（chatter）。我希望能看到作者能分享一些他自己在实际应用中遇到过的、通过修改后处理器脚本解决的疑难杂症案例。比如，在五轴联动中，如何确保工具轴的运动始终满足机床的运动学约束，避免发生奇异点。这本书里，这些对提升生产效率和加工质量至关重要的“内行话”几乎没有出现，它只是重复着教科书上那些基础的圆弧插补和直线插补的数学原理。对于已经掌握了基础编程知识的读者来说，这本书的价值非常有限，更像是一个高级入门级的参考，缺乏面向生产现场的深度和前瞻性。

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我最后仔细看了关于人机交互界面（HMI）设计的那一章。我对这部分抱有更高的期望，因为用户友好性直接决定了操作人员的学习成本和故障排查效率。但这本书对HMI的论述，停留在对物理按键布局和基本菜单结构的描述上，完全没有关注近些年CNC界面设计理念的巨大变革——即从传统的命令行/菜单驱动向图形化、触摸屏化、甚至基于手势识别的转变。例如，现在很多高端机床都采用了高度定制化的操作界面，能够实时显示刀具磨损状态、主轴负载曲线，甚至集成故障诊断专家系统。这本书里对这些现代化的可视化手段的介绍，少得可怜，更像是对早年间数控操作面板的“怀旧录”。读者读完后，并不能获得任何关于如何设计更有效、更直观的CNC操作界面的指导原则。这种对用户体验这一关键环节的忽视，使得整本书的整体视野显得狭隘且脱离了当前的工业发展潮流。它似乎只关注了“机器能做什么”，而忽略了“人如何高效地指挥机器工作”这一同样重要的问题。

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这本《数控系统》的书，我算是抱着极大的期待买回来的，毕竟现在制造业升级，数控技术可是核心中的核心。然而，读完之后，我得说，这本书的内容深度和广度，完全没有达到我预期的那种“系统”的水平。它更像是一本技术手册的粗略集合，而非一部深入剖析原理和实践的专著。比如，它对G代码和M代码的介绍，蜻蜓点水，仅仅停留在“是什么”的层面，对于在复杂曲面加工中如何灵活运用这些指令进行优化调整，书里几乎没有涉及。更令人失望的是，在现代数控机床的核心——闭环控制系统的讲解上，它仅仅是套用了教科书式的经典PID控制模型，对于当前主流的自适应控制、模糊控制在提高加工精度和效率方面的最新应用，完全没有提及。我期待的是能看到一些实际案例，比如如何针对不同材料（如钛合金、高强度钢）选择最优的进给速度和切削参数，从而减少刀具磨损并提升表面质量。这本书在这方面几乎是空白，提供的公式和图示都显得有些陈旧，感觉像是上世纪末期的资料整理。对于想从初级理论跨越到实际工程应用层面的读者来说，这本书的帮助非常有限，它更适合那些对数控技术完全陌生，只想了解基本名词解释的人。购买时请注意，不要期望它能成为你的技术进阶宝典。

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这本书的排版和插图质量，简直像是在赶工期一样，极大地影响了阅读体验。特别是关于CNC系统硬件架构的部分，图例模糊不清，很多关键的接口和总线连接关系，用那种低分辨率的黑白线条打印出来，看得人眼花缭乱。我试着去识别图中的芯片型号和控制器模块名称，但很多都模糊成了一团色块。更要命的是，书中对现代主流控制器（比如西门子840D、发那克31i系列）的介绍，停留在对功能模块的笼统描述，完全没有涉及它们的实时操作系统（RTOS）特点，或者如何通过软件接口（如OPC UA）与其他工业物联网（IIoT）平台进行数据交互。在这个万物互联的时代，一本关于数控系统的书如果不能触及联网诊断、远程监控这些前沿应用，那它的实用价值就大打折扣了。这本书给我的感觉，更像是1990年代末期企业内部培训的资料汇编，内容守旧，视觉体验极差，让人提不起精神去深入钻研那些本该充满魅力的技术细节。

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