Photoshop CS中文版入门必做练习百例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:汪端

出品人:

页数:514

译者:

出版时间:2005-5

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787302105688

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• PS
• 图像处理
• 设计
• 入门
• 教程
• 练习
• 中文版
• CS版
• 软件操作

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿技术实践的图书简介。 --- 深度学习赋能：自然语言处理前沿技术实践与应用详解 内容概述 在人工智能浪潮席卷全球的今天，自然语言处理（NLP）作为连接人机交互的核心桥梁，正经历着前所未有的技术飞跃。本书聚焦于深度学习在NLP领域的最新突破与实战应用，旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的技术指南。我们不满足于停留在理论的表面，而是深入剖析从基础的词嵌入优化到复杂的生成式模型（如Transformer架构的深度变体）的每一个关键环节，并辅以大量基于Python生态（PyTorch/TensorFlow）的实战代码案例。 本书内容结构严谨，覆盖了现代NLP体系的骨干和尖端，确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，并能独立应对工业界和学术界面临的复杂挑战。 核心章节与技术亮点 第一部分：深度学习基础回顾与现代NLP的基石 本部分将迅速梳理读者必要的深度学习基础，重点强调计算图优化和GPU加速策略在NLP任务中的关键作用，并为后续的高级模型搭建打下坚实基础。 高效的词向量构建与管理： 探讨Word2Vec、GloVe之外，深入讲解FastText在高维稀疏数据和未知词处理上的优势。引入上下文相关的词嵌入，如ELMo的初代设计思想，理解语境对词义的重塑。 循环网络的局限性与超越： 详细分析RNN/LSTM/GRU在处理长距离依赖时的梯度消失/爆炸问题，并引入注意力机制（Attention Mechanism）的起源与演变，为Transformer的出现做铺垫。 第二部分：Transformer架构的深度剖析与核心应用 Transformer是现代NLP的基石，本部分将耗费大量篇幅，以“拆解与重构”的方式，彻底解析其工作原理。 自注意力机制（Self-Attention）的精妙： 逐层解析Q、K、V矩阵的计算过程，解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同层面的语义信息。重点讲解位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（绝对、相对、旋转式编码）。 编码器与解码器的完整流程： 结合实际序列到序列（Seq2Seq）任务，展示编码器堆栈如何提取上下文信息，以及解码器如何在掩码（Masking）机制下逐步生成目标序列。 主流预训练模型的深度解析： BERT家族（如RoBERTa, ALBERT）： 详细对比MLM（掩码语言模型）和NSP（下一句预测）任务的优化，以及在参数共享、层归一化等方面的改进。 生成模型（如GPT系列）： 重点剖析单向注意力在文本生成中的作用，以及如何通过指令微调（Instruction Tuning）和链式思考（CoT）来提升大模型的推理能力和遵循指令的准确性。 第三部分：前沿技术与高级任务实践 本部分将带领读者进入NLP研究和应用的最前沿，聚焦于当前最热门、最具挑战性的任务。 知识增强的语言模型（KE-LM）： 探讨如何将外部知识图谱或结构化数据有效地融入到Transformer模型中，以解决模型“幻觉”和知识时效性的问题。实践案例涉及事实核查和知识抽取。 多模态NLP的融合： 介绍如何结合视觉信息（如CLIP模型的设计思路）来增强文本理解，应用于图像描述生成和视觉问答（VQA）。 高效微调与部署策略： 面对动辄数十亿参数的大模型，全量微调成本高昂。本书将详细介绍参数高效微调（PEFT）技术，包括LoRA和Prefix-Tuning的原理与实现，以及如何利用ONNX或TensorRT进行模型加速和边缘部署。 负责任的AI与模型评估： 深入探讨NLP模型中的偏见（Bias）来源（如性别、种族偏见），并介绍如何使用对抗性测试、敏感度分析等工具来量化和减轻这些风险。评估指标不再局限于BLEU/ROUGE，而是扩展到人类偏好对齐（如RLHF中的奖励模型设计）。 实践驱动：工具链与环境搭建 本书所有案例均采用Python 3.10+环境，并依赖最新的PyTorch Lightning或Hugging Face Transformers库。读者将学会： 1. 利用Hugging Face Hub进行模型版本控制和共享。 2. 使用Weights & Biases（W&B）进行实验跟踪和超参数管理。 3. 构建端到端的数据处理流水线，包括高效的分词（Tokenization）和数据预处理脚本。 目标读者 本书面向以下人群： 有一定编程基础，希望系统学习深度学习NLP核心技术的在职工程师和数据科学家。 高校计算机科学或人工智能专业的研究生和高年级本科生。 希望将前沿NLP技术集成到实际产品中，对模型性能、效率和可解释性有高要求的技术人员。 通过本书的学习，读者将能够熟练运用当前最先进的深度学习框架，独立设计、训练和部署复杂的多任务NLP解决方案，站在行业技术的最前沿。

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我希望能在这本书里找到关于“现代设计趋势”的影子，比如当下流行的扁平化设计、微光泽拟物风的回归，或者是一些基于AI辅助的创意探索。毕竟，Photoshop的功能每年都在更新，用户对软件的期待也不再仅仅停留在修图层面，更多的是作为一种创意实现工具。我翻遍了全书，发现它对软件界面的介绍，似乎还停留在几年前的版本，很多我日常使用的“生成式填充”或者基于云端的协作功能，在这本书里完全没有提及。它更像是一本“经典Photoshop功能大典”，专注于讲解那些核心的、底层不变的图像处理原理，比如CMYK与RGB的转换、锐化与模糊的数学模型，以及不同色彩空间的兼容性问题。这些知识无疑是坚实的，但对于一个期望跟上时代步伐的学习者来说，总觉得少了点“新意”。我期待看到的是，如何利用最新的滤镜库，快速实现一些当下流行的视觉效果，比如那些抖音上爆火的“赛博朋克”滤镜或者“复古胶片”效果的参数设置。这本书更像是教我如何打磨我的锤子和凿子，但没告诉我如何用它们去建造一座符合现代审 करण्याचा摩天大楼。

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说实在的，这本书的排版和图示质量，比我预想的要好上不少。纸张挺厚实，油墨印得很清晰，即便是复杂的色彩渐变和高光细节，也能分辨得出来。我最欣赏的是，它在讲解每一个工具属性面板时，都会用高亮或者箭头清晰地指出哪个滑块对应的是哪个参数，这点对于刚接触软件的用户非常友好。然而，这种细致也带来了一个副作用：叙述节奏偏慢。比如，讲到一个新的快捷键，它不仅仅会告诉你“Ctrl+J是复制”，还会花半页纸去解释为什么这个快捷键被设计成“J”，以及在历史版本的软件中它可能扮演的角色。我个人的学习习惯是偏向于“先做完再回头看原理”的类型，我更希望看到一个完整的案例，让我带着问题去学习某个工具，而不是被动地接受知识点的灌输。我花了一整晚的时间，试图找到一个关于“内容识别填充”功能的专题章节，因为这是我目前工作中最常遇到的难题，比如移除照片背景中的路人甲。我本以为会有大量关于应对不同复杂背景的实战案例，例如如何处理重复的纹理或者光源不一致的情况。结果，相关内容非常简短，更像是作为介绍其他高级蒙版技术时的一个顺带提及的“小技巧”，而不是一个独立的、值得大书特书的核心功能讲解。

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我买这本书完全是冲着“必做练习百例”这五个字去的，心想这不就是手把手教我实操吗？我已经尝试着跟着前几章的练习走了几遍，坦白讲，学习体验有点像在啃一本高难度的技术手册。比如，其中一个练习是关于如何利用“液化”工具来调整人物比例，我以为会教一些瘦脸、拉长腿部的快捷操作。结果，书里花了近二十页的篇幅，详细讲解了液化滤镜的工作原理，如何调节“向前变形工具”的画笔压力感应，以及如何利用“冻结蒙版”来保护不想变动的区域。我的问题在于，我只想知道怎么让我的模特看起来更苗条，而不是去研究液化算法的精度。更让我感到困惑的是，很多练习的最终效果图，在我看来已经非常完美了，但书里还会继续增加一些“优化步骤”，比如加入细微的颗粒噪点或者调整高光阈值，这些零点几的数值调整，对我眼睛来说几乎看不出区别，但书里却强调这是“专业与业余的分水岭”。我真的想知道，有没有那些直接教我如何快速抠图、一键换背景，或者如何批量处理上百张照片的自动化流程介绍？这类能显著提高我日常工作效率的内容，在这本书里似乎被刻意回避了，它似乎更偏爱那些需要极度耐心和时间投入的精雕细琢的过程，而不是大众所追求的“效率至上”。

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这本厚厚的书拿在手里，沉甸甸的，光是封面那简洁的蓝白配色，就透着一股老派的专业范儿。我本来对PS的了解仅限于能“美颜”和裁剪照片，想着这本《XX百例》应该能把我从纯小白的泥潭里拔出来。说实话，刚翻开目录的时候，心里是有点打鼓的。那些诸如“通道的玄机”、“图层混合模式的深层逻辑”之类的标题，听起来就不是三分钟热度能搞定的事。我最期待的是能有那种手把手带着做复杂合成的章节，比如把人像P到火星表面去，或者让静物照片有电影打光的感觉。但翻阅下来，发现它更像是把软件的每一个工具都单独拎出来，用非常细致的步骤去讲解其“为什么”和“怎么用”。比如关于“钢笔工具”的那一章，我期望看到的是快速勾勒复杂轮廓的技巧集锦，结果它花了大量的篇幅去解释贝塞尔曲线的数学原理，以及不同锚点拖杆的微小角度变化如何影响路径的平滑度。这对我这种追求快速出效果的实用主义者来说，略显枯燥，虽然我知道这种基础扎实对长远发展有益，但初期总是渴望那些立竿见影的“魔术”章节能多一些。整体感觉，它更像是一部工具书的百科全书，而不是一本面向大众的“速成秘籍”，也许更适合已经有一些基础，想把知识体系补全的进阶学习者。

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从某种角度来看，这本书的深度是毋庸置疑的。它绝对不是那种只教你“拖动滑块”的入门读物，它的逻辑性很强，每讲解一个技术点，都会追溯到它在图像处理流程中的位置。例如，它在讲解“锐化”时，会穿插讲解“降噪”的原理，并解释为什么这两个操作的顺序至关重要，这体现了编著者对图像原理的深刻理解。然而，这种“深度”也意味着极高的学习门槛。很多练习的步骤，需要读者具备一定的空间想象能力和抽象思维，才能理解为什么要进行那样一系列看似繁琐的操作。比如，有一个练习是关于“高动态范围（HDR）合成”的，它需要你理解不同曝光照片的亮度信息是如何被堆叠起来的。我尝试着去实践，但很快就被各种复杂的蒙版和渐变映射弄得晕头转向，最终放弃了。我更需要的是那种“一键出效果”的预设或者动作（Action）的分享，哪怕是基础的动作，比如快速将一张照片转换为“高对比度黑白艺术照”的预设组合。这本书似乎不太热衷于提供这种“成品解决方案”，它更致力于让你成为一个能自己创造解决方案的“工程师”，而不是一个快速的应用者。

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