2005年中考试题精编与评析 数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京师范大学出版社

作者:屠新民

出品人:

页数:250 页

译者:

出版时间:2006年11月1日

价格:18.4

装帧:平装

isbn号码:9787303071326

丛书系列:

图书标签:

• 中考
• 数学
• 试题
• 真题
• 练习
• 2005
• 教辅
• 试卷
• 解析
• 初中数学

深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 图书简介 本书深入探讨了当前人工智能领域最热门、发展最迅猛的分支之一——深度学习（Deep Learning）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的前沿应用与实践。随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升，以神经网络为核心的深度学习技术已经彻底革新了我们处理、理解和生成人类语言的方式。本书旨在为计算机科学、语言学、数据科学等领域的学生、研究人员以及希望将NLP技术应用于实际业务的工程师和开发者，提供一个全面、深入且兼具理论深度与工程实践指导的参考手册。 第一部分：深度学习与语言基础 本部分首先为读者构建理解深度学习在NLP中应用的坚实理论基础。我们不会停留在对传统NLP方法的简单回顾，而是直接聚焦于深度学习的基石。 第一章：神经网络的复兴与基础理论 详细解析了深度学习模型的核心组件：人工神经网络（ANN）的结构、激活函数（如ReLU、Sigmoid的优劣分析）及其在梯度下降优化中的角色。重点阐述了反向传播算法（Backpropagation）的数学原理与高效实现，这是所有深度模型训练的基础。此外，本书也对比了传统的统计学习模型（如HMM、CRF）与深度模型的范式转变。 第二章：词嵌入（Word Embeddings）的演进 词嵌入是实现“让机器理解词义”的关键。本章系统梳理了词嵌入技术的发展历程。从早期的基于矩阵分解的方法（如LSA）开始，深入剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram模型）的训练机制、负采样（Negative Sampling）和层次化Softmax（Hierarchical Softmax）的优化策略。随后，详细介绍了GloVe模型中全局共现统计信息的融合方式，并对比了这些静态词向量的局限性。 第三章：上下文敏感的动态表示 静态词嵌入无法解决一词多义（Polysemy）问题。本章聚焦于如何利用深度模型捕捉上下文信息。深入探讨了ELMo（Embeddings from Language Models）的特征提取机制，即如何通过双向LSTM生成上下文相关的词向量。这为后续的Transformer架构奠定了铺垫，强调了上下文建模对提升NLP任务性能的决定性作用。 第二部分：核心序列模型架构 本部分将重点介绍在NLP任务中发挥核心作用的序列建模架构，特别是循环神经网络（RNN）及其变体。 第四章：循环神经网络（RNN）及其挑战 全面解析了标准RNN的结构，包括其时间步展开和参数共享机制。然而，本书更侧重于分析标准RNN在处理长序列时遇到的梯度消失与梯度爆炸问题，并从理论上解释了为何传统RNN难以捕捉长期依赖关系。 第五章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU） 本书将详细剖析LSTM作为解决长期依赖问题的里程碑式进展。深入解析了输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）的工作原理，以及它们如何精确控制信息流的流入、保留和遗忘。同时，也对比了结构更简洁、计算效率更高的GRU模型，并提供了在不同资源限制下选择合适的循环模型的指导。 第六章：深度序列建模的高级应用 探讨了如何将LSTM/GRU堆叠成多层结构以提取更抽象的特征。重点介绍了Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型在机器翻译、文本摘要等任务中的经典应用，为后续的注意力机制打下基础。 第三部分：注意力机制与Transformer的革命 Transformer架构的提出是NLP领域的一次范式转移。本部分将彻底解析这一革命性技术及其带来的深远影响。 第七章：注意力机制（Attention Mechanism）的原理 深入解释了注意力机制的起源，它如何允许模型在生成或编码特定元素时，动态地关注输入序列中最相关的部分。详细阐述了Additive Attention（Bahdanau风格）和Multiplicative Attention（Luong风格）的计算细节。 第八章：Transformer：自注意力网络的构建 这是本书的核心章节之一。我们将完全解构Transformer模型。重点分析了自注意力（Self-Attention）的Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵计算过程，以及缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的优势。此外，详述了多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现从不同表示子空间学习信息的能力。 第九章：Transformer的完整架构与位置编码 全面展示了Encoder-Decoder堆栈的整体结构。重点解析了位置编码（Positional Encoding）的设计理念——如何在缺乏序列结构信息的情况下，为模型注入相对或绝对的位置信息。同时，讨论了Transformer中残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的关键作用。 第四部分：预训练语言模型（PLMs）的爆发 预训练模型是当前NLP应用的主流范式。本部分聚焦于如何利用大规模无标签数据进行高效预训练，并进行下游任务的微调（Fine-tuning）。 第十章：基于BERT的模型家族 详细剖析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新之处，特别是掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）这两个预训练任务。随后，介绍了BERT的各种变体，如RoBERTa（优化训练策略）和ALBERT（参数共享优化）。 第十一章：生成式预训练模型与自回归预测 对比BERT的双向特性，深入讲解以GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）为代表的自回归模型。解释了其仅使用左到右的注意力掩码，如何使其天然适用于文本生成任务。讨论GPT-3的In-Context Learning和Few-Shot Learning能力，这是当前大模型应用的关键。 第十二章：模型微调、提示工程与量化部署 本章侧重于工程实践。指导读者如何高效地将预训练模型应用于具体的任务（如情感分析、命名实体识别、问答系统）。探讨了高效微调策略（如Adapter Tuning、Prompt Tuning），并介绍了模型量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以在保持高性能的同时，减小模型部署时的计算资源需求。 第五部分：高级NLP应用与伦理考量 第十三章：前沿任务：文本摘要与机器翻译 结合Seq2Seq和Transformer架构，深入分析抽象式摘要（Abstractive Summarization）的技术难点，如事实一致性（Factuality）。在机器翻译方面，重点讨论神经机器翻译（NMT）中如何平衡流畅性与忠实度，以及低资源语言翻译的挑战。 第十四章：知识图谱与结构化信息抽取 探讨如何结合深度学习技术从非结构化文本中抽取实体、关系和事件，构建结构化的知识图谱。介绍基于图神经网络（GNN）的知识表示学习方法，以及如何将预训练模型融入关系抽取流程中。 第十五章：AI的社会影响与负责任的语言模型 最后，本书严肃探讨了深度学习模型带来的伦理挑战。内容涵盖模型偏见（Bias）的来源（数据固化与放大）、对抗性攻击（Adversarial Attacks）的防御，以及如何设计和部署更具可解释性（Interpretability）和公平性（Fairness）的NLP系统。 本书特色： 理论与实践并重： 每章理论讲解后均附有清晰的伪代码或Python实现思路（基于PyTorch/TensorFlow框架）。 聚焦最新进展： 涵盖了从Word2Vec到GPT-4时代主流模型的关键技术。 深度技术解析： 对核心算法（如Attention、MLM）的数学推导进行了清晰的阐述，而非仅停留在表面介绍。 本书是所有希望掌握当代NLP核心技术栈，并能在实际项目中解决复杂语言问题的技术人员的必备指南。

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从一个使用者的角度来看，这本书的实用价值被其过时的编辑理念和略显粗糙的制作工艺大打折扣了。它更像是一份历史文献，而非现代高效的备考工具。如果我是一个时间非常充裕，只想做一遍原汁原味试卷的深度研究者，或许还能从中找到一些怀旧的乐趣，但对于面临巨大升学压力的初三学生来说，每一分钟的复习时间都是宝贵的。他们需要的是经过现代教育理念优化过的、逻辑清晰、重点突出的复习材料。这本书的“评析”和“精编”未能达到预期的深度和广度，更像是一个对历史试题的简单存档，而非一本能够真正驱动学习进步的利器。它的出现，并没有为我今年的复习计划增添任何实质性的竞争优势。

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作为一本针对特定年份中考的汇编，它的“精编”程度也让人感到存疑。我对比了手头其他一些更侧重于方法归纳的资料，发现这本书在对题型的分类和归纳上显得非常传统和僵化。它似乎严格按照考试大纲的章节顺序来组织题目，缺乏跨章节的综合性考查。例如，在处理那些涉及几何与代数交汇的综合大题时，这本书仅仅是将它们放在了它们所属的主要知识点类别下，而没有专门设立一个“压轴题专项训练”或者“创新题型分析”的版块。这种缺乏结构深度的编排，使得考生在面对真正灵活多变的中考题时，仍然会感到无从下手，因为他们看到的只是一堆孤立的题目，而不是一个互相联系的知识网络。如果目标是“精编”，那么这种编排就显得过于松散，没有形成有效的知识体系冲击力。

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我花了大量时间试图理解这本书的“评析”部分，希望能从中挖掘出一些历年试题的深层解题思路和命题人的隐藏意图。然而，现实情况是，这里的“评析”与其说是深入的分析，不如说是对标准答案的简单复述和略微的文字润饰。很多题目，特别是那些涉及几何证明和函数压轴题的部分，作者仅仅是罗列了关键步骤，并没有真正解释“为什么”要选择这种特定的解题路径，更没有提供其他可能的解法或者错误思路的辨析。这对于那些基础尚可，但渴望突破瓶颈，追求“满分策略”的学生来说，简直是杯水车薪。我期待的是能看到一些“高手点拨”式的见解，比如如何迅速识别陷阱，如何巧妙地运用几何辅助线等，但这本书提供的，更多是一种机械式的、流程化的指导。感觉作者似乎预设了读者已经完全掌握了所有基础概念，而只是需要一个“答案手册”来核对，这完全忽略了中考复习中至关重要的“思维构建”过程。

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这本书的封面设计实在是一言难尽，那种陈旧的色彩搭配和字体选择，让我瞬间回到了二十年前的教辅书时代。说实话，我抱着很大的期望打开它，毕竟“精编与评析”听起来很有分量，但内页的排版简直是一场视觉灾难。字体的粗细不一，页边距的设置也显得随意得很，有些地方甚至感觉墨水印得不够均匀，读起来眼睛非常容易疲劳。我得承认，这本书的纸张质量也远不如市面上那些新近出版的教辅材料，摸上去有一种粗糙的质感，翻阅几次后，边缘就开始卷曲，给人一种廉价感。对于一个希望在紧张复习过程中能获得良好阅读体验的考生来说，这种糟糕的外部包装无疑是一个负面的开端。我更希望出版方能在内容质量之外，也关注一下读者的阅读感受，毕竟，一本好的教辅书，应该是让人愿意拿起并长时间阅读的，而不是让人望而却步的“劝退工具”。从外观上看，它完全没有体现出对2005年那一年中考数学的尊重和重视，更像是一份匆忙赶工的复印件。

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这本书在试卷的呈现方式上也存在一些不尽如人意的地方。虽然声称是“中考试题精编”，但每一套试卷后面紧接着就是答案和解析，中间几乎没有喘息的空间。这导致考生在做模拟训练时，很难完全代入到那种真实的考试氛围中去。理想的教辅书应该将试卷原样呈现，留出足够的答题空白，让读者可以像在考场上一样独立完成，然后才能翻到后面的解析部分进行自我评估。而这本书的排版，更像是一种“边做边看”的辅助读物，而不是一套严肃的模拟试卷集。这种设计鼓励了读者在遇到难题时立即寻求帮助，从而削弱了独立思考和时间管理能力的训练效果。对于中考这种高度依赖临场心态和节奏把握的考试而言，这种阅读体验上的缺陷是需要被严肃指出的。

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