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出版者:中国人民大学出版社

作者:斯派斯兰德

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2006-3

价格:66.00元

装帧:

isbn号码:9787300071381

丛书系列:

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好的，以下是一本假设的图书的详细简介，这本书的书名为《深度学习与自然语言处理前沿实践》，其内容与您提到的《中级会计学》完全无关。 --- 深度学习与自然语言处理前沿实践 作者： 王建华，李明 著 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2024年10月 内容概述 《深度学习与自然语言处理前沿实践》是一本面向具有一定编程基础和机器学习理论知识的读者，深入探讨现代自然语言处理（NLP）领域核心技术、前沿模型及实际应用的高级技术专著。本书旨在弥合理论知识与工业级应用之间的鸿沟，通过大量的代码示例、案例分析和实战项目，引导读者掌握如何利用最先进的深度学习架构解决复杂的语言理解和生成任务。 本书结构严谨，内容前沿，不仅涵盖了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等经典模型在NLP中的应用，更将篇幅重点放在当前主导NLP领域的Transformer架构及其衍生模型（如BERT、GPT系列、T5）的深入解析与实战部署。 第一部分：NLP与深度学习基础回顾与工具栈构建 本部分为后续高级内容打下坚实的基础，确保读者对必要的数学原理、编程环境和主流框架有清晰的认识。 第一章：NLP基础概念与数据预处理 本章首先回顾了语言学基础知识，包括词法分析、句法分析和语义分析的基本概念。重点讲解了文本表示方法的发展历程，从传统的词袋模型（Bag-of-Words）到词向量（Word2Vec, GloVe）的演进。详细介绍了高效的文本清洗、分词（Tokenization）策略，尤其关注多语言环境下的挑战。此外，探讨了语料库的构建、平衡与标注规范，为后续模型训练做好数据准备。 第二章：深度学习框架与高效计算环境 本章聚焦于实战所需的技术栈。详细对比和演示了当前主流的深度学习框架——PyTorch和TensorFlow 2.x在处理序列数据时的异同点和最佳实践。重点讲解了如何利用GPU/TPU进行高效并行计算，以及如何使用如`Hugging Face Transformers`库等业界标准工具进行模型加载与管理。本章包含详细的性能调优指南，确保读者能在大规模数据集上稳定运行复杂的深度模型。 第二部分：序列建模核心：从RNN到注意力机制 本部分系统梳理了处理序列数据和捕捉长期依赖关系的关键技术，为理解现代模型打下理论基石。 第三章：循环神经网络及其变体 详细剖析了RNN的结构、工作原理及其在梯度消失/爆炸问题上的局限性。深入讲解了LSTM和GRU的设计思想，包括遗忘门、输入门和输出门的具体运算机制。通过具体的代码实现，展示了如何使用这些模型处理机器翻译、文本生成等基础任务，并分析了它们在长序列处理上的性能瓶颈。 第四章：注意力机制的诞生与意义 本章是理解现代NLP模型的关键过渡。全面介绍了注意力机制（Attention Mechanism）的概念，它如何解决传统序列模型对上下文信息捕获不足的问题。深入讲解了自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的计算，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的设计目的和优势。 第三部分：Transformer架构与预训练模型革命 本部分是全书的核心，全面覆盖了当前NLP领域最热门和最具影响力的技术。 第五章：Transformer架构的精细解构 本章将Transformer的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）模块进行了层级化、模块化的拆解。详细分析了Transformer中所有关键组件的数学细节，包括位置编码（Positional Encoding）、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）。通过对原始论文《Attention Is All You Need》的深度解读，帮助读者彻底理解其并行计算的优势。 第六章：基于BERT的上下文理解模型实践 重点聚焦于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）系列模型。详细解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）这两个关键预训练任务。本章提供了大量关于如何针对特定下游任务（如情感分析、命名实体识别、问答系统）对BERT进行微调（Fine-tuning）的实战指南，包括数据构造、超参数选择和评估指标的运用。 第七章：生成式模型：GPT系列与自回归应用 本章深入探讨了以GPT（Generative Pre-trained Transformer）为代表的自回归（Autoregressive）模型。讲解了其仅使用Decoder结构的逻辑，以及它们在文本续写、对话系统和摘要生成中的强大能力。内容涵盖了提升生成质量的技术，如束搜索（Beam Search）、温度采样（Temperature Sampling）和Top-K/Top-P采样策略。 第八章：高效与多任务学习：T5与参数高效微调 面对超大模型的部署挑战，本章介绍了T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型如何统一所有NLP任务的文本到文本框架。更重要的是，本书详细介绍了参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning。读者将学会如何在资源有限的环境下，快速、有效地适配和部署大型语言模型。 第四部分：前沿应用与系统部署 本部分将理论知识转化为实际生产力，关注NLP系统的端到端构建和新兴技术领域。 第九章：检索增强生成（RAG）与知识密集型NLP 随着通用大模型知识更新滞后的问题日益突出，本章重点介绍了检索增强生成（RAG）架构。详细讲解了如何结合向量数据库（Vector Databases）、高效嵌入模型（Embedding Models）构建知识库，并将检索到的实时、准确信息注入到生成模型的上下文窗口中，以提升信息准确性和可溯源性。 第十章：多模态NLP与跨语言理解 探讨了NLP领域向多模态发展的趋势，简要介绍了视觉语言模型（如CLIP）的基本原理，以及如何将文本与图像信息进行对齐。此外，针对机器翻译和跨语言信息检索，深入分析了多语言BERT（mBERT）和XLM-R等模型，并提供了评估跨语言迁移学习效果的量化方法。 第十一章：NLP系统的工业化部署与监控 实战经验的总结部分。指导读者如何将训练好的模型打包、优化，并部署到生产环境。内容包括模型量化、剪枝技术以减小模型体积和推理延迟；使用ONNX或TensorRT进行推理加速；以及构建健壮的A/B测试和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保模型在上线后能稳定运行并接受实时反馈的迭代。 本书特色 紧跟前沿： 深度覆盖2020年至今的Transformer核心技术栈和最新的PEFT、RAG方法。 代码驱动： 超过80%的理论讲解均配有基于PyTorch的详细、可运行代码示例。 案例详实： 结合真实世界的复杂数据集，展示从数据处理到模型部署的全流程。 面向实践： 专设章节讨论模型部署、性能优化和知识增强，解决工业落地难题。 适合读者： 熟悉Python编程，具备一定机器学习或深度学习基础的工程师、研究人员、数据科学家，以及希望快速掌握现代NLP核心技术的进阶学习者。

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我是一名财务专业在读研究生，在学习过程中，我一直在寻找一本能够帮助我巩固基础、拓展视野的教材。《中级会计学》这本书无疑是我最满意的选择。它在保持严谨学术性的同时，也注重内容的实用性和前沿性。书中不仅详细讲解了现行的会计准则，还对一些新兴的会计问题进行了探讨，比如新收入准则、新租赁准则等。我特别欣赏书中对于这些新准则的解读，它不仅解释了准则的内容，还分析了它们对企业财务报告的影响，以及我们在实际工作中需要注意的事项。

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这本书真是太让人惊喜了！我是一名正在备考中级会计职称的考生，之前也看过不少教材和辅导书，但《中级会计学》这本书带给我的感觉完全不一样。首先，它的内容编排非常合理，逻辑性很强，从最基础的概念讲起，循序渐进，让我这个会计小白也能很快理解。尤其是一些比较抽象的概念，比如存货的计价方法、收入的确认原则，书中都通过大量的图表和实际案例来解释，让我能够更直观地感受到理论与实践的结合。我特别喜欢书中对于复杂章节的处理方式，它不是简单地堆砌知识点，而是把它们拆分成一个个小模块，每个模块都有清晰的讲解和相应的练习题，这样学习起来不会感到枯燥乏味，而且能够及时巩固所学内容。

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我是一名对会计充满好奇心的非专业人士，一直想了解会计的运作原理。《中级会计学》这本书成为了我入门的最佳选择。它以一种非常平易近人的方式，向我展示了会计的奥秘。书中对于每一个会计科目的讲解都非常透彻，比如资产、负债、所有者权益、收入、费用等等，都通过生动的例子来解释，让我能够理解它们在企业经营中的作用。我特别喜欢书中对于现金流量表的讲解，它让我明白了企业经营活动、投资活动和筹资活动之间的联系，也让我对企业的资金流转有了更直观的认识。

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我是一位准备跨行业进入财务领域的求职者，迫切需要掌握扎实的会计知识。《中级会计学》这本书就像我的“秘密武器”。它不仅内容丰富，而且讲解清晰，逻辑性强，能够帮助我快速建立起完整的会计知识体系。我最喜欢的是书中关于财务报表分析的部分，它不仅教我们如何阅读财务报表，还教我们如何运用各种指标来分析企业的经营状况和财务风险。这些知识对于我未来的职业发展至关重要。

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我是一名经验丰富的会计师，但总觉得理论知识不够扎实，想系统地学习一下。《中级会计学》这本书对我来说是一次宝贵的学习机会。它不仅涵盖了会计学的基本理论，还深入探讨了会计的最新发展和趋势。我尤其欣赏书中对于会计职业道德和法律法规的讲解，这对于我们会计从业人员来说是至关重要的。这本书让我对会计工作有了更全面的认识，也为我的职业生涯发展打下了坚实的基础。

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我是一名在职会计，平时工作很忙，但为了提升自己的专业技能，我决定报考中级会计职称。在选择教材时，我对比了好几家，最终选择了《中级会计学》。这本书的内容非常全面，涵盖了中级会计职称考试的所有科目，而且讲解得非常透彻，深入浅出。我尤其欣赏书中对于一些疑难问题的分析，作者似乎能洞察到我们考生在学习过程中可能会遇到的困惑，并提前给出了解答。比如在讲到金融工具时，书中不仅解释了各种金融工具的分类和计量，还详细讲解了它们的风险和收益，以及如何进行会计处理，这对于我们理解和掌握金融工具的会计知识非常有帮助。

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我之前考过初级会计，感觉还算顺利，所以想进一步提升自己的会计水平。《中级会计学》这本书对我来说是一个很好的进阶选择。它在初级会计的基础上，深入讲解了更复杂、更专业的会计概念。我喜欢书中提供的练习题，题型多样，难度适中，能够很好地检验我的学习成果。而且，书中的答案解析也非常详细，能够帮助我理解错题的原因，并找到正确的解题思路。我感觉通过这本书的学习，我的会计思维能力得到了很大的提升，对会计工作有了更深刻的理解。

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说实话，我之前对会计知识了解不多，也曾经觉得这个领域很枯燥。但是，《中级会计学》这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师。书中的语言通俗易懂，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松上手。我尤其喜欢书中穿插的“专家提醒”和“考点归纳”环节，这些都是作者根据多年的教学经验总结出来的精华，能帮助我们快速抓住重点，避免走弯路。而且，书中提供的例题设计得非常贴合实际工作，让我能将学到的知识运用到实际场景中，增强了我的学习兴趣和动力。

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坦白说，我之前对会计的态度是有点畏惧的，觉得它太过死板和枯燥。但是，《中级会计学》这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它用一种非常生动有趣的方式来呈现会计知识，让我觉得学习会计就像在玩游戏一样。书中穿插了很多小故事和案例，让那些原本枯燥的会计概念变得鲜活起来。我尤其喜欢书中关于成本核算的部分，它通过一个模拟经营的小游戏，让我亲身体验了不同成本核算方法对企业利润的影响，这种沉浸式的学习体验是我从未有过的。

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作为一名已经工作了多年的会计人员，我总觉得自己的知识体系有些零散，想系统地学习一下。偶然的机会，我发现了《中级会计学》这本书，这本书的内容非常系统和完善，它就像一本会计百科全书，涵盖了所有我想了解的内容。书中对每一个知识点的讲解都非常细致，而且思路清晰，逻辑严谨。我特别喜欢它在讲解一些复杂的会计处理时，会提供多种方法的对比和分析，让我们能够理解不同方法的优劣，以及在什么情况下应该采用哪种方法。这种深入的分析，对于提升我们的专业判断能力非常有帮助。

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