具体描述
本书为计算机类相关专业教材，内容主要包括：windows 2000 server简介和安装，windows 2000 server网络组建，active directory的设定和管理，账户、组和组织单元的管理，dhcp网络服务，dns和wins服务器，拨号连接网络与vpn网络，配置路由访问服务器，打印机管理，文件服务器的搭建，邮件服务器的搭建，视频点播服务器的搭建，ftp服务器的搭建，web服务器的搭建等。
本书特点：采用“知识性与技能性组结合”的模式，体现理论与具体实践紧密结合，培养读者动手能力；以任务驱动的形式，边举例边讲解，图文并茂，步骤清晰，一目了然，学习轻松，容易上手；实验内容新颖、典型，实用性、指导性强；完全情景教学模式，激发强烈的学习兴趣。
本书力求内容新颖，深入浅出，操作性强，适用于高职高专院校的计算机应用与维护、计算机网络等相关专业，也可作为其他计算机用户的参考用书。
好的，这是一本关于软件开发、数据科学与人工智能的图书简介，与“Windows网络操作系统应用”主题完全无关。 --- 深度学习与现代软件工程：从理论基石到工业实践 献给所有渴望驾驭前沿技术，构建下一代智能系统的工程师、研究人员与技术领导者 在信息技术日新月异的今天，软件开发正经历着一场深刻的变革。传统的工程范式正在被数据驱动的智能系统所重塑。本书旨在成为一本面向未来、全面覆盖深度学习核心理论、先进软件架构设计以及可扩展系统实现的权威指南。它不仅仅是一本技术手册，更是对如何将尖端AI研究成果转化为稳健、高效、可维护的工业级产品的路线图。 本书的内容横跨三个相互关联的核心领域：深度学习数学基础、现代软件工程范式和大规模系统部署。我们摒弃了仅仅停留在API调用的表面教学，而是深入探究驱动这些技术发展的底层原理，确保读者不仅“会用”，更能“精通”并“创新”。 --- 第一部分：深度学习的数学与理论基石 (The Theoretical Foundation) 本部分将为读者夯实理解复杂模型所需的数学功底，并系统介绍当前主流深度学习模型的内在机制。 1.1 优化理论与反向传播的精妙 我们将从微积分和线性代数的基本概念出发，严谨推导梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其变种（如Adam、RMSProp）的收敛性与局限性。重点剖析反向传播算法（Backpropagation）的计算图谱理解，展示其如何巧妙地利用链式法则实现高效的参数更新。此外，还将探讨鞍点问题、梯度消失/爆炸的根源分析，并介绍如残差连接（Residual Connections）和批标准化（Batch Normalization）等关键技术如何从理论上解决这些难题。 1.2 概率图模型与生成式网络 超越传统的判别模型，本书将深入探讨概率图模型（如马尔可夫随机场、变分自编码器 VAEs）的结构与推断方法。随后，我们将聚焦于当前生成式AI的核心——生成对抗网络（GANs）。详细解析判别器与生成器之间的博弈论基础，探讨 Wasserstein GAN (WGAN) 等改进方案，以及如何进行训练稳定性和模式崩溃（Mode Collapse）的诊断与缓解。 1.3 Transformer架构的革命性解析 Transformer模型是当前大语言模型（LLMs）和视觉模型的基础。本章将进行一次彻底的“拆解”：从自注意力机制（Self-Attention）的计算效率分析，到多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。我们会详细对比编码器-解码器结构（如BERT）与纯解码器结构（如GPT系列）的设计哲学及其在不同任务上的适用性，并探讨位置编码（Positional Encoding）和层归一化（Layer Normalization）的关键作用。 --- 第二部分：构建可扩展、可维护的软件系统 (Modern Software Architecture) 深度学习模型只有融入健壮的软件工程实践中，才能发挥其真正的工业价值。本部分关注如何设计和实现高性能、高可靠性的数据和模型服务。 2.1 领域驱动设计（DDD）与AI服务解耦 传统的“大爆炸”式项目难以应对快速迭代的AI需求。我们将引入领域驱动设计（DDD）原则，指导读者如何清晰地划分AI产品中的核心领域（如数据摄取、特征工程、模型推理、效果监控）。重点讨论如何通过限界上下文（Bounded Contexts）有效地隔离模型训练环境与在线服务环境，确保代码的内聚性和松耦合性。 2.2 异步编程与反应式系统设计 在处理海量实时数据流和模型调用时，同步阻塞是性能瓶颈的元凶。本章将深入探讨反应式宣言式编程（Reactive Programming）范式。通过深入剖析现代编程语言中的并发模型（如Actor模型、Coroutines/Async-Await），指导读者构建能够优雅处理背压（Backpressure）、具备弹性恢复能力的异步服务。我们将以实际案例演示如何使用事件驱动架构来构建高性能的实时特征计算管道。 2.3 容器化、服务网格与弹性部署 将复杂的AI管道部署到生产环境是一项巨大的挑战。本书将侧重于云原生技术栈的应用： Kubernetes深度应用：不仅仅是部署应用，而是如何利用自定义资源定义（CRD）来管理复杂的MLOps工作流，如Knative用于无服务器推理。 服务网格（Service Mesh）：探讨Istio或Linkerd如何透明地处理微服务间的通信、负载均衡、灰度发布（Canary Release）以及零信任安全策略，尤其是在模型版本迭代和A/B测试场景下的价值。 --- 第三部分：模型运维与可信赖AI (MLOps and Trustworthy AI) 本部分关注的是模型从实验室走向生产环境后，如何保持其性能、可解释性和可靠性。 3.1 MLOps流水线的自动化构建 我们将系统性地介绍MLOps（机器学习运维）的实践框架。核心内容包括： 特征存储（Feature Stores）：如何设计一个统一的平台来管理训练和推理服务之间的特征一致性，避免训练-服务偏差（Training-Serving Skew）。 持续集成/持续交付/持续训练（CI/CD/CT）：自动化数据验证、模型训练、性能回归测试和金丝雀发布的全流程脚本和工具链选择。 3.2 模型可解释性（XAI）与偏见检测 随着模型复杂度增加，决策透明度变得至关重要。我们将详细介绍多种解释技术： 局部解释：如LIME和SHAP值，并讨论它们的计算成本与理论局限性。 全局解释：如何通过通路集成梯度（Integrated Gradients）或模型蒸馏来理解整体决策边界。 同时，我们将探讨如何量化和缓解数据和模型中存在的社会偏见，确保AI系统的公平性与可信赖性。 3.3 性能监控与漂移管理 部署后的模型性能会随着现实世界数据的变化而衰减。本章专注于“活的模型”的监控策略： 概念漂移（Concept Drift）与数据漂移（Data Drift）：如何设置实时监控仪表板来检测输入数据分布的变化，以及模型预测分布的变化。 在线再训练触发机制：设计基于统计阈值和业务影响评估的自动化再训练流程，确保模型始终保持在最佳状态。 --- 目标读者与本书的价值 本书假设读者具备扎实的计算机科学背景，熟悉至少一门主流编程语言（如Python/Go），并对基础数据结构和算法有所了解。 通过阅读本书，您将能够： 1. 掌握前沿AI模型的底层逻辑，不再满足于黑箱调用。 2. 应用现代软件工程原则，设计出高并发、高可用的AI驱动服务。 3. 建立完整的MLOps体系，实现模型的全生命周期自动化管理。 4. 构建更负责任、更具解释性的智能系统，为企业在新一轮技术竞争中奠定坚实的基础。 本书是面向构建未来智能系统的工程师的必备深度参考。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有