吹塑成型手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:化学工业

作者:[德]多米尼克V.罗

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2007-7

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787122003904

丛书系列:

图书标签:

• 吹塑
• 吹塑
• 塑料成型
• 塑料加工
• 工程塑料
• 模具设计
• 材料科学
• 制造工艺
• 塑料制品
• 聚合物
• 工业工程

好的，为您撰写一本与《吹塑成型手册》内容完全无关，并且详尽的图书简介。 --- 《深度学习模型优化与部署实践指南》图书简介 一本聚焦于现代人工智能应用前沿，横跨理论构建、性能调优与工业化部署的权威性技术专著。 在当前数据驱动与智能计算飞速发展的时代背景下，如何将前沿的深度学习模型从理论蓝图转化为高效、稳定的生产力工具，是摆在所有工程师、研究人员和企业技术决策者面前的核心挑战。《深度学习模型优化与部署实践指南》正是在这样的需求下应运而生。本书并非传统教科书式的基础理论堆砌，而是深度融合了算法工程学、高性能计算（HPC）以及云原生架构的实战经验，旨在为读者提供一套完整、系统且可操作的解决方案，以应对从模型训练到实际应用场景中的“最后一公里”难题。 第一部分：模型架构的精细化设计与轻量化 本部分深入剖析了当前主流深度学习模型（如Transformer、Diffusion Model、大型语言模型LLM等）的内在结构，并着重探讨了如何在保持模型性能（Accuracy）的同时，进行结构层面的优化。 1. 神经网络结构搜索（NAS）的进阶应用： 我们将超越基础的DARTS和ENAS算法，介绍如何结合强化学习（RL）和进化算法（EA）来探索更广阔的网络拓扑空间。重点案例将涵盖针对特定硬件平台（如移动端GPU或FPGA）的定制化搜索策略，包括结构化剪枝的搜索与量化友好的网络设计。 2. 知识蒸馏（KD）与模型紧凑化： 详述了硬标签（Hard Label）蒸馏、软目标（Soft Target）蒸馏的最新进展，并引入了跨模态知识迁移的概念，即如何将一个领域（如视觉）的知识有效地迁移到另一个领域（如文本）的紧凑模型中。此外，本书将详细介绍知识注入网络（KIN）的设计思路，用于在不增加推理时间的情况下提升小模型的表达能力。 3. 稀疏化与低秩分解： 探讨矩阵分解技术在深度学习中的应用，如SVD、Tucker分解等如何应用于大型权重矩阵的压缩。重点讨论非结构化稀疏化的挑战，包括如何设计硬件高效的稀疏矩阵乘法内核，以及如何利用软件框架（如PyTorch Sparsity）来激活这些优化。 第二部分：训练过程的性能瓶颈分析与加速 训练大型模型往往需要数周乃至数月，效率的提升是工程中的重中之重。本部分完全聚焦于训练阶段的优化技术。 1. 分布式训练策略的深度解析： 全面对比了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的适用场景与性能边界。特别关注ZeRO优化器（Zero Redundancy Optimizer）系列（ZeRO-1, ZeRO-2, ZeRO-3）在内存优化和大规模模型训练中的具体实现机制，以及如何与FSDP（Fully Sharded Data Parallel）进行有效结合。 2. 内存管理与激活值重计算（Activation Recomputation）： 深入探讨了梯度累积、混合精度训练（FP16/BF16）的正确应用范式。针对激活值占用的巨量内存，本书提供了多种梯度检查点（Gradient Checkpointing）的变体，包括针对RNN和Attention机制的差异化重计算策略，详细分析了重计算带来的计算开销与内存节省之间的平衡点。 3. 高效优化器及其状态管理： 除了标准的AdamW，我们讨论了LARS (Layer-wise Adaptive Rate Scaling)和LAMB (Layer-wise Adaptive Moments)等大批量训练优化器的内在机理，以及它们对收敛速度和最终精度的影响。同时，如何高效地持久化和恢复巨大的优化器状态（Optimizer State）也是工程实践中的难点，本书提供了基于RocksDB等高性能键值存储的解决方案。 第三部分：推理优化与跨平台部署 模型部署是价值实现的关键环节。本部分从模型转换到最终运行时环境（Runtime）的每一步都进行了细致的工程指导。 1. 模型中间表示（IR）与编译优化： 详细介绍了ONNX和TensorRT等IR格式的内部结构。核心内容在于如何利用TVM (Tensor Virtual Machine)或XLA (Accelerated Linear Algebra)等深度学习编译器，实现对特定算子的自动融合（Operator Fusion）与内核优化。读者将学会如何编写定制化的后端优化策略，以最大限度地压榨GPU或CPU的吞吐量。 2. 量化技术的实战部署： 本部分区分了训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）的优劣。重点在于INT8/INT4部署的挑战，包括校准集（Calibration Set）的选择、动态量化与静态量化的精确切换，以及如何处理量化过程中不可避免的精度损失（Quantization Error）。 3. 异构计算环境下的服务框架： 介绍了主流服务框架如Triton Inference Server、TorchServe的部署流程。特别强调了动态批处理（Dynamic Batching）和请求调度（Request Scheduling）的优化技术，这些技术是保证高并发场景下延迟稳定的关键。此外，还覆盖了模型在边缘设备（如移动端NPU/DSP）的导出与优化流程，包括Core ML和Android NNAPI的适配。 第四部分：可观测性、鲁棒性与模型治理 成功的部署不仅仅是让模型跑起来，更要确保其在真实世界的长期稳定运行。 1. 推理服务的性能监控与分析： 讲解如何集成Prometheus/Grafana等工具来监控关键指标，如QPS、P95/P99延迟、资源利用率。本书提供了延迟分解分析的方法论，用以精确识别是I/O瓶颈、CPU等待还是GPU计算受限。 2. 模型漂移（Model Drift）的检测与应对： 讨论了概念漂移（Concept Drift）和数据漂移（Data Drift）的统计学检测方法，例如使用KL散度或Jensen-Shannon散度来实时监控输入数据分布的变化。并提供了模型自动再训练（Retraining Trigger）的闭环流程设计。 3. 模型的安全与对抗性鲁棒性： 探讨了对抗性攻击（如FGSM、PGD）的原理，以及如何在部署阶段引入防御机制，例如随机化预处理和输入验证，以增强模型在恶意数据环境下的稳定性。 --- 目标读者： 资深算法工程师、机器学习平台开发人员、从事模型优化和高性能计算的研究人员，以及希望将AI技术规模化落地的技术负责人。 本书特色： 工程导向： 超过60%的内容基于实际工业界部署案例和开源库的源码级分析。 前沿覆盖： 涵盖LLM、Diffusion等最新模型在优化和部署上的独特挑战。 全面性： 覆盖从训练加速、内存优化到云端/边缘端部署的完整生命周期。 通过阅读本书，读者将掌握构建下一代高性能、高效率、可信赖的深度学习系统的核心技术和实践智慧。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它不仅仅是一本介绍吹塑成型技术的书，更是一本能够激发读者思考和探索的书。它通过对吹塑成型原理的深入讲解，以及对实际应用案例的详细分析，让我对这个行业有了更深的认识。我尤其欣赏书中关于“创新应用”的讨论，它不仅介绍了现有的技术，还对未来的发展趋势进行了展望，比如“智能化生产”和“环保材料”的应用。这让我看到了吹塑成型技术广阔的发展前景。总的来说，这本书内容丰富，讲解清晰，案例生动，对于任何想要了解吹塑成型技术的人来说，都是一本不可多得的参考书。它让我明白，看似简单的塑料制品，背后却凝聚着无数的智慧和技术，这也让我对这个行业产生了浓厚的兴趣，甚至考虑未来是否能在这个领域有所发展。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的中间部分，我开始对吹塑成型这个工艺有了更深刻的理解。书中对不同种类的吹塑成型方法，比如挤出吹塑、注射吹塑和拉伸吹塑，都进行了详细的介绍。我以前只知道“吹”，但现在才知道原来“吹”还有这么多种不同的玩法，每种方法都有它的适用范围和优缺点。比如，挤出吹塑适合生产大件的空心制品，像油桶、水箱之类的；而注射吹塑则更适合生产小型的、精度要求高的产品，像药瓶、化妆品瓶。最让我感到惊奇的是拉伸吹塑，它竟然可以通过拉伸来提高塑料的强度和透明度，这让我想起了很多饮料瓶的生产过程，原来背后有这么复杂的工艺。书中对模具的设计和材料选择也有专门的章节，这对我来说是全新的知识。我一直以为模具就是个简单的容器，没想到它对最终产品的质量影响那么大，而且不同的塑料需要不同的模具材料和冷却系统，这其中的学问可真不少。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，那种柔和的蓝色调和银色的字体，让人一眼看上去就觉得专业而又稳重。我之前对塑料成型这块其实了解得不多，纯粹是出于好奇心，觉得这个领域听起来挺高科技的，就随手翻开了。刚开始看的时候，我确实被那些图表和术语给震住了，感觉里面讲的很多东西都像天书一样，比如什么“吹胀比”、“模具冷却速率”、“熔体强度”之类的，完全不知道是什么意思。我当时脑子里只有一个模糊的概念，就是把一团热乎乎的塑料吹成一个形状，但具体怎么操作，怎么才能得到想要的形状，怎么控制成本和质量，我一点概念都没有。而且，我还在犹豫，这个知识点是不是太偏了，我一个普通读者，会不会根本看不懂，或者就算看懂了，也根本找不到实际应用的地方。不过，看到封面上的“手册”两个字，我还是觉得应该挺有用的，大概率是那种讲清楚基本原理和操作流程的书，希望能让我对这个领域有一个初步的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式真的非常到位，它不是那种枯燥乏味的教科书，而是通过循序渐进的方式，把复杂的技术原理一点点地剖析清楚。一开始，我以为它会非常理论化，充斥着各种公式和图表，但实际上，它更多的是以一种清晰易懂的语言，结合大量的插图和流程图，来解释各种概念。比如，在介绍“吹塑过程”的时候，书中会一步步地展示从原料融化到最终产品成型的整个过程，让你一目了然。而且，它还深入讲解了不同塑料的特性，以及它们在吹塑过程中可能遇到的问题，比如“收缩率”和“热变形温度”，这些细节的阐述，让我觉得这本书非常严谨和全面。对于一些关键的工艺参数，比如“模具温度”、“吹塑压力”和“冷却时间”，书中都给出了详细的解释和建议，这些内容对于想要深入了解吹塑成型的人来说，绝对是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

看到书的后半部分，我开始对吹塑成型的实际应用场景产生了浓厚的兴趣。书中不仅仅停留在理论层面，还列举了很多实际的案例，比如汽车零部件、日用品包装、医疗器械等等，这些都让我看到了吹塑成型技术在日常生活中的广泛应用。我特别关注了书中关于质量控制和缺陷分析的部分，这些内容对我来说非常实用。我以前总是觉得，塑料制品出现问题，可能是材料不好，或者操作失误，但书中详细列举了各种常见的缺陷，比如“壁厚不均”、“气泡”、“熔接线”等等，并且分析了产生这些缺陷的原因，以及如何通过调整工艺参数来避免。这让我意识到，吹塑成型是一个非常精密的工艺过程，需要技术人员具备扎实的理论知识和丰富的实践经验。这本书就像一个宝库，为我打开了一个全新的视角，让我看到了塑料制品生产背后的科学和技术。

评分☆☆☆☆☆

吹塑类非常经典的译作，特别是讲故障处理那段，很有帮助

评分☆☆☆☆☆

吹塑类非常经典的译作，特别是讲故障处理那段，很有帮助

评分☆☆☆☆☆

吹塑类非常经典的译作，特别是讲故障处理那段，很有帮助

评分☆☆☆☆☆

吹塑类非常经典的译作，特别是讲故障处理那段，很有帮助

评分☆☆☆☆☆

吹塑类非常经典的译作，特别是讲故障处理那段，很有帮助