数据库及程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国劳动

作者:本社

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2007-7

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787504561909

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 程序设计
• SQL
• 编程
• 数据结构
• 算法
• 软件工程
• 计算机科学
• 信息技术
• 开发

好的，以下是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》的图书简介，严格按照您的要求，不提及“数据库及程序设计”相关内容，力求详实且自然。 --- 图书简介：《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》 前言：语言智能的时代浪潮 在信息爆炸的今天，如何让机器真正“理解”人类的语言，已成为人工智能领域最核心的挑战与机遇。从语音助手到智能客服，从机器翻译到情感分析，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的速度渗透到社会生活的方方面面。驱动这场革命的引擎，正是近年来突飞猛进的深度学习技术。 《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》旨在为读者搭建一座坚实的桥梁，连接起深奥的神经网络数学基础与复杂多变的实际语言任务。本书不仅仅是一本技术手册，更是一部系统性的思想指南，带领读者深入剖析当代最前沿的语言智能构建方法论。 第一部分：理论基石——重塑语言的数字表征 本书的开篇致力于为读者奠定不可动摇的理论基础。我们摒弃了传统NLP中繁琐的特征工程，转而聚焦于深度学习如何高效地从海量文本中自动学习特征表示。 第一章：向量化与词嵌入的进化 本章详细阐述了语言的“数字化”过程。我们将从早期的词袋模型（BoW）和TF-IDF讲起，逐步过渡到里程碑式的Word2Vec（Skip-gram与CBOW模型），深入解析其背后的负采样、窗口机制与矩阵分解原理。随后，我们将探讨GloVe模型的共现矩阵方法，并对比这些静态词嵌入（Static Embeddings）的优缺点，为理解上下文依赖性做好铺垫。 第二章：循环神经网络（RNN）的魔力与局限 语言是序列化的，因此循环结构成为了早期处理序列数据的核心工具。本章全面解析了标准RNN的结构、前向传播与反向传播算法（BPTT）。重点剖析了梯度消失与爆炸问题，并以此为驱动力，系统介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作机制——输入门、遗忘门、输出门如何协同工作，确保信息在长序列中的有效流动与记忆保持。 第三章：序列建模的范式转移——注意力机制的登场 认识到RNN在处理超长依赖时的固有瓶颈，本章将焦点转向革新性的“注意力机制”（Attention Mechanism）。我们将详细介绍自注意力（Self-Attention）的计算流程，包括Query、Key、Value矩阵的投影、缩放点积计算，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何提升模型的表达能力。这部分内容是理解后续Transformer架构的关键。 第二部分：核心架构——Transformer的全面解析 Transformer模型的横空出世，彻底改变了NLP的研究格局。本书用专门的章节来系统拆解这一革命性架构。 第四章：Transformer：编码器与解码器的精妙结合 本章是本书的核心章节之一。我们将把Transformer分解为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个主要部分进行逐层解析。重点讲解位置编码（Positional Encoding）如何为无序的自注意力机制引入序列信息，以及层归一化（Layer Normalization）在深度网络中的作用。对于解码器部分，我们细致讨论了掩码自注意力（Masked Self-Attention）在防止信息泄露中的关键作用。 第五章：预训练的艺术——从BERT到GPT的演进 预训练语言模型（PLM）将NLP带入了新的纪元。本章将深入探讨两大主流预训练范式： 1. 基于编码器的模型（如BERT家族）：详述了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标，以及它们在下游任务中如何通过微调（Fine-tuning）实现高效迁移学习。 2. 基于解码器的模型（如GPT系列）：聚焦于单向语言建模的原理，解释其如何擅长生成任务，并探讨自回归（Autoregressive）生成的采样策略（如贪婪搜索、集束搜索、Top-K/Nucleus Sampling）。 第三部分：前沿应用与实践落地 理论知识需要通过实际应用来检验和巩固。本部分将聚焦于当前NLP领域的几大核心应用场景，并提供详尽的实践指导。 第六章：文本分类与序列标注 我们将介绍如何利用深度模型解决文本情感分析、主题识别等分类任务。对于序列标注任务，如命名实体识别（NER）和词性标注（POS Tagging），本书将对比使用Bi-LSTM-CRF架构与纯Transformer架构的实现，并讨论如何有效处理标签不平衡问题。 第七章：机器翻译与文本生成 本章深入探讨神经机器翻译（NMT）的端到端解决方案。从Seq2Seq模型到Transformer在翻译中的具体应用，我们不仅关注BLEU等评估指标，更深入分析翻译中信息压缩与忠实度的权衡。在生成任务方面，我们将详细讨论摘要生成（抽取式与生成式）和对话系统的核心挑战。 第八章：跨模态与指令微调的未来趋势 展望未来，本书介绍了当前的研究热点，包括文本与图像的联合表示（如CLIP模型的基础概念），以及指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）如何塑造下一代通用语言模型，使其更符合人类的指令和价值观。 适用读者对象 本书内容由浅入深，覆盖了从基础数学概念到前沿模型实现的完整脉络，特别适合： 计算机科学、人工智能、数据科学等专业的高年级本科生及研究生。 希望系统性掌握现代NLP技术栈的在职工程师和研究人员。 具备一定编程基础，渴望从理论层面理解并构建先进语言模型的自学者。 通过本书的学习，读者将不仅掌握如何调用现有的深度学习库来解决实际问题，更重要的是，能够理解模型背后的核心驱动力，从而具备设计、修改和创新下一代语言处理系统的能力。

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这本书的语言风格和逻辑组织方式，让我想起那些经典的学术著作，充满了严谨和体系性，但同时又没有陷入过于古板的泥沼。它在讲述数据库范式和关系代数时，那种层层递进的论证过程，简直是教科书级别的典范。作者似乎非常擅长将复杂的数学模型和逻辑推理，转化为读者可以理解的认知路径。我特别喜欢它在讨论数据模型时，穿插的历史背景介绍，这让我明白了为什么现在的主流技术会是这个样子，而不是其他形式，这种历史的纵深感为技术知识增添了厚度。对于那些对计算机科学理论有深厚兴趣的读者，这本书无疑提供了丰富的营养。它不满足于教你“怎么做”，更热衷于探讨“为什么是这样”，这种对本源的追溯，对于建立牢固的计算机科学基础至关重要。阅读过程中，我经常需要停下来，对照着书中的推导过程，在纸上画图来辅助理解那些集合运算，这种沉浸式的学习体验，让我感觉自己仿佛正在上世界顶尖大学的专业课程，收获的不仅仅是技术，更是一种科学的思维方式。

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这本书的深度和广度都超乎我的预期，对于有一定基础的开发者来说，它提供了一个非常扎实的理论支撑和实战参考。我尤其欣赏作者在探讨高级主题时的严谨态度，无论是关于事务隔离级别的深入剖析，还是在性能调优方面提供的独到见解，都体现了作者深厚的行业经验。书中对不同数据库系统的特性对比分析非常到位，没有采用一刀切的通用论调，而是针对具体场景，清晰地指出了每种方案的优劣势，这对于我们团队在做技术选型时提供了极大的参考价值。我记得有一次我们团队遇到了一个棘手的并发问题，查阅了大量资料无果，最终还是在这本书的一个小章节里找到了解决问题的关键思路，那种豁然开朗的感觉，真是无法用言语形容。它不仅仅是一本工具书，更像是一本思想手册，引导读者跳出“实现功能”的层面，去思考“如何优雅、高效地实现功能”。书中的代码示例都经过精心设计，不仅能运行，而且结构清晰、注释到位，让人能够从中学习到高质量代码的范式。对于希望从“会写代码”迈向“精通设计”的工程师而言，这本书绝对是书架上不可或缺的珍藏。

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老实说，这本书的配套资源和社区支持做得相当出色，这对于技术学习来说，简直是锦上添花。我发现书中的很多章节后面都附带着“思考题”和“进阶挑战”，这些题目设计得非常巧妙，既能巩固书本知识，又能启发我们去探索更广阔的技术领域。我尝试着去完成其中一些挑战性的题目，虽然过程颇为曲折，但最终解决问题的成就感是巨大的。更令人惊喜的是，作者似乎非常关注读者的反馈，我看到一些线上讨论区里，针对书中某些晦涩难懂的部分，已经有了非常热烈的讨论和作者的补充说明，这形成了一个良性互动的学习生态。这本书的排版也十分清晰，索引做得非常到位，需要快速查找某个特定知识点时，效率极高。对于我这种习惯多线程学习的人来说，这种易于检索的特性非常重要。它就像一位耐心的导师，不仅传授知识，还为你准备了探索未知领域的工具和地图，让我感觉自己并非孤军奋战，而是有人在引导着我不断向前探索，这对于保持学习的动力至关重要。

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这本书简直是为我这种编程新手量身定做的！我之前对那些复杂的理论总是望而却步，感觉自己像是迷失在代码的迷宫里。但这本书的切入点非常友好，它没有一开始就扔给我一堆晦涩难懂的术语，而是通过很多贴近实际的案例，循序渐进地引导我理解核心概念。我特别喜欢它对基础知识的讲解，那种深入浅出的方式，让我即使在面对一些看似抽象的逻辑时，也能找到清晰的思路。比如，它在介绍数据结构的时候，会用生活中的例子来比喻，比如排队买票或者图书馆的书架管理，这一下子就让我明白了那些复杂的算法在现实世界中的应用场景。读完前几章，我明显感觉到自己看待问题的角度发生了变化，不再是死记硬背那些命令，而是开始思考“为什么”要这样做。这本书的结构安排也十分合理，知识点之间的过渡自然流畅，不会让人有跳跃感。而且，它的排版和图示设计也很用心，很多时候，一个精妙的图示比长篇大论的文字更有说服力，让我更容易消化吸收那些专业知识。对于我这种需要打好基础的初学者来说，这本书无疑是开启数据库和程序设计学习之旅的绝佳伙伴，它让我重拾了对编程的热情和信心。

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坦白说，这本书的阅读体验简直是一场酣畅淋漓的技术探索之旅。我是一个比较注重实践效果的人，这本书的每一个章节都像是为我量身打造的实战演练场。它不是那种只讲理论却不给具体代码的“假大空”读物，而是将理论与代码紧密地结合在一起。特别是它在讲解面向对象设计原则时，通过构建一个模拟的小型项目，将抽象的SOLID原则具象化，让我深刻体会到好设计是如何提升代码的可维护性和扩展性的。我在阅读过程中，几乎是每看完一个技术点，就会立即动手敲一遍书上的代码示例，然后尝试自己修改和扩展，这种“边读边练”的方式，极大地加深了我的理解。书中的错误处理和异常机制的讲解也非常细致入微，很多我以前可能会忽略的边界条件，都在书中得到了详尽的说明和处理方案。这种对细节的关注，体现了作者对工程质量的极高要求。对于那些渴望通过阅读来提升实际编程能力的朋友，我强烈推荐这本书，它提供的不是简单的知识点罗列，而是一套完整的、可复制的解决问题的框架和思路，读完之后你会感觉自己的技术栈得到了质的飞跃。

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