數據庫及程序設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:中國勞動

作者:本社

出品人:

頁數:176

译者:

出版時間:2007-7

價格:19.00元

裝幀:

isbn號碼:9787504561909

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據庫
• 程序設計
• SQL
• 編程
• 數據結構
• 算法
• 軟件工程
• 計算機科學
• 信息技術
• 開發

好的，以下是一份關於一本名為《深度學習與自然語言處理：從理論到實踐》的圖書簡介，嚴格按照您的要求，不提及“數據庫及程序設計”相關內容，力求詳實且自然。 --- 圖書簡介：《深度學習與自然語言處理：從理論到實踐》 前言：語言智能的時代浪潮 在信息爆炸的今天，如何讓機器真正“理解”人類的語言，已成為人工智能領域最核心的挑戰與機遇。從語音助手到智能客服，從機器翻譯到情感分析，自然語言處理（NLP）技術正以前所未有的速度滲透到社會生活的方方麵麵。驅動這場革命的引擎，正是近年來突飛猛進的深度學習技術。 《深度學習與自然語言處理：從理論到實踐》旨在為讀者搭建一座堅實的橋梁，連接起深奧的神經網絡數學基礎與復雜多變的實際語言任務。本書不僅僅是一本技術手冊，更是一部係統性的思想指南，帶領讀者深入剖析當代最前沿的語言智能構建方法論。 第一部分：理論基石——重塑語言的數字錶徵 本書的開篇緻力於為讀者奠定不可動搖的理論基礎。我們摒棄瞭傳統NLP中繁瑣的特徵工程，轉而聚焦於深度學習如何高效地從海量文本中自動學習特徵錶示。 第一章：嚮量化與詞嵌入的進化 本章詳細闡述瞭語言的“數字化”過程。我們將從早期的詞袋模型（BoW）和TF-IDF講起，逐步過渡到裏程碑式的Word2Vec（Skip-gram與CBOW模型），深入解析其背後的負采樣、窗口機製與矩陣分解原理。隨後，我們將探討GloVe模型的共現矩陣方法，並對比這些靜態詞嵌入（Static Embeddings）的優缺點，為理解上下文依賴性做好鋪墊。 第二章：循環神經網絡（RNN）的魔力與局限 語言是序列化的，因此循環結構成為瞭早期處理序列數據的核心工具。本章全麵解析瞭標準RNN的結構、前嚮傳播與反嚮傳播算法（BPTT）。重點剖析瞭梯度消失與爆炸問題，並以此為驅動力，係統介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部工作機製——輸入門、遺忘門、輸齣門如何協同工作，確保信息在長序列中的有效流動與記憶保持。 第三章：序列建模的範式轉移——注意力機製的登場 認識到RNN在處理超長依賴時的固有瓶頸，本章將焦點轉嚮革新性的“注意力機製”（Attention Mechanism）。我們將詳細介紹自注意力（Self-Attention）的計算流程，包括Query、Key、Value矩陣的投影、縮放點積計算，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何提升模型的錶達能力。這部分內容是理解後續Transformer架構的關鍵。 第二部分：核心架構——Transformer的全麵解析 Transformer模型的橫空齣世，徹底改變瞭NLP的研究格局。本書用專門的章節來係統拆解這一革命性架構。 第四章：Transformer：編碼器與解碼器的精妙結閤 本章是本書的核心章節之一。我們將把Transformer分解為編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩個主要部分進行逐層解析。重點講解位置編碼（Positional Encoding）如何為無序的自注意力機製引入序列信息，以及層歸一化（Layer Normalization）在深度網絡中的作用。對於解碼器部分，我們細緻討論瞭掩碼自注意力（Masked Self-Attention）在防止信息泄露中的關鍵作用。 第五章：預訓練的藝術——從BERT到GPT的演進 預訓練語言模型（PLM）將NLP帶入瞭新的紀元。本章將深入探討兩大主流預訓練範式： 1. 基於編碼器的模型（如BERT傢族）：詳述瞭掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）的訓練目標，以及它們在下遊任務中如何通過微調（Fine-tuning）實現高效遷移學習。 2. 基於解碼器的模型（如GPT係列）：聚焦於單嚮語言建模的原理，解釋其如何擅長生成任務，並探討自迴歸（Autoregressive）生成的采樣策略（如貪婪搜索、集束搜索、Top-K/Nucleus Sampling）。 第三部分：前沿應用與實踐落地 理論知識需要通過實際應用來檢驗和鞏固。本部分將聚焦於當前NLP領域的幾大核心應用場景，並提供詳盡的實踐指導。 第六章：文本分類與序列標注 我們將介紹如何利用深度模型解決文本情感分析、主題識彆等分類任務。對於序列標注任務，如命名實體識彆（NER）和詞性標注（POS Tagging），本書將對比使用Bi-LSTM-CRF架構與純Transformer架構的實現，並討論如何有效處理標簽不平衡問題。 第七章：機器翻譯與文本生成 本章深入探討神經機器翻譯（NMT）的端到端解決方案。從Seq2Seq模型到Transformer在翻譯中的具體應用，我們不僅關注BLEU等評估指標，更深入分析翻譯中信息壓縮與忠實度的權衡。在生成任務方麵，我們將詳細討論摘要生成（抽取式與生成式）和對話係統的核心挑戰。 第八章：跨模態與指令微調的未來趨勢 展望未來，本書介紹瞭當前的研究熱點，包括文本與圖像的聯閤錶示（如CLIP模型的基礎概念），以及指令微調（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF）如何塑造下一代通用語言模型，使其更符閤人類的指令和價值觀。 適用讀者對象 本書內容由淺入深，覆蓋瞭從基礎數學概念到前沿模型實現的完整脈絡，特彆適閤： 計算機科學、人工智能、數據科學等專業的高年級本科生及研究生。 希望係統性掌握現代NLP技術棧的在職工程師和研究人員。 具備一定編程基礎，渴望從理論層麵理解並構建先進語言模型的自學者。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握如何調用現有的深度學習庫來解決實際問題，更重要的是，能夠理解模型背後的核心驅動力，從而具備設計、修改和創新下一代語言處理係統的能力。

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這本書的深度和廣度都超乎我的預期，對於有一定基礎的開發者來說，它提供瞭一個非常紮實的理論支撐和實戰參考。我尤其欣賞作者在探討高級主題時的嚴謹態度，無論是關於事務隔離級彆的深入剖析，還是在性能調優方麵提供的獨到見解，都體現瞭作者深厚的行業經驗。書中對不同數據庫係統的特性對比分析非常到位，沒有采用一刀切的通用論調，而是針對具體場景，清晰地指齣瞭每種方案的優劣勢，這對於我們團隊在做技術選型時提供瞭極大的參考價值。我記得有一次我們團隊遇到瞭一個棘手的並發問題，查閱瞭大量資料無果，最終還是在這本書的一個小章節裏找到瞭解決問題的關鍵思路，那種豁然開朗的感覺，真是無法用言語形容。它不僅僅是一本工具書，更像是一本思想手冊，引導讀者跳齣“實現功能”的層麵，去思考“如何優雅、高效地實現功能”。書中的代碼示例都經過精心設計，不僅能運行，而且結構清晰、注釋到位，讓人能夠從中學習到高質量代碼的範式。對於希望從“會寫代碼”邁嚮“精通設計”的工程師而言，這本書絕對是書架上不可或缺的珍藏。

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老實說，這本書的配套資源和社區支持做得相當齣色，這對於技術學習來說，簡直是錦上添花。我發現書中的很多章節後麵都附帶著“思考題”和“進階挑戰”，這些題目設計得非常巧妙，既能鞏固書本知識，又能啓發我們去探索更廣闊的技術領域。我嘗試著去完成其中一些挑戰性的題目，雖然過程頗為麯摺，但最終解決問題的成就感是巨大的。更令人驚喜的是，作者似乎非常關注讀者的反饋，我看到一些綫上討論區裏，針對書中某些晦澀難懂的部分，已經有瞭非常熱烈的討論和作者的補充說明，這形成瞭一個良性互動的學習生態。這本書的排版也十分清晰，索引做得非常到位，需要快速查找某個特定知識點時，效率極高。對於我這種習慣多綫程學習的人來說，這種易於檢索的特性非常重要。它就像一位耐心的導師，不僅傳授知識，還為你準備瞭探索未知領域的工具和地圖，讓我感覺自己並非孤軍奮戰，而是有人在引導著我不斷嚮前探索，這對於保持學習的動力至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種編程新手量身定做的！我之前對那些復雜的理論總是望而卻步，感覺自己像是迷失在代碼的迷宮裏。但這本書的切入點非常友好，它沒有一開始就扔給我一堆晦澀難懂的術語，而是通過很多貼近實際的案例，循序漸進地引導我理解核心概念。我特彆喜歡它對基礎知識的講解，那種深入淺齣的方式，讓我即使在麵對一些看似抽象的邏輯時，也能找到清晰的思路。比如，它在介紹數據結構的時候，會用生活中的例子來比喻，比如排隊買票或者圖書館的書架管理，這一下子就讓我明白瞭那些復雜的算法在現實世界中的應用場景。讀完前幾章，我明顯感覺到自己看待問題的角度發生瞭變化，不再是死記硬背那些命令，而是開始思考“為什麼”要這樣做。這本書的結構安排也十分閤理，知識點之間的過渡自然流暢，不會讓人有跳躍感。而且，它的排版和圖示設計也很用心，很多時候，一個精妙的圖示比長篇大論的文字更有說服力，讓我更容易消化吸收那些專業知識。對於我這種需要打好基礎的初學者來說，這本書無疑是開啓數據庫和程序設計學習之旅的絕佳夥伴，它讓我重拾瞭對編程的熱情和信心。

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坦白說，這本書的閱讀體驗簡直是一場酣暢淋灕的技術探索之旅。我是一個比較注重實踐效果的人，這本書的每一個章節都像是為我量身打造的實戰演練場。它不是那種隻講理論卻不給具體代碼的“假大空”讀物，而是將理論與代碼緊密地結閤在一起。特彆是它在講解麵嚮對象設計原則時，通過構建一個模擬的小型項目，將抽象的SOLID原則具象化，讓我深刻體會到好設計是如何提升代碼的可維護性和擴展性的。我在閱讀過程中，幾乎是每看完一個技術點，就會立即動手敲一遍書上的代碼示例，然後嘗試自己修改和擴展，這種“邊讀邊練”的方式，極大地加深瞭我的理解。書中的錯誤處理和異常機製的講解也非常細緻入微，很多我以前可能會忽略的邊界條件，都在書中得到瞭詳盡的說明和處理方案。這種對細節的關注，體現瞭作者對工程質量的極高要求。對於那些渴望通過閱讀來提升實際編程能力的朋友，我強烈推薦這本書，它提供的不是簡單的知識點羅列，而是一套完整的、可復製的解決問題的框架和思路，讀完之後你會感覺自己的技術棧得到瞭質的飛躍。

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這本書的語言風格和邏輯組織方式，讓我想起那些經典的學術著作，充滿瞭嚴謹和體係性，但同時又沒有陷入過於古闆的泥沼。它在講述數據庫範式和關係代數時，那種層層遞進的論證過程，簡直是教科書級彆的典範。作者似乎非常擅長將復雜的數學模型和邏輯推理，轉化為讀者可以理解的認知路徑。我特彆喜歡它在討論數據模型時，穿插的曆史背景介紹，這讓我明白瞭為什麼現在的主流技術會是這個樣子，而不是其他形式，這種曆史的縱深感為技術知識增添瞭厚度。對於那些對計算機科學理論有深厚興趣的讀者，這本書無疑提供瞭豐富的營養。它不滿足於教你“怎麼做”，更熱衷於探討“為什麼是這樣”，這種對本源的追溯，對於建立牢固的計算機科學基礎至關重要。閱讀過程中，我經常需要停下來，對照著書中的推導過程，在紙上畫圖來輔助理解那些集閤運算，這種沉浸式的學習體驗，讓我感覺自己仿佛正在上世界頂尖大學的專業課程，收獲的不僅僅是技術，更是一種科學的思維方式。

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