具体描述
《电子商务实验指导(第2版)》一方面根据电子商务课程教学要求，另一方面根据劳动部颁发的助理电子商务师执业标准要求编写。《电子商务实验指导(第2版)》使用真实环境实验与模拟环境实验相结合的方式，并用绝大部分的篇幅介绍真实环境实验，一方面使学生能真正掌握从事电子商务活动的基本技能，另一方面也使无模拟环境的学生能使用《电子商务实验指导(第2版)》。
《电子商务实验指导(第2版)》内容具有实用性与系统性，采用了理论知识介绍与实验操作指导相结合的方法，并选用了较新的、但又是成熟的软件作为实验软件，以典型的例子作为实验案例。《电子商务实验指导(第2版)》共分六章，第一章介绍网络工具使用实验；第二章介绍电子交易与电子支付实验；第三章介绍安全性技术实验；第四章介绍网站建设实验；第五章介绍网络营销实验；第六章介绍电子商务模拟实验。
深度学习在自然语言处理中的前沿应用 本书聚焦于深度学习模型在自然语言处理（NLP）领域的最新进展与实践，旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解和掌握如何利用尖端技术解决复杂的语言理解与生成任务。 第一部分：基础理论与模型演进 本书的开篇部分将系统梳理深度学习在NLP中扮演的关键角色及其理论基础。我们将从传统的词向量（如Word2Vec、GloVe）出发，深入探讨循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）如何捕获序列信息，为后续复杂模型的构建打下坚实基础。 随后，重点将转向 注意力机制（Attention Mechanism） 的革命性影响。详细阐述注意力机制如何克服传统序列模型的长程依赖问题，并为 Transformer 架构 的诞生铺平了道路。我们将剖析 Transformer 结构中自注意力层（Self-Attention）的内部工作原理，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的计算细节及其在并行化处理中的优势。 第二部分：预训练语言模型（PLMs）的深度解析 预训练语言模型是当前NLP领域的核心驱动力。本书将用大量篇幅深入剖析以BERT、GPT系列以及后来的T5、BART等为代表的代表性模型。 BERT 家族（Encoder-Only）： 我们将细致讲解 BERT 的双向编码器结构，重点分析其两种核心预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM） 和 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。通过实例演示，读者将理解这些任务如何使模型学习到深层次的上下文关联性。此外，还将涵盖 RoBERTa、ALBERT 等优化版本的改进思路。 GPT 家族（Decoder-Only）： 专注于生成任务的GPT模型，其单向（自回归）的解码器结构是本书探讨的重点。我们将详细分析 GPT-3 及后续版本在参数规模、上下文学习（In-Context Learning）方面的飞跃，以及指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在提升模型对齐性方面的重要作用。 Seq2Seq 模型（Encoder-Decoder）： 对于需要序列到序列转换的任务（如机器翻译、摘要生成），我们将深入研究 T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何统一所有NLP任务的接口，以及 BART 在去噪自编码器训练范式下的独特优势。 第三部分：前沿应用与垂直领域实践 理论知识的掌握最终需要落地到具体的应用场景中。本部分将侧重于展示如何将上述强大的预训练模型应用于解决实际的、具有挑战性的NLP问题。 1. 高级信息抽取与知识图谱构建： 探讨如何利用序列标注模型（如基于BERT的命名实体识别NER、关系抽取RE）从非结构化文本中精准提取关键信息。我们将介绍如何处理长文档的上下文依赖问题，并讨论基于图神经网络（GNNs）的知识图谱补全与推理方法。 2. 复杂问答系统（QA）与阅读理解： 区别于传统的抽取式问答，本书将深入研究生成式问答的实现。这包括基于检索增强生成（RAG）的架构，如何有效地将外部知识库与大型语言模型（LLMs）结合，以生成事实准确、信息丰富的答案。 3. 机器翻译的质量提升： 超越基础的神经机器翻译（NMT），我们将探讨低资源语言翻译的策略（如迁移学习、多语言模型），以及如何利用对比学习等方法进一步优化翻译的流畅度和忠实度。 4. 文本摘要与内容生成： 详细分析抽取式摘要与生成式摘要的差异与适用场景。在生成式摘要部分，重点讲解控制生成文本的连贯性、避免事实性错误（Hallucination）的关键技术和评估指标（如ROUGE、BLEU之外的新指标）。 第四部分：模型的可信赖性与部署挑战 随着模型规模的增大，确保其安全、可靠和高效的部署成为新的研究热点。 1. 模型对齐、偏见与伦理： 深入剖析大型模型中潜藏的社会偏见（性别、种族等），并介绍解除（Debiasing）技术。讨论如何通过对抗性训练和红队测试来提高模型的鲁棒性和安全性。 2. 效率优化与推理加速： 讨论在资源受限环境下部署大型模型的技术，包括： 模型量化（Quantization）： 如INT8和稀疏化技术。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 如何训练更小、更快的“学生模型”。 模型剪枝（Pruning） 与 结构化稀疏化 在保持性能前提下的模型瘦身策略。 3. 评估指标的深入探讨： 超越表面指标，探讨如何设计更贴近人类判断的评估体系，特别是针对开放式生成任务（如对话、创意写作）的自动化评估挑战。 本书内容设计强调理论的深度与工程实践的结合，通过大量的代码示例（基于主流深度学习框架PyTorch/TensorFlow）和实际案例研究，确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“如何做”，为有志于在NLP领域进行研究或工程开发的专业人士提供一份坚实的参考指南。
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