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《职业技能短期培训•计算机文字录入员五笔字型输入法与速查》将五笔字型学习、练习及速查有效地结合起来，让读者边学边练，快速学会五笔字型输入法。全书内容包括键盘与指法练习、中文输入法、五笔字型基础知识、认识五笔字型字根、汉字的拆分与输入。内容翔实而丰富，并有相应的操作提示和操作技巧。
编程世界的前沿探索与实践指南 书名：深度学习模型优化与部署：从理论到实战的高效路径 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的指导，涵盖当前人工智能领域最核心、最具挑战性的环节——深度学习模型的优化与高效部署。我们不聚焦于基础的算法介绍，而是直接切入工程实践中的关键瓶颈，为致力于将前沿研究成果转化为生产力的高级工程师、研究人员以及技术管理者提供一套行之有效的解决方案和工具集。 第一部分：模型性能的极限挖掘——精炼与加速 在现代深度学习应用中，仅仅训练出一个“能用”的模型是远远不够的。真正的挑战在于如何让模型在有限的计算资源下，以极低的延迟提供最高的准确性。本部分将深入探讨模型优化技术的精髓。 1. 结构化剪枝与非结构化稀疏化： 我们将详细解析不同剪枝策略（如幅度剪枝、敏感度分析、基于梯度的剪枝）的内在机理与适用场景。重点在于如何设计自动化剪枝流程（AutoML for Pruning），确保在不同硬件平台（GPU, CPU, 边缘设备）上实现最佳的性能/精度权衡。对于非结构化稀疏化，本书将对比L1/L2正则化、动态稀疏训练（DST）等方法，并提供一套基于PyTorch/TensorFlow的稀疏矩阵高效运算库的集成指南，解决稀疏模型在实际推理中效率不升反降的常见痛点。 2. 量化技术的深度剖析与应用： 浮点数运算的能耗与延迟是移动和边缘计算中的主要障碍。本书将系统地阐述从全精度（FP32）到混合精度（FP16/BF16）的无缝过渡，并详述后向训练量化（QAT）与训练后量化（PTQ）的差异化应用。特别地，本书将引入四位（INT4）乃至二值化网络（BNN）的最新进展，探讨如何利用知识蒸馏技术弥补极端量化带来的精度损失。我们将提供一套基于ONNX Runtime和TensorRT的量化部署工作流，确保模型在目标硬件上实现硬件加速器的最大化利用。 3. 模型架构的轻量化设计范式： 抛开传统的网络堆叠，本章聚焦于高效网络单元的设计。我们将分析MobileNetV3、EfficientNet等轻量化架构背后的核心设计哲学，如倒残差结构（Inverted Residuals）、Squeeze-and-Excitation（SE）模块的深度优化等。此外，我们将探讨神经结构搜索（NAS）在自动化生成特定硬件友好型模型中的实际案例，指导读者如何定义定制化的搜索空间以匹配特定的延迟约束。 第二部分：异构计算与部署生态系统 模型优化完成后，如何将其高效、稳定地部署到不同的生产环境中，是决定项目成败的另一关键环节。本部分将构建一个从模型序列化到端侧运行的完整工程图景。 1. 统一模型表示：ONNX的深度实践： 我们将深入解析ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的内部结构，不仅仅停留在“转换”层面，而是探讨如何利用ONNX的图优化能力（如层融合、常量折叠）进行“离线优化”。本书将详细演示如何使用自定义算子（Custom Operators）扩展ONNX图，以支持尚未被主流框架完全支持的新型层或硬件加速指令。 2. 编译加速引擎的底层机制： 部署性能的关键在于推理引擎。我们将详尽对比TensorRT（NVIDIA GPU）、OpenVINO（Intel CPU/VPU）和TVM（通用深度学习编译器）的工作原理。重点分析TVM的调度原语（Schedule Primitives）和自动调优（Auto-tuning）机制，演示如何为特定的CPU指令集（如AVX-512）定制最高效的张量运算内核。读者将学会如何将训练好的模型通过TVM栈编译成高度优化的C/C++库，从而实现零依赖的快速推理。 3. 分布式推理与服务化架构： 针对高并发场景，本书将探讨模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）在推理阶段的应用，特别是在处理超大模型（如大型语言模型）时的挑战与对策。我们将详细介绍基于Kubernetes和Docker的微服务部署策略，使用Triton Inference Server等专业服务框架，实现动态批处理（Dynamic Batching）、模型版本管理和A/B测试，确保服务的高可用性和资源利用率最大化。 第三部分：前沿模型的高效迁移与定制 大型预训练模型（如LLMs和视觉Transformer）的出现，对现有的优化和部署流程提出了新的要求。 1. Transformer模型的稀疏化与KV Cache管理： 针对LLMs的自回归特性，我们将重点讨论Attention机制中的键值缓存（KV Cache）的内存爆炸问题。本书提供了一系列缓存优化策略，包括PagedAttention、分层缓存结构，以及如何通过结构化稀疏化来减少Attention计算的复杂度，同时保持生成质量。 2. 可解释性与鲁棒性作为部署指标： 现代AI系统不仅要求速度快，更要求其决策过程可解释且对对抗性攻击具有鲁棒性。我们将介绍如LIME、SHAP等可解释性工具在生产环境中的应用，以及如何在推理管道中集成对抗性训练的防御机制，确保部署的模型满足行业监管和安全要求。 总结： 本书的每一章节都基于真实的工业级项目挑战设计，理论讲解清晰，代码示例丰富且经过实战检验。它不是一本概念的堆砌，而是一本将深度学习从研究原型加速、固化并安全部署到生产环境的“实战手册”。通过阅读本书，读者将掌握一套完整的、面向未来的AI系统工程化技能栈。
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