计算机二维动画制作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李广振 编

出品人:

页数:339

译者:

出版时间:2005-9

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787304033729

丛书系列:

图书标签:

• 动画制作
• 二维动画
• 计算机动画
• 动画原理
• 动画软件
• Flash动画
• 动画设计
• 数字艺术
• 图形设计
• 动画教程

好的，以下是一份关于另一本图书的详细简介，该书内容与“计算机二维动画制作”无关。 --- 图书名称： 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 图书简介 内容概述 本书全面深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域的核心技术及其在深度学习框架下的最新进展与实践应用。它不仅仅是一本理论综述，更是一本侧重于将复杂的数学模型转化为可操作的工程实践的指南。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个从基础概念到尖端模型的完整知识体系。 第一部分：NLP与深度学习基础重塑 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们没有停留在传统的NLP方法论上，而是直接切入现代深度学习驱动的NLP范式。 第一章：词嵌入模型的演进与超越 详细介绍了从经典的词袋模型（Bag-of-Words）到分布式表示的过渡。重点剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe的内部机制及其局限性。随后，深入讲解了上下文相关的词嵌入技术，特别是ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕获动态语境信息，为后续的复杂模型奠定基础。 第二章：循环神经网络（RNN）及其变体 系统回顾了标准RNN的结构，并着重分析了其在长距离依赖问题上的梯度消失/爆炸挑战。接着，本书详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构设计，包括输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，有效解决了梯度问题，使其成为早期序列建模的核心工具。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 这是本书的核心与技术前沿。我们认为，理解注意力机制是掌握现代NLP的钥匙。 第三章：注意力机制的精妙设计 详细解析了注意力（Attention）机制的起源及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的应用。通过清晰的数学推导，展示了如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value），并引入了加性注意力（Additive Attention）和点积注意力（Dot-Product Attention）的比较分析。 第四章：Transformer：并行化的里程碑 本章对Vaswani等人提出的Transformer架构进行了地毯式的拆解。重点讲解了自注意力（Self-Attention）机制如何取代RNN，实现完全的并行计算。我们深入探讨了多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，以及位置编码（Positional Encoding）在不依赖序列顺序信息的情况下如何注入时序信息。此外，还详细分析了前馈网络层、残差连接和层归一化在维持模型稳定性和训练效率中的关键作用。 第三部分：预训练模型的时代：从BERT到GPT 预训练模型彻底改变了NLP的研究范式。本部分集中分析了当前主流的预训练模型及其训练策略。 第五章：基于编码器的模型：BERT家族的深入剖析 详尽解释了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练哲学。重点阐述了其两大核心任务：掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。同时，本书还比较了RoBERTa、ALBERT和ELECTRA等优化变体的创新点及其对模型效率和性能的影响。 第六章：基于解码器的模型：GPT系列与生成式AI 聚焦于以GPT为代表的自回归模型。分析了其单向语言建模的特性，以及在海量无标签数据上进行预训练所展现出的惊人泛化能力。本章特别关注了GPT-3等大型模型在上下文学习（In-context Learning）和少样本学习（Few-shot Learning）方面的能力突破，讨论了其作为通用人工智能基础模型的潜力。 第七章：序列到序列模型的复兴：T5与BART 探讨了如何将所有NLP任务统一到“文本到文本”（Text-to-Text）的框架下。详细介绍了T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的设计理念，以及BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）如何结合了编码器和解码器的优势，在摘要、翻译等任务中表现出色。 第四部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论与实际应用紧密结合，提供实用的指导和案例分析。 第八章：复杂推理与知识抽取 讨论了如何利用预训练模型进行复杂问答（Complex Question Answering）和自然语言推理（Natural Language Inference, NLI）。案例分析涉及如何构建知识图谱嵌入与语言模型的结合，以提高对非结构化文本的深层理解能力。 第九章：多模态NLP的融合 展望了NLP的未来方向——多模态学习。重点介绍了视觉语言模型（VLM）如何将文本嵌入空间与图像特征空间对齐，实现图像描述生成、视觉问答（VQA）等任务。 第十章：模型部署与效率优化 从工程角度出发，探讨了大型语言模型（LLMs）在实际生产环境中的挑战。内容包括模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，以及使用如ONNX或TensorRT等框架进行推理加速的方法，确保前沿模型能够在资源受限的环境中高效运行。 读者对象 本书适合具备一定线性代数、概率论和Python编程基础的研究生、高级本科生、算法工程师以及对深度学习在自然语言处理领域有浓厚兴趣的专业人士。它要求读者愿意投入时间钻研复杂的数学推导和最新的模型架构细节。 本书特色 深度与广度兼备： 不仅覆盖了Transformer的基础，还深入到最新模型的训练细节和优化策略。 侧重实践： 大量引用了PyTorch/TensorFlow等主流框架的关键实现细节，便于读者复现和二次开发。 清晰的逻辑脉络： 遵循从基础到前沿的递进关系，确保读者能够系统地掌握知识体系，而非零散的碎片信息。 ---

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对于想要从零开始接触动画制作的爱好者而言，这本书的引导作用是无可替代的。它的结构设计得非常人性化，你可以把它当做一本按部就班的教科书，也可以把它当成一本随时可以查阅的参考工具书。我个人最喜欢的是它对“风格化”的探讨。它没有固执地推崇某一种单一的风格，而是系统地对比了赛璐珞风格、剪纸风格、以及基于向量图形的现代风格在制作流程和最终视觉效果上的差异。通过对比不同风格下的“描边处理”、“阴影绘制”和“色彩填充”策略，我清晰地认识到，技术是为风格服务的。如果你想做那种锐利、简洁的现代扁平化动画，你需要重点掌握路径和布尔运算；如果你倾向于复古的、有手绘感的作品，那么对笔刷纹理和动画曲线的微调就至关重要。这本书的好处在于，它给了你一个“地图”，让你在广阔的二维动画领域里，能够根据自己的兴趣和目标，选择最适合自己的路线，而不是盲目地追赶潮流。它教会我的，是如何找到并发展出属于我自己的动画“声音”。

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坦白说，我本来对这种“制作”类的书籍抱着怀疑态度的，总觉得网上随便搜搜教程不就得了？但《计算机二维动画制作》彻底颠覆了我的看法。它最让我惊艳的是对“叙事性”和“镜头语言”的深度挖掘。很多教你“怎么做”的教程，做出来的东西往往只是技术展示，缺乏灵魂。而这本书则花了大量的篇幅去探讨，如何利用二维动画的特性来讲故事。它分析了蒙太奇手法在二维动画中的运用，比如如何通过场景的快速切换来营造紧张感，或者如何通过景别（特写、全景）的变化来引导观众的情绪聚焦。我记得有一章专门讲了“韵律感”——动画不仅仅是运动，更是一种视觉的音乐。作者通过解析经典动画片段的帧率变化和关键帧的间隔，揭示了那种让动画“活起来”的内在节奏。这种从艺术高度切入技术层面的讲解，让我对动画的理解上升到了一个新的维度。它不再是简单的“画图加播放”，而是一种有目的、有情感的视觉传达艺术。我现在回头再看那些我过去觉得“很酷”的动画，能迅速分析出他们是如何在技术层面服务于艺术表达的。这本书提供的不仅仅是工具箱，更是一套思维框架，让我从一个“操作员”向一个“创作者”转变的关键一步。

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这本书对于我这个工作多年，但技术栈比较老旧的从业者来说，简直是一剂强心针。我以前主要接触的是传统的逐帧绘制和Flash时代的技术，对于现在如火如荼的绑定（Rigging）和程序化动画的理解非常薄弱。《计算机二维动画制作》在这方面做得非常扎实和前沿。它对“骨骼系统”的讲解细致到令人发指，从基础的父子级关系设定，到复杂的IK/FK切换原理，甚至还探讨了如何利用表达式来制作一些反直觉但非常流畅的跟随动作。最让我受益的是它对于“效率”的重视。书中分享了很多业内人士总结出来的“快捷工作流”，比如如何高效地组织图层结构，如何利用元件库来批量修改动画细节，这些都是在标准教材里很难找到的“干货”。读到最后几章，我发现自己不仅学会了新的技术点，更重要的是，我过去工作中那些耗时耗力的瓶颈问题，都有了全新的解决方案。特别是对于那些需要制作大量重复性动作的公司来说，书中介绍的模板化制作流程，无疑能节省下巨大的成本和时间。这本书的实用性，是毋庸置疑的，它直接提升了我的生产力。

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这部《计算机二维动画制作》的书籍，简直就是为我这种对动画制作充满热情，但又摸不着头脑的新手量身定做的宝典！我之前尝试过好几次想自己动手做点简单的二维动画，结果不是软件操作一头雾水，就是对动画原理一窍不通。这本书的厉害之处在于，它完全没有那种高高在上的技术术语堆砌，而是用一种极其亲切、循序渐进的方式，把复杂的概念掰开了揉碎了讲给我听。比如，它对“时间轴”的讲解，不是简单地告诉我“把它拖动到这里”，而是深入剖析了帧率对动画流畅度的影响，甚至还结合了早年手绘动画的原理来类比，让我一下子就明白了为什么要这么设置。再比如，书中关于角色设计和动态捕捉的章节，它不是空泛地谈理论，而是给出了大量的实例分析，告诉我一个奔跑的动作，从起步到落地，身体重心的变化是怎么一帧一帧体现出来的。我尤其喜欢它介绍几种主流二维软件操作界面的那一块，对比清晰，让我这个选择困难症患者瞬间明确了入门的最佳路径。读完第一部分，我就迫不及待地打开软件，按照书里的步骤尝试了一个简单的挥手动作，居然出乎意料地成功了！这种即时反馈带来的成就感，是其他任何教程都无法比拟的。这本书的排版也做得非常棒，大量的配图和流程图，让视觉学习者如虎添翼，基本上翻开任何一页都能快速找到自己需要的知识点。

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我必须承认，这本书的深度远超我的预期，它不仅仅是一本操作手册，更像是一本关于“二维世界物理学”的入门教材。我原本以为二维动画就是画得像就行了，但阅读过程中我才了解到，即使是虚拟的二维世界，也需要遵守一套严谨的运动规律。比如，书中关于“惯性与阻尼”的章节，详细解释了物体在停止和启动瞬间的微小形变和延迟，这些细节才是区分“机械运动”和“生命运动”的关键。作者没有满足于简单的“先慢后快”，而是引入了物理学中的曲线函数来模拟真实世界的阻力效果。这让我豁然开朗，原来那些看起来“丝滑”的动画，背后是严谨的数学计算和对现实观察的提炼。此外，书中还非常巧妙地融入了设计美学的元素，比如如何利用色彩的冷暖变化来暗示角色的情绪状态，或者如何通过线条的粗细变化来体现力量的强弱。这种跨学科的融合，让这本书的价值得到了极大的提升。它教育你的不仅仅是如何使用软件，更是如何用科学和艺术的眼光去观察和重构现实世界。

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