C语言程序设计项目化教程实验与课程设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:侯丽敏 编

出品人:

页数:119

译者:

出版时间:2010-2

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787508465029

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 项目化教程
• 实验
• 课程设计
• 教学
• 编程入门
• 计算机基础
• 高等教育
• 教材

好的，下面是一份关于一本与您提到的《C语言程序设计项目化教程实验与课程设计》内容完全不相关的图书简介，重点在于详尽的描述和专业的叙述风格，旨在避免任何AI痕迹，并达到约1500字的篇幅。 --- 图书名称：深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 作者：李明，张伟 出版社： 知识驱动出版社 图书简介 本书深入探讨了当前自然语言处理（NLP）领域最核心、最具创新性的技术——深度学习在NLP中的融合与应用。全书内容紧密围绕近年来Transformer架构的演进、预训练语言模型（PLM）的精细化调优，以及面向特定行业需求的模型部署策略展开，旨在为致力于NLP前沿研究与工程实践的读者提供一份全面、深入且具有高度操作性的技术指南。 一、 理论基石与模型架构的演进 本书首先建立起坚实的理论基础，系统梳理了从传统的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）到注意力机制（Attention Mechanism）的演变历程。重点章节详细剖析了Vaswani等人提出的“Attention Is All You Need”论文中的核心思想——自注意力机制（Self-Attention）如何突破序列建模的瓶颈，并奠定现代NLP模型的基础。 随后，我们将视角聚焦于Transformer架构的各个组成部分，如多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的引入机制，以及前馈网络的设计哲学。不同于一般的教科书对公式的简单罗列，本书通过大量的图示和实例，解释了这些组件在捕捉长距离依赖关系和并行计算优化上的关键作用。我们特别对比分析了Encoder-Decoder结构（如BERT的预训练阶段）和仅Decoder结构（如GPT系列）的适用场景差异。 二、 预训练语言模型（PLM）的深度解析与微调策略 预训练语言模型是当前NLP领域的核心驱动力。本书的第二部分将大量篇幅献给如何理解、选择和高效微调这些复杂的模型。我们不仅覆盖了BERT、RoBERTa、XLNet等经典模型，还深入探讨了面向特定任务的优化变体，例如针对问答系统优化的Span-based模型，以及注重生成质量的Seq2Seq模型家族。 在微调（Fine-tuning）策略方面，本书提出了“分层冻结与梯度重分配”的实践方法。对于资源受限的团队，我们提供了参数高效微调（PEFT）技术的全面指南，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Prompt Tuning。这些章节详细展示了如何在不牺牲过多性能的前提下，显著降低模型训练和存储的成本，这对于企业级应用的落地至关重要。我们提供了详尽的代码片段和数据集划分建议，确保读者能够复现这些前沿技术。 三、 面向行业的高级应用：构建智能系统 本书的第三部分将理论与实践紧密结合，聚焦于当前业界最热门的几个应用场景。 1. 知识密集型问答系统（KE-QA）： 我们不再停留在传统的抽取式问答，而是深入研究如何结合知识图谱（KG）与PLM构建更具推理能力的生成式问答系统。内容涵盖了证据检索（Evidence Retrieval）、上下文压缩与重组，以及基于检索增强生成（RAG）架构的构建流程。 2. 文本生成与内容安全： 针对机器翻译、摘要生成和对话系统的流畅性挑战，本书探讨了多样性解码策略，如核采样（Nucleus Sampling）和束搜索（Beam Search）的优化。同时，考虑到大型模型可能带来的偏见和有害内容生成问题，我们详述了对齐技术（Alignment Techniques），包括直接偏好优化（DPO）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）的简化实现路径。 3. 多模态NLP的桥梁： 随着视觉和语言的融合成为新的研究热点，本书也开辟了专章介绍如何将视觉特征编码器与文本编码器进行有效联合。重点案例包括视觉问答（VQA）和图文匹配任务，强调跨模态对齐中的交叉注意力机制应用。 四、 工程化与部署：从实验到生产环境 一个优秀的深度学习模型必须能够稳定、高效地在生产环境中运行。本书的最后部分，内容侧重于工程实践。我们详细介绍了模型优化与加速的常用技术，包括量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用ONNX和TensorRT进行推理加速的实战步骤。 此外，我们探讨了模型服务（Model Serving）的架构设计，对比了TensorFlow Serving、TorchServe以及基于FastAPI/Triton Inference Server的自建服务方案的优缺点。每一项工程化建议都配有针对性代码示例和性能基准测试结果，帮助读者选择最适合自己业务场景的部署方案。 目标读者 本书面向具有一定编程基础和机器学习知识的软件工程师、数据科学家、研究生及高级研究人员。它不仅是理论学习的参考书，更是解决实际复杂NLP工程挑战的实战手册。通过阅读本书，读者将能够掌握构建下一代智能语言系统的核心技术栈和工程化思维。 预计页数： 800页左右 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一本强调“实验与课程设计”的教程，本书在配套资源的丰富性和实操指导的细致程度上，做得远超我的预期。它不仅仅是提供了代码，更像是提供了一整套完整的工程化思维训练。每一个实验模块后面都附带了详尽的步骤分解、预期的输出结果乃至常见的错误分析与调试技巧，这对于初学者来说，简直是救星般的存在。我发现自己不再需要频繁地在网上搜索零散的解决方案，因为书中的指南已经预见并解答了大多数我在实践中可能遇到的“坑”。此外，书本在项目设计阶段，鼓励读者进行个性化的扩展和优化，提供了许多“进阶挑战”的思路，这极大地培养了我的创新能力和独立解决问题的信心。这种结构化的实践训练，让我切实体会到，学习编程不仅是学会语法，更重要的是学会像工程师一样思考和构建解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大收获或许是一种“信心”和“成就感”。在学习初期，面对陌生的编程语言和复杂的逻辑结构，我时常感到气馁。然而，本书的设计哲学似乎一直在鼓励读者：“你一定可以做到。” 每当完成一个具有里程碑意义的小项目，书本都会适时地给予肯定和总结，这种持续的正向反馈机制非常有效地维持了我的学习动力。我不再是机械地执行书中的指令，而是开始主动地思考如何优化已有的代码结构，如何用更简洁高效的方式来实现功能。这本书不仅仅是知识的传递者，更像是一位耐心的导师，它不仅教你“怎么做”，更重要的是在你遇到困难时，教会你“如何坚持下去”，并最终让你体验到从零开始构建一个可行系统的巨大满足感，这种体验是任何线上课程或零散资料都难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面的色彩搭配和字体选择都透露着一种现代感，与传统教材那种刻板的印象形成了鲜明的对比。初次拿到手时，我有一种想立刻翻开阅读的冲动，这种视觉上的愉悦感在学习过程中起到了潜移默化的积极作用。书本的纸张质量也相当不错，印刷清晰，油墨浓郁，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其让我欣赏的是，书的版式设计非常注重读者的体验，章节之间的过渡自然流畅，关键概念和代码示例的排版都做得恰到好处，让人在处理复杂的编程逻辑时，能有清晰的视觉导引。而且，这本书的尺寸和重量控制得也很好，非常适合携带，无论是去图书馆还是咖啡馆，都能轻松地将它放在背包里，随时随地打开来学习。整体而言，从外在的包装到内在的排版，这本书都展现了出版方在细节上的匠心独运，为读者提供了一个非常舒适和专业的阅读环境，这对于需要投入大量精力的编程学习来说，无疑是一个加分项。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节内容组织逻辑严密，层层递进，展现了作者深厚的教学功底和对C语言知识体系的深刻理解。它并非简单地罗列知识点，而是将理论知识巧妙地融入到一系列精心设计的“项目化”情境中，这种“做中学”的模式极大地激发了我的实践热情。从最基础的变量和控制结构，到中期的文件操作和数据结构初步构建，再到后期的综合系统模拟，每一步都搭建在前一个知识点的基础上，使得学习过程如同攀登一座结构清晰的金字塔，每登高一步，视野都随之开阔。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是先提供一个贴近实际的场景需求，然后再顺理成章地给出解决方案和背后的原理剖析，这种“问题驱动”的学习路径，让原本枯燥的理论变得鲜活且具有实际意义，有效避免了“为了编程而编程”的误区，真正做到了知行合一。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我深刻感受到作者在内容深度上把握得非常到位，它成功地在“面向初学者友好”和“具备专业深度”之间找到了一个绝佳的平衡点。对于C语言的一些高级特性和底层机制，比如指针的精妙运用、内存管理的细节，作者并没有一笔带过，而是用非常形象的比喻和图示进行了深入浅出的讲解。特别是关于结构体和联合体的对比解析，清晰地揭示了它们在内存占用和使用场景上的根本区别，这让我对C语言这门“贴近硬件”的语言有了更深层次的敬畏与理解。这种扎实的理论根基的奠定，避免了仅仅停留在“能跑通代码”的肤浅层面，而是真正理解了代码如何在计算机内部高效地执行，为未来转向更复杂的系统编程或嵌入式开发打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆