计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:樊广佺

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2010-3

价格:25.00元

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isbn号码:9787502451585

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好的，以下是一本与您提供的书名无关的图书简介： --- 书名：深度学习在自然语言处理中的前沿进展与实践指南 内容简介 本书旨在为自然语言处理（NLP）领域的研究人员、工程师以及对深度学习技术应用感兴趣的读者，提供一个全面且深入的指南，探讨当前最前沿的深度学习模型及其在各类NLP任务中的实际应用。不同于专注于几何计算或空间数据分析的著作，本书的视角完全聚焦于文本、语音及语义理解的复杂挑战。 第一部分：深度学习基础与NLP的融合 本书首先系统回顾了深度学习的基本原理，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）以及自注意力机制的数学基础与直觉理解。随后，重点阐述了这些基础模型如何被成功迁移到NLP领域。其中，特别强调了词嵌入（Word Embeddings）从Word2Vec、GloVe到FastText的演进历程，并深入剖析了上下文相关的词向量，如ELMo的动态表示能力。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 本部分是全书的核心之一，详细解析了自注意力机制（Self-Attention）如何从根本上改变了序列建模的方式。我们不仅解释了Multi-Head Attention的工作原理，还对Google在2017年提出的Transformer架构进行了逐层剖析，包括其编码器-解码器结构、残差连接和层归一一化。读者将学习到如何从零开始构建一个基础Transformer模型，理解其并行化处理序列的巨大优势。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的深度探索 预训练语言模型是当前NLP领域无可争议的焦点。本书对BERT、GPT系列（GPT-2、GPT-3及其后续版本）以及RoBERTa、T5等主流模型进行了详尽的介绍和对比。我们不仅讨论了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计哲学，还深入探讨了规模化（Scaling Laws）对模型性能的影响。书中提供了大量关于如何利用这些预训练模型进行下游任务的微调（Fine-tuning）的实战案例和最佳实践。 第四部分：前沿NLP任务的深度应用 本书将理论模型与实际应用紧密结合，覆盖了NLP领域的多个关键应用场景： 1. 机器翻译（Machine Translation）： 探讨了基于Seq2Seq和Transformer的神经机器翻译（NMT）系统，包括束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及低资源语言翻译的挑战与应对。 2. 文本生成与摘要（Text Generation and Summarization）： 详细介绍了抽取式和抽象式摘要的区别，以及如何使用强化学习或对比学习来提升生成文本的流畅度和忠实度。 3. 问答系统（Question Answering, QA）： 区分了抽取式QA（如SQuAD数据集）和生成式QA，并展示了如何利用大型语言模型进行知识密集型问答（Knowledge-Intensive QA）。 4. 情感分析与文本分类（Sentiment Analysis and Text Classification）： 超越传统的特征工程方法，展示了如何通过上下文表示来捕捉细微的情感色彩和篇章级语义。 第五部分：模型的可解释性、效率与伦理考量 随着模型规模的不断扩大，可解释性（XAI for NLP）和部署效率变得至关重要。本章讨论了LIME、SHAP值在分析模型决策过程中的应用，以及如何利用知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术来压缩大型模型，使其能够在资源受限的环境中高效运行。最后，本书以负责任的AI为收尾，讨论了大型语言模型中存在的偏见（Bias）问题、公平性（Fairness）挑战以及缓解策略。 目标读者 本书内容既有扎实的理论深度，又不失工程实践的指导性，适合具有一定线性代数和概率论基础的计算机科学专业高年级本科生、研究生，以及希望将前沿深度学习技术应用于自然语言处理领域的软件工程师和数据科学家。通过阅读本书，读者将能够掌握构建、训练和部署现代NLP系统的全套工具和思维框架。本书不涉及任何关于空间几何、拓扑学或地理信息系统的内容。 ---

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阅读《计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用》这本书，就像是获得了一把解锁空间数据深层价值的万能钥匙。作者以一种非常严谨且富有洞察力的方式，梳理了计算几何的核心方法，并将其与时下热门的空间数据挖掘领域紧密结合。我尤其被书中关于“多边形运算”的章节所吸引，它详细介绍了如何进行多边形的并、交、差等操作，以及如何在空间数据处理中应用这些操作。 在空间数据挖掘的实际应用中，多边形运算是进行空间分析和数据处理的基础。例如，在进行区域分析时，我们常常需要找出两个区域的重叠部分，或者计算一个区域的面积。书中提供的算法，如扫描线算法和De Berg算法，为高效地完成这些操作提供了理论依据。更重要的是，作者将这些多边形运算与空间数据挖掘的应用场景相结合，比如在进行土地利用分析时，如何计算不同土地类型之间的重叠面积，或者在进行环境影响评估时，如何确定污染区域与敏感区域的交集。这些实际的案例让我看到了计算几何在解决复杂空间问题中的巨大价值。

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这本书为我提供了一种全新的视角来审视空间数据，它不仅仅是坐标的集合，更是蕴含着丰富几何结构和空间关系的载体。作者在开篇就清晰地勾勒出了计算几何在处理和分析空间数据中的重要性，特别是对于那些具有复杂几何形状的数据，例如河流、湖泊、建筑物轮廓等。我之前在处理这些数据时，常常会遇到各种各样的几何精度和拓扑错误问题，这本书中关于“几何对象表示”和“拓扑关系维护”的章节，为我提供了非常系统的解决方案。 书中对于“线段交点”和“多边形碰撞检测”的详细讲解，尤其让我受益匪浅。在进行空间数据整合和分析时，我们常常需要判断不同空间要素之间的相互关系，例如，两条道路是否相交，或者一个区域是否被另一个区域完全覆盖。作者提供的算法，比如Bresenham算法用于绘制直线，以及扫描线算法用于解决相交问题，都非常具有指导意义。更重要的是，作者将这些方法引申到了空间数据挖掘的应用中，比如在城市规划中识别潜在的道路交叉冲突，或者在环境监测中分析污染源的扩散范围，这些都极大地拓宽了我的思路。

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这本书给我带来的最大感受是，计算几何并非只是数学家的游戏，而是解决现实世界中许多空间问题的关键钥匙。作者从计算几何最基本的概念——点的表示、距离计算、线段的相交检测等，娓娓道来，让我这个初学者也能快速进入状态。我特别欣赏书中对于“凸包”算法的详细讲解，以及它在数据压缩和特征提取方面的应用。在很多数据挖掘任务中，我们都需要对数据点进行降维或者找到能够代表整体趋势的关键点，《计算几何》中的凸包算法，比如Gift Wrapping算法和Quickhull算法，为我们提供了一个非常直观且高效的解决方案。 更让我印象深刻的是，作者将这些基础算法巧妙地融入到更复杂的空间数据挖掘场景中。例如，在进行空间异常检测时，如何利用凸包来快速识别出远离数据主体的一些离群点。书中通过一个实际的例子，演示了如何处理一份包含大量地理位置信息的客户数据，找出那些在地理分布上与大多数客户显著不同的个体，这对于发现潜在的低效营销区域或者识别出一些特殊的客户群体非常有帮助。此外，书中对于“最小包围盒”和“最小包围圆”的介绍，也为我在处理一些空间对象的边界框计算、区域划分以及空间索引优化方面提供了非常实用的技术支持。

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阅读《计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用》的过程，就像是在进行一场智力上的探险。作者从一开始就设定了一个非常高的目标：将抽象的几何原理与实际的空间数据挖掘需求相结合。我尤其被书中关于“平面分割”和“可见性图”的章节所吸引。它们不仅展示了计算几何算法的精妙，更揭示了它们在解决一些看似棘手的空间问题时的强大能力。比如，如何在一个复杂的城市道路网络中找到两点之间的最优路径，或者如何在一个山区地形数据中计算任意两点之间的视线可达性，这些问题在机器人导航、航空规划、甚至军事侦察中都具有非常重要的意义。 作者在书中通过图解和算法流程图，将这些复杂的概念进行了可视化呈现，极大地降低了理解门槛。例如，在介绍“可见性图”时，书中展示了如何从一个观察点出发，确定哪些障碍物是可见的，以及如何构建出能够代表所有可见区域的图形。这对于理解“看不见”和“可见”的几何边界至关重要。而在将这些技术应用于空间数据挖掘时，作者更是提供了诸多启发性的思路。比如，如何利用平面分割来划分地理区域，以进行更精细化的市场分析，或者如何利用可见性图来分析地理环境对通信信号覆盖的影响。这些应用场景的广泛性，让我看到了计算几何作为一种底层技术，在数据科学领域深远的潜力。

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《计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用》这本书，让我深刻体会到几何学在现代数据科学中的强大生命力。作者以一种循序渐进的方式，从最基础的几何概念出发，逐渐深入到复杂的算法和应用。我尤其被书中关于“Voronoi图”的章节所吸引，它的应用场景之广泛，让我感到惊讶。书中详细阐述了Voronoi图的构建算法，以及它在空间划分、最近邻查询、以及插值等方面的应用。 在空间数据挖掘的背景下，Voronoi图的价值得到了充分的体现。例如，在进行地理区域划分时，可以利用Voronoi图来确定每个服务点（如医院、学校）的“势力范围”，从而优化资源配置。书中还提到了利用Voronoi图进行空间聚类分析，找出具有相似空间属性的区域，这在市场营销、城市管理等方面都有着重要的应用。此外，作者在书中还介绍了如何利用Voronoi图来分析点数据的空间密度分布，识别出高密度区域，这对于理解城市人口分布、交通拥堵状况等具有实际意义。

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读完《计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用》，我真的对计算几何这个领域有了全新的认识。在此之前，我一直认为几何只是存在于中学课本里的那些点线面，枯燥乏味，与实际应用似乎相去甚远。然而，这本书彻底颠覆了我的固有观念。作者从最基础的计算几何概念入手，比如点、线、多边形的表示和基本操作，循序渐进地引入了更复杂的算法，如Delaunay三角剖分、Voronoi图、凸包等。我尤其对Delaunay三角剖分在插值和表面重建中的应用印象深刻，书中通过大量的图例和伪代码，清晰地展示了算法的逻辑和实现细节，即使是我这样初次接触计算几何的读者，也能相对容易地理解。 更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论讲解，而是花费了相当大的篇幅，详细阐述了这些计算几何方法在空间数据挖掘中的实际应用。例如，如何利用Voronoi图来分析空间区域的支配关系，或者如何通过凸包来快速筛选出潜在的异常点。在数据挖掘领域，我们常常需要处理海量的地理空间数据，如何有效地从中提取有价值的信息，一直是一个巨大的挑战。这本书提供了非常有力的工具和方法。作者在介绍每一种应用时，都会结合具体的实例，比如城市规划中的区域划分，交通流量的分析，甚至是犯罪热点的识别，这些都让抽象的算法变得生动起来，也让我看到了计算几何在解决现实问题中的巨大潜力。

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这本书为我提供了一套处理和理解空间数据的强大理论框架和实践工具。作者在书中并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实例，生动地展示了计算几何算法在空间数据挖掘中的实际应用。我特别欣赏书中对于“Delaunay三角剖分”的详尽介绍，它不仅解释了算法的原理，更展示了其在三维重建、表面插值等领域的广泛应用。 在空间数据挖掘中，Delaunay三角剖分被广泛应用于构建不规则三角网（TIN），这对于处理地形数据、表面建模以及可视化至关重要。书中通过一个具体的案例，展示了如何利用Delaunay三角剖分来构建一个地形模型，并在此基础上进行坡度分析、汇流分析等。这让我看到了如何将抽象的几何算法转化为对现实世界地理信息的深刻洞察。此外，书中还提到了Delaunay三角剖分在图像处理、模式识别等领域的应用，进一步拓宽了我的视野。

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这本书为我打开了一扇通往空间数据挖掘新世界的大门。作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我深知处理大规模、多维度数据的重要性，而其中空间数据的处理和分析更是日益成为热门的研究方向。作者以一种非常系统和深入的方式，讲解了计算几何中的核心算法，如直线段交点计算、多边形运算、点定位等，这些基础却至关重要。我之前在处理一些GIS（地理信息系统）数据时，经常会遇到空间关系判断的难题，比如两个区域是否重叠，某个点是否在一个区域内，以及如何快速查找最近的地理要素。这本书中关于点定位、线段相交判断以及区域搜索的算法，为我提供了非常直接和高效的解决方案。 更值得称赞的是，作者并没有将这些算法束之高阁，而是将其与空间数据挖掘紧密结合，展示了它们在实际场景中的强大威力。书中关于空间聚类、异常检测、以及基于空间关系的关联规则挖掘的章节，让我受益匪浅。例如，在分析客户消费行为时，如何考虑地理位置因素，识别出在特定区域内具有相似消费习惯的客户群体，以及如何利用空间邻近性来发现潜在的欺诈行为，这些在书中都有详实的论述和具体的算法指导。作者在书中提到的空间索引技术，如R-tree和k-d tree，更是极大地提升了空间查询的效率，这对于处理TB级别甚至PB级别的空间大数据至关重要。

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《计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用》这本书，无疑是一本为那些希望深入理解空间数据背后几何逻辑的读者量身打造的宝藏。作者在内容的组织上，遵循了从基础到应用的逻辑，先是详细介绍了计算几何的基石，例如点、线、圆的几何性质，以及各种距离度量和角度计算。我尤其被书中对于“直线方程”和“点到直线距离”的推导所吸引，虽然这些是基础的几何知识，但作者将其与后续的空间分析紧密联系，展现了它们在定位、测量以及路径规划等方面的关键作用。 在将这些基本原理应用于空间数据挖掘时，书中提供了许多令人耳目一新的视角。我印象最深刻的是关于“空间关系”的章节，比如“包含”、“相交”、“邻近”等关系的几何判定。在处理地理信息系统（GIS）数据时，这些空间关系是进行查询和分析的基础。作者通过清晰的图示和算法描述，展示了如何高效地进行这些判断，例如，如何判断一个点是否在一个多边形内部，或者两个多边形之间是否存在重叠。这些方法在空间数据索引、空间查询优化以及地理空间数据分析中都扮演着至关重要的角色。

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这本书为我打开了计算几何与空间数据挖掘之间奇妙的连接点。作者在书中不仅详细介绍了计算几何的各种算法，更重要的是，他深入探讨了这些算法如何在空间数据挖掘的实际应用中发挥作用，这让我觉得非常实用。我印象深刻的是书中关于“点定位”和“区域搜索”的章节，它为我解决了在处理大量空间数据时效率低下的问题。 在空间数据挖掘中，快速准确地找到某个点所属的区域，或者在特定区域内查找符合条件的点，是至关重要的。书中介绍的各种点定位算法，如插入法、分块法，以及各种空间索引技术，如R-tree和Quadtree，都提供了非常高效的解决方案。作者通过生动的例子，展示了这些算法如何在地图数据查询、地理信息检索、以及空间数据可视化等方面发挥作用。例如，在开发一个地理信息应用时，如何快速响应用户的查询请求，找出用户附近的相关兴趣点，这背后就离不开高效的点定位和区域搜索算法。

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来自论文，算法挺有趣

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