具体描述
《小型局域网的组建与维护》针对家庭、宿舍、办公室等环境小型局域网的组建与应用展开论述，解决日常生活中的组网、管网和用网问题，有很强的实用性。《小型局域网的组建与维护》以项目为依托，注重能力训练。全书共分为五个综合性项目，分别为最简单的计算机网络、家庭网络的组建、宿舍网络的组建、小型办公网络的组建以及网络安全与管理。每个项目的讲解都是逐层深入的，项目与项目之间的难度也是逐层递进的。
《小型局域网的组建与维护》主要面向广大高职高专院校的学生，既可以作为计算机网络相关专业学生的专业课教材和实习实训教材，也可以作为其他专业计算机网络基础课程教材，还可以作为培训教材或广大网络爱好者的自学参考书。
《深度学习在自然语言处理中的应用》 内容简介： 本书系统性地探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展、核心理论、关键模型及其在实际问题中的应用。内容涵盖了从基础的词嵌入技术到复杂的多模态交互模型，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和掌握如何利用神经网络的力量来解决文本理解、生成和推理等一系列具有挑战性的任务。 第一部分：NLP与深度学习基础回顾 本部分首先回顾了自然语言处理的基本概念、挑战以及传统方法的局限性。随后，深入介绍了深度学习的基石知识，包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）在序列数据处理中的初步应用。重点解析了词嵌入（Word Embeddings）的演变历程，从早期的基于统计的向量表示，如Word2Vec（Skip-gram和CBOW模型）和GloVe，到后续能捕捉上下文信息的动态嵌入，为后续复杂模型的构建打下坚实的基础。同时，详细阐述了循环神经网络（RNN）的结构，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决梯度消失问题，并在序列建模中发挥关键作用。 第二部分：注意力机制与Transformer架构 本部分是本书的核心内容之一，详细讲解了注意力机制（Attention Mechanism）的原理及其对NLP领域的革命性影响。我们不仅分析了标准的软性注意力（Soft Attention），还探讨了硬性注意力（Hard Attention）和自注意力（Self-Attention）的数学推导和直觉理解。 在此基础上，本书全面剖析了由Google提出的里程碑式模型——Transformer。详尽解析了Transformer的Encoder-Decoder结构，重点讲解了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程、位置编码（Positional Encoding）的作用，以及前馈网络的具体实现。理解Transformer是掌握现代NLP技术的关键，因此，本章提供了大量的伪代码和案例分析，以帮助读者透彻理解其并行计算的优势。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的构建与精调 随着计算能力的提升，大规模预训练语言模型（PLMs）已成为NLP的主流范式。本部分系统地介绍了这一范式的形成、发展和关键技术。 单向模型： 探讨了早期的如ELMo等上下文相关的词向量技术。 双向模型（BERT家族）： 深入解析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）训练目标。并介绍了RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等一系列基于BERT的改进工作，分析了它们在效率和性能上的优化点。 自回归模型（GPT家族）： 详细阐述了GPT系列模型如何通过单向语言建模来实现强大的文本生成能力，包括GPT-2和GPT-3的规模扩展与涌现能力（Emergent Abilities）。 序列到序列模型： 讲解了如BART和T5等Encoder-Decoder架构的预训练模型，它们在统一所有NLP任务方面的潜力。 此外，本书专门开辟章节讨论模型精调（Fine-tuning）的策略，包括全参数精调、高效参数微调（如LoRA、Adapter Tuning）以及提示工程（Prompt Engineering）的基础理论与实践技巧，使得读者能够将这些庞大的模型有效应用于特定下游任务。 第四部分：关键NLP任务的深度学习解决方案 本部分将理论知识应用于具体的NLP应用场景，展示深度学习模型如何解决实际问题： 1. 文本分类与情感分析： 利用CNN、RNN以及基于Transformer的分类层进行多标签、多视角的情感分析。 2. 序列标注任务： 重点讨论命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）中，如何结合CRF（条件随机场）层与深度学习模型，以保证输出标签的全局一致性。 3. 机器翻译（MT）： 从神经机器翻译（NMT）的Seq2Seq结构出发，重点分析Transformer在MT中的优势，以及如何处理低资源语言对的问题。 4. 文本摘要生成： 区分抽取式摘要和生成式摘要，并展示如何利用Seq2Seq模型和覆盖机制（Coverage Mechanism）来生成高质量、无重复信息的摘要。 5. 问答系统（QA）： 探讨抽取式问答（如SQuAD数据集）和生成式问答系统的架构差异，以及如何利用阅读理解模型进行复杂推理。 第五部分：进阶主题与前沿探索 为保持内容的先进性，本书最后深入探讨了NLP领域的一些前沿和交叉主题： 知识增强的语言模型（Knowledge-enhanced PLMs）： 如何将外部知识图谱融入到语言模型中，以提升其事实准确性和推理能力。 多模态NLP： 探讨文本与图像、语音的联合学习，例如视觉问答（VQA）和图文生成模型，重点介绍跨模态注意力机制。 可解释性与公平性： 分析当前黑箱模型的局限性，介绍LIME、SHAP等解释工具在NLP中的应用，并讨论模型在训练和部署中可能存在的偏见（Bias）及其缓解策略。 高效推理与部署： 讨论模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，使大型模型能够在资源受限的环境中实现快速、低成本的推理。 本书特色： 本书不仅理论详实，更注重工程实践。每个章节都配有基于PyTorch或TensorFlow的实现案例说明，并提供了数据集和代码链接，帮助读者从理论走向实践，真正掌握构建和优化现代NLP系统的能力。本书适合具备一定Python编程基础，希望深入理解和应用最新深度学习技术的计算机科学专业学生、研究人员和工程师阅读。
作者简介
目录信息
前言项目1 最简单的计算机网络 1.1 项目背景 1.2 需求分析 1.3 相关知识 1.3.1 网络的基本概念 1.3.2 网络的分类 1.3.3 网络体系结构 1.3.4 IP地址 1.3.5 子网掩码 1.3.6 传输介质 1.4 方案设计与实施 1.4.1 网卡互联 1.4.2 硬件装配 1.4.3 软件设置 1.4.4 应用实现 1.5 知识拓展 1.5.1 使用串口／并口互联 1.5.2 使用USB口互联 1.5.3 使用IEEE 1394口互联 1.5.4 利用红外线互联 1.6 小结 1.7 习题项目2家庭网络的组建 2.1 项目背景 2.2 需求分析 2.3 相关知识 2.3.1 网络拓扑结构 2.3.2 常见有线网络设备 2.3.3 常见无线网络设备 2.4 方案设计与实施 2.4.1 使用Visio绘制网络拓扑图 2.4.2 宽带路由器方案 2.4.3 无线路由器方案 2.5 拓展知识 2.6 小结 2.7 习题项目3 宿舍网络的组建 3.1 项目背景 3.2 需求分析 3.3 相关知识 3.3.1 代理服务器简介 3.3.2 代理服务器的用途 3.3.3 著名的代理服务器软件 3.4 方案设计与实施 3.4.1 交换机方案 3.4.2 无线对等网络方案 3.4.3 蓝牙网络方案 3.5 知识拓展 3.6 小结 3.7 习题项目4 小型办公网络的组建 4.1 项目背景 4.2 需求分析 4.3 相关知识 4.3.1 服务器介绍 4.3.2 交换机端口扩展 4.4 方案设计与实施 4.4.1 以路由器为中心的方案 4.4.2 以服务器为中心的方案 4.4.3 打印服务实现 4.4.4 DHCP服务实现 4.4.5 Web服务实现 4.4.6 FTP服务实现 4.5 知识拓展 4.6 小结 4.7 习题项目5 网络安全与管理 5.1 项目背景 5.2 需求分析 5.3 相关知识 5.3.1 计算机病毒简述 5.3.2 反病毒软件的选购 5.3.3 防火墙软件的选购 5.3.4 常见的网络管理命令 5.4 方案设计与实施 5.4.1 360安全卫士的安装与使用 5.4.2 瑞星杀毒软件的安装与使用 5.4.3 天网防火墙的安装与使用 5.4.4 常见网络故障处理 5.5 知识拓展 5.6 小结 5.7 习题参考文献
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