升科大四技机械群专业二淡定高分王含解析（机械制造‧机械基础实习‧制图实习）行动学习版（第五版）适用至2021年统测 附赠MOSME行动学习一点通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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1.重点整理：採条列式、有系统的整理出重点。
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　　3.小试身手：每段重点后规划小试身手作为立即评量，立即回馈加深印象。
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好的，这是一份为您准备的图书简介，内容详实，完全不涉及您提供的书目信息： 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从理论基础到工程实践》 作者： [此处留空，模拟真实图书信息] 出版社： [此处留空，模拟真实图书信息] 出版日期： 2023年10月 页数： 780页 定价： 人民币 198.00元 --- 内容概述 本书是近年来自然语言处理（NLP）领域研究成果的一次系统性、前瞻性的总结与梳理。它不仅仅是一本技术手册，更是一部连接基础理论、前沿模型与实际工程应用的桥梁之作。全书紧密围绕当前人工智能领域最热门的Transformer架构及其衍生模型展开，旨在为高校研究生、资深工程师以及致力于AI领域转型的技术人员，提供一套从理论推导到工业化部署的完整知识体系。 本书共分为五大部分，共计二十章内容，结构严谨，逻辑清晰。 第一部分：NLP理论基石与经典模型回顾 (第1-5章) 本部分着重回顾了理解现代NLP系统的必要基础。首先，我们深入探讨了词嵌入（Word Embeddings）的演进，从传统的词袋模型（Bag-of-Words）到深度学习驱动的Word2Vec、GloVe乃至FastText，详细分析了它们在捕捉语义和句法信息方面的优劣。 接着，重点剖析了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作机制。我们详细解析了梯度消失与梯度爆炸问题的解决方法，并用直观的数学推导展示了门控机制如何实现对长期依赖的有效捕获。 随后，本书引入了注意力机制（Attention Mechanism）作为连接经典模型与现代架构的关键转折点。我们不仅介绍了标准的加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention），还深入探讨了自注意力（Self-Attention）的数学定义，为其后Transformer架构的理解奠定坚实基础。 第二部分：Transformer架构的深度解构 (第6-10章) Transformer模型是现代NLP无可争议的核心。本部分以前所未有的深度，拆解了原始Transformer的每一个组件。 第6章和第7章详细阐述了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。我们通过清晰的图示和公式，解释了如何通过线性映射将输入投影到不同的子空间，从而学习到更丰富、多样化的特征表示。 第8章专门聚焦于位置编码（Positional Encoding）。不同于RNN的序列性，Transformer如何感知词序信息？本书对比了绝对位置编码和相对位置编码的实现方法，并探讨了旋转式位置嵌入（RoPE）等最新技术的优越性。 第9章深入探讨了Transformer中的层归一化（Layer Normalization）与残差连接（Residual Connections）在稳定深层网络训练中的核心作用。第10章则关注了训练策略，包括大规模预训练的步骤、掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的任务设计。 第三部分：预训练模型的家族谱系与创新 (第11-15章) 本部分系统梳理了基于Transformer的预训练模型家族。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为里程碑式的模型，被详细拆解，分析了其双向性带来的性能飞跃。随后，我们对比了RoBERTa、ALBERT（参数共享策略）、ELECTRA（Replaced Token Detection）等优化型Encoder模型，重点分析了它们在效率和性能之间的权衡。 在Decoder和Encoder-Decoder模型方面，本书着重介绍了GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的工作原理，特别是GPT-3和其参数规模对“涌现能力”（Emergent Abilities）的影响。对于Seq2Seq任务，如机器翻译和文本摘要，T5（Text-to-Text Transfer Transformer）和BART（Denoising Autoencoder for Pretraining Sequence-to-Sequence Models）的统一框架被进行了深入对比。 此外，本书还探讨了对中文和多语言环境优化的模型，如BERT-Chinese、XLM-R，分析了它们在处理复杂汉字形态和跨语言对齐时的特有挑战与解决方案。 第四部分：前沿研究方向与模型微调 (第16-18章) 进入当前研究热点。第16章聚焦于指令微调（Instruction Tuning）和大语言模型（LLM）的对齐技术，包括人类反馈强化学习（RLHF）的数学基础和工程实现，这是确保模型安全性和有用性的关键步骤。 第17章探讨了模型效率的提升之道。内容涵盖知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大模型压缩至小模型、模型量化（Quantization）技术（如INT8、FP4）的原理，以及剪枝（Pruning）策略对稀疏模型的影响。 第18章则关注于检索增强生成（RAG）范式。本书详细分析了如何构建高效的向量数据库、优化查询扩展策略，并将外部知识无缝集成到LLM的生成过程中，以解决事实性幻觉（Hallucination）问题。 第五部分：工程实践与系统部署 (第19-20章) 理论的价值最终体现在工程实践中。本书的最后部分转向工业级应用。 第19章讨论了在实际生产环境中部署大规模NLP模型的挑战，包括延迟优化、吞吐量管理和GPU/TPU资源调度。内容涉及使用TensorRT、ONNX Runtime等高性能推理框架进行模型加速的方法。 第20章深入探讨了NLP系统中的可解释性（XAI）和鲁棒性评估。我们介绍了LIME、SHAP等局部解释方法的原理，以及如何通过对抗性攻击（Adversarial Attacks）来测试和增强模型的安全性。 本书特色 1. 理论与实践的紧密结合： 每章末尾均设有“代码实现思路”模块，引导读者使用PyTorch/TensorFlow框架复现核心算法的逻辑。 2. 面向前沿： 内容紧跟2022年至2023年顶级会议（ACL, NeurIPS, ICLR）的最新进展，特别是关于指令跟随和多模态融合的章节。 3. 详细的数学推导： 复杂的注意力计算、损失函数优化等关键步骤均提供详尽的矩阵运算解析，确保读者透彻理解模型底层逻辑。 本书是希望在AI领域深耕细作的工程师和研究人员的必备参考书，它不仅教会你“如何使用”模型，更教会你“为何这样设计”模型。通过系统学习，读者将能熟练掌握构建和优化下一代NLP系统的核心能力。

第1篇 机械制造
第1章 机械制造概论
1-1 加工机器的分类
1-2 机械制造的过程
1-3 切削性加工与非切削性加工
1-4 切削工具的发展
1-5 机械制造方法之趋势

第2章 材料与加工
2-1 材料分类
2-2 材料的规格
2-3 主要机械材料的加工性
2-4 材料的选用

第3章 铸 造
3-1 概 述
3-2 模 型
3-3 铸模种类
3-4 砂模的制造
3-5 特殊铸造法
3-6 金属熔化及浇铸
3-7 铸件之清理与检验
3-8 铸件之缺陷及预防

第4章 塑性加工
4-1 塑性加工概述
4-2 金属之热作
4-3 金属之冷作
4-4 沖 压

第5章 銲 接
5-1 銲接概述
5-2 镴 接
5-3 气 銲
5-4 电 銲
5-5 其它銲接法
5-6 接头形状及銲接位置及型式
5-7 銲接符号与检验

第6章 表面处理
6-1 表面涂层
6-2 防锈与防蚀处理
6-3 表面硬化

第7章 公差配合与量测
7-1 公差与配合
7-2 表面粗糙度
7-3 工件量测
7-4 品质管制与实施

第8章 切削性加工
8-1 切削性加工概述
8-2 切削基本原理
8-3 切 削 剂

第9章 工作机械
9-1 车  床
9-2 钻床及搪床
9-3 鉋  床
9-4 锯床及拉床
9-5 铣  床
9-6 磨  床

第10章 螺纹与齿轮制造
10-1 螺纹之概述
10-2 螺纹加工
10-3 齿轮之概述与制造

第11章 特殊加工
11-1 粉末冶金
11-2 金属射出成形与电积成形
11-3 塑胶加工
11-4 特殊切削加工

第12章 电脑辅助制造
12-1 数值控制机械
12-2 生产自动化
12-3 机械制造之展望

第13章 新兴制造技术
13-1 半导体制程
13-2 微细制造概述
13-3 其它制造技术

第2篇 机械基础实习
第1章 基本手工具量具使用
1-1 手工具
1-2 基本量具之种类、功用、保养与维护

第2章 划  线
2-1 划线工具的种类与规格
2-2 划线工具之用法
2-3 划线工具的保养与维护

第3章 锉  削
3-1 锉削之夹具与工具
3-2 锉削工作

第4章 锯  切
4-1 锯架调整与锯条安装
4-2 锯切工作

第5章 钻孔工作
5-1 钻床与夹具
5-2 钻床工作

第6章 铰  孔
6-1 铰  刀
6-2 铰孔工作

第7章 攻螺纹
7-1 螺丝攻
7-2 攻螺丝工作

第8章 车  削
8-1 认识车床的构造、规格及使用的手工具
8-2 认识车床操作安全注意事项及保养与维护
8-3 车床基本操作

第9章 车刀各刃角研磨
9-1 砂轮机认识与操作安全注意事项
9-2 砂轮的安装与修整
9-3 车刀刃角及研磨

第10章 端面或外径车削
10-1 夹头种类与功用
10-2 粗车削与精车削
10-3 端面车削及去毛边
10-4 外径与长度测量
10-5 切削剂的种类与应用

第3篇 制图实习
第1章 工程图概述
1-1 工程图之重要性及种类
1-2 工程图之规范
1-3 图纸的规格

第2章 制图设备与用具
2-1 制图桌椅、週边设备及制图用笔
2-2 万能制图仪、丁字尺、平行尺、三角板及比例尺
2-3 圆规及分规
2-4 各种制图模板及用具
2-5 电脑辅助制图软体及硬体设备简介

第3章 线条与字法
3-1 线条之种类
3-2 线条之仪器画法
3-3 字 法

第4章 应用几何
4-1 等分线段、角与圆弧
4-2 多边形
4-3 相切、切线及图形比例
4-4 圆锥曲线
4-5 其他种类曲线

第5章 徒手画与立体图
5-1 线条之徒手画法
5-2 立体图的种类
5-3 徒手画立体图及平面图

第6章 正 投 影
6-1 正投影原理
6-2 点、线、面之投影
6-3 正投影多视图与视图排列选择
6-4 读  图

第7章 尺度标註与註解
7-1 基本尺度规范
7-2 各种尺度符号及标註方法
7-3 尺度之选择与安置

第8章 剖面视图
8-1 割面与剖面
8-2 剖面视图之种类
8-3 剖面之习用画法

第9章 习用画法
9-1 辅助视图
9-2 特殊视图
9-3 一般习用表示法
9-4 机械元件习用表示法

第10章 基本工作图
10-1 工作图内涵及绘制
10-2 认识公差
10-3 认识配合
10-4 认识表面符号
10-5 认识几何公差
 

评分☆☆☆☆☆

我一直以为机械制造的学习会枯燥乏味，直到我翻开这本书。作者的笔触非常生动，并没有使用过多生硬的专业术语，而是在必要的地方进行解释，让我这个初学者也能轻松上手。它非常注重理论与实践的结合，在介绍完一种制造工艺后，立刻会给出相关的案例分析或者实习建议，让我能立刻将学到的知识运用起来。我尤其喜欢它对一些易错点和难点的梳理，作者能够精准地捕捉到学生在学习过程中可能遇到的困惑，并给出详细的解答。在“机械基础实习”的部分，它不仅讲解了实验步骤，还强调了实验的安全注意事项，这对于保证实验的顺利进行非常重要。总的来说，这本书让我对机械制造产生了浓厚的兴趣，让我觉得这门学科并没有想象中那么遥不可及，而是充满了智慧和创造力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，最直观的感受就是它的内容非常丰富且系统。无论是机械制造的各种工艺流程，还是机械基础实习中的常见实验，亦或是制图实习的规范要求，这本书都做了相当详尽的介绍。在机械制造部分，它涵盖了从铸造、锻造到焊接、切削加工等多种工艺，并且对每种工艺的原理、特点、适用范围以及优缺点都进行了清晰的阐述。机械基础实习部分，则提供了大量实际操作的指导，让你在实验台上能够得心应手。制图实习的部分，更是将各种国家标准和行业规范融入其中，让你能够掌握绘制规范图纸的能力。这本书的优点在于，它不仅仅是知识的堆砌，更是一种能力的培养，它教会我如何去分析问题，如何去解决问题，以及如何在实际工作中运用所学的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装很简洁，翻开目录，首先映入眼帘的是清晰的章节划分，让我对学习内容有了大致的了解。其中，机械制造部分的内容编排循序渐进，从基础概念的讲解到具体工艺的介绍，都显得相当扎实。我特别喜欢它在解释一些复杂机械原理时，加入了许多生活中的实例，这让我在理解抽象理论时不再感到吃力。例如，在讲解金属切削原理时，作者并没有仅仅罗列公式，而是通过对比日常生活中切割不同物体的例子，让我能迅速抓住核心要点。此外，书中的插图和示意图也非常丰富，并且绘制得十分精细，对于我这种偏向视觉学习的人来说，无疑是极大的帮助。很多时候，一张图胜过千言万语，它帮助我直观地理解了机械的构造和工作原理。在学习“机械基础实习”这部分时，感觉它更侧重于实际操作的指导，步骤清晰，对于我在实验室进行相关实验时，能起到很好的参考作用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对制图实习部分非常关注的学生，这部分内容的处理着实让我眼前一亮。它不仅仅是简单地罗列各种图例和标注规范，而是深入浅出地讲解了制图的逻辑和思维方式。例如，在介绍投影法时，作者花了大量篇幅解释“为什么”要这样投影，以及不同视角的观察效果，这让我从根本上理解了制图的原理，而不是死记硬背。书中的实例也非常贴切，涵盖了实际生产中经常遇到的各种零件图和装配图，这些图纸的绘制过程和细节讲解得非常到位。让我印象深刻的是，它还提到了制图软件的应用技巧，虽然这本书的重点不是软件教学，但一些基础性的提示和操作要点，对于我们将来接触更专业的CAD软件非常有益。同时，它还引导我思考如何从工程实际出发，将产品的功能和结构转化为规范的图纸，这种引导性思维的培养，比单纯的学习技能更为重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“行动学习版”特色确实得到了很好的体现。它不像传统的教科书那样，只是将知识点一股脑地呈现在那里，而是通过各种引导性的提问、思考题以及实操练习，促使我去主动探索和思考。这让我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到学习过程中。在机械制造的章节，作者设置了一些“小挑战”或者“思考题”，让我去分析某个制造过程中的优劣，或者尝试设计简单的工艺流程，这极大地激发了我的学习主动性。制图实习部分更是如此，它鼓励我尝试自己绘制一些简单的零件图，并提供了参考答案和评分标准，让我能够及时发现自己的不足，并进行改进。这种“边学边练，边练边学”的学习模式，让我感觉学习效率得到了显著提升，也让我对知识的掌握更加牢固。