升科大四技機械群專業二淡定高分王含解析（機械製造‧機械基礎實習‧製圖實習）行動學習版（第五版）適用至2021年統測 附贈MOSME行動學習一點通 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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1.重點整理：採條列式、有係統的整理齣重點。
　　2.曆屆試題：蒐集10年考題並分配於各章節，穩穩抓住命題趨勢。
　　3.小試身手：每段重點後規劃小試身手作為立即評量，立即迴饋加深印象。
　　4.整閤型必考題庫：綜閤測驗題型，加強各章之整體觀念及應考實力，均有詳細解析。
 

好的，這是一份為您準備的圖書簡介，內容詳實，完全不涉及您提供的書目信息： 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用：從理論基礎到工程實踐》 作者： [此處留空，模擬真實圖書信息] 齣版社： [此處留空，模擬真實圖書信息] 齣版日期： 2023年10月 頁數： 780頁 定價： 人民幣 198.00元 --- 內容概述 本書是近年來自然語言處理（NLP）領域研究成果的一次係統性、前瞻性的總結與梳理。它不僅僅是一本技術手冊，更是一部連接基礎理論、前沿模型與實際工程應用的橋梁之作。全書緊密圍繞當前人工智能領域最熱門的Transformer架構及其衍生模型展開，旨在為高校研究生、資深工程師以及緻力於AI領域轉型的技術人員，提供一套從理論推導到工業化部署的完整知識體係。 本書共分為五大部分，共計二十章內容，結構嚴謹，邏輯清晰。 第一部分：NLP理論基石與經典模型迴顧 (第1-5章) 本部分著重迴顧瞭理解現代NLP係統的必要基礎。首先，我們深入探討瞭詞嵌入（Word Embeddings）的演進，從傳統的詞袋模型（Bag-of-Words）到深度學習驅動的Word2Vec、GloVe乃至FastText，詳細分析瞭它們在捕捉語義和句法信息方麵的優劣。 接著，重點剖析瞭循環神經網絡（RNN）及其變體——長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部工作機製。我們詳細解析瞭梯度消失與梯度爆炸問題的解決方法，並用直觀的數學推導展示瞭門控機製如何實現對長期依賴的有效捕獲。 隨後，本書引入瞭注意力機製（Attention Mechanism）作為連接經典模型與現代架構的關鍵轉摺點。我們不僅介紹瞭標準的加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention），還深入探討瞭自注意力（Self-Attention）的數學定義，為其後Transformer架構的理解奠定堅實基礎。 第二部分：Transformer架構的深度解構 (第6-10章) Transformer模型是現代NLP無可爭議的核心。本部分以前所未有的深度，拆解瞭原始Transformer的每一個組件。 第6章和第7章詳細闡述瞭編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的堆疊結構，特彆是多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢。我們通過清晰的圖示和公式，解釋瞭如何通過綫性映射將輸入投影到不同的子空間，從而學習到更豐富、多樣化的特徵錶示。 第8章專門聚焦於位置編碼（Positional Encoding）。不同於RNN的序列性，Transformer如何感知詞序信息？本書對比瞭絕對位置編碼和相對位置編碼的實現方法，並探討瞭鏇轉式位置嵌入（RoPE）等最新技術的優越性。 第9章深入探討瞭Transformer中的層歸一化（Layer Normalization）與殘差連接（Residual Connections）在穩定深層網絡訓練中的核心作用。第10章則關注瞭訓練策略，包括大規模預訓練的步驟、掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）的任務設計。 第三部分：預訓練模型的傢族譜係與創新 (第11-15章) 本部分係統梳理瞭基於Transformer的預訓練模型傢族。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作為裏程碑式的模型，被詳細拆解，分析瞭其雙嚮性帶來的性能飛躍。隨後，我們對比瞭RoBERTa、ALBERT（參數共享策略）、ELECTRA（Replaced Token Detection）等優化型Encoder模型，重點分析瞭它們在效率和性能之間的權衡。 在Decoder和Encoder-Decoder模型方麵，本書著重介紹瞭GPT係列（Generative Pre-trained Transformer）的工作原理，特彆是GPT-3和其參數規模對“湧現能力”（Emergent Abilities）的影響。對於Seq2Seq任務，如機器翻譯和文本摘要，T5（Text-to-Text Transfer Transformer）和BART（Denoising Autoencoder for Pretraining Sequence-to-Sequence Models）的統一框架被進行瞭深入對比。 此外，本書還探討瞭對中文和多語言環境優化的模型，如BERT-Chinese、XLM-R，分析瞭它們在處理復雜漢字形態和跨語言對齊時的特有挑戰與解決方案。 第四部分：前沿研究方嚮與模型微調 (第16-18章) 進入當前研究熱點。第16章聚焦於指令微調（Instruction Tuning）和大語言模型（LLM）的對齊技術，包括人類反饋強化學習（RLHF）的數學基礎和工程實現，這是確保模型安全性和有用性的關鍵步驟。 第17章探討瞭模型效率的提升之道。內容涵蓋知識蒸餾（Knowledge Distillation）將大模型壓縮至小模型、模型量化（Quantization）技術（如INT8、FP4）的原理，以及剪枝（Pruning）策略對稀疏模型的影響。 第18章則關注於檢索增強生成（RAG）範式。本書詳細分析瞭如何構建高效的嚮量數據庫、優化查詢擴展策略，並將外部知識無縫集成到LLM的生成過程中，以解決事實性幻覺（Hallucination）問題。 第五部分：工程實踐與係統部署 (第19-20章) 理論的價值最終體現在工程實踐中。本書的最後部分轉嚮工業級應用。 第19章討論瞭在實際生産環境中部署大規模NLP模型的挑戰，包括延遲優化、吞吐量管理和GPU/TPU資源調度。內容涉及使用TensorRT、ONNX Runtime等高性能推理框架進行模型加速的方法。 第20章深入探討瞭NLP係統中的可解釋性（XAI）和魯棒性評估。我們介紹瞭LIME、SHAP等局部解釋方法的原理，以及如何通過對抗性攻擊（Adversarial Attacks）來測試和增強模型的安全性。 本書特色 1. 理論與實踐的緊密結閤： 每章末尾均設有“代碼實現思路”模塊，引導讀者使用PyTorch/TensorFlow框架復現核心算法的邏輯。 2. 麵嚮前沿： 內容緊跟2022年至2023年頂級會議（ACL, NeurIPS, ICLR）的最新進展，特彆是關於指令跟隨和多模態融閤的章節。 3. 詳細的數學推導： 復雜的注意力計算、損失函數優化等關鍵步驟均提供詳盡的矩陣運算解析，確保讀者透徹理解模型底層邏輯。 本書是希望在AI領域深耕細作的工程師和研究人員的必備參考書，它不僅教會你“如何使用”模型，更教會你“為何這樣設計”模型。通過係統學習，讀者將能熟練掌握構建和優化下一代NLP係統的核心能力。

第1篇 機械製造
第1章 機械製造概論
1-1 加工機器的分類
1-2 機械製造的過程
1-3 切削性加工與非切削性加工
1-4 切削工具的發展
1-5 機械製造方法之趨勢

第2章 材料與加工
2-1 材料分類
2-2 材料的規格
2-3 主要機械材料的加工性
2-4 材料的選用

第3章 鑄 造
3-1 概 述
3-2 模 型
3-3 鑄模種類
3-4 砂模的製造
3-5 特殊鑄造法
3-6 金屬熔化及澆鑄
3-7 鑄件之清理與檢驗
3-8 鑄件之缺陷及預防

第4章 塑性加工
4-1 塑性加工概述
4-2 金屬之熱作
4-3 金屬之冷作
4-4 沖 壓

第5章 銲 接
5-1 銲接概述
5-2 鑞 接
5-3 氣 銲
5-4 電 銲
5-5 其它銲接法
5-6 接頭形狀及銲接位置及型式
5-7 銲接符號與檢驗

第6章 錶麵處理
6-1 錶麵塗層
6-2 防銹與防蝕處理
6-3 錶麵硬化

第7章 公差配閤與量測
7-1 公差與配閤
7-2 錶麵粗糙度
7-3 工件量測
7-4 品質管製與實施

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 劑

第9章 工作機械
9-1 車  床
9-2 鑽床及搪床
9-3 鉋  床
9-4 鋸床及拉床
9-5 銑  床
9-6 磨  床

第10章 螺紋與齒輪製造
10-1 螺紋之概述
10-2 螺紋加工
10-3 齒輪之概述與製造

第11章 特殊加工
11-1 粉末冶金
11-2 金屬射齣成形與電積成形
11-3 塑膠加工
11-4 特殊切削加工

第12章 電腦輔助製造
12-1 數值控製機械
12-2 生産自動化
12-3 機械製造之展望

第13章 新興製造技術
13-1 半導體製程
13-2 微細製造概述
13-3 其它製造技術

第2篇 機械基礎實習
第1章 基本手工具量具使用
1-1 手工具
1-2 基本量具之種類、功用、保養與維護

第2章 劃  綫
2-1 劃綫工具的種類與規格
2-2 劃綫工具之用法
2-3 劃綫工具的保養與維護

第3章 銼  削
3-1 銼削之夾具與工具
3-2 銼削工作

第4章 鋸  切
4-1 鋸架調整與鋸條安裝
4-2 鋸切工作

第5章 鑽孔工作
5-1 鑽床與夾具
5-2 鑽床工作

第6章 鉸  孔
6-1 鉸  刀
6-2 鉸孔工作

第7章 攻螺紋
7-1 螺絲攻
7-2 攻螺絲工作

第8章 車  削
8-1 認識車床的構造、規格及使用的手工具
8-2 認識車床操作安全注意事項及保養與維護
8-3 車床基本操作

第9章 車刀各刃角研磨
9-1 砂輪機認識與操作安全注意事項
9-2 砂輪的安裝與修整
9-3 車刀刃角及研磨

第10章 端麵或外徑車削
10-1 夾頭種類與功用
10-2 粗車削與精車削
10-3 端麵車削及去毛邊
10-4 外徑與長度測量
10-5 切削劑的種類與應用

第3篇 製圖實習
第1章 工程圖概述
1-1 工程圖之重要性及種類
1-2 工程圖之規範
1-3 圖紙的規格

第2章 製圖設備與用具
2-1 製圖桌椅、週邊設備及製圖用筆
2-2 萬能製圖儀、丁字尺、平行尺、三角闆及比例尺
2-3 圓規及分規
2-4 各種製圖模闆及用具
2-5 電腦輔助製圖軟體及硬體設備簡介

第3章 綫條與字法
3-1 綫條之種類
3-2 綫條之儀器畫法
3-3 字 法

第4章 應用幾何
4-1 等分綫段、角與圓弧
4-2 多邊形
4-3 相切、切綫及圖形比例
4-4 圓錐麯綫
4-5 其他種類麯綫

第5章 徒手畫與立體圖
5-1 綫條之徒手畫法
5-2 立體圖的種類
5-3 徒手畫立體圖及平麵圖

第6章 正 投 影
6-1 正投影原理
6-2 點、綫、麵之投影
6-3 正投影多視圖與視圖排列選擇
6-4 讀  圖

第7章 尺度標註與註解
7-1 基本尺度規範
7-2 各種尺度符號及標註方法
7-3 尺度之選擇與安置

第8章 剖麵視圖
8-1 割麵與剖麵
8-2 剖麵視圖之種類
8-3 剖麵之習用畫法

第9章 習用畫法
9-1 輔助視圖
9-2 特殊視圖
9-3 一般習用錶示法
9-4 機械元件習用錶示法

第10章 基本工作圖
10-1 工作圖內涵及繪製
10-2 認識公差
10-3 認識配閤
10-4 認識錶麵符號
10-5 認識幾何公差
 

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我是一名對製圖實習部分非常關注的學生，這部分內容的處理著實讓我眼前一亮。它不僅僅是簡單地羅列各種圖例和標注規範，而是深入淺齣地講解瞭製圖的邏輯和思維方式。例如，在介紹投影法時，作者花瞭大量篇幅解釋“為什麼”要這樣投影，以及不同視角的觀察效果，這讓我從根本上理解瞭製圖的原理，而不是死記硬背。書中的實例也非常貼切，涵蓋瞭實際生産中經常遇到的各種零件圖和裝配圖，這些圖紙的繪製過程和細節講解得非常到位。讓我印象深刻的是，它還提到瞭製圖軟件的應用技巧，雖然這本書的重點不是軟件教學，但一些基礎性的提示和操作要點，對於我們將來接觸更專業的CAD軟件非常有益。同時，它還引導我思考如何從工程實際齣發，將産品的功能和結構轉化為規範的圖紙，這種引導性思維的培養，比單純的學習技能更為重要。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，最直觀的感受就是它的內容非常豐富且係統。無論是機械製造的各種工藝流程，還是機械基礎實習中的常見實驗，亦或是製圖實習的規範要求，這本書都做瞭相當詳盡的介紹。在機械製造部分，它涵蓋瞭從鑄造、鍛造到焊接、切削加工等多種工藝，並且對每種工藝的原理、特點、適用範圍以及優缺點都進行瞭清晰的闡述。機械基礎實習部分，則提供瞭大量實際操作的指導，讓你在實驗颱上能夠得心應手。製圖實習的部分，更是將各種國傢標準和行業規範融入其中，讓你能夠掌握繪製規範圖紙的能力。這本書的優點在於，它不僅僅是知識的堆砌，更是一種能力的培養，它教會我如何去分析問題，如何去解決問題，以及如何在實際工作中運用所學的知識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的“行動學習版”特色確實得到瞭很好的體現。它不像傳統的教科書那樣，隻是將知識點一股腦地呈現在那裏，而是通過各種引導性的提問、思考題以及實操練習，促使我去主動探索和思考。這讓我感覺自己不再是被動地接受信息，而是主動地參與到學習過程中。在機械製造的章節，作者設置瞭一些“小挑戰”或者“思考題”，讓我去分析某個製造過程中的優劣，或者嘗試設計簡單的工藝流程，這極大地激發瞭我的學習主動性。製圖實習部分更是如此，它鼓勵我嘗試自己繪製一些簡單的零件圖，並提供瞭參考答案和評分標準，讓我能夠及時發現自己的不足，並進行改進。這種“邊學邊練，邊練邊學”的學習模式，讓我感覺學習效率得到瞭顯著提升，也讓我對知識的掌握更加牢固。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝很簡潔，翻開目錄，首先映入眼簾的是清晰的章節劃分，讓我對學習內容有瞭大緻的瞭解。其中，機械製造部分的內容編排循序漸進，從基礎概念的講解到具體工藝的介紹，都顯得相當紮實。我特彆喜歡它在解釋一些復雜機械原理時，加入瞭許多生活中的實例，這讓我在理解抽象理論時不再感到吃力。例如，在講解金屬切削原理時，作者並沒有僅僅羅列公式，而是通過對比日常生活中切割不同物體的例子，讓我能迅速抓住核心要點。此外，書中的插圖和示意圖也非常豐富，並且繪製得十分精細，對於我這種偏嚮視覺學習的人來說，無疑是極大的幫助。很多時候，一張圖勝過韆言萬語，它幫助我直觀地理解瞭機械的構造和工作原理。在學習“機械基礎實習”這部分時，感覺它更側重於實際操作的指導，步驟清晰，對於我在實驗室進行相關實驗時，能起到很好的參考作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直以為機械製造的學習會枯燥乏味，直到我翻開這本書。作者的筆觸非常生動，並沒有使用過多生硬的專業術語，而是在必要的地方進行解釋，讓我這個初學者也能輕鬆上手。它非常注重理論與實踐的結閤，在介紹完一種製造工藝後，立刻會給齣相關的案例分析或者實習建議，讓我能立刻將學到的知識運用起來。我尤其喜歡它對一些易錯點和難點的梳理，作者能夠精準地捕捉到學生在學習過程中可能遇到的睏惑，並給齣詳細的解答。在“機械基礎實習”的部分，它不僅講解瞭實驗步驟，還強調瞭實驗的安全注意事項，這對於保證實驗的順利進行非常重要。總的來說，這本書讓我對機械製造産生瞭濃厚的興趣，讓我覺得這門學科並沒有想象中那麼遙不可及，而是充滿瞭智慧和創造力。