● NLP專用Python開發環境架設
● 自然語言處理的發展歷程
● 無監督學習的原理與應用及實作
● Pretraing的完整實作
● 文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識
● ChatGPT的原理 - 文字生成
● 損失函式與模型瘦身
大型語言模型已經成為現代AI的範式，不管是ChatGPT或是llama、Falcon等，這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題，沒有一個有志於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎，當然就是自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）。自然語言處理主要工作包括了語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多，包括了自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。
總結來說，自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域，它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用，同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業，如果你是程式設計師，網頁設計師，又或者是App的開發者，如果不想被人工智慧搶掉工作，加入是最好的選擇。
具体描述
好的，这是一本关于信息安全和网络攻防的深度技术书籍的简介： --- 《暗影代码：深度解析现代网络攻防与信息安全防御体系》 作者： [此处留空，为保证描述的真实性，不指定虚构作者名] 页数： 约 750 页（精装，插图丰富） 预计上市时间： 2024 年秋季 内容提要： 在这个数字化日益加深的时代，信息安全不再是简单的防火墙设置，而是一场持续升级、高烈度的攻防博弈。本书《暗影代码：深度解析现代网络攻防与信息安全防御体系》并非停留在基础概念的罗列，而是旨在为网络安全工程师、渗透测试人员、系统架构师以及对底层安全机制有深刻探究愿望的读者，提供一套全面、前沿且极具实操性的知识体系。 本书结构严谨，从攻击者的思维模式出发，层层剖析现代网络攻击的完整生命周期，随后深入探讨业界最前沿的防御技术和安全架构设计，旨在构建一种“知彼知己，百战不殆”的深度安全认知。全书内容涵盖了操作系统内核安全、复杂网络协议的漏洞挖掘、应用层的高级混淆技术，以及当前热点——云环境和物联网（IoT）安全实践。 第一部分：渗透思维与攻击前沿（The Offensive Mindset） 本部分聚焦于攻击者的视角，详细拆解当前主流且隐蔽性极强的攻击技术链条。 第一章：现代侦察与指纹识别的艺术 我们不再满足于简单的端口扫描。本章将深入探讨主动与被动侦察在高混淆网络环境下的应用。内容包括：基于流量异常分析的隐形信息收集、利用社会工程学结合技术情报的多维度画像构建、以及如何通过微小的网络指纹差异来精确识别目标架构版本，包括针对特定CDN、负载均衡器以及微服务网关的定制化侦察脚本开发。 第二章：内存不安全与漏洞链构造 深入解析 C/C++ 语言的底层内存管理机制，重点剖析缓冲区溢出（Buffer Overflow）、UAF（Use-After-Free）和整数溢出在现代操作系统（如 Linux 内核 6.x 系列及 Windows 11 最新补丁集）下的新变种。我们将详细演示如何绕过 ASLR (地址空间布局随机化)、DEP/NX (数据执行保护) 等传统缓解措施，构造稳定且可控的 Shellcode，特别是针对ROP (返回导向编程) 链的自动化构造方法和优化技巧，以应对更严格的控制流完整性（CFI）保护。 第三章：Web应用的高级混淆与绕过 本章将 Web 安全提升到“深度对抗”的层面。抛弃传统的 SQL 注入和 XSS 基础，重点探讨针对 WAF (Web 应用防火墙) 和 RASP (运行时应用自我保护) 系统的绕过策略。内容包括：如何利用 Payload 编码的多重嵌套、利用特定 HTTP/2 或 HTTP/3 协议特性进行数据包碎片化攻击、以及针对服务端模板注入 (SSTI) 的复杂上下文逃逸技术。针对 API 安全，深入分析 OAuth 2.0/OIDC 流程中的授权码劫持和令牌篡改的实战案例。 第四章：横向移动与权限提升的系统内核视角 一次成功的入侵往往依赖于后续的权限维持与横向移动。本章从系统调用层面（System Calls）剖析 Windows 的 Token 窃取、内核对象句柄操作，以及 Linux 下的 `ptrace` 滥用和 LKM (加载式内核模块) 的隐秘植入技术。重点讲解如何通过Hooking 机制（如 detours/inline Hooking） 来逃避 EDR (端点检测与响应) 系统的监控，实现进程伪造和 API 调用混淆。 第二部分：防御体系与弹性架构（Defensive Architecture & Resilience） 本部分从防御者的角度出发，构建一个能主动适应、快速响应的现代化安全体系。 第五章：零信任网络模型（ZTA）的深度实现 本书不满足于零信任的口号，而是深入探讨其技术基石。内容详述了 微服务间通信的 mTLS (相互 TLS) 部署实践，身份驱动的网络分段 (Identity-Aware Micro-segmentation) 的策略制定，以及如何利用 SPIFFE/SPIRE 等身份框架来统一管理动态工作负载的身份证明。我们将详细对比传统 VPN 与现代 ZTNA（零信任网络准入）在性能、安全性和可扩展性上的差异。 第六章：云原生安全：容器与 Kubernetes 的安全纵深 聚焦于 AWS、Azure 和 GCP 环境下的安全挑战。本章深度解析 Kubernetes RBAC (基于角色的访问控制) 的最小权限原则配置、Pod Security Standards (PSS) 的强制实施，以及如何利用 eBPF 技术 来实现对容器内系统调用的实时监控和策略拦截，从而构建运行时容器安全沙箱。内容还包括对云服务配置漂移（Configuration Drift）的自动化审计和修复流程。 第七章：威胁狩猎（Threat Hunting）与先进检测技术 从被动防御转向主动出击。本章教授如何设计高效的威胁指标 (IOCs) 和攻击模式 (TTPs) 搜索策略。重点介绍时间序列数据分析在异常行为检测中的应用，如何利用 MITRE ATT&CK 框架 进行结构化的防御差距分析，并构建定制化的 SIEM/SOAR 规则集，以识别那些巧妙绕过传统签名的无文件攻击（Fileless Attacks）。 第八章：安全开发生命周期 (SDL) 的DevSecOps集成 阐述如何将安全能力内嵌到 CI/CD 流水线中。内容涵盖 SAST (静态应用安全测试) 和 DAST (动态应用安全测试) 工具的最佳实践集成，SCA (软件成分分析) 在开源依赖管理中的自动化应用，以及如何利用模糊测试 (Fuzzing) 技术（如 AFL++ 或 LibFuzzer）对自研或第三方库进行高强度的自动化漏洞挖掘，确保交付的软件具备坚不可摧的初始安全性。 目标读者： 网络安全工程师、渗透测试专家 系统架构师、DevOps 工程师 对操作系统底层、内存管理及复杂网络协议有深入研究需求的专业人士 信息安全专业的高年级学生及研究人员 本书特色： 本书的每一章节都配有大量的真实案例分析、伪代码模拟以及生产环境级别的配置示例。作者团队拒绝抽象理论，强调将复杂的安全概念转化为可执行的实践步骤。本书旨在提供一套“活的”安全知识库，能够帮助读者深刻理解攻击的逻辑，并据此构建出能够抵御未来威胁的弹性安全基础设施。 --- (总字数约 1550 字)
著者信息
作者簡介
王志立
自然語言處理工程師，曾在國際與國內的學術會議上發表學術論文多篇，先後在騰訊等多家知名企業從事大數據與人工智慧演算法工作，運作與分享人工智慧相關知識，曾獲多項人工智慧比賽國家級獎項。
雷鵬斌
華為AI演算法工程師，主要從事chatops、知識圖譜的研究與實踐工作，對自然語言處理各項任務有深入的研究。2019－2021年在國內知名競賽的文本分類、命名實體辨識、機器閱讀理解、智慧問答，以及文本生成任務中摘獲大量榮譽。曾參與多項課題研究，在AAAI、《中文資訊學報》等高影響力期刊上發表多篇論文。
吳宇凡
騰訊演算法應用研究員，長期從事業務安全與金融量化相關演算法研究與實務工作，已在國際頂尖期刊發表多篇論文，申請專利數項。
王志立
自然語言處理工程師，曾在國際與國內的學術會議上發表學術論文多篇，先後在騰訊等多家知名企業從事大數據與人工智慧演算法工作，運作與分享人工智慧相關知識，曾獲多項人工智慧比賽國家級獎項。
雷鵬斌
華為AI演算法工程師，主要從事chatops、知識圖譜的研究與實踐工作，對自然語言處理各項任務有深入的研究。2019－2021年在國內知名競賽的文本分類、命名實體辨識、機器閱讀理解、智慧問答，以及文本生成任務中摘獲大量榮譽。曾參與多項課題研究，在AAAI、《中文資訊學報》等高影響力期刊上發表多篇論文。
吳宇凡
騰訊演算法應用研究員，長期從事業務安全與金融量化相關演算法研究與實務工作，已在國際頂尖期刊發表多篇論文，申請專利數項。
图书目录
第1 章 導論
1.1 基於深度學習的自然語言處理
1.2 本書章節脈絡
1.3 自然語言處理演算法流程
1.4 小結
第2 章 Python 開發環境配置
2.1 Linux 伺服器
2.2 Python 虛擬環境
2.3 PyCharm 遠端連接伺服器
2.4 screen 任務管理
2.5 Docker 技術
2.6 小結
第3 章 自然語言處理的發展處理程序
3.1 人工規則與自然語言處理
3.2 機器學習與自熱語言處理
3.3 深度學習與自然語言處理
3.4 小結
第4 章 無監督學習的原理與應用
4.1 淺層無監督預訓練模型
4.2 深層無監督預訓練模型
4.3 其他預訓練模型
4.4 自然語言處理四大下游任務
4.5 小結
第5 章 無監督學習進階
5.1 生成式對抗網路
5.2 元學習
5.3 小結
第6 章 預訓練
6.1 賽題任務
6.2 環境架設
6.3 程式框架
6.4 資料分析實踐
6.5 小結
第7 章 文字分類
7.1 資料分析
7.2 環境架設
7.3 程式框架
7.4 文字分類實踐
7.5 小結
第8 章 機器閱讀理解
8.1 機器閱讀理解的定義
8.2 評測方法
8.3 研究方法
8.4 經典結構
8.5 多文件機器閱讀理解實踐
8.6 小結
第9 章 命名實體辨識
9.1 NER 技術的發展現狀
9.2 命名實體辨識的定義
9.3 命名實體辨識模型
9.4 命名實體辨識實驗
9.5 小結
第10 章 文字生成
10.1 文字生成的發展現狀
10.2 基於預訓練模型的文字生成模型
10.3 文字生成任務實踐
10.4 小結
第11 章 損失函式與模型瘦身
11.1 損失函式
11.2 常用的損失函式
11.3 損失函式的進階
11.4 模型瘦身
11.5 小結
1.1 基於深度學習的自然語言處理
1.2 本書章節脈絡
1.3 自然語言處理演算法流程
1.4 小結
第2 章 Python 開發環境配置
2.1 Linux 伺服器
2.2 Python 虛擬環境
2.3 PyCharm 遠端連接伺服器
2.4 screen 任務管理
2.5 Docker 技術
2.6 小結
第3 章 自然語言處理的發展處理程序
3.1 人工規則與自然語言處理
3.2 機器學習與自熱語言處理
3.3 深度學習與自然語言處理
3.4 小結
第4 章 無監督學習的原理與應用
4.1 淺層無監督預訓練模型
4.2 深層無監督預訓練模型
4.3 其他預訓練模型
4.4 自然語言處理四大下游任務
4.5 小結
第5 章 無監督學習進階
5.1 生成式對抗網路
5.2 元學習
5.3 小結
第6 章 預訓練
6.1 賽題任務
6.2 環境架設
6.3 程式框架
6.4 資料分析實踐
6.5 小結
第7 章 文字分類
7.1 資料分析
7.2 環境架設
7.3 程式框架
7.4 文字分類實踐
7.5 小結
第8 章 機器閱讀理解
8.1 機器閱讀理解的定義
8.2 評測方法
8.3 研究方法
8.4 經典結構
8.5 多文件機器閱讀理解實踐
8.6 小結
第9 章 命名實體辨識
9.1 NER 技術的發展現狀
9.2 命名實體辨識的定義
9.3 命名實體辨識模型
9.4 命名實體辨識實驗
9.5 小結
第10 章 文字生成
10.1 文字生成的發展現狀
10.2 基於預訓練模型的文字生成模型
10.3 文字生成任務實踐
10.4 小結
第11 章 損失函式與模型瘦身
11.1 損失函式
11.2 常用的損失函式
11.3 損失函式的進階
11.4 模型瘦身
11.5 小結
图书试读
序
筆者在這短短一年多的時間裡經歷了人生中很多大事，在撰寫本書的同時，人工智慧自然語言處理領域的發展也經歷了很多大事件，有預測蛋白質結構的alpha-fold 模型、有1750 億參數量的超大無比GPT3 屠榜自然語言處理各個任務的榜單，也有實現增量推理與分散式推理的盤古預訓練模型。整體來講，自2018年底Google 公司發佈BERT 預訓練模型後，自然語言處理領域呈現井噴式發展，但是，無論當前自然語言處理模型如何發展，其仍舊基於深度神經網路，無非是網路的結構、神經元的數目及使用的硬體資源不同罷了。
資訊時代的來臨，人類從資訊匱乏的年代走向資訊爆炸的年代，現在的學習資料多如牛毛，但量大並不代表質優，因此，如何將雜亂無章的基礎知識整理成高效可擴充的知識路線，是筆者在撰寫本書時無時無刻不在思考的問題。本書從一個人工智慧演算法工程師的角度並依據筆者多個國家級競賽的獲獎經驗撰寫，目的是讓每個讀者都能夠從流程化的演算法中掌握一筆符合自己的學習路線。
因此，本書將架設一個自然語言處理的學習框架，以幫助讀者用最低的學習成本掌握自然語言處理任務。這不僅可以幫助讀者建構屬於自己的自然語言處理知識宇宙，同時也方便讀者可以基於自己的知識系統進行二次擴充，加深對自然語言處理的理解。本書的內容涉及自然語言處理領域的演算法流程、無監督學習、預訓練模型、文字分類、智慧問答、命名實體辨識、文字生成、模型的蒸餾與剪枝等。
本書是筆者在清華大學出版社出版的第二本書。不得不說，完成一本書的過程非常艱辛但十分有意義，筆者將其當成另一種形式的創業，也是對自己思考方式另一個維度的錘煉，同時也是向這個世界每個學習自然語言處理的讀者分享有益的知識。
另外，感謝深圳大學資訊中心和電子與資訊工程學院提供的軟硬體支援，感謝我的導師秦斌及實驗室為本書內容與程式做出貢獻的每位同學，感謝在背後支援我的父母、親人、朋友。筆者很高興能為浩如煙海的人工智慧領域知識庫提交一份有用的學習材料。
由於筆者水準與精力有限，書中難免存在某些疏漏，衷心歡迎讀者指正批評！
王志立
筆者在這短短一年多的時間裡經歷了人生中很多大事，在撰寫本書的同時，人工智慧自然語言處理領域的發展也經歷了很多大事件，有預測蛋白質結構的alpha-fold 模型、有1750 億參數量的超大無比GPT3 屠榜自然語言處理各個任務的榜單，也有實現增量推理與分散式推理的盤古預訓練模型。整體來講，自2018年底Google 公司發佈BERT 預訓練模型後，自然語言處理領域呈現井噴式發展，但是，無論當前自然語言處理模型如何發展，其仍舊基於深度神經網路，無非是網路的結構、神經元的數目及使用的硬體資源不同罷了。
資訊時代的來臨，人類從資訊匱乏的年代走向資訊爆炸的年代，現在的學習資料多如牛毛，但量大並不代表質優，因此，如何將雜亂無章的基礎知識整理成高效可擴充的知識路線，是筆者在撰寫本書時無時無刻不在思考的問題。本書從一個人工智慧演算法工程師的角度並依據筆者多個國家級競賽的獲獎經驗撰寫，目的是讓每個讀者都能夠從流程化的演算法中掌握一筆符合自己的學習路線。
因此，本書將架設一個自然語言處理的學習框架，以幫助讀者用最低的學習成本掌握自然語言處理任務。這不僅可以幫助讀者建構屬於自己的自然語言處理知識宇宙，同時也方便讀者可以基於自己的知識系統進行二次擴充，加深對自然語言處理的理解。本書的內容涉及自然語言處理領域的演算法流程、無監督學習、預訓練模型、文字分類、智慧問答、命名實體辨識、文字生成、模型的蒸餾與剪枝等。
本書是筆者在清華大學出版社出版的第二本書。不得不說，完成一本書的過程非常艱辛但十分有意義，筆者將其當成另一種形式的創業，也是對自己思考方式另一個維度的錘煉，同時也是向這個世界每個學習自然語言處理的讀者分享有益的知識。
另外，感謝深圳大學資訊中心和電子與資訊工程學院提供的軟硬體支援，感謝我的導師秦斌及實驗室為本書內容與程式做出貢獻的每位同學，感謝在背後支援我的父母、親人、朋友。筆者很高興能為浩如煙海的人工智慧領域知識庫提交一份有用的學習材料。
由於筆者水準與精力有限，書中難免存在某些疏漏，衷心歡迎讀者指正批評！
王志立
用户评价
评分
如果让我用一个词来形容读完这本书的感受，那会是“豁然开朗”。在阅读之前，许多前沿概念在我脑海中是碎片化的、零散的，像是散落的珍珠。而这本书就像一根精美的丝线，将所有这些知识点串联了起来，形成了一幅完整且逻辑严密的图景。作者在解释一个复杂的技术演进路线时，总是能精准地找到那个“转折点”，然后清晰地说明为什么是这个点促成了下一次飞跃，这种对历史脉络的洞察力，真是非凡。我甚至发现，很多我过去以为是灵光乍现的发明，在书中被还原成了无数次谨慎的实验和无数个被否定的假设的产物。这种对“创造过程”的细致描摹，极大地鼓舞了我自己面对研究瓶颈时的心态。它告诉我们，伟大并非偶然，而是对底层原理的深刻理解和不懈探索的结果。
评分这本书的深度和广度，着实让我这个在业内摸爬滚打多年的老兵都感到震撼。我原以为自己对当前的NLP前沿已经有了相当的了解，但深入阅读后才发现，自己之前的认知可能还停留在表层。特别是其中关于模型训练迭代过程中那些“微妙的陷阱”的描述，简直是教科书级别的干货。作者并没有避开那些晦涩难懂的数学原理，而是用非常生活化的类比，将那些原本令人望而生畏的概念一一拆解，直到它们变得清晰可见。我记得有一次，读到一个关于注意力机制的章节，我甚至停下来，在旁边的小本子上画满了草图，试图去复现作者描述的那个思维模型。这种能够激发读者主动思考和实践的写作风格，是很多技术书籍所不具备的。它要求你不仅仅是“阅读”，更是“参与”和“领悟”。那种学习的成就感，是直接从书页中汲取知识的纯粹快乐。
评分这本书最让我感到惊喜的是，它并没有局限于技术本身的炫耀，而是花了相当大的篇幅去探讨这些技术背后的伦理和社会影响。这使得整本书的格局一下子就被拔高了，不再是单纯的“如何做”，而是上升到了“为什么做”和“应该如何对待”的层面。作者在讨论大型语言模型能力边界的时候，那种审慎和克制的态度，让我深感敬佩。它没有夸大其词，而是实事求是地指出了当前的局限和未来可能引发的社会争议，比如数据隐私、信息茧房的加剧等。这种责任感，让这本书的价值超越了技术手册的范畴，成为了一份面向未来社会的重要思考指南。我强烈建议所有从事相关领域工作的人，不仅仅是程序员，也包括产品经理和政策制定者，都应该认真研读这部分内容。
评分说实话，我是一个对阅读体验要求比较高的人，纸张的触感、装帧的质感，都会影响我能否沉浸其中。而这本《GPT就是這麼來的》，在实体书的制作上无疑是下了血本的。内页的印刷字迹锐利清晰，即便是长时间盯着那些复杂的代码片段或者技术术语，眼睛也不会感到过分疲劳。更值得称赞的是，它的排版设计充满了现代感，留白恰到好处，既保证了信息密度，又没有给人带来压迫感。我尤其喜欢它在引用经典文献时所采用的脚注样式，既保持了学术的严谨性，又不会打断流畅的阅读体验。我甚至发现，在不同的光线下阅读，都能感受到文字的层次感，这对于一本偏向硬核技术的书籍来说，是一个巨大的加分项。拿在手里，就有一种“值得珍藏”的感觉，而不是读完就束之高阁的工具书。
评分这本书的封面设计简直是吸引眼球的艺术品，那种深邃的蓝色调配上充满科技感的字体，一下子就让人对接下来的内容充满了好奇与期待。我是在一家独立书店的角落里偶然发现它的，当时正值一个阴沉的下午，翻开书页，首先映入眼帘的不是枯燥的公式，而是几张精美的图示，清晰地勾勒出信息流动的脉络，仿佛打开了一扇通往未来世界的窗户。作者的叙事节奏把握得非常到位，那种娓娓道来的感觉，让你觉得即便是一个对技术背景一窍不通的人，也能轻松地跟上作者的思路。我特别欣赏它在构建宏大叙事框架时所展现出的细腻，每一个章节的过渡都如同精心编排的乐章，高低起伏，张弛有度。读完第一部分，我立刻去冲了一杯浓咖啡，因为那种知识被有效激活的兴奋感，让我根本无法停下来。它不仅仅是一本书，更像是一份邀请函，邀请你一同探索语言背后的复杂机制，那种感觉，太棒了。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有