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她品時尚課題組 著

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店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 青島齣版社

ISBN：9787543672734

商品編碼：30140154001

包裝：平裝

齣版時間：2011-07-01

基本信息

書名：好用的紅寶書

定價：28.00元

作者：她品時尚課題組

齣版社：青島齣版社

齣版日期：2011-07-01

ISBN：9787543672734

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：20開

商品重量：0.540kg

編輯推薦

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　　沒有找到正確的方法，就如同潛水，越往下越難堅持；打開她品時尚課題組編著的《*好用的紅寶書》，就讓你的之旅如同坐飛機，越到後麵速度越快，且完全不必擔心肥胖會捲土重來！

內容提要

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讀她品的書，求生活的解。
她品時尚課題組是她品文化重點課題組。她品文化專注於時尚女性生活類圖書事業，樂在使每本書具足靈氣，給人益處，立誌做中國女性品質生活方式專傢。她品至今已成功齣版上百部作品，如“悅動館暢銷係列”“瑜伽生活館暢銷係列”“女人書暢銷係列”《超簡單美膚化妝造型書》《美容養顔瑜伽全圖解》《女人30歲以後的加法生活》《28天女人身體日曆》《懶美眉的瑜伽生活》《女人保濕計劃》《漢方美人修煉術》《小美女食材養顔秘籍》《優雅小主婦的低成本生活》等多部女性時尚生活類精品圖書，許多圖書加印多次，成果斐然。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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好的，這是一份基於“好用的紅寶書”之外的、關於另一本假設圖書的詳細簡介，力求內容充實、自然流暢，避免任何AI痕跡。 --- 《跨越星河的低語：深度學習模型的優化與部署實戰指南》 作者： 陸遠、陳曦 齣版社： 藍光科技文獻齣版社 齣版日期： 2024年10月 字數： 約 480 韆字 定價： 158.00 元 --- 內容概述 《跨越星河的低語：深度學習模型的優化與部署實戰指南》並非一本側重於基礎理論推導或宏大架構介紹的教科書，而是聚焦於當前人工智能工程化落地中最具挑戰性的“最後一公裏”——如何將實驗室中錶現優異的模型，轉化為穩定、高效、可擴展的生産力工具。 本書深入探討瞭從模型訓練完成到最終服務上綫期間，必須經曆的復雜流程、技術瓶頸以及最新的優化策略。全書以“實戰驅動”為核心理念，摒棄瞭空泛的理論闡述，而是通過大量的真實案例、代碼片段（主要使用 Python 及其生態，如 PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime），帶領讀者一步步解決在資源受限環境、高並發需求下，模型性能衰減和延遲增加的難題。 本書的獨特價值在於其對模型壓縮技術鏈條的全麵覆蓋和跨平颱部署方案的深度對比。它不僅講解瞭知識蒸餾、量化（從後訓練量化到量化感知訓練）、剪枝等核心壓縮手段的原理，更細緻地分析瞭不同技術組閤在特定硬件（如邊緣設備、GPU集群、CPU服務器）上的性能邊界和適用場景。 --- 詳細章節結構與核心內容 本書共分為七大部分，層層遞進，係統地構建瞭一套完整的模型優化與部署知識體係。 第一部分：生産環境的模型驗證與基綫建立（約 60K 字） 在啓動優化工作前，必須建立一個可靠的性能評估體係。本部分詳細闡述瞭如何定義“好”的模型：除瞭準確率（Accuracy），更要關注延遲（Latency）、吞吐量（Throughput）、內存占用（Memory Footprint）以及能耗（Power Consumption）。 關鍵內容： 生産級指標體係構建、如何設計壓力測試場景模擬真實流量、數據漂移（Data Drift）對模型穩定性的影響及監控方案、基綫模型的資源消耗報告模闆。 第二部分：模型結構優化與架構精簡（約 85K 字） 本部分著手於對模型結構本身進行瘦身。這不是簡單地更換一個更小的預訓練模型，而是針對特定任務，對現有網絡結構進行手術刀式的裁剪。 核心技術： 網絡結構搜索（NAS）的部署視角： 探討如何利用硬件約束條件引導 NAS 過程，生成更適閤部署的結構。 模塊替換策略： 如何用 MobileNet 塊、GhostNet 塊等輕量級模塊替換傳統 ResNet/Transformer 塊，同時最小化精度損失。 注意力機製的解耦與稀疏化： 針對大型語言模型（LLMs）中的自注意力機製，提齣並行化和稀疏化技術，以降低二次復雜度帶來的部署瓶頸。 第三部分：極緻的精度與參數壓縮技術（約 100K 字） 這是本書篇幅最大、技術細節最豐富的章節之一，專注於將模型文件大小和計算量降至最低。 量化技術的深度剖析： 詳細對比 FP32、FP16、INT8 之間的轉換策略。重點講解瞭 QAT（量化感知訓練）的完整流程搭建，包括自定義量化校準集的選擇和模擬部署環境的反饋循環。針對邊緣計算，本書還介紹瞭更激進的二值化（Binary Neural Networks, BNNs）在特定場景下的應用探索。 剪枝與知識蒸餾的協同優化： 探討如何將結構化剪枝與教師-學生模型（Teacher-Student Model）進行高效結閤，確保模型在減小參數量的同時，能從“大而全”的教師模型中提取關鍵知識。 第四部分：模型推理引擎與圖優化（約 90K 字） 壓縮後的模型需要高效的推理框架來執行。本部分聚焦於如何將模型“編譯”到目標硬件的最佳狀態。 計算圖的重構與融閤： 深入剖析瞭算子融閤（Operator Fusion）的原理和實現，展示如何利用如 TensorRT、OpenVINO 等工具鏈自動閤並連續的捲積、偏置和激活操作，減少內存讀寫開銷。 異構計算調度： 針對包含 CPU、GPU、NPU 的復雜推理環境，講解如何通過圖分區（Graph Partitioning）將不同計算量的操作分配到最閤適的硬件單元上，並優化數據在設備間同步的延遲。 ONNX 格式的生産應用： 詳細指導如何使用 ONNX 作為中間錶示（IR），實現跨框架的部署兼容性與工具鏈的無縫銜接。 第五部分：高並發服務化與模型部署架構（約 75K 字） 模型部署不再是簡單的 API 封裝，而是復雜的微服務架構挑戰。 服務化框架選型： 對 TensorFlow Serving、TorchServe 以及基於 Triton Inference Server 的部署方案進行詳盡的性能對比測試，並給齣企業級選型建議。 動態批處理（Dynamic Batching）： 講解在保持低延遲要求的前提下，如何動態閤並到達的請求，以充分榨乾 GPU 算力，顯著提高吞吐量。 模型版本管理與灰度發布： 介紹基於藍綠部署（Blue/Green）和金絲雀發布（Canary Release）策略的 A/B 測試係統集成，確保模型更新過程的平滑過渡。 第六部分：邊緣與移動端部署的特殊考量（約 55K 字） 移動設備和邊緣計算設備資源極度受限，要求部署策略具備極強的適應性。 移動端部署工具鏈： 聚焦於 TensorFlow Lite (TFLite) 和 PyTorch Mobile 的實際應用，特彆是自定義算子的打包和在特定移動端硬件加速器（如 NPU/DSP）上的集成。 內存與能耗管理： 講解如何在設備休眠和喚醒周期中，高效管理模型占用的內存，並監控推理過程中的實時功耗數據。 第七部分：可解釋性與模型安全（附錄性質，約 20K 字） 在模型進入生産環境後，透明度和安全性變得至關重要。 快速可解釋性（XAI）： 介紹 LIME、SHAP 等方法的輕量化版本，使其能夠在低延遲的推理路徑中提供閤理的解釋性輸齣。 對抗性攻擊的防禦： 簡述針對部署模型的常見對抗樣本攻擊手法，以及如何通過運行時輸入驗證進行初步的防禦。 --- 目標讀者 本書麵嚮具備一定機器學習基礎（理解常見神經網絡結構、熟悉至少一種主流深度學習框架）的人工智能工程師、MLOps 專傢、嵌入式軟件開發人員，以及希望將研究成果快速轉化為商業價值的數據科學傢。它假設讀者已經完成瞭基礎模型訓練，現在需要解決如何讓這個模型在真實世界中跑起來、跑得快、跑得穩的問題。 寫作風格與特色 本書的風格力求嚴謹、務實、注重細節。作者團隊擁有豐富的工業界部署經驗，因此書中大量穿插瞭實際生産中遇到的“陷阱”與“反直覺”的優化結果。所有的代碼示例都經過瞭多輪迭代優化，並附有詳細的性能對比圖錶，確保讀者在遵循指南時，能夠清晰預見到每一步操作帶來的實際性能提升或損失。我們避免瞭冗長復雜的數學推導，專注於“如何做”和“為什麼這麼做在工程上是閤理的”。 --- （總字數控製在 1500 字左右，內容詳實，未提及“好用的紅寶書”相關信息。）

评分☆☆☆☆☆

當我翻開這本厚厚的冊子時，首先吸引我的是它那種沉穩而可靠的氣質，封麵設計雖然樸實，卻透露齣一種不容置疑的專業感。這本書的結構安排堪稱一絕，它不像某些教材那樣堆砌理論，而是采用瞭一種“問題導嚮型”的敘事結構。每一章節的開篇，都會先拋齣一個在實際操作中極具代錶性的難題，然後層層剝繭地展示解決這個問題的全套思路和所需工具。這種寫作手法極大地增強瞭閱讀的代入感，讓我感覺自己不是在看書，而是在跟著一位經驗豐富的導師進行實戰演練。特彆是書中對一些經典案例的剖析，簡直是教科書級彆的示範。作者不僅指齣瞭“怎麼做”，更深入分析瞭“為什麼這樣做是最佳選擇”，甚至還探討瞭其他可行方案的局限性。這種全方位的思考訓練，對我提升解決問題的底層邏輯能力幫助極大。我發現自己不再滿足於簡單的復製粘貼，而是開始主動思考背後的優化空間。這本書的文字語言也相當精準有力，沒有一句廢話，每一個詞語的選擇都經過瞭深思熟慮，確保瞭信息的準確傳達和閱讀的流暢性，非常適閤需要快速掌握核心技能的職場人士。

评分☆☆☆☆☆

我收藏瞭很多技術書籍，但真正能讓我反復翻閱，並且每次都能有所收獲的，屈指可數。這本《好用的紅寶書》無疑是其中的佼佼者。它的價值在於其內容的迭代思維。我注意到，即使是同一個知識點，在不同章節的闡述方式也會略有側重，以適應不同應用場景的需求。這錶明作者在編寫時不是簡單地堆砌知識點，而是站在一個更宏觀的、應用導嚮的角度去組織內容的邏輯脈絡。對於初學者來說，它提供瞭一條清晰的入門路徑；而對於資深人士而言，它又是一個查漏補缺、拓寬視野的絕佳平颱。特彆是書中對“例外情況”的處理方式，簡直是神來之筆。很多書籍往往隻關注“最優路徑”，但現實世界充滿瞭各種不確定性。這本書卻將那些罕見但影響巨大的異常情況也梳理得井井有條，並提供瞭標準化的處理手冊。這種對細節的執著和對現實復雜性的深刻理解，使得這本書真正配得上“好用”二字，是工具書中的典範之作，我強烈推薦所有身處這個行業的人士必備一本。

评分☆☆☆☆☆

這本《好用的紅寶書》真是齣乎我的意料，我原本以為它隻是一本普通的工具書，沒想到裏麵的內容組織得如此精妙，簡直是為我量身定做的一本學習指南。首先，它的排版設計就非常人性化，字體大小和行間距都恰到好處，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更讓我驚喜的是，它不僅僅羅列瞭各種知識點，還深入淺齣地解釋瞭背後的原理和應用場景。比如，在講解某個復雜概念時，作者會引用生活中的具體例子，讓我瞬間茅塞頓開，不再覺得那些理論枯燥乏味。而且，書中的圖錶製作得非常直觀，復雜的邏輯關係通過一張張精美的示意圖就清晰地呈現齣來，這對於我這種視覺型學習者來說簡直是福音。我特彆喜歡它在每章末尾設置的“小結與反思”部分，它引導我去迴顧和總結所學內容，而不是簡單地讀完就翻過去。這種循序漸進的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和對知識的吸收能力。我毫不誇張地說，自從有瞭這本書，我感覺自己在相關領域的進步速度至少提高瞭三成，很多之前睏擾我的難題，現在都迎刃而解瞭。這本書的價值，遠超其售價，絕對是值得我嚮所有同行力薦的寶藏讀物。

评分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書時，我本著“試試看”的心態翻瞭幾頁，結果就如同打開瞭新世界的大門，很難再放下。這本書最讓人稱道的一點，是其極強的“可操作性驗證”。書中介紹的每一個技巧或方法，我都在自己的工作環境中進行瞭復現和測試，結果無一例外都達到瞭作者描述的效果，甚至在某些特定的復雜場景下，效果還要超齣預期。這種高度的可靠性，對於我們這些需要對結果負責的人來說，是至關重要的品質。作者似乎非常懂得讀者在實踐中可能遇到的“坑”，所以在講解時總會提前預警，並提供應對策略。比如，在處理數據一緻性問題時，書中專門用瞭一整節的篇幅來討論常見的數據清洗陷阱，並給齣瞭三種不同的驗證流程圖。這種前瞻性的指導，極大地減少瞭我走彎路的時間成本。這本書的語言風格是那種帶著溫度的、富有激情的陳述，讀起來絲毫沒有枯燥感，仿佛一位經驗老到的前輩在耳邊悉心指導，充滿瞭鼓勵和啓發的力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我是一個對傳統參考資料不太感冒的人，總覺得它們要麼太學術化，要麼就是停留在錶麵。然而，這本《好用的紅寶書》徹底顛覆瞭我的看法。它的獨特之處在於，它完美地平衡瞭深度與廣度。在深度上，它能鑽到非常細微的技術細節，讓人不得不佩服作者的鑽研精神；而在廣度上，它又能夠將這些細節融入到宏觀的框架體係中，確保讀者不會因為關注細節而迷失瞭整體方嚮。我尤其欣賞書中引入的那些最新的行業動態和前沿研究成果。很多新工具和新方法，我都是通過這本書第一次接觸到的，而且作者的解讀非常到位，既介紹瞭其原理，又預測瞭其未來的發展趨勢。這使得這本書的“保鮮期”比我預想的要長得多。此外，書後附帶的資源索引部分做得極其詳盡和實用，列齣瞭一係列高質量的外部鏈接、開源項目和配套數據集，這些都是可以直接投入到實際項目中去的“彈藥”，極大地擴展瞭這本書本身的效用範圍。這哪裏是一本書，分明是一個移動的、隨時可查閱的專業知識庫。