結構學觀念分析（上冊） (1版)

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【簡介】 本書(上下兩冊)包含 1. 全國各大學土木、建築系期中、期末考較具觀念性的考試試題。 2. 近五年日本土木技師考試試題。 3. 歷年土木、建築高考、特考、二技等入學考試題。 4. 結構學”重要觀念”的剖析。 【目錄】

通用結構學 (一) (1版)

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通用結構學（第一部） ISBN13：9789578490857 出版社：文笙 作者：謝元裕 裝訂／頁數：平裝／372頁 規格：23.1cm*17cm*1.9cm (高/寬/厚) 出版日：2006/03/01 中國圖書分類：土木工程 本書為大專通用之結構學教科書，故定名為「通用結構學」。全書析為二部：第一部份約占3/5，屬於普通結構學教材，應為大專土木水利建築等系所必修；第二部份約占2/5，屬於加強之材料，是土木水利主修結構之學生所應讀，而為大專有關科系學生之參考。 第一部份大體依照拙著結構基本理論編述，第二部份大多採自拙著結構學新編，融匯而成一書。然十餘年來，結構學重點已有變化，故除對兩書去蕪存菁外，亦多修訂，俾更適於今日之教學。至於原有明白曉暢之特點，則一仍舊貫。 本書所用度量衡制，不拘於一種，英制、米制，以及國際制，分別穿插於例題與習題中。英制雖應淘汰，然工業先進之美國，尚無決心作全面之更張，故本書仍予保留。 通用結構學（第二部） 系列名：大學用書 ISBN13：9789867227515 出版社：文笙 作者：謝元裕 裝訂：平裝 規格：23cm*17cm (高/寬) 版次：1 出版日：2006/03/01 謝元裕教授畢生致力於結構學之研究，奉獻犧牲，不遺餘力，並將其所研究之精華毫無保留地公諸於世，讓讀者對結構學有更深一層的認識。 第一章 緒論 第二章 結構之隱定與可定 第三章 靜定梁 第四章 靜定桁架 第五章 靜定剛架與合成結構 … 通用結構學複習指導提要及題解 ISBN13：9789570318210 出版社：文笙 作者：謝元裕 裝訂：平裝 出版日：2000/06/01 謝元裕教授所編著之書，乃配合「通用結構學」中各章的習題做詳細之解答，俾使讀者自行做完習題後，能有確之解答以供參考，而達到真正學習的目的。

基礎結構動力習題解答 (1版)

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完整複習NLP：圍繞LLM打造自然語言處理應用 (1版)

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【簡介】 　　☆自然語言處理任務分類與表示方式 　　☆詞嵌入與文字向量表示方法 　　☆N 元語言模型與神經語言模型架構 　　☆NLP 評估指標與效能測量方法 　　☆基礎工具：NLTK、LTP、tiktoken、PyTorch 　　☆卷積、循環、Transformer 等神經網路模型 　　☆靜態與動態預訓練詞向量模型 　　☆Decoder、Encoder、Encoder-Decoder 預訓練架構 　　☆BERT、GPT、T5 等主流語言模型解析 　　☆微調技術：指令資料、序列任務、生成任務 　　☆大語言模型訓練策略與位置編碼機制 　　☆提示工程、多工訓練與強化學習調配方法 　　☆模型壓縮、量化與高效部署技術 　　☆多語言、多模態與程式預訓練模型實作 　　【內容簡介】 　　本書共分三部分、十三章，系統介紹自然語言處理與預訓練語言模型的技術發展與應用。 　　第一部分為基礎知識，涵蓋 NLP 任務分類、詞嵌入表示法、模型評估指標、NLTK 與 LTP 工具、PyTorch 使用方法與常見資料集，並介紹 MLP、CNN、RNN 與 Transformer 模型及其實作。 　　第二部分為預訓練語言模型，涵蓋 N-gram、神經語言模型與語言模型評估方式，靜態與動態詞向量模型如 Word2Vec 與 ELMo，以及 BERT、GPT、T5 等主流模型的結構與微調策略。 　　第三部分為大語言模型，從 LLaMA、Mixtral 架構到 FlashAttention、RoPE、LoRA、RLHF 等關鍵技術，再到指令微調、中文調配、模型壓縮與高效部署等流程，並包含多語言、程式語言與多模態模型的延伸應用，最後以 DeepSeek 系列為例總結最新進展。  【目錄】 ▌第一部分 基礎知識 第1章 緒論 1.1 自然語言處理的概念 1.2 自然語言處理的困難 1.3 自然語言處理任務系統 1.3.1 任務層級 1.3.2 任務類別 1.3.3 研究物件與層次 1.4 自然語言處理技術發展歷史 第2章 自然語言處理基礎 2.1 文字的表示 2.1.1 詞的獨熱表示 2.1.2 詞的分佈表示 2.1.3 詞嵌入表示 2.1.4 文字的詞袋表示 2.2 自然語言處理任務 2.2.1 自然語言處理基礎任務 2.2.2 自然語言處理應用任務 2.3 基本問題 2.3.1 文字分類問題 2.3.2 結構預測問題 2.3.3 序列到序列問題 2.4 評價指標 2.4.1 自然語言理解類任務的評價指標 2.4.2 自然語言生成類任務的評價指標 2.5 小結 第3章 基礎工具集與常用資料集 3.1 tiktoken 子詞切分工具 3.2 NLTK 工具集 3.2.1 常用語料庫和詞典資源 3.2.2 常用自然語言處理工具集 3.3 LTP 工具集 3.3.1 中文分詞 3.3.2 其他中文自然語言處理功能 3.4 PyTorch 基礎 3.4.1 張量的基本概念 3.4.2 張量的基本運算 3.4.3 自動微分 3.4.4 調整張量形狀 3.4.5 廣播機制 3.4.6 索引與切片 3.4.7 降維與升維 3.5 大規模預訓練資料集 3.5.1 維基百科資料 3.5.2 原始資料的獲取 3.5.3 語料處理方法 3.5.4 其他文字預訓練資料集 3.5.5 文字預訓練資料集討論 3.6 更多資料集 3.7 小結 第4章 自然語言處理中的神經網路基礎 4.1 多層感知器模型 4.1.1 感知器 4.1.2 線性回歸 4.1.3 Logistic 回歸 4.1.4 Softmax 回歸 4.1.5 多層感知器 4.1.6 模型實現 4.2 卷積神經網路 4.2.1 模型結構 4.2.2 模型實現 4.3 循環神經網路 4.3.1 模型結構 4.3.2 長短時記憶網路 4.3.3 模型實現 4.3.4 基於循環神經網路的序列到序列模型 4.4 Transformer 模型 4.4.1 注意力機制 4.4.2 自注意力模型 4.4.3 Transformer 4.4.4 基於Transformer 的序列到序列模型 4.4.5 Transformer 模型的優缺點 4.4.6 PyTorch 內建模型實現 4.5 神經網路模型的訓練 4.5.1 損失函式 4.5.2 梯度下降 4.6 自然語言處理中的神經網路實戰 4.6.1 情感分類實戰 4.6.2 詞性標注實戰 4.7 小結 ▌第二部分 預訓練語言模型 第5章 語言模型 5.1 語言模型的基本概念 5.2 N 元語言模型 5.2.1 N 元語言模型的基本概念 5.2.2 N 元語言模型的實現 5.2.3 N 元語言模型的平滑 5.3 神經網路語言模型 5.3.1 前饋神經網路語言模型 5.3.2 循環神經網路語言模型 5.3.3 Transformer 語言模型 5.3.4 基於神經網路語言模型生成文字 5.4 語言模型的實現 5.4.1 資料準備 5.4.2 前饋神經網路語言模型 5.4.3 循環神經網路語言模型 5.4.4 Transformer 語言模型 5.5 語言模型性能評價 5.6 小結 第6章 預訓練詞向量 6.1 預訓練靜態詞向量 6.1.1 基於神經網路語言模型的靜態詞向量預訓練 6.1.2 Word2vec 詞向量 6.1.3 負採樣 6.1.4 GloVe 詞向量 6.1.5 模型實現 6.1.6 評價與應用 6.2 預訓練動態詞向量 6.2.1 雙向語言模型 6.2.2 ELMo 詞向量 6.2.3 模型實現 6.2.4 評價與應用 6.3 小結 第7章 預訓練語言模型 7.1 概述 7.2 Decoder-only 模型 7.2.1 GPT 7.2.2 GPT-2 7.2.3 GPT-3 7.3 Encoder-only 模型 7.3.1 BERT 7.3.2 RoBERTa 7.3.3 ALBERT 7.3.4 ELECTRA 7.3.5 MacBERT 7.3.6 模型對比 7.4 Encoder-Decoder 模型 7.4.1 T5 7.4.2 BART 7.5 預訓練模型的任務微調：NLU 類 7.5.1 單句文字分類 7.5.2 句對文字分類 7.5.3 閱讀理解 7.5.4 序列標注 7.6 預訓練模型的任務微調：NLG 類 7.6.1 文字生成 7.6.2 機器翻譯 7.7 小結 ▌第三部分 大語言模型 第8章 大語言模型的預訓練 8.1 大語言模型的基本結構 8.1.1 Llama 8.1.2 Mixtral 8.1.3 縮放法則 8.1.4 常見大語言模型對比 8.2 注意力機制的最佳化 8.2.1 稀疏注意力 8.2.2 多查詢注意力與分組查詢注意力 8.2.3 FlashAttention 8.3 位置編碼策略 8.3.1 RoPE 8.3.2 ALiBi 8.4 長上下文處理策略 8.4.1 位置插值法 8.4.2 基於NTK 的方法 8.4.3 LongLoRA 8.4.4 YaRN 8.5 並行訓練策略 8.5.1 資料並行 8.5.2 模型並行 8.5.3 管線並行 8.5.4 混合並行 8.5.5 零容錯最佳化 8.5.6 DeepSpeed 8.6 小結 第9章 大語言模型的調配 9.1 引言 9.2 基於提示的推斷 9.2.1 提示工程 9.2.2 檢索與工具增強 9.3 多工指令微調 9.3.1 現有資料集轉換 9.3.2 自動生成指令資料集 9.3.3 指令微調的實現 9.4 基於人類回饋的強化學習 9.4.1 基於人類回饋的強化學習演算法的原理 9.4.2 基於人類回饋的強化學習演算法的改進 9.4.3 人類偏好資料集 9.5 參數高效精調 9.5.1 LoRA 9.5.2 QLoRA 9.5.3 Adapter 9.5.4 Prefix-tuning 9.5.6 P-tuning 9.5.6 Prompt-tuning 9.6 大語言模型的中文調配 9.6.1 中文詞表擴充 9.6.2 中文增量訓練 9.7 大語言模型壓縮 9.7.1 知識蒸餾 9.7.2 模型裁剪 9.7.3 參數量化 9.8 小結 第10章 大語言模型的應用 10.1 大語言模型的應用範例 10.1.1 知識問答 10.1.2 人機對話 10.1.3 文字摘要 10.1.4 程式生成 10.2 生成指令資料 10.2.1 Self-Instruct 10.2.2 Alpaca 10.2.3 WizardLM 10.3 大語言模型的量化與部署 10.3.1 llama.cpp 10.3.2 transformers 10.3.3 vLLM 10.4 當地語系化開發與應用 10.4.1 LangChain 10.4.2 privateGPT 10.5 工具呼叫與自動化 10.5.1 AutoGPT 10.5.2 HuggingGPT 10.6 小結 第11章 大語言模型的能力評估 11.1 引言 11.2 通用領域及任務評估 11.2.1 語言理解能力 11.2.2 文字生成能力 11.2.3 知識與推理能力 11.3 特定領域及任務評估 11.3.1 數學 11.3.2 程式 11.4 模型對齊能力評估 11.4.1 有用性 11.4.2 無害性 11.4.3 安全性 11.4.4 真實性 11.5 大語言模型的評價方法 11.5.1 評價設置：調配 11.5.2 自動評價方法 11.5.3 人工評價方法 11.5.4 紅隊測試 11.6 小結 第12章 預訓練語言模型的延伸 12.1 多語言預訓練模型 12.1.1 多語言BERT 12.1.2 跨語言預訓練語言模型 12.1.3 多語言預訓練語言模型的應用 12.1.4 大規模多語言模型 12.2 程式預訓練模型 12.2.1 代表性程式預訓練模型 12.2.2 程式預訓練模型的對齊 12.2.3 程式預訓練模型的應用 12.3 多模態預訓練模型 12.3.1 遮罩影像模型 13.3.2 基於對比學習的多模態預訓練模型 12.3.3 圖到文預訓練模型 12.3.4 影像或影片生成 12.4 具身預訓練模型 13.5 小結 第13章 DeepSeek 系列模型原理簡介 13.1 DeepSeek 系列模型概述 13.2 模型架構最佳化 13.2.1 演算法最佳化 13.2.2 基礎設施最佳化 13.3 基於強化學習得推理能力 13.3.1 DeepSeek-R1-Zero：僅透過強化學習得推理能力 13.3.2 DeepSeek-R1：規範性和泛化性 13.3.3 蒸餾: 推理能力的遷移 13.4 小結 附錄A 參考文獻 術語表

一代藥學人的突圍：北醫藥學的榮耀開創 (1版)

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英語高頻字彙完全攻略: 選字範圍3500字-6000字 3-6級字彙 (增修擴編版) (1版)

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英語核心字彙完全攻略: 選字範圍2000字-4500字 2-4級字彙 (增修擴編版) (1版)

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