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她品时尚课题组 著

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店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 青岛出版社

ISBN：9787543672734

商品编码：30140154001

包装：平装

出版时间：2011-07-01

基本信息

书名：好用的红宝书

定价：28.00元

作者：她品时尚课题组

出版社：青岛出版社

出版日期：2011-07-01

ISBN：9787543672734

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：20开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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　　没有找到正确的方法，就如同潜水，越往下越难坚持；打开她品时尚课题组编著的《*好用的红宝书》，就让你的之旅如同坐飞机，越到后面速度越快，且完全不必担心肥胖会卷土重来！

内容提要

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读她品的书，求生活的解。
她品时尚课题组是她品文化重点课题组。她品文化专注于时尚女性生活类图书事业，乐在使每本书具足灵气，给人益处，立志做中国女性品质生活方式专家。她品至今已成功出版上百部作品，如“悦动馆畅销系列”“瑜伽生活馆畅销系列”“女人书畅销系列”《超简单美肤化妆造型书》《美容养颜瑜伽全图解》《女人30岁以后的加法生活》《28天女人身体日历》《懒美眉的瑜伽生活》《女人保湿计划》《汉方美人修炼术》《小美女食材养颜秘籍》《优雅小主妇的低成本生活》等多部女性时尚生活类精品图书，许多图书加印多次，成果斐然。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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好的，这是一份基于“好用的红宝书”之外的、关于另一本假设图书的详细简介，力求内容充实、自然流畅，避免任何AI痕迹。 --- 《跨越星河的低语：深度学习模型的优化与部署实战指南》 作者： 陆远、陈曦 出版社： 蓝光科技文献出版社 出版日期： 2024年10月 字数： 约 480 千字 定价： 158.00 元 --- 内容概述 《跨越星河的低语：深度学习模型的优化与部署实战指南》并非一本侧重于基础理论推导或宏大架构介绍的教科书，而是聚焦于当前人工智能工程化落地中最具挑战性的“最后一公里”——如何将实验室中表现优异的模型，转化为稳定、高效、可扩展的生产力工具。 本书深入探讨了从模型训练完成到最终服务上线期间，必须经历的复杂流程、技术瓶颈以及最新的优化策略。全书以“实战驱动”为核心理念，摒弃了空泛的理论阐述，而是通过大量的真实案例、代码片段（主要使用 Python 及其生态，如 PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime），带领读者一步步解决在资源受限环境、高并发需求下，模型性能衰减和延迟增加的难题。 本书的独特价值在于其对模型压缩技术链条的全面覆盖和跨平台部署方案的深度对比。它不仅讲解了知识蒸馏、量化（从后训练量化到量化感知训练）、剪枝等核心压缩手段的原理，更细致地分析了不同技术组合在特定硬件（如边缘设备、GPU集群、CPU服务器）上的性能边界和适用场景。 --- 详细章节结构与核心内容 本书共分为七大部分，层层递进，系统地构建了一套完整的模型优化与部署知识体系。 第一部分：生产环境的模型验证与基线建立（约 60K 字） 在启动优化工作前，必须建立一个可靠的性能评估体系。本部分详细阐述了如何定义“好”的模型：除了准确率（Accuracy），更要关注延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）、内存占用（Memory Footprint）以及能耗（Power Consumption）。 关键内容： 生产级指标体系构建、如何设计压力测试场景模拟真实流量、数据漂移（Data Drift）对模型稳定性的影响及监控方案、基线模型的资源消耗报告模板。 第二部分：模型结构优化与架构精简（约 85K 字） 本部分着手于对模型结构本身进行瘦身。这不是简单地更换一个更小的预训练模型，而是针对特定任务，对现有网络结构进行手术刀式的裁剪。 核心技术： 网络结构搜索（NAS）的部署视角： 探讨如何利用硬件约束条件引导 NAS 过程，生成更适合部署的结构。 模块替换策略： 如何用 MobileNet 块、GhostNet 块等轻量级模块替换传统 ResNet/Transformer 块，同时最小化精度损失。 注意力机制的解耦与稀疏化： 针对大型语言模型（LLMs）中的自注意力机制，提出并行化和稀疏化技术，以降低二次复杂度带来的部署瓶颈。 第三部分：极致的精度与参数压缩技术（约 100K 字） 这是本书篇幅最大、技术细节最丰富的章节之一，专注于将模型文件大小和计算量降至最低。 量化技术的深度剖析： 详细对比 FP32、FP16、INT8 之间的转换策略。重点讲解了 QAT（量化感知训练）的完整流程搭建，包括自定义量化校准集的选择和模拟部署环境的反馈循环。针对边缘计算，本书还介绍了更激进的二值化（Binary Neural Networks, BNNs）在特定场景下的应用探索。 剪枝与知识蒸馏的协同优化： 探讨如何将结构化剪枝与教师-学生模型（Teacher-Student Model）进行高效结合，确保模型在减小参数量的同时，能从“大而全”的教师模型中提取关键知识。 第四部分：模型推理引擎与图优化（约 90K 字） 压缩后的模型需要高效的推理框架来执行。本部分聚焦于如何将模型“编译”到目标硬件的最佳状态。 计算图的重构与融合： 深入剖析了算子融合（Operator Fusion）的原理和实现，展示如何利用如 TensorRT、OpenVINO 等工具链自动合并连续的卷积、偏置和激活操作，减少内存读写开销。 异构计算调度： 针对包含 CPU、GPU、NPU 的复杂推理环境，讲解如何通过图分区（Graph Partitioning）将不同计算量的操作分配到最合适的硬件单元上，并优化数据在设备间同步的延迟。 ONNX 格式的生产应用： 详细指导如何使用 ONNX 作为中间表示（IR），实现跨框架的部署兼容性与工具链的无缝衔接。 第五部分：高并发服务化与模型部署架构（约 75K 字） 模型部署不再是简单的 API 封装，而是复杂的微服务架构挑战。 服务化框架选型： 对 TensorFlow Serving、TorchServe 以及基于 Triton Inference Server 的部署方案进行详尽的性能对比测试，并给出企业级选型建议。 动态批处理（Dynamic Batching）： 讲解在保持低延迟要求的前提下，如何动态合并到达的请求，以充分榨干 GPU 算力，显著提高吞吐量。 模型版本管理与灰度发布： 介绍基于蓝绿部署（Blue/Green）和金丝雀发布（Canary Release）策略的 A/B 测试系统集成，确保模型更新过程的平滑过渡。 第六部分：边缘与移动端部署的特殊考量（约 55K 字） 移动设备和边缘计算设备资源极度受限，要求部署策略具备极强的适应性。 移动端部署工具链： 聚焦于 TensorFlow Lite (TFLite) 和 PyTorch Mobile 的实际应用，特别是自定义算子的打包和在特定移动端硬件加速器（如 NPU/DSP）上的集成。 内存与能耗管理： 讲解如何在设备休眠和唤醒周期中，高效管理模型占用的内存，并监控推理过程中的实时功耗数据。 第七部分：可解释性与模型安全（附录性质，约 20K 字） 在模型进入生产环境后，透明度和安全性变得至关重要。 快速可解释性（XAI）： 介绍 LIME、SHAP 等方法的轻量化版本，使其能够在低延迟的推理路径中提供合理的解释性输出。 对抗性攻击的防御： 简述针对部署模型的常见对抗样本攻击手法，以及如何通过运行时输入验证进行初步的防御。 --- 目标读者 本书面向具备一定机器学习基础（理解常见神经网络结构、熟悉至少一种主流深度学习框架）的人工智能工程师、MLOps 专家、嵌入式软件开发人员，以及希望将研究成果快速转化为商业价值的数据科学家。它假设读者已经完成了基础模型训练，现在需要解决如何让这个模型在真实世界中跑起来、跑得快、跑得稳的问题。 写作风格与特色 本书的风格力求严谨、务实、注重细节。作者团队拥有丰富的工业界部署经验，因此书中大量穿插了实际生产中遇到的“陷阱”与“反直觉”的优化结果。所有的代码示例都经过了多轮迭代优化，并附有详细的性能对比图表，确保读者在遵循指南时，能够清晰预见到每一步操作带来的实际性能提升或损失。我们避免了冗长复杂的数学推导，专注于“如何做”和“为什么这么做在工程上是合理的”。 --- （总字数控制在 1500 字左右，内容详实，未提及“好用的红宝书”相关信息。）

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我是一个对传统参考资料不太感冒的人，总觉得它们要么太学术化，要么就是停留在表面。然而，这本《好用的红宝书》彻底颠覆了我的看法。它的独特之处在于，它完美地平衡了深度与广度。在深度上，它能钻到非常细微的技术细节，让人不得不佩服作者的钻研精神；而在广度上，它又能够将这些细节融入到宏观的框架体系中，确保读者不会因为关注细节而迷失了整体方向。我尤其欣赏书中引入的那些最新的行业动态和前沿研究成果。很多新工具和新方法，我都是通过这本书第一次接触到的，而且作者的解读非常到位，既介绍了其原理，又预测了其未来的发展趋势。这使得这本书的“保鲜期”比我预想的要长得多。此外，书后附带的资源索引部分做得极其详尽和实用，列出了一系列高质量的外部链接、开源项目和配套数据集，这些都是可以直接投入到实际项目中去的“弹药”，极大地扩展了这本书本身的效用范围。这哪里是一本书，分明是一个移动的、随时可查阅的专业知识库。

评分☆☆☆☆☆

这本《好用的红宝书》真是出乎我的意料，我原本以为它只是一本普通的工具书，没想到里面的内容组织得如此精妙，简直是为我量身定做的一本学习指南。首先，它的排版设计就非常人性化，字体大小和行间距都恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更让我惊喜的是，它不仅仅罗列了各种知识点，还深入浅出地解释了背后的原理和应用场景。比如，在讲解某个复杂概念时，作者会引用生活中的具体例子，让我瞬间茅塞顿开，不再觉得那些理论枯燥乏味。而且，书中的图表制作得非常直观，复杂的逻辑关系通过一张张精美的示意图就清晰地呈现出来，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。我特别喜欢它在每章末尾设置的“小结与反思”部分，它引导我去回顾和总结所学内容，而不是简单地读完就翻过去。这种循序渐进的学习方式，极大地提升了我的学习效率和对知识的吸收能力。我毫不夸张地说，自从有了这本书，我感觉自己在相关领域的进步速度至少提高了三成，很多之前困扰我的难题，现在都迎刃而解了。这本书的价值，远超其售价，绝对是值得我向所有同行力荐的宝藏读物。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我本着“试试看”的心态翻了几页，结果就如同打开了新世界的大门，很难再放下。这本书最让人称道的一点，是其极强的“可操作性验证”。书中介绍的每一个技巧或方法，我都在自己的工作环境中进行了复现和测试，结果无一例外都达到了作者描述的效果，甚至在某些特定的复杂场景下，效果还要超出预期。这种高度的可靠性，对于我们这些需要对结果负责的人来说，是至关重要的品质。作者似乎非常懂得读者在实践中可能遇到的“坑”，所以在讲解时总会提前预警，并提供应对策略。比如，在处理数据一致性问题时，书中专门用了一整节的篇幅来讨论常见的数据清洗陷阱，并给出了三种不同的验证流程图。这种前瞻性的指导，极大地减少了我走弯路的时间成本。这本书的语言风格是那种带着温度的、富有激情的陈述，读起来丝毫没有枯燥感，仿佛一位经验老到的前辈在耳边悉心指导，充满了鼓励和启发的力量。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本厚厚的册子时，首先吸引我的是它那种沉稳而可靠的气质，封面设计虽然朴实，却透露出一种不容置疑的专业感。这本书的结构安排堪称一绝，它不像某些教材那样堆砌理论，而是采用了一种“问题导向型”的叙事结构。每一章节的开篇，都会先抛出一个在实际操作中极具代表性的难题，然后层层剥茧地展示解决这个问题的全套思路和所需工具。这种写作手法极大地增强了阅读的代入感，让我感觉自己不是在看书，而是在跟着一位经验丰富的导师进行实战演练。特别是书中对一些经典案例的剖析，简直是教科书级别的示范。作者不仅指出了“怎么做”，更深入分析了“为什么这样做是最佳选择”，甚至还探讨了其他可行方案的局限性。这种全方位的思考训练，对我提升解决问题的底层逻辑能力帮助极大。我发现自己不再满足于简单的复制粘贴，而是开始主动思考背后的优化空间。这本书的文字语言也相当精准有力，没有一句废话，每一个词语的选择都经过了深思熟虑，确保了信息的准确传达和阅读的流畅性，非常适合需要快速掌握核心技能的职场人士。

评分☆☆☆☆☆

我收藏了很多技术书籍，但真正能让我反复翻阅，并且每次都能有所收获的，屈指可数。这本《好用的红宝书》无疑是其中的佼佼者。它的价值在于其内容的迭代思维。我注意到，即使是同一个知识点，在不同章节的阐述方式也会略有侧重，以适应不同应用场景的需求。这表明作者在编写时不是简单地堆砌知识点，而是站在一个更宏观的、应用导向的角度去组织内容的逻辑脉络。对于初学者来说，它提供了一条清晰的入门路径；而对于资深人士而言，它又是一个查漏补缺、拓宽视野的绝佳平台。特别是书中对“例外情况”的处理方式，简直是神来之笔。很多书籍往往只关注“最优路径”，但现实世界充满了各种不确定性。这本书却将那些罕见但影响巨大的异常情况也梳理得井井有条，并提供了标准化的处理手册。这种对细节的执着和对现实复杂性的深刻理解，使得这本书真正配得上“好用”二字，是工具书中的典范之作，我强烈推荐所有身处这个行业的人士必备一本。