Lucene實戰（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 麥肯德利斯（McCandless M.） 著，牛長流，肖宇 譯

圖書標籤:

• Lucene
• 搜索引擎
• 信息檢索
• 全文檢索
• Java
• 開發
• 技術
• 實戰
• 數據挖掘
• 索引

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115251770

版次：1

商品編碼：10661841

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-06-01

用紙：膠版紙

頁數：454

字數：669000

正文語種：中文，英文

産品特色

內容簡介

　　《lucene實戰（第2版）》基於apache的lucene3.0，從lucene核心、lucene應用、案例分析3個方麵詳細係統地介紹瞭lucene，包括認識lucene、建立索引、為應用程序添加搜索功能、高級搜索技術、擴展搜索、使用tika提取文本、lucene的高級擴展、使用其他編程語言訪問lucene、lucene管理和性能調優等內容，最後還提供瞭三大經典成功案例，為讀者展示瞭一個奇妙的搜索世界。

　　《lucene實戰（第2版）》適閤於已具有一定java編程基本的讀者，以及希望能夠把強大的搜索功能添加到自己的應用程序中的開發人員。lucene實戰（第2版）》對於從事搜索引擎工作的工程技術人員，以及在java平颱上進行各類軟件開發的人員和編程愛好者，也具有很好的學習參考價值。

目錄

第1部分　lucene核心
第1章　初識lucene
1.1　應對信息爆炸
1.2　lucene是什麼
1.2.1　lucene能做些什麼
1.2.2　lucene的曆史
1.3　lucene和搜索程序組件
1.3.1　索引組件
1.3.2　搜索組件
1.3.3　搜索程序的其他模塊
1.3.4　lucene與應用程序的整閤點
1.4　lucene實戰：程序示例
1.4.1　建立索引
1.4.2　搜索索引
1.5　理解索引過程的核心類
1.5.1　indexwriter
1.5.2　directory
1.5.3　analyzer
1.5.4　document
1.5.5　field
1.6　理解搜索過程的核心類
1.6.1　indexsearcher
1.6.2　term
1.6.3　query
1.6.4　termquery
1.6.5　topdocs
1.7　小結
第2章　構建索引
2.1　lucene如何對搜索內容進行建模
2.1.1　文檔和域
2.1.2　靈活的架構
2.1.3　反嚮規格化（denormalization）
2.2　理解索引過程
2.2.1　提取文本和創建文檔
2.2.2　分析文檔
2.2.3　嚮索引添加文檔
2.3　基本索引操作
2.3.1　嚮索引添加文檔
2.3.2　刪除索引中的文檔
2.3.3　更新索引中的文檔
2.4　域選項
2.4.1　域索引選項
2.4.2　域存儲選項
2.4.3　域的項嚮量選項
2.4.4　reader、tokenstream和byte[ ]域值
2.4.5　域選項組閤
2.4.6　域排序選項
2.4.7　多值域
2.5　對文檔和域進行加權操作
2.5.1　文檔加權操作
2.5.2　域加權操作
2.5.3　加權基準（norms）
2.6　索引數字、日期和時間
2.6.1　索引數字
2.6.2　索引日期和時間
2.7　域截取（field truncation）
2.8　近實時搜索（near-real-time search）
2.9　優化索引
2.10　其他directory子類
2.11　並發、綫程安全及鎖機製
2.11.1　綫程安全和多虛擬機安全
2.11.2　通過遠程文件係統訪問索引
2.11.3　索引鎖機製
2.12　調試索引
2.13　高級索引概念
2.13.1　用indexreader刪除文檔
2.13.2　迴收被刪除文檔所使用過的磁盤空間
2.13.3　緩衝和刷新
2.13.4　索引提交
2.13.5　acid事務和索引連續性
2.13.6　閤並段
2.14　小結
第3章　為應用程序添加搜索功能
3.1　實現簡單的搜索功能
3.1.1　對特定項的搜索
3.1.2　解析用戶輸入的查詢錶達式：queryparser
3.2　使用indexsearcher類
3.2.1　創建indexsearcher類
3.2.2　實現搜索功能
3.2.3　使用topdocs類
3.2.4　搜索結果分頁
3.2.5　近實時搜索
3.3　理解lucene的評分機製
3.3.1　lucene如何評分
3.3.2　使用explain（）理解搜索結果評分
3.4　lucene的多樣化查詢
3.4.1　通過項進行搜索：termquery類
3.4.2　在指定的項範圍內搜索：termrangequery類
3.4.3　在指定的數字範圍內搜索：numericrangequery類
3.4.4　通過字符串搜索：prefixquery類
3.4.5　組閤查詢：booleanquery類
3.4.6　通過短語搜索：phrasequery類
3.4.7　通配符查詢：wildcardquery類
3.4.8　搜索類似項：fuzzyquery類
3.4.9　匹配所有文檔：matchalldocsquery類
3.5　解析查詢錶達式：queryparser
3.5.1　query.tostring方法
3.5.2　termquery
3.5.3　項範圍查詢
3.5.4　數值範圍搜索和日期範圍搜索
3.5.5　前綴查詢和通配符查詢
3.5.6　布爾操作符
3.5.7　短語查詢
3.5.8　模糊查詢
3.5.9　matchalldocsquery
3.5.10　分組查詢
3.5.11　域選擇
3.5.12　為子查詢設置加權
3.5.13　是否一定要使用queryparse
3.6　小結
第4章　lucene的分析過程
4.1　使用分析器
4.1.1　索引過程中的分析
4.1.2　queryparser分析
4.1.3　解析vs分析：分析器何時不再適用
4.2　剖析分析器
4.2.1　語匯單元的組成
4.2.2　語匯單元流揭秘
4.2.3　觀察分析器
4.2.4　語匯單元過濾器：過濾順序的重要性
4.3　使用內置分析器
4.3.1　stopanalyzer
4.3.2　standardanalyzer
4.3.3　應當采用哪種核心分析器
4.4　近音詞查詢
4.5　同義詞、彆名和其他錶示相同意義的詞
4.5.1　創建synonymanalyzer
4.5.2　顯示語匯單元的位置
4.6　詞乾分析
4.6.1　stopfilter保留空位
4.6.2　閤並詞乾操作和停用詞移除操作
4.7　域分析
4.7.1　多值域分析
4.7.2　特定域分析
4.7.3　搜索未被分析的域
4.8　語言分析
4.8.1　unicode與字符編碼
4.8.2　非英語語種分析
4.8.3　字符規範化處理
4.8.4　亞洲語種分析
4.8.5　有關非英語語種分析的其他問題
4.9　nutch分析
4.10　小結
第5章　高級搜索技術
5.1　lucene域緩存
5.1.1　為所有文檔加載域值
5.1.2　段對應的reader
5.2　對搜索結果進行排序
5.2.1　根據域值進行排序
5.2.2　按照相關性進行排序
5.2.3　按照索引順序進行排序
5.2.4　通過域進行排序
5.2.5　倒排序
5.2.6　通過多個域進行排序
5.2.7　為排序域選擇類型
5.2.8　使用非默認的locale方式進行排序
5.3　使用multiphrasequery
5.4　針對多個域的一次性查詢
5.5　跨度查詢
5.5.1　跨度查詢的構建模塊：spantermquery
5.5.2　在域的起點查找跨度
5.5.3　彼此相鄰的跨度
5.5.4　在匹配結果中排除重疊的跨度
5.5.5　spanorquery類
5.5.6　spanquery類和queryparser類
5.6　搜索過濾
5.6.1　termrangefilter
5.6.2　numericrangefilter
5.6.3　fieldcacherangefilter
5.6.4　特定項過濾
5.6.5　使用querywrapperfilter類
5.6.6　使用spanqueryfilter類
5.6.7　安全過濾器
5.6.8　使用booleanquery類進行過濾
5.6.9　prefixfilter
5.6.10　緩存過濾結果
5.6.11　將filter封裝成query
5.6.12　對過濾器進行過濾
5.6.13　非lucene內置的過濾器
5.7　使用功能查詢實現自定義評分
5.7.1　功能查詢的相關類
5.7.2　使用功能查詢對最近修改過的文檔進行加權
5.8　針對多索引的搜索
5.8.1　使用multisearch類
5.8.2　使用parallelmultisearcher進行多綫程搜索
5.9　使用項嚮量
5.9.1　查找相似書籍
5.9.2　它屬於哪個類彆
5.9.3　termvectormapper類
5.10　使用fieldselector加載域
5.11　停止較慢的搜索
5.12　小結
第6章　擴展搜索
6.1　使用自定義排序方法
6.1.1　針對地理位置排序方式進行文檔索引
6.1.2　實現自定義的地理位置排序方式
6.1.3　訪問自定義排序中的值
6.2　開發自定義的collector
6.2.1　collector基類
6.2.2　自定義collector：booklinkcollector
6.2.3　alldoccollector類
6.3　擴展queryparser類
6.3.1　自定義queryparser的行為
6.3.2　禁用模糊查詢和通配符查詢
6.3.3　處理數值域的範圍查詢
6.3.4　處理日期範圍
6.3.5　對已排序短語進行查詢
6.4　自定義過濾器
6.4.1　實現自定義過濾器
6.4.2　搜索期間使用自定義過濾器
6.4.3　另一種選擇：filterquery類
6.5　有效載荷（payloads）
6.5.1　分析期間生成有效載荷
6.5.2　搜索期間使用有效載荷
6.5.3　有效載荷和跨度查詢
6.5.4　通過termpositions來檢索有效載荷
6.6　小結
第2部分　lucene應用
第7章　使用tika提取文本
7.1　tika是什麼
7.2　tika的邏輯設計和api
7.3　安裝tika
7.4　tika的內置文本提取工具
7.5　編程實現文本提取
7.5.1　索引lucene文檔
7.5.2　tika工具類
7.5.3　選擇自定義分析器
7.6　tika的局限
7.7　索引自定義的xml文件
7.7.1　使用sax進行解析
7.7.2　使用apache commons digester進行解析和索引
7.8　其他選擇
7.9　小結
第8章　lucene基本擴展
8.1　luke：lucene的索引工具箱
8.1.1　overview標簽頁：索引的全局視圖
8.1.2　瀏覽文檔
8.1.3　使用queryparser進行搜索
8.1.4　files and plugins標簽頁
8.2　分析器、語匯單元器和語匯單元過濾器
8.2.1　snowballanalyzer
8.2.2　ngram過濾器
8.2.3　shingle過濾器
8.2.4　獲取捐贈分析器
8.3　高亮顯示查詢項
8.3.1　高亮顯示模塊
8.3.2　獨立的高亮顯示示例
8.3.3　使用css進行高亮顯示處理
8.3.4　高亮顯示搜索結果
8.4　fastvector highlighter類
8.5　拼寫檢查
8.5.1　生成提示列錶
8.5.2　選擇最佳提示
8.5.3　嚮用戶展示搜索結果
8.5.4　一些加強拼寫檢查的考慮
8.6　引人注目的查詢擴展功能
8.6.1　morelikethis
8.6.2　fuzzylikethisquery
8.6.3　boostingquery
8.6.4　termsfilter
8.6.5　duplicatefilter
8.6.6　regexquery
8.7　構建軟件捐贈模塊（contrib module）
8.7.1　源代碼獲取方式
8.7.2　contrib目錄的ant插件
8.8　小結
第9章　lucene高級擴展
9.1　鏈式過濾器
9.2　使用berkeley db存儲索引
9.3　wordnet同義詞
9.3.1　建立同義詞索引
9.3.2　將wordnet同義詞鏈接到分析器中
9.4　基於內存的快速索引
9.5　xml queryparser：超齣“one box”的搜索接口
9.5.1　使用xmlqueryparser
9.5.2　擴展xml查詢語法
9.6　外圍查詢語言
9.7　spatial lucene
9.7.1　索引空間數據
9.7.2　搜索空間數據
9.7.3　spatial lucene的性能特點
9.8　遠程進行多索引搜索
9.9　靈活的queryparser
9.10　其他內容
9.11　小結
第10章　其他編程語言使用lucene
10.1　移植入門
10.1.1　移植取捨
10.1.2　選擇閤適的移植版本
10.2　clucene（c++）
10.2.1　移植目的
10.2.2　api和索引兼容
10.2.3　支持的平颱
10.2.4　當前情況以及未來展望
10.3　lucene.net（c#和其他.net編程語言）
10.3.1　api兼容
10.3.2　索引兼容
10.4　kinosearch和lucy（perl）
10.4.1　kinosearch
10.4.2　lucy
10.4.3　其他perl選項
10.5　ferret（ruby）
10.6　php
10.6.1　zend framework
10.6.2　php bridge
10.7　pylucene（python）
10.7.1　api兼容
10.7.2　其他python選項
10.8　solr（包含多種編程語言）
10.9　小結
第11章　lucene管理和性能調優
11.1　性能調優
11.1.1　簡單的性能調優步驟
11.1.2　測試方法
11.1.3　索引-搜索時延調優
11.1.4　索引操作吞吐量調優
11.1.5　搜索時延和搜索吞吐量調優
11.2　多綫程和並行處理
11.2.1　使用多綫程進行索引操作
11.2.2　使用多綫程進行搜索操作
11.3　資源消耗管理
11.3.1　磁盤空間管理
11.3.2　文件描述符管理
11.3.3　內存管理
11.4　熱備份索引
11.4.1　創建索引備份
11.4.2　恢復索引
11.5　常見錯誤
11.5.1　索引損壞
11.5.2　修復索引
11.6　小結
第3部分　案例分析
第12章　案例分析1：krugle
12.1　krugle介紹
12.2　應用架構
12.3　搜索性能
12.4　源代碼解析
12.5　子串搜索
12.6　查詢vs搜索
12.7　改進空間
12.7.1　fieldcache內存使用
12.7.2　閤並索引
12.8　小結
第13章　案例分析2：siren
13.1　siren介紹
13.2　siren優勢
13.2.1　通過所有域進行搜索
13.2.2　一種高效詞典
13.2.3　可變域
13.2.4　對多值域的高效處理
13.3　使用siren索引實體
13.3.1　數據模型
13.3.2　實現問題
13.3.3　索引概要
13.3.4　索引前的數據準備
13.4　使用siren搜索實體
13.4.1　搜索內容
13.4.2　根據單元限製搜索範圍
13.4.3　將單元閤並成元組
13.4.4　針對實體描述進行查詢
13.5　在solr中集成siren
13.6　benchmark
13.7　小結
第14章　案例分析3：linkedin
14.1　使用bobo browse進行分組搜索
14.1.1　bobo browse的設計
14.1.2　深層次分組搜索
14.2　使用zoie進行實時搜索
14.2.1　zoie架構
14.2.2　實時vs近實時
14.2.3　文檔與索引請求
14.2.4　自定義indexreaders
14.2.5　與lucene的近實時搜索進行比較
14.2.6　分布式搜索
14.3　小結
附錄a　安裝lucene
a.1　二進製文件安裝
a.2　運行命令行演示程序
a.3　運行web應用演示程序
a.4　編譯源代碼
a.5　排錯
附錄b　lucene索引格式
b.1　邏輯索引視圖
b.2　關於索引結構
b.2.1　理解多文件索引結構
b.2.2　理解復閤索引結構
b.2.3　轉換索引結構
b.3　倒排索引
b.4　小結
附錄c　lucene/contrib benchmark
c.1　運行測試腳本
c.2　測試腳本的組成部分
c.2.1　內容源和文檔生成器
c.2.2　查詢生成器
c.3　控製結構
c.4　內置任務
c.4.1　建立和使用行文件
c.4.2　內置報錶任務
c.5　評估搜索質量
c.6　齣錯處理
c.7　小結
附錄d　資源
d.1　lucene知識庫
d.2　國際化
d.3　語言探測
d.4　項嚮量
d.5　lucene移植版本
d.6　案例分析
d.7　其他
d.8　信息檢索軟件
d.9　doug cutting的著作
d.9.1　會議論文
d.9.2　美國專利

前言/序言

　　當我首次接觸Lucene時，已經是《Lucene實戰》第1版齣版一年後瞭，當時我已有一些搭建搜索引擎方麵的經驗，但並不知道Lucene的細節信息。因此，我找到一本由Erik和Otis撰寫的《Lucene實戰》，開始從頭到尾進行閱讀，最後我簡直被它吸引住瞭！

　　當使用Lucene後，我發現它在很多地方都有改進，因此我開始貢獻一些小的補丁、更新Java文檔，在Lucene郵件列錶中討論一些相關話題，等等。最後我終於成為一名活躍的Lucene核心提交人員和PMC成員，這些年已提交瞭許多修改。

　　現在距離《Lucene實戰》第1版的齣版已經5年半瞭，這對於開源世界來說已經是太長的時間瞭。Lucene在此間已發布過兩個主版本，目前它已具有各種新功能，如數值域、可重用分析API、有效載荷、近實時搜索、用於索引和搜索的互通API等。

　　當Manning首次找到我時，很明顯該書第2版已到瞭急需齣版的時候瞭。此外，我作為Lucene開源社區的核心提交人員之一，主要負責提交這些變更內容，我有義務為本書第2版的撰寫齣力。所以我答應瞭Manning，並瘋狂地投入《Lucene實戰》第2版的撰寫工作中，我對最後的結果也是非常滿意的。我希望《Lucene實戰》第2版能滿足讀者的需要，有助於大傢建立自己的搜索程序，並且我期待著能在用戶和開發人員列錶中看到你們，以及你們提齣的富有價值的問題，並繼續推動Lucene的快速成長！

　　Michael McCandless

《深度學習入門：模型、算法與實踐》 一、 前言：擁抱智能的黎明 我們正處在一個由數據驅動的智能時代。從自動駕駛汽車到個性化推薦係統，從疾病診斷到自然語言理解，深度學習技術正以前所未有的速度重塑著我們的世界，引領著一場深刻的科技革命。而這場革命的核心，是那些能夠模仿人腦學習機製的復雜神經網絡模型。 本書《深度學習入門：模型、算法與實踐》旨在為讀者提供一個全麵而深入的深度學習知識體係。我們不迴避理論的嚴謹性，也不忽視實踐的重要性，力求在抽象的數學原理與具體的操作代碼之間搭建起一座堅實的橋梁。本書適閤具有一定編程基礎，對人工智能、機器學習懷有濃厚興趣，並希望係統掌握深度學習核心概念和應用技術的開發者、研究者、學生以及技術愛好者。 我們相信，理解深度學習的精髓，不僅是掌握一項技術，更是掌握一種洞察復雜數據、解決現實問題的新視角。通過本書的學習，您將能夠： 理解深度學習的基本原理： 掌握神經網絡的構成、前嚮傳播與反嚮傳播的原理，以及各種激活函數、損失函數和優化算法的作用。 掌握主流深度學習模型： 深入學習捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）、Transformer等在圖像、文本、序列數據處理中的經典模型。 熟悉深度學習框架： 學習使用TensorFlow和PyTorch這兩個當前最主流的深度學習框架進行模型構建、訓練和評估。 掌握實際應用技巧： 瞭解數據預處理、模型調優、正則化、遷移學習等關鍵技術，能夠應對實際項目中的挑戰。 探索前沿領域： 初步接觸生成對抗網絡（GAN）、強化學習等深度學習的前沿方嚮。 本書的編寫力求清晰、準確、詳實，每一處理論推導都盡可能簡化，每一個代碼示例都經過反復驗證。我們希望本書能成為您深度學習探索之旅的可靠嚮導，助您在智能時代浪潮中乘風破浪。 二、 第一部分：深度學習基石——理解神經網絡的運作 第一章：人工智能、機器學習與深度學習的脈絡 在正式深入深度學習之前，我們首先需要厘清人工智能（AI）、機器學習（ML）和深度學習（DL）之間的關係。AI是一個廣義的概念，指讓機器具備類似人類的智能；機器學習是實現AI的一種重要方法，它賦予機器從數據中學習的能力，而無需顯式編程；深度學習則是機器學習的一個子集，它利用多層神經網絡來學習數據的錶示。本章將梳理這三者之間的發展脈絡，介紹機器學習的基本範式（監督學習、無監督學習、強化學習），並為深度學習的齣現奠定背景。我們將簡要迴顧感知機、支持嚮量機等早期機器學習算法，引齣神經網絡的魅力所在。 第二章：人工神經網絡入門 神經網絡是深度學習的核心。本章將從最基礎的“感知機”模型開始，逐步介紹人工神經網絡（ANN）的基本構成單元——神經元。我們將詳細講解神經元的輸入、權重、偏置、激活函數以及輸齣的概念。隨後，我們將介紹如何將多個神經元連接起來，形成一個多層感知機（MLP），包括輸入層、隱藏層和輸齣層。激活函數作為神經網絡的靈魂，我們將重點介紹Sigmoid、Tanh、ReLU等常用激活函數的特性、優缺點及其在不同場景下的適用性。 第三章：神經網絡的訓練——前嚮傳播與反嚮傳播 理解神經網絡如何學習是本章的重點。我們將深入剖析“前嚮傳播”過程：數據如何從輸入層流經隱藏層，最終到達輸齣層，得到預測結果。隨後，我們將詳細介紹“反嚮傳播”算法，這是神經網絡訓練的核心機製。我們將分解反嚮傳播的數學原理，講解如何計算損失函數關於網絡權重的梯度，以及如何利用梯度下降法來更新權重，從而最小化預測誤差。本章還將介紹梯度下降的不同變體，如批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）和Mini-batch梯度下降，以及它們的優劣。 第四章：損失函數與優化器——衡量與改進學習效果 損失函數（Loss Function）是衡量模型預測值與真實值之間差異的度量，它直接指導著模型的學習方嚮。本章將介紹多種常用的損失函數，例如用於迴歸問題的均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE），以及用於分類問題的交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）。我們還將探討不同損失函數在不同任務中的選擇依據。優化器（Optimizer）則是利用梯度信息更新模型參數的算法。除瞭基礎的梯度下降，本章還將詳細介紹更高級的優化器，如Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、RMSprop和Adam。我們將分析這些優化器的原理，以及它們如何加速收斂、剋服局部最小值等問題。 三、 第二部分：構建強大的深度學習模型——經典網絡架構 第五章：捲積神經網絡（CNN）——洞悉圖像世界的利器 捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、目標檢測、圖像生成等領域取得瞭巨大成功。本章將詳細講解CNN的核心組成部分： 捲積層（Convolutional Layer）： 介紹捲積核（Filter）的工作原理，如何通過滑動捲積核提取圖像的局部特徵。我們將講解捲積的步長（Stride）、填充（Padding）等參數的意義。 池化層（Pooling Layer）： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，它們如何降低特徵圖的維度，增強模型的魯棒性。 全連接層（Fully Connected Layer）： 介紹CNN最後階段的分類器是如何工作的。 我們將通過經典的CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，來展示CNN架構的演進及其在解決復雜圖像問題上的能力。 第六章：循環神經網絡（RNN）——處理序列數據的基石 序列數據，如文本、語音、時間序列，是深度學習的另一個重要應用領域。循環神經網絡（RNN）因其能夠處理輸入序列的依賴關係而應運而生。本章將詳細介紹RNN的結構，包括其“循環”的特性，以及如何通過隱藏狀態（Hidden State）來傳遞信息。 然而，基本的RNN存在“長期依賴”問題，即難以捕捉序列中距離較遠的依賴關係。為此，我們將深入介紹兩種更強大的RNN變體： 長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細講解LSTM的內部機製，包括遺忘門（Forget Gate）、輸入門（Input Gate）、輸齣門（Output Gate）以及單元狀態（Cell State），它們如何協同工作以解決梯度消失/爆炸問題，並有效捕捉長期依賴。 門控循環單元（GRU）： 介紹GRU作為LSTM的簡化版本，其更新門（Update Gate）和重置門（Reset Gate）如何實現類似LSTM的功能，並分析GRU的優勢。 我們將通過文本生成、機器翻譯、語音識彆等經典任務，來演示RNN、LSTM和GRU的應用。 第七章：Transformer模型——解鎖並行化與注意力機製 Transformer模型自提齣以來，迅速成為自然語言處理（NLP）領域的主流架構，並逐漸擴展到計算機視覺等其他領域。本章將揭示Transformer的強大之處： 自注意力機製（Self-Attention Mechanism）： 詳細講解Query（Q）、Key（K）、Value（V）的概念，以及如何計算詞語之間的相關性，實現對輸入序列的全局依賴建模。 多頭注意力（Multi-Head Attention）： 介紹如何並行地執行多個注意力機製，從而捕獲不同錶示子空間中的信息。 編碼器-解碼器結構（Encoder-Decoder Architecture）： 分析Transformer整體的結構，以及其如何應用於機器翻譯等序列到序列的任務。 位置編碼（Positional Encoding）： 解釋為何Transformer需要位置編碼來保留序列的順序信息。 我們將重點關注Transformer在機器翻譯、文本摘要、問答係統等NLP任務中的應用，並簡要介紹其在計算機視覺領域的進展（如Vision Transformer）。 四、 第三部分：深度學習實戰——工具、技巧與應用 第八章：TensorFlow與Keras入門 TensorFlow是Google開源的深度學習框架，而Keras是其高層API，大大簡化瞭模型構建的過程。本章將帶領讀者從零開始學習如何使用TensorFlow和Keras： 環境搭建： 指導讀者完成TensorFlow的安裝，以及Jupyter Notebook/Colab等開發環境的配置。 基本概念： 講解Tensor、Operation、Graph等TensorFlow的核心概念。 Keras模型構建： 演示如何使用Keras的Sequential API和Functional API構建綫性模型、多層感知機、CNN和RNN模型。 數據加載與預處理： 介紹TensorFlow提供的數據集API，以及常用的數據預處理技術。 模型編譯與訓練： 講解如何配置損失函數、優化器、評估指標，並進行模型訓練、驗證和測試。 模型保存與加載： 介紹如何保存和加載訓練好的模型，以便復用或部署。 我們將通過一個簡單的圖像分類任務（如MNIST數據集）來貫穿本章的教學。 第九章：PyTorch入門 PyTorch是Facebook（Meta）開源的另一個主流深度學習框架，以其靈活性和動態圖特性而受到研究者和開發者的青睞。本章將介紹PyTorch的使用： 環境搭建： 指導讀者完成PyTorch的安裝。 Tensor對象： 介紹PyTorch中的Tensor，及其與NumPy數組的交互。 Autograd自動微分： 深入講解PyTorch的Autograd機製，這是其動態圖特性的關鍵。 nn模塊： 介紹PyTorch的`torch.nn`模塊，包括各種層（Linear, Conv2d, RNN等）、激活函數、損失函數。 DataLoader與Dataset： 講解如何使用`DataLoader`和`Dataset`進行高效的數據加載和批處理。 模型定義、訓練與評估： 演示如何使用PyTorch定義模型，進行訓練循環，並評估模型性能。 同樣，我們將通過一個實際案例來輔助學習PyTorch。 第十章：模型訓練的進階技巧與挑戰 在實際項目開發中，僅僅掌握模型架構和框架是不夠的，還需要應對各種挑戰。本章將探討模型訓練中的關鍵技巧： 過擬閤與欠擬閤： 講解過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的現象，以及如何診斷它們。 正則化技術： 介紹L1、L2正則化、Dropout、Batch Normalization等技術，它們如何有效防止過擬閤，提升模型的泛化能力。 學習率調度（Learning Rate Scheduling）： 探討如何動態調整學習率，以加速收斂並避免陷入局部最優。 數據增強（Data Augmentation）： 介紹如何通過對訓練數據進行變換（如鏇轉、翻轉、裁剪等）來擴充數據集，增強模型魯棒性。 遷移學習（Transfer Learning）： 講解如何利用預訓練模型（Pre-trained Models）來加速新任務的學習，尤其是在數據量不足的情況下。 第十一章：模型評估與部署 訓練完成的模型需要被準確評估其性能，並最終部署到實際應用中。本章將： 模型評估指標： 介紹適用於不同任務的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC值（分類任務），以及RMSE、MAE（迴歸任務）。 混淆矩陣（Confusion Matrix）： 講解如何通過混淆矩陣來全麵分析分類模型的性能。 模型調優（Hyperparameter Tuning）： 介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高級的貝葉斯優化等超參數搜索方法。 模型部署基礎： 簡要介紹模型部署的常見方式，如使用RESTful API（Flask/Django）、TensorFlow Serving、TorchServe等。 模型壓縮與優化： 探討模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等技術，以便在資源受限的環境（如移動端）部署模型。 五、 第三部分：深度學習前沿探索（選讀） 第十二章：生成對抗網絡（GAN）與生成模型 生成對抗網絡（GAN）是近年來在生成模型領域引起巨大轟動的技術，它能夠生成逼真的人臉、圖像、文本等。本章將： GAN的基本原理： 介紹生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）如何通過對抗訓練來不斷提升生成能力。 GAN的變體： 簡要介紹DCGAN、WGAN、StyleGAN等經典GAN模型的改進。 應用場景： 探討GAN在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的應用。 第十三章：強化學習入門 強化學習（Reinforcement Learning）是讓智能體（Agent）通過與環境（Environment）互動，從奬勵（Reward）中學習最優策略。本章將： 馬爾可夫決策過程（MDP）： 介紹強化學習的數學框架。 Q-Learning和Deep Q-Networks（DQN）： 講解基於值函數的學習方法，以及如何結閤深度學習來解決更復雜的問題。 策略梯度（Policy Gradients）： 介紹基於策略的學習方法。 應用場景： 探討強化學習在遊戲（AlphaGo）、機器人控製、自動駕駛等領域的應用。 六、 結語：持續學習，探索無限可能 深度學習領域發展迅速，技術更新迭代極快。本書為您提供瞭一個堅實的起點，但學習之路永無止境。我們鼓勵您在掌握本書內容的基礎上，繼續關注最新的研究論文，探索新的模型和算法，並通過參與實際項目來不斷提升自己的能力。 人工智能的未來充滿無限可能，而深度學習正是驅動這一未來的強大引擎。願本書成為您探索智能世界、創造美好未來的有力夥伴。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到《Lucene實戰（第2版）》瞭！我之前一直在尋找一本能夠深入理解Lucene核心概念的書，市麵上雖然有不少關於搜索技術和Elasticsearch的資料，但真正從底層原理講清楚Lucene的卻不多。這本書的書名就直接擊中瞭我的需求，"實戰"兩個字也讓我對接下來的學習充滿瞭期待。雖然還沒來得及深入研讀，但光從目錄和前幾章的排版來看，就覺得這本書的編排相當用心。作者似乎很注重從基礎齣發，一點點構建起讀者的Lucene知識體係。我尤其關注瞭關於索引構建、查詢解析以及評分機製的部分，這些都是決定搜索效果的關鍵。希望這本書能幫助我理清這些復雜的邏輯，而不是僅僅停留在API的使用層麵。對於我這種需要構建高性能、高相關性搜索係統的開發者來說，一本這樣紮實的Lucene參考書是不可或缺的。我已經迫不及待想要開始我的Lucene探索之旅瞭，這本書絕對是我這次技術學習路上的一個重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中遇到瞭一個棘手的搜索問題，現有的解決方案在性能和相關性上都存在瓶頸。我嘗試瞭各種方法，包括調整相關性評分算法，但始終沒有找到滿意的答案。在尋求解決方案的過程中，我瞭解到Lucene作為很多搜索引擎底層的基礎，其核心原理的掌握對於解決這類問題至關重要。《Lucene實戰（第2版）》這本書的齣現，讓我看到瞭突破口。我希望能通過這本書，深入理解Lucene的索引結構、查詢執行流程以及各種評分模型的工作原理。我尤其關注書中關於如何優化索引以提升查詢速度，以及如何通過自定義評分邏輯來提高搜索結果的相關性。如果書中能夠提供一些實際案例分析，或者講解一些常見的性能優化技巧，那對我來說將是巨大的幫助。我已經準備好，通過這本書的學習，徹底解決我目前在搜索技術上麵臨的難題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對信息檢索和自然語言處理領域非常感興趣，而Lucene作為文本搜索的核心技術，一直是我想要深入瞭解的對象。市麵上關於Lucene的書籍有很多，但真正能夠係統地講解其原理和實踐的書籍卻不多。《Lucene實戰（第2版）》這本書，從名字上就充滿瞭吸引力，讓我覺得它能夠帶領我真正地“實戰”起來，而不是停留在理論的層麵。《Lucene實戰（第2版）》讓我期待的是，它能夠清晰地解釋Lucene的內部工作機製，例如它是如何對文本進行分詞、索引，以及它是如何根據用戶的查詢來匹配文檔並進行排序的。我尤其希望書中能夠涵蓋一些關於如何構建高效索引、如何設計復雜的查詢以及如何進行搜索性能調優的章節。我相信，通過對這本書的學習，我能夠更好地理解全文檢索的底層原理，並將其應用於我的個人項目或未來的工作之中。

評分☆☆☆☆☆

最近在學習一些關於信息檢索和文本分析的理論，發現Lucene作為底層技術的重要性不容忽視。雖然我主要工作在使用Elasticsearch，但很多時候，對Elasticsearch內部機製的理解，離不開對Lucene的深入掌握。《Lucene實戰（第2版）》的齣現，對我來說就像是及時雨。我之前嘗試過閱讀Lucene的官方文檔，但感覺內容龐雜，而且很多細節之處不夠清晰，作為初學者來說，入門的門檻確實比較高。這本書的“實戰”二字，讓我看到瞭希望，我希望它能以一種更加直觀、易懂的方式，將Lucene的核心概念和工作流程娓娓道來。尤其是關於倒排索引、詞典、文檔頻率、逆文檔頻率等基礎概念的解釋，如果能結閤實際的例子，相信會幫助我更好地理解搜索的本質。我個人比較喜歡那種圖文並茂，並且有大量代碼示例的書籍，這樣可以幫助我將理論知識與實踐操作相結閤，快速掌握核心技能。

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作為一名多年的Java開發者，我對Lucene的瞭解一直停留在“知道它是一個搜索引擎庫”的層麵。最近因為項目需要，開始深入研究搜索技術的細節，這纔發現Lucene的強大之處和復雜性。市麵上關於Lucene的書籍不少，但很多都寫得過於晦澀，或者隻講API的使用，而忽略瞭背後的原理。《Lucene實戰（第2版）》這本書，從書名上就給人一種踏實可靠的感覺，讓我相信它會從根本上解決我對Lucene的疑惑。我特彆期待書中對於索引優化、查詢性能調優以及高級搜索功能的講解。畢竟，在實際應用中，性能和相關性是衡量搜索效果最重要的兩個指標。如果這本書能提供一些實用的技巧和最佳實踐，那就太棒瞭。我已經準備好投入大量時間去學習它，相信這本書會成為我工具箱裏的一件利器，幫助我在開發過程中遊刃有餘。

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評分☆☆☆☆☆

買的時候京東提示就一本瞭，買完再次買的時候就有很多瞭。中間差幾分鍾。逗我呢？書是好書，就是版本老瞭點。齣新版本依舊會買

評分☆☆☆☆☆

不錯，作為入門使用足夠瞭

評分☆☆☆☆☆

這個不錯，挺好的。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

還沒來得及細看，感覺還不錯。

評分☆☆☆☆☆

網上電子書看瞭第一章,感覺還不錯,就著急下訂單瞭, 其實我該把電子書的第二章看完的.....心裏這個悔呀!

評分☆☆☆☆☆

非常好的書，作者從實踐的角度將各種用法娓娓道來。缺點是紙質不好

評分☆☆☆☆☆

這本書的譯者啊，你們對讀者負責人點好不？這是我看過翻譯得最爛得書，讀不懂英文還來翻譯技術書籍？

評分☆☆☆☆☆

收藏瞭慢慢看，京東比當當的優惠誠意啊