新手入门菜 9787557800192 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘刚 著

图书标签:

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• 菜谱
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• 家常菜
• 易学
• 快手菜
• 厨房
• 美食教程

店铺： 广影图书专营店

出版社： 吉林科学技术出版社

ISBN：9787557800192

商品编码：29658056320

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名:新手入门菜

定价：18.00元

售价：12.2元,便宜5.8元,折扣67

作者:刘刚

出版社：吉林科学技术出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787557800192

字数：

页码：160

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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　　回家吃饭、做饭是一种心情，更是一种感情。

　　每天清晨做一道清淡可口的早餐，为一天的学习工作充足电；中午时间仓促，凉菜、炒菜更为便捷，加上一杯浓浓的饮品，营养更为均衡；晚上做几道美味的家常菜肴，不仅为自己和家人储备能量，而且还可以与家人、朋友一起分享烹饪的乐趣，让生活变得更富姿彩。一套《原味小厨》在手，足以满足您的所有需求，教您轻松烹调出餐桌上的美味盛宴，既可以让家人“餐餐滋味好，顿顿营养全”，还可以使您从中享受到家的温馨、醇美和幸福。

内容提要

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　　本着家常菜方便实用、好学易做、面向家庭的宗旨，我们为您编写了《原味小厨》丛书。《原味小厨》既有介绍我国各地富有特色早餐和饮品的《营养早餐365》《健康果蔬汁365》；按照家庭常用的技法编写而成的《爽口凉菜王》《滋养汤煲王》《精美小炒王》；还有选料讲究、制作精细、味道独特的《秘制私房菜》，招待亲朋好友小聚的《美味家常菜》；面向烹饪新手的《新手入门菜》等。

　　图书中介绍的每道家常菜肴，不仅取材容易、制作简便、营养合理，而且图文精美。对于一些重点菜肴中的关键步骤，还配以多幅彩图加以分步详解，可以使您能够抓住重点，快速掌握，真正烹调出美味的家常菜肴。

目录

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作者介绍

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　　刘刚，高级烹饪技师、吉林烹饪大师，吉林省饭店餐饮烹饪协会副秘书长，吉林省烹饪协会专业委员会常务理事，众合餐饮小花卷百姓餐厅总经理。多年的从厨经验使其在菜品制作方面游刃有余，技艺精湛。在实践中不断创新，博采众长，兼收并蓄，研制了许多特色的、富有浓郁地方文化的美品。

文摘

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序言

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好的，这是一本关于深度学习与神经网络实战指南的图书简介： --- 深入浅出：现代深度学习架构与高性能实现 ISBN：9787557800209 作者：[虚构作者名 A.K. Singh & L. Chen] 出版社：[虚构出版社名：智能计算前沿出版社] 图书简介 在数据爆炸的时代，深度学习已不再是实验室中的尖端理论，而是驱动从自动驾驶、自然语言理解到精准医疗等诸多领域的核心动力。然而，要真正驾驭这股浪潮，需要的不仅是对数学公式的理解，更重要的是对复杂网络结构、优化算法的深刻洞察，以及将理论高效转化为实际应用的能力。 《深入浅出：现代深度学习架构与高性能实现》正是一本旨在弥合理论知识与工程实践之间鸿沟的权威指南。本书并非停留在对基础概念的简单罗列，而是着眼于当前工业界和学术界最前沿的深度学习模型、高效训练策略以及大规模部署技巧。我们相信，真正的掌握源于亲手构建和优化复杂的系统。 本书结构严谨，内容涵盖了从经典卷积网络（CNN）的演进到Transformer架构的深入剖析，再到前沿的生成模型（如扩散模型）的实现细节。它将引导读者不仅理解“是什么”，更要理解“如何做”和“为什么这样做更有效”。 --- 核心内容深度解析 第一部分：基石与进阶——神经网络核心理论的工程化 本部分奠定了坚实的理论基础，但着重于如何将这些理论转化为高效的代码实现。 1. 高效梯度计算与反向传播的优化： 我们详尽解析了自动微分（Autograd）系统的工作原理，超越标准的链式法则，探讨了诸如张量计算图优化、梯度累积（Gradient Accumulation）在受限显存环境下的应用策略，以及如何识别并解决梯度消失/爆炸在实际应用中的具体表现（如权重初始化策略的深入探讨）。 2. 优化器的精细调校： 本书对经典优化器（SGD, Adam, RMSProp）进行了深入比较，并重点介绍了针对特定任务的变体，例如AdaBelief和Lookahead优化器。我们提供了详尽的超参数敏感性分析，指导读者如何根据数据集特性和模型复杂度动态调整学习率调度器（Learning Rate Schedulers），包括OneCycle Policy和Cosine Annealing with Warmup的实际操作步骤。 3. 正则化与泛化能力的提升： 除了Dropout和L2正则化，我们深入探讨了批归一化（BatchNorm）、层归一化（LayerNorm）以及更现代的Switchable Normalization (SN)在不同场景下的适用性。尤其针对小样本学习，我们详细介绍了数据增强（Data Augmentation）的技术前沿，包括Mixup、CutMix和基于GAN的合成数据生成策略。 第二部分：视觉智能的巅峰——现代CNN与视觉Transformer 本部分专注于计算机视觉领域，从基础的图像识别到复杂的密集预测任务。 4. 卷积网络的演进与效率： 本书系统梳理了从LeNet到ResNet、DenseNet的结构演变，并着重分析了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的原理及其在移动端网络（如MobileNet系列）中的效率优势。我们提供了如何手动实现高效卷积核计算的伪代码，帮助读者理解底层优化。 5. 目标检测与分割的前沿架构： 我们详细拆解了两阶段检测器（如Faster R-CNN的FPN结构）和一阶段检测器（如YOLOv7/v8的最新迭代）的最新变体。对于实例分割，本书详细介绍了Mask R-CNN中如何精确对齐特征图与预测掩码的区域提案网络（RPN）机制。 6. Vision Transformer (ViT) 及其变体的深度剖析： Transformer结构在视觉领域的应用是本书的亮点之一。我们不仅解释了ViT如何将图像分割成Patches并进行序列化处理，还深入探讨了如何优化其自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度，包括稀疏注意力和局部注意力窗口的工程实现。 第三部分：自然语言处理的革命——从RNN到大规模语言模型 本部分聚焦于NLP领域，重点解析了Transformer如何彻底改变了文本理解和生成。 7. Transformer 架构的工程实现细节： 本书详细讲解了Transformer中多头注意力机制的并行计算策略、位置编码（Positional Encoding）的替代方案（如旋转位置嵌入 RoPE），以及残差连接和LayerNorm在堆叠深层结构中的关键作用。 8. 预训练范式与微调策略： 我们区分了掩码语言模型（MLM，如BERT）和因果语言模型（CLM，如GPT系列）的训练目标和结构差异。对于实际应用，我们提供了关于参数高效微调（PEFT）方法的详尽指南，特别是LoRA (Low-Rank Adaptation)和Prompt Tuning的实际代码演示，这对于在有限资源下部署大型模型至关重要。 9. 生成模型的复杂性管理： 本书深入探讨了如何控制大型生成模型的输出。包括Beam Search、Top-K/Top-P (Nucleus) 采样的机制，以及如何通过人工评估指标（如BLEU、ROUGE）和人类反馈强化学习（RLHF）的简化流程来校准模型行为。 第四部分：性能优化与部署实战 理论模型必须能够快速、稳定地运行。本部分是本书的工程实践核心。 10. 模型量化与剪枝技术： 为了将模型部署到边缘设备或提高服务器吞吐量，模型压缩是必不可少的。我们详细介绍了训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的流程，并对比了INT8与FP16/BF16格式的性能收益与精度损失的平衡点。此外，结构化与非结构化剪枝（Pruning）的原理和迭代方法也被详尽阐述。 11. 分布式训练策略的精细控制： 在大规模模型训练中，数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）是基石。本书深入讲解了PyTorch DDP (DistributedDataParallel)的内部通信机制，并提供了张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）在大型Transformer部署中的案例分析，指导读者如何使用诸如DeepSpeed或FSDP等框架进行高效的跨节点通信优化。 12. 算子融合与硬件加速： 我们探讨了如何通过定制化的算子融合（Kernel Fusion）来减少内存访问延迟，这是提升推理速度的关键。此外，本书还涵盖了如何针对特定硬件（如NVIDIA GPU的Tensor Cores）进行模型编译优化，包括使用TorchDynamo/TorchInductor和TensorRT进行高性能推理图的构建。 读者对象 本书面向具备一定Python和线性代数基础，希望从“会用API”进阶到“理解并优化底层架构”的深度学习工程师、机器学习研究人员、数据科学家，以及希望深入理解现代AI系统核心机制的计算机科学专业高年级本科生或研究生。 通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化超越现有基准的复杂深度学习系统，并将其高效部署到生产环境中。 ---

评分☆☆☆☆☆

我平时就属于那种对美食充满好奇，但动手能力却不太强的人。每次看到别人做出一桌丰盛的菜肴，都觉得特别羡慕，但轮到自己上手，就总是手忙脚乱，最后做出来的东西也总是差强人意。这次看到《新手入门菜》，我真的看到了希望！我特别希望这本书能像一个循循善诱的老师，一步一步地教我。我不需要一开始就学会多么复杂的菜肴，我只想从最简单的家常菜开始，比如炒青菜、西红柿炒蛋、简单的蒸鱼之类的。我希望能看到书里对每个步骤都进行了非常详细的说明，比如“切块大小要均匀”，“翻炒时要注意力度”，“酱油的用量是多少”等等，越具体越好。我还特别希望能有一些“小贴士”或者“常见错误”的提示，这样可以帮助我避免一些不必要的失败。如果书中还能讲解一些基础的刀工和火候控制的技巧，那就更完美了。我期待这本书能让我逐渐克服对厨房的恐惧，建立起自信，并且能在亲朋好友面前露一手，不再只是一个只会“点外卖”的新手。

评分☆☆☆☆☆

我对烹饪的热情一直很高，但每次尝试新菜谱，总会因为一些细节上的疏忽而导致失败。比如，有时配料的比例不对，有时火候掌握不好，导致食材要么没熟，要么就烧焦了。我希望《新手入门菜》这本书能够提供一套非常系统和规范的烹饪流程。我期待它不仅仅是罗列菜名和食材，更重要的是能够深入浅出地讲解每一步的操作要领，以及背后的原理。比如，为什么有些菜需要焯水，焯水的目的是什么；为什么炒菜需要大火快炒，有什么好处；如何判断菜是否炒熟等等。我希望能在这本书里找到一些关于食材搭配的建议，如何做出营养均衡又美味的菜肴。我也希望这本书的图片能够清晰地展示每一个关键步骤，让我能够一目了然。如果书中还能提供一些关于调味料的妙用，以及如何根据个人口味调整菜品，那将是锦上添花。我希望通过这本书，我能够真正理解烹饪的逻辑，而不是仅仅死记硬背菜谱。

评分☆☆☆☆☆

我最近在逛书店的时候，偶然看到了这本《新手入门菜》，当时就被这个名字吸引了。我觉得作为一名完全的新手，寻找一本真正能够入门的食谱是一件不容易的事情。很多号称“入门”的书，实际上内容还是有些门槛，要么食材不好找，要么步骤描述不够清晰，要么就是一下子给太多太复杂的知识点，让人望而却步。我希望能找到一本真正能让我从零开始，一步步建立起烹饪信心和兴趣的书。所以，我非常期待这本《新手入门菜》能够真的做到“新手入门”，给我提供一套清晰、易懂、实操性强的学习路径。我希望书中不仅仅是提供菜谱，更重要的是能教会我一些基本的烹饪原理和技巧，比如如何处理食材，如何掌握火候，如何调味等等，这些基础知识我觉得对于新手来说至关重要。如果这本书能够让我从一开始就避免走弯路，少做一些“黑暗料理”，那我一定会非常感激。我也希望这本书的排版和图片能够做得很好，毕竟直观的图片对于新手来说是最好的指导，能够让我对菜品的最终呈现有一个清晰的预期，也能更容易地理解每个步骤的操作。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学会做饭是独立生活必备的一项技能，但对于我这样在厨房里“零基础”的人来说，开始总是最困难的。偶然看到了《新手入门菜》这个书名，觉得非常贴切，也燃起了我学习的兴趣。我希望这本书能够提供一个非常友好的学习环境，让我从最基础的常识开始。比如，厨房里需要哪些基础工具，如何正确使用它们；不同的烹饪方式（炒、炖、蒸、煮）有哪些区别和适用场景。我希望书中能够精选那些最经典、最常见、最不容易出错的菜肴，并且每个菜谱的步骤都清晰明了，就像手把手地教我一样。我期待书中能够有非常细致的图文讲解，让我能够清晰地看到每一步的操作。我还希望这本书能够提供一些关于食材的初步认识，比如不同蔬菜的清洗方法，肉类如何初步处理等等。如果这本书能够让我从对厨房的陌生和恐惧，转变为一种享受烹饪的乐趣，并且能够做出让家人和朋友赞不绝口的美味，那我一定会非常满意。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入社会的学生，或者刚刚工作的年轻人，我发现自己对“吃”这件事越来越重视，但现实情况是，我几乎没有下厨的经验。外卖虽然方便，但长期来看不仅不健康，而且花费也挺高的。所以，我迫切地需要一本能够真正帮助我掌握基本烹饪技能的书籍。《新手入门菜》这个名字听起来就非常符合我的需求。我希望这本书能够涵盖那些日常生活中最常吃到的，并且相对容易制作的菜肴。比如，早餐的简单制作，午餐或晚餐的主食和菜品的搭配，甚至是一些基础的汤品。我希望书中的食材都比较容易在日常超市买到，价格也比较亲民，这样我才能坚持下去。而且，我希望书中的食谱不仅仅是提供配料和步骤，最好还能有一些关于食材选择、保存的小知识，以及烹饪过程中可能遇到的各种问题及解决方法。如果这本书能够让我从一个完全的厨房“小白”变成一个能够独立完成基本家常菜的人，那么它对我来说就是一本非常有价值的书。