新手入門菜 9787557800192 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉剛 著

圖書標籤:

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• 美食
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• 傢常菜
• 易學
• 快手菜
• 廚房
• 美食教程

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 吉林科學技術齣版社

ISBN：9787557800192

商品編碼：29658056320

包裝：平裝

齣版時間：2016-03-01

基本信息

書名:新手入門菜

定價：18.00元

售價：12.2元,便宜5.8元,摺扣67

作者:劉剛

齣版社：吉林科學技術齣版社

齣版日期：2016-03-01

ISBN：9787557800192

字數：

頁碼：160

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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　　迴傢吃飯、做飯是一種心情，更是一種感情。

　　每天清晨做一道清淡可口的早餐，為一天的學習工作充足電；中午時間倉促，涼菜、炒菜更為便捷，加上一杯濃濃的飲品，營養更為均衡；晚上做幾道美味的傢常菜肴，不僅為自己和傢人儲備能量，而且還可以與傢人、朋友一起分享烹飪的樂趣，讓生活變得更富姿彩。一套《原味小廚》在手，足以滿足您的所有需求，教您輕鬆烹調齣餐桌上的美味盛宴，既可以讓傢人“餐餐滋味好，頓頓營養全”，還可以使您從中享受到傢的溫馨、醇美和幸福。

內容提要

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　　本著傢常菜方便實用、好學易做、麵嚮傢庭的宗旨，我們為您編寫瞭《原味小廚》叢書。《原味小廚》既有介紹我國各地富有特色早餐和飲品的《營養早餐365》《健康果蔬汁365》；按照傢庭常用的技法編寫而成的《爽口涼菜王》《滋養湯煲王》《精美小炒王》；還有選料講究、製作精細、味道獨特的《秘製私房菜》，招待親朋好友小聚的《美味傢常菜》；麵嚮烹飪新手的《新手入門菜》等。

　　圖書中介紹的每道傢常菜肴，不僅取材容易、製作簡便、營養閤理，而且圖文精美。對於一些重點菜肴中的關鍵步驟，還配以多幅彩圖加以分步詳解，可以使您能夠抓住重點，快速掌握，真正烹調齣美味的傢常菜肴。

目錄

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作者介紹

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　　劉剛，高級烹飪技師、吉林烹飪大師，吉林省飯店餐飲烹飪協會副秘書長，吉林省烹飪協會專業委員會常務理事，眾閤餐飲小花捲百姓餐廳總經理。多年的從廚經驗使其在菜品製作方麵遊刃有餘，技藝精湛。在實踐中不斷創新，博采眾長，兼收並蓄，研製瞭許多特色的、富有濃鬱地方文化的美品。

文摘

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序言

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好的，這是一本關於深度學習與神經網絡實戰指南的圖書簡介： --- 深入淺齣：現代深度學習架構與高性能實現 ISBN：9787557800209 作者：[虛構作者名 A.K. Singh & L. Chen] 齣版社：[虛構齣版社名：智能計算前沿齣版社] 圖書簡介 在數據爆炸的時代，深度學習已不再是實驗室中的尖端理論，而是驅動從自動駕駛、自然語言理解到精準醫療等諸多領域的核心動力。然而，要真正駕馭這股浪潮，需要的不僅是對數學公式的理解，更重要的是對復雜網絡結構、優化算法的深刻洞察，以及將理論高效轉化為實際應用的能力。 《深入淺齣：現代深度學習架構與高性能實現》正是一本旨在彌閤理論知識與工程實踐之間鴻溝的權威指南。本書並非停留在對基礎概念的簡單羅列，而是著眼於當前工業界和學術界最前沿的深度學習模型、高效訓練策略以及大規模部署技巧。我們相信，真正的掌握源於親手構建和優化復雜的係統。 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從經典捲積網絡（CNN）的演進到Transformer架構的深入剖析，再到前沿的生成模型（如擴散模型）的實現細節。它將引導讀者不僅理解“是什麼”，更要理解“如何做”和“為什麼這樣做更有效”。 --- 核心內容深度解析 第一部分：基石與進階——神經網絡核心理論的工程化 本部分奠定瞭堅實的理論基礎，但著重於如何將這些理論轉化為高效的代碼實現。 1. 高效梯度計算與反嚮傳播的優化： 我們詳盡解析瞭自動微分（Autograd）係統的工作原理，超越標準的鏈式法則，探討瞭諸如張量計算圖優化、梯度纍積（Gradient Accumulation）在受限顯存環境下的應用策略，以及如何識彆並解決梯度消失/爆炸在實際應用中的具體錶現（如權重初始化策略的深入探討）。 2. 優化器的精細調校： 本書對經典優化器（SGD, Adam, RMSProp）進行瞭深入比較，並重點介紹瞭針對特定任務的變體，例如AdaBelief和Lookahead優化器。我們提供瞭詳盡的超參數敏感性分析，指導讀者如何根據數據集特性和模型復雜度動態調整學習率調度器（Learning Rate Schedulers），包括OneCycle Policy和Cosine Annealing with Warmup的實際操作步驟。 3. 正則化與泛化能力的提升： 除瞭Dropout和L2正則化，我們深入探討瞭批歸一化（BatchNorm）、層歸一化（LayerNorm）以及更現代的Switchable Normalization (SN)在不同場景下的適用性。尤其針對小樣本學習，我們詳細介紹瞭數據增強（Data Augmentation）的技術前沿，包括Mixup、CutMix和基於GAN的閤成數據生成策略。 第二部分：視覺智能的巔峰——現代CNN與視覺Transformer 本部分專注於計算機視覺領域，從基礎的圖像識彆到復雜的密集預測任務。 4. 捲積網絡的演進與效率： 本書係統梳理瞭從LeNet到ResNet、DenseNet的結構演變，並著重分析瞭深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）的原理及其在移動端網絡（如MobileNet係列）中的效率優勢。我們提供瞭如何手動實現高效捲積核計算的僞代碼，幫助讀者理解底層優化。 5. 目標檢測與分割的前沿架構： 我們詳細拆解瞭兩階段檢測器（如Faster R-CNN的FPN結構）和一階段檢測器（如YOLOv7/v8的最新迭代）的最新變體。對於實例分割，本書詳細介紹瞭Mask R-CNN中如何精確對齊特徵圖與預測掩碼的區域提案網絡（RPN）機製。 6. Vision Transformer (ViT) 及其變體的深度剖析： Transformer結構在視覺領域的應用是本書的亮點之一。我們不僅解釋瞭ViT如何將圖像分割成Patches並進行序列化處理，還深入探討瞭如何優化其自注意力機製（Self-Attention）的計算復雜度，包括稀疏注意力和局部注意力窗口的工程實現。 第三部分：自然語言處理的革命——從RNN到大規模語言模型 本部分聚焦於NLP領域，重點解析瞭Transformer如何徹底改變瞭文本理解和生成。 7. Transformer 架構的工程實現細節： 本書詳細講解瞭Transformer中多頭注意力機製的並行計算策略、位置編碼（Positional Encoding）的替代方案（如鏇轉位置嵌入 RoPE），以及殘差連接和LayerNorm在堆疊深層結構中的關鍵作用。 8. 預訓練範式與微調策略： 我們區分瞭掩碼語言模型（MLM，如BERT）和因果語言模型（CLM，如GPT係列）的訓練目標和結構差異。對於實際應用，我們提供瞭關於參數高效微調（PEFT）方法的詳盡指南，特彆是LoRA (Low-Rank Adaptation)和Prompt Tuning的實際代碼演示，這對於在有限資源下部署大型模型至關重要。 9. 生成模型的復雜性管理： 本書深入探討瞭如何控製大型生成模型的輸齣。包括Beam Search、Top-K/Top-P (Nucleus) 采樣的機製，以及如何通過人工評估指標（如BLEU、ROUGE）和人類反饋強化學習（RLHF）的簡化流程來校準模型行為。 第四部分：性能優化與部署實戰 理論模型必須能夠快速、穩定地運行。本部分是本書的工程實踐核心。 10. 模型量化與剪枝技術： 為瞭將模型部署到邊緣設備或提高服務器吞吐量，模型壓縮是必不可少的。我們詳細介紹瞭訓練後量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）的流程，並對比瞭INT8與FP16/BF16格式的性能收益與精度損失的平衡點。此外，結構化與非結構化剪枝（Pruning）的原理和迭代方法也被詳盡闡述。 11. 分布式訓練策略的精細控製： 在大規模模型訓練中，數據並行（Data Parallelism）和模型並行（Model Parallelism）是基石。本書深入講解瞭PyTorch DDP (DistributedDataParallel)的內部通信機製，並提供瞭張量並行（Tensor Parallelism）和流水綫並行（Pipeline Parallelism）在大型Transformer部署中的案例分析，指導讀者如何使用諸如DeepSpeed或FSDP等框架進行高效的跨節點通信優化。 12. 算子融閤與硬件加速： 我們探討瞭如何通過定製化的算子融閤（Kernel Fusion）來減少內存訪問延遲，這是提升推理速度的關鍵。此外，本書還涵蓋瞭如何針對特定硬件（如NVIDIA GPU的Tensor Cores）進行模型編譯優化，包括使用TorchDynamo/TorchInductor和TensorRT進行高性能推理圖的構建。 讀者對象 本書麵嚮具備一定Python和綫性代數基礎，希望從“會用API”進階到“理解並優化底層架構”的深度學習工程師、機器學習研究人員、數據科學傢，以及希望深入理解現代AI係統核心機製的計算機科學專業高年級本科生或研究生。 通過本書的學習，讀者將能夠獨立設計、訓練和優化超越現有基準的復雜深度學習係統，並將其高效部署到生産環境中。 ---

評分☆☆☆☆☆

我對烹飪的熱情一直很高，但每次嘗試新菜譜，總會因為一些細節上的疏忽而導緻失敗。比如，有時配料的比例不對，有時火候掌握不好，導緻食材要麼沒熟，要麼就燒焦瞭。我希望《新手入門菜》這本書能夠提供一套非常係統和規範的烹飪流程。我期待它不僅僅是羅列菜名和食材，更重要的是能夠深入淺齣地講解每一步的操作要領，以及背後的原理。比如，為什麼有些菜需要焯水，焯水的目的是什麼；為什麼炒菜需要大火快炒，有什麼好處；如何判斷菜是否炒熟等等。我希望能在這本書裏找到一些關於食材搭配的建議，如何做齣營養均衡又美味的菜肴。我也希望這本書的圖片能夠清晰地展示每一個關鍵步驟，讓我能夠一目瞭然。如果書中還能提供一些關於調味料的妙用，以及如何根據個人口味調整菜品，那將是錦上添花。我希望通過這本書，我能夠真正理解烹飪的邏輯，而不是僅僅死記硬背菜譜。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學會做飯是獨立生活必備的一項技能，但對於我這樣在廚房裏“零基礎”的人來說，開始總是最睏難的。偶然看到瞭《新手入門菜》這個書名，覺得非常貼切，也燃起瞭我學習的興趣。我希望這本書能夠提供一個非常友好的學習環境，讓我從最基礎的常識開始。比如，廚房裏需要哪些基礎工具，如何正確使用它們；不同的烹飪方式（炒、燉、蒸、煮）有哪些區彆和適用場景。我希望書中能夠精選那些最經典、最常見、最不容易齣錯的菜肴，並且每個菜譜的步驟都清晰明瞭，就像手把手地教我一樣。我期待書中能夠有非常細緻的圖文講解，讓我能夠清晰地看到每一步的操作。我還希望這本書能夠提供一些關於食材的初步認識，比如不同蔬菜的清洗方法，肉類如何初步處理等等。如果這本書能夠讓我從對廚房的陌生和恐懼，轉變為一種享受烹飪的樂趣，並且能夠做齣讓傢人和朋友贊不絕口的美味，那我一定會非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

我最近在逛書店的時候，偶然看到瞭這本《新手入門菜》，當時就被這個名字吸引瞭。我覺得作為一名完全的新手，尋找一本真正能夠入門的食譜是一件不容易的事情。很多號稱“入門”的書，實際上內容還是有些門檻，要麼食材不好找，要麼步驟描述不夠清晰，要麼就是一下子給太多太復雜的知識點，讓人望而卻步。我希望能找到一本真正能讓我從零開始，一步步建立起烹飪信心和興趣的書。所以，我非常期待這本《新手入門菜》能夠真的做到“新手入門”，給我提供一套清晰、易懂、實操性強的學習路徑。我希望書中不僅僅是提供菜譜，更重要的是能教會我一些基本的烹飪原理和技巧，比如如何處理食材，如何掌握火候，如何調味等等，這些基礎知識我覺得對於新手來說至關重要。如果這本書能夠讓我從一開始就避免走彎路，少做一些“黑暗料理”，那我一定會非常感激。我也希望這本書的排版和圖片能夠做得很好，畢竟直觀的圖片對於新手來說是最好的指導，能夠讓我對菜品的最終呈現有一個清晰的預期，也能更容易地理解每個步驟的操作。

評分☆☆☆☆☆

我平時就屬於那種對美食充滿好奇，但動手能力卻不太強的人。每次看到彆人做齣一桌豐盛的菜肴，都覺得特彆羨慕，但輪到自己上手，就總是手忙腳亂，最後做齣來的東西也總是差強人意。這次看到《新手入門菜》，我真的看到瞭希望！我特彆希望這本書能像一個循循善誘的老師，一步一步地教我。我不需要一開始就學會多麼復雜的菜肴，我隻想從最簡單的傢常菜開始，比如炒青菜、西紅柿炒蛋、簡單的蒸魚之類的。我希望能看到書裏對每個步驟都進行瞭非常詳細的說明，比如“切塊大小要均勻”，“翻炒時要注意力度”，“醬油的用量是多少”等等，越具體越好。我還特彆希望能有一些“小貼士”或者“常見錯誤”的提示，這樣可以幫助我避免一些不必要的失敗。如果書中還能講解一些基礎的刀工和火候控製的技巧，那就更完美瞭。我期待這本書能讓我逐漸剋服對廚房的恐懼，建立起自信，並且能在親朋好友麵前露一手，不再隻是一個隻會“點外賣”的新手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入社會的學生，或者剛剛工作的年輕人，我發現自己對“吃”這件事越來越重視，但現實情況是，我幾乎沒有下廚的經驗。外賣雖然方便，但長期來看不僅不健康，而且花費也挺高的。所以，我迫切地需要一本能夠真正幫助我掌握基本烹飪技能的書籍。《新手入門菜》這個名字聽起來就非常符閤我的需求。我希望這本書能夠涵蓋那些日常生活中最常吃到的，並且相對容易製作的菜肴。比如，早餐的簡單製作，午餐或晚餐的主食和菜品的搭配，甚至是一些基礎的湯品。我希望書中的食材都比較容易在日常超市買到，價格也比較親民，這樣我纔能堅持下去。而且，我希望書中的食譜不僅僅是提供配料和步驟，最好還能有一些關於食材選擇、保存的小知識，以及烹飪過程中可能遇到的各種問題及解決方法。如果這本書能夠讓我從一個完全的廚房“小白”變成一個能夠獨立完成基本傢常菜的人，那麼它對我來說就是一本非常有價值的書。