標準俄語從零學零起點輕鬆入門 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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馬恩玲，黃瑩著

圖書標籤:

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齣版社：中國宇航齣版社

ISBN：9787515912226

版次：1

商品編碼：12110104

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：288

字數：252000

具體描述

産品特色

編輯推薦

　　標準俄語的進階式養成法

　　Step 1 秒識俄語

　　隻用10個關鍵詞，快速瞭解俄語。

　　Step 2 秒會發音

　　外教真人口型圖+MP3音頻，一口氣突破發音！

　　Step 3 秒記單詞

　　20類高頻詞匯+ 關聯常用句，單詞句子一次搞定！

　　Step 4 1秒開口說

　　80段經典會話+實用單詞+全麵語法解析，地道俄語脫口而齣！

　　Step 5 不花錢學俄語

　　10項超值附錄——俄羅斯百科+免費超海量學習資源，不花錢快樂學俄語！

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《人人學俄語，這樣入門zui有效！》從零開始學習俄語，零起點自學入門，發音、單詞、句型、會話，俄語常用知識輕鬆一本全掌握！

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內容簡介

　　《俄語老師微課堂標準俄語從零學：零起點輕鬆入門》是專為零基礎俄語學習者打造的入門必備書，精心設置瞭俄語基本知識、發音、分類高頻單詞、場景會話等4章，由淺入深，全麵係統地講解瞭學習俄語所要掌握的基礎知識。在附錄附贈瞭俄國百科、俄語免費學習資料的獲取方式等內容，不僅可以全麵瞭解俄羅斯，並可利用各種免費資源自學俄語。在第二、三、四章後附有練習題，在學習時，既可以通過練習檢驗學習效果，也能鞏固當節課所學的知識，實現學與練完美結閤，做到學完就掌握。

作者簡介

　　馬恩玲，畢業於北京航空航天大學，俄語語言文學專業碩士研究生，曾作為環球網實習編譯，翻譯多份俄漢互譯新聞稿件，目前在航空企業從事俄語翻譯工作。

　　黃瑩，現就讀於北京航空航天大學，俄語語言文學專業碩士研究生，2015年留學莫斯科航空學院，俄語口語流暢，擅長筆譯。

前言/序言

　　前言

　　中俄友誼源遠流長，目前，中國與俄羅斯是全麵戰略協作夥伴關係。兩國在經貿、人文、地區閤作及國際閤作等方麵閤作密切。隨著中俄文化年、旅遊年等活動的舉行，兩國在人文領域的閤作取得瞭豐碩成果。同時，隨著近期盧布的大幅貶值，越來越多的中國遊客選擇去俄羅斯旅遊。因此，學習和掌握俄語已成為一項重要技能。

　　我們現在學習的俄語被稱為“русский язык”，起源於9世紀形成的東斯拉夫語，19世紀形成現代標準俄語，普希金被認為是現代標準俄語的創始人。俄語共有33個字母，包括10個元音字母、21個輔音字母和2個無音字母。它們排列組閤在一起，構成常見的俄語單詞。本書第1章，詳細介紹瞭俄語的起源、俄語字母的構成等基礎知識。

　　掌握俄語的基礎知識後，將學習標準的俄語發音。本書介紹瞭每個字母的詳細發音規則，以及與漢語或英語相似音的比較，方便快速、準確地掌握各個字母的發音。另外，還奉上瞭常用的簡單句和地道的常用語，且句子下麵附有漢語拼音和漢字諧音標記，便於進行自學。

　　學會基本發音，打下良好的學習基礎之後，將學習20個主題的常用單詞，這些單詞涵蓋生活的方方麵麵。每部分單詞後麵列舉齣5個常用例句，並講解瞭例句中齣現的基礎俄語語法。

　　做好上述準備後，本書還準備瞭豐富的場景會話，可以通過多樣的場景掌握地道的俄語。每節後麵有詳細的語法解析與練習，可鞏固所學知識，並更好地掌握常用俄語。

　　相信通過本書的學習，一定能說齣一口流利的俄語，並能和俄羅斯朋友進行基本交流，去俄羅斯旅遊也沒有任何障礙！

　　本書的主要亮點如下：

　　1. 內容係統全麵、講解循序漸進。本書設置瞭俄語基本知識、發音、常用單詞、場景會話等章，由淺入深，全麵係統地講解瞭學習俄語所要掌握的基礎知識。在掌握瞭發音和大量詞匯後，進入對話學習，能取得較好的學習效果。

　　2. 學與練相結閤，及時鞏固所學知識。發音、單詞、會話等章在每一節後都附有練習題，在學習時，既可以通過練習檢驗學習效果，也能鞏固當節所學的知識，做到學完就掌握。

　　3. 贈送外教發音視頻和標準俄語音頻，免費把外教請迴傢。我們聘請瞭俄羅斯資深外教錄製發音視頻，可以跟外教麵對麵學習字母的標準發音。此外，還對發音、單詞、場景會話部分的俄語進行瞭錄音，可以隨時隨地聽標準俄語。

　　4. 翔實的附錄，不花錢獲得免費俄語學習資料。附錄附有詳細的俄羅斯社會文化、俄語免費學習資料等，在學習俄語的同時更全麵地瞭解俄羅斯，並可利用各種資源獲得免費學習俄語的資料。

　　5. 章節短小精悍，隨時隨地輕鬆學。本書從微課堂的概念齣發，每章設置的內容簡短精練，方便利用碎片時間隨時隨地輕鬆學習。

　　編者

好的，這是一本關於深度學習與現代自然語言處理（NLP）的專業書籍的簡介，內容詳實，旨在為讀者提供一個紮實的理論基礎和實戰指南，完全避開任何關於俄語入門的內容。 --- 書籍名稱：《深度語境：Transformer架構、大規模預訓練模型與前沿NLP技術實戰》深度語境：Transformer架構、大規模預訓練模型與前沿NLP技術實戰本書定位：本書是一部麵嚮資深軟件工程師、數據科學傢、以及希望深入理解和應用現代自然語言處理技術的進階學習者的高級技術專著。它不僅係統梳理瞭從基礎循環神經網絡（RNN）到當前主流Transformer架構的演進脈絡，更聚焦於如何駕馭當前最前沿、計算量巨大的預訓練語言模型（PLMs）進行高效、可控的工程實踐。目標讀者： 1. 具備紮實的Python編程基礎、綫性代數和概率論知識的AI/ML工程師。 2. 希望從應用層轉嚮模型底層原理和定製化研究的研究人員。 3. 負責構建或維護大規模語言服務（如智能客服、內容生成係統）的架構師。 --- 第一部分：現代NLP的理論基石與模型演進本部分將為讀者打下理解現代高性能NLP模型的理論基礎，並梳理其發展曆程，著重解析關鍵技術點的突破。第一章：從統計到錶示：詞嵌入的深化迴顧與超越：簡要迴顧瞭Word2Vec（CBOW/Skip-gram）和GloVe的內在機製，並深入剖析其局限性——靜態詞嚮量無法捕捉多義性（Polysemy）。上下文敏感嵌入的黎明：詳細介紹瞭ELMo（Embeddings from Language Models）的工作原理，重點解析瞭其基於雙嚮LSTM的特徵拼接機製，標誌著上下文依賴錶示的初步成功。高維語義空間：探討瞭如何利用矩陣分解和張量理論在更高維度上捕獲詞匯間的復雜關係。第二章：序列建模的革命：Attention機製的誕生 Seq2Seq模型的瓶頸：分析傳統Encoder-Decoder架構（基於RNN/LSTM）在長距離依賴處理和並行化方麵的固有缺陷。 Attention機製的精確剖析：深入解讀Additive Attention（Bahdanau風格）和Multiplicative Attention（Luong風格）的計算細節，包括Query, Key, Value矩陣的定義與作用。自注意力（Self-Attention）的數學原理：詳解Self-Attention如何通過矩陣乘法高效計算序列內所有元素之間的依賴強度，及其在並行計算上的巨大優勢。第三章：Transformer架構的完整解構 “Attention Is All You Need”的全麵復現：逐層解析Transformer的Encoder和Decoder結構。重點闡述殘差連接（Residual Connections）、層歸一化（Layer Normalization）在穩定深層網絡訓練中的關鍵作用。多頭注意力（Multi-Head Attention）：解釋多頭機製如何允許模型在不同的錶示子空間中學習信息，並對這些信息進行有效集成。位置編碼（Positional Encoding）：深入探討瞭絕對位置編碼（正弦/餘弦函數）的設計理念，以及相對位置編碼（如T5中的RPE）在處理可變長度序列時的優勢。 --- 第二部分：大規模預訓練模型的深度實踐本部分聚焦於當前占據主導地位的預訓練模型，探討其訓練範式、變體以及在特定任務上的精調策略。第四章：預訓練的範式與BERT傢族雙嚮預訓練的突破：詳細介紹BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的兩個核心預訓練任務：掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP），並分析NSP的局限性。 BERT的變體與迭代：係統對比RoBERTa（優化訓練目標和數據）、ALBERT（參數共享與跨層參數分解）、ELECTRA（替代性Token檢測）的創新點及其對性能和效率的影響。效率與部署考量：討論模型剪枝（Pruning）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術，如何將龐大的BERT模型壓縮以適應邊緣設備或低延遲推理環境。第五章：生成式模型的崛起：從GPT到指令跟隨單嚮架構的優勢與應用：深入分析GPT（Generative Pre-trained Transformer）係列（GPT-2, GPT-3）的Decoder Only架構如何天然適閤文本生成任務。上下文學習（In-Context Learning）：闡釋大型模型通過Few-Shot Prompting實現任務泛化的機製，這超越瞭傳統的微調範式。指令微調（Instruction Tuning）與RLHF：詳解如何通過高質量的指令數據集對PLMs進行監督微調（SFT），並重點介紹基於人類反饋的強化學習（RLHF）流程，包括奬勵模型的構建和PPO算法在對齊人類偏好中的應用。第六章：高效微調策略：參數高效微調（PEFT）麵對數韆億參數的模型，全參數微調（Full Fine-Tuning）已不再是主流，本書重點介紹參數高效的替代方案。 Adapter Tuning：介紹在Transformer層間插入小型、可訓練模塊（Adapter）的原理，及其在多任務學習中的優勢。 LoRA (Low-Rank Adaptation)：詳盡解析LoRA如何通過低秩矩陣分解注入到模型的權重矩陣中，僅需訓練極少數新增參數，顯著降低VRAM占用和存儲需求。 Prompt Tuning與Prefix Tuning：區分軟提示（Soft Prompts）和前綴（Prefix）的引入方式，探討如何通過優化連續的虛擬Token來引導模型行為，實現高效的下遊任務適應。 --- 第三部分：前沿應用、評估與倫理考量本部分將視角轉嚮實際部署，討論前沿NLP任務的實現細節，以及如何科學、負責任地評估和使用這些強大的模型。第七章：高級NLP應用模塊跨模態連接：探討如何將視覺信息與文本特徵融閤（如CLIP模型架構），實現圖像描述生成和視覺問答（VQA）。檢索增強生成（RAG）：詳細介紹RAG架構如何通過嚮量數據庫進行實時知識檢索，結閤生成模型輸齣，有效緩解瞭PLMs的“幻覺”問題，並確保答案的可追溯性。結構化信息抽取：針對命名實體識彆（NER）、關係抽取（RE）和事件抽取（EE），展示如何將這些任務轉化為序列標注或Span預測問題，並利用PLMs實現高精度抽取。第八章：模型評估、可解釋性與魯棒性超越準確率的評估：深入分析生成任務（如摘要、翻譯）中BLEU、ROUGE等指標的局限性，並介紹基於語義相似度的評估指標（如BERTScore）。模型可解釋性（XAI）：介紹LIME、SHAP等局部解釋方法，以及如何利用注意力權重熱力圖來理解模型在決策過程中關注的輸入部分。對抗性攻擊與防禦：探討對NLP模型進行文本擾動（如同義詞替換、拼寫錯誤注入）的攻擊方法，並討論如何通過對抗性訓練增強模型的魯棒性。第九章：AI倫理、偏見與未來展望偏見來源與量化：分析訓練數據中固有的社會偏見（性彆、種族偏見）如何被PLMs繼承和放大。介紹如SEAT等工具量化這些偏見。事實一緻性與安全：探討模型生成虛假信息（Hallucination）的機製，以及製定內容過濾和安全護欄的工程策略。計算資源與可持續性：討論訓練萬億級參數模型的巨大碳足跡，並展望稀疏化模型、混閤專傢（MoE）架構在降低計算成本方麵的潛力。 --- 本書特色：深度與廣度兼備：理論推導嚴謹，並結閤最新的SOTA模型進行闡述。工程導嚮：提供瞭大量基於PyTorch/Hugging Face Transformers庫的實戰代碼片段和配置建議，確保理論知識能快速轉化為生産力。批判性視角：不僅介紹技術，更引導讀者思考模型在實際部署中麵臨的可靠性、公平性和資源消耗等重大挑戰。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

從教學內容的組織邏輯來看，編者對俄語學習的認知深度令人佩服，他們似乎完全理解初學者在學習過程中會遇到的認知瓶頸和挫敗感。這本書的知識點遞進速度掌握得極其精準，絕不是那種一股腦灌輸大量信息的堆砌。它更像是一個經驗豐富的私人教師，每講完一個核心概念，都會立即設置一個“鞏固練習”模塊，這個練習不是機械的重復，而是以一種巧妙的方式，將新舊知識點混閤起來進行考察，確保學習者在消化吸收新內容的同時，也能溫習舊知識，避免遺忘。尤其是對俄語名詞的性屬和變格規律的講解，采取瞭“先概括、後舉例、再特例”的“三段論”模式，使得那些看似毫無章法的語法規則，在清晰的邏輯框架下變得有跡可循，極大地降低瞭初學者的心理門檻，讓人感受到學習俄語的科學性和係統性。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在文化滲透方麵也做得非常到位，這讓學習過程多瞭一層厚重的底蘊。它不僅僅是一本語言工具書，更像是一扇通往俄羅斯文化的窗口。在介紹日常用語的同時，書中常常穿插一些簡短的文化注釋，可能是關於某個習俗的由來，某個諺語背後的曆史典故，或是某個地理名詞的簡單介紹。這些文化“佐料”的加入，使得學習過程變得更加豐滿和有趣，讓學習者不僅僅是在記憶詞匯，更是在理解使用這些語言的人群的生活方式和思維模式。這種潤物細無聲的文化導入，潛移默化地培養瞭學習者的跨文化交際意識，使得未來的俄語學習者在實際交流中，能夠更自然、更得體地運用所學，避免因文化差異帶來的誤解，這對於一本“從零學”的教材來說，無疑是極其高明的增值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的裝幀設計和印刷質量簡直是教科書級彆的典範，絕對讓人眼前一亮。封麵設計既簡潔又不失穩重，配色方案很經典，讓人一看就覺得內容紮實可靠，不會有那種浮於錶麵的輕浮感。紙張的選擇也非常考究，厚實且觸感溫潤，即便是長時間翻閱，指尖也不會感到疲勞。更值得稱贊的是，內頁的排版簡直是藝術品，字體大小和行距都拿捏得恰到好處，即便是初學者麵對密集的西裏爾字母也能感到清晰的引導，完全不會産生視覺上的壓迫感。尤其是那些語法結構和詞匯列錶的呈現方式，邏輯性極強，通過不同的顔色和邊框設計進行瞭巧妙的區分，使得知識點的脈絡一目瞭然，學習起來事半功倍。這種對細節的極緻追求，充分體現瞭編輯團隊對學習者的尊重和對俄語教學的深刻理解，讓人忍不住想立刻翻開書本，沉浸到學習的樂趣中去。整體來看，這本書的物理形態本身就是一種學習激勵，讓人對即將開始的俄語學習之旅充滿瞭信心和期待。

評分☆☆☆☆☆

關於語音教學部分，這本書的處理方式簡直是為零基礎學習者量身定做的救星。很多初學者最頭疼的就是西裏爾字母的發音以及重音的把握，這本書在這方麵下的功夫是其他教材難以企及的。它沒有滿足於僅僅給齣字母的對應發音，而是引入瞭非常細緻的口型圖解和舌位示意，甚至連送氣和摩擦的力度都用文字生動地描述瞭齣來。更絕妙的是，它可能還附帶瞭（或者說其設計理念暗示瞭）配套的音頻資源，用不同語速和清晰度的標準錄音來糾正那些容易混淆的音素，比如顫音“Р”的處理，它提供瞭一套循序漸進的練習步驟，從模仿單個音到短語再到完整的句子，層層遞進，讓人感到每一步都是可實現的目標。這種精雕細琢的語音入門，為後續學習打下瞭極其牢固的發音基礎，避免瞭“中式俄語”的尷尬開端。

評分☆☆☆☆☆

我尤其欣賞這本書在情景構建上的獨到匠心，它完全顛覆瞭我對傳統枯燥語法書的刻闆印象。教材沒有采用那種生硬的、脫離生活的對話模闆，而是將每一個新的詞匯和語法點巧妙地融入到一係列非常貼近現實生活的場景中去。比如，初學問候語時，不是簡單地羅列“你好”、“早上好”，而是設置瞭一個虛擬的莫斯科街頭偶遇場景，通過幾組人物的互動，自然而然地展現瞭不同場閤下稱謂的細微差彆和使用語境。這種“沉浸式”的教學方法，極大地增強瞭語言的實用性和代入感。學習者可以清晰地感受到，每一個學到的句子都不是孤立的知識點，而是可以直接用於交流的工具。這種由點及麵、由淺入深的敘事手法，讓復雜的俄語語音和變格規則不再是遙不可及的學術理論，而是化為瞭生動的故事，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我感覺自己仿佛真的在和俄羅斯朋友進行真實的對話。

評分☆☆☆☆☆

好，好，好！

評分☆☆☆☆☆

是正版書，服務滿意！！！！！

評分☆☆☆☆☆

為瞭看書買的

評分☆☆☆☆☆

挺好的紅紅火火恍恍惚惚哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

物流挺快，孩子收到就迫不及待的學習瞭

評分☆☆☆☆☆

東西還行，就是沒有時間看