《101件事儿：我怎么不知道》让你的好奇心大吃一惊 冷知识 动手实践 探索未知 圆角彩印 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 宏旺角图书专营店

出版社： 新星出版社

ISBN：9787513321907

商品编码：24427420079

《101件事儿：我怎么不知道》

（101 Things You Need To Know……And Some You Don't!）

适龄：12岁及以上

著者：[英]理查德·霍恩 [英] 特雷西·特纳

译者：光阴工作室

开本：32开

规格：185×125mm

内文：100克读库美彩

装帧：彩印平装

页数：232页

定价：28元

书号：ISBN 978-7-5133-2190-7

出品：读库

出版：新星出版社

 

 

DNA是什么？我们和大猩猩到底有多不一样？

番茄究竟是水果还是蔬菜？

世界上真的有食人族吗？

你的老师是外星人吗？

蛇如何吞下比自己脑袋还大的东西？

蟑螂是否真的能在没有脑袋的情况下活一周？

你能否打喷嚏的时候睁着眼？

为什么屁这么臭？

如何在荒岛上求生？

动物会哭吗？

如何赢得一百万？

变色龙是如何变色的？

石器时代的人们做任何东西都用石头吗？

猫和狗是色盲吗（我们又是如何知道的）？

如果进入黑洞会发生什么？

……

你是否曾疑惑日常生活中那些习以为常的东西都是打哪儿来的？自然界中的一切为什么是今天看到的这样？你能回答出其中几个？若是都能回答出来，证明你太博学了，不能全部都答出来也没关系，书中会告诉你每件事儿的来龙去脉，拿出你的好奇心，准备大吃一惊吧。世界充满了千奇百怪的事儿，多到不计其数，从这本书开始你的探索之旅，愿你不会在又老又无趣中结束生命。

 

读库引进的“101系列”（点击此处，购买全套）共五册，分别是：《101件事儿：死前要试试》、《101件事儿：养成超级英雄或邪恶天才》、《101件事儿：我怎么没想到》、《101件事儿：无聊时做做》、《101件事儿：我怎么不知道》。其中《101件事儿：死前要试试》为成年人读本，另外四册适合少年阅读，属于“读小库”系列（点此购买儿童套装四册）。

 

 

 

本书试读——

每件事的左页是任务介绍，右页是动手实践。理论指导实践。

书后附两张贴纸，完成一件事就选择对应颜色的星星来记录这项成就

与新版《读库》比一比大小。本书开本是185×125毫米，厚约1厘米。

这是读库为数不多的圆角书籍，作为一本口袋书，方便携带，减少折角。

一比厚薄。

 

本书属于读小库第三辑12岁及以上适读书单中的一种，了解完整书单，请移步读小库（12岁以上）套装第三辑。

 

“读小库”童书均采用环保大豆油墨印刷，物料使用、生产制作等环节符合环保部颁布的环境标志产品技术要求HJ2053-2011，请放心阅读。 宇宙有多大？     没有人知道宇宙到底有多大，也没有人知道这是否是唯一的宇宙。事实上，宇宙有可能是无限大的——它也许没有边界——是不是一想到这个你就头大，感到自己非常渺小？     人类对宇宙的认识是有限的。光年是长度单位（见事情二十九），同时告诉我们光走完这段路程需要花多长时间。离我们zui近的星系是仙女座星系——有两百五十万光年，我们现在看得到的仙女座星系是它两百五十万年前的模样，因为光得花这么长时间才到达我们这里。科学家认为，宇宙起源于一百三十七亿年前（见事情一），照这个说法，朝各个方向看到zui远的地方距我们都是一百三十七亿光年，不能超出这个范围是因为光不可能在宇宙出现之前就往这儿走。

 

这意味着，宇宙从一端到另一端，zui远也只有不到二百八十亿光年——你可能认为这已经足够遥远了。如果在我们能够看得到的宇宙的 “边缘”，恰好也有一个外星人拿着高倍望远镜朝地平线的方向看去，他会看到什么景象呢？如果再有第二个外星人，站在第一个外星人能够看到的宇宙的 “边缘”，拿着望远镜望着远方，他又能看见什么呢？我们当然还可以一直假设下去……

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域应用的专业著作的简介。 --- 书名： 《深度语义的构建：从词向量到 Transformer 架构的演进与实践》 作者： 张伟，李静 出版社： 科技文汇出版社 出版日期： 2024年5月 页数： 680页（含代码附录及索引） 定价： 198.00元 --- 内容概要 《深度语义的构建：从词向量到 Transformer 架构的演进与实践》是一本全面深入探讨现代自然语言处理（NLP）核心技术——特别是基于深度学习方法——的专业教材与实践指南。本书旨在为具有一定线性代数、概率论和基础编程（Python）知识的读者，提供一个从理论基石到前沿模型应用的完整知识体系。 本书系统地梳理了深度学习如何彻底革新自然语言的理解与生成过程。我们不再满足于传统的基于规则或统计的方法，而是聚焦于如何利用神经网络的强大表征能力，捕捉语言中深层次的语义、句法和语用信息。 全书分为四个主要部分，共十八章，层层递进，确保读者能够扎实地掌握每一个关键概念及其工程实现。 第一部分：基础与奠基 (Fundamental Building Blocks) 本部分为后续复杂的模型打下坚实的数学和概念基础。首先，我们回顾了传统 NLP 的局限性，如词袋模型（Bag-of-Words）和 TF-IDF 的稀疏性问题。随后，重点转向了词嵌入（Word Embeddings）的革命性突破。 章节 1：语言模型与信息论基础：介绍概率语言模型的基本框架，包括马尔可夫假设，并引入信息熵、交叉熵和 KL 散度在模型评估中的作用。 章节 2：分布式表征的崛起：详细剖析了 Word2Vec (Skip-gram 与 CBOW) 算法的数学原理，着重解释了负采样（Negative Sampling）和分层 Softmax 如何提高训练效率。同时，对比分析了 GloVe 的矩阵分解思想，探讨了上下文窗口大小对词向量语义捕获能力的影响。 章节 3：序列建模的早期尝试：引入了循环神经网络（RNN）的基本结构，并深入探讨了其在处理长距离依赖时的核心挑战——梯度消失与爆炸。在此基础上，详细阐述了 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 中输入门、遗忘门、输出门和细胞状态的工作机制，并提供了使用 PyTorch 实现标准 LSTM 层的代码示例。 第二部分：深度网络的精炼与应用 (Refinement and Application) 在掌握了序列处理的基本工具后，本部分着重于提升模型的表达能力和解决特定 NLP 任务。 章节 4：上下文依赖的增强：双向 RNN 与堆叠结构：讲解了如何通过双向 RNN (Bi-RNN) 整合过去和未来的信息，并探讨了深度 RNN 堆叠（Deep Stacking）在提升抽象层次上的优势。 章节 5：注意力机制的引入 (Attention Mechanism)：这是连接传统序列模型与现代 Transformer 的关键桥梁。本章详细介绍了软注意力（Soft Attention）的计算过程，包括内容向量、查询向量和权重分布的生成，并演示了其在机器翻译任务中如何聚焦于关键输入部分。 章节 6：深度学习在文本分类与情感分析中的应用：结合前述知识，通过 CNN（卷积神经网络）和 Bi-LSTM 结合的架构，探讨了文本的局部特征提取与全局依赖捕获，提供了实战数据集（如 IMDB 影评）的端到端解决方案。 章节 7：命名实体识别与序列标注：重点介绍了 条件随机场（CRF） 层与 Bi-LSTM 结合的 Bi-LSTM-CRF 模型，解释了 CRF 如何在标签序列上施加约束，保证输出标签的合理性。 第三部分：架构的革新——Transformer 与预训练模型 (The Transformer Revolution) 本部分是全书的核心，完全聚焦于自注意力机制（Self-Attention）及其衍生出的预训练语言模型（PLM）。 章节 8：从序列到并行：自注意力机制的数学解析：彻底解构 Transformer 架构的多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制。详细推导了 Q（查询）、K（键）、V（值）矩阵的生成过程，以及缩放点积（Scaled Dot-Product）的意义。 章节 9：Transformer 编码器与解码器：详述了完整的 Transformer 结构，包括位置编码（Positional Encoding）的作用、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的必要性。对比分析了编码器与解码器结构在任务上的差异。 章节 10：预训练范式的确立：BERT 家族：深入讲解 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 的两大核心预训练任务：掩码语言模型 (MLM) 和 下一句预测 (NSP)。探讨了 Span-BERT 和 RoBERTa 等变体的改进之处。 章节 11：自回归模型与生成任务：GPT 系列：聚焦于单向（自回归）模型，解析 GPT-1、GPT-2 如何通过优化语言模型目标实现出色的文本生成能力，并讨论了其在零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习中的表现。 章节 12：Seq2Seq 的终极形态：T5 与 BART：介绍统一的 Text-to-Text 框架，展示了如何将所有 NLP 任务（分类、问答、生成）统一为文本到文本的转换，并分析了 BART 在去噪自编码器目标下的优势。 第四部分：进阶主题与工程实践 (Advanced Topics and Engineering) 本部分涵盖了面向工业应用和前沿研究的实践技巧与更复杂的模型设计。 章节 13：高效微调策略 (Parameter-Efficient Fine-Tuning)：面对数十亿参数的模型，本章重点介绍 LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning 等高效微调方法，如何在不更新全部模型参数的情况下，快速适应下游任务，显著降低计算资源需求。 章节 14：模型量化与剪枝：讨论模型部署的工程挑战。详细介绍 INT8/FP16 量化技术如何减少内存占用和加速推理，以及结构化/非结构化剪枝对模型稀疏性的优化。 章节 15：检索增强生成 (RAG) 架构：探讨如何将大型语言模型（LLM）与外部知识库结合，通过信息检索提升生成内容的准确性和时效性，重点介绍向量数据库和混合检索的实现。 章节 16：可解释性方法在 LLM 中的应用：介绍 LIME 和 SHAP 等局部解释方法如何应用于 Transformer 输出，帮助分析模型决策的关键 token，以及梯度可视化在理解注意力权重方面的应用。 章节 17：多模态输入的初步探索：简要概述 CLIP 和 ViT 等模型如何将文本与图像信息嵌入到统一的向量空间，为跨模态理解奠定基础。 章节 18：未来展望与伦理考量：总结当前大型模型面临的挑战，如幻觉（Hallucination）、偏见（Bias）和能源消耗，并探讨未来研究可能的发展方向。 目标读者 本书适合高校计算机科学、人工智能、语言学及相关专业的研究生和高年级本科生；从事 NLP、机器学习算法研发的工程师和研究人员；以及希望系统性掌握现代自然语言处理前沿技术的技术爱好者。 特色与亮点 1. 理论与实践并重：书中所有核心算法均配有详细的数学推导，并提供基于 PyTorch 的完整、可运行的代码实现，确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 2. 脉络清晰的知识演进：从基础的词向量到复杂的 Transformer 结构，再到高效微调和 RAG 架构，知识体系的组织逻辑严密，便于读者建立全局认知。 3. 覆盖主流模型：深度解析了 BERT、GPT、T5 等奠定当前 LLM 时代基础的里程碑式模型，确保读者跟上行业最前沿的步伐。 4. 工程化导向：加入了针对模型部署和效率优化的章节（如 LoRA、量化），使内容更贴近工业界对 LLM 应用的需求。

评分☆☆☆☆☆

我只能说，这本书简直是一场头脑风暴！《101件事儿：我怎么不知道》——这个名字，简直就是为我这样的好奇宝宝量身定做的。它不是那种让你昏昏欲睡的理论书，而是充满了惊喜和发现的旅程。我最爱的是它那些“冷知识”，有些甚至让我怀疑自己是不是活在一个假的世界里。比如说，书中关于为什么我们打喷嚏的时候眼睛会闭上，这个我每天都在做，但从来没想过背后有这么巧妙的原因。这种“豁然开朗”的感觉，贯穿了整本书。它让我开始更加仔细地观察周围的世界，用一种全新的视角去审视那些习以为常的事物。而“动手实践”的部分，更是让我爱不释手，因为它提供了绝佳的机会，让我不仅仅是“知道”，更能“做到”。我之前一直觉得科学实验很复杂，但这本书的指导非常清晰易懂，让我能够轻松上手，去亲身体验那些奇妙的科学现象。我感觉自己就像一个小小探险家，在“探索未知”的道路上，不断地收获着知识和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我最近读过的最令人惊喜的一本书了！《101件事儿：我怎么不知道》——它的名字就足以勾起我所有隐藏的好奇心，让我迫不及待地想一探究竟。我一直对这个世界充满了疑问，而这本书就像一位神通广大的朋友，为我一一解答那些让我百思不得其解的问题。我尤其喜欢书中的“冷知识”板块，很多我每天都在经历的事情，竟然隐藏着如此有趣又令人意想不到的原理。比如，书中关于为什么我们会觉得疲劳的解释，让我开始重新审视自己的生活习惯。这种“原来如此”的顿悟，让我对日常的生活充满了新的兴趣。更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它的“动手实践”部分简直是点睛之笔。它鼓励我用自己的双手去探索，去验证那些神奇的知识，让我从一个被动的学习者，变成了一个积极的实践者。我迫不及待地想跟着书中的指引，去“探索未知”的领域，去发现更多隐藏在平凡世界中的奇迹。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书彻底颠覆了我对“知识”的定义。《101件事儿：我怎么不知道》——光是这个名字，就充满了魔力，勾起了我内心深处对未知事物最原始的渴望。它就像一位博学的朋友，以一种轻松愉快的语调，分享着那些你可能每天都会遇到，却从未深究过的问题的答案。我特别享受“冷知识”的部分，它就像宝藏一样，挖出了我认知盲区里的无数闪光点。例如，关于为什么我们会做梦，书中给出的解释，让我对自己的睡眠有了全新的理解，甚至开始留意自己梦境中的细节，试图从中解读出一些隐藏的信息。我以前总是认为，科学知识离我们很遥远，但这本书却把它们巧妙地融入到我们的生活日常之中，让我觉得学习不再是一件枯燥的事情，而是一种充满乐趣的探索。更重要的是，“动手实践”的环节，真的是太棒了！它鼓励我去尝试，去创造，去用自己的双手验证那些神奇的科学原理。我迫不及待地想跟着书中的指引，去“探索未知”，去发现更多隐藏在世界角落里的惊奇。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我简直不敢相信我之前竟然不知道有这本书！《101件事儿：我怎么不知道》——这个名字本身就激起了我内心深处那股被压抑已久的好奇心。我一直觉得自己是个对世界充满求知欲的人，但这本书却像一位神秘的向导，在我熟悉的领域里，挖出了无数我从未触及过的角落。它的“冷知识”部分简直是我的精神食粮，很多事情我每天都在经历，甚至在思考，却从未想过背后竟然有如此奇妙的解释。比如，书中关于颜色如何影响我们情绪的章节，让我对每天穿的衣服、选择的家居装饰有了全新的认识。我甚至开始主动去观察周围的人，看看他们的情绪是否真的与他们身处的颜色环境有关联。而“动手实践”部分更是让我欣喜若狂，我一直是个理论派，但这本书给了我绝佳的机会去将那些抽象的概念付诸实践。我尝试了书中关于制作简单但神奇的小玩意儿的步骤，过程虽然有些笨拙，但当那个小东西在我手里成功运作起来时，那种成就感简直无法用言语形容。这不仅仅是学习，更是一种自我探索和突破。我迫不及待地想继续探索，去“探索未知”，去解锁更多让我脑洞大开的知识。这本书就像一把钥匙，打开了我认识世界的新大门。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够点燃你大脑火花的书！《101件事儿：我怎么不知道》——单看书名，就足以让人产生一种“哇，原来还可以这样！”的惊叹。它不是那种堆砌枯燥事实的教科书，而是以一种极其有趣、引人入胜的方式，将那些隐藏在日常生活中的秘密一一揭示。我特别喜欢它“冷知识”的呈现方式，不是简单罗列，而是通过生动的故事和形象的比喻，让你瞬间理解那些原本可能让你摸不着头脑的现象。举个例子，书中关于声音如何传播的解释，我以前只知道声音有大小高低，但这本书通过一个日常生活中非常常见的场景，比如在公园里，远处的人说话你听不到，但近处的人说话就很清楚，然后深入浅出地解释了其中的物理原理。这种“原来如此”的顿悟，贯穿了整本书的阅读过程。而“动手实践”部分更是让我跃跃欲试，迫不及待地想卷起袖子，去亲身体验那些奇妙的科学原理。我早就厌倦了被动接受信息，这本书恰恰满足了我主动学习、动手探索的渴望。它鼓励我去思考，去质疑，去用自己的双手去验证那些令人着迷的“未知”。