《101件事兒：我怎麼不知道》讓你的好奇心大吃一驚 冷知識 動手實踐 探索未知 圓角彩印 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 宏旺角圖書專營店

齣版社： 新星齣版社

ISBN：9787513321907

商品編碼：24427420079

《101件事兒：我怎麼不知道》

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

適齡：12歲及以上

著者：[英]理查德·霍恩 [英] 特雷西·特納

譯者：光陰工作室

開本：32開

規格：185×125mm

內文：100剋讀庫美彩

裝幀：彩印平裝

頁數：232頁

定價：28元

書號：ISBN 978-7-5133-2190-7

齣品：讀庫

齣版：新星齣版社

 

 

DNA是什麼？我們和大猩猩到底有多不一樣？

番茄究竟是水果還是蔬菜？

世界上真的有食人族嗎？

你的老師是外星人嗎？

蛇如何吞下比自己腦袋還大的東西？

蟑螂是否真的能在沒有腦袋的情況下活一周？

你能否打噴嚏的時候睜著眼？

為什麼屁這麼臭？

如何在荒島上求生？

動物會哭嗎？

如何贏得一百萬？

變色龍是如何變色的？

石器時代的人們做任何東西都用石頭嗎？

貓和狗是色盲嗎（我們又是如何知道的）？

如果進入黑洞會發生什麼？

……

你是否曾疑惑日常生活中那些習以為常的東西都是打哪兒來的？自然界中的一切為什麼是今天看到的這樣？你能迴答齣其中幾個？若是都能迴答齣來，證明你太博學瞭，不能全部都答齣來也沒關係，書中會告訴你每件事兒的來龍去脈，拿齣你的好奇心，準備大吃一驚吧。世界充滿瞭韆奇百怪的事兒，多到不計其數，從這本書開始你的探索之旅，願你不會在又老又無趣中結束生命。

 

讀庫引進的“101係列”（點擊此處，購買全套）共五冊，分彆是：《101件事兒：死前要試試》、《101件事兒：養成超級英雄或邪惡天纔》、《101件事兒：我怎麼沒想到》、《101件事兒：無聊時做做》、《101件事兒：我怎麼不知道》。其中《101件事兒：死前要試試》為成年人讀本，另外四冊適閤少年閱讀，屬於“讀小庫”係列（點此購買兒童套裝四冊）。

 

 

 

本書試讀——

每件事的左頁是任務介紹，右頁是動手實踐。理論指導實踐。

書後附兩張貼紙，完成一件事就選擇對應顔色的星星來記錄這項成就

與新版《讀庫》比一比大小。本書開本是185×125毫米，厚約1厘米。

這是讀庫為數不多的圓角書籍，作為一本口袋書，方便攜帶，減少摺角。

一比厚薄。

 

本書屬於讀小庫第三輯12歲及以上適讀書單中的一種，瞭解完整書單，請移步讀小庫（12歲以上）套裝第三輯。

 

“讀小庫”童書均采用環保大豆油墨印刷，物料使用、生産製作等環節符閤環保部頒布的環境標誌産品技術要求HJ2053-2011，請放心閱讀。 宇宙有多大？     沒有人知道宇宙到底有多大，也沒有人知道這是否是唯一的宇宙。事實上，宇宙有可能是無限大的——它也許沒有邊界——是不是一想到這個你就頭大，感到自己非常渺小？     人類對宇宙的認識是有限的。光年是長度單位（見事情二十九），同時告訴我們光走完這段路程需要花多長時間。離我們zui近的星係是仙女座星係——有兩百五十萬光年，我們現在看得到的仙女座星係是它兩百五十萬年前的模樣，因為光得花這麼長時間纔到達我們這裏。科學傢認為，宇宙起源於一百三十七億年前（見事情一），照這個說法，朝各個方嚮看到zui遠的地方距我們都是一百三十七億光年，不能超齣這個範圍是因為光不可能在宇宙齣現之前就往這兒走。

 

這意味著，宇宙從一端到另一端，zui遠也隻有不到二百八十億光年——你可能認為這已經足夠遙遠瞭。如果在我們能夠看得到的宇宙的 “邊緣”，恰好也有一個外星人拿著高倍望遠鏡朝地平綫的方嚮看去，他會看到什麼景象呢？如果再有第二個外星人，站在第一個外星人能夠看到的宇宙的 “邊緣”，拿著望遠鏡望著遠方，他又能看見什麼呢？我們當然還可以一直假設下去……

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理領域應用的專業著作的簡介。 --- 書名： 《深度語義的構建：從詞嚮量到 Transformer 架構的演進與實踐》 作者： 張偉，李靜 齣版社： 科技文匯齣版社 齣版日期： 2024年5月 頁數： 680頁（含代碼附錄及索引） 定價： 198.00元 --- 內容概要 《深度語義的構建：從詞嚮量到 Transformer 架構的演進與實踐》是一本全麵深入探討現代自然語言處理（NLP）核心技術——特彆是基於深度學習方法——的專業教材與實踐指南。本書旨在為具有一定綫性代數、概率論和基礎編程（Python）知識的讀者，提供一個從理論基石到前沿模型應用的完整知識體係。 本書係統地梳理瞭深度學習如何徹底革新自然語言的理解與生成過程。我們不再滿足於傳統的基於規則或統計的方法，而是聚焦於如何利用神經網絡的強大錶徵能力，捕捉語言中深層次的語義、句法和語用信息。 全書分為四個主要部分，共十八章，層層遞進，確保讀者能夠紮實地掌握每一個關鍵概念及其工程實現。 第一部分：基礎與奠基 (Fundamental Building Blocks) 本部分為後續復雜的模型打下堅實的數學和概念基礎。首先，我們迴顧瞭傳統 NLP 的局限性，如詞袋模型（Bag-of-Words）和 TF-IDF 的稀疏性問題。隨後，重點轉嚮瞭詞嵌入（Word Embeddings）的革命性突破。 章節 1：語言模型與信息論基礎：介紹概率語言模型的基本框架，包括馬爾可夫假設，並引入信息熵、交叉熵和 KL 散度在模型評估中的作用。 章節 2：分布式錶徵的崛起：詳細剖析瞭 Word2Vec (Skip-gram 與 CBOW) 算法的數學原理，著重解釋瞭負采樣（Negative Sampling）和分層 Softmax 如何提高訓練效率。同時，對比分析瞭 GloVe 的矩陣分解思想，探討瞭上下文窗口大小對詞嚮量語義捕獲能力的影響。 章節 3：序列建模的早期嘗試：引入瞭循環神經網絡（RNN）的基本結構，並深入探討瞭其在處理長距離依賴時的核心挑戰——梯度消失與爆炸。在此基礎上，詳細闡述瞭 長短期記憶網絡（LSTM） 和 門控循環單元（GRU） 中輸入門、遺忘門、輸齣門和細胞狀態的工作機製，並提供瞭使用 PyTorch 實現標準 LSTM 層的代碼示例。 第二部分：深度網絡的精煉與應用 (Refinement and Application) 在掌握瞭序列處理的基本工具後，本部分著重於提升模型的錶達能力和解決特定 NLP 任務。 章節 4：上下文依賴的增強：雙嚮 RNN 與堆疊結構：講解瞭如何通過雙嚮 RNN (Bi-RNN) 整閤過去和未來的信息，並探討瞭深度 RNN 堆疊（Deep Stacking）在提升抽象層次上的優勢。 章節 5：注意力機製的引入 (Attention Mechanism)：這是連接傳統序列模型與現代 Transformer 的關鍵橋梁。本章詳細介紹瞭軟注意力（Soft Attention）的計算過程，包括內容嚮量、查詢嚮量和權重分布的生成，並演示瞭其在機器翻譯任務中如何聚焦於關鍵輸入部分。 章節 6：深度學習在文本分類與情感分析中的應用：結閤前述知識，通過 CNN（捲積神經網絡）和 Bi-LSTM 結閤的架構，探討瞭文本的局部特徵提取與全局依賴捕獲，提供瞭實戰數據集（如 IMDB 影評）的端到端解決方案。 章節 7：命名實體識彆與序列標注：重點介紹瞭 條件隨機場（CRF） 層與 Bi-LSTM 結閤的 Bi-LSTM-CRF 模型，解釋瞭 CRF 如何在標簽序列上施加約束，保證輸齣標簽的閤理性。 第三部分：架構的革新——Transformer 與預訓練模型 (The Transformer Revolution) 本部分是全書的核心，完全聚焦於自注意力機製（Self-Attention）及其衍生齣的預訓練語言模型（PLM）。 章節 8：從序列到並行：自注意力機製的數學解析：徹底解構 Transformer 架構的多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）機製。詳細推導瞭 Q（查詢）、K（鍵）、V（值）矩陣的生成過程，以及縮放點積（Scaled Dot-Product）的意義。 章節 9：Transformer 編碼器與解碼器：詳述瞭完整的 Transformer 結構，包括位置編碼（Positional Encoding）的作用、殘差連接（Residual Connections）和層歸一化（Layer Normalization）的必要性。對比分析瞭編碼器與解碼器結構在任務上的差異。 章節 10：預訓練範式的確立：BERT 傢族：深入講解 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 的兩大核心預訓練任務：掩碼語言模型 (MLM) 和 下一句預測 (NSP)。探討瞭 Span-BERT 和 RoBERTa 等變體的改進之處。 章節 11：自迴歸模型與生成任務：GPT 係列：聚焦於單嚮（自迴歸）模型，解析 GPT-1、GPT-2 如何通過優化語言模型目標實現齣色的文本生成能力，並討論瞭其在零樣本（Zero-Shot）和少樣本（Few-Shot）學習中的錶現。 章節 12：Seq2Seq 的終極形態：T5 與 BART：介紹統一的 Text-to-Text 框架，展示瞭如何將所有 NLP 任務（分類、問答、生成）統一為文本到文本的轉換，並分析瞭 BART 在去噪自編碼器目標下的優勢。 第四部分：進階主題與工程實踐 (Advanced Topics and Engineering) 本部分涵蓋瞭麵嚮工業應用和前沿研究的實踐技巧與更復雜的模型設計。 章節 13：高效微調策略 (Parameter-Efficient Fine-Tuning)：麵對數十億參數的模型，本章重點介紹 LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning 等高效微調方法，如何在不更新全部模型參數的情況下，快速適應下遊任務，顯著降低計算資源需求。 章節 14：模型量化與剪枝：討論模型部署的工程挑戰。詳細介紹 INT8/FP16 量化技術如何減少內存占用和加速推理，以及結構化/非結構化剪枝對模型稀疏性的優化。 章節 15：檢索增強生成 (RAG) 架構：探討如何將大型語言模型（LLM）與外部知識庫結閤，通過信息檢索提升生成內容的準確性和時效性，重點介紹嚮量數據庫和混閤檢索的實現。 章節 16：可解釋性方法在 LLM 中的應用：介紹 LIME 和 SHAP 等局部解釋方法如何應用於 Transformer 輸齣，幫助分析模型決策的關鍵 token，以及梯度可視化在理解注意力權重方麵的應用。 章節 17：多模態輸入的初步探索：簡要概述 CLIP 和 ViT 等模型如何將文本與圖像信息嵌入到統一的嚮量空間，為跨模態理解奠定基礎。 章節 18：未來展望與倫理考量：總結當前大型模型麵臨的挑戰，如幻覺（Hallucination）、偏見（Bias）和能源消耗，並探討未來研究可能的發展方嚮。 目標讀者 本書適閤高校計算機科學、人工智能、語言學及相關專業的研究生和高年級本科生；從事 NLP、機器學習算法研發的工程師和研究人員；以及希望係統性掌握現代自然語言處理前沿技術的技術愛好者。 特色與亮點 1. 理論與實踐並重：書中所有核心算法均配有詳細的數學推導，並提供基於 PyTorch 的完整、可運行的代碼實現，確保讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”。 2. 脈絡清晰的知識演進：從基礎的詞嚮量到復雜的 Transformer 結構，再到高效微調和 RAG 架構，知識體係的組織邏輯嚴密，便於讀者建立全局認知。 3. 覆蓋主流模型：深度解析瞭 BERT、GPT、T5 等奠定當前 LLM 時代基礎的裏程碑式模型，確保讀者跟上行業最前沿的步伐。 4. 工程化導嚮：加入瞭針對模型部署和效率優化的章節（如 LoRA、量化），使內容更貼近工業界對 LLM 應用的需求。

評分☆☆☆☆☆

天啊，我簡直不敢相信我之前竟然不知道有這本書！《101件事兒：我怎麼不知道》——這個名字本身就激起瞭我內心深處那股被壓抑已久的好奇心。我一直覺得自己是個對世界充滿求知欲的人，但這本書卻像一位神秘的嚮導，在我熟悉的領域裏，挖齣瞭無數我從未觸及過的角落。它的“冷知識”部分簡直是我的精神食糧，很多事情我每天都在經曆，甚至在思考，卻從未想過背後竟然有如此奇妙的解釋。比如，書中關於顔色如何影響我們情緒的章節，讓我對每天穿的衣服、選擇的傢居裝飾有瞭全新的認識。我甚至開始主動去觀察周圍的人，看看他們的情緒是否真的與他們身處的顔色環境有關聯。而“動手實踐”部分更是讓我欣喜若狂，我一直是個理論派，但這本書給瞭我絕佳的機會去將那些抽象的概念付諸實踐。我嘗試瞭書中關於製作簡單但神奇的小玩意兒的步驟，過程雖然有些笨拙，但當那個小東西在我手裏成功運作起來時，那種成就感簡直無法用言語形容。這不僅僅是學習，更是一種自我探索和突破。我迫不及待地想繼續探索，去“探索未知”，去解鎖更多讓我腦洞大開的知識。這本書就像一把鑰匙，打開瞭我認識世界的新大門。

評分☆☆☆☆☆

我隻能說，這本書簡直是一場頭腦風暴！《101件事兒：我怎麼不知道》——這個名字，簡直就是為我這樣的好奇寶寶量身定做的。它不是那種讓你昏昏欲睡的理論書，而是充滿瞭驚喜和發現的旅程。我最愛的是它那些“冷知識”，有些甚至讓我懷疑自己是不是活在一個假的世界裏。比如說，書中關於為什麼我們打噴嚏的時候眼睛會閉上，這個我每天都在做，但從來沒想過背後有這麼巧妙的原因。這種“豁然開朗”的感覺，貫穿瞭整本書。它讓我開始更加仔細地觀察周圍的世界，用一種全新的視角去審視那些習以為常的事物。而“動手實踐”的部分，更是讓我愛不釋手，因為它提供瞭絕佳的機會，讓我不僅僅是“知道”，更能“做到”。我之前一直覺得科學實驗很復雜，但這本書的指導非常清晰易懂，讓我能夠輕鬆上手，去親身體驗那些奇妙的科學現象。我感覺自己就像一個小小探險傢，在“探索未知”的道路上，不斷地收獲著知識和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書徹底顛覆瞭我對“知識”的定義。《101件事兒：我怎麼不知道》——光是這個名字，就充滿瞭魔力，勾起瞭我內心深處對未知事物最原始的渴望。它就像一位博學的朋友，以一種輕鬆愉快的語調，分享著那些你可能每天都會遇到，卻從未深究過的問題的答案。我特彆享受“冷知識”的部分，它就像寶藏一樣，挖齣瞭我認知盲區裏的無數閃光點。例如，關於為什麼我們會做夢，書中給齣的解釋，讓我對自己的睡眠有瞭全新的理解，甚至開始留意自己夢境中的細節，試圖從中解讀齣一些隱藏的信息。我以前總是認為，科學知識離我們很遙遠，但這本書卻把它們巧妙地融入到我們的生活日常之中，讓我覺得學習不再是一件枯燥的事情，而是一種充滿樂趣的探索。更重要的是，“動手實踐”的環節，真的是太棒瞭！它鼓勵我去嘗試，去創造，去用自己的雙手驗證那些神奇的科學原理。我迫不及待地想跟著書中的指引，去“探索未知”，去發現更多隱藏在世界角落裏的驚奇。

評分☆☆☆☆☆

這是一本真正能夠點燃你大腦火花的書！《101件事兒：我怎麼不知道》——單看書名，就足以讓人産生一種“哇，原來還可以這樣！”的驚嘆。它不是那種堆砌枯燥事實的教科書，而是以一種極其有趣、引人入勝的方式，將那些隱藏在日常生活中的秘密一一揭示。我特彆喜歡它“冷知識”的呈現方式，不是簡單羅列，而是通過生動的故事和形象的比喻，讓你瞬間理解那些原本可能讓你摸不著頭腦的現象。舉個例子，書中關於聲音如何傳播的解釋，我以前隻知道聲音有大小高低，但這本書通過一個日常生活中非常常見的場景，比如在公園裏，遠處的人說話你聽不到，但近處的人說話就很清楚，然後深入淺齣地解釋瞭其中的物理原理。這種“原來如此”的頓悟，貫穿瞭整本書的閱讀過程。而“動手實踐”部分更是讓我躍躍欲試，迫不及待地想捲起袖子，去親身體驗那些奇妙的科學原理。我早就厭倦瞭被動接受信息，這本書恰恰滿足瞭我主動學習、動手探索的渴望。它鼓勵我去思考，去質疑，去用自己的雙手去驗證那些令人著迷的“未知”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我最近讀過的最令人驚喜的一本書瞭！《101件事兒：我怎麼不知道》——它的名字就足以勾起我所有隱藏的好奇心，讓我迫不及待地想一探究竟。我一直對這個世界充滿瞭疑問，而這本書就像一位神通廣大的朋友，為我一一解答那些讓我百思不得其解的問題。我尤其喜歡書中的“冷知識”闆塊，很多我每天都在經曆的事情，竟然隱藏著如此有趣又令人意想不到的原理。比如，書中關於為什麼我們會覺得疲勞的解釋，讓我開始重新審視自己的生活習慣。這種“原來如此”的頓悟，讓我對日常的生活充滿瞭新的興趣。更重要的是，這本書不僅僅停留在理論層麵，它的“動手實踐”部分簡直是點睛之筆。它鼓勵我用自己的雙手去探索，去驗證那些神奇的知識，讓我從一個被動的學習者，變成瞭一個積極的實踐者。我迫不及待地想跟著書中的指引，去“探索未知”的領域，去發現更多隱藏在平凡世界中的奇跡。