不可不知的1000个备孕宜忌 孕产胎教 孕前准备 孕前检查及用药 二胎备孕 常见生育问题的 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787121274503

商品编码：25737152330

丛书名： 不可不知的100个备孕宜忌

商品参数

不可不知的1000个备孕宜忌
	定价	49.90
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2016年01月
	开本	24开
	作者	王琪著
	装帧	平装
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787121274503

目录

备孕生活宜忌  
心理宜忌 16  
宜做好怀孕的心理准备 16  
宜具备积极的生育态度 17  
忌孕前情绪过于紧张 17  
忌有过多的顾虑 17  
夫妻之间宜学会宽容 18  
忌经常发怒 19  
忌夫妻间激烈争吵 19  
宜学会调节工作压力 20  
忌过于担心对工作的影响 20  
备育男性宜乐观地对待自己的责任 21  
宜多读书丰富心灵 21  
起居宜忌 22  
宜保持舒适的室内环境 22  
警惕装修中的隐形杀手 23  
养花草需谨慎 23  
宜准备适合孕妈妈休息的床上用品 24  
保持良好的起居习惯 24  
洗澡水水温宜适中 25  
备育男性忌过频洗热水澡 25  
备育男性忌久泡桑拿 25  
宜使用适合自己的洁肤乳 26  
宜使用无害的洗发液 26  
备育男性不宜留胡须 27  
备育男性需慎用美发产品 27  
忌浓妆艳抹、染发烫发 28  
忌穿高跟鞋 29  
宜穿平底鞋 29  
备孕前3个月宜着宽松的衣裤 30  
备育男性忌穿紧身裤 30  
忌经常趴着睡觉 31  
性生活忌过少、过频 31  
忌在屋内铺地毯 31  
忌熬夜 31  
备育男性忌久坐沙发 32  
忌用烟雾清新剂 33  
慎用洗涤剂 33  
宜远离厨房油烟 34  
小心燃气带来的危害 35  
宜远离噪声 35  
宜远离汽车废气 35  
宜远离电磁辐射 36  
保健宜忌 37  
宜将体重调整到**状态 37  
备孕女性忌盲目减fei 38  
孕前3个月宜远离宠物 39  
宜远离有害的工作 40  
孕前6个月宜戒烟禁酒 42  
宜注意经期保健 43  
宜正确选购卫生巾 44  
忌不正确使用卫生巾 44  
忌经期性生活 45  
宜注意肾的保养 46  
宜保护好乳房 48  
宜关注性器官的清洁卫生 49  
忌性生活过程突然中断 50  
忌性生活前后洗热水浴 51  
运动健身宜忌 52  
宜养成良好的运动习惯 52  
孕前6个月开始保持有规律的运动 53  
忌运动前空腹或吃得过饱 53  
散步有利平静心情 54  
慢跑有利优生 54  
跳绳有利新陈代谢 55  
游泳有利顺产 55  
宜练习普拉提，为孕期、分娩做准备 56  
忌运动量过大 60  
忌运动时“急刹车” 61  
忌运动前吃容易胀气的食物 61  
宜夫妻一起运动 61  
备育男性忌骑车运动 62  
中午忌激烈运动 63  
................

内容介绍
本书采用宜忌的形式，从饮食、起居、心理调试、运动健身、保健、受孕时机、孕前检查及用药、二胎备孕、常见生育问题的调养等方面，以简洁的肯定和否定回答向读者quan方位讲述孕前准备知识，一页讲“宜”，一页讲“忌”，一本书讲清备孕宜忌。力争通过wan美的孕前准备知道，帮助备孕妈妈孕育出健康、聪明的宝宝。

书籍名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》 图书简介 本书是一部面向计算机科学研究者、人工智能工程师以及对自然语言处理（NLP）技术有深入学习需求的专业人士的深度技术专著。它系统、全面地梳理了当前深度学习范式在NLP领域的核心理论基础、主流模型架构及其在复杂应用场景中的落地实践，旨在为读者提供一套从原理到实践的完整技术蓝图。 本书的结构设计严谨，内容由浅入深，力求在保持理论深度和广度的同时，充分体现前沿研究的动态性和工程实践的可操作性。 第一部分：基础理论重构与新范式确立 本部分首先回顾了NLP的发展历程，重点强调了从传统统计模型到神经网络模型的范式转变，并为后续深度学习模型的理解奠定坚实的数学和计算基础。 词向量的演进与超越： 详细解析了Word2Vec、GloVe等经典模型的工作原理，并深入探讨了上下文相关的词嵌入技术，如ELMo的特征抽取机制，为理解现代预训练模型的上下文依赖能力打下基础。 循环神经网络的局限与突破： 对RNN、GRU、LSTM的结构、梯度消失/爆炸问题的处理机制进行了详尽阐述。同时，重点分析了其在长序列建模上的固有瓶颈，为引入注意力机制做铺垫。 注意力机制的革命： 细致剖析了自注意力（Self-Attention）机制的数学构建，包括查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的并行计算能力和表征多样性。 第二部分：Transformer架构及其衍生模型 Transformer架构是当前NLP领域的基石。本部分将花费大量篇幅，深度剖析该架构的每一个组成部分，并介绍基于此架构发展出的主流预训练模型家族。 Transformer核心解析： 从Encoder和Decoder的堆叠结构出发，详细讲解了位置编码（Positional Encoding）如何为模型注入序列信息，并对比了不同层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）在训练稳定性和收敛速度上的影响。 基于Encoder的预训练模型（BERT家族）： 深入探讨了BERT的双向训练策略——掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。针对BERT的变体，如RoBERTa、ALBERT、ELECTRA，本书对比了它们在预训练目标、参数共享、负采样策略上的创新点及其对性能和效率的影响。 基于Decoder的自回归模型（GPT家族）： 侧重分析GPT系列模型如何通过单向训练实现强大的文本生成能力。重点解析了其在超大规模参数和海量数据上的扩展性，并探讨了In-Context Learning（上下文学习）的理论基础和实际应用。 Encoder-Decoder统一架构（T5与BART）： 介绍了如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”（Text-to-Text）的框架，以及BART在去噪自编码器方面如何结合了BERT的编码能力和GPT的解码能力。 第三部分：前沿应用场景的深度实践 本部分将理论模型与实际业务需求紧密结合，展示如何利用这些前沿模型解决复杂的NLP难题，并侧重于工程优化和部署策略。 复杂问答系统（QA）： 不仅涵盖抽取式问答（如SQuAD），更深入探讨了生成式和知识图谱增强的开放域问答系统。内容包括如何利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构提升生成答案的准确性和可追溯性。 机器翻译（NMT）的优化： 讨论了神经机器翻译在高资源和低资源语言对上的挑战。重点介绍如何利用领域自适应技术（Domain Adaptation）和反向翻译（Back-Translation）来提升特定行业术语的翻译质量。 文本摘要与信息抽取： 对比了抽取式摘要（基于句子重要性排序）和生成式摘要（seq2seq生成）的优缺点。在信息抽取方面，本书提供了如何利用序列标注模型（如CRF-LSTM或基于Transformer的NER）进行复杂实体及关系抽取的实战教程。 大模型时代的提示工程（Prompt Engineering）： 这是一个专门为后GPT时代设计的章节。详细介绍零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）提示的设计原则、链式思考（Chain-of-Thought, CoT）的引入机制，以及如何通过自动化提示优化（AutoPrompt）来最大化模型的输出性能，而无需进行大规模微调。 第四部分：工程化、效率与伦理挑战 任何前沿技术要成功落地，都离不开工程优化和对潜在风险的规避。 模型压缩与加速： 针对部署在资源受限环境中的需求，本书详细介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如INT8、稀疏化）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理和PyTorch/TensorFlow中的实现方法，以期在保持精度损失最小化的前提下，显著提高推理速度。 高效微调策略： 在全参数微调成本高昂的背景下，本书重点介绍了参数高效微调（PEFT）技术，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning等，这些技术使得在单张GPU上微调千亿级模型成为可能。 可解释性（XAI）与鲁棒性： 探讨了如何使用LIME、SHAP等工具来探究模型决策过程。此外，针对对抗性攻击（Adversarial Attacks）在NLP中的表现，本书提供了防御策略的概述。 模型偏见与伦理考量： 讨论了训练数据中隐含的社会偏见（如性别、种族偏见）如何被模型学习和放大，并介绍了评估和缓解这些偏见的量化指标和技术方案。 目标读者与本书价值 本书内容技术性强，面向具有一定编程基础和机器学习背景的读者。通过阅读本书，读者不仅能深入理解当前最先进的NLP模型是如何工作的，更能掌握将这些复杂模型高效部署到实际生产环境中的关键技术和最佳实践。它为读者构建了一个从理论基石到前沿应用，再到工程优化的完整知识体系，是NLP领域技术人员案头必备的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和信息组织逻辑简直是为我们这种时间紧张的职场人士量身定做的。我通常只能利用通勤的时间翻阅，如果信息碎片化或者章节衔接混乱，我很快就会失去兴趣。但这本《不可不知的1000个备孕宜忌》做到了逻辑的层层递进。从最基础的“孕前身体自检清单”开始，到深入的“激素六项解读”和“精子活力评估”，再到“高龄备孕的风险管理”，每一步都像是精确规划的路线图。我最欣赏的是它对于“用药安全”这一块的处理。它没有笼统地列出“哪些药不能吃”，而是根据孕前、孕早期、孕中期等不同阶段，详细区分了常用药物的安全性等级，并提供了具体的替代方案建议，这种细致程度让我感到非常踏实。我甚至把书里关于孕前体检项目说明的那几页用荧光笔做了标记，准备下次去体检时对照着和医生沟通，确保不错过任何关键环节。

评分☆☆☆☆☆

我本来以为，市面上关于“二胎备孕”的书籍通常会集中在精力分配和“大宝如何适应”的主题上，但这本书在这方面的切入点非常独特且实用。它清楚地意识到了二胎备孕夫妻的特殊性——他们不仅要关注生理状态的恢复，还要面对年龄增长带来的卵巢储备下降的现实挑战，以及如何平衡对两个孩子的未来投入。书中有一段专门讨论了“两次孕育间隔期的身体修复”的章节，详细分析了剖腹产后子宫修复的注意事项，这对于我这种头胎是剖腹产的妈妈来说，简直是雪中送炭。它提供的建议非常务实，比如如何通过特定的核心训练来强化腹部肌肉群，为下一次怀孕打下更坚实的基础。这种对不同生育阶段群体的差异化关注，让这本书超越了一般性的“备孕指南”的范畴，更像是一部针对不同人生阶段的生育健康规划书。

评分☆☆☆☆☆

作为一位对“胎教”充满好奇的准妈妈，我对于书中关于“孕产胎教”的部分非常期待。我原以为这部分会充斥着许多虚无缥缈的理论，但这本书却提供了一套非常接地气、可以立即上手的操作指南。它不是简单地告诉你“要多听莫扎特”，而是详细区分了不同孕周胎儿的听觉和视觉发育特点，并推荐了对应阶段最有效的刺激方式。例如，在孕早期如何通过轻柔的呼吸练习来安抚自己，从而间接影响胎儿的宫内环境；在孕中后期，如何设计家庭成员参与的互动游戏，而不是让准爸爸只是在一旁“旁观”。特别是关于“亲子依恋的早期建立”这一块，书里建议了一些非常温馨的“对话练习”，让我们夫妻可以提前进入父母角色。这本书让胎教不再是孕期一项额外的任务，而是自然融入日常生活的一种充满爱的互动，这对我理解“孕育”的意义产生了很大的启发。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书完全是冲着它名字里提到的“常见生育问题的解决思路”去的，因为我和先生已经备孕了快一年，期间经历了几次失望，心里难免有些七上八下。这本书在解读常见生育障碍，比如排卵不规律或者轻微的男性因素问题时，展现了令人信服的专业性。它没有直接给出“去医院做什么检查”的流水账式的指导，而是深入浅出地解释了这些问题背后的生理机制，这对于我们这类想深入了解自己身体状况的读者来说，太重要了。更棒的是，它并没有过度强调西医的介入，而是花了很大的篇幅来探讨中医在辅助调理方面的应用，比如不同体质的女性如何通过艾灸或特定的食疗方来改善内环境，并且引用了一些临床观察的案例作为佐证。虽然有些中医的理论对我来说是全新的，需要反复阅读才能消化，但这种多角度的探讨，极大地拓宽了我的思路，让我明白“备孕”是一项需要耐心和多方面配合的系统工程，而非单一路径可以解决。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很用心，封面那种柔和的米白色调，配上精致的插画，拿在手里就感觉很温馨、很有希望。我本来以为这种实用性很强的书籍可能会写得比较枯燥，全是密密麻麻的医学术语和数据，但实际上，作者在行文上非常注重可读性。比如，在介绍孕前营养补充剂的时候，它不是简单地罗列维生素的名称和剂量，而是用了很多生活化的比喻来解释为什么“叶酸”是重中之重，甚至还穿插了一些小故事，讲述不同体质的女性如何通过调整饮食来“蓄力”。我特别喜欢它对“情绪管理”的着墨，书中提到很多备孕过程中的焦虑和夫妻间的沟通障碍，并提供了许多实际可操作的放松技巧，比如冥想的步骤、特定的音乐列表，甚至还有推荐的轻量级运动。读完第一部分，我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一个非常耐心且专业的“闺蜜”在身边指导，这种感觉是很多冰冷的科普读物无法给予的。它更像是一本陪伴手册，而不是一本工具书，让我对未来的孕育之路充满了期待和从容。