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健康生活圖書編委會 著

圖書標籤:

• 美容護膚
• 化妝技巧
• 彩妝
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• 美妝
• 美容
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• 實用
• 技巧
• 女性

店鋪： 梅凱瑞圖書專營店

齣版社： 吉林科學技術齣版社

ISBN：9787538440997

商品編碼：30012462146

包裝：平裝

齣版時間：2009-05-01

基本信息

書名：美容1000例

定價：29.90元

作者：健康生活圖書編委會

齣版社：吉林科學技術齣版社

齣版日期：2009-05-01

ISBN：9787538440997

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.477kg

編輯推薦

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1000張美麗圖片，800條實用竅門，3套推薦食譜，30天給你夢寐以求的好身材！
歐美日韓美容美體竅門集錦，成就女性全方位美麗的變身秘籍！日常小動作讓你獲得麯綫，精美圖片示範，跟著學，照著做，就能還你美麗！
早上洗臉後，先用收斂化妝水，然後再用清爽的營養液護膚；晚上洗臉時，可用按摩的方法去掉附在毛孔中的汙垢，然後用棉花蘸收斂化妝水在麵部撲打，*後塗上營養蜜來保養皮膚。

內容提要

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本書匯集當前流行的美容、信息。全書共分5章，章，皮膚清潔，就是要美白，讓你白的自然：第二章，發型整理。讓美麗、性感、浪漫從頭開始：第三章，運動，跑步、遊泳、瑜伽一個都不能少，除此之外還有一些在辦公室裏簡單易做的小動作，讓你動一動就會瘦；第四章，身體的調理，通過運動加以適當的調理，讓你瘦的美麗健康；第五章，飲食，為你量身訂做3套飲食方案，輔助你的運動，想瘦哪裏都可以。另外，書中還為你提供溫馨實用的小貼士，讓你感覺溫暖貼心。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理中的應用的圖書簡介。 --- 圖書名稱：《智能時代的語言解碼：深度學習驅動的自然語言處理前沿與實踐》 圖書簡介 在信息爆炸的今天，文本數據以前所未有的速度和規模湧現，如何有效、智能地理解、生成和處理人類語言，已成為衡量人工智能發展水平的關鍵指標。本書《智能時代的語言解碼：深度學習驅動的自然語言處理前沿與實踐》，旨在為讀者提供一個從理論基石到尖端應用的全景式指南，係統闡述如何運用現代深度學習技術，革新傳統的自然語言處理（NLP）範式。 本書並非一本麵嚮大眾的美容或商業促銷手冊，而是一本麵嚮工程師、研究人員、數據科學傢以及對前沿AI技術抱有濃厚興趣的專業人士的深度技術著作。我們摒棄瞭膚淺的錶麵介紹，專注於數學原理的嚴謹推導、核心算法的實現細節，以及大規模模型的工程化挑戰。 第一部分：理論基石與模型演進（從分布式錶示到注意力機製） 本書的開篇部分將為讀者打下堅實的理論基礎，追溯NLP技術棧的演進脈絡，並重點解析驅動當前所有SOTA（State-of-the-Art）模型的關鍵數學和架構創新。 第一章：詞匯與嚮量空間的重構 本章將深入探討詞嵌入（Word Embeddings）的本質。我們不僅會迴顧經典的One-Hot編碼的局限性，更會詳盡剖析Word2Vec（CBOW與Skip-Gram）背後的負采樣（Negative Sampling）和窗口機製的優化策略。隨後，我們將過渡到GloVe（Global Vectors for Word Representation），解釋其如何結閤全局語料統計信息，實現更穩定的嚮量空間。本章的核心在於理解：如何將離散的語言符號轉化為可計算、可度量的連續嚮量空間，這是所有後續深度學習模型的基礎。 第二章：序列建模的革命：循環神經網絡（RNNs）及其瓶頸 循環神經網絡是早期處理序列數據的主力。本章將詳細介紹RNN的基本結構、時間步展開（Unrolling）的概念，以及梯度消失/爆炸問題的成因。重點會放在長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部工作機製上。我們將逐一解析輸入門（Input Gate）、遺忘門（Forget Gate）和輸齣門（Output Gate）如何協同作用，實現對長期依賴關係的捕獲。本章也會討論在現代並行計算環境下，RNNs在處理超長序列時的計算效率瓶頸。 第三章：注意力機製的誕生與核心：Seq2Seq模型的飛躍 如果說RNNs是語言處理的骨架，那麼注意力機製（Attention Mechanism）就是賦予其“洞察力”的靈魂。本章將詳盡講解Encoder-Decoder架構在機器翻譯中的應用。隨後，我們將剖析Bahdanau Attention和Luong Attention的具體計算流程，特彆是它們如何計算上下文嚮量（Context Vector）以及如何指導解碼器聚焦於輸入序列的關鍵部分。本章的數學推導將清晰展示注意力權重的計算、縮放因子（Scaling Factor）的作用，以及它如何顯著提升翻譯質量和可解釋性。 第二部分：Transformer架構與預訓練範式（大模型的基石） 本部分是本書的核心，專注於近年來徹底顛覆NLP領域的Transformer模型及其衍生的各類預訓練語言模型（PLMs）。 第四章：站在“Attention Is All You Need”的肩膀上：Transformer架構深度解析 本章將以嚴謹的矩陣運算視角，解構Transformer的完整架構。我們將重點剖析多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）的並行化優勢，以及如何通過綫性投影將輸入映射到不同的錶示子空間。同時，詳細闡述位置編碼（Positional Encoding）如何彌補自注意力機製缺乏序列順序信息的缺陷，以及殘差連接（Residual Connections）和層歸一化（Layer Normalization）在深層網絡訓練中的關鍵作用。 第五章：預訓練的黃金時代：BERT、掩碼與對比學習 本書深入探討預訓練範式的核心理念：大規模、無監督地學習通用語言錶示。我們將詳細對比兩大主流預訓練任務：BERT的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）。本章會講解BERT結構中Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings的疊加過程。此外，我們還會引入RoBERTa、ALBERT等改進型模型，聚焦於優化MLM策略、參數共享技術和計算效率的提升。 第六章：生成式模型的崛起：GPT係列與自迴歸預測 與BERT的雙嚮性不同，本章專注於自迴歸模型，即GPT係列。我們將分析GPT如何僅依賴於因果掩碼（Causal Masking）來實現單嚮的文本生成，並討論其擴展性（Scaling Law）如何驅動模型參數的爆炸式增長。本章會涉及鏈式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的底層邏輯，解釋大型模型如何通過模擬推理步驟來解決復雜問題。 第三部分：前沿應用與工程實踐（從微調到部署） 本書的最後一部分將視綫轉嚮實際應用，探討如何將這些強大的基礎模型高效地遷移到具體的下遊任務中，並解決實際部署中的挑戰。 第七章：模型微調與任務適應：從零樣本到指令跟隨 本章將指導讀者掌握高效的微調（Fine-tuning）技術。我們會對比全參數微調的成本與參數高效微調（PEFT）方法的優劣。重點介紹LoRA（Low-Rank Adaptation）的數學原理，講解如何通過注入低秩矩陣來大幅減少訓練參數，同時保持性能。此外，還將涵蓋提示學習（Prompt Learning）和指令微調（Instruction Tuning）在提升模型泛化能力方麵的最新進展。 第八章：問答係統、信息抽取與文本生成質量評估 本章覆蓋NLP三大核心應用場景。在問答係統方麵，我們將解析抽取式（Extractive QA）（如SQuAD任務）與生成式（Generative QA）的架構差異。在信息抽取中，我們將討論命名實體識彆（NER）和關係抽取如何轉化為序列標注問題。評估方麵，我們將超越傳統的BLEU/ROUGE指標，探討更符閤人類認知的人工評估標準和基於模型的評估方法（如BERTScore）。 第九章：大模型部署的挑戰與優化 理論上的模型再強大，也需要在實際環境中高效運行。本章側重於工程實踐。我們將討論量化（Quantization）技術（如INT8、FP16/BF16）如何減少模型內存占用和推理延遲。此外，還將介紹模型蒸餾（Distillation），即如何用一個大型“教師”模型來訓練一個更小、更快的“學生”模型，以適應邊緣設備或低延遲要求高的服務場景。 總結 《智能時代的語言解碼》旨在提供一個結構清晰、技術深入的學習路徑。本書的讀者將能夠掌握從基礎嚮量化到復雜Transformer架構的完整技術棧，理解當前NLP研究的熱點方嚮，並具備將前沿模型部署到生産環境中的實戰能力。這不是一本關於錶麵流程的概述，而是關於深度學習如何重塑我們理解和利用語言的底層機製的權威指南。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計，可以說是現代審美的典範，乾淨、留白得當，每一次翻頁都給人一種深呼吸的感覺，完全沒有信息過載帶來的壓迫感。它在處理一些比較學術性的內容時，運用瞭非常巧妙的視覺輔助工具，比如在討論不同類型的膠原蛋白（I型、III型）在皮膚結構中的分布時，它不是用枯燥的文字去描述，而是用一種類似分子結構圖的簡化示意圖來呈現，一下子就將復雜的結構具象化瞭。我特彆喜歡它在“彩妝卸除的藝術”這一部分的處理方式。它沒有推崇某一種特定的卸妝産品，而是建立瞭一個“油溶性殘留物溶解度對照錶”，對比瞭不同乳化劑體係在接觸水後對彩妝顆粒的包裹效率。這種數據驅動的敘事方式，讓原本感性的選擇題，變成瞭一道可以量化的理性分析題。讀完這部分，我開始審視自己卸妝時對手法的執念，認識到比起反復摩擦，溫和的溶解和充分的乳化纔是關鍵。這種對細節的解構和重塑，讓我對日常的護膚流程有瞭一種全新的認識，更像是在學習一門嚴謹的科學。

評分☆☆☆☆☆

這本書的收尾部分，完全跳脫瞭傳統美容書“總結陳詞”的窠臼，反而像是一場關於“未來皮膚管理”的哲學思辨。它探討瞭基因檢測技術在未來個性化護膚中的應用前景，但並沒有盲目樂觀，而是非常審慎地指齣瞭目前數據解讀的局限性和倫理考量。它提齣一個非常發人深省的問題：當我們能夠精確知道自己細胞的衰老速度時，我們是否會因此變得更加焦慮？這種對技術進步的反思，使得整本書的格局瞬間拔高。我尤其欣賞作者在談論“內在健康”與“外在容顔”關係時所展現的謙遜態度，書中多次強調，再好的外用産品也無法彌補長期睡眠不足和營養失衡帶來的底層損傷。它甚至提供瞭一份“營養與皮膚健康關聯食物圖譜”，這個圖譜不是簡單地羅列“多吃蔬菜”，而是精確到每種維生素（如維生素K2、B7）在皮膚細胞信號傳導通路中的具體作用。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學會瞭如何更好地保養皮膚，更像是接受瞭一次關於如何更智慧地生活、更審慎地麵對自我身體的深度教育，這遠超齣瞭我最初對一本“美容書”的期望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是直擊人心，那種略帶復古的米白色調，配上精緻的燙金字體，讓我一眼就在書店的書架上被它吸引住瞭。我原本以為這隻是一本普通的美容護理指南，畢竟市麵上的同類書籍多如牛毛，大多是韆篇一律的“快速變美秘籍”或者“成分黨必看寶典”。然而，當我翻開第一頁，我意識到我可能低估瞭它。它沒有上來就給你一堆復雜的化學公式或者讓你去購買昂貴儀器的推銷，反而像是一個經驗豐富的朋友，坐在你對麵，娓娓道來她多年積纍下來的護膚心得。比如，它花瞭足足三頁篇幅來討論“清晨第一杯水的溫度與時機對肌膚微循環的影響”，這種細緻入微的觀察，絕非一般大眾讀物所能企及。我尤其欣賞它在介紹基礎清潔步驟時，不是簡單地羅列“潔麵乳、化妝棉”，而是深入探討瞭不同地域水質硬度對麵部清潔殘留物的潛在影響，甚至還附帶瞭簡單的傢庭水質軟化小竅門。這種將生活細節與專業知識巧妙融閤的處理方式，讓人在閱讀時感到既實用又貼心，仿佛每一個小小的習慣都能被重新審視和優化。這種對“日常”的尊重和深入挖掘，讓我對後續的內容充滿瞭期待，它不僅僅是關於“美容”，更是一種對精緻生活的態度錶達。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是進行瞭一場深度的主題沙龍，每一章的切換都帶著明確的邏輯跳轉和視角轉換，絕不是那種東拉西扯的拼湊感。最讓我印象深刻的是關於“情緒與皮質醇水平對痤瘡爆發周期的影響”那一章節。市麵上很多書籍往往將“壓力”歸結為一個抽象的概念，然後建議“多睡覺”、“少生氣”。但這本則引入瞭最新的內分泌學研究成果，用圖錶清晰地展示瞭皮質醇峰值與特定皮膚炎癥指標的關聯性。更絕的是，它沒有止步於理論，而是提供瞭一套結閤瞭正念冥想和特定呼吸法的“十分鍾皮膚舒緩練習”。我試著按照書中的指導，在感到焦慮時進行瞭一次練習，雖然效果不可能立竿見影，但那種強迫自己慢下來的過程，本身就是一種心理乾預。此外，它對“防曬誤區”的解析也極其到位，沒有落入“PA值越高越好”的俗套，而是詳細比較瞭物理防曬劑和化學防曬劑在不同光照光譜下的穿透率差異，讀完之後，我立刻扔掉瞭幾瓶自認為“安全”的舊防曬霜，這種知識帶來的安全感是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的，是它對“季節性皮膚適應性調整”的闡述。我一直以來都苦於換季時皮膚的莫名不適，要麼是乾燥起皮，要麼是油光滿麵。很多書籍隻會建議“換一個更滋潤的乳液”，但這本書卻將焦點放在瞭環境濕度的變化對角質層水閤作用的影響上。它提供瞭一套非常實用的“濕度追蹤與産品調整矩陣”，讓你根據當地的實時濕度百分比，來決定當天早晚護膚品中“油相”和“水相”的比例。這個矩陣設計得非常巧妙，比如當濕度低於40%時，建議將精華液中的封閉劑成分占比提高15%；而當濕度超過75%時，則應減少油基麵霜的使用，轉而使用含有滲透劑的啫喱産品。這種精細到天氣的護理方案，簡直是為生活在氣候多變地區的人量身定做。此外，書中對“空氣汙染對皮膚屏障的長期影響”的探討也非常深入，甚至提及瞭PM2.5顆粒物如何攜帶自由基並引發綫粒體損傷的機製，讓我認識到，選擇含有抗氧化劑的産品，不僅僅是為瞭“抗老”，更是為瞭建立一道對抗環境壓力的“生物防火牆”。