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孫晶丹 著

圖書標籤:

• 孕期指南
• 孕婦保健
• 備孕
• 孕期營養
• 胎兒發育
• 分娩
• 産後恢復
• 育兒知識
• 孕期心理
• 母嬰健康

齣版社： 新疆人民衛生齣版社

ISBN：9787537266574

版次：1

商品編碼：12000602

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：480

字數：400000

編輯推薦

本書以時間為綫索，詳細地介紹瞭妊娠分娩過程中，新手媽媽應該知道和必須知道的知識、方法和技巧。因而，此書如同一位貼心的婦産科、兒科醫生或早教專傢一樣，逐月指導孕媽媽如何處理孕期不同月份的各類不適或問題，按月選擇正確的胎教方法和內容，科學地進行産檢，教會孕媽媽如何在日常生活中正確飲食和運動、休息，陪伴孕媽媽輕鬆愉快地度過一個完美的孕期。

內容簡介

計劃懷孕，夫妻雙方應注意什麼？纔能順利懷上寶寶！孕媽媽懷孕瞭，應該做什麼？吃什麼？纔能生齣健康寶寶！孕期一到十月應該注意什麼？吃什麼？孕媽媽與胎寶寶纔能健康成長！不孕癥的夫妻應該吃什麼？做什麼？纔能順利懷孕！高齡孕媽媽應該注意什麼？吃什麼？寶寶纔能健康齣生！這是一本詳錄媽媽孕前至分娩、誕下健康寶寶的實用知識大百科！

作者簡介

孫晶丹，碩士，高級營養師、國際藥膳師。畢業於白求恩醫科大學及華中科技大學碩士研究生班、深圳市營養培訓創始人之一。從事臨床營養、學生營養工作多年，在營養、運動、心理、藥膳及養生等綜閤自然療法上有著獨特的見解和豐富經驗。

內頁插圖

目錄

前言/序言

無論你處在妊娠分娩過程的哪一階段，無論你遇到什麼樣的問題，這本書總會帶給你寬慰，為你齣謀劃策，用科學方法解決你的實際問題。如基本的優生常識、生殖常識，提高懷孕概率的方法，孕産夫妻飲食調理、孕前計劃，孕期十個月中孕婦身心變化，以及胎兒發育過程、胎教、産檢、飲食、安全用藥、分娩等相關內容。

好的，這是一本關於深度學習與自然語言處理的專業書籍的詳細介紹： --- 《深度學習賦能：從基礎理論到前沿應用》 書籍定位： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的深度學習知識體係，特彆聚焦於自然語言處理（NLP）領域的最新進展和核心技術。它不僅是理論的教科書，更是工程實踐的指南，適閤希望係統掌握深度學習核心算法、理解前沿模型結構並將其應用於實際NLP任務的工程師、研究人員和高級學生。 目標讀者： 對機器學習、深度學習有基本瞭解，希望深入NLP領域的開發者。 希望係統學習Transformer架構、預訓練模型（如BERT、GPT係列）原理的科研人員。 在企業中負責自然語言處理項目、需要掌握前沿模型部署與優化的工程師。 希望通過實戰案例鞏固理論知識的計算機科學專業學生。 核心內容詳解： 第一部分：深度學習基礎與工具箱 本部分是構建未來所有高級模型的基礎。我們不會停留於淺嘗輒止的介紹，而是深入探討深度學習的數學本質和工程實現細節。 第一章：張量代數與計算圖 深入講解張量（Tensor）在深度學習中的角色，區分其與傳統矩陣運算的區彆。重點剖析計算圖的構建、前嚮傳播與反嚮傳播的機製。我們將詳細拆解鏈式法則在深度學習中的具體應用，解釋自動微分（Autograd）是如何高效實現的，並對比TensorFlow和PyTorch中自動微分機製的底層差異。 第二章：核心優化算法與正則化 詳述隨機梯度下降（SGD）的變種，包括Momentum、AdaGrad、RMSProp，並重點分析Adam及其變種（如AdamW）的收斂性與實際效果。正則化部分將超越L1/L2，深入探討Dropout的隨機性對模型泛化能力的貢獻，以及早停（Early Stopping）與Batch Normalization（BN）在穩定訓練過程中的關鍵作用。 第三章：現代神經網絡結構初探 迴顧捲積神經網絡（CNN）的演進，重點講解其在序列數據處理中（如一維捲積）的局限性。引入循環神經網絡（RNN）的基本結構，剖析標準RNN在長距離依賴捕獲上的梯度消失/爆炸問題，並為後續的LSTM/GRU奠定理論基礎。 第二部分：自然語言處理的基石——從詞嵌入到序列模型 本部分將NLP的焦點從傳統特徵工程轉嚮基於神經網絡的錶示學習。 第四章：詞嵌入的深度演進 係統介紹Word2Vec（CBOW與Skip-gram）的原理與優化技巧。深入探討GloVe的全局矩陣分解思路。更重要的是，講解如何評估詞嵌入的質量，以及如何處理OOV（Out-of-Vocabulary）問題。我們將對比靜態詞嵌入（如Word2Vec）與上下文相關的動態詞嵌入（為後續Transformer鋪墊）的本質區彆。 第五章：循環神經網絡的精細化處理 詳細解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，著重分析遺忘門、輸入門、輸齣門（或更新門、重置門）的數學公式與信息流控製機製。通過具體案例展示它們如何有效解決傳統RNN中的長期依賴問題。 第六章：Seq2Seq模型與注意力機製的誕生 全麵介紹Encoder-Decoder框架，這是機器翻譯等任務的基石。重點講解“注意力”（Attention）機製的引入如何打破編碼器輸齣的“瓶頸”——固定長度的上下文嚮量。詳細推導標準加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）的計算過程。 第三部分：革命性的架構——Transformer與預訓練模型 本部分是全書的核心，全麵覆蓋當前NLP領域最主流的技術棧。 第七章：Transformer架構的徹底解構 “Attention Is All You Need” 的完整實現。本章將逐層解析Transformer的Encoder和Decoder結構。重點剖析多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）的並行計算優勢，解釋位置編碼（Positional Encoding）為何是必要的，以及前饋網絡層（Feed-Forward Network）的作用。我們將展示如何通過可視化工具追蹤注意力權重在不同層級的變化。 第八章：預訓練模型的範式轉移——BERT傢族 深入講解BERT的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務。分析BERT的雙嚮上下文理解能力是如何通過MLM實現的。詳細闡述Transformer Encoder在BERT中的具體應用。此外，還將介紹RoBERTa、ELECTRA等改進模型的創新點，以及如何在特定下遊任務上進行高效的微調（Fine-tuning）。 第九章：生成式模型的飛躍——GPT係列與自迴歸建模 聚焦於基於Transformer Decoder的自迴歸模型，重點解析GPT-1、GPT-2和GPT-3的演進路徑。闡述因果語言模型（Causal Language Modeling）的訓練目標。特彆關注GPT-3引入的In-Context Learning（上下文學習）和少樣本/零樣本學習（Few-Shot/Zero-Shot Learning）的能力，並探討其背後的湧現能力（Emergent Abilities）。 第十章：指令跟隨與人類反饋強化學習（RLHF） 探討大型語言模型（LLM）如何從純粹的文本預測轉嚮遵循人類指令的能力。詳細介紹指令微調（Instruction Tuning）的過程。最關鍵的是，深入講解RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的三大核心步驟：監督微調（SFT）、奬勵模型的訓練（Reward Model Training）和使用PPO（Proximal Policy Optimization）進行強化學習對齊。 第四部分：高級應用、部署與倫理挑戰 本部分關注如何將前沿模型應用於實際場景，並探討工程化和潛在風險。 第十一章：高效微調與模型壓縮 針對LLM的巨大參數量，詳細介紹參數高效微調（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Adapter Tuning和Prefix Tuning的工作原理和實現細節。探討模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等模型壓縮技術，以適應邊緣設備或資源受限環境。 第十二章：專業領域的應用實踐 通過具體案例展示Transformer模型在以下領域的深度應用： 1. 信息抽取（IE）： 使用Span-based或Sequence Tagging方法進行命名實體識彆（NER）和關係抽取。 2. 文本摘要（Summarization）： 比較抽取式與生成式摘要的優缺點及模型實現。 3. 問答係統（QA）： 區分抽取式QA（如SQuAD）和生成式QA。 第十三章：模型部署與推理優化 介紹將訓練好的模型投入生産環境的關鍵步驟。涵蓋TensorRT、ONNX Runtime等推理加速框架的使用。討論批處理（Batching）、KV Cache優化在生成式任務中對延遲和吞吐量的巨大影響。 第十四章：LLM的局限性、偏見與可信賴性 深入討論當前LLM麵臨的挑戰，包括幻覺（Hallucination）現象的成因與緩解策略。分析模型訓練數據中存在的社會偏見如何被放大。講解可解釋性（Interpretability）的基本方法，如Saliency Maps或Attention可視化在診斷模型決策中的應用，強調負責任的人工智能（Responsible AI）原則。 --- 本書特色： 1. 代碼先行與理論結閤： 每章核心算法均配有基於PyTorch的清晰代碼實現示例，確保讀者能夠從代碼層麵理解復雜的數學公式。 2. 麵嚮未來： 全書結構緊密跟隨NLP領域從RNN到Attention，再到LLM的演進路綫，重點覆蓋當前最熱門的RLHF和PEFT技術。 3. 工程深度： 詳細探討模型部署、壓縮和優化，彌補瞭純理論書籍在工程實踐上的不足。 通過係統學習本書內容，讀者將不僅掌握深度學習的底層原理，更能熟練駕馭當前最先進的自然語言處理工具箱，為構建下一代智能應用打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我不得不提一下這本書的深度和廣度，簡直超乎我的預期。原本以為它會比較側重某一個方麵，但實際上，它構建瞭一個非常全麵的知識體係。從宏觀的背景介紹到微觀的操作指南，幾乎涵蓋瞭所有我能想到的方麵。我尤其欣賞作者在信息源的嚴謹性上所下的功夫，每一個論點都有據可查，引用瞭大量最新的研究成果和權威觀點，這讓整本書的內容充滿瞭可信度和說服力。很多我之前在網上零散搜索過的信息，都在這本書裏得到瞭係統和深度的整閤，形成瞭一個完整的知識網絡。這種“一書在手，盡攬全局”的感覺，對於追求高效和精準的現代讀者來說，無疑是巨大的福音。它不僅僅是提供答案，更重要的是教會你如何去思考和解決問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性達到瞭一個令人驚嘆的程度，它真正做到瞭“學以緻用”。我發現書中的很多技巧和方法，我立馬就能在日常生活中進行嘗試，並且看到瞭立竿見影的效果。作者在提供操作步驟時，總是考慮得非常周到，會預見到讀者可能遇到的各種“小麻煩”，並提前給齣解決方案。比如，那些關於時間管理和資源分配的章節，簡直就是我的救星。它不像一些理論書籍那樣高高在上，而是非常接地氣，充滿瞭“實戰經驗”。我甚至把這本書當作瞭一個隨身的“問題解決手冊”，每當遇到新的挑戰，翻開它總能找到令人眼前一亮的啓發。這種即時反饋和切實幫助，讓這本書的價值遠遠超齣瞭它的定價。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和裝訂質量也讓我印象深刻，體現瞭齣版方對讀者的尊重。書脊的鎖綫膠裝工藝非常牢固，即使我經常需要將書攤平甚至用力按壓來做筆記，它也絲毫沒有散架的跡象，這對於經常需要深度閱讀和標記重點的書籍來說至關重要。紙張的選擇也是上乘之選，那種微啞光處理，既能保證色彩的鮮艷度，又能有效減少反光，長時間閱讀下來眼睛非常舒適。更值得稱贊的是，本書的附錄和索引部分做得極為詳盡和科學。查找特定信息時，能迅速定位，這極大地提升瞭工具書的使用效率。總的來說，這是一本從內容到載體都經過精心打磨的誠意之作，拿在手中就能感受到製作團隊的匠人精神。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常吸引人，那種柔和的色調和精緻的插圖，一看就知道是那種精心打磨過的作品。我拿到手的時候，首先被它厚實的質感和精良的紙張質量所吸引，拿在手裏沉甸甸的，給人一種內容豐富、值得細讀的感覺。內頁的排版也做得非常考究，字體大小適中，行距閤理，閱讀起來非常舒服，即使是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我特彆欣賞作者在內容編排上的用心，從基礎知識的梳理到深入的探討，邏輯性很強，層層遞進，讓人很容易就能跟上思路。書中的圖文並茂的設計，更是大大提升瞭閱讀體驗，那些精美的插圖和圖錶，讓復雜的概念變得生動易懂，極大地幫助瞭理解。我感覺這本書不僅僅是一本工具書，更像是一位耐心的嚮導，溫柔而堅定地引導著讀者探索知識的海洋，讓人在閱讀的過程中充滿瞭愉悅感和收獲感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格實在是太棒瞭，完全沒有那種生硬的教科書式的感覺，更像是與一位經驗豐富、知識淵博的朋友進行深入交流。作者的筆觸細膩而富有情感，尤其是在描述那些微妙的、難以言喻的體驗時，那種真誠和體貼讓人倍感溫暖。我最喜歡的一點是，作者似乎非常懂得讀者的睏惑與焦慮，總能在關鍵時刻給齣最恰當的安慰和最實用的建議。比如，在講解某個專業術語時，作者總會用生活化的例子來打比方，一下子就把那些晦澀的知識點變得通俗易懂，讓人茅塞頓開。這種深入淺齣的敘事方式，極大地降低瞭閱讀門檻，讓即便是初次接觸相關領域的人也能迅速上手。讀完一個章節，常常會有一種“原來如此！”的豁然開朗的感覺，這種閱讀的滿足感，是很多同類書籍無法給予的。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，讓人能看的下去，編排的還不錯

評分☆☆☆☆☆

給弟媳婦買的，信賴京東。

評分☆☆☆☆☆

正版，但是內容真不行，寫的都些廢話比較多

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好！

評分☆☆☆☆☆

還蠻實用的，厚厚一本，紙張較好，裏麵彩色的。

評分☆☆☆☆☆

這款知行閤一王陽明套裝大閤集不錯，讀萬捲書，行萬裏路，贊！

評分☆☆☆☆☆

京東自營的圖書質量可靠，物流飛快，包裝精緻，沒有一點損壞汙垢，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

東西很好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

很全麵的育兒書，京東搞活動時買很便宜！喜歡