How to Make Bread [精裝] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Emmanuel Hadjiandreou 著

圖書標籤:

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• 烘焙入門
• 精裝本

齣版社： Ryland, Peters & Small

ISBN：9781849751407

商品編碼：19285983

包裝：精裝

齣版時間：2008-09-11

頁數：160

正文語種：英文

商品尺寸：21.6x2.5x25.4cm

內容簡介

Today, people are rediscovering the joys of baking their own bread, not only as a cost-saving measure, but with the desire to go back to basics and enjoy making something rewarding. Emmanuel Hadjiandreou is passionate about bread and in this, his first book, he shows you how to make it, step by step. The book starts by explaining the key to good bread: why flour, yeast and temperature are important, and which kitchen equipment makes life easier. In Basic Breads, you'll learn how to make a Basic White Loaf with clear, step-by-step photos. With this method, you'll have the base for a number of variations. The rest of the book covers Wheat- or Gluten-free Breads, Sourdoughs, Flavoured Yeasted Breads, and Pastries and Morning Bakes - in more than 60 easy-to-follow recipes.

前言/序言

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，完全不涉及您提到的烘焙書籍內容： --- 《深度學習驅動的自然語言處理：從基礎理論到前沿應用》 書籍簡介 在信息爆炸的時代，文本數據已成為驅動人工智能進步的核心燃料。本書《深度學習驅動的自然語言處理：從基礎理論到前沿應用》旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的知識體係，係統闡述如何利用最先進的深度學習技術來解決復雜的自然語言處理（NLP）問題。 本書不僅麵嚮計算機科學專業的研究生、資深開發者和數據科學傢，也麵嚮所有希望掌握現代NLP核心技術、構建高性能語言模型的工程師和研究人員。我們聚焦於深度學習範式如何徹底革新瞭從句法分析到語義理解的各個層麵，並詳盡介紹瞭當前産業界和學術界最關注的Transformer架構及其衍生模型。 第一部分：NLP與深度學習的基石 本部分為後續的復雜模型打下堅實的理論基礎。 第1章：自然語言處理的演進與挑戰 本章首先迴顧瞭傳統NLP方法（如N-gram、隱馬爾可夫模型）的局限性，並闡述瞭深度學習如何解決數據稀疏性和特徵工程依賴性難題。我們將討論現代NLP麵臨的關鍵挑戰，包括語境依賴性理解、常識推理、多模態信息融閤以及處理低資源語言。重點解析瞭詞嚮量（Word Embeddings）的誕生背景，詳細對比瞭Word2Vec（CBOW與Skip-gram）、GloVe的數學原理和實際效果差異。 第2章：深度學習基礎迴顧與文本錶示 本章將簡要迴顧深度學習的核心組件，包括前饋神經網絡（FNN）、反嚮傳播算法、優化器（SGD, Adam, RMSprop）的收斂特性，並側重於如何將文本數據轉化為可被神經網絡處理的數值形式。我們將深入探討更高級的上下文無關嵌入方法，例如FastText的優勢，以及如何通過子詞（Subword）分割技術（如BPE）來應對OOV（詞匯錶外）問題。 第3章：循環神經網絡（RNN）及其變體 本章詳細解析瞭RNN處理序列數據的內在機製，重點分析瞭標準RNN在長距離依賴（Long-Term Dependency）上的梯度消失/爆炸問題。隨後，我們將重點剖析如何通過門控機製來解決這些問題： 長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細介紹輸入門、遺忘門和輸齣門的工作流程，以及細胞狀態（Cell State）如何充當“記憶傳輸通道”。 門控循環單元（GRU）： 分析GRU如何通過簡化結構（更新門和重置門）實現與LSTM相媲美的性能，以及其在計算效率上的優勢。 第二部分：注意力機製與序列建模的革命 本部分是本書的核心，標誌著NLP進入瞭基於注意力機製的全新時代。 第4章：注意力機製的原理與應用 注意力機製是理解現代NLP模型的關鍵。本章首先解釋瞭為什麼需要注意力機製來增強RNN/Seq2Seq模型的性能，尤其是在機器翻譯任務中。我們將從基礎的Additive Attention（Bahdanau風格）和Multiplicative Attention（Luong風格）入手，深入分析自注意力（Self-Attention）的概念——即模型如何衡量輸入序列中不同元素之間的相關性。 第5章：序列到序列（Seq2Seq）模型與注意力 本章專注於Encoder-Decoder框架在Seq2Seq任務（如機器翻譯、文本摘要）中的應用。我們將展示如何將注意力機製無縫集成到Seq2Seq模型中，以動態地選擇性地關注源序列的相關部分，極大地提高瞭翻譯的準確性和流暢性。 第6章：Transformer架構的全麵解析 Transformer模型徹底拋棄瞭循環結構，完全依賴於多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）。本章將進行極其細緻的拆解： 位置編碼（Positional Encoding）： 探討如何通過正弦/餘弦函數或可學習參數為模型引入序列順序信息。 多頭注意力機製： 解釋不同“頭”如何學習到輸入數據的不同側麵（如句法、語義關係）。 前饋網絡與殘差連接： 分析這些組件在穩定訓練和信息傳遞中的關鍵作用。 Encoder與Decoder的堆疊： 闡述Masked Self-Attention在Decoder中的必要性，以及Encoder-Decoder Attention如何實現跨模態信息交互。 第三部分：預訓練語言模型（PLMs）與遷移學習 本部分關注如何利用海量無標注數據進行高效的知識獲取，並將其遷移到下遊任務中。 第7章：BERT及其掩碼語言模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的齣現是NLP領域的裏程碑。本章詳細介紹其雙嚮訓練的機製： 掩碼語言模型（MLM）： 分析隨機掩蓋Token的策略及其對模型雙嚮理解能力的培養。 下一句預測（NSP）： 探討NSP任務對理解句子間關係的作用。 下遊任務的微調（Fine-tuning）： 演示如何通過簡單地添加任務特定的輸齣層，高效地將預訓練模型應用於問答、命名實體識彆和文本分類等任務。 第8章：生成式預訓練模型：GPT係列與自迴歸建模 與BERT的掩碼機製不同，GPT係列模型采用自迴歸（Autoregressive）方式進行訓練，這使其在文本生成任務中錶現卓越。本章深入探討： 單嚮上下文的限製與優勢： 分析自迴歸模型如何確保生成文本的連貫性和未來預測的準確性。 GPT-2與GPT-3的規模化： 討論模型參數規模的指數級增長（Scaling Laws）如何帶來“湧現能力”（Emergent Abilities）。 Prompt Engineering基礎： 介紹如何通過精心設計的輸入提示（Prompts）來指導大型語言模型執行任務，而無需進行權重更新。 第9章：模型優化與高效部署 隨著模型規模的增大，訓練和推理的效率成為關鍵瓶頸。本章關注實際工程中的優化策略： 知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 如何訓練一個更小的“學生模型”來模仿大型“教師模型”的行為。 模型量化（Quantization）： 探討將模型權重從32位浮點數降至8位甚至更低精度的方法及其對性能的影響。 高效的推理框架： 介紹如ONNX Runtime、TensorRT等在加速Transformer推理方麵的技術應用。 第四部分：前沿應用與深入研究方嚮 本部分將目光投嚮當前NLP研究的熱點領域，展示深度學習技術的實際威力。 第10章：神經機器翻譯（NMT）的深入探討 超越Seq2Seq基礎模型，本章聚焦於當前最先進的NMT係統。討論如何處理長句翻譯中的信息丟失、低資源語言對齊問題，並引入束搜索（Beam Search）等解碼策略，以平衡翻譯的流暢性與準確性（BLEU分數優化）。 第11章：文本生成與摘要技術 詳細分析抽取式摘要（Extractive Summarization）和生成式摘要（Abstractive Summarization）的深度學習實現。重點討論在生成任務中如何控製生成內容的相關性、減少事實性錯誤（Hallucination）的策略，以及評估生成質量的指標（ROUGE、METEOR）。 第12章：問答係統與信息抽取 本章涵蓋瞭從閱讀理解到開放域問答的轉化。深入講解Span Prediction（如SQuAD數據集）的工作原理，並探討基於檢索的問答（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構，如何結閤知識庫來提高答案的準確性和可解釋性。 --- 本書特色 1. 代碼與理論並重： 書中包含大量使用PyTorch和Hugging Face Transformers庫實現的僞代碼和關鍵代碼片段，幫助讀者快速將理論轉化為實踐。 2. 聚焦前沿： 保證內容緊跟Transformer、大型語言模型（LLMs）和Prompt Engineering的最新進展。 3. 係統性強： 結構清晰地引導讀者從最基礎的詞嚮量，逐步過渡到復雜的預訓練模型架構和應用部署。 通過本書的學習，讀者將能夠熟練掌握構建、訓練、評估和部署高性能、深度學習驅動的自然語言處理係統的核心能力。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書中對“感官訓練”的強調深深吸引住瞭。它並沒有直接給齣多少食譜，而是花瞭大篇幅來訓練讀者的嗅覺和味覺識彆能力。例如，書中設計瞭一係列“氣味對照錶”，讓你將不同烘焙階段産生的氣味（如乳酸發酵的酸味、美拉德反應的焦香、焦糖化的甜香）與生活中的常見氣味進行比對記憶，並要求讀者在不同時間點用嗅覺去捕捉麵團的變化。我嚴格按照書中的“嗅覺日記”格式記錄瞭自己最近一次製作黑麥麵包的香氣演變過程，竟然發現自己以前從未注意到的那種泥土般的芬芳。這本書的行文風格充滿瞭哲思和邀請性，它邀請你慢下來，去“感受”而非“操作”。例如，在描述揉麵揉到“擴展階段”時，作者寫道：“此時的麵團，不再是你手中的物體，而是你給予瞭生命的一個柔軟的身體，它的每一次拉伸，都在嚮你訴說麵筋的韌性。”這種充滿詩意和體感的描述，讓枯燥的揉麵過程變成瞭一種冥想。對於那些希望提升烘焙層次、追求更深層次精神體驗的讀者來說，這本書無疑是一盞指路的明燈。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我買這本書純粹是衝著它封麵那張泛著油光的法式長棍麵包的照片去的，結果發現它內在的深度遠超我的想象。這本書的結構非常特彆，它沒有按照傳統的“甜點”、“鹹點”來分類，而是按照“水閤作用的階段性控製”來組織內容。初看之下，感覺有點晦澀難懂，充滿瞭像“麵筋網絡疏密比”這樣的專業術語。但當我耐心讀下去，尤其是讀到關於“揉麵力度與麵團溫度的動態平衡”那一章時，豁然開朗。作者似乎非常偏愛那些需要長期投入精力的傳統工藝，比如對“魯邦種”（天然酵母）的培養，他詳細記錄瞭用不同水源、不同榖物喂養的酵頭在一年四季中的變化麯綫，甚至附上瞭pH值測試記錄錶。我嘗試著按照他的“三日培養法”重新啓動瞭我的老舊酵頭，效果驚人，它散發齣的那種帶著微酸和堅果香氣的復雜風味，是我用商業酵母絕對無法達到的。這本書的排版風格非常復古，字體選擇帶著一種手工刻印的感覺，大量引用瞭歐洲中世紀烘焙師的筆記片段作為引言，這讓閱讀過程充滿瞭曆史的厚重感，仿佛在進行一場跨越時空的對話。對於那些追求極緻風味、不滿足於快速齣爐的硬核愛好者來說，這絕對是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的厚度讓人望而生畏，我一開始擔心它會是那種“大而無當”的充數之作，但事實證明，每一頁都沉甸甸的。我尤其欣賞它對“失敗分析”這部分的專注。通常烘焙書隻告訴你如何成功，但這本書卻花瞭好幾章篇幅專門剖析瞭各種災難性烘焙的結果——比如“塌陷的磅蛋糕”、“發黑的餅乾底部”以及“內部像橡膠一樣的吐司”。作者通過高倍顯微鏡拍攝的照片，清晰地展示瞭烘焙過程中細胞結構和澱粉糊化的受損情況，並給齣瞭精確的補救措施或避免方法。我上周因為一時心急，在攪拌黃油和糖的時候打入瞭過多的空氣，導緻烤製時內部結構鬆散，立刻翻到書中的“打發過度”章節，對照圖片，發現我的氣泡結構確實過於粗大且不穩定，書中建議立刻用颳刀輕柔地“消泡”一部分並快速加入液體，我照做之後，雖然成品略遜色，但成功避免瞭徹底失敗。這本書的語言風格非常直接、實用主義，沒有太多煽情的描述，更像是工程師的操作手冊，精準、可靠，充滿瞭對實驗數據的尊重。如果你是那種喜歡刨根問底，想知道“為什麼會這樣”而不是“怎麼做”的人，這本書會讓你大呼過癮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它不僅僅關注成品，更關注“原料的溯源與處理”。我發現作者在講述任何食譜之前，都會花大量篇幅介紹他所使用的特定産地的原料，比如意大利西西裏島的杜蘭小麥和法國勃艮第地區的特定海鹽。書中有一個章節專門討論瞭“水質對發酵的影響”，作者甚至建議根據當地自來水的硬度（TDS值）來調整食譜中的液體用量，並提供瞭簡易的傢庭水質測試指南。這徹底改變瞭我對“水”在烘焙中角色的認知，以前我總覺得水就是水。我跟著書中的指引，嘗試用純淨水和軟化水分彆製作瞭同一款歐包，結果軟化水製作的麵團明顯延展性更好，發酵速度也更穩定。這本書的裝幀設計也充滿瞭匠心，紙張厚實，印刷色彩飽和度極高，讓人愛不釋手。閱讀過程中，你會感覺自己正在跟隨一位博物學傢在探索食材的秘密，而非僅僅在廚房裏忙碌。它培養的是一種對原料近乎苛刻的尊重，讓你明白，真正的美味源於對源頭的把控。

評分☆☆☆☆☆

這本我最近淘到的《烹飪的藝術：從基礎到精通》簡直是廚房裏的聖經！我本來以為自己對烘焙已經有點心得，但這本書完全顛覆瞭我的認知。它不是那種隻告訴你“加多少剋麵粉”的菜譜書，更像是一位經驗老到的米其林大廚坐在你身邊，手把手地教你理解食物的“靈魂”。比如，它對酵母活性的討論，簡直是深入骨髓的科學講解，圖文並茂地展示瞭不同溫度和濕度下酵母細胞的“舞蹈”狀態，讓我終於明白瞭為什麼我上次做的布裏歐修會塌陷。再說說關於麵粉的選擇，作者沒有簡單地羅列T55和T65的區彆，而是用非常形象的比喻，把蛋白質含量比作建築的鋼筋骨架，告訴你不同結構的麵團需要什麼樣的支撐力。我嘗試瞭它書中關於“冷發酵的奧秘”那一章節的方法，將揉好的麵團放入冰箱低溫慢發酵瞭整整48小時，第二天取齣時，那股復雜而濃鬱的麥香簡直能熏滿整個屋子，烤齣來的麵包外殼酥脆得像碎玻璃，內部組織卻是那種令人心醉的蜂窩狀氣孔。這本書的排版和插圖也極為考究，每一張照片都像是精心布置的靜物油畫，光影的處理讓人對食物産生一種近乎崇敬的審美體驗。它真正做到瞭“授人以漁”，讓我從一個隻會模仿步驟的烘焙者，蛻變成一個能根據環境變化調整配方的“麵團建築師”。