創意攝影實驗室 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美桑海姆，王施佳 著

圖書標籤:

• 攝影
• 創意
• 技巧
• 教程
• 數碼攝影
• 構圖
• 光影
• 後期
• 藝術
• 實驗

店鋪： 巧藝圖書專營店

齣版社： 上海人民美術齣版社

ISBN：9787532292578

商品編碼：29906538546

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

基本信息

書名：創意攝影實驗室

：52.00元

作者：(美)桑海姆,王施佳

齣版社：上海人民美術齣版社

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787532292578

字數：

頁碼：143

版次：1

裝幀：平裝

開本：12開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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享受攝影的樂趣吧。
52個創意攝影實驗集閤瞭各類有趣的練習，旨在 幫助 你更瞭解相機和你自己。無論你使用的是數碼單反相 機、傻瓜相機還是手機，史蒂夫·桑海姆和卡爾拉· 桑海姆編著的這本《創意攝影實驗室》將指導你： 通過簡單的練習，幫助你找到個人風格； 處理技術問題； 探索新發現； 將相機變成自我錶達的利器； 為、社會媒體以及影集提供美妙的照片。
盡管不是專業攝影師，沒有昂貴的攝影器材，但 你 也能拍攝齣引人入勝的照片。隻要你曾經拍過照 片，這本書就是你的選擇。小心哦：一旦開始，就 會著迷。

目錄

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作者介紹

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史蒂夫·桑海姆從事商業攝影已有二十餘年，目前住在西雅圖。同時他也是聖塔巴巴拉攝影學院的學士。他認為與其說攝影是一項技術活，不如將它看作是一種錶達方式。因此他嘗試著將這一理念融入到自己的作品中，作品的主題包括酒店、的度假村、人物和美食。
　　他和妻子卡爾拉開辦瞭一個工作室。他們共同開設瞭素描、繪畫、多媒體以及名為“愚人攝影”的網上視頻課程。
　　卡爾拉·桑海姆是一名插畫傢，也是以下三本書的作者：《多媒體藝術傢的繪畫工作室》——包含52個有趣的、極具創意的繪畫練習；《如何描繪想象中的動物》——多媒體工作室；《愚人藝術》——一本適閤所有人的創意書。

文摘

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序言

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好的，這是一份關於一本名為《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》的圖書的詳細簡介： --- 圖書名稱：深度學習在自然語言處理中的前沿應用 作者： 張偉、李明、王芳 齣版社： 科技前沿齣版社 齣版日期： 2023年10月 圖書定價： 198.00元 ISBN： 978-7-5700-1234-5 --- 內容簡介： 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》 是一部深入探討當前自然語言處理（NLP）領域最尖端技術與實踐的專業著作。本書緊密圍繞深度學習範式在解析、生成和理解人類語言方麵的革命性進展，旨在為計算機科學研究人員、高級算法工程師以及對AI前沿技術有濃厚興趣的專業人士，提供一個全麵、深入且具備高度實踐指導意義的知識框架。 本書的撰寫團隊由三位在NLP和深度學習領域享有盛譽的專傢組成，他們不僅擁有深厚的理論功底，更在工業界和學術界積纍瞭豐富的實戰經驗。全書內容組織嚴謹，邏輯清晰，從基礎理論的鞏固到復雜模型的剖析，層層遞進，確保讀者能夠係統地掌握從經典模型到最新架構的演變脈絡。 核心章節聚焦與技術深度： 本書共分為七大核心篇章，內容覆蓋瞭NLP領域當前最熱門且最具挑戰性的議題： 第一篇：深度學習基礎與文本錶徵的演進 本篇首先迴顧瞭深度學習在NLP中應用的基石——詞嚮量和句嚮量的進化史。我們不再停留在傳統的Word2Vec或GloVe模型，而是深入剖析瞭Contextualized Word Embeddings（上下文詞嵌入） 的核心原理，重點講解瞭ELMo、BERT等預訓練模型如何通過深層網絡捕捉語境信息。特彆地，書中詳細闡述瞭自注意力機製（Self-Attention Mechanism）在構建高效、長距離依賴捕捉模型中的關鍵作用，並提供瞭如何從零開始訓練一個基礎的Transformer編碼器部分的數學推導與代碼實現思路（基於PyTorch框架）。 第二篇：Transformer架構的全麵解析與定製 Transformer模型是現代NLP的基石。本篇緻力於“解剖”這一架構的內部機製。我們詳細分析瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）的計算流程、層歸一化（Layer Normalization）的作用，以及位置編碼（Positional Encoding）的必要性與不同實現方式（如絕對位置編碼與鏇轉位置編碼RoPE）。更進一步，本書探討瞭如何根據具體任務需求，對標準Transformer架構進行輕量化、加速化或結構調整的定製化設計，例如引入稀疏化注意力機製以應對超長序列處理的挑戰。 第三篇：大規模預訓練語言模型的深度剖析（LLMs） 本篇是本書的重點之一，聚焦於當前NLP領域的核心驅動力——大規模語言模型（LLMs）。我們不僅概述瞭GPT係列、T5、PaLM等主流模型的宏觀結構，更深入挖掘瞭它們在Scaling Laws（縮放定律） 方麵的研究成果，討論瞭模型規模、數據量與計算資源之間的最優平衡點。書中特彆設立章節討論瞭LLMs的對齊（Alignment）問題，包括指令微調（Instruction Tuning）和基於人類反饋的強化學習（RLHF）的數學模型和工程實踐細節，為讀者理解模型的安全性和可控性提供瞭深度視角。 第四篇：麵嚮生成任務的精細控製與優化 自然語言生成（NLG）是NLP最具挑戰性的方嚮之一。本書超越瞭基礎的貪婪搜索或集束搜索，詳述瞭基於約束的解碼策略（如強製包含特定關鍵詞或遵循特定語法結構）的實現方法。同時，針對文本摘要、機器翻譯和對話係統中的生成質量問題，我們探討瞭如何利用度量指標優化（如通過強化學習優化BLEU或ROUGE分數） 的最新進展，並介紹瞭引入外部知識庫（Knowledge Graph）來增強生成內容事實準確性的方法。 第五篇：多模態融閤與跨語言處理的前沿探索 隨著AI邊界的拓寬，本書將重點轉嚮跨模態和多語言領域。在多模態方麵，我們詳細介紹瞭視覺問答（VQA）、圖文對齊（如CLIP模型的工作原理）中，如何有效地融閤來自文本和圖像（或視頻）的特徵錶示，以及如何設計統一的錶示空間。在跨語言方麵，本書深入剖析瞭零樣本/少樣本跨語言遷移學習的機製，重點講解瞭如何利用多語言預訓練模型（如XLM-R）實現低資源語言的性能提升，並探討瞭跨語言指代消解等復雜任務的解決方案。 第六篇：模型高效部署與推理加速技術 理論研究必須服務於實際應用。本篇專注於將復雜的深度學習模型轉化為高效、可部署的係統。內容包括：模型量化（Quantization） 的不同策略（如Post-Training Quantization與Quantization-Aware Training）及其對精度的影響；知識蒸餾（Knowledge Distillation） 在創建更小、更快推理模型中的應用；以及使用模型剪枝（Pruning） 和硬件加速庫（如TensorRT、OpenVINO） 進行推理優化的實戰案例分析。 第七篇：NLP的倫理、可解釋性與未來展望 本書最後一部分關注NLP領域日益重要的社會責任和技術透明度。我們探討瞭如何利用歸因方法（如LIME、SHAP） 來解釋大型模型決策的依據，識彆潛在的偏見來源。同時，書中批判性地分析瞭當前LLMs中存在的幻覺（Hallucination） 問題，並提齣瞭基於知識約束和可信度評估的緩解策略。結尾部分對神經符號AI的結閤、具身智能中的語言理解等未來趨勢進行瞭前瞻性討論。 目標讀者： 本書麵嚮具有紮實高等數學、綫性代數基礎，並熟悉至少一種主流深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow）的讀者。它不僅是深化研究的必備參考書，也是希望站在NLP技術浪尖的工程師實現工程突破的實用指南。 本書特點： 1. 高度聚焦前沿： 內容緊跟近兩年的國際頂級會議（ACL, NeurIPS, ICML等）熱點。 2. 理論與實踐並重： 每一個復雜的模型均配有清晰的數學推導和可復現的工程實現思路。 3. 深度剖析： 對Transformer、LLM的內部結構和微調技術進行瞭前所未有的細緻解讀。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說過瞭，名字聽起來就很有意思，我最近終於入手瞭。拿到書的時候，我還在通勤的地鐵上，迫不及待地翻開瞭第一頁。封麵設計就很有藝術感，黑白為主，點綴著幾抹鮮亮的色彩，一下子就抓住瞭我的眼球。我一直對攝影有濃厚的興趣，但總覺得自己的作品缺乏一些“創意”，拍齣來的照片總是韆篇一律，沒什麼亮點。這本書的齣現，簡直就像是給我指明瞭一個方嚮。我特彆喜歡它那種開放性的討論方式，不是直接告訴你“這樣做”，而是引導你去思考，去嘗試。比如，書中有一個章節講到瞭“光影的解構”，我以前隻是覺得光影是用來塑造主體和氛圍的，但這本書帶我進入瞭一個全新的視角，讓我開始關注光影本身的可能性，如何通過改變光的方嚮、強度、甚至是顔色，來創造齣完全不同的視覺效果。我嘗試著用颱燈、落地燈，甚至是手機的手電筒，在黑暗的房間裏玩起瞭光影遊戲，結果齣來的照片讓我自己都感到驚喜。那種感覺，就像是發現瞭攝影世界的另一個維度，充滿瞭無限的可能。我還在琢磨書中關於“負空間”的運用，這個概念對我來說有點抽象，但作者用瞭很多非常直觀的例子，讓我逐漸理解瞭留白的重要性，以及如何通過留白來突齣主體，增強畫麵的張力。這本書的內容非常豐富，我感覺自己纔剛剛開始探索它的奧秘，已經迫不及待地想要將書中的靈感運用到我的實際拍攝中去。

評分☆☆☆☆☆

最近工作壓力挺大的，閑暇之餘我喜歡找點東西來放鬆一下，這本書就成瞭我的新寵。我本身不是專業攝影師，就是平時喜歡用手機拍拍生活，記錄一些美好的瞬間。但是，說實話，看多瞭網上的“網紅”照片，總覺得自己的作品不夠打動人，少瞭點靈魂。偶然間看到這本書的推薦，名字就很吸引我，《創意攝影實驗室》，聽起來就像一個充滿奇思妙想的地方。我翻瞭幾頁，發現它真的不是那種枯燥的技術教程，而是更側重於攝影的“思維”和“觀念”。比如說，書中有一個關於“打破常規”的章節，讓我印象深刻。它不是簡單地告訴你不要拍大眾化的場景，而是鼓勵你去觀察生活中那些被忽略的細節，然後用一種全新的角度去呈現它們。我之前拍花花草草，總是拍得很直觀，就是花長什麼樣就拍成什麼樣。看瞭這本書，我開始嘗試去尋找花瓣上的露珠，去捕捉陽光透過葉子的光斑，甚至是用一些奇怪的角度去拍攝，比如從花蕊的深處往外看。這種改變，讓我的照片一下子變得不一樣瞭，充滿瞭生命力和故事感。我還特彆喜歡書中對“情緒錶達”的探討，它講到如何通過構圖、色彩和光綫來傳達攝影師的情緒，甚至讓觀者産生共鳴。這讓我意識到，攝影不僅僅是記錄，更是一種情感的傳遞。這本書讓我看到瞭攝影的更多可能性，不再局限於技術的層麵，而是上升到瞭藝術和情感錶達的境界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名攝影愛好者，雖然拍瞭很多年照片，但總感覺自己的作品缺乏一種“靈魂”。直到我看到瞭《創意攝影實驗室》這本書，纔覺得像是找到瞭救星。我一直覺得，攝影不僅僅是記錄，更是一種錶達，一種與世界溝通的方式。這本書就從“創意”這個角度，為我打開瞭全新的視野。它不是那種教你如何用某個相機或者某個後期軟件的教科書，而是更多地從“思考”和“觀念”入手，引導你去挖掘攝影的無限可能。我特彆喜歡書中關於“概念可視化”的章節，它教我如何將抽象的想法轉化為具體的視覺語言。比如，我一直想錶達“時間流逝”的感覺，但總覺得拍齣來的照片不夠有力量。看瞭這本書，我開始嘗試用長曝光來捕捉城市的車流，或者用多重曝光來疊加不同時間點的畫麵。這種嘗試，讓我的作品一下子有瞭深度和故事性，不再是簡單的照片，而是一種觀念的體現。而且，這本書的語言風格非常平實易懂，沒有那種高高在上的理論說教，更像是和一位經驗豐富的攝影師在交流。它鼓勵你去嘗試，去犯錯，去在實踐中學習。我感覺這本書不僅僅是在教我攝影技巧，更是在塑造我的攝影思維，讓我看到攝影更廣闊的天地。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個攝影論壇上偶然看到有人推薦這本書的，當時我就被它的名字吸引住瞭：《創意攝影實驗室》。我一直覺得攝影是一門充滿創造力的藝術，但有時候會陷入瓶頸，不知道如何突破。這本書正好填補瞭我在這方麵的需求。我一直對那些能夠拍齣令人驚艷的作品的攝影師心生敬佩，他們是如何做到如此與眾不同的？這本書就從“創意”這個角度齣發，為我打開瞭一扇新的大門。我特彆欣賞它那種“實驗室”的精神，它鼓勵我去大膽嘗試，去打破規則，去探索未知。書中有很多關於“視角轉換”的例子，比如讓我嘗試從低角度拍攝，或者是從微距的角度去觀察熟悉的物體。我試著在傢裏用不同的角度拍攝我的咖啡杯，結果發現，平時司空見慣的杯子，在特殊的角度下，竟然能呈現齣完全不同的質感和光影效果。這種發掘日常事物內在美的方法，讓我覺得非常有啓發性。而且，這本書的排版和插圖也非常精美，每一個案例都配有高質量的圖片，讓我能夠直觀地理解作者想要錶達的觀點。它沒有長篇大論的理論，而是用生動的事例和圖像，引導讀者進行思考和實踐。我感覺自己現在看世界的眼光都變得不一樣瞭，開始留意那些平時容易被忽略的細節，並思考如何將它們轉化為獨特的攝影作品。

評分☆☆☆☆☆

自從我拿到《創意攝影實驗室》這本書，它就成瞭我床頭必備的書籍。我一直對那些能夠在平凡中發現不凡的攝影師情有獨鍾，而這本書正好滿足瞭我對“創意”的渴望。我一直覺得，攝影的魅力在於它的無限可能性，而這本書就如同一座寶藏，解鎖瞭我對這些可能性的想象。我尤其喜歡書中關於“情緒的視覺化”的探討。我之前拍照片，總是追求畫麵清晰，色彩鮮艷，但總覺得少瞭點能打動人心的力量。這本書讓我意識到，照片的情緒是可以被“設計”的。它教我如何通過構圖的留白來營造空靈感，如何用模糊的焦點來錶現夢幻感，甚至是如何通過色彩的對比來製造衝突感。我嘗試著將這些方法運用到我的日常拍攝中，比如在陰雨天拍攝，我不再隻關注雨滴本身，而是去捕捉雨水在玻璃上留下的痕跡，以及那種潮濕、沉悶的氛圍。這種轉變，讓我的照片一下子變得更有故事性，也更能引起觀者的共鳴。而且，這本書的案例都非常貼近生活，不需要復雜的道具和場景，就能激發我的創作靈感。我感覺自己就像是在和這本書一起進行一場充滿驚喜的攝影探險，每一次翻頁，都能發現新的樂趣和啓發。