英语介词联想记忆 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国农业出版社

作者:夏鄂琼

出品人:

页数:138

译者:

出版时间:2003-3

价格:12.0

装帧:平装

isbn号码:9787109082465

丛书系列:

图书标签:

• 英语学习
• 介词
• 词汇
• 记忆
• 联想记忆
• 英语语法
• 英语词汇
• 英语基础
• 学习工具
• 英语教材

书籍简介： 《深度学习：从理论到实践》 内容概要： 本书系统性地介绍了深度学习的理论基础、核心算法以及在实际工程中的应用。全书分为四个主要部分：基础理论、核心模型、前沿进展与工程实践。 第一部分：基础理论 本部分首先回顾了必要的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计，并重点讲解了微积分在优化算法中的应用，特别是梯度下降法及其变种。接着，深入探讨了机器学习的基本概念，如偏差-方差权衡、正则化方法（L1、L2、Dropout等）。然后，详细阐述了神经网络的基本构建模块：感知机、激活函数（Sigmoid、ReLU及其变体），以及前向传播与反向传播的数学原理。我们将清晰地展示如何利用链式法则高效地计算梯度，为后续的深度模型训练打下坚实的基础。 第二部分：核心模型 本部分是本书的重点，聚焦于当前主流的深度学习模型架构。 卷积神经网络 (CNN)： 我们从最基础的卷积操作、池化层开始，逐步构建经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet等网络结构。重点分析了残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络中的梯度消失问题。此外，还会探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及Transformer结构对传统CNN的挑战与融合。 循环神经网络 (RNN) 及其变体： 针对序列数据处理的需求，本书详细解析了RNN的结构，并着重分析了标准RNN在处理长序列时的局限性——长期依赖问题。随后，全面介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，解释了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精确控制。 Transformer 架构： 鉴于Transformer在自然语言处理（NLP）领域的革命性地位，本书用专门的章节来拆解其核心——自注意力机制（Self-Attention）。我们将深入剖析多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。Encoder和Decoder的堆叠结构、残差连接与层归一化（Layer Normalization）的结合，都将以清晰的图示和数学推导呈现。 生成模型： 讲解了变分自编码器（VAE）的基本原理，包括潜在空间的结构和重参数化技巧。随后，详细介绍生成对抗网络（GANs）的原理，包括判别器和生成器的博弈过程，并分析了WGAN、DCGAN等改进版本，探讨了它们在图像生成中的实际效果与挑战。 第三部分：前沿进展与特定领域应用 本部分将视野拓展到最新的研究热点和特定应用领域。 预训练模型与迁移学习： 深入探讨了基于大规模语料库预训练的强大模型，如BERT、GPT系列（如GPT-3/4的架构思想）。分析了如何通过微调（Fine-tuning）将这些通用模型快速适应到下游任务（如文本分类、问答系统）。 图神经网络 (GNN)： 面对非欧几里得结构数据（如图、分子结构），本书介绍了图卷积网络（GCN）的基本框架，包括邻接矩阵的含义和信息聚合的机制。 强化学习基础（与深度学习的结合）： 简要介绍了马尔可夫决策过程（MDPs），并重点讲解了深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如REINFORCE、Actor-Critic框架），展示了如何利用深度网络来近似值函数或策略函数。 第四部分：工程实践与优化 本部分关注模型训练的实际操作和性能优化。 优化器精讲： 除了基础的SGD，本书详细比较了动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam及其最新变体，并提供了如何在不同数据集和模型上选择合适优化器的实践指导。 模型部署与效率： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在减小模型体积、加速推理速度，使其更适合在资源受限的设备上部署。 工具与框架： 全书的代码示例主要基于TensorFlow和PyTorch两大主流框架，提供了清晰的API使用指南和完整可复现的案例代码，涵盖数据加载、模型定义、训练循环和性能评估的全过程。 目标读者： 本书适合具备一定编程基础（Python）和高等数学知识的读者，包括计算机科学专业学生、机器学习工程师、数据科学家，以及希望从理论层面深入理解人工智能核心技术的从业人员。通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的深度学习模型，并能跟进最新的研究方向。

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我是一个长期在国外生活，但英语口语和写作依然感觉卡在瓶颈期的学习者。最大的痛点就在于那些微妙的介词错误，它们往往让我的表达听起来非常“中式英语”。我尝试过很多市面上的同类教材，但大多都是罗列例句，看了很多遍之后，依然无法内化。直到我接触到这本《英语介词联想记忆》，我才找到了久违的突破口。这本书的核心魅力在于它将抽象的介词概念与我们日常生活中具体的意象、动作甚至情绪联系起来。比如，它解释“through”这个词时，不仅仅是“穿过”，而是构建了一个“从一端开始，完整地经历整个过程，然后到达另一端”的动态画面感。这种联想记忆法，极大地降低了记忆负担，同时也增强了对介词使用场景的直觉判断力。我开始在写作时，会不自觉地在大脑中浮现出作者构建的那个场景，从而自然而然地选择最准确的介词。这种从“知道”到“会用”的转变，对我来说是无价的。它不是一本让你速成的书，而是一本能帮你打下坚实基础的工具书。

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我是一名中学英语教师，一直在寻找一本能有效提升学生对介词理解深度的参考书。传统的教学方法往往陷入“考点归纳”的怪圈，学生记住了某个介词在特定考试题型中的对应关系，但一旦离开题型限制，使用起来就漏洞百出。这本书的出现，为我的教学思路带来了极大的启发。我尝试在课堂上引入书中一些生动的比喻和视觉化的讲解方式，学生们的反应明显比以前要积极得多。他们不再认为介词是枯燥的语法点，而是开始对这些小词汇背后的逻辑感到好奇。特别是关于介词短语动词的讲解部分，书中通过拆解和重组的方式，清晰地展示了其含义是如何产生的，这对于提高学生的阅读理解能力非常有帮助。这本书的缺点（如果一定要说的话），可能在于对于零基础的初学者来说，一开始的联想可能需要花费一点时间去适应，但只要跨过了这个门槛，后续的学习效率会呈指数级增长。它更适合有一定英语基础，渴望精进和内化语言的进阶学习者。

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说实话，我一开始对“联想记忆”这种学习方法抱持着一丝怀疑态度，总觉得它可能偏向于趣味性，在严谨性上有所欠缺。毕竟介词是英语语法的基石，需要精准的把握。然而，这本书完全打消了我的疑虑。它在趣味性和学术严谨性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在给出联想记忆点的同时，总是会紧接着提供大量的、来自真实语料库的例句，并且会细致地分析不同语境下的细微差别。这就像是给联想的“花架子”搭建了坚实的“钢筋混凝土结构”。我特别欣赏书中对于那些容易混淆的介词对（比如 over/above，among/between）所做的对比分析。那种对比不是简单的对立，而是深入探讨了它们在侧重点、适用范围上的递进或转折关系。这使得我不再是孤立地记忆单个介词，而是开始建立起一个介词的“语义网络”。这本书真正做到了授人以渔，它教会了我如何去“思考”介词，而不是盲目地“记忆”介词。

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这本书的封面设计得非常抓人眼球，那种深邃的蓝色调和简洁的字体搭配，一下子就让人觉得这是一本正经、有深度的学习资料。我本来对英语介词的学习一直抱着一种“能应付考试就好”的心态，觉得无非就是那些老生常谈的用法，没什么太多新意。但翻开这本书，我立刻被它那种独特的讲解方式吸引住了。作者似乎对介词的理解有着非同一般的洞察力，不仅仅停留在字典释义的层面，而是深入到了它们在实际语境中“感觉”上的差异。比如，对于像 in, on, at 这样最基础的介词，作者竟然能从空间布局、时间节点等多个维度进行细致入微的剖析，让我突然有种醍醐灌顶的感觉。我发现，很多我过去靠死记硬背才勉强记住的搭配，现在都能找到合理的逻辑支撑了。这本书的排版也非常人性化，重点内容用不同的颜色和字体做了强调，阅读起来一点也不枯燥，让人很有动力一直读下去。对于希望真正掌握英语介词的底层逻辑，而不是仅仅应付考试的读者来说，这本书绝对是一个宝库。它提供了一种全新的、更具系统性的思维框架，来理解这些看似微小却至关重要的词汇。

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这本书的装帧设计和印刷质量也值得称赞，纸张的触感很好，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。但抛开这些外在因素，真正让我感到惊喜的是它所蕴含的教学哲学。作者似乎深谙人类大脑的认知规律，即我们更容易记住那些带有情绪、图像或故事性的信息。这本书的许多联想，都带有强烈的画面感和逻辑链条，它把介词从冰冷的语法符号，转化成了可以被感知和体验的语言工具。我个人的学习习惯是，喜欢在学习新知识后立刻进行输出和实践。这本书的结构非常友好，每一章节的末尾都设计了不同类型的练习题，这些练习不是简单的填空，而是要求你根据上下文的情境来判断最佳选项，这极大地促进了理论与实践的结合。在用了这本书一段时间后，我明显感觉到自己在阅读原版小说和观看英美剧时的理解准确度提高了，很多以前需要反复琢磨的句子，现在几乎可以做到“一目了然”。这是一本真正做到将记忆转化为理解，将理解转化为应用的学习指南。

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