第一次買保養品就上手 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:易博士

作者:易博士編輯

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000年01月27日

价格:NT$ 199

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isbn号码:9789577089724

丛书系列:

图书标签:

• 护肤入门
• 新手保养
• 保养指南
• 学生党
• 成分党
• 敏感肌
• 干货
• 实用
• 化妆品
• 护肤技巧

《深度学习入门：从理论到实践》 本书聚焦于人工智能领域的核心技术——深度学习，旨在为初学者和希望系统提升技能的工程师提供一条清晰、可操作的学习路径。我们不谈护肤，不涉美容，完全专注于构建、训练和应用复杂的神经网络模型。 --- 第一部分：深度学习的基石与数学原理（奠定坚实基础） 本部分深入剖析深度学习得以成立的数学和统计学基础，确保读者不仅知其“如何做”，更理解其“为何有效”。 第一章：数据驱动的范式革命 1.1 机器学习与深度学习的界限： 明确传统机器学习（如SVM、决策树）与深度学习在特征工程处理上的根本差异。 1.2 数据的生命周期管理： 从原始数据采集、清洗、标准化到特征向量化，强调数据质量对模型性能的决定性影响。 1.3 为什么选择深度学习？ 探讨深度学习在处理高维、非结构化数据（图像、文本、语音）时的不可替代性。 1.4 硬件基础设施概述： 简要介绍GPU、TPU在加速矩阵运算中的核心作用，以及云计算平台（AWS/Azure/GCP）的应用环境。 第二章：线性代数在神经网络中的应用 2.1 张量（Tensor）的本质： 深入理解零阶、一阶、二阶及高阶张量，它们如何作为神经网络中的数据载体。 2.2 矩阵运算核心： 向量点积、矩阵乘法（Dot Product）在层间信息传递中的角色。 2.3 特征值与特征向量： 解释其在数据降维（如PCA的理论基础）和理解数据结构时的意义。 2.4 批标准化（Batch Normalization）的代数视角： 从协方差和均值的角度理解其稳定训练过程的作用。 第三章：概率论与优化理论 3.1 统计学基础回顾： 随机变量、概率分布（高斯分布、伯努利分布）与最大似然估计（MLE）。 3.2 损失函数的设计哲学： 详述均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等损失函数的推导及其适用场景。 3.3 梯度下降的精髓： 详细讲解梯度、偏导数的概念，以及如何通过梯度确定参数更新的方向。 3.4 优化器深度解析： 不仅仅是SGD。全面对比Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam等高级优化器的内部机制，分析它们如何解决传统梯度下降的收敛问题。 --- 第二部分：核心网络架构的构建与实现（从零到一） 本部分是本书的实践核心，系统介绍构建现代深度学习模型的关键组件——各类神经网络。 第四章：多层感知机（MLP）的完全解析 4.1 神经元模型： 模拟生物神经元，引入激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择和影响。 4.2 前向传播： 详细推导输入信号如何逐层计算，直至输出层。 4.3 反向传播算法（Backpropagation）： 链式法则的实际应用，这是训练神经网络的基石。通过实例清晰展示误差如何回传并计算梯度。 4.4 过拟合与正则化技术： L1/L2正则化、Dropout机制的原理与实施，以及早停法（Early Stopping）。 第五章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 5.1 卷积操作的数学原理： 滤波器（Filter/Kernel）的工作方式，步长（Stride）、填充（Padding）的意义。 5.2 经典CNN架构详解： 从LeNet到AlexNet、VGG、ResNet（残差连接）、Inception等里程碑式网络的结构设计思想。 5.3 空间金字塔池化与空洞卷积（Atrous Convolution）： 扩展感受野和多尺度信息融合的技术。 5.4 实际应用： 图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN的架构概述）与图像分割的基础实现。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 6.1 序列数据的处理挑战： 为什么标准MLP不适用于时间序列数据。 6.2 基础RNN的局限性： 梯度消失/爆炸问题在时间维度上的体现。 6.3 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入解析输入门、遗忘门、输出门（以及相关重置门）的工作流程，理解它们如何维持长期依赖关系。 6.4 双向RNN与深度RNN： 处理上下文信息和增加模型表达能力的策略。 6.5 序列到序列（Seq2Seq）模型简介： 编码器-解码器架构在机器翻译中的应用。 --- 第三部分：前沿架构与高级主题（迈向专业化） 本部分探讨当前深度学习领域最热门和最具影响力的模型，为读者向更复杂的AI应用过渡做准备。 第七章：注意力机制与Transformer架构 7.1 注意力机制的诞生背景： 解决Seq2Seq中信息瓶颈的有效手段。 7.2 自注意力（Self-Attention）的计算过程： Query, Key, Value矩阵的生成与加权求和。 7.3 Transformer的Encoder-Decoder结构： 多头注意力（Multi-Head Attention）和前馈网络的协同作用。 7.4 位置编码（Positional Encoding）： 为什么Transformer需要显式地注入顺序信息。 第八章：生成模型：从对抗到概率 8.1 变分自编码器（VAE）： 理论基础，重参数化技巧，以及如何学习潜在空间（Latent Space）的连续分布。 8.2 生成对抗网络（GANs）的博弈论： 判别器（Discriminator）与生成器（Generator）的零和博弈过程。 8.3 稳定训练GANs的技巧： Wasserstein GAN (WGAN) 及其梯度惩罚（Gradient Penalty）的应用。 第九章：模型部署与工程实践 9.1 模型轻量化技术： 模型剪枝（Pruning）、权重共享和知识蒸馏（Knowledge Distillation）以适应边缘设备。 9.2 性能评估指标的深入理解： 准确率、召回率、F1-Score之外，混淆矩阵的细致分析。 9.3 框架生态系统： 使用PyTorch/TensorFlow 2.x进行高效的模型构建、调试与版本控制。 本书的目标读者是： 计算机科学、电子工程、数学或统计学背景，希望通过严谨的理论推导和大量的代码示例，快速掌握现代深度学习核心技术，并应用于复杂数据建模任务的工程师、研究人员或高阶学生。 ---

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说实话，我之前买护肤品全凭感觉，哪个广告打得响就买哪个，结果各种踩雷，不是过敏就是闷痘。这本书的出现，简直是为我这种“冤大头”量身定做的启蒙读物。它最让我印象深刻的是关于“建立护肤流程”的那部分。作者没有急着推荐具体品牌或产品，而是强调了护肤的逻辑顺序：清洁、调理、滋润、防护。这个框架建立起来之后，你再去看任何产品介绍，都能迅速定位它在你护肤体系中的位置。书中还特别提到了“极简护肤”的概念，对于预算有限或者追求效率的人来说简直是福音。它倡导用最少的步骤达到最好的效果，而不是盲目叠加。我按照书里推荐的基础三步法坚持了一段时间，皮肤状态肉眼可见地稳定了下来，不再像以前那样忽好忽坏。这种实用性、操作性极强的指导，远比那些堆砌概念的书要有价值得多。它教会我的不是“买什么”，而是“为什么这么买”和“怎么用”。

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这本书真是太棒了！我一个完全的新手，对护肤品简直一窍不通，看到货架上琳琅满目的瓶瓶罐罐就头疼。拿到这本《第一次買保養品就上手》后，简直像是找到了救星。它没有那种高高在上的专家腔调，而是用非常口语化、甚至有点幽默的语气，手把手地教你。比如，它会用“化妆水就像给皮肤喝水”这种简单的比喻来解释化妆水的作用，而不是一大堆复杂的化学成分分析。最让我受用的是关于“皮肤类型自测”的那一章，我以前一直搞不清楚自己是干性还是混干性，书里提供了一个非常直观的测试方法，做完之后豁然开朗，终于知道自己该买什么东西了。而且，它对“成分党”的过度解读做了很好的平衡，告诉你哪些成分是主流且有效的，哪些只是营销噱头，省去了我在网上翻烂论坛找答案的精力。它真的把“小白入门”做到了极致，让你在购买第一套基础护肤品时，心里是踏实的，而不是迷茫和焦虑的。这本书的排版也很舒服，图文并茂，很多步骤都有清晰的示意图，阅读体验非常流畅。

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作为一名已经“摸爬滚打”了几年护肤品的读者，我原本以为这本书对我来说可能有点基础。但我发现，即便是巩固知识，它也提供了新的视角。以往我总是在意那些热门的“抗老”、“美白”功效，但这本书花了大篇幅讲解了“皮肤屏障”的重要性，以及如何在日常护肤中避免过度清洁和过度使用功效性产品对屏障造成的损伤。这种从“治标”到“治本”的思路转变，对我后期的护肤策略产生了深远的影响。书里关于“换季护肤调整”的部分也写得极富经验感，它没有给出死板的时间表，而是引导读者根据自己皮肤的真实感受来调整产品浓度和质地。这种强调个体差异、注重皮肤健康基础构建的理念，让这本书从一本入门指南，升级成了一本值得反复翻阅的“护肤哲学”小册子。

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这本书的价值在于它打破了保养品世界的“信息茧房”。进入护肤领域，你会发现各种专业术语和夸张的宣传铺天盖地，让人望而生畏。然而，这本书像一个耐心的邻家姐姐，用最朴素的语言帮你“去伪存真”。我尤其欣赏它在“预算规划”和“产品替代性”方面的探讨。它没有强迫你购买昂贵的大牌，而是非常现实地指出，很多平价开架产品在核心功效上与贵妇面霜并无本质区别，关键在于吸收和肤感。书中列举了一些“平替公式”，让我这个月光族也能享受到不错的护肤体验，大大减轻了经济压力。更重要的是，它教会我如何阅读产品标签，哪怕是看不懂的英文缩写，也能根据书中学到的基础知识进行初步判断。这种“授人以渔”的理念，让这本书的价值远远超出了一个简单的购买指南。

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我最喜欢这本书的地方是它那份真诚。它完全不像那种为了推销某条产品线而写的宣传册。作者似乎真的理解一个新手刚接触护肤时的那种无助和渴望。其中有一章专门讲了“如何正确对待皮肤的‘不完美’”，这一点太治愈了。它没有贩卖“零瑕疵”的焦虑，而是鼓励大家接纳自己的皮肤状态，明白护肤的目的是“改善”，而不是“完美”。比如，对于黑头和毛孔粗大这类常见问题，书里没有提供立竿见影却可能损伤皮肤的偏方，而是耐心解释了成因，并推荐了温和的、长期有效的管理方法。读完这本书，我感觉自己不再是被动地被市场推着走，而是有了一套属于自己的、清晰的行动纲领。它真的帮我把对护肤的恐惧，转化成了对自我关怀的期待。

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