糖尿病调养与护理(11)-百病饮食心理运动调护丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国中医药出版社

作者:倪青 编

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2001-03

价格:14.00元

装帧:平装

isbn号码:9787800899713

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好的，以下是一份图书简介，内容不包含您提到的《糖尿病调养与护理(11)-百病饮食心理运动调护丛书》中的任何信息： --- 书名： 《深度学习：从理论到实践的全面指南》 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟/李明] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：科技教育出版社] ISBN： [此处填写ISBN号，例如：978-7-5388-XXXX-X] 定价： [此处填写定价，例如：128.00元] --- 内容简介： 《深度学习：从理论到实践的全面指南》 是一本旨在为读者提供一个系统、深入且实用的深度学习知识体系的著作。本书不仅涵盖了深度学习的核心数学原理和经典算法模型，更注重将理论知识与前沿应用紧密结合，力求帮助读者跨越从理解概念到实际部署的鸿沟。 在当今人工智能浪潮席卷全球的背景下，深度学习已成为驱动技术变革的关键引擎。然而，其背后复杂的数学基础、庞大的模型结构以及不断迭代的优化方法，常常令初学者望而却步。本书正是为了解决这一痛点而编写，它将晦涩的理论概念以清晰的逻辑结构呈现，并辅以大量的代码示例和实际案例分析，确保读者能够真正掌握这一核心技术。 本书的结构设计遵循“理论先行，实践跟进”的原则，共分为四大核心部分： 第一部分：基础回顾与理论奠基 本部分首先为读者梳理了机器学习的基础知识框架，包括概率论、线性代数以及信息论中与深度学习密切相关的概念。随后，本书深入探讨了神经网络的基本结构，从最简单的感知机模型出发，逐步构建起多层前馈网络（MLP）。重点讲解了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择与影响、损失函数的设计原理（如交叉熵、均方误差），以及至关重要的反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程。通过详细的图示和步骤分解，确保读者对网络如何“学习”有一个透彻的理解。 第二部分：核心模型与经典架构 本部分是本书的重点之一，详细剖析了当前主流和具有里程碑意义的深度学习模型架构： 1. 卷积神经网络（CNN）： 深入解析卷积层、池化层的工作机制，并全面介绍经典的网络演进，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception系列）以及残差网络（ResNet）。书中不仅讲解了这些架构的创新点，还对比了它们在图像识别任务中的性能差异和适用场景。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体： 针对序列数据的处理需求，本书详述了标准RNN的局限性（如梯度消失/爆炸问题），进而重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，为自然语言处理（NLP）和时间序列分析打下坚实基础。 3. 生成模型（Generative Models）： 关注当前研究热点，详细介绍了变分自编码器（VAE）的概率图模型基础，以及生成对抗网络（GAN）的博弈论视角。本书用易于理解的方式解释了判别器和生成器之间的动态平衡，并展示了其在图像生成和数据增强方面的强大能力。 第三部分：优化、正则化与工程实践 理论模型的搭建只是第一步，如何高效、稳定地训练模型是工程实践的关键。本部分聚焦于提升模型性能和泛化能力的技术： 优化器详解： 摒弃仅停留在SGD的层面，本书详细对比了动量（Momentum）、自适应学习率方法如Adagrad、RMSprop、Adam及其最新变体，并讨论了学习率调度策略的重要性。 正则化技术： 系统介绍了L1/L2正则化、Dropout、批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization）在防止过拟合中的作用及其实现细节。 超参数调优： 提供了系统化的超参数搜索策略，如网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化方法在实际项目中的应用流程。 第四部分：前沿应用与未来展望 为了使本书具有前瞻性，最后一部分探讨了深度学习在特定高价值领域的最新进展： 自然语言处理（NLP）的范式转变： 重点介绍基于Attention机制的Transformer架构，以及预训练模型（如BERT、GPT系列）的工作原理和微调技巧，展示了它们在机器翻译、文本摘要和问答系统中的突破。 迁移学习与小样本学习： 讨论如何在数据稀缺的情况下，利用预训练模型的知识快速适应新任务的方法。 模型部署与效率优化： 涉及模型压缩（如量化、剪枝）和使用TensorRT、ONNX等工具加速模型推理的实用技巧，确保读者能够将训练好的模型部署到实际生产环境中。 本书的特色： 1. 代码驱动： 全书所有核心算法均配有基于主流框架（如PyTorch或TensorFlow 2.x）的清晰、可运行的代码示例，方便读者动手实践。 2. 数学严谨性与直观解释相结合： 复杂的数学公式推导清晰，同时辅以大量的图形和比喻，确保读者既能知其然，更能知其所以然。 3. 案例驱动学习： 选取了图像分类、目标检测、文本生成等多个领域的经典数据集和竞赛案例，让读者在解决实际问题中巩固知识。 目标读者： 本书适合于具有一定编程基础（Python优先），并希望系统学习深度学习理论与实践的计算机科学专业学生、数据科学家、人工智能工程师，以及希望将深度学习技术应用于自身工作领域的专业人士。通过本书的学习，读者将能够独立构建、训练和优化各类复杂的深度学习模型，并对该领域的最新发展趋势有深刻的认识。 ---

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我收藏了很多关于健康管理的书籍，但这本书有一个独特的视角，那就是它非常强调“个体化差异”的重要性。作者在介绍各种调理方法时，总会附带一句提醒：“请根据您自身的反馈进行微调。”这一点非常重要，因为每个人的体质和生活环境都不同。我记得有一个章节详细对比了不同时段的运动对身体的影响，比如清晨空腹有氧和傍晚力量训练的优劣，分析得非常到位，而且重点提示了哪些人群应该优先选择哪种方式。这本书的语言组织就像一个非常耐心的导师，它不会给你标准答案，而是教你如何找到属于自己的最优解。我最喜欢它对“坚持”的定义，它不是让你拼命去完成一个宏伟的目标，而是鼓励你找到那个让你“舒服”并能持续下去的小习惯，这种可持续性的指导，比那些鼓吹速成的书要靠谱得多。

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说实话，我是一个对“心灵健康”和“身体健康”之间联系特别敏感的人，总觉得两者密不可分。市面上很多健康书籍往往只谈饮食或运动，对心理层面的探讨往往一笔带过。但这本书在这方面做得极其出色。它没有停留在“要放松、要开心”这种空泛的建议上，而是提供了一套非常实用的“情绪记录与反思”工具。作者设计了几种表格，引导读者记录下自己在什么情绪状态下，血糖波动会特别明显，并通过对比，让我们清晰地看到情绪对身体的实际影响。我发现，每当我因为工作上的小挫折而感到烦躁时，午后的餐后血糖值总是偏高。这本书让我意识到，我的“心”确实在给我的“身”添乱。这种将抽象情绪具象化的方法，对我来说价值连城，它让我明白，调养不是一味地节食或运动，更是一种深层次的自我觉察和接纳。

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这本书在信息架构上做到了罕见的平衡——既有足够的专业深度，又不失对普通读者的友好度。它的图表设计非常精美，那些关于食物升糖指数（GI）和负荷（GL）的对比图，用颜色深浅和大小直观地展示了区别，比单纯的文字列表要好理解太多了。我曾经对这些指数感到很困惑，但看了这本书的图解后，立刻茅塞顿开。更让我惊喜的是，作者在提到某些需要严格控制的饮食时，并没有采用“禁止”的语气，而是提供了大量的“替代方案”。例如，当讨论到精制碳水化合物时，它立刻推荐了五种不同风味的低GI主食替代品，并简述了它们的营养特点。这种解决问题的导向性极强，它不是在给你制造焦虑，而是给你提供一张可以执行的“行动地图”，让调养之路变得充满探索的乐趣而非束缚感。

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这本书的封面设计非常有心思，那种柔和的蓝色调配上烫金的字体，给人一种既专业又温暖的感觉，完全不像传统医学书籍那样刻板。我当时是在书店里随手翻到的，一开始只是被这个设计吸引，但当我翻开目录，看到它对“心身平衡”的强调时，立刻就觉得它可能和我正在寻找的那种全面调养方法非常契合。书里并没有急着灌输复杂的医学术语，而是用非常亲切的语言引导读者去思考自己的生活习惯。比如，它在开篇就花了很大篇幅讲述如何通过调整呼吸来帮助稳定情绪，这个切入点非常新颖。我特别喜欢它推荐的那些简单的拉伸动作，动作描述得非常细致，即便是对运动一窍不通的人也能轻松上手，而且每次做完都会觉得身体的僵硬有所缓解，这对我这种常年伏案工作的人来说简直是救命稻草。它似乎更侧重于日常的自我管理，而不是单纯的药物治疗，这种注重生活方式的引导，让我感觉自己真正掌握了主动权。

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这本书的行文风格简直像是一位经验丰富的老中医在跟你娓娓道来，充满了生活智慧，而不是冷冰冰的教科书。我尤其欣赏它在不同章节之间搭建的那些巧妙的桥梁。比如，当讲到某个特定的营养素对胰岛功能的重要性时，作者立马会转到如何通过烹饪技巧来最大程度地保留这个营养素，而不是简单地给出一个食物清单。这种“知其所以然，并告知如何做到”的处理方式，极大地提高了我的实践积极性。我尝试了它书中推荐的几款食谱，特别是那个用粗粮和坚果做的早餐饼，不仅制作简单，而且饱腹感很强，之前早上总是饿得很快，现在感觉血糖波动也平稳了不少。另外，作者在探讨“压力管理”时，引用了一些古典哲学思想，将“顺应自然”的理念融入到日常的调护中，让整个阅读过程充满了哲思的乐趣，读起来一点也不觉得枯燥乏味，反而有一种被治愈的感觉。

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