化妆造型核心技术修炼(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:宋婷 编著 定  价:108 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:212 装  帧:平装 ISBN:9787115453518 ●01化妆造型设计无处不在
●一、职业简介——我是化妆造型师
●1．初识化妆造型师
●2．化妆造型师应具备的条件
●3．化妆造型师的职业道德及修养
●二、化妆造型师的那些事儿
●1．化妆造型师的发展方向
●2．化妆造型师的薪水情况
●3．化妆造型师的工作环境
●三、化妆造型的概念及功能
●1．化妆造型的概念
●2．化妆造型的功能
●四、化妆造型的演变及发展
●1．化妆造型的起源
●2．化妆造型的演变及发展
●五、化妆造型的应用领域
●1．美容化妆领域
●2．时尚及生活形象指导领域
●3．影视舞台化妆领域
●02化妆的核心内容
●部分目录

内容简介

由宋婷编著的《化妆造型核心技术修炼(第2版)》是一本很好实用的化妆造型书，主要讲解化妆造型的核心知识和实际应用。
本书首先从化妆造型的职业简介开始讲解，让读者明白化妆造型是什么，化妆造型的前景如何，以及为什么要学习化妆造型；然后以化妆造型的核心知识为，深入地讲解了底妆、眉妆、眼妆、腮红和唇妆五大化妆核心，让读者能够对化妆的知识进行全面系统的学习；接着编排了实际的化妆造型应用案例，让读者能够近距离地接触化妆造型的整个工作流程，从而为以后的工作打下基础；尾章对发型手法进行讲解，并配合实例运用，让读者能够更加全面地掌握各种造型的技法。全书内容全面，结构清晰，知识讲解循序渐进，而且重点明确，是学习化妆造型的经典参考资料。
本书适合零基础、想快速提高化妆造型水平的读者和初级化妆造型师阅读，也可作为相关培训机构的教材。
宋婷 编著 宋婷，国家不错化妆师，国家不错形象设计师，国家不错美甲师，国家靠前美容师，主要经历：2010年任成都电视台西南赛区靠前小姐特邀造型师，2011年任贵族天使摄影机构首席化妆师，2012年任成都“MAXFACTOR”不错彩妆顾问，2012年获得第36届亚洲发型化妆大赛很好奖，2013年任格莱美明星音乐会特邀化妆师，2013年任成都电视台主持人特邀化妆师，2013年任四川音乐学院大型文艺演出特邀化妆指导教师，2014年任成妆职业技能培训学校资历化妆造型讲师合作化妆师：刘炳奎、李泽、宋策、毛群英。

好的，这里为您提供一个关于一本不同图书的详细简介，字数约1500字。这本书的主题与化妆造型核心技术无关，而是聚焦于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用与前沿进展。 《深度语义理解与生成模型前沿：基于Transformer架构的实践与优化》 图书简介 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已不再是简单的文本匹配或规则驱动的任务，而是深入到机器理解人类复杂意图、生成富有逻辑和创造性文本的核心领域。本书《深度语义理解与生成模型前沿：基于Transformer架构的实践与优化》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实战性的指南，剖析当前NLP领域最核心的技术基石——Transformer架构，并系统性地探讨其在复杂语义理解和高质量文本生成中的前沿应用与优化策略。 本书的编写立足于业界最新的研究成果和工业界最佳实践，力求在理论深度与工程实践之间搭建一座坚实的桥梁。我们不满足于对已有模型的简单复述，而是深入探讨了模型内部的机制、训练过程中的挑战、以及如何针对特定应用场景进行高效的定制化开发。 第一部分：深度学习与NLP基础重塑 本书的开篇部分，我们将对现代NLP的理论基础进行一次彻底的梳理与更新。这并非是传统意义上的“入门”，而是从一个更高的视角审视经典模型如何被深度学习范式所革新。 第一章：从词嵌入到上下文表示的演进 我们首先回顾了词向量（Word2Vec, GloVe）的局限性，并重点介绍了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列数据时的挑战，尤其是梯度消失和并行化效率的问题。随后，本书将核心笔墨聚焦于注意力机制（Attention Mechanism）的诞生及其对序列建模范式的根本性改变。我们将详细解析自注意力（Self-Attention）的数学原理，特别是如何通过加权求和的方式捕合输入序列内部的复杂依赖关系，为后续Transformer的学习打下坚实的基础。 第二章：Transformer架构的深度解构 本章是全书的理论核心。我们将对Vaswani等人提出的原始Transformer架构进行逐层拆解。重点分析编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学——为何需要多头，以及它们如何从不同表示子空间中捕获信息。此外，本书将详尽阐述位置编码（Positional Encoding）在序列模型中扮演的关键角色，以及层归一化（Layer Normalization）在稳定深层网络训练中的作用。读者将清晰地理解，Transformer如何通过完全抛弃递归结构，实现了前所未有的并行计算能力和对长距离依赖的有效建模。 第二部分：预训练模型与语义理解的飞跃 Transformer架构的真正威力体现在其大规模预训练的应用上。本部分将聚焦于如何利用海量无标签文本数据训练出具备强大泛化能力的语言模型，及其在下游NLP任务中的微调（Fine-tuning）策略。 第三章：BERT家族：双向编码的革命 我们系统地介绍了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心思想。本书将详细剖析其两大预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。不同于浅尝辄止的介绍，我们深入探讨了ELECTRA等改进模型如何通过替换令牌检测（Replaced Token Detection）来提高训练效率和模型性能。实战环节，本书提供了使用Hugging Face Transformers库在问答系统（如SQuAD）和文本蕴含识别（NLI）任务上进行高效微调的详细代码示例与性能分析。 第四章：跨模态与知识增强的理解 现代NLP任务越来越要求模型不仅理解文本，还要能整合外部知识或处理多模态信息。本章将探讨如何将知识图谱（KG）嵌入到Transformer模型中，形成知识增强的语言模型（KE-LM），以提升模型在事实性问答和实体关系抽取上的准确性。同时，本书也将涉及视觉与语言的交叉领域，如CLIP和VL-BERT等模型的架构，展示Transformer如何成为连接不同信息模态的通用接口。 第三部分：高质量文本生成的实践与优化 文本生成是NLP中最具挑战性的任务之一，它要求模型具备流畅性、连贯性和目标导向性。本书的第三部分聚焦于解码策略、模型规模化以及生成式任务的评估。 第五章：自回归模型与解码策略的精细调控 以GPT系列为代表的自回归模型是生成式任务的主力。我们将深入分析自回归解码过程中的核心策略：贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其局限性。重点在于探讨如何通过更智能的采样方法，如Top-K采样和核采样（Nucleus Sampling）来平衡生成文本的质量和多样性，避免生成重复或偏离主题的内容。我们还提供了针对故事创作、摘要生成等不同场景下的参数调优手册。 第六章：Seq2Seq的进化：从RNN到T5与BART 本书将对比分析面向序列到序列（Seq2Seq）任务的Transformer变体。我们将重点剖析T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”的格式，极大地简化了多任务学习的框架。同时，对于需要高保真度重述任务（如抽象摘要），BART模型引入的去噪自编码器目标（Denoising Autoencoder Objective）提供了独特的优势。我们将通过实例演示如何在机器翻译和文本摘要任务中，根据需求选择最优的Seq2Seq架构。 第四部分：效率、部署与未来展望 在模型能力不断增强的同时，如何降低其计算成本、实现高效部署，并探索下一代技术，成为至关重要的话题。 第七章：模型压缩与推理加速 大型预训练模型（如GPT-3、PaLM）的巨大规模给实际应用带来了内存和延迟的瓶颈。本章将系统介绍模型蒸馏（Knowledge Distillation）技术，讲解如何训练一个轻量级的“学生模型”来模仿庞大“教师模型”的行为。此外，我们还将覆盖量化（Quantization）技术，特别是INT8量化在不显著牺牲性能的前提下，如何将模型部署到边缘设备或低资源服务器上的具体实践步骤。 第八章：对齐、安全与负责任的AI 随着生成模型能力的增强，模型的“对齐”（Alignment）问题——确保模型输出符合人类的价值观和意图——变得日益紧迫。本书将介绍人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的原理和流程，这是当前训练高安全性、高有用性模型的关键技术。我们还将探讨如何通过对抗性攻击检测和偏见缓解技术，构建更具鲁棒性和社会责任感的NLP系统。 《深度语义理解与生成模型前沿：基于Transformer架构的实践与优化》不仅是一本技术手册，更是一份对未来语言智能形态的探索报告。它适合于具有一定机器学习基础、希望深入掌握现代NLP核心技术栈的工程师、研究人员以及高级数据科学爱好者。通过对Transformer的深入剖析和前沿应用的实践，读者将能够站在技术浪潮之巅，设计和部署下一代智能语言应用。