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高虹著 著

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店铺： 梅凯瑞图书专营店

出版社： 群言出版社

ISBN：9787800809330

商品编码：29980306061

包装：平装

出版时间：2008-10-01

基本信息

书名：女人要知道的事

定价：26.00元

作者：高虹著

出版社：群言出版社

出版日期：2008-10-01

ISBN：9787800809330

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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女人的幸福到底与什么有关？爱一个人究竟需要几个理由？男人到底要什么？什么对女人*重要……阅读本书，对渴望幸福，为情所困的女人有所帮助。
男人*不想让女人知道的事，这就是女人要知道的事。

内容提要

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聪明女人要看，没有任何事，任何人会重要需要你过了半夜12点还苦想不睡。男人总是向不把他看在眼里的女人献殷勤，命运也是。别逼男人撒谎，他会恨你，也别把他的话当真，你会恨他。你看，男人从不开口向人请教如何才能让婚姻和事业两全其美的问题。中年发迹而离婚的男人向你求婚，说不；曾经背叛过你的男人想回头，说不；你曾经背叛的男人请你回头，说不——已经到了这个时候，就更不要将就了。当一个男人对你说“分手吧”，请不要哭泣，你应该笑着说：“等你说这话很久了”，然后转身走掉。每天打扮得优雅从容出门，给自己带上不同的笑容。认真地对待你的工作。工作也许不如爱情来得让你心跳，但至少能保证你有饭吃、有房子住，而不确定的爱情给不了这些。

目录

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作者介绍

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高虹，女，多年从事教育教学工作，近年来致力于女性情感心理研究，并有多部稿件发表。

文摘

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序言

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《深度学习与神经网络：从基础理论到前沿应用》 本书概述： 这是一本系统梳理深度学习和神经网络理论框架、算法原理及其在多个领域应用的专业技术书籍。全书内容翔实、逻辑严谨，旨在为计算机科学、人工智能、数据科学等领域的从业者和研究人员提供一套全面、深入的学习资源。我们不涉及任何关于女性健康、生活常识或个人成长的非技术主题，本书的全部篇幅致力于解析机器智能的核心驱动力。 第一部分：基础数学与统计学回顾 (Foundation Mathematics and Statistics) 本部分作为深度学习的理论基石，精确回顾了必要的数学工具，确保读者能够扎实地理解后续复杂模型的推导过程。 1. 线性代数精要： 矩阵运算（乘法、转置、求逆）、行列式、特征值与特征向量。重点讲解向量空间、张量（Tensor）的定义及其在多维数据表示中的作用，这是理解神经网络层级结构的关键。 2. 概率论与数理统计： 随机变量、概率分布（高斯分布、伯努利分布、多项式分布）。贝叶斯定理的深入剖析及其在隐变量模型中的应用。期望、方差、协方差矩阵的计算及其在数据分析中的意义。 3. 微积分基础： 偏微分、链式法则（Chain Rule）的详细推导，这是理解反向传播算法的核心数学工具。多元函数的极值问题与拉格朗日乘数法在约束优化中的地位。 4. 优化理论入门： 凸优化基础概念，如梯度、Hessian矩阵。介绍损失函数（Loss Function）的构造原则及其在最小二乘法和最大似然估计中的体现。 第二部分：传统神经网络架构与核心机制 (Traditional Architectures and Core Mechanisms) 本部分聚焦于神经网络的基本构成单元——神经元，以及如何将它们组织成具有学习能力的结构。 1. 感知机（Perceptron）与激活函数： 单层感知机的局限性。Sigmoid、Tanh、ReLU（Rectified Linear Unit）及其变体的数学特性、导数计算与饱和效应分析。介绍Leaky ReLU和ELU等新型激活函数如何解决梯度消失问题。 2. 多层感知机（MLP）： 前馈网络（Feedforward Network）的结构设计。权重初始化策略（如Xavier/Glorot初始化、He初始化）的重要性与具体实现。 3. 反向传播算法（Backpropagation）： 算法的完整推导过程，清晰阐释梯度如何通过网络层层回传。讨论时间复杂度与实现细节。 4. 优化器（Optimizers）： 梯度下降法的变体：随机梯度下降（SGD）、带动量（Momentum）的SGD。自适应学习率方法：AdaGrad、RMSProp、以及目前工业界广泛使用的Adam（Adaptive Moment Estimation）算法的机制与参数选择。 5. 正则化技术： L1和L2正则化（权重衰减）的原理与对模型复杂度的控制。Dropout机制的统计学解释及其在防止过拟合中的作用。批量归一化（Batch Normalization）对训练稳定性的提升及其在不同层中的应用。 第三部分：深度学习的关键模型（Deep Learning Architectures） 本书详细剖析了现代深度学习中最具影响力的两大主流架构及其专业应用。 1. 卷积神经网络（CNN）： 卷积操作的数学本质： 卷积核（Filter/Kernel）的滑动、填充（Padding）与步长（Stride）。二维卷积的实现细节。 池化层（Pooling）： 最大池化、平均池化的作用与信息压缩机制。 经典网络结构解析： LeNet-5的起源、AlexNet对深度学习的突破、VGG的深度扩展、GoogLeNet（Inception模块）的参数效率设计、ResNet（残差连接）对深层网络训练的革命性贡献。 应用实例： 图像分类、目标检测（如YOLO、Faster R-CNN的结构概览）、图像分割（U-Net架构）。 2. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 序列处理的挑战： 梯度消失/爆炸在时间序列上的体现。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细解析输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态（Cell State）的数学模型，解释其如何实现长期依赖捕获。 门控循环单元（GRU）： 简化版的门控机制，分析其计算效率与性能权衡。 双向RNN（Bi-RNN）与深度RNN： 信息的双向流动机制。 应用实例： 机器翻译（Seq2Seq模型）、语音识别、时间序列预测。 第四部分：前沿模型与技术（Advanced Topics） 本部分深入探讨了当前人工智能领域最受关注的技术进展。 1. 注意力机制与Transformer架构： 自注意力（Self-Attention）： Query、Key、Value向量的计算与权重分配。多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。 Transformer模型详解： 编码器-解码器堆栈的完整结构，位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式。 预训练语言模型（PLMs）： BERT、GPT系列模型的基本思想、掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）等预训练任务的机制。 2. 生成模型（Generative Models）： 变分自编码器（VAE）： 概率建模视角下的编码器-解码器结构，重参数化技巧（Reparameterization Trick）在梯度计算中的关键作用。 生成对抗网络（GANs）： 判别器与生成器之间的零和博弈（Minimax Game）理论。稳定训练的技术（如WGAN、LSGAN）。 扩散模型（Diffusion Models）： 前向加噪过程与反向去噪过程的数学描述，及其在高质量图像生成中的性能优势。 3. 模型部署与效率： 模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在将复杂模型转化为资源受限环境中的应用策略。 总结： 本书严格聚焦于计算科学和人工智能的技术细节，为读者构建了一个从基础数学原理到尖端网络架构的完整知识体系。全书旨在提供可复现的理论深度和工程实践指导，是深度学习领域专业人士案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

《宇宙的低语：暗物质、弦理论与时间本质的终极猜想》这本书，简直是为那些在深夜里仰望星空、对世界本源充满好奇心的人准备的“精神夜宵”。作者的专业知识毋庸置疑，他以一种近乎诗意的笔触，将最前沿的理论物理学概念——从普朗克尺度到宇宙学视界——娓娓道来。这本书最吸引我的是其叙事结构，它不像教科书那样将知识点孤立排列，而是构建了一条逻辑清晰的“求真之路”，从牛顿的经典力学，到爱因斯坦的相对论，再到量子力学的怪异性，每一步都像是在解开一个越来越宏大的谜题。关于“弦理论”的阐述尤其精彩，作者通过生动的类比，比如将高维空间想象成不同频率的小提琴弦，成功地让“额外维度”这种抽象的概念变得可感知。我特别喜欢它对“时间箭头”的探讨，作者并没有给出标准答案，而是列举了熵增、宇宙膨胀等不同学科的解释，并留给读者思考的空间。虽然书中涉及大量专业术语，但作者的功力在于他能精准地把握住读者的认知边界，适时地插入解释，使得即便是非物理专业的我，也能跟上思辨的步伐。读完后，对宇宙的敬畏感油然而生，同时也对人类求知欲的强大感到震撼，这是一本真正能拓宽思维疆界的科普巨著。

评分☆☆☆☆☆

我对《园艺新手宝典：从零开始打造你的秘密花园》这本书的评价，主要集中在它那份难得的实用性和详尽度上。作为一名刚搬进新房，对院子里的杂草和几株枯萎的花束感到束手无策的都市白领，我迫切需要一本既不故作高深，又能真正解决问题的指南。这本书完全满足了我的需求。它不是那种空泛地谈论“美学”的书籍，而是从最基础的土壤测试、工具介绍开始，一步步引导读者。特别是关于“本地植物适应性”的章节，作者非常贴心地列举了不同气候带最容易成活的观赏植物和香草，这避免了许多新手容易犯的“引种失败”的错误。我尤其欣赏它对病虫害防治的介绍，它倡导的是生态平衡和物理防治，而不是一味推荐强效化学药剂，体现了非常负责任的园艺理念。书中的插图和步骤分解图清晰明了，即便是像我这样连怎么正确修剪月季都不知道的“零基础”，也能照着图示操作，成功地让我的第一批郁金香破土而出。这本书的价值在于它的“可操作性”，它把园艺这门看似复杂的学问，拆解成了周末就能完成的小项目，真正做到了让普通人也能享受到亲手创造美的乐趣。它更像是一位耐心的园艺导师，在你身边手把手地教你，而不是一本冷冰冰的参考书。

评分☆☆☆☆☆

初读《情绪的炼金术：从混沌到秩序的内在转化》，我以为这是一本又一本充斥着陈词滥调的自助读物，但读完之后，我发现自己错得离谱。这本书的独特之处在于，它完全避开了“积极思考”的肤浅口号，而是深入挖掘了负面情绪——焦虑、愤怒、嫉妒——在人类进化和自我构建中的核心作用。作者没有试图“消除”这些情绪，而是将它们视为需要被理解和转化的“原材料”。书中详细阐述了“情绪反应链”的机制，并提供了一套非常系统化的“反刍练习”方法，教导读者如何在中枢神经系统启动防御反应之前，介入并重写那个自动化的应激脚本。我特别赞赏作者引入的神经科学视角，用清晰的语言解释了杏仁核和前额叶皮层之间的“对话”，这让那些过去感觉模糊、难以捉摸的情绪体验，变得有迹可循、可以被“对付”。对于我个人而言，关于“边界感”的章节提供了极大的帮助，它不是教你如何强硬地拒绝别人，而是教你如何清晰地识别出什么是你的责任，什么是你不该承担的负担，从而从根本上减少因人际关系产生的过度内耗。这本书的文笔沉稳而富有洞察力，与其说是指导，不如说是一种深刻的自我对话，推荐给所有希望从情绪的奴隶变成主人的人。

评分☆☆☆☆☆

《失落的星图：大航海时代的加密密码》这本书，与其说是一部历史小说，不如说是一次跨越时空的智力冒险。作者的想象力令人惊叹，他巧妙地将16世纪欧洲的航海探险、文艺复兴时期的炼金术，以及一套复杂的数字加密系统融为一体。故事的核心围绕着一张据称藏有新大陆财富和秘密的星图展开，而解读这张图的关键，竟然是当时天文学家们私下使用的某种古老代码。书中对历史背景的考究极其扎实，无论是威尼斯船只的结构，还是西班牙宫廷的权力斗争，都描绘得栩栩如生，让人感觉仿佛置身于那个充满机遇与阴谋的年代。我特别佩服作者在构建密码学谜题时的严谨性，每一个线索的出现都看似偶然，实则早已埋下伏笔，需要读者跟随主角——一位隐居的语言学家——一起进行逻辑推理。这种阅读体验非常独特，它强迫你调动所有关于历史、数学和逻辑的知识储备去参与解谜，而不是被动地接受故事的走向。高潮部分发生在巴西的雨林深处，解密过程和随之而来的文化冲突描写得惊心动魄。这本书无疑是为那些喜爱解谜、热爱深度历史背景的读者量身定做的，它成功地将知识的魅力与文学的张力完美结合。

评分☆☆☆☆☆

这本《都市猎人：特工的秘密任务》简直是本让人肾上腺素飙升的动作小说！作者对紧张场面的描绘能力达到了炉火纯青的地步，每一个转折都出乎意料，让人忍不住一口气读完。主角“影”的形象塑造得极为成功，他游走在灰色地带，既有顶尖特工的冷酷无情，又在某些时刻流露出人性深处的光辉。书里那些关于高科技装备的描述，虽然是虚构，但写得极其逼真，我仿佛能闻到硝烟味，听到枪栓上膛的声音。特别是关于他在摩洛哥沙漠执行“清道夫计划”的那一章，简直是教科书级别的谍战戏码，从情报获取到最终撤离，每一步都充满了精密的计算和令人窒息的风险。这本书的节奏掌控得太好了，时而舒缓，细致刻画人物的内心挣扎和情感纠葛，时而又像脱缰的野马，在激烈的追逐和爆炸声中将故事推向高潮。我特别喜欢作者对国际政治背景的铺陈，让整个故事的格局瞬间拔高，不再是简单的打打杀杀，而是上升到了国家利益和世界安危的层面。读完之后，我整个人都还沉浸在那种刀尖上跳舞的刺激感中，强烈推荐给所有喜欢硬核悬疑和国际谍战题材的读者。它不仅仅是一本书，更像是一场酣畅淋漓的电影体验，让人回味无穷。