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店铺： 学贯中西图书专营店

出版社： 新疆人民卫生出版社

ISBN：9787537266857

商品编码：25682751699

丛书名： 营养瘦身两不误100道月子主食汤品

 

 

基本信息

書名:營養兩不誤0道月子主食、湯品

定價：29.80元

作者:孫晶丹

齣版社：新疆人民衛生齣版社

齣版日期：2016-11-01

ISBN：9787537266857

版次：1

裝幀：平裝

開本：24開

商品重量：0.3kg

 

內容提要

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本書特彆收錄産後一至四十周的主食食譜，讓媽咪在飲食的選擇上更加多元，不再局限傳統的幾項麵料理，並通過步驟圖及15道，讓讀者輕鬆學會月子餐！另外，本書同時收錄瞭一至四十周的坐月子小秘笈及給爸爸的話。

 

作者介紹

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碩士，高級營養師、國際膳師。畢業於白求恩醫科大學及華中科技大學碩士研究生班，深圳市營養培訓創始人之一。從事臨床營養、學生營養工作多年，在營養、運動、心理、膳及養生等綜閤自然療法上有著獨特的見解和豐富經驗。

《智繪未來：從零開始的AI技術實踐指南》 導語： 在這個技術浪潮洶湧的時代，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的概念，而是深刻影響著我們生活方方麵麵的核心驅動力。從智能推薦到自動駕駛，從醫療診斷到金融風控，AI正在重塑每一個行業。然而，麵對海量的理論知識和紛繁復雜的技術棧，許多渴望投身其中的學習者感到無從下手。本書正是為這些初學者、轉型者以及希望係統化梳理知識體係的技術愛好者而準備的。它旨在提供一條清晰、實用、循序漸進的學習路徑，將晦澀難懂的AI概念轉化為可操作的代碼和可理解的實踐。 第一部分：奠定基石——AI與機器學習的宏觀認知 本部分將帶領讀者脫離“黑箱思維”，從宏觀層麵建立對人工智能領域的全麵理解。 第一章：人工智能的時代脈絡與核心範式 我們將深入探討AI的發展曆程，從早期的符號主義到當前的連接主義（深度學習）的演進。清晰界定人工智能（AI）、機器學習（ML）和深度學習（DL）之間的關係和區彆，避免常見的概念混淆。重點解析當前主導AI領域的幾種核心範式：監督學習、無監督學習、強化學習，並輔以現實世界中的經典案例，幫助讀者理解每種範式適用的場景和局限性。 第二章：數學的語言——構建AI世界的基石 雖然本書強調實踐，但對支撐AI模型的底層數學原理的掌握是不可或缺的。本章將聚焦於機器學習中最為關鍵的數學工具，而非進行枯燥的理論推導。我們將重點講解： 1. 綫性代數基礎： 理解嚮量、矩陣運算在數據錶示（如特徵嚮量、張量）中的作用，以及矩陣分解（如SVD）在降維中的應用。 2. 概率論與數理統計： 深入理解貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）在模型參數確定中的地位，以及統計學中的方差、偏差與過擬閤、欠擬閤的關聯。 3. 微積分與優化理論： 重點解析梯度下降法（Gradient Descent）及其變體（如SGD, Adam）的工作原理，解釋損失函數和偏導數如何指導模型學習，實現“優化”目標。 第三章：數據驅動——高質量數據的準備與工程 在AI領域，數據決定瞭模型的上限。本章將詳細闡述數據在整個機器學習流程中的關鍵作用，並提供實戰性的數據處理技巧。 數據獲取與清洗： 探討數據爬取、API接口使用，以及處理缺失值、異常值、重復數據和噪聲數據的標準流程。 特徵工程的藝術： 介紹特徵構造（Feature Engineering）的核心方法，包括離散化、獨熱編碼（One-Hot Encoding）、特徵交叉、以及如何通過領域知識創造更具錶達力的特徵。 數據劃分與標準化： 規範化（Normalization）與標準化（Standardization）的選擇依據，訓練集、驗證集和測試集的科學劃分策略，防止數據泄露。 第二部分：核心算法與動手實踐——從經典到前沿 本部分是本書的核心，通過Python語言和主流框架（如Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）驅動，帶領讀者一步步實現各種經典和前沿的機器學習模型。 第四章：經典機器學習模型的穩健實踐 本章側重於對結構化數據問題的解決能力。我們將詳細剖析以下算法的內部機製和實際應用： 1. 綫性模型精進： 邏輯迴歸（Logistic Regression）不僅用於分類，也作為概率模型的基礎。綫性迴歸的正則化技術（Lasso, Ridge）如何平衡模型復雜度和預測精度。 2. 基於樹的學習者： 深入理解決策樹（Decision Tree）的工作原理（如ID3, C4.5, CART）。重點講解集成學習的威力：Bagging（如隨機森林）如何通過“多數投票”降低方差，以及Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）如何通過迭代糾錯提高精度。 3. 支持嚮量機（SVM）： 解釋核函數（Kernel Trick）如何將低維數據映射到高維空間以解決非綫性問題。 4. 無監督學習入門： K-Means聚類算法的實現與評估，主成分分析（PCA）在降維和可視化中的應用。 第五章：深度學習的革命——神經網絡的搭建與調優 本章聚焦於深度學習的框架操作和核心組件。 神經網絡基礎結構： 解析神經元、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh）的作用，前嚮傳播和反嚮傳播（Backpropagation）的計算流程。 主流框架入門： 以PyTorch為例，演示如何使用Tensors進行數據操作，構建自定義的網絡層，以及定義優化器和損失函數。 優化器的高級應用： 對比SGD、Momentum、RMSProp和Adam優化器，理解它們在復雜損失麯麵上收斂效率的差異。 模型評估與驗證： 深入探討交叉驗證、學習麯綫分析，以及如何診斷欠擬閤與過擬閤，並運用Dropout、早停法（Early Stopping）等正則化手段進行乾預。 第六章：專業領域實踐——計算機視覺與自然語言處理的門徑 本章將展示如何將所學的模型應用於兩大熱門領域。 1. 計算機視覺（CV）實踐： 捲積神經網絡（CNN）原理： 詳解捲積層、池化層的功能及其對空間特徵的提取能力。 經典網絡架構： 介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等裏程碑式網絡結構的核心創新點。 遷移學習： 重點講解如何利用預訓練模型（如ImageNet上訓練的模型）進行微調（Fine-tuning），高效解決小數據集上的圖像分類任務。 2. 自然語言處理（NLP）實踐： 文本錶示： 從詞袋模型（BoW）到TF-IDF，再到詞嵌入（Word Embedding，如Word2Vec, GloVe）的演進。 循環神經網絡（RNN）及其變體： 理解LSTM和GRU如何有效解決長期依賴問題。 注意力機製與Transformer初探： 簡要介紹Attention機製如何奠定現代NLP模型（如BERT之前的基礎）的基石。 第三部分：模型部署與倫理考量——AI落地的關鍵環節 一個優秀的模型隻有落地纔能産生價值。本部分關注模型從實驗室到生産環境的轉化過程。 第七章：模型部署與性能優化 模型序列化與版本管理： 使用Joblib, Pickle, ONNX等工具保存和加載訓練好的模型，並建立閤理的版本控製流程。 推理加速技術： 探討量化（Quantization）和剪枝（Pruning）等技術如何減小模型體積，並提高移動端或邊緣設備的推理速度。 構建API服務： 使用Flask或FastAPI框架，將訓練好的模型封裝成RESTful API，實現實時預測服務，並簡要介紹Docker容器化部署的概念。 第八章：AI的責任與未來展望 隨著AI能力的增強，模型的公平性、可解釋性和安全性成為必須麵對的問題。 模型可解釋性（XAI）： 介紹LIME和SHAP等工具，幫助理解模型為什麼做齣某個決策，增強用戶信任。 公平性與偏見檢測： 討論數據和算法中可能存在的偏見來源，並介紹檢測和緩解偏見的基本方法。 持續集成與模型監控（MLOps基礎）： 概述持續集成/持續部署（CI/CD）在機器學習流水綫中的應用，以及如何監控綫上模型的性能漂移（Drift）。 結語： 本書緻力於提供一個紮實、前沿且高度實踐性的AI學習藍圖。完成本書的學習，讀者將不僅掌握核心算法的理論，更重要的是，能夠獨立完成從數據預處理到模型部署的完整AI項目流程，為迎接未來的技術挑戰做好充分準備。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的文字風格是相當嚴肅的，它更像是一本專業的參考手冊，而不是輕鬆的讀物。如果你期待的是那種充滿俏皮插畫和幽默段子的“新手媽媽生存指南”，那麼這本書可能會讓你感到略微枯燥。但是，對於我這種希望深入瞭解每一個調理步驟背後的原理的人來說，它的深度是無與倫比的。我最欣賞的一點是，它提供瞭一套完整的“個性化調整框架”。它不強求所有人都遵循同一份食譜，而是提供瞭一套“如果齣現A癥狀，請調整B食材用量”的應對方案。例如，如果産婦在喂奶過程中齣現瞭輕微上火的跡象，書中會立刻指導你如何將食譜中的溫性食材進行置換，而不是簡單地告訴你“多喝水”。這種高度的實用性和預見性，讓我覺得這本書不僅僅是一本“食譜”，更像是一套完整的、針對産後身體動態變化的“動態營養管理係統”。它教會瞭我如何傾聽自己身體的聲音，並用最自然的方式去迴應它，這比任何昂貴的保健品都來得有價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當樸素，坦白說，初次拿在手裏的時候，我並沒有對它抱有太高的期望。我當時的需求非常明確，就是想找一本能詳細指導我度過“月子期”的實用工具書，最好能涵蓋一些中醫食療的調理思路。然而，當我翻開目錄時，立刻被裏麵極其詳盡的章節劃分吸引住瞭。它不是那種泛泛而談的“多喝湯水”的建議集閤，而是真正深入到瞭産後不同階段身體機能恢復的細微變化中去。比如，對於惡露排淨的跟蹤記錄與相應的飲食調整，書裏居然有一整章的篇幅來討論如何通過食材的寒熱屬性來溫和地輔助身體清理。特彆是它對“氣血雙補”的理解，不再是簡單地堆砌紅棗桂圓，而是結閤瞭産婦個人的體質辨識小測試，推薦瞭不同的藥膳配方，這一點讓我覺得非常專業和貼心。我尤其欣賞作者在描述食材功效時，總能引用一些古籍的論述，讓這份“食譜”瞬間擁有瞭深厚的文化底蘊，不再是冰冷的營養數據，而更像是一本代代相傳的傢族秘籍，讓人在閱讀時油然而生一種信任感。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個非常注重科學實證的現代女性，對那些過於玄乎的傳統理論往往持保留態度。所以，當我拿起這本書時，最初的關注點完全放在瞭它對現代營養學的接納程度上。令我驚喜的是，這本書在這方麵做得近乎完美。它沒有盲目排斥西方的營養學觀點，而是巧妙地將兩者融閤。例如，書中對於産後維生素D的補充、鐵劑的吸收效率，以及如何通過天然食物（如深綠色蔬菜和特定的豆類）來優化這些關鍵元素的攝入，都有詳細的圖錶和推薦劑量。最讓我感到實用的部分，是它針對“母乳喂養”階段的食譜設計。作者非常清楚，泌乳期對熱量和特定脂肪酸的需求極高，因此推薦的餐點不僅美味，而且熱量密度適中，並且明確指齣瞭哪些食物可能影響乳汁的味道，這一點對新手媽媽來說簡直是救命稻草。這種嚴謹的態度，讓我完全打消瞭對其“過於傳統”的顧慮，它更像是一位營養師和一位經驗豐富的月嫂共同編寫的結晶。

评分☆☆☆☆☆

我是在朋友的強烈推薦下買的，她告訴我，這本書教會瞭她如何“享受”坐月子，而不是將其視為一種痛苦的煎熬。我理解她的意思瞭。許多育兒書都會把月子描繪成一個必須忍受的“恢復期”，而這本書卻將“飲食”提升到瞭“療愈和滋養”的層麵。它對我最大的影響在於，讓我開始關注那些被我們日常忽略的“配料”。比如，書中詳細介紹瞭不同産地和炮製方式的薑對身體的溫熱程度有何不同，或者不同種類的米在滋補上的側重點。這讓我開始對廚房裏的日常食材産生瞭全新的敬畏感。此外，書中關於情緒和飲食關聯的討論也非常到位。它沒有直接談論産後抑鬱，而是通過推薦一些富含特定B族維生素或鎂元素的食物，來暗示如何通過飲食來穩定情緒，這種潤物細無聲的關懷方式，遠比生硬的心理指導來得更人性化。每次按照書上的食譜認真準備好三餐，看著那些顔色搭配和諧、氣味溫和的食物端上桌，我都能感受到一種由內而外的放鬆感。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版，老實說，不是我最喜歡的風格。它的紙張偏嚮於啞光，印刷的色彩飽和度也不高，整體感覺偏嚮於九十年代那種學術著作的風格，缺乏當前市場上流行的那種鮮艷、吸引眼球的色彩和高清的食物大圖。起初，我甚至有些猶豫，覺得這會不會是一本內容陳舊的書籍。然而，正是這種“不加修飾”的樸實，反而凸顯瞭內容的重量。它幾乎所有的篇幅都被用來解釋“為什麼吃”和“怎麼做”，而不是停留在“看起來很好吃”的錶麵功夫上。我特彆喜歡書中穿插的一些“常見誤區糾正”的小欄目。比如，關於産後要不要立刻“大補特補”的爭議，書裏就用非常清晰的邏輯鏈條說明瞭早期應以清淡、易消化為主，避免增加身體負擔，這與我之前在網上看到的許多誇張的“下奶秘方”形成瞭鮮明對比。它給予讀者的，是一種沉穩的、循序漸進的指導，讓人感覺每一步都是在安全和科學的軌道上。