不可不知的1000個備孕宜忌 孕産胎教 孕前準備 孕前檢查及用藥 二胎備孕 常見生育問題的 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787121274503

商品编码：25737152330

丛书名： 不可不知的100个备孕宜忌

商品參數

不可不知的1000個備孕宜忌
	定價	49.90
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年01月
	開本	24開
	作者	王琪著
	裝幀	平裝
	頁數	0
	字數	0
	ISBN編碼	9787121274503

目錄

備孕生活宜忌  
心理宜忌 16  
宜做好懷孕的心理準備 16  
宜具備積極的生育態度 17  
忌孕前情緒過於緊張 17  
忌有過多的顧慮 17  
夫妻之間宜學會寬容 18  
忌經常發怒 19  
忌夫妻間激烈爭吵 19  
宜學會調節工作壓力 20  
忌過於擔心對工作的影響 20  
備育男性宜樂觀地對待自己的責任 21  
宜多讀書豐富心靈 21  
起居宜忌 22  
宜保持舒適的室內環境 22  
警惕裝修中的隱形殺手 23  
養花草需謹慎 23  
宜準備適閤孕媽媽休息的床上用品 24  
保持良好的起居習慣 24  
洗澡水水溫宜適中 25  
備育男性忌過頻洗熱水澡 25  
備育男性忌久泡桑拿 25  
宜使用適閤自己的潔膚乳 26  
宜使用無害的洗發液 26  
備育男性不宜留鬍須 27  
備育男性需慎用美發産品 27  
忌濃妝艷抹、染發燙發 28  
忌穿高跟鞋 29  
宜穿平底鞋 29  
備孕前3個月宜著寬鬆的衣褲 30  
備育男性忌穿緊身褲 30  
忌經常趴著睡覺 31  
性生活忌過少、過頻 31  
忌在屋內鋪地毯 31  
忌熬夜 31  
備育男性忌久坐沙發 32  
忌用煙霧清新劑 33  
慎用洗滌劑 33  
宜遠離廚房油煙 34  
小心燃氣帶來的危害 35  
宜遠離噪聲 35  
宜遠離汽車廢氣 35  
宜遠離電磁輻射 36  
保健宜忌 37  
宜將體重調整到**狀態 37  
備孕女性忌盲目減fei 38  
孕前3個月宜遠離寵物 39  
宜遠離有害的工作 40  
孕前6個月宜戒煙禁酒 42  
宜注意經期保健 43  
宜正確選購衛生巾 44  
忌不正確使用衛生巾 44  
忌經期性生活 45  
宜注意腎的保養 46  
宜保護好乳房 48  
宜關注性器官的清潔衛生 49  
忌性生活過程突然中斷 50  
忌性生活前後洗熱水浴 51  
運動健身宜忌 52  
宜養成良好的運動習慣 52  
孕前6個月開始保持有規律的運動 53  
忌運動前空腹或吃得過飽 53  
散步有利平靜心情 54  
慢跑有利優生 54  
跳繩有利新陳代謝 55  
遊泳有利順産 55  
宜練習普拉提，為孕期、分娩做準備 56  
忌運動量過大 60  
忌運動時“急刹車” 61  
忌運動前吃容易脹氣的食物 61  
宜夫妻一起運動 61  
備育男性忌騎車運動 62  
中午忌激烈運動 63  
................

內容介紹
本書采用宜忌的形式，從飲食、起居、心理調試、運動健身、保健、受孕時機、孕前檢查及用藥、二胎備孕、常見生育問題的調養等方麵，以簡潔的肯定和否定迴答嚮讀者quan方位講述孕前準備知識，一頁講“宜”，一頁講“忌”，一本書講清備孕宜忌。力爭通過wan美的孕前準備知道，幫助備孕媽媽孕育齣健康、聰明的寶寶。

書籍名稱：《深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐指南》 圖書簡介 本書是一部麵嚮計算機科學研究者、人工智能工程師以及對自然語言處理（NLP）技術有深入學習需求的專業人士的深度技術專著。它係統、全麵地梳理瞭當前深度學習範式在NLP領域的核心理論基礎、主流模型架構及其在復雜應用場景中的落地實踐，旨在為讀者提供一套從原理到實踐的完整技術藍圖。 本書的結構設計嚴謹，內容由淺入深，力求在保持理論深度和廣度的同時，充分體現前沿研究的動態性和工程實踐的可操作性。 第一部分：基礎理論重構與新範式確立 本部分首先迴顧瞭NLP的發展曆程，重點強調瞭從傳統統計模型到神經網絡模型的範式轉變，並為後續深度學習模型的理解奠定堅實的數學和計算基礎。 詞嚮量的演進與超越： 詳細解析瞭Word2Vec、GloVe等經典模型的工作原理，並深入探討瞭上下文相關的詞嵌入技術，如ELMo的特徵抽取機製，為理解現代預訓練模型的上下文依賴能力打下基礎。 循環神經網絡的局限與突破： 對RNN、GRU、LSTM的結構、梯度消失/爆炸問題的處理機製進行瞭詳盡闡述。同時，重點分析瞭其在長序列建模上的固有瓶頸，為引入注意力機製做鋪墊。 注意力機製的革命： 細緻剖析瞭自注意力（Self-Attention）機製的數學構建，包括查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）嚮量的計算過程，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何增強模型的並行計算能力和錶徵多樣性。 第二部分：Transformer架構及其衍生模型 Transformer架構是當前NLP領域的基石。本部分將花費大量篇幅，深度剖析該架構的每一個組成部分，並介紹基於此架構發展齣的主流預訓練模型傢族。 Transformer核心解析： 從Encoder和Decoder的堆疊結構齣發，詳細講解瞭位置編碼（Positional Encoding）如何為模型注入序列信息，並對比瞭不同層歸一化（Layer Normalization）和殘差連接（Residual Connection）在訓練穩定性和收斂速度上的影響。 基於Encoder的預訓練模型（BERT傢族）： 深入探討瞭BERT的雙嚮訓練策略——掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）。針對BERT的變體，如RoBERTa、ALBERT、ELECTRA，本書對比瞭它們在預訓練目標、參數共享、負采樣策略上的創新點及其對性能和效率的影響。 基於Decoder的自迴歸模型（GPT傢族）： 側重分析GPT係列模型如何通過單嚮訓練實現強大的文本生成能力。重點解析瞭其在超大規模參數和海量數據上的擴展性，並探討瞭In-Context Learning（上下文學習）的理論基礎和實際應用。 Encoder-Decoder統一架構（T5與BART）： 介紹瞭如何將所有NLP任務統一為“文本到文本”（Text-to-Text）的框架，以及BART在去噪自編碼器方麵如何結閤瞭BERT的編碼能力和GPT的解碼能力。 第三部分：前沿應用場景的深度實踐 本部分將理論模型與實際業務需求緊密結閤，展示如何利用這些前沿模型解決復雜的NLP難題，並側重於工程優化和部署策略。 復雜問答係統（QA）： 不僅涵蓋抽取式問答（如SQuAD），更深入探討瞭生成式和知識圖譜增強的開放域問答係統。內容包括如何利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構提升生成答案的準確性和可追溯性。 機器翻譯（NMT）的優化： 討論瞭神經機器翻譯在高資源和低資源語言對上的挑戰。重點介紹如何利用領域自適應技術（Domain Adaptation）和反嚮翻譯（Back-Translation）來提升特定行業術語的翻譯質量。 文本摘要與信息抽取： 對比瞭抽取式摘要（基於句子重要性排序）和生成式摘要（seq2seq生成）的優缺點。在信息抽取方麵，本書提供瞭如何利用序列標注模型（如CRF-LSTM或基於Transformer的NER）進行復雜實體及關係抽取的實戰教程。 大模型時代的提示工程（Prompt Engineering）： 這是一個專門為後GPT時代設計的章節。詳細介紹零樣本（Zero-shot）、少樣本（Few-shot）提示的設計原則、鏈式思考（Chain-of-Thought, CoT）的引入機製，以及如何通過自動化提示優化（AutoPrompt）來最大化模型的輸齣性能，而無需進行大規模微調。 第四部分：工程化、效率與倫理挑戰 任何前沿技術要成功落地，都離不開工程優化和對潛在風險的規避。 模型壓縮與加速： 針對部署在資源受限環境中的需求，本書詳細介紹瞭模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如INT8、稀疏化）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）的原理和PyTorch/TensorFlow中的實現方法，以期在保持精度損失最小化的前提下，顯著提高推理速度。 高效微調策略： 在全參數微調成本高昂的背景下，本書重點介紹瞭參數高效微調（PEFT）技術，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning等，這些技術使得在單張GPU上微調韆億級模型成為可能。 可解釋性（XAI）與魯棒性： 探討瞭如何使用LIME、SHAP等工具來探究模型決策過程。此外，針對對抗性攻擊（Adversarial Attacks）在NLP中的錶現，本書提供瞭防禦策略的概述。 模型偏見與倫理考量： 討論瞭訓練數據中隱含的社會偏見（如性彆、種族偏見）如何被模型學習和放大，並介紹瞭評估和緩解這些偏見的量化指標和技術方案。 目標讀者與本書價值 本書內容技術性強，麵嚮具有一定編程基礎和機器學習背景的讀者。通過閱讀本書，讀者不僅能深入理解當前最先進的NLP模型是如何工作的，更能掌握將這些復雜模型高效部署到實際生産環境中的關鍵技術和最佳實踐。它為讀者構建瞭一個從理論基石到前沿應用，再到工程優化的完整知識體係，是NLP領域技術人員案頭必備的參考手冊。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和信息組織邏輯簡直是為我們這種時間緊張的職場人士量身定做的。我通常隻能利用通勤的時間翻閱，如果信息碎片化或者章節銜接混亂，我很快就會失去興趣。但這本《不可不知的1000個備孕宜忌》做到瞭邏輯的層層遞進。從最基礎的“孕前身體自檢清單”開始，到深入的“激素六項解讀”和“精子活力評估”，再到“高齡備孕的風險管理”，每一步都像是精確規劃的路綫圖。我最欣賞的是它對於“用藥安全”這一塊的處理。它沒有籠統地列齣“哪些藥不能吃”，而是根據孕前、孕早期、孕中期等不同階段，詳細區分瞭常用藥物的安全性等級，並提供瞭具體的替代方案建議，這種細緻程度讓我感到非常踏實。我甚至把書裏關於孕前體檢項目說明的那幾頁用熒光筆做瞭標記，準備下次去體檢時對照著和醫生溝通，確保不錯過任何關鍵環節。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書完全是衝著它名字裏提到的“常見生育問題的解決思路”去的，因為我和先生已經備孕瞭快一年，期間經曆瞭幾次失望，心裏難免有些七上八下。這本書在解讀常見生育障礙，比如排卵不規律或者輕微的男性因素問題時，展現瞭令人信服的專業性。它沒有直接給齣“去醫院做什麼檢查”的流水賬式的指導，而是深入淺齣地解釋瞭這些問題背後的生理機製，這對於我們這類想深入瞭解自己身體狀況的讀者來說，太重要瞭。更棒的是，它並沒有過度強調西醫的介入，而是花瞭很大的篇幅來探討中醫在輔助調理方麵的應用，比如不同體質的女性如何通過艾灸或特定的食療方來改善內環境，並且引用瞭一些臨床觀察的案例作為佐證。雖然有些中醫的理論對我來說是全新的，需要反復閱讀纔能消化，但這種多角度的探討，極大地拓寬瞭我的思路，讓我明白“備孕”是一項需要耐心和多方麵配閤的係統工程，而非單一路徑可以解決。

评分☆☆☆☆☆

我本來以為，市麵上關於“二胎備孕”的書籍通常會集中在精力分配和“大寶如何適應”的主題上，但這本書在這方麵的切入點非常獨特且實用。它清楚地意識到瞭二胎備孕夫妻的特殊性——他們不僅要關注生理狀態的恢復，還要麵對年齡增長帶來的卵巢儲備下降的現實挑戰，以及如何平衡對兩個孩子的未來投入。書中有一段專門討論瞭“兩次孕育間隔期的身體修復”的章節，詳細分析瞭剖腹産後子宮修復的注意事項，這對於我這種頭胎是剖腹産的媽媽來說，簡直是雪中送炭。它提供的建議非常務實，比如如何通過特定的核心訓練來強化腹部肌肉群，為下一次懷孕打下更堅實的基礎。這種對不同生育階段群體的差異化關注，讓這本書超越瞭一般性的“備孕指南”的範疇，更像是一部針對不同人生階段的生育健康規劃書。

评分☆☆☆☆☆

作為一位對“胎教”充滿好奇的準媽媽，我對於書中關於“孕産胎教”的部分非常期待。我原以為這部分會充斥著許多虛無縹緲的理論，但這本書卻提供瞭一套非常接地氣、可以立即上手的操作指南。它不是簡單地告訴你“要多聽莫紮特”，而是詳細區分瞭不同孕周胎兒的聽覺和視覺發育特點，並推薦瞭對應階段最有效的刺激方式。例如，在孕早期如何通過輕柔的呼吸練習來安撫自己，從而間接影響胎兒的宮內環境；在孕中後期，如何設計傢庭成員參與的互動遊戲，而不是讓準爸爸隻是在一旁“旁觀”。特彆是關於“親子依戀的早期建立”這一塊，書裏建議瞭一些非常溫馨的“對話練習”，讓我們夫妻可以提前進入父母角色。這本書讓胎教不再是孕期一項額外的任務，而是自然融入日常生活的一種充滿愛的互動，這對我理解“孕育”的意義産生瞭很大的啓發。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計確實很用心，封麵那種柔和的米白色調，配上精緻的插畫，拿在手裏就感覺很溫馨、很有希望。我本來以為這種實用性很強的書籍可能會寫得比較枯燥，全是密密麻麻的醫學術語和數據，但實際上，作者在行文上非常注重可讀性。比如，在介紹孕前營養補充劑的時候，它不是簡單地羅列維生素的名稱和劑量，而是用瞭很多生活化的比喻來解釋為什麼“葉酸”是重中之重，甚至還穿插瞭一些小故事，講述不同體質的女性如何通過調整飲食來“蓄力”。我特彆喜歡它對“情緒管理”的著墨，書中提到很多備孕過程中的焦慮和夫妻間的溝通障礙，並提供瞭許多實際可操作的放鬆技巧，比如冥想的步驟、特定的音樂列錶，甚至還有推薦的輕量級運動。讀完第一部分，我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個非常耐心且專業的“閨蜜”在身邊指導，這種感覺是很多冰冷的科普讀物無法給予的。它更像是一本陪伴手冊，而不是一本工具書，讓我對未來的孕育之路充滿瞭期待和從容。