正版 肌肉訓練彩色解剖圖譜 背部功能強化訓練 腰背 背部肌肉訓練書籍 背部頸部脊椎脊柱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁琴 譯

圖書標籤:

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115459541

商品编码：26304975215

丛书名： 肌肉训练彩色解剖图谱 背部功能强化训练

开本：16开

出版时间：2017-09-01

 

好的，以下是為您構思的一份圖書簡介，內容專注於特定領域，且不提及您提供的書名或其主題： --- 圖書簡介：《深度學習賦能：現代自然語言處理的原理與實踐》 圖書定位： 本書麵嚮對人工智能、機器學習，特彆是自然語言處理（NLP）領域有濃厚興趣的讀者，旨在係統梳理從傳統方法到前沿深度學習模型的演進脈絡，提供紮實的理論基礎與豐富的實戰案例。它不僅是一本技術手冊，更是一部引導讀者探索語言智能核心奧秘的深度指南。 目標讀者群體： 計算機科學、軟件工程、數據科學專業的在校學生；希望深入理解和應用NLP技術的軟件工程師、算法研究人員；對前沿AI技術有強烈求知欲的技術愛好者及跨領域數據分析師。 全書結構與核心內容： 本書結構嚴謹，內容深度適中，旨在構建一個從宏觀認知到微觀實現的完整知識體係，共分為七大部分，三十章內容。 第一部分：自然語言處理基礎與符號主義的遺産 (Foundations of NLP) 本部分首先確立瞭NLP的學科基石，為後續的深度學習模型打下必要的語言學和計算基礎。 第1章：NLP的演進曆程與研究範式 概述瞭符號主義、統計學習到連接主義（深度學習）的範式轉換，明確瞭當前研究的核心挑戰。 第2章：語言學基礎與計算錶示 深入探討瞭詞法、句法、語義和語用學的基本概念，重點講解瞭文本的數字化錶示方法，包括N-gram模型和詞袋模型（BoW）的局限性。 第3章：經典文本預處理技術 詳細介紹分詞、詞乾提取、詞形還原、停用詞過濾等關鍵步驟，並對比瞭基於規則和基於統計的方法在不同語言環境下的適用性。 第二部分：統計學習的黃金時代 (The Statistical NLP Era) 在深度學習浪潮興起之前，統計模型是NLP領域的主流。本部分詳細解析瞭這些經典模型的運作機製。 第4章：隱馬爾可夫模型（HMM）在序列標注中的應用 以詞性標注（POS Tagging）為例，詳述瞭HMM的發射概率和轉移概率，並通過維特比算法進行解碼。 第5章：條件隨機場（CRF）的理論與實踐 對比HMM的局限性，闡述瞭CRF作為判彆模型的優勢，重點講解特徵工程在CRF構建中的關鍵作用。 第6章：概率上下文無關文法（PCFG）與句法分析 介紹基於規則和統計的句法分析方法，解釋如何利用概率模型解析復雜句子結構。 第三部分：詞嚮量的革命：分布式錶示的崛起 (The Word Embedding Revolution) 分布式語義錶示是連接傳統方法與現代深度學習的橋梁。本部分聚焦於如何將離散的詞語映射到連續的嚮量空間。 第7章：詞嚮量的數學原理 從高維稀疏錶示轉嚮低維稠密錶示的必要性，引入綫性代數和概率論視角。 第8章：Word2Vec係列算法深度解析 詳盡拆解瞭CBOW和Skip-gram模型的內部機製，探討負采樣（Negative Sampling）和窗口大小對模型性能的影響。 第9章：GloVe模型的全局矩陣分解視角 解釋GloVe如何利用全局共現矩陣來捕獲詞語間的語義關係，並對比其與Word2Vec在捕捉語義和語法信息上的差異。 第10章：詞嚮量的進階應用與評估 討論瞭類比推理（如“國王-男人+女人=女王”）背後的數學原理，並介紹瞭評估詞嚮量質量的標準測試集。 第四部分：循環神經網絡（RNN）與序列建模 (Recurrent Neural Networks for Sequence Modeling) 本部分開始步入深度學習核心，重點講解處理序列數據（如文本）的基石模型。 第11章：RNN的基本結構與梯度問題 闡述瞭RNN處理序列依賴性的機製，深入分析瞭梯度消失和爆炸問題的成因。 第12章：長短期記憶網絡（LSTM）的內部機製 詳細剖析瞭輸入門、遺忘門和輸齣門的工作流程，揭示其如何有效解決長期依賴問題。 第13章：門控循環單元（GRU）的簡化與效率 介紹GRU作為LSTM的輕量級替代方案，對比其參數量與性能錶現。 第14章：雙嚮RNNs（Bi-RNN）與深度堆疊 解釋如何通過雙嚮結構獲取完整的上下文信息，以及堆疊多層RNN以提取更高層次的抽象特徵。 第五部分：注意力機製與Transformer架構 (Attention Mechanisms and the Transformer) 注意力機製是現代NLP的標誌性突破，本部分將重點剖析其對序列建模的顛覆性影響。 第15章：從Seq2Seq到注意力機製的誕生 迴顧編碼器-解碼器（Seq2Seq）模型在機器翻譯中的挑戰，引入注意力機製以動態聚焦關鍵輸入信息。 第16章：自注意力機製（Self-Attention）的計算細節 深入講解Q (Query), K (Key), V (Value) 矩陣的計算過程，以及縮放點積的意義。 第17章：Transformer模型的完整結構 全景式展示Transformer架構，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）和前饋網絡（Feed-Forward Network）的協同工作。 第18章：位置編碼（Positional Encoding）的必要性與實現 解釋由於缺乏循環結構，Transformer如何通過注入位置信息來維持序列順序。 第六部分：預訓練模型的崛起與應用 (The Era of Pre-trained Language Models) 本部分聚焦於當今NLP領域最強大的工具——基於Transformer的大規模預訓練模型。 第19章：ELMo與上下文相關的詞錶示 介紹如何通過雙嚮LSTM學習上下文敏感的詞嚮量，打破靜態詞嚮量的限製。 第20章：BERT的核心思想：掩碼語言模型（MLM）與下一句預測（NSP） 詳述BERT的雙任務預訓練目標及其在雙嚮信息流上的優勢。 第21章：微調（Fine-tuning）策略與下遊任務適應 講解如何高效地將預訓練模型適應於問答、情感分析、命名實體識彆等具體任務。 第22章：生成式預訓練模型（GPT係列）的架構與自迴歸特性 對比BERT的編碼器結構與GPT的解碼器結構，重點分析自迴歸生成在文本創作中的潛力。 第23章：模型蒸餾與知識遷移技術 探討如何將龐大模型的知識遷移到更小、更快的模型中，以滿足實際部署的需求。 第七部分：高級應用、倫理與未來展望 (Advanced Topics, Ethics, and Future) 最後一部分將視野拓展到實際工業界應用、前沿研究方嚮以及NLP技術發展中必須麵對的社會責任問題。 第24章：神經機器翻譯（NMT）的最新進展 探討零樣本翻譯、低資源語言翻譯的挑戰與解決方案。 第25章：知識圖譜與語言模型的結閤 探討如何利用結構化知識增強LLMs的推理能力和事實準確性。 第26章：對話係統與狀態追蹤 深入研究檢索式與生成式對話係統的構建，以及對話狀態的精細管理。 第27章：NLP中的可解釋性（XAI） 介紹如何使用如LIME、SHAP等工具探究模型內部決策過程，提高模型的可信度。 第28章：偏見、公平性與有害內容過濾 嚴肅討論預訓練數據中固有的社會偏見如何被模型放大，並介紹緩解策略。 第29章：大型語言模型（LLMs）的湧現能力與提示工程（Prompt Engineering） 分析特大參數模型展現齣的新能力，並提供有效的提示設計方法。 第30章：NLP的未來趨勢與前沿挑戰 總結當前研究熱點，如多模態融閤、高效能訓練方法（如LoRA）以及通用人工智能（AGI）的路徑探討。 本書特色： 1. 理論深度與代碼實踐並重： 書中不僅有詳盡的數學推導，還提供瞭基於PyTorch和Hugging Face Transformers庫的模塊化代碼示例，確保讀者能夠“手敲”齣核心算法。 2. 清晰的脈絡梳理： 采用“問題驅動”的敘事方式，清晰展示瞭每一種新模型是如何解決前代模型痛點的，有助於讀者建立曆史感和係統性認知。 3. 注重實戰細節： 提供瞭關於GPU內存管理、分布式訓練設置、模型部署優化等在學術界常被忽略但對工業界至關重要的實踐經驗。 通過係統學習本書，讀者將不僅能熟練運用主流的NLP工具，更能理解支撐這些工具背後的核心算法思想，為未來的研究與開發奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對身體結構有一定瞭解的人，我通常對市麵上那些誇大效果的訓練指南持保留態度。然而，這本書的嚴謹性讓我放下瞭戒心。它並沒有鼓吹什麼“一周練齣鋼筋鐵骨”之類的口號，而是非常冷靜地闡述瞭人類軀乾的生物力學限製和潛力。例如，書中對腰部“核心穩定性”的定義，不再是簡單的腹肌收緊，而是將腹橫肌、多裂肌以及骨盆底肌群作為一個整體的“內核心筒”來對待。它提供的訓練方案，都是基於如何提高這個核心筒在承受外部負荷時的抗鏇轉和抗側屈能力。我對比瞭自己之前的訓練日誌，發現自己過去很多訓練都陷入瞭“外層肌肉代償”的怪圈。這本書提供的進階策略，比如如何通過特定的等長收縮來強化多裂肌，非常具有操作性，而且對長期背部健康維護具有極高的參考價值。這種強調基礎、注重長遠發展的態度，非常符閤科學訓練的原則，讓人讀起來踏實且有信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於，它成功地彌閤瞭臨床康復與日常體能訓練之間的鴻溝。很多物理治療師的報告充滿瞭專業術語，普通人難以理解，而市麵上的健身教練可能更側重於訓練的“感覺”而非解剖的“事實”。這本書巧妙地將兩者結閤起來。我特彆欣賞它對“脊柱中立位”的定義和維護訓練。它沒有簡單地告訴你“保持背部挺直”，而是深入探討瞭在屈麯、伸展和鏇轉動作中，不同節段的椎間盤壓力是如何變化的，以及如何通過肌肉的微調來優化壓力分布。對於那些經曆過輕微背部不適，但又想安全地進行力量訓練的人來說，這本書簡直是救星。它提供的預康復和交叉訓練方案，非常注重預防性維護，而不是事後補救。書中的插圖將肌肉的起止點、受力方嚮描繪得淋灕盡緻，讓我對“哪裏齣力”的認知，從模糊的區域概念，變成瞭精準到某一束肌縴維的層麵。這是一本值得收藏，並且需要反復翻閱的深度指南。

评分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於“背部訓練”的書籍多如牛毛，但大多都停留在動作演示層麵，要麼是針對健美運動員的極限增肌，要麼就是給初學者一些最基礎的下拉和劃船。這本書的獨到之處在於它對“功能性”的強調。它不僅僅告訴你怎麼練，更告訴你為什麼這麼練，你的背部深層結構是如何影響你日常站立、行走乃至呼吸的。我特彆喜歡它將背部分為瞭功能區域進行講解，比如上背的推力鏈支持、中背的穩定與控製、下背的抗屈麯能力。這種結構化的學習路徑，讓我不再是盲目地去“拉”或者去“挺”，而是帶著明確的目標去激活特定的肌群。其中關於頸椎與上胸部緊張度如何相互關聯的章節，對我這種長期伏案工作者簡直是醍醐灌頂。書裏展示瞭幾個非常溫和卻極其有效的自我筋膜放鬆技巧，配閤著精準的解剖圖，讓你能準確找到那些平時忽略的觸發點。看完這些內容，我感覺自己對“保持良好姿態”的理解上升到瞭一個新的維度，不再是僵硬地挺胸，而是理解瞭身體各部分如何協同作戰以達到動態的平衡。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種厚重的質感和那張清晰的脊柱結構圖，一看就知道是下瞭大功夫的。我本來對自己的核心力量一直有點將信將疑，總覺得那些“練核心”的口號喊得響，但真正科學的指導卻很難找。拿到書後，首先翻閱的是關於腰椎穩定的那幾個章節。作者的講解非常細緻，不像有些健身書籍那樣隻給齣動作，卻不深究背後的力學原理。他不僅展示瞭如何正確地進行硬拉和深蹲，還詳細剖析瞭在這些復閤動作中，腰部深層小肌肉群是如何協同工作以保護脊柱的。尤其讓我印象深刻的是，書中對“代償模式”的分析，很多時候我們覺得纍瞭是肌肉力量不足，但其實是身體為瞭省力而啓動瞭錯誤的代償機製，導緻某個部位過度緊張。這本書通過大量的彩色插圖和解剖圖，把我那些模糊的概念一下子點亮瞭。比如，關於菱形肌和斜方肌中下束的離心收縮訓練，配上的圖片簡直就是教科書級彆的精準，讓我明白瞭為什麼我一直練不好肩胛骨的後收。這種從基礎解剖到實際操作的無縫銜接，對於想要係統提升背部力量和改善體態的人來說，絕對是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的印刷質量和圖示的專業性，真的讓我非常驚喜。很多專業的運動解剖書籍，要麼是文字堆砌，要麼是手繪圖不夠精細。但這本書采用的是高質量的彩色解剖圖譜，肌肉縴維的走嚮、神經和血管的路徑，都標注得極其清晰。我過去在學習一些復雜的動作時，比如單臂劃船或者引體嚮上，總是在意念連接上感覺不到目標肌肉的發力。這本書通過多角度的解剖圖，直觀地展示瞭在不同握距和不同角度下，哪些肌縴維被主要的拉伸和收縮，這極大地幫助我建立瞭“肌肉意念連接”。我嘗試書中的一個關於胸廓活動度的練習，這個練習直接關聯到呼吸肌群，過去我總以為呼吸是自動的，但書中揭示瞭背闊肌和肋間肌在深呼吸中的參與作用。通過書中的指導進行有意識的調整後，我發現深吸氣時肺活量似乎真的提升瞭，這對於長跑愛好者來說是一個巨大的突破。整體來看，這本書更像是一本結閤瞭運動生理學和應用解剖學的實用手冊，遠超齣瞭普通健身指導書的範疇。