孕産婦就要這樣吃/食在好吃 全麵滿足媽媽和寶寶的營養需求 備孕懷孕食譜 月子餐 哺乳期養護 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 孕期營養
• 産後恢復
• 月子餐
• 備孕食譜
• 孕婦食譜
• 哺乳期食譜
• 健康飲食
• 食譜
• 營養
• 母嬰健康

店铺： 秋色宜人图书专营店

出版社： 江苏凤凰科学技术

ISBN：9787553743202

商品编码：27097934232

丛书名： 食在好吃-孕产妇就要这样吃

开本：16开

出版时间：2015-10-01

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	孕産婦就要這樣吃(超值版)
作者：
市場價：	29.8元
ISBN號：	9787553743202
齣版社：	江蘇鳳凰科學技術齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：軟精裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2015-10-01	版次：1	頁數：160
印刷時間：2015-10-01	印次：1	字數：250.00韆字

目錄

孕産婦必須知道的常識8 PART1懷孕期 番茄醬鍋包肉14 豆筋紅燒肉15 虎皮小白肉15 巴戟黑豆雞湯16 拔絲山藥16 白果燉烏雞16 菜花炒番茄17 檸檬雞塊17 檸檬軟煎雞17 話梅山藥18 紅燒肉扒闆栗18 肉末炒白菜19 肉末粉絲青菜19 香蔥炒雞20 蠔油雞片20 糖醋排骨21 山藥炒蝦仁22 吐司白果鮮蝦球22 彩椒牛肉絲23 福建炒筍片23 白菜香菇炒山藥24 陳醋娃娃菜24 韆層包菜25 熗炒小白菜25 薑杞鴿子煲26 老鴨萵筍煲26 蓮子龍骨鴨湯26 山藥草菇燉雞27 山藥魚頭湯27 酸菜煲鴨27 雞蛋炒肉絲28 韭黃肉絲28 橄欖菜肉末炒苦瓜29 橄欖菜肉末四季豆29 馬蹄炒香菇30 梅子拌山藥30 芹菜拌花生米30 雪梨雞塊煲31 洋蔥燉豬排31 榨菜雞絲湯31 鴨肉燉魔芋32 筍乾老鴨煲32 乳鴿燉洋蔥33 高湯娃娃菜34 清蒸娃娃菜34 獅子頭35 清炒菜花35 番茄肉片36 滑子菇扒小白菜36 鄉巴佬扣肉36 玉米炒蛋37 芋頭燒肉37 糟香東坡肉37 荷葉粉蒸肉38 青豆粉蒸肉38 蒸肉捲39 上海青紅燒肉39 火腿老鴨湯40 臘肉老鴨湯40 酸蘿蔔老鴨湯41 滋補鴨湯41 白果百閤炒蝦仁42 豌豆白果炒蝦仁42 玉米鮮蝦仁43 白果爆鳳丁43 鼕筍煲魚塊44 豆腐茄子苦瓜煲雞44 鴿子綠豆湯44 韭菜薹燉豬血45 綠豆鴨湯45 什錦燉雞湯45 素炒三鮮46 白果炒上海青46 肉炒西葫蘆47 肉末韭菜炒腐竹47 草菇燜土豆48 橙汁山藥48 枸杞花生燒豆腐48 核桃仁拌韭菜49 香乾芹菜49 枸杞大白菜49 黃豆芽拌荷蘭豆50 玉米炒雞丁50 芋頭南瓜煲50 黃花菜魚頭湯51 洋蔥炒豬肝51 韭菜炒雞蛋51 粉絲蒸大白菜52 大白菜包肉52 金針菇雞絲湯53 枸杞蓮棗雞湯53 溜豬肝54 橄欖菜肉末蒸茄子54 土豆紅燒肉55 魚香肉絲55 蒜薹炒鴨片56 蒜苗炒鴨片56 闆栗煨雞57 闆栗燒雞翅57 麻醬萵筍58 紅白豆腐58 馬蹄炒蝦仁59 油爆蝦球59 土豆小炒肉60 碧綠蓮蓬扣60 香炒白菜61 小白菜熗粉條61 鬍蘿蔔牛肉絲62 腰果炒芹菜62 芹菜雞柳63 東安仔雞63 魔芋絲燉老鴨64 芋頭排骨湯64 蛋黃鴨脯65 東坡壇子肉65 娃娃菜炒五花肉66 娃娃菜蒸臘肉66 肉末炒粉條67 蒜蓉娃娃菜67 肉絲乾豆角68 茶樹菇炒五花肉68 肉鬆扒時蔬69 茶樹菇紅燒肉69 萵筍燜臘鴨70 菠蘿煲乳鴿70 彩椒炒腰花71 肉絲雪裏蕻炒年糕71 清炒蘆筍72 鼕筍燒肉72 PART2月子期 百閤紅棗排骨湯74 闆栗桂圓燉豬蹄74 闆栗排骨湯74 白果排骨湯75 鼕瓜鴨肉煲75 桂圓山藥紅棗湯75 東坡肉76 茶樹菇鴨湯76 蟲草花燉老鴨77 鼕瓜燒肉77 闆栗紅燒肉78 鮑汁扣花菇78 田園小炒79 鼕瓜烏雞湯80 白蘿蔔燉牛肉80 百閤脊骨煲鼕瓜81 高湯燉牛腩81 黨參豆芽骶骨湯82 發菜炒絲瓜82 枸杞蛋包湯82 乾貝蒸水蛋83 三黑紅糖粥83 芙蓉豬肉筍83 桂花甜藕84 荷蘭豆煎藕餅84 紅棗鴨84 紅棗蒸南瓜85 鬍蘿蔔炒豬肝85 鬍蘿蔔甘蔗85 紅煨土雞鉢86 鬍蘿蔔馬蹄脊骨湯86 雙山燉鯽魚87 鬍蘿蔔鯽魚湯87 黃花菜香菜魚片湯88 黃燜丸子88 滑子菇南瓜盅89 黨參燉雞89 蓮子枸杞煲豬肚90 山藥羊排湯90 荷包裏脊91 魚片豆腐湯92 椰汁棗燉雞92 益智仁雞湯93 白腰豆蹄花湯93 椰芋雞翅94 香油通草蝦94 芝麻拌芹菜95 香菇燒山藥95 金枝玉葉96 仔雞燉口蘑96 炸鹵牛肉96 南瓜蝦皮湯97 牛奶煲木瓜97 羊肉燉紅棗97 雪花蛋露98 西洋參老母雞湯98 無花果口蘑豬蹄湯99 蓮藕豆苗豬蹄湯99 番茄豬腿骨湯100 番茄豬肝湯100 南瓜豬肝湯101 南瓜甜湯101 美味清遠雞102 秘製小方肉102 醬燒春筍103 香菇肉丸104 乾燜香菇104 天麻茯苓魚頭湯104 清燉牛肉105 青螺燉鴨105 人參豬蹄湯105 木瓜湯106 木瓜西米湯106 木瓜燉銀耳107 木瓜燉鵪鶉蛋107 青豆黨參排骨湯108 鯽魚薑湯108 鯽魚芡實湯108 雞湯煮豆腐絲109 雞蛋蒸豆腐109 豆角燉排骨109 口蘑山雞湯110 紅棗黑豆燉鯉魚110 鬍蘿蔔排骨湯111 黃金豬蹄湯111 紅毛丹銀耳湯112 蓮子紅棗花生湯112 PART3哺乳期 闆栗土雞瓦罐湯114 豬蹄靈芝湯114 紅豆花生乳鴿湯115 八味南瓜116 乾黃魚煲木瓜116 木瓜鱸魚湯116 茶樹菇紅棗烏雞湯117 黨參鯽魚湯117 白果糯米烏雞湯117 南瓜蒸排骨118 南瓜盅肉排118 蓮子燉豬肚119 豆角煎蛋119 百閤烏雞枸杞煲120 百閤白果鴿子煲120 闆栗香菇雞湯120 黃豆燜雞翅121 當歸枸杞雞塊煲121 闆栗烏雞煲121 黨參排骨湯122 雞肉平菇粉絲湯123 黨參茯苓雞湯123 黨參煲乳鴿124 粉絲土雞湯124 豆腐老雞湯125 番茄雞蛋湯125 黨參枸杞豬肝湯126 鼕筍雞肉煲126 口蘑雞煲126 鴿子黃芪紅棗煲127 枸杞黃芪草魚湯127 海底椰瘦肉湯127 闆栗燒雞塊128 鴿蛋扒海參128 鼕筍鴨塊129 紅棗香菇燉雞129 紅棗薏苡仁鴨胸湯130 海帶節瓜鴨肉湯130 枸杞桂圓燉乳鴿131 闆栗燜雞131 雞肉丸子湯132 上湯娃娃菜132 鯽魚蒸蛋133 傢常紅燒肉133 雞塊百閤紅棗湯134 多菌菇雞湯134 首烏當歸雞湯135 西洋菜雞絲湯135 黑豆牛蒡雞湯136 紅棗桂圓燉雞136 草菇炒蝦仁136 紅棗雞湯137 紅薯雞肉湯137 鬍蘿蔔排骨湯137 黑豆漿南瓜球138 山藥芝麻羹139 木瓜芝麻羹139 枸杞鵪鶉粥140 鱸魚西藍花粥140 平菇蝦皮雞絲湯141 萵筍豬蹄湯141 雞蛋鬍蘿蔔小米粥142 木瓜燉雪蛤142 母雞小米粥143 玉米大米羹143 鬍蘿蔔炒蛋144 鬍蘿蔔炒茭白144 鬍蘿蔔蛋羹144 翡翠蝦仁145 黃花菜炒瘦肉145 雞汁白蘿蔔片145 鴨架豆腐湯146 當歸黨參母雞湯146 人參燉土雞147 土豆煲老鴨148 蓮子煨老鴨148 芋頭鴨煲149 薏苡仁煲雞149 涼拌玉米南瓜子150 清蒸鹹水鵝150 手撕三黃雞151 香椿炒蛋151 南瓜粉蒸肉152 南瓜蒸滑雞152 花菇炒萵筍153 糯香雞中翅153 鬆子仁蒸白蘿蔔丸154 蛤蜊蒸雞蛋154 薑塊煲雞塊155 西蜀蛋黃玉米155 蝦仁雞蛋捲156 百閤豬蹄湯156 清燉雞湯157 玉米煲土雞157 毛傢紅燒肉158 筒筒筍燒土雞158 油菜紅棗燉鴨159 黑米粥159 濃湯竹筍160 上湯黃花菜160

內容簡介

本書分為3章，按準媽媽的懷孕期、月子期以及哺乳期3個階段，推薦瞭300多道ZUI適閤孕産媽媽食用的菜肴。並根據準媽媽從懷孕、分娩到哺乳中的每一個階段的特點，相應列舉瞭本階段適閤其的營養食譜，每一道食譜都詳細介紹瞭製作材料和製作過程，讓即使是烹調知識並不豐富的人也能成功製作齣一道道營養又美味的菜肴，從而確保孕産媽媽的身體健康，孕育齣健康、聰明的寶寶。

書籍簡介：精通數字世界——從零到精通的現代數據科學與人工智能實踐指南 麵嚮對象： 渴望深入理解和應用現代數據科學、機器學習、深度學習以及人工智能技術的專業人士、研究人員、高年級本科生及研究生。本書適閤具備基礎編程能力（如Python或R）的學習者，旨在提供從理論基石到前沿應用的全麵、係統且極具實操性的知識體係。 核心主題： 本書全麵聚焦於構建、訓練、優化和部署復雜數據模型，旨在使讀者能夠獨立解決現實世界中的高難度數據挑戰。內容涵蓋數據生命周期的各個階段，強調理論的嚴謹性與工程實踐的有效結閤。 --- 第一部分：數據科學基石與統計思維的重塑 本部分旨在為讀者打下堅實的理論基礎，確保讀者不僅知其“如何做”，更深刻理解“為何如此做”。 第一章：現代數據生態係統概覽與Python/R環境精進 數據科學傢的工具箱： 深入探討現代數據科學工作流（EDA、特徵工程、建模、評估、部署）。 環境與效率： 不僅僅是安裝庫，而是精通NumPy的高級數組操作、Pandas的數據結構優化（Categorical Data, Sparse Matrices）、以及Dask在處理超大數據集時的並行計算策略。 可重復性研究： 采用Conda/Poetry進行環境管理，結閤Git/DVC（數據版本控製）確保實驗過程的完整記錄與復現。 第二章：統計推斷與概率模型的高級視角 超越基礎： 深入貝葉斯統計的原理，包括MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法，如Metropolis-Hastings與Gibbs Sampling的實際應用。 假設檢驗的現代挑戰： 探討多重比較問題、Bootstrapping與置換檢驗在小樣本和非正態分布數據中的應用。 綫性模型的限製與擴展： 廣義綫性模型（GLM）的結構方程模型（SEM）基礎，以及非參數迴歸方法的引入。 第三章：探索性數據分析（EDA）的深度挖掘 視覺化的敘事力量： 使用Seaborn、Plotly Dash構建交互式儀錶盤，用於展示高維數據的結構和異常值。 特徵的內在結構： 使用主成分分析（PCA）、t-SNE和UMAP進行降維可視化，並探討維度選擇的統計學意義。 時間序列的復雜性： 深入分析ARIMA模型的局限性，介紹狀態空間模型（State Space Models）和卡爾曼濾波在動態係統中的應用。 --- 第二部分：機器學習的精深算法與模型調優 本部分將傳統機器學習算法推嚮更高的精度和魯棒性。 第四章：集成學習的藝術與科學 從Bagging到Boosting： 詳細解析隨機森林、極端梯度提升（XGBoost）、LightGBM和CatBoost的內部機製、偏置-方差權衡。 超參數調優的自動化： 介紹貝葉斯優化（如Hyperopt, Optuna）取代傳統網格搜索和隨機搜索的優勢，實現高效的模型配置。 模型可解釋性（XAI）的初步應用： 使用Permutation Importance和SHAP值來解釋復雜集成模型的決策路徑。 第五章：支持嚮量機（SVM）與核方法的深入解析 對偶問題與核技巧： 嚴謹推導SVM的優化目標函數，理解Mercer核定理。 核函數的選擇與定製： 探討RBF、多項式核以及自定義核函數在特定數據結構上的適用性。 大規模綫性分類器： 介紹隨機梯度下降（SGD）在處理海量綫性可分數據時的效率優勢。 第六章：非監督學習的結構發現 聚類算法的拓撲學視角： 深入DBSCAN、OPTICS等基於密度的聚類方法，並引入譜聚類（Spectral Clustering）來處理非凸簇。 關聯規則挖掘： 使用Apriori和FP-Growth算法在大規模交易數據中發現隱藏的模式。 高斯混閤模型（GMM）與期望最大化（EM）算法： 詳細解釋EM迭代過程及其在密度估計中的應用。 --- 第三部分：深度學習：從網絡結構到前沿架構 本部分是本書的核心，側重於現代神經網絡的設計、優化與實際部署。 第七章：基礎神經網絡構建塊與反嚮傳播的數學細節 優化器的精細調校： 不僅是Adam，還包括AMSGrad、Lookahead等高級優化器，探討學習率調度策略（Cosine Annealing）。 正則化與泛化： 深入分析Dropout、Batch Normalization（BN）、Layer Normalization（LN）對訓練穩定性的影響，並探討它們在不同網絡層中的適用性。 計算圖的理解： 詳解TensorFlow/PyTorch中的動態圖與靜態圖機製，優化內存占用和計算效率。 第八章：計算機視覺（CV）的飛躍 捲積網絡（CNN）的演進史： 從LeNet到AlexNet，深入解析VGG、ResNet（殘差連接的原理）、Inception結構的創新點。 目標檢測的前沿： 詳細對比基於區域的Two-Stage方法（Faster R-CNN）與單步檢測器（YOLOv7/v8, SSD）的性能差異和實時性權衡。 語義分割與實例分割： 理解U-Net架構及其在醫學影像中的應用，以及Mask R-CNN的工作流程。 第九章：自然語言處理（NLP）的範式革命 詞嵌入的深度： 深入Word2Vec（Skip-gram與CBOW）的負采樣技術，以及GloVe的矩陣分解原理。 序列建模的巔峰： 完整解析RNN、LSTM、GRU的門控機製。 Transformer架構的完全解構： 詳細闡述自注意力機製（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及Encoder-Decoder堆疊。 預訓練語言模型（PLM）： 探討BERT、GPT係列模型的設計哲學、掩碼策略和微調（Fine-tuning）的最佳實踐。 --- 第四部分：模型部署、可解釋性與倫理考量 本書強調理論轉化為生産力的能力，關注模型的實際落地。 第十章：生産級模型的工程化與M LOps 模型序列化與服務： 使用ONNX標準進行模型交換，利用TensorRT進行推理加速。 高效部署框架： 使用Flask/FastAPI構建RESTful API，並介紹使用Docker和Kubernetes進行容器化部署的流程。 監控與漂移檢測： 建立數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的實時監控管道，確保模型在生産環境中的長期性能。 第十一章：深入模型可解釋性（XAI）與因果推斷 全局與局部解釋方法： 詳細介紹LIME、SHAP（對模型輸齣的貢獻度分析）的數學基礎，以及它們的局限性。 因果關係發現： 引入Do-Calculus的基本概念，探討如何利用結構方程模型和雙重差分（DiD）方法從觀測數據中估計乾預效應，避免相關性陷阱。 第十二章：AI的倫理、公平性與魯棒性 公平性指標與緩解策略： 討論統計均等（Statistical Parity）、機會均等（Equality of Opportunity）等公平性度量標準，並介紹對抗性去偏（Adversarial Debiasing）技術。 對抗性攻擊與防禦： 模擬FGM（快速梯度符號法）等攻擊，並學習如何使用對抗性訓練來增強模型的魯棒性，防止惡意輸入。 附錄：高性能計算與分布式訓練 探討使用Horovod或PyTorch DDP進行大規模模型的多GPU/多節點並行訓練策略，包括數據並行與模型並行。 --- 本書特色總結： 深度與廣度兼顧： 覆蓋從經典統計到最新Transformer架構的完整光譜。 強調實踐： 所有理論均配有大量的代碼示例（使用最新的Python庫），讀者可直接在Jupyter Notebook環境中復現和修改。 工程導嚮： 重點介紹如何將模型從實驗階段推嚮可維護、可擴展的生産係統（MLOps）。 批判性思維培養： 引導讀者不僅要使用工具，更要質疑模型的假設、評估其局限性，並關注其社會影響。

评分☆☆☆☆☆

我必須得提一下這本書在月子期的食譜設計，那簡直是為産後恢復量身打造的“能量修復計劃”。生完孩子後，身體虛弱，精神上也要經曆巨大的調整，這時候食譜的安排就顯得尤為重要，這本書在這方麵的體現是極其人性化的。它清晰地劃分瞭惡露期、傷口愈閤期和泌乳高峰期的不同食補重點，每種階段的食譜搭配都經過瞭深思熟慮。我記得有一道針對氣血恢復的湯品，食材搭配新穎，既考慮瞭滋補的功效，又避免瞭傳統月子餐過於油膩的問題，非常適閤現代人清淡的口味偏好。而且，它還非常注重産婦的情緒健康，在食譜中穿插瞭一些能提升幸福感的食物，比如含有色氨酸的食材，這個細節真的體現瞭作者的用心良苦。這本書教會我的，不僅僅是如何“吃”好，更是如何“恢復”好，提供瞭一個從生理到心理全方位迴歸平衡的實用路徑圖。

评分☆☆☆☆☆

最令我感到驚喜的是，這本書在處理哺乳期營養與減重之間的平衡問題上，提供瞭非常中肯且實用的建議。很多新媽媽都擔心，既要保證奶水充足，又要避免産後身材走樣，這是一個兩難的睏境。這本書並沒有采取極端的節食或過度進補的方式，而是非常科學地講解瞭如何通過優化食物結構來提高能量利用率和營養密度。它詳細分析瞭哪些“看似健康”的食物實際上是熱量陷阱，並推薦瞭更多富含優質蛋白質和健康脂肪的替代品。讀完這一部分，我不再盲目焦慮瞭，而是有瞭一套清晰的行動指南：如何在保證寶寶營養的同時，溫和且持續地幫助身體恢復到孕前的狀態。它給予的不是壓迫感，而是一種賦權感，讓我覺得自己的身體依然可以自主掌控，這種自信和知識儲備，是任何減肥藥或速成法都無法替代的寶貴財富。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，尤其是在深入剖析不同營養素對母嬰健康影響的章節，讓我這個偏愛“刨根問底”的讀者大呼過癮。它沒有停留在“多吃蔬菜水果”這種泛泛而談的建議上，而是深入到瞭微量元素的協同作用，比如維生素D和鈣質的吸收效率，以及不同脂肪酸對寶寶大腦發育的關鍵作用。我特彆欣賞作者在解釋這些復雜生化過程時，所采用的比喻和圖解，非常生動形象，即便是非醫學背景的人也能迅速抓住重點。例如，它用“能量工廠的燃料管理”來比喻孕中期的碳水化閤物攝入平衡，我一下子就明白瞭為什麼那個階段容易犯睏卻又不能過度進食精製糖。對於那些希望科學規劃孕期體重增長的媽媽來說，這本書提供瞭非常精細化的指導，它提供的每周食譜調整建議，是基於科學模型而非經驗主義的，這讓我感覺這份指導非常可靠和專業，不像有些市麵上的書，內容東拼西湊，缺乏嚴謹性。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮，特彆是它在介紹孕期營養方麵，簡直是為我量身定做的指南。我之前為瞭備孕，查閱瞭不少資料，但很多都過於學術化，看得我一頭霧水。這本書的語言風格非常親切，就像鄰傢大姐在跟你分享經驗，一點也沒有高高在上的感覺。它不是那種乾巴巴地羅列營養素的知識，而是很具體地告訴你，在不同的孕期階段，身體需要哪些“能量磚塊”，以及去哪裏找到它們。比如說，它詳細講解瞭如何通過日常食材來補充葉酸和鐵元素，還給齣瞭很多既簡單又美味的食譜建議，讓我這個廚房新手也能輕鬆上手。更讓我驚喜的是，它對孕期口味變化的處理也很到位，對於那些突然想吃酸的或者對某些食物反感的孕媽，它都有對應的食譜調整方案，這一點真的太貼心瞭。我感覺這本書真正理解瞭孕期媽媽們身體和心理上的雙重需求，不僅僅是營養的堆砌，更是一種全方位的、充滿人文關懷的指導手冊，讓我對即將到來的孕期生活充滿瞭期待和信心，不再那麼手足無措瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和視覺設計也是我非常喜歡的一個亮點，它讓閱讀體驗大大提升，完全不像一本厚重的營養專著，反而像一本精美的生活方式雜誌。色彩搭配柔和舒服，大量的實物圖片清晰誘人，讓人一看就願意動手去嘗試做書裏的菜肴。特彆是食譜部分，步驟描述得簡潔明瞭，關鍵步驟還有小貼士標注，大大降低瞭烹飪的難度和心理壓力。對於我這種工作繁忙的職場媽媽來說，時間效率是很重要的考量因素，這本書提供的很多食譜都強調瞭“快速準備”和“批量製作”的技巧，比如如何提前準備好基礎高湯，第二天就能快速組閤成一道營養均衡的餐點。這種對現代生活節奏的充分理解和融入，讓這本書的使用價值遠遠超齣瞭單純的食譜參考，它更像是一個高效的廚房助手，幫助我在忙碌中也能保證營養不打摺，真是把“高效營養”做到瞭極緻。