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• 科學護膚
• 去僞存真
• 美麗秘訣
• 護膚誤區
• 實用指南
• 顔值提升

齣版社： 湖南美術齣版社

ISBN：9787535649409

版次：1

商品編碼：10916104

包裝：平裝

開本：24開

齣版時間：2011-12-01

用紙：膠版紙

頁數：151

內容簡介

　　“花窩第三本書”——延續瞭花花們挑貨書，花窩彩妝書的好品質，立足於網友達人的基礎，加入知名造型師的護膚錦囊，打造超級實用、時尚俏皮、微時代的美容小聖經。100位達人真人上陣，用親身經曆來驗證100個護膚神話，打破迷信和傳說，打造一本真正的“民間美容大王”實用寶典。

內頁插圖

目錄

第一章 瞭解你的肌膚
你離漂亮肌膚有多遠？
你的肌膚屬於哪種膚質？
第二章 DIY美容材料、工具大搜集
DIY美容常用的天然材料
DIY美容常用的工具
DIY美容正確的敷用方法
第三章 美容達人測評百種麵膜神話
測評美白亮顔美容神話
酸奶類
酸奶蜂蜜麵膜
香蕉酸奶麵膜
草莓酸奶麵膜
瓜果類
黃瓜麵膜
鬍蘿蔔麵膜
西紅杮麵膜
奇異果麵膜
橘子麵膜
蘋果麵膜
香蕉麵膜
食材類
綠豆牛奶麵膜
木瓜牛奶麵膜
豆腐麵膜
紅糖牛奶麵膜
大米薏仁麵膜
珍珠粉類
珍珠粉黃瓜汁麵膜
珍珠粉西紅杮麵膜
珍珠粉維生素C麵膜
珍珠粉牛奶蜂蜜麵膜
測評保濕滋潤美容神話
酸奶麵膜
黃瓜酸奶麵膜
蛋黃橘子汁麵膜
番茄杏仁麵膜
蘆薈蛋清麵膜
絲瓜汁麵粉麵膜
香蕉橄欖油麵膜
香蕉蜂蜜麵膜
香蕉牛奶麵膜
紅糖紅茶麵膜
測評祛痘理膚美容神話
珍珠粉雞蛋清麵膜
蘋果麵膜
蜂蜜砂糖麵膜
蛋白細鹽麵膜
紅酒蜂蜜麵膜
珍珠粉酸奶麵膜
土豆片麵膜
牛奶美白麵膜
珍珠粉維生素E麵膜
測評祛斑活膚美容神話
香蕉麵膜
蒜頭綠豆粉麵膜
印度王妃麵膜
紅薯牛奶麵膜
鼕瓜牛奶麵膜
紅糖礦泉水麵膜
測評深層清潔美容神話
益力多麵膜
酸奶檸蜜維生素E麵膜
木瓜燕麥牛奶麵膜
綠豆茶葉麵膜
蘋果燕麥麵膜
菠蘿木瓜麵膜
紅糖蜂蜜麵膜
熟米飯麵膜
測評祛皺養顔美容神話
黑芝麻麵膜
葡萄麵膜
紅酒麵膜
桃子雞蛋白麵膜
牛奶麵粉麵膜
蛋黃橄欖油麵膜
維生素C黃瓜麵膜
木瓜桃子麵膜
蜂蜜蛋清麵膜
糯米蛋清麵膜
香蕉鮮奶麵膜
測評曬後修復美容神話
檸檬麵粉麵膜
西瓜皮蜂蜜麵膜
蘆薈蛋清麵膜
苦瓜麵膜
綠茶蜂蜜麵膜
馬鈴薯鬍蘿蔔麵膜
檸檬奶蜜麵膜
測評收毛孔緊緻美容神話
粗鹽蛋清麵膜
檸檬蛋清麵膜
啤酒麵膜
淘米水珍珠粉麵膜
測評祛黑頭爽膚美容神話
蛋清鼻貼
雞蛋內殼膜貼
牛奶細鹽鼻貼
珍珠粉鼻貼
水煮蛋鼻貼
西紅杮檸檬泥鼻貼
測評控油潔膚美容神話
綠豆白芷粉麵膜
蘋果麵膜
西紅杮麵膜
香蕉檸檬麵膜
淘米水麵膜
測評黑眼圈修復美容神話
冷熱敷眼法
熱雞蛋按摩法
塗蜂蜜法
敷酸奶法
蘋果片敷眼法
西紅柿敷眼法
測評抗衰老麵膜美容神話
橄欖油蜂蜜麵膜
橄欖油牛奶麵粉麵膜
蛋黃維生素蜂蜜麵膜
蛋黃燕麥蜂蜜麵膜
木瓜杏仁粉橄欖油麵膜
測評鞦鼕潤唇美容神話
黃瓜酸奶蜂蜜唇膜
紅糖唇部磨砂膏
雞蛋燕麥唇膜
酸奶檸檬汁唇膜
蜂蜜維生素E唇膜

在綫試讀

《網絡達人打破100個美容神話》內容相關

我們正漸漸習慣這樣的網絡生活，在消費前先看彆人的經驗，聽彆的分享。在我們看到的許多有價值的分享背後藏著一群熱心人，比如網易的美容達人們。

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理領域前沿應用的專業技術書籍的詳細簡介。 --- 書籍名稱：《深層語義探秘：基於Transformer架構的自然語言理解與生成前沿實踐》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，機器如何真正“理解”人類的語言，已成為人工智能領域最核心的挑戰之一。本書《深層語義探秘：基於Transformer架構的自然語言理解與生成前沿實踐》並非一本探討美容、健康或生活技巧的書籍，而是一部麵嚮資深開發者、研究人員及高校師生的高階技術專著。它聚焦於當前自然語言處理（NLP）領域最具革命性的技術基石——Transformer架構及其衍生模型（如BERT、GPT係列、T5等）的底層原理、工程實現與創新應用。 本書旨在係統性地梳理Transformer從誕生到演進的每一個關鍵技術節點，深入剖析其並行計算優勢如何剋服傳統循環神經網絡（RNN）的局限性，並最終實現對復雜語言現象的精準建模。全書結構嚴謹，理論與實踐深度融閤，力求為讀者提供一個清晰、全麵的學習路徑，以期掌握構建下一代智能語言係統的核心能力。 第一部分：理論基石——Transformer的徹底解構（約350字） 本部分是全書的理論核心，詳細拆解瞭2017年Google提齣的Attention Is All You Need論文所奠定的基礎。我們不會停留在概念層麵，而是深入到數學公式的推導過程。 自注意力機製（Self-Attention）的內在邏輯： 詳述Query、Key、Value嚮量的綫性變換、點積計算、縮放因子引入的物理意義，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現對不同特徵子空間的並行捕捉。 位置編碼（Positional Encoding）的必要性與實現： 探討絕對位置編碼（正弦/餘弦函數）和相對位置編碼的優劣，以及這些編碼如何注入序列信息，彌補自注意力機製對序列順序敏感性不足的問題。 編碼器-解碼器架構的完整流程： 詳細解析瞭標準Transformer結構中層歸一化（Layer Normalization）、殘差連接（Residual Connection）的作用機製，並對比分析瞭其在序列到序列（Seq2Seq）任務中的數據流嚮。 Transformer的優化與高效實現： 討論瞭FlashAttention等計算優化技術，解釋瞭它們如何通過減少HBM（高帶寬內存）讀寫次數，顯著提升萬億級參數模型訓練的效率。 第二部分：預訓練範式與模型傢族（約450字） 本部分轉嚮Transformer在實際應用中如何通過大規模無監督預訓練，汲取海量文本數據中的通用語言知識，並形成三大主流模型傢族。 BERT及其掩碼語言模型（MLM）： 深入探討瞭BERT的雙嚮上下文理解能力，重點剖析瞭MLM和下一句預測（NSP）的訓練目標，並對比瞭RoBERTa、ALBERT等改進型模型的優化策略，特彆是關於NSP任務的爭議與替代方案。 GPT係列與自迴歸生成： 詳細闡述瞭GPT模型采用的單嚮（因果）掩碼機製，這是實現高質量文本生成（如故事續寫、代碼補全）的關鍵。我們將分析GPT-3/4架構中的Scaling Law（規模法則），以及上下文學習（In-Context Learning, ICL）的湧現能力。 統一框架T5（Text-to-Text Transfer Transformer）： 介紹瞭將所有NLP任務（翻譯、問答、分類）統一為“文本輸入-文本輸齣”格式的創新之處，並深入分析瞭其Encoder-Decoder結構在跨任務泛化性上的優勢。 高效微調技術（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）： 鑒於全參數微調成本高昂，本章重點介紹LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning等技術，展示如何在不修改原始模型核心權重的情況下，高效適應特定下遊任務。 第三部分：前沿應用與工程實踐（約450字） 本部分將理論知識轉化為實際生産力，探討Transformer在多個關鍵NLP任務中的落地細節和工程挑戰。 復雜問答係統（Complex QA）： 探討如何結閤知識圖譜與大型語言模型（LLM）構建檢索增強生成（RAG）係統，解決LLM的幻覺問題，並實現基於特定企業內部知識庫的精準問答。 多模態融閤： 介紹如何將Vision Transformer (ViT)與文本Transformer相結閤，實現圖像描述生成（Image Captioning）和視覺問答（VQA），強調跨模態注意力機製的設計。 代碼智能： 探討CodeBERT、CodeGen等模型在編程語言處理中的應用，包括自動代碼生成、Bug定位與修復建議。這部分將涉及特定的編程語言 Tokenization 策略。 模型部署與推理優化： 關注實際部署中的性能瓶頸，介紹ONNX格式轉換、模型量化（Quantization，如INT8/FP8）以及並行推理（如張量並行、流水綫並行）策略，確保LLM能夠在有限資源下快速響應。 第四部分：挑戰、倫理與未來展望（約250字） 最後，本書將引導讀者跳齣技術實現本身，思考當前方法的局限性與未來發展方嚮。 可解釋性挑戰（XAI in NLP）： 分析注意力權重圖譜在解釋模型決策時的局限性，並介紹梯度歸因、特徵重要性等技術如何嘗試打開“黑箱”。 偏見、公平性與對齊（Alignment）： 深入探討訓練數據中存在的社會偏見如何被模型放大，以及通過人類反饋強化學習（RLHF）等對齊技術，確保模型輸齣符閤人類價值觀和安全規範的重要性。 超越Transformer的架構探索： 簡要介紹Mamba等新型狀態空間模型（SSM）的興起，討論它們在長序列處理和計算效率上對傳統Transformer構成的潛在挑戰與互補關係。 讀者對象： 本書適閤具備紮實的綫性代數、概率論和Python編程基礎，並希望在自然語言處理的深度學習前沿領域進行深入研究和工程實踐的專業人士。 ---

評分☆☆☆☆☆

我一直有個睏擾，就是關於“去角質”這件事。每次看到産品宣傳說“溫和去角質”，我都很心動，但又害怕去角質過度會損傷皮膚屏障。網上眾說紛紜，有人說一周一次就夠瞭，有人說每天都可以用溫和的去角質産品。我甚至看到過一些說法，認為角質層是保護皮膚的，不應該頻繁去除。這讓我陷入瞭兩難。我嘗試過物理去角質的磨砂膏，覺得顆粒感太粗糙，擔心會撕裂皮膚；也嘗試過化學去角質的水楊酸、果酸産品，雖然有些效果，但又怕用不好會泛紅、刺痛。所以，對於“去角質”這件事，我總是有種小心翼翼，又渴望找到正確方法的心理。我希望有人能站齣來，用科學、嚴謹的態度，告訴我到底什麼是健康的角質，我們什麼時候需要它，又什麼時候可以適當地“處理”它，而且，這種處理應該是安全有效的，而不是帶來更多麻煩。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期以來在各種社交媒體平颱上“衝浪”的美容愛好者，我一直被海量的護膚品廣告、KOL的推薦以及層齣不窮的“美容秘籍”所轟炸。有時候，真的感覺自己像個無頭蒼蠅，不知道該信什麼，該買什麼。尤其是一些聽起來特彆“高大上”的成分，或者那些聲稱能“一夜之間改變膚質”的承諾，總是讓人半信半疑。我曾無數次地在屈臣氏、絲芙蘭或者各大電商平颱的美容區徘徊，看著琳琅滿目的産品，一邊想著“這個網紅推薦的真的有用嗎？”，一邊又擔心“錯過這個爆款會不會後悔？”。關於“角質層厚瞭就要磨砂膏”、“美白就是把皮膚漂白”之類的說法，也聽得耳朵都快起繭子瞭。更彆提那些關於“激光祛斑”、“微針美顔”等高科技手段，雖然心動，但總覺得背後隱藏著什麼我不知道的風險，或者根本不適閤我這種普通人。有時候，甚至會懷疑自己是不是天生就不適閤保養，不然怎麼嘗試瞭那麼多，效果總是差強人意。這種睏惑，讓我在追逐“美麗”的道路上，既充滿期待，又帶著一絲揮之不去的焦慮。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“抗衰老”這個話題特彆敏感，畢竟年齡增長是不可逆的，但誰不想留住青春的容顔呢？市麵上各種號稱“逆齡神器”、“凍齡秘方”的産品和方法層齣不窮，看得我眼花繚亂。什麼“膠原蛋白補充劑”、“抗氧化精華”、“勝肽麵霜”等等，聽起來都很厲害，但價格也不菲。更讓人糾結的是，很多時候，這些産品的效果似乎因人而異，我用瞭覺得沒什麼變化，但彆人卻驚為天人。我甚至聽過一些聳人聽聞的說法，比如“一旦停用抗衰老産品，皮膚就會立刻衰老得更快”，這種說法簡直讓人焦慮不安。我渴望瞭解，到底什麼樣的成分真正有科學依據能夠延緩衰老？我們應該如何從生活習慣、飲食等方麵入手，纔能更有效地對抗歲月痕跡？而不是被那些誇大宣傳和虛假的承諾牽著鼻子走。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的美妝博主，我每天都要麵對海量的産品信息和用戶的各種提問，其中關於“痘痘肌的護理”絕對是高頻詞匯。我發現很多痘痘肌的姐妹，在治療和護理方麵存在著不少誤區。比如，很多人認為痘痘就是因為“清潔不夠”，於是拼命地清潔、去角質，結果反而讓皮膚變得敏感脆弱，痘痘更加嚴重。還有些人盲目相信所謂的“祛痘偏方”，比如用牙膏、酒精來點塗痘痘，結果燒傷皮膚，留下痘印。更離譜的是，一些關於“吃辣會長痘”、“巧剋力導緻青春期痘痘”的說法，雖然流傳甚廣，但其實科學依據並不充分。我總是在思考，到底是什麼原因導緻瞭不同類型的痘痘？我們應該如何科學地清潔、舒緩、治療，纔能讓皮膚恢復健康？而不是在無效的嘗試中不斷消耗時間和金錢。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“美白”這件事抱有很高的期待，但同時又充滿瞭睏惑。我常常聽到一些關於美白的“鐵律”，比如“美白就是把皮膚漂白”、“隻有白纔能顯得年輕”，這些說法讓我覺得很有壓力。在購買美白産品時，我總是特彆關注“VC”、“煙酰胺”、“熊果苷”這些成分，但有時候用瞭很久，效果也不明顯。我甚至見過一些産品宣傳“立即提亮膚色”、“曬斑三天消失”之類的誇張說法，讓我懷疑這些産品是否真的安全有效。同時，我也看到很多關於“防曬是美白的根本”的說法，這讓我開始思考，美白是否不僅僅是靠塗抹産品，還和我們的生活習慣、飲食息息相關？我希望能夠找到一個更全麵、更科學的美白指南，讓我能夠安全有效地達到理想的膚色，而不是被那些片麵的理論和誇大的宣傳所誤導。