1分钟速记常用短语 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李文昊，[美] 克里斯汀 著，易人外语教研组 编

图书标签:

• 速记
• 短语
• 学习
• 效率
• 记忆
• 实用
• 口语
• 沟通
• 技巧
• 语言

出版社： 江苏凤凰科学技术出版社

ISBN：9787553755892

版次：1

商品编码：11908055

品牌：易人外语

包装：平装

丛书名： 易人外语

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：轻型纸

页数：426

字数：391000

产品特色

编辑推荐

　　《1分钟速记常用短语》编辑推荐：
　　一本从单词到语法，从短语到口语，360度打造英语力的必备书，每天1分钟，学习效果立竿见影！
　　从日常会话中筛选常用短语，配以单词、句型和语法的精炼讲解，一点就透，清晰明了，学习英语就这么轻松！
　　选取来源于生活的口语场景，将短语融入其中，编写地道精准的口语表达，让你用英语侃侃而谈，就算和外国人交谈也从容不迫！
　　精心设计了“触类旁通”“例句再现”等小栏目，举一反三，融会贯通，不必死记硬背，让你学习更全面，理解更透彻，每1分钟都有所成效！
　　《1分钟速记常用短语》同系列图书还有《1分钟速记英语会话》《1分钟速记英语单词》《1分钟速记职场英语》《1分钟速记英语语法》四本。

内容简介

　　本书精心整理收录了生活中实用，考试中常用的英语短语，并且举一反三联想了相关短语，使读者学习一个主短语就能记住一大串拓展短语。同时以学习短语为平台，相应延伸了单词、句型和语法等相关知识，点面结合，满足读者全方位多角度深入学习的需要。在800多组实用短语的基础上，搭配了具有生活气息，地道简短的800多组实用会话，达到让读者既能学到英语知识，又能学以致用的目的。另外，本书支持扫描二维码就能听mp3录音的功能，方便随时练习听力和发音，24小时全天候想听就听！

作者简介

　　李文昊，知名英语培训专家，拥有多年英语教学及课程研究等相关经验，畅销语言类图书作者，著有《一辈子够用的英语万用单词20000》《30天学会全部语法》等广受好评的英语学习书。

　　[美]克里斯汀，毕业于美国哥伦比亚大学，从事语言教学及研究工作，英语口语高级培训师，以风趣、幽默的教育理念和教学风格深受学生的欢迎，著有多部英语畅销书籍。

　　易人外语教研组是由国内外语言专家、学者组成的专业团队，致力于打造“会说话”的图解外语学习法，以有趣的图像来训练读者的外语思维！其领域涵盖英语、日语和韩语等。策划编写了《一辈子够用的万用单词20000》《英文阅读看这本就够了：用美国人的方法去阅读》《英语喉，完全正确的口语训练法》《英语耳，完全高效的听力训练法》等一系列深获读者好评的语言学习畅销书。

内页插图

目录

使用说明　4
A 6
B 12
C 37
D 73
E 91
F 94
G 115
H 164
I 212
J 237
K 238
L 250
M 273
N 289
O 293
P 294
Q 323
R 324
S 336
T 371
U 407
V 408
W 409
Y 427

精彩书摘

　　001
　　afford to do sth 有能力做某事
　　重点解析▲ afford to do sth多指经济方面有能力做某事，它的否定形式一般是在afford前面加can't或couldn't。另外，afford是及物动词，后面可以直接跟宾语，表示“买得起；提供”。
　　情景对话
　　Bob: Honey, I can't afford to buy a house now.
　　Mary: I don't care.
　　鲍勃：亲爱的，我现在买不起房子。
　　玛丽：我不在乎。
　　触类旁通
　　? afford sb sth/afford sth to sb 给某人提供某物 ? afford no explanation 没有提供说明 ? can't afford to do sth 没有能力做某事
　　例句再现
　　I can't afford to buy a car now. 我现在买不起小汽车。
　　The woman couldn't afford to hire a servant. 那个女人雇不起佣人。
　　My mother can't afford to keep me at school. 妈妈无力供我读书。
　　No one can afford the loan. 没人能偿还这笔贷款。
　　It's unbelievable that he can't afford beef. 他竟然买不起牛肉，真是难以置信。
　　002
　　apologize for sth 为某事道歉
　　重点解析▲apologize for表示“为……道歉”，for是介词，后面跟名词、名词词组或V-ing形式。
　　情景对话
　　John: I apologize for not telling you the truth.
　　Kate: It doesn't matter.
　　约翰：我向你道歉，因为我没有告诉你真相。
　　凯特：没关系。
　　触类旁通
　　? apologize for doing sth 为做了某事而道歉 ? apologize to sb for... 为……向某人道歉
　　例句再现
　　I apologize for what I said. 我为自己说过的话道歉。
　　At last, he apologized for telling a lie. 最后，他为自己说谎而道歉。
　　He apologized for not arriving there on time. 他为自己没有按时到达那里而道歉。
　　John apologized to his wife for forgetting to buy her a present.约翰为自己忘了给妻子买礼物而道歉。
　　003
　　apologize to sb 向某人道歉
　　重点解析▲apologize作不及物动词时，常与介词to连用，构成词组apologize to sb，表示“向某人道歉”；sb如果是人称代词，就必须用宾格形式。
　　情景对话
　　Henry: Did you apologize to the man?
　　Tom: No. I don't think it's my fault.
　　亨利：你给那个男人道歉了吗？
　　汤姆：没有。我认为那不是我的过错。
　　触类旁通
　　make an apology to 给……道歉 ? accept one's (sincere) apologies 接受某人（诚挚的）道歉
　　例句再现
　　You must apologize to your mum. 你必须跟你妈妈道歉。
　　You'd better apologize to your boyfriend. 你最好跟你男朋友道歉。
　　I forgot to apologize to the man. 我忘了给那个人道歉了。
　　I advise you to make an apology to the headmaster. 我建议你给校长道歉。
　　I will never accept his apologies. 我决不会接受他的道歉。
　　004
　　ask for... 拜托……；要求……
　　重点解析▲ask for...中的for是介词，后面跟名词、代词或者名词词组。for后面可以接sth，表示“需要……”；也可以接sb，表示“想和某人交谈”。
　　情景对话
　　Rose: The workers asked for extra pay.
　　Joe: Really?
　　罗丝：工人们要求额外的报酬。
　　乔：真的吗？
　　触类旁通
　　ask sb for... 向某人要求…… ask for advice 寻求意见 ? ask for a raise 要求涨工资 ? You asked for it. 是你咎由自取。
　　例句再现
　　Excuse me, I'd like to ask for your manager. 打扰一下，我想见你们的经理。
　　I have to ask for her permission if I want to go out. 我想外出的话，必须得到她的允许。
　　All the colleagues in the office asked for a raise. 办公室里所有的同事都要求加薪。
　　Maybe you can ask the boss for the money. 或许你可以向老板要那笔钱。
　　……

前言/序言

　　英语是世界范围内应用最为广泛的语言之一，因此英语学习与教育已经成为当今社会的必然需求。无论是日常生活、职场办公，还是人际交往、社交应酬，地道实用的英语口语都是不可或缺的。然而，我们可能会沮丧地发现，在经过记单词，学语法，背句型，练对话等长时间的刻苦努力之后，学习效果却不尽如人意。有的人难以开口，词不达意，有的人语不成句，贻笑大方。那么，究竟怎样才能脱口说出地道的英语口语呢？怎样才能轻松自如地用英语侃侃而谈呢？
　　诚然，语言学习最终是要应用到真正的日常交际中。若要遣词造句，除掌握必备的语法规则之外，也要熟悉基本的句式套路。而英语句子的主干无非是主谓结构，如果能灵活运用基本动词，将常用的动词短语融会贯通，再加上必要的实用口语表达，长此以往，英语口语学习必然卓有成效。
　　鉴于此，我们特意编写了这本《1分钟速记常用短语》，着眼于英语中的核心基本动词，筛选整理出800多个高频实用短语及句型，遵循首字母先后顺序排列（字母X、Z无常用短语收录），以知识点为依托，加以详细讲解，设定会话场景，列举相关词组，再附上例句，全面展现相关用法，便于读者举一反三、学以致用。在忙碌的工作学习之余，利用零散时间翻开这本书，不必死记硬背，不必迷惑茫然，每1分钟都会有所学、有所悟。
　　衷心希望本书能为广大读者的英语口语学习带来切实帮助。当然，本书在编写过程中，难免会有疏漏之处，恳请各位读者批评指正！
　　编者语

好的，以下是一本关于深度学习与自然语言处理的图书简介，内容详实，力求自然流畅： 深度语义理解与生成模型：从基础理论到前沿应用 作者： [此处可填写真实作者姓名] 出版社： [此处可填写真实出版社名称] ISBN： [此处可填写真实ISBN] 定价： [此处可填写真实定价] 导言：智能时代的数据基石 在人工智能飞速发展的今天，我们正处在一个由数据驱动、算法定义的全新时代。自然语言处理（NLP）作为AI皇冠上的明珠之一，其核心目标是使机器能够像人类一样理解、解释、生成和利用自然语言。本书《深度语义理解与生成模型》并非仅仅停留在对现有工具的简单介绍，而是深入剖析了支撑现代NLP系统的底层数学原理、核心算法演进历程，以及当前最前沿的Transformer架构及其衍生模型。 本书旨在为具备一定编程基础和线性代数、概率论知识的读者（包括计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师以及希望深入理解语言模型技术的行业研究人员）提供一份全面而深入的学习指南。我们致力于搭建理论与实践之间的桥梁，确保读者不仅能“使用”模型，更能“理解”模型的工作机制，并能根据具体业务场景进行创新和优化。 第一部分：自然语言处理的基石与传统方法回顾 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，回顾NLP领域从早期统计方法到现代深度学习范式的演进脉络。 第一章：语言的数学表示与特征工程 我们将从信息论的角度切入，探讨如何将离散的语言符号转化为可被计算机处理的连续向量空间。重点分析词袋模型（BoW）、TF-IDF等传统特征提取方法的局限性。随后，详细介绍词向量（Word Embeddings）的诞生，包括Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的优化目标、负采样（Negative Sampling）和层级Softmax的实现细节。我们还会涵盖GloVe模型，对比其基于全局矩阵分解的优势与劣势。本章强调理解向量空间中的语义关系，例如通过向量运算揭示类比推理。 第二章：序列建模的经典框架 在深度学习兴起之前，循环神经网络（RNN）及其变体是处理序列数据的标准范式。本章系统梳理了标准RNN的结构，深入剖析了梯度消失与爆炸问题的成因，并重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）有效捕获长期依赖。我们将通过清晰的图示和数学推导，解释这些结构如何控制信息流，确保在处理长文本时信息的有效传递。此外，还会对比双向RNN（Bi-RNN）在理解上下文信息时的重要性。 第三章：监督学习与基础任务 本章侧重于应用层面，探讨如何利用上述序列模型解决具体的NLP任务。内容包括：词性标注（POS Tagging）、命名实体识别（NER）（对比CRF层在序列标注中的作用）以及早期的文本分类模型。我们将使用PyTorch框架搭建一个基础的LSTM分类器，展示数据预处理、模型训练与评估的全流程。 第二部分：深度学习的革命：注意力机制与Transformer架构 本部分是全书的核心，聚焦于自注意力机制的诞生及其如何彻底改变了NLP乃至整个深度学习领域的面貌。 第四章：注意力机制的萌芽与发展 注意力机制（Attention Mechanism）是连接传统编码器-解码器结构与现代大规模模型之间的关键桥梁。本章首先从神经机器翻译（NMT）的背景出发，解释传统Seq2Seq模型在长序列翻译中的瓶颈。随后，详细阐述加性注意力（Bahdanau Attention）和乘性注意力（Luong Attention）的计算流程，特别是Query、Key、Value向量的概念及其在信息加权求和中的作用。我们还将简要提及注意力在图像描述生成任务中的初步应用。 第五章：Transformer：摒弃循环的并行计算 Transformer架构的提出标志着NLP进入了新的纪元。本章将对《Attention Is All You Need》中的核心思想进行彻底的解构。 自注意力机制（Self-Attention）的精细解析： 深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，它如何允许模型从不同表示子空间学习信息。 位置编码（Positional Encoding）： 由于Transformer移除了循环结构，本章详细解释了正弦和余弦函数如何被用来注入序列的绝对和相对位置信息。 编码器与解码器堆栈： 剖析残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）在深层网络构建中的关键作用。 掩码机制（Masking）： 重点区分编码器中的无遮挡自注意力与解码器中用于防止“偷看未来信息”的因果掩码（Causal Mask）。 第三部分：预训练范式与前沿生成模型 理解了Transformer的结构后，本部分将转向如何高效地训练和应用这些庞大的模型，探索预训练（Pre-training）在NLP中的统治地位。 第六章：从ELMo到BERT：双向表征的学习 本章聚焦于利用海量无标签文本进行高效表征学习的方法。 ELMo的上下文敏感性： 介绍基于LSTM的ELMo如何通过“深层上下文”解决传统静态词向量的问题。 BERT的核心突破： 详细解释掩码语言模型（MLM）的训练目标及其与传统自回归模型的区别。深入探讨下一句预测（NSP）任务的设计目的与当前研究对其的改进。 下游任务的微调（Fine-tuning）： 演示如何通过添加简单任务特定的头部网络，将预训练的BERT模型适应于问答、情感分析等任务。 第七章：生成式预训练模型：GPT系列与自回归生成 与BERT的双向性相对，GPT系列模型坚定地走自回归（Autoregressive）路线。本章将分析GPT模型如何利用标准的Transformer解码器结构，通过优化下一个词预测的损失函数，实现强大的文本生成能力。我们会对比GPT-2和GPT-3在模型规模、训练数据和上下文学习（In-Context Learning）能力上的显著差异。本章还会讨论采样策略（如Top-K、Nucleus Sampling）对生成文本多样性和连贯性的影响。 第八章：序列到序列模型的优化与效率 对于机器翻译、文本摘要等Seq2Seq任务，我们需要结合编码器和解码器。本章将探讨BART（去噪自编码器）和T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的设计哲学，它们如何统一多种NLP任务到“文本输入-文本输出”的框架下。此外，我们将触及模型优化与部署的挑战，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型尺寸、量化（Quantization）技术，以及模型并行与数据并行在超大规模训练中的实现。 结论与展望 本书最后一部分将总结深度语义理解模型的当前局限性——例如对事实性知识的依赖、推理能力的不足以及对偏见数据的敏感性。同时，展望未来的研究方向，如多模态学习（结合视觉与语言）、可解释性（XAI in NLP）以及更高效、更绿色的模型训练范式。 通过本书的学习，读者将不仅掌握现代NLP的核心技术栈，更能以批判性的眼光审视现有模型，为参与下一代语言智能系统的构建奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者真是个天才，把那些看似枯燥的英语短语变得如此易于记忆和应用。我一直以来都觉得记忆短语是件让人头疼的事情，尤其是那些在日常对话中出现频率很高，但就是记不住的固定搭配。这本书的编排方式非常新颖，它没有采用那种传统的、按字母顺序排列的死记硬背法，而是根据不同的使用场景和情境来组织材料。比如，它会把所有与“表达感谢”相关的短语放在一起，用生动的例子来解释它们在不同语境下的细微差别。我记得有一次我在和一个英语母语的朋友交流时，突然卡壳了，想不起来一个恰当的表达来结束对话，当时的感觉非常尴尬。读了这本书的某个章节后，我发现了一个非常地道的收尾短语，用起来瞬间提升了我的交流自信心。而且，书里还附带了一些小贴士，比如如何利用视觉联想或者构建记忆宫殿来巩固这些短语。对于我这种“遗忘症患者”来说，这些技巧简直是雪中送炭。这本书的排版也很舒服，字号适中，重点词汇都有加粗或着重显示，即使是快速翻阅时也能抓住关键信息。

评分☆☆☆☆☆

我是一个非常注重效率的学习者，时间对我来说就是生命，所以任何低效的学习方法对我来说都是浪费。我之所以选择这本书，就是冲着“1分钟速记”这个概念去的，虽然一开始持怀疑态度，但读完前三分之一后，我发现这里的“1分钟”并非指看完即忘，而是一种高效提取信息的方法论。作者设计了一种非常巧妙的、碎片化的学习模块，每个模块都聚焦于一个核心短语或一组相关短语，信息密度极高，但又不会让大脑产生过载感。我通常是在通勤的地铁上，或者午休的十分钟里来翻阅这本书。以前我可能会花半小时在网上搜索一个地道的表达，而现在，我只需要翻到对应的章节，就能迅速找到最合适的答案。这本书的逻辑结构非常清晰，它似乎预判了学习者在记忆过程中可能遇到的所有难点，并提前准备好了“解药”。比如，对于那些发音相近、容易混淆的短语，作者特地设置了对比解析，这种细致入微的教学设计，真正体现了作者对学习者的深切关怀。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调一下这本书在“情境化应用”方面的卓越表现。很多英语学习书籍只是罗列了短语，但很少有能把它们放在一个真实、鲜活的对话场景中进行展示。这本书做得非常出色的一点是，它不仅提供了短语，还构建了微型的“对话脚本”。比如，在解释“Under the weather”这个短语时，它不仅告诉你这是“不舒服”的意思，还会模拟一段简短的同事间的问候与回应，让你看到别人是如何自然而然地使用这个表达的。这种沉浸式的学习体验，极大地缩短了知识到应用之间的距离。我感觉自己不再是像在背诵课本，而是在偷看别人真实的交流记录。特别是对于那些想在商务场合或旅行中快速提升口语流利度的学习者来说，这本书简直是无价之宝。它教会我的不是孤立的词汇，而是一套即插即用的交流工具箱。我现在对接下来的英语交流充满了信心，不再害怕开口，因为我知道，我随时可以从这本书中找到最得体的回应。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的实用性超出了我的预期，完全不是那种“华而不实”的语言学习书籍。我之前买过好几本类似的速记指南，它们要么就是内容陈旧，要么就是提供的短语要么过于书面化，根本不能用于日常交流。但这本书里的短语，我随便挑出几个，比如“That’s beside the point”或者“Cut to the chase”，都是我经常在美剧和电影里听到的地道表达。最让我印象深刻的是，作者在解释每一个短语时，都会给出至少两个不同情境下的例句，这让学习者能够立刻理解这个短语的“使用边界”。我特别欣赏作者对于文化背景的补充说明。有些短语的含义其实深深植根于英语国家的文化习俗中，如果只知道字面意思，很容易用错地方。这本书在这方面做得非常到位，它不仅仅教你“是什么”，更教你“为什么”以及“在什么时候用”。这对于希望真正融入语言环境的学习者来说，是极其宝贵的财富。我已经开始在我的工作邮件和日常聊天中尝试使用这些新学的短语了，效果立竿见影，同事们都夸我最近口语流畅了不少。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和纸质感也值得称赞。在这个数字阅读盛行的时代，一本实体书如果不能提供超越电子阅读的体验，就很难吸引我。这本书的纸张摸起来很有质感，不像那些廉价的学习资料那样容易反光，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，它的开本大小非常适合携带，可以轻松放进我的随身斜挎包里，随时随地都能拿出来快速回顾一下。我发现，对于这种需要高频复习的记忆类内容，实体书的物理接触感确实比电子设备更能加深印象。我习惯在书的空白处做一些手写笔记和批注，这套短语的学习过程，也成了我与这本书互动的过程。这种“动手”的学习方式，结合书中的精炼内容，形成了一个完整的学习闭环。我已经把这本书推荐给了我所有的外语学习小组的朋友们，大家都反馈说，这本书比市面上那些动辄几百页的厚本教材更实用、更亲切。

评分☆☆☆☆☆

讲解详实，内容丰富，信息量大，反正我觉得好！

评分☆☆☆☆☆

课余翻翻，巩固记忆。14个语法章节，650句语法详解，200个补充讲解，基础知识点一网打尽。

评分☆☆☆☆☆

词汇很全很实用

评分☆☆☆☆☆

看起来不错呢，先看看再说。

评分☆☆☆☆☆

时间太长，下单到收到货时间太长。

评分☆☆☆☆☆

是正版，帮朋友买的，京东物流就是给力！

评分☆☆☆☆☆

好！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

网购已经成为习惯，没的说。其实就是懒得去图书大厦

评分☆☆☆☆☆

不错，值得推荐！给小孩买的。