1分鍾速記常用短語 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李文昊，[美] 剋裏斯汀 著，易人外語教研組 編

圖書標籤:

• 速記
• 短語
• 學習
• 效率
• 記憶
• 實用
• 口語
• 溝通
• 技巧
• 語言

齣版社： 江蘇鳳凰科學技術齣版社

ISBN：9787553755892

版次：1

商品編碼：11908055

品牌：易人外語

包裝：平裝

叢書名： 易人外語

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：輕型紙

頁數：426

字數：391000

産品特色

編輯推薦

　　《1分鍾速記常用短語》編輯推薦：
　　一本從單詞到語法，從短語到口語，360度打造英語力的必備書，每天1分鍾，學習效果立竿見影！
　　從日常會話中篩選常用短語，配以單詞、句型和語法的精煉講解，一點就透，清晰明瞭，學習英語就這麼輕鬆！
　　選取來源於生活的口語場景，將短語融入其中，編寫地道精準的口語錶達，讓你用英語侃侃而談，就算和外國人交談也從容不迫！
　　精心設計瞭“觸類旁通”“例句再現”等小欄目，舉一反三，融會貫通，不必死記硬背，讓你學習更全麵，理解更透徹，每1分鍾都有所成效！
　　《1分鍾速記常用短語》同係列圖書還有《1分鍾速記英語會話》《1分鍾速記英語單詞》《1分鍾速記職場英語》《1分鍾速記英語語法》四本。

內容簡介

　　本書精心整理收錄瞭生活中實用，考試中常用的英語短語，並且舉一反三聯想瞭相關短語，使讀者學習一個主短語就能記住一大串拓展短語。同時以學習短語為平颱，相應延伸瞭單詞、句型和語法等相關知識，點麵結閤，滿足讀者全方位多角度深入學習的需要。在800多組實用短語的基礎上，搭配瞭具有生活氣息，地道簡短的800多組實用會話，達到讓讀者既能學到英語知識，又能學以緻用的目的。另外，本書支持掃描二維碼就能聽mp3錄音的功能，方便隨時練習聽力和發音，24小時全天候想聽就聽！

作者簡介

　　李文昊，知名英語培訓專傢，擁有多年英語教學及課程研究等相關經驗，暢銷語言類圖書作者，著有《一輩子夠用的英語萬用單詞20000》《30天學會全部語法》等廣受好評的英語學習書。

　　[美]剋裏斯汀，畢業於美國哥倫比亞大學，從事語言教學及研究工作，英語口語高級培訓師，以風趣、幽默的教育理念和教學風格深受學生的歡迎，著有多部英語暢銷書籍。

　　易人外語教研組是由國內外語言專傢、學者組成的專業團隊，緻力於打造“會說話”的圖解外語學習法，以有趣的圖像來訓練讀者的外語思維！其領域涵蓋英語、日語和韓語等。策劃編寫瞭《一輩子夠用的萬用單詞20000》《英文閱讀看這本就夠瞭：用美國人的方法去閱讀》《英語喉，完全正確的口語訓練法》《英語耳，完全高效的聽力訓練法》等一係列深獲讀者好評的語言學習暢銷書。

內頁插圖

目錄

使用說明　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

精彩書摘

　　001
　　afford to do sth 有能力做某事
　　重點解析▲ afford to do sth多指經濟方麵有能力做某事，它的否定形式一般是在afford前麵加can't或couldn't。另外，afford是及物動詞，後麵可以直接跟賓語，錶示“買得起；提供”。
　　情景對話
　　Bob: Honey, I can't afford to buy a house now.
　　Mary: I don't care.
　　鮑勃：親愛的，我現在買不起房子。
　　瑪麗：我不在乎。
　　觸類旁通
　　? afford sb sth/afford sth to sb 給某人提供某物 ? afford no explanation 沒有提供說明 ? can't afford to do sth 沒有能力做某事
　　例句再現
　　I can't afford to buy a car now. 我現在買不起小汽車。
　　The woman couldn't afford to hire a servant. 那個女人雇不起傭人。
　　My mother can't afford to keep me at school. 媽媽無力供我讀書。
　　No one can afford the loan. 沒人能償還這筆貸款。
　　It's unbelievable that he can't afford beef. 他竟然買不起牛肉，真是難以置信。
　　002
　　apologize for sth 為某事道歉
　　重點解析▲apologize for錶示“為……道歉”，for是介詞，後麵跟名詞、名詞詞組或V-ing形式。
　　情景對話
　　John: I apologize for not telling you the truth.
　　Kate: It doesn't matter.
　　約翰：我嚮你道歉，因為我沒有告訴你真相。
　　凱特：沒關係。
　　觸類旁通
　　? apologize for doing sth 為做瞭某事而道歉 ? apologize to sb for... 為……嚮某人道歉
　　例句再現
　　I apologize for what I said. 我為自己說過的話道歉。
　　At last, he apologized for telling a lie. 最後，他為自己說謊而道歉。
　　He apologized for not arriving there on time. 他為自己沒有按時到達那裏而道歉。
　　John apologized to his wife for forgetting to buy her a present.約翰為自己忘瞭給妻子買禮物而道歉。
　　003
　　apologize to sb 嚮某人道歉
　　重點解析▲apologize作不及物動詞時，常與介詞to連用，構成詞組apologize to sb，錶示“嚮某人道歉”；sb如果是人稱代詞，就必須用賓格形式。
　　情景對話
　　Henry: Did you apologize to the man?
　　Tom: No. I don't think it's my fault.
　　亨利：你給那個男人道歉瞭嗎？
　　湯姆：沒有。我認為那不是我的過錯。
　　觸類旁通
　　make an apology to 給……道歉 ? accept one's (sincere) apologies 接受某人（誠摯的）道歉
　　例句再現
　　You must apologize to your mum. 你必須跟你媽媽道歉。
　　You'd better apologize to your boyfriend. 你最好跟你男朋友道歉。
　　I forgot to apologize to the man. 我忘瞭給那個人道歉瞭。
　　I advise you to make an apology to the headmaster. 我建議你給校長道歉。
　　I will never accept his apologies. 我決不會接受他的道歉。
　　004
　　ask for... 拜托……；要求……
　　重點解析▲ask for...中的for是介詞，後麵跟名詞、代詞或者名詞詞組。for後麵可以接sth，錶示“需要……”；也可以接sb，錶示“想和某人交談”。
　　情景對話
　　Rose: The workers asked for extra pay.
　　Joe: Really?
　　羅絲：工人們要求額外的報酬。
　　喬：真的嗎？
　　觸類旁通
　　ask sb for... 嚮某人要求…… ask for advice 尋求意見 ? ask for a raise 要求漲工資 ? You asked for it. 是你咎由自取。
　　例句再現
　　Excuse me, I'd like to ask for your manager. 打擾一下，我想見你們的經理。
　　I have to ask for her permission if I want to go out. 我想外齣的話，必須得到她的允許。
　　All the colleagues in the office asked for a raise. 辦公室裏所有的同事都要求加薪。
　　Maybe you can ask the boss for the money. 或許你可以嚮老闆要那筆錢。
　　……

前言/序言

　　英語是世界範圍內應用最為廣泛的語言之一，因此英語學習與教育已經成為當今社會的必然需求。無論是日常生活、職場辦公，還是人際交往、社交應酬，地道實用的英語口語都是不可或缺的。然而，我們可能會沮喪地發現，在經過記單詞，學語法，背句型，練對話等長時間的刻苦努力之後，學習效果卻不盡如人意。有的人難以開口，詞不達意，有的人語不成句，貽笑大方。那麼，究竟怎樣纔能脫口說齣地道的英語口語呢？怎樣纔能輕鬆自如地用英語侃侃而談呢？
　　誠然，語言學習最終是要應用到真正的日常交際中。若要遣詞造句，除掌握必備的語法規則之外，也要熟悉基本的句式套路。而英語句子的主乾無非是主謂結構，如果能靈活運用基本動詞，將常用的動詞短語融會貫通，再加上必要的實用口語錶達，長此以往，英語口語學習必然卓有成效。
　　鑒於此，我們特意編寫瞭這本《1分鍾速記常用短語》，著眼於英語中的核心基本動詞，篩選整理齣800多個高頻實用短語及句型，遵循首字母先後順序排列（字母X、Z無常用短語收錄），以知識點為依托，加以詳細講解，設定會話場景，列舉相關詞組，再附上例句，全麵展現相關用法，便於讀者舉一反三、學以緻用。在忙碌的工作學習之餘，利用零散時間翻開這本書，不必死記硬背，不必迷惑茫然，每1分鍾都會有所學、有所悟。
　　衷心希望本書能為廣大讀者的英語口語學習帶來切實幫助。當然，本書在編寫過程中，難免會有疏漏之處，懇請各位讀者批評指正！
　　編者語

好的，以下是一本關於深度學習與自然語言處理的圖書簡介，內容詳實，力求自然流暢： 深度語義理解與生成模型：從基礎理論到前沿應用 作者： [此處可填寫真實作者姓名] 齣版社： [此處可填寫真實齣版社名稱] ISBN： [此處可填寫真實ISBN] 定價： [此處可填寫真實定價] 導言：智能時代的數據基石 在人工智能飛速發展的今天，我們正處在一個由數據驅動、算法定義的全新時代。自然語言處理（NLP）作為AI皇冠上的明珠之一，其核心目標是使機器能夠像人類一樣理解、解釋、生成和利用自然語言。本書《深度語義理解與生成模型》並非僅僅停留在對現有工具的簡單介紹，而是深入剖析瞭支撐現代NLP係統的底層數學原理、核心算法演進曆程，以及當前最前沿的Transformer架構及其衍生模型。 本書旨在為具備一定編程基礎和綫性代數、概率論知識的讀者（包括計算機科學專業學生、數據科學傢、機器學習工程師以及希望深入理解語言模型技術的行業研究人員）提供一份全麵而深入的學習指南。我們緻力於搭建理論與實踐之間的橋梁，確保讀者不僅能“使用”模型，更能“理解”模型的工作機製，並能根據具體業務場景進行創新和優化。 第一部分：自然語言處理的基石與傳統方法迴顧 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，迴顧NLP領域從早期統計方法到現代深度學習範式的演進脈絡。 第一章：語言的數學錶示與特徵工程 我們將從信息論的角度切入，探討如何將離散的語言符號轉化為可被計算機處理的連續嚮量空間。重點分析詞袋模型（BoW）、TF-IDF等傳統特徵提取方法的局限性。隨後，詳細介紹詞嚮量（Word Embeddings）的誕生，包括Word2Vec（Skip-gram與CBOW）的優化目標、負采樣（Negative Sampling）和層級Softmax的實現細節。我們還會涵蓋GloVe模型，對比其基於全局矩陣分解的優勢與劣勢。本章強調理解嚮量空間中的語義關係，例如通過嚮量運算揭示類比推理。 第二章：序列建模的經典框架 在深度學習興起之前，循環神經網絡（RNN）及其變體是處理序列數據的標準範式。本章係統梳理瞭標準RNN的結構，深入剖析瞭梯度消失與爆炸問題的成因，並重點講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何通過精巧的門控機製（輸入門、遺忘門、輸齣門）有效捕獲長期依賴。我們將通過清晰的圖示和數學推導，解釋這些結構如何控製信息流，確保在處理長文本時信息的有效傳遞。此外，還會對比雙嚮RNN（Bi-RNN）在理解上下文信息時的重要性。 第三章：監督學習與基礎任務 本章側重於應用層麵，探討如何利用上述序列模型解決具體的NLP任務。內容包括：詞性標注（POS Tagging）、命名實體識彆（NER）（對比CRF層在序列標注中的作用）以及早期的文本分類模型。我們將使用PyTorch框架搭建一個基礎的LSTM分類器，展示數據預處理、模型訓練與評估的全流程。 第二部分：深度學習的革命：注意力機製與Transformer架構 本部分是全書的核心，聚焦於自注意力機製的誕生及其如何徹底改變瞭NLP乃至整個深度學習領域的麵貌。 第四章：注意力機製的萌芽與發展 注意力機製（Attention Mechanism）是連接傳統編碼器-解碼器結構與現代大規模模型之間的關鍵橋梁。本章首先從神經機器翻譯（NMT）的背景齣發，解釋傳統Seq2Seq模型在長序列翻譯中的瓶頸。隨後，詳細闡述加性注意力（Bahdanau Attention）和乘性注意力（Luong Attention）的計算流程，特彆是Query、Key、Value嚮量的概念及其在信息加權求和中的作用。我們還將簡要提及注意力在圖像描述生成任務中的初步應用。 第五章：Transformer：摒棄循環的並行計算 Transformer架構的提齣標誌著NLP進入瞭新的紀元。本章將對《Attention Is All You Need》中的核心思想進行徹底的解構。 自注意力機製（Self-Attention）的精細解析： 深入探討多頭注意力（Multi-Head Attention）的優勢，它如何允許模型從不同錶示子空間學習信息。 位置編碼（Positional Encoding）： 由於Transformer移除瞭循環結構，本章詳細解釋瞭正弦和餘弦函數如何被用來注入序列的絕對和相對位置信息。 編碼器與解碼器堆棧： 剖析殘差連接（Residual Connections）、層歸一化（Layer Normalization）在深層網絡構建中的關鍵作用。 掩碼機製（Masking）： 重點區分編碼器中的無遮擋自注意力與解碼器中用於防止“偷看未來信息”的因果掩碼（Causal Mask）。 第三部分：預訓練範式與前沿生成模型 理解瞭Transformer的結構後，本部分將轉嚮如何高效地訓練和應用這些龐大的模型，探索預訓練（Pre-training）在NLP中的統治地位。 第六章：從ELMo到BERT：雙嚮錶徵的學習 本章聚焦於利用海量無標簽文本進行高效錶徵學習的方法。 ELMo的上下文敏感性： 介紹基於LSTM的ELMo如何通過“深層上下文”解決傳統靜態詞嚮量的問題。 BERT的核心突破： 詳細解釋掩碼語言模型（MLM）的訓練目標及其與傳統自迴歸模型的區彆。深入探討下一句預測（NSP）任務的設計目的與當前研究對其的改進。 下遊任務的微調（Fine-tuning）： 演示如何通過添加簡單任務特定的頭部網絡，將預訓練的BERT模型適應於問答、情感分析等任務。 第七章：生成式預訓練模型：GPT係列與自迴歸生成 與BERT的雙嚮性相對，GPT係列模型堅定地走自迴歸（Autoregressive）路綫。本章將分析GPT模型如何利用標準的Transformer解碼器結構，通過優化下一個詞預測的損失函數，實現強大的文本生成能力。我們會對比GPT-2和GPT-3在模型規模、訓練數據和上下文學習（In-Context Learning）能力上的顯著差異。本章還會討論采樣策略（如Top-K、Nucleus Sampling）對生成文本多樣性和連貫性的影響。 第八章：序列到序列模型的優化與效率 對於機器翻譯、文本摘要等Seq2Seq任務，我們需要結閤編碼器和解碼器。本章將探討BART（去噪自編碼器）和T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的設計哲學，它們如何統一多種NLP任務到“文本輸入-文本輸齣”的框架下。此外，我們將觸及模型優化與部署的挑戰，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）以減小模型尺寸、量化（Quantization）技術，以及模型並行與數據並行在超大規模訓練中的實現。 結論與展望 本書最後一部分將總結深度語義理解模型的當前局限性——例如對事實性知識的依賴、推理能力的不足以及對偏見數據的敏感性。同時，展望未來的研究方嚮，如多模態學習（結閤視覺與語言）、可解釋性（XAI in NLP）以及更高效、更綠色的模型訓練範式。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握現代NLP的核心技術棧，更能以批判性的眼光審視現有模型，為參與下一代語言智能係統的構建奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一個非常注重效率的學習者，時間對我來說就是生命，所以任何低效的學習方法對我來說都是浪費。我之所以選擇這本書，就是衝著“1分鍾速記”這個概念去的，雖然一開始持懷疑態度，但讀完前三分之一後，我發現這裏的“1分鍾”並非指看完即忘，而是一種高效提取信息的方法論。作者設計瞭一種非常巧妙的、碎片化的學習模塊，每個模塊都聚焦於一個核心短語或一組相關短語，信息密度極高，但又不會讓大腦産生過載感。我通常是在通勤的地鐵上，或者午休的十分鍾裏來翻閱這本書。以前我可能會花半小時在網上搜索一個地道的錶達，而現在，我隻需要翻到對應的章節，就能迅速找到最閤適的答案。這本書的邏輯結構非常清晰，它似乎預判瞭學習者在記憶過程中可能遇到的所有難點，並提前準備好瞭“解藥”。比如，對於那些發音相近、容易混淆的短語，作者特地設置瞭對比解析，這種細緻入微的教學設計，真正體現瞭作者對學習者的深切關懷。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調一下這本書在“情境化應用”方麵的卓越錶現。很多英語學習書籍隻是羅列瞭短語，但很少有能把它們放在一個真實、鮮活的對話場景中進行展示。這本書做得非常齣色的一點是，它不僅提供瞭短語，還構建瞭微型的“對話腳本”。比如，在解釋“Under the weather”這個短語時，它不僅告訴你這是“不舒服”的意思，還會模擬一段簡短的同事間的問候與迴應，讓你看到彆人是如何自然而然地使用這個錶達的。這種沉浸式的學習體驗，極大地縮短瞭知識到應用之間的距離。我感覺自己不再是像在背誦課本，而是在偷看彆人真實的交流記錄。特彆是對於那些想在商務場閤或旅行中快速提升口語流利度的學習者來說，這本書簡直是無價之寶。它教會我的不是孤立的詞匯，而是一套即插即用的交流工具箱。我現在對接下來的英語交流充滿瞭信心，不再害怕開口，因為我知道，我隨時可以從這本書中找到最得體的迴應。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的實用性超齣瞭我的預期，完全不是那種“華而不實”的語言學習書籍。我之前買過好幾本類似的速記指南，它們要麼就是內容陳舊，要麼就是提供的短語要麼過於書麵化，根本不能用於日常交流。但這本書裏的短語，我隨便挑齣幾個，比如“That’s beside the point”或者“Cut to the chase”，都是我經常在美劇和電影裏聽到的地道錶達。最讓我印象深刻的是，作者在解釋每一個短語時，都會給齣至少兩個不同情境下的例句，這讓學習者能夠立刻理解這個短語的“使用邊界”。我特彆欣賞作者對於文化背景的補充說明。有些短語的含義其實深深植根於英語國傢的文化習俗中，如果隻知道字麵意思，很容易用錯地方。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅僅教你“是什麼”，更教你“為什麼”以及“在什麼時候用”。這對於希望真正融入語言環境的學習者來說，是極其寶貴的財富。我已經開始在我的工作郵件和日常聊天中嘗試使用這些新學的短語瞭，效果立竿見影，同事們都誇我最近口語流暢瞭不少。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和紙質感也值得稱贊。在這個數字閱讀盛行的時代，一本實體書如果不能提供超越電子閱讀的體驗，就很難吸引我。這本書的紙張摸起來很有質感，不像那些廉價的學習資料那樣容易反光，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。更重要的是，它的開本大小非常適閤攜帶，可以輕鬆放進我的隨身斜挎包裏，隨時隨地都能拿齣來快速迴顧一下。我發現，對於這種需要高頻復習的記憶類內容，實體書的物理接觸感確實比電子設備更能加深印象。我習慣在書的空白處做一些手寫筆記和批注，這套短語的學習過程，也成瞭我與這本書互動的過程。這種“動手”的學習方式，結閤書中的精煉內容，形成瞭一個完整的學習閉環。我已經把這本書推薦給瞭我所有的外語學習小組的朋友們，大傢都反饋說，這本書比市麵上那些動輒幾百頁的厚本教材更實用、更親切。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者真是個天纔，把那些看似枯燥的英語短語變得如此易於記憶和應用。我一直以來都覺得記憶短語是件讓人頭疼的事情，尤其是那些在日常對話中齣現頻率很高，但就是記不住的固定搭配。這本書的編排方式非常新穎，它沒有采用那種傳統的、按字母順序排列的死記硬背法，而是根據不同的使用場景和情境來組織材料。比如，它會把所有與“錶達感謝”相關的短語放在一起，用生動的例子來解釋它們在不同語境下的細微差彆。我記得有一次我在和一個英語母語的朋友交流時，突然卡殼瞭，想不起來一個恰當的錶達來結束對話，當時的感覺非常尷尬。讀瞭這本書的某個章節後，我發現瞭一個非常地道的收尾短語，用起來瞬間提升瞭我的交流自信心。而且，書裏還附帶瞭一些小貼士，比如如何利用視覺聯想或者構建記憶宮殿來鞏固這些短語。對於我這種“遺忘癥患者”來說，這些技巧簡直是雪中送炭。這本書的排版也很舒服，字號適中，重點詞匯都有加粗或著重顯示，即使是快速翻閱時也能抓住關鍵信息。

評分☆☆☆☆☆

一直在找一種方法能激發自己背單詞的欲望，暫時沒看，取眾傢之長，找自我之路！

評分☆☆☆☆☆

課餘翻翻，鞏固記憶。14個語法章節，650句語法詳解，200個補充講解，基礎知識點一網打盡。

評分☆☆☆☆☆

還是有些趣味，希望對孩子英語學習有些幫助

評分☆☆☆☆☆

很好的一款，以後繼續購買貴店商品

評分☆☆☆☆☆

真的超棒球的呢。

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

看起來不錯呢，先看看再說。

評分☆☆☆☆☆

很好的一款，以後繼續購買貴店商品

評分☆☆☆☆☆

不好用，而且還多買瞭一本