化妝造型核心技術修煉(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋婷編著 著

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• 化妝教程
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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115453518

商品編碼：17376850269

齣版時間：2017-10-01

作  者:宋婷 編著 定  價:108 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:212 裝  幀:平裝 ISBN:9787115453518 ●01化妝造型設計無處不在
●一、職業簡介——我是化妝造型師
●1．初識化妝造型師
●2．化妝造型師應具備的條件
●3．化妝造型師的職業道德及修養
●二、化妝造型師的那些事兒
●1．化妝造型師的發展方嚮
●2．化妝造型師的薪水情況
●3．化妝造型師的工作環境
●三、化妝造型的概念及功能
●1．化妝造型的概念
●2．化妝造型的功能
●四、化妝造型的演變及發展
●1．化妝造型的起源
●2．化妝造型的演變及發展
●五、化妝造型的應用領域
●1．美容化妝領域
●2．時尚及生活形象指導領域
●3．影視舞颱化妝領域
●02化妝的核心內容
●部分目錄

內容簡介

由宋婷編著的《化妝造型核心技術修煉(第2版)》是一本很好實用的化妝造型書，主要講解化妝造型的核心知識和實際應用。
本書首先從化妝造型的職業簡介開始講解，讓讀者明白化妝造型是什麼，化妝造型的前景如何，以及為什麼要學習化妝造型；然後以化妝造型的核心知識為，深入地講解瞭底妝、眉妝、眼妝、腮紅和唇妝五大化妝核心，讓讀者能夠對化妝的知識進行全麵係統的學習；接著編排瞭實際的化妝造型應用案例，讓讀者能夠近距離地接觸化妝造型的整個工作流程，從而為以後的工作打下基礎；尾章對發型手法進行講解，並配閤實例運用，讓讀者能夠更加全麵地掌握各種造型的技法。全書內容全麵，結構清晰，知識講解循序漸進，而且重點明確，是學習化妝造型的經典參考資料。
本書適閤零基礎、想快速提高化妝造型水平的讀者和初級化妝造型師閱讀，也可作為相關培訓機構的教材。
宋婷 編著 宋婷，國傢不錯化妝師，國傢不錯形象設計師，國傢不錯美甲師，國傢靠前美容師，主要經曆：2010年任成都電視颱西南賽區靠前小姐特邀造型師，2011年任貴族天使攝影機構首席化妝師，2012年任成都“MAXFACTOR”不錯彩妝顧問，2012年獲得第36屆亞洲發型化妝大賽很好奬，2013年任格萊美明星音樂會特邀化妝師，2013年任成都電視颱主持人特邀化妝師，2013年任四川音樂學院大型文藝演齣特邀化妝指導教師，2014年任成妝職業技能培訓學校資曆化妝造型講師閤作化妝師：劉炳奎、李澤、宋策、毛群英。

好的，這裏為您提供一個關於一本不同圖書的詳細簡介，字數約1500字。這本書的主題與化妝造型核心技術無關，而是聚焦於深度學習在自然語言處理（NLP）領域的應用與前沿進展。 《深度語義理解與生成模型前沿：基於Transformer架構的實踐與優化》 圖書簡介 隨著人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）已不再是簡單的文本匹配或規則驅動的任務，而是深入到機器理解人類復雜意圖、生成富有邏輯和創造性文本的核心領域。本書《深度語義理解與生成模型前沿：基於Transformer架構的實踐與優化》旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實戰性的指南，剖析當前NLP領域最核心的技術基石——Transformer架構，並係統性地探討其在復雜語義理解和高質量文本生成中的前沿應用與優化策略。 本書的編寫立足於業界最新的研究成果和工業界最佳實踐，力求在理論深度與工程實踐之間搭建一座堅實的橋梁。我們不滿足於對已有模型的簡單復述，而是深入探討瞭模型內部的機製、訓練過程中的挑戰、以及如何針對特定應用場景進行高效的定製化開發。 第一部分：深度學習與NLP基礎重塑 本書的開篇部分，我們將對現代NLP的理論基礎進行一次徹底的梳理與更新。這並非是傳統意義上的“入門”，而是從一個更高的視角審視經典模型如何被深度學習範式所革新。 第一章：從詞嵌入到上下文錶示的演進 我們首先迴顧瞭詞嚮量（Word2Vec, GloVe）的局限性，並重點介紹瞭循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理序列數據時的挑戰，尤其是梯度消失和並行化效率的問題。隨後，本書將核心筆墨聚焦於注意力機製（Attention Mechanism）的誕生及其對序列建模範式的根本性改變。我們將詳細解析自注意力（Self-Attention）的數學原理，特彆是如何通過加權求和的方式捕閤輸入序列內部的復雜依賴關係，為後續Transformer的學習打下堅實的基礎。 第二章：Transformer架構的深度解構 本章是全書的理論核心。我們將對Vaswani等人提齣的原始Transformer架構進行逐層拆解。重點分析編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的結構，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）的設計哲學——為何需要多頭，以及它們如何從不同錶示子空間中捕獲信息。此外，本書將詳盡闡述位置編碼（Positional Encoding）在序列模型中扮演的關鍵角色，以及層歸一化（Layer Normalization）在穩定深層網絡訓練中的作用。讀者將清晰地理解，Transformer如何通過完全拋棄遞歸結構，實現瞭前所未有的並行計算能力和對長距離依賴的有效建模。 第二部分：預訓練模型與語義理解的飛躍 Transformer架構的真正威力體現在其大規模預訓練的應用上。本部分將聚焦於如何利用海量無標簽文本數據訓練齣具備強大泛化能力的語言模型，及其在下遊NLP任務中的微調（Fine-tuning）策略。 第三章：BERT傢族：雙嚮編碼的革命 我們係統地介紹瞭BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心思想。本書將詳細剖析其兩大預訓練任務：掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）。不同於淺嘗輒止的介紹，我們深入探討瞭ELECTRA等改進模型如何通過替換令牌檢測（Replaced Token Detection）來提高訓練效率和模型性能。實戰環節，本書提供瞭使用Hugging Face Transformers庫在問答係統（如SQuAD）和文本蘊含識彆（NLI）任務上進行高效微調的詳細代碼示例與性能分析。 第四章：跨模態與知識增強的理解 現代NLP任務越來越要求模型不僅理解文本，還要能整閤外部知識或處理多模態信息。本章將探討如何將知識圖譜（KG）嵌入到Transformer模型中，形成知識增強的語言模型（KE-LM），以提升模型在事實性問答和實體關係抽取上的準確性。同時，本書也將涉及視覺與語言的交叉領域，如CLIP和VL-BERT等模型的架構，展示Transformer如何成為連接不同信息模態的通用接口。 第三部分：高質量文本生成的實踐與優化 文本生成是NLP中最具挑戰性的任務之一，它要求模型具備流暢性、連貫性和目標導嚮性。本書的第三部分聚焦於解碼策略、模型規模化以及生成式任務的評估。 第五章：自迴歸模型與解碼策略的精細調控 以GPT係列為代錶的自迴歸模型是生成式任務的主力。我們將深入分析自迴歸解碼過程中的核心策略：貪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其局限性。重點在於探討如何通過更智能的采樣方法，如Top-K采樣和核采樣（Nucleus Sampling）來平衡生成文本的質量和多樣性，避免生成重復或偏離主題的內容。我們還提供瞭針對故事創作、摘要生成等不同場景下的參數調優手冊。 第六章：Seq2Seq的進化：從RNN到T5與BART 本書將對比分析麵嚮序列到序列（Seq2Seq）任務的Transformer變體。我們將重點剖析T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何將所有NLP任務統一為“文本到文本”的格式，極大地簡化瞭多任務學習的框架。同時，對於需要高保真度重述任務（如抽象摘要），BART模型引入的去噪自編碼器目標（Denoising Autoencoder Objective）提供瞭獨特的優勢。我們將通過實例演示如何在機器翻譯和文本摘要任務中，根據需求選擇最優的Seq2Seq架構。 第四部分：效率、部署與未來展望 在模型能力不斷增強的同時，如何降低其計算成本、實現高效部署，並探索下一代技術，成為至關重要的話題。 第七章：模型壓縮與推理加速 大型預訓練模型（如GPT-3、PaLM）的巨大規模給實際應用帶來瞭內存和延遲的瓶頸。本章將係統介紹模型蒸餾（Knowledge Distillation）技術，講解如何訓練一個輕量級的“學生模型”來模仿龐大“教師模型”的行為。此外，我們還將覆蓋量化（Quantization）技術，特彆是INT8量化在不顯著犧牲性能的前提下，如何將模型部署到邊緣設備或低資源服務器上的具體實踐步驟。 第八章：對齊、安全與負責任的AI 隨著生成模型能力的增強，模型的“對齊”（Alignment）問題——確保模型輸齣符閤人類的價值觀和意圖——變得日益緊迫。本書將介紹人類反饋強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的原理和流程，這是當前訓練高安全性、高有用性模型的關鍵技術。我們還將探討如何通過對抗性攻擊檢測和偏見緩解技術，構建更具魯棒性和社會責任感的NLP係統。 《深度語義理解與生成模型前沿：基於Transformer架構的實踐與優化》不僅是一本技術手冊，更是一份對未來語言智能形態的探索報告。它適閤於具有一定機器學習基礎、希望深入掌握現代NLP核心技術棧的工程師、研究人員以及高級數據科學愛好者。通過對Transformer的深入剖析和前沿應用的實踐，讀者將能夠站在技術浪潮之巔，設計和部署下一代智能語言應用。

評分☆☆☆☆☆

我不得不承認，一開始我對這本書抱有一絲懷疑，畢竟市麵上“XX核心技術”的書太多瞭，水分十足。但是，當我翻到關於“特殊皮膚狀況應對”那一章時，我的看法徹底轉變瞭。作者沒有迴避化妝中的“疑難雜癥”，而是用非常科學和負責任的態度進行瞭闡述。比如，如何處理敏感肌的泛紅、如何遮蓋頑固的痘印和疤痕，甚至是針對不同光綫下如何避免“假麵感”，都有非常深入的分析。它強調的是“皮膚健康優先”的原則，推薦的技巧都盡可能地減少對皮膚的負擔。特彆是關於“乾皮救星”的保濕打底技巧，我嘗試瞭書中所說的“分層疊加法”，徹底告彆瞭起皮的尷尬。這本書的專業性體現在對細節的極緻追求和對學習者體驗的關懷上，讀起來讓人感到非常踏實和安心，知道自己學到的是經過時間檢驗的真本事。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計感真是讓人眼前一亮，完全沒有傳統技術書籍那種沉悶的感覺。翻開扉頁，我就被那種現代、簡潔的視覺風格吸引住瞭。大量的留白，清晰的字體選擇，以及對關鍵信息的巧妙標注，都體現瞭齣版方的用心。更難得的是，它在理論與實踐之間找到瞭一個絕佳的平衡點。很多章節在介紹完一項技術後，會立刻穿插一個“設計師思考路徑”的闆塊，引導讀者跳齣機械模仿的層麵，去思考“為什麼”要這麼做，從而培養自己的審美判斷力。這對我這種有點“技術依賴癥”的人來說，幫助太大瞭。我不再隻是被動地學習步驟，而是開始主動地分析不同妝麵的結構和邏輯。它教會我的不僅僅是“如何畫”，更是“如何看”和“如何思考”。這樣的深度和廣度，讓這本書的價值遠遠超齣瞭一個普通教程的範疇，更像是一本引導你建立自己美學體係的哲學讀本。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書的實操性強到令人發指，簡直就是一本“手把手教學”的典範。我以前買過很多所謂的“化妝寶典”，要麼是紙上談兵，要麼就是案例陳舊得像上個世紀的影集。但是這本完全不同，它緊跟當前的美妝潮流，並且非常注重細節的打磨。比如，在講解眼部結構的修飾時，作者詳細描述瞭如何應對亞洲人常見的內雙、腫眼泡等問題，給齣瞭多種可供選擇的解決方案，並且配有高清、細緻的步驟圖。我特彆欣賞它對“工具論”的解讀，它沒有鼓吹你必須購買昂貴的全套刷具，而是教會你如何根據不同的産品質地和上妝需求，選擇最閤適的工具，並且如何正確地清潔和保養它們，非常實用。我跟著書中的“三步式”底妝法練習瞭好幾次，現在的妝容服帖度比以前高瞭不止一個檔次，而且持妝時間也明顯延長瞭。這本書對於那些追求效率和精準度的學習者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是太棒瞭，我花瞭整整一個周末的時間纔啃完，感覺自己對色彩理論的理解都有瞭一個質的飛躍。作者在講解基礎知識時，沒有使用那種晦澀難懂的術語，而是通過大量的實例和生動的比喻，把復雜的概念講得深入淺齣。尤其是關於“冷暖調和”那一章節，我以前總是感覺有點虛無縹緲，看瞭這本書之後，纔真正明白瞭其中的奧秘。它不僅僅是教你如何選擇口紅色號那麼簡單，更是教你如何通過色彩來塑造人物的整體氣質和氛圍。我記得書中有一段專門分析瞭不同時代化妝風格的演變，從維多利亞時期的精緻典雅到上世紀六七十年代的奔放自由，講解得鞭闢入裏。讓我印象最深的是，作者強調瞭“光影”在化妝中的核心作用，這纔是真正區分專業和業餘的關鍵點。讀完之後，我迫不及待地拿起鏡子，開始嘗試運用書中學到的新技巧，效果立竿見影，連我媽媽都誇我進步神速。這本書絕對是化妝愛好者和專業人士都應該擁有的“武功秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

從一個資深美妝愛好者的角度來看，這本書的“進階視野”部分是其最寶貴的財富。它並沒有止步於日常妝容，而是將視野拓展到瞭影視特效、舞颱藝術甚至商業攝影的造型需求。書中對“光感捕捉”和“鏡頭適應性”的講解，讓我這個業餘愛好者也接觸到瞭更廣闊的專業領域。作者深入淺齣地剖析瞭不同光源（如LED、鎢絲燈、自然光）對色彩錶現力的影響，以及在不同像素的鏡頭前，如何調整妝容的飽和度和立體感，這在以往的教程中是極少提及的。它提供瞭一種宏觀的視角，讓我開始思考化妝造型在整個視覺傳達鏈條中的位置。這本書不僅提升瞭我的實操技能，更重要的是，它極大地拓寬瞭我的專業格局，讓我意識到，一個優秀的造型師，必須是技術、藝術和科學的綜閤體。讀完之後，感覺自己的“內功”瞬間提升瞭一個層次。