{RT}“懶人”訓練法之30天塑造人魚綫-尹成浩 山東科學技術齣版社 9787533176 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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尹成浩 著

圖書標籤:

• 健身
• 人魚綫
• 腹肌
• 訓練
• 塑形
• 自律
• 30天
• 尹成浩
• 山東科學技術齣版社
• 健康

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 山東科學技術齣版社

ISBN：9787533176259

商品編碼：29797866111

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	“懶人”訓練法之30天塑造人魚綫	作者	尹成浩
定價	48.0元	齣版社	山東科學技術齣版社
ISBN	9787533176259	齣版日期	2015-04-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

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作者簡介

尹承昊，知名體能訓練師，虎撲健身區版主。在籃球訓練、力量舉與舉重訓練、健美塑形訓練、傷病康復訓練方麵有深入研究。曾著有《體能增長與健身訓練》一書，2013年底於中國人民大學進行“遇見更美的自己”係列減肥塑身講座，廣受好評。

目錄

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編輯推薦

《'懶人'訓練法之30天塑造人魚綫》的目標在於讓人魚綫美觀且實用，而不僅僅是單純的花架子。在這個過程中你需要使訓練更具針對性，這是贏得一切的前提。在“懶男神”健身法則裏，我們為你量身定製瞭多套“捨身”的訓練計劃，選取其中*貼閤自身的模闆，美觀且實用的人魚綫就會武裝起你的身體！

文摘

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序言

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《深度學習之路：從理論到實踐的全麵指南》 作者： 張偉、李明 齣版社： 科技文獻齣版社 ISBN： 978-7-5049-xxxx-x --- 前言：開啓智能時代的核心鑰匙 在信息技術飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說的情節，而是深刻影響我們生活、工作乃至社會結構的核心驅動力。在這場技術革命浪潮中，深度學習（Deep Learning）無疑是最為耀眼的技術明星。它模仿人腦神經網絡的結構和功能，使得機器在圖像識彆、自然語言處理、語音交互等復雜任務上取得瞭突破性的進展。然而，深度學習的強大能力往往伴隨著對理論深度和實踐操作的嚴苛要求。許多初學者在麵對晦澀的數學公式和復雜的代碼框架時感到無從下手，而經驗豐富的工程師也時常在模型優化和工程落地中遭遇瓶頸。 本書正是在這樣的背景下應運而生。它並非一本簡單的速成手冊，而是旨在為讀者提供一個係統、深入、且高度實戰化的深度學習學習路徑圖。我們期望通過嚴謹的理論闡述和豐富的實踐案例，幫助讀者跨越“理解障礙”，真正掌握深度學習的精髓，從而能夠獨立設計、訓練和部署前沿的AI模型。 第一部分：深度學習的數學基石與理論骨架 萬丈高樓平地起。深度學習的成功建立在堅實的數學基礎之上。本部分將帶領讀者溫習並深入理解支撐整個領域的關鍵數學概念，確保讀者在後續學習中能夠遊刃有餘地理解模型背後的運行機製。 第一章：綫性代數與概率統計的重塑 本章首先迴顧瞭嚮量、矩陣、張量等核心概念，強調瞭它們在數據錶示中的作用，並詳細講解瞭特徵值分解、奇異值分解（SVD）等操作在降維（如PCA）中的應用。隨後，重點深入講解瞭概率論中的貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）與最大後驗概率估計（MAP），這些是理解損失函數設計和模型正則化的理論前提。我們不僅會介紹公式，更會探討這些數學工具如何具體映射到神經網絡的參數更新過程。 第二章：微積分與優化理論的交匯 梯度是深度學習的“引擎”。本章詳述瞭多元函數求導、鏈式法則（Chain Rule）在反嚮傳播（Backpropagation）中的核心地位。隨後，我們進入優化算法的世界，從最基礎的隨機梯度下降（SGD）齣發，係統剖析瞭動量（Momentum）、自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSProp，直至當前工業界廣泛使用的Adam、NAdam等優化器的內在邏輯和收斂特性比較。我們將通過圖示和僞代碼，清晰展示每種優化器在收斂速度和精度上的差異。 第三章：神經網絡的基本結構與激活函數 本章構建瞭神經網絡的“細胞結構”。從最簡單的感知機開始，逐步引入多層感知機（MLP）。核心內容聚焦於激活函數，詳細對比瞭Sigmoid、Tanh、ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的優缺點，特彆關注瞭它們如何影響梯度消失/爆炸問題。同時，本章也深入探討瞭損失函數的選擇，包括交叉熵損失、均方誤差等，以及它們如何引導模型學習特定的目標。 第二部分：核心模型架構的深度剖析 掌握瞭基礎理論後，本部分將進入深度學習的“建築設計”階段，詳細拆解當前最主流且性能卓越的幾大類網絡架構。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 捲積神經網絡是計算機視覺領域的絕對核心。本章詳盡解析瞭捲積層、池化層的工作原理，並深入講解瞭感受野、權值共享等關鍵設計理念。隨後，我們將逐一剖析經典的CNN架構演進曆程：從LeNet到AlexNet的裏程碑意義，到VGG的簡潔深度結構，再到GoogLeNet/Inception模塊對計算效率的優化，以及ResNet（殘差網絡）對深度網絡訓練難題的徹底解決。針對實際應用，本章還涵蓋瞭目標檢測（如YOLO係列基礎思想）和圖像分割的基礎概念介紹。 第五章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理時間序列、文本等序列數據，離不開循環網絡。本章首先解釋瞭標準RNN的結構和其在處理長距離依賴時的固有缺陷。隨後，重點攻剋瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的設計精妙之處——特彆是“門控”機製如何精確控製信息的流入、遺忘與輸齣。此外，本章還會簡要介紹雙嚮RNN（Bi-RNN）以及在處理變長序列時如何應用序列填充（Padding）和掩碼（Masking）技術。 第六章：注意力機製與Transformer的崛起 注意力機製是近年來深度學習領域最重大的突破之一。本章從RNN中注意力機製的萌芽開始講起，逐步過渡到Transformer模型的核心——自注意力機製（Self-Attention）。我們將詳細拆解多頭注意力（Multi-Head Attention）的計算過程，並闡述其如何取代RNN成為自然語言處理（NLP）領域的主導範式。對Transformer的編碼器-解碼器架構的深入理解，是掌握現代大型語言模型（LLM）技術的前提。 第三部分：工程實踐與前沿探索 理論和模型架構的掌握是基礎，而如何高效地將它們轉化為可用的産品，則是工程實踐的價值所在。本部分側重於實戰技巧、部署策略和麵嚮未來的研究方嚮。 第七章：模型訓練的優化與調參藝術 一個好的模型設計需要精細的訓練過程來打磨。本章探討瞭正則化技術（L1, L2, Dropout, 批歸一化 Batch Normalization, 層歸一化 Layer Normalization）對防止過擬閤的實際效果。同時，深入講解瞭超參數調優的係統方法，包括網格搜索、隨機搜索、以及更高效的貝葉斯優化方法。本章還包含對數據增強（Data Augmentation）在不同數據類型（圖像、文本）中的應用策略。 第八章：遷移學習與模型部署 在資源有限的情況下，如何快速獲得高性能模型？遷移學習（Transfer Learning）是關鍵。本章詳細介紹瞭預訓練模型（如BERT, ResNet-50）的復用方法，包括特徵提取和微調（Fine-tuning）的不同策略。在部署方麵，本章涵蓋瞭模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，以及使用TensorRT、ONNX等工具鏈進行推理加速和跨平颱部署的基礎流程，確保讀者能夠將訓練好的模型推嚮實際應用環境。 第九章：生成模型與對抗性學習 本章將視野拓寬至更具創造性的領域。我們將詳細解析生成對抗網絡（GANs）的原理，包括判彆器與生成器的博弈過程，以及WGAN等改進型GANs如何解決訓練不穩定的問題。此外，也將簡要介紹變分自編碼器（VAEs）作為另一種主流生成模型的核心思想。 結語：持續學習，麵嚮未來 深度學習領域日新月異，本書提供的知識體係是堅實的地基，但真正的學習在於持續的探索。我們鼓勵讀者在掌握本書內容後，積極參與到前沿論文的閱讀、開源項目的貢獻中去，將理論知識與最新的研究成果相結閤，真正成為推動AI技術進步的一份子。 --- 本書特色： 1. 理論的深度穿透： 不滿足於“知道怎麼用”，更深入探究“為什麼這樣有效”，數學推導清晰嚴謹。 2. 代碼的工程化導嚮： 結閤主流深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow）的最新特性，提供可復現的代碼示例。 3. 架構的演進脈絡： 不僅介紹現有模型，更梳理瞭從基礎到前沿模型的完整發展曆史和設計哲學。 4. 麵嚮應用的實戰技巧： 包含瞭模型優化、資源管理和部署加速等工業界急需的知識點。

評分☆☆☆☆☆

我得承認，我是一個對文字敘述比較挑剔的人。如果一本書通篇都是術語堆砌，我可能翻兩頁就想放棄瞭。這本書在這方麵做得非常人性化。它成功地將復雜的生物力學原理，用非常口語化、甚至略帶幽默的方式錶達齣來。想象一下，你在學習如何進行核心收緊時，作者用瞭一個非常生動的比喻，瞬間幫你抓住瞭那種感覺，而不是乾巴巴地告訴你“收緊腹橫肌”。這種“化繁為簡”的能力，是區分一本優秀科普讀物和普通教材的關鍵。它仿佛有一個非常耐心、知道如何與“小白”交流的教練在耳邊指導你。這種親切感，讓我在閱讀過程中保持瞭很高的專注度，也更願意去實踐書中所倡導的理念，因為它讓人感到這些知識是觸手可及的，而不是高高在上的理論。

評分☆☆☆☆☆

真正讓我感到驚喜的是它在“係統性”上的構建。很多同類書籍往往隻停留在動作的羅列和口號式的激勵上，讀完後總覺得缺少一個清晰的路綫圖。但這本書的結構設計非常嚴謹，它不是簡單地告訴你“做什麼”，而是深入淺齣地講解瞭“為什麼”要這麼做，以及身體在這個過程中會發生怎樣的變化。我尤其欣賞它將訓練過程分階段、模塊化的處理方式。比如，它會針對不同體能水平的讀者提供差異化的起始點，這極大地降低瞭入門的心理門檻。當我按照它提供的第一周計劃執行時，那種循序漸進的感覺非常舒服，沒有齣現預想中的那種“撕裂感”或強烈的挫敗感。細節之處見真章，作者在動作分解圖上的標注清晰到讓人可以對著鏡子反復校準姿勢，這無疑是避免運動損傷的關鍵，體現瞭作者的專業素養和對讀者的責任心。

評分☆☆☆☆☆

從整體的閱讀體驗和心理激勵效果來看，這本書的價值遠遠超過瞭其紙麵價格。它給予讀者的，不僅是一套訓練方案，更是一種積極麵對挑戰的人生態度。在執行計劃的過程中，我體會到一種持續積纍小勝利的成就感，而這種感覺正是維持長期習慣的核心燃料。書中對於“懶人”這個概念的重新定義，也讓我印象深刻——它不是鼓勵你偷懶，而是倡導用最有效率、最少阻力的方式去達成目標，這對於追求效率的現代人來說，是一種智慧的提醒。讀完這本書，我感覺自己不再是那個被動接受訓練的執行者，而成為瞭一個更懂得傾聽自己身體、更有掌控感的主導者。它成功地完成瞭從“信息傳遞”到“思維重塑”的飛躍，留給讀者的，是一種可以長期受益的底層方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是一場視覺盛宴，那種充滿活力的色彩搭配，一下子就把我吸引住瞭。我記得當時是在一個陽光明媚的下午，在書店的角落裏無意間發現瞭它。那個標題，雖然聽起來有點誇張，但卻精準地擊中瞭我們這些渴望快速看到成果的人的心坎。我當時就在想，真的有這麼神奇的方法能讓人在短時間內達成目標嗎？翻開書頁，那種紙張的觸感和油墨的清香，立刻帶來一種沉浸式的閱讀體驗。作者的排版布局非常用心，大量的圖文並茂的解析，讓人感覺不是在讀一本枯燥的健身指南，更像是在進行一次愉快的、有人陪伴的私教課程。特彆是開篇引人入勝的案例分析，讓我對接下來的內容充滿瞭期待和好奇心。整體來說，這本書的初印象是極其積極且充滿誘惑力的，它成功地建立瞭一種“一切皆有可能”的積極心理暗示，這對於初學者來說，是邁齣第一步最需要的動力。

評分☆☆☆☆☆

關於實用性和可操作性，這本書的錶現堪稱教科書級彆。我過去嘗試過很多“速成”計劃，但往往因為無法適應日常生活節奏而中途夭摺。這本書的強大之處在於，它似乎充分考慮瞭現代人碎片化的時間管理需求。它沒有要求你必須騰齣整整一個小時的黃金時段，而是巧妙地將訓練融入到日常的間隙中去。我甚至發現，有些動作設計得非常巧妙，不需要任何器械，隨時隨地都能進行，這極大地提高瞭我的依從性。它不僅僅是一本關於“做”的書，更像是一本關於“如何將健康融入生活”的行動指南。每當工作壓力大、感到疲憊時，翻開這本書的某一章節，總能從中汲取到一些微調自己生活習慣的靈感，這種全方位的滲透力是許多同類書籍所欠缺的。