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甘迎春，褚宇泓 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302378884

商品编码：29868066675

包装：平装

出版时间：2014-10-01

基本信息

书名：化妆基础

定价：32.00元

作者：甘迎春,褚宇泓

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-10-01

ISBN：9787302378884

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是由从事一线教学的化妆与形象设计专业教师编写，他们依据多年的教学经验，采用直接、简单、易行的方法，将化妆师的专业基础知识及基本技能形象化，力求可操作化地进行表述。 本书可供化妆和形象设计行业的专业人士、研究者阅读，也可作为化妆基础教学教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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科技前沿探索：人工智能与未来计算 本书导览： 在信息爆炸的时代，科技的进步正以前所未有的速度重塑着人类社会的面貌。本书《科技前沿探索：人工智能与未来计算》并非一本关于日常应用或基础技巧的指南，而是一次深入前沿科技脉搏的深度剖析。它聚焦于当前计算科学、人工智能（AI）领域最具颠覆性的概念、突破性进展以及可能引发的社会变革，旨在为对未来科技充满好奇、渴望站在时代前沿的读者提供一个全面而深刻的认知框架。 第一部分：深度学习的革命与新范式 本书的第一部分将详尽阐述驱动当前AI浪潮的核心引擎——深度学习的最新发展和面临的挑战。我们不谈及如何使用现成的化妆软件或色彩搭配理论，而是深入探讨Transformer架构的演变、自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）在无标签数据处理中的威力，以及多模态学习（Multimodal Learning）如何整合视觉、文本和音频信息，构建更接近人类理解能力的认知模型。 1. 神经网络架构的极限突破： 我们将细致剖析当前最先进的大型语言模型（LLMs）背后的数学原理与工程实现。重点不再是简单的网络层级，而是诸如稀疏激活（Sparsity in Activation）、混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）如何实现高效的参数扩展，以及量化技术（Quantization）在保持模型性能前提下实现边缘部署的可能性。 此外，对神经形态计算（Neuromorphic Computing） 的初步探讨，将预示着超越冯·诺依曼结构的计算未来。 2. 可解释性AI（XAI）的伦理与技术： 随着模型变得越来越复杂，其决策过程的“黑箱”特性带来了重大的信任危机和伦理挑战。本章将系统梳理LIME、SHAP等局部解释方法，并深入研究因果推断（Causal Inference）在AI决策链条中的应用，力求在技术层面揭示模型“为什么”做出某个判断，而非仅仅停留在“它做出了什么判断”的层面。这对于金融风控、医疗诊断等高风险领域至关重要。 3. 生成模型的下一站： 扩散模型（Diffusion Models）已在图像生成领域取得了惊人的成就，但其计算成本仍然高昂。本书将探讨一致性模型（Consistency Models）和更高效的采样方法如何降低生成延迟，并展望视频和三维场景生成的前沿研究，包括神经辐射场（NeRF）技术的最新迭代及其在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）内容创建中的应用潜力。 第二部分：未来计算的基础设施与量子飞跃 计算能力的瓶颈正日益显现，本书的第二部分将目光投向支撑未来AI和科学研究的基础设施，尤其是颠覆性的量子计算领域。 1. 后摩尔时代的高性能计算（HPC）： 传统半导体技术正逼近物理极限。本书将分析Chiplet技术、3D堆叠集成如何延续摩尔定律的生命力，以及光子计算（Photonic Computing） 在解决数据传输瓶颈方面的潜能。对于AI训练中的能耗问题，我们还将介绍类脑计算（Brain-Inspired Computing） 中如忆阻器（Memristor）等非易失性存储技术如何重构计算范式，以实现更低功耗的并行处理。 2. 量子计算的硬核挑战与进展： 本章是本书的重头戏之一。我们不会仅仅停留在量子比特的概念介绍，而是深入探讨容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computing） 的核心障碍——错误修正码（Error Correction Codes，如表面码），以及不同物理平台（超导、离子阱、拓扑量子比特）之间的技术路线竞争。对于当前“含噪声中等规模量子”（NISQ）时代的设备，我们将评估变分量子本征求解器（VQE） 等混合算法在化学模拟和材料科学中的实际适用性和局限性。 3. 分布式与联邦学习的安全性： 随着数据隐私法规日益严格，如何在不集中数据的前提下训练全球模型成为关键。本书将详细解析联邦学习（Federated Learning） 的架构，并重点关注如何通过同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC） 来保障数据在协作训练过程中的绝对安全，确保模型拥有者无法窥探原始数据集。 第三部分：AI的跨界融合与社会影响 技术的价值体现在其能够解决的实际问题上。本书的最后一部分将探讨AI如何与基础科学及社会治理深度融合。 1. 科学发现的自动化加速器： AI已不再只是工程工具，它正在成为科学发现的新范式。我们将案例分析AlphaFold等蛋白质折叠预测模型如何彻底改变生物学研究的进程，以及图神经网络（GNNs） 在高能物理数据分析、气候模型预测中的前沿应用。关注点在于如何使用AI来处理和归纳跨越数十年积累的实验数据，发现人类直觉难以捕捉的规律。 2. 强人工智能（AGI）的理论边界与路径： 本书将审慎评估当前实现通用人工智能（AGI）的理论瓶颈。我们探讨符号主义与连接主义的融合（Neuro-Symbolic AI） 是否是通往更高级推理能力的桥梁，以及如何构建具备常识推理、长期规划和自我修正能力的系统。对于AGI的潜在风险，我们也将基于最新的控制理论和对齐研究（Alignment Research）进行客观的风险评估。 3. 监管框架与未来治理： 随着AI能力边界的拓展，制定前瞻性的监管框架变得刻不容缓。本书将比较欧盟的《人工智能法案》、美国的风险分级策略等全球主要治理框架，重点分析模型透明度要求、责任可追溯性机制，以及如何平衡技术创新与公共安全之间的关系。 结语： 《科技前沿探索：人工智能与未来计算》是一份面向未来的路线图。它要求读者具备一定的数理基础和对计算科学的浓厚兴趣。通过对这些复杂技术细节的深入剖析，读者将能更清晰地理解我们正处在怎样的科技转折点上，并为迎接即将到来的智能世界做好认知上的准备。本书旨在激发创新思维，推动读者超越现有应用的表层，直抵驱动下一代技术革命的核心驱动力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上的化妆书很多都侧重于快速见效的“速成法”，但《[书名]》给我的感觉更像是一部严谨的工具手册。它在工具和手法上的介绍达到了近乎苛刻的精确度。比如，它对不同化妆刷的材质（天然毛和人造毛的优缺点）、刷毛的密度、刷头形状的微小差异，都做了详细的对比和分析，甚至细致到告诉你哪种刷子更适合处理液态粉底，哪种更适合晕染膏状眼影。我过去总是乱买刷子，现在才明白，工具选不对，再好的技术也白搭。更让我印象深刻的是，书中有一整章专门探讨了“化妆品卫生与安全”。它详细列举了不同化妆品（特别是睫毛膏和唇彩）的保质期、储存条件，以及如何判断产品是否已经变质，这绝对是其他美妆书里很少涉及却至关重要的部分。读完这部分，我立刻回去清理了我的化妆包，这不仅仅是关于变美，更是关于保护自己的健康。这本书的严谨态度，让我对自己的化妆流程产生了敬畏感。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是彩妆界的“圣经”！我作为一个对化妆几乎一窍不通的纯小白，抱着试试看的心态买了这本《[书名]》。不得不说，它完全超出了我的预期。开篇并没有直接教你如何画眼线或者涂口红，而是花了大量的篇幅来讲解皮肤的基础护理和不同肤质的认知。这一点我特别欣赏，因为它让我明白，再好的化妆品也需要一个健康的底子来承载。书中对不同季节的护肤重点、如何判断自己的皮肤是干性、油性还是混合性，描述得极其细致入微，甚至连不同气候带的湿度变化对皮肤的影响都有所涉及。更贴心的是，它并没有推销任何昂贵的品牌，而是提供了很多日常生活中就能找到的平价替代品和自制面膜的小窍门，读起来非常接地气。我按照书里推荐的“三步水油平衡法”调整了我的早晚护肤流程后，仅仅一周时间，脸上的泛红和紧绷感就有了明显的改善。这本书让我从“盲目跟风”的状态，蜕变成了真正了解自己皮肤需求的“护肤小专家”。它不仅仅是一本化妆指南，更像是一位耐心、专业的皮肤科医生在耳边细语。

评分☆☆☆☆☆

我是一个职场女性，每天通勤时间很紧张，对“快速且得体”的妆容有着迫切需求。《[书名]》中关于“高效化妆流程设计”的部分简直是为我量身定做的。它打破了传统化妆必须一步步来的刻板印象，提出了“模块化化妆”的概念。比如，它会告诉你，如果时间只有五分钟，应该把重点放在哪里（比如遮瑕和眉毛），哪些步骤可以完全跳过。书中提供的“三分钟急救妆”和“全妆十分钟进阶版”的步骤分解极其清晰，配图也都是在模拟真实化妆环境下的光线和操作角度。我按照它推荐的“由内而外，由大面积到小细节”的顺序调整了我的上妆习惯后，早上梳妆台前的效率提升了至少30%。它不像有些书那样要求你拥有十八般武艺，而是教你如何在有限的时间内，用最少的步骤，达到最符合场合要求的专业效果。这种实用主义的风格，对于忙碌的都市人来说，价值不可估量。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《[书名]》时，我本以为会看到大量华丽的模特照片和教科书式的妆容示范。然而，它带来的惊喜却在于其对“色彩理论”的深度剖析。坦白讲，我对色彩一直不太敏感，看到彩妆盘里那么多相近的颜色就头疼。这本书却用一种近乎艺术鉴赏的方式，将色彩的冷暖、明度、饱和度这些抽象的概念，通过非常直观的图表和生活中的例子（比如日落时的光线、宝石的颜色）来解释。它详细地讲解了如何根据自己的“自然色彩季型”（春夏秋冬）来选择最适合自己的口红色号和眼影搭配，而不是盲目追求当季的流行色。书里有一章专门讲解了“光影的魔法”，教你如何利用不同深浅的修容产品来重塑面部骨骼结构，这一点对于亚洲人来说简直是救命稻草。我试着运用书中的“黄金三角打亮法”后，发现我的高光不再是“一块亮片挂在脸上”，而是与皮肤自然融合，显得气色格外通透。对于追求精致、希望妆容自然和谐的读者，这本书提供了坚实的理论基础，避免了把脸画成“调色盘”的尴尬境地。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的，是它对“特殊场合妆容的心理学解读”。它没有停留在技术层面，而是深入探讨了“化妆意图”与“自我表达”的关系。比如，它会分析为什么在面试时使用柔和的裸妆会比浓艳的烟熏妆更具说服力，或者为什么在重要的社交场合，适度的唇色能传递出自信和掌控感。书里甚至提到了不同文化背景下对“美”的不同解读，让我意识到，化妆不仅仅是遮盖和美化，更是一种无声的沟通方式。我尤其喜欢它对“自信的培养”这一部分的论述——它强调，真正的美来自于对自身优缺点的接纳，化妆只是增强这种接纳感的工具。当我按照书中的建议，选择了一个能让我感觉最放松、最像“我”的妆容时，我发现别人对我的反馈也更积极了。这本书的格局很高，它将化妆从一种肤浅的技巧提升到了自我认知和社交艺术的高度，让我对镜子里的自己有了全新的、更深层次的理解。