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店铺： 学贯中西图书专营店

出版社： 新疆人民卫生出版社

ISBN：9787537266857

商品编码：25682751699

丛书名： 营养瘦身两不误100道月子主食汤品

 

 

基本信息

书名:营养两不误0道月子主食、汤品

定价：29.80元

作者:孙晶丹

出版社：新疆人民卫生出版社

出版日期：2016-11-01

ISBN：9787537266857

版次：1

装帧：平装

开本：24开

商品重量：0.3kg

 

内容提要

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本书特别收录产后一至四十周的主食食谱，让妈咪在饮食的选择上更加多元，不再局限传统的几项面料理，并通过步骤图及15道，让读者轻松学会月子餐！另外，本书同时收录了一至四十周的坐月子小秘笈及给爸爸的话。

 

作者介绍

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硕士，高级营养师、国际膳师。毕业于白求恩医科大学及华中科技大学硕士研究生班，深圳市营养培训创始人之一。从事临床营养、学生营养工作多年，在营养、运动、心理、膳及养生等综合自然疗法上有着独特的见解和丰富经验。

《智绘未来：从零开始的AI技术实践指南》 导语： 在这个技术浪潮汹涌的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响着我们生活方方面面的核心驱动力。从智能推荐到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI正在重塑每一个行业。然而，面对海量的理论知识和纷繁复杂的技术栈，许多渴望投身其中的学习者感到无从下手。本书正是为这些初学者、转型者以及希望系统化梳理知识体系的技术爱好者而准备的。它旨在提供一条清晰、实用、循序渐进的学习路径，将晦涩难懂的AI概念转化为可操作的代码和可理解的实践。 第一部分：奠定基石——AI与机器学习的宏观认知 本部分将带领读者脱离“黑箱思维”，从宏观层面建立对人工智能领域的全面理解。 第一章：人工智能的时代脉络与核心范式 我们将深入探讨AI的发展历程，从早期的符号主义到当前的连接主义（深度学习）的演进。清晰界定人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的关系和区别，避免常见的概念混淆。重点解析当前主导AI领域的几种核心范式：监督学习、无监督学习、强化学习，并辅以现实世界中的经典案例，帮助读者理解每种范式适用的场景和局限性。 第二章：数学的语言——构建AI世界的基石 虽然本书强调实践，但对支撑AI模型的底层数学原理的掌握是不可或缺的。本章将聚焦于机器学习中最为关键的数学工具，而非进行枯燥的理论推导。我们将重点讲解： 1. 线性代数基础： 理解向量、矩阵运算在数据表示（如特征向量、张量）中的作用，以及矩阵分解（如SVD）在降维中的应用。 2. 概率论与数理统计： 深入理解贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型参数确定中的地位，以及统计学中的方差、偏差与过拟合、欠拟合的关联。 3. 微积分与优化理论： 重点解析梯度下降法（Gradient Descent）及其变体（如SGD, Adam）的工作原理，解释损失函数和偏导数如何指导模型学习，实现“优化”目标。 第三章：数据驱动——高质量数据的准备与工程 在AI领域，数据决定了模型的上限。本章将详细阐述数据在整个机器学习流程中的关键作用，并提供实战性的数据处理技巧。 数据获取与清洗： 探讨数据爬取、API接口使用，以及处理缺失值、异常值、重复数据和噪声数据的标准流程。 特征工程的艺术： 介绍特征构造（Feature Engineering）的核心方法，包括离散化、独热编码（One-Hot Encoding）、特征交叉、以及如何通过领域知识创造更具表达力的特征。 数据划分与标准化： 规范化（Normalization）与标准化（Standardization）的选择依据，训练集、验证集和测试集的科学划分策略，防止数据泄露。 第二部分：核心算法与动手实践——从经典到前沿 本部分是本书的核心，通过Python语言和主流框架（如Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）驱动，带领读者一步步实现各种经典和前沿的机器学习模型。 第四章：经典机器学习模型的稳健实践 本章侧重于对结构化数据问题的解决能力。我们将详细剖析以下算法的内部机制和实际应用： 1. 线性模型精进： 逻辑回归（Logistic Regression）不仅用于分类，也作为概率模型的基础。线性回归的正则化技术（Lasso, Ridge）如何平衡模型复杂度和预测精度。 2. 基于树的学习者： 深入理解决策树（Decision Tree）的工作原理（如ID3, C4.5, CART）。重点讲解集成学习的威力：Bagging（如随机森林）如何通过“多数投票”降低方差，以及Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）如何通过迭代纠错提高精度。 3. 支持向量机（SVM）： 解释核函数（Kernel Trick）如何将低维数据映射到高维空间以解决非线性问题。 4. 无监督学习入门： K-Means聚类算法的实现与评估，主成分分析（PCA）在降维和可视化中的应用。 第五章：深度学习的革命——神经网络的搭建与调优 本章聚焦于深度学习的框架操作和核心组件。 神经网络基础结构： 解析神经元、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）的作用，前向传播和反向传播（Backpropagation）的计算流程。 主流框架入门： 以PyTorch为例，演示如何使用Tensors进行数据操作，构建自定义的网络层，以及定义优化器和损失函数。 优化器的高级应用： 对比SGD、Momentum、RMSProp和Adam优化器，理解它们在复杂损失曲面上收敛效率的差异。 模型评估与验证： 深入探讨交叉验证、学习曲线分析，以及如何诊断欠拟合与过拟合，并运用Dropout、早停法（Early Stopping）等正则化手段进行干预。 第六章：专业领域实践——计算机视觉与自然语言处理的门径 本章将展示如何将所学的模型应用于两大热门领域。 1. 计算机视觉（CV）实践： 卷积神经网络（CNN）原理： 详解卷积层、池化层的功能及其对空间特征的提取能力。 经典网络架构： 介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式网络结构的核心创新点。 迁移学习： 重点讲解如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）进行微调（Fine-tuning），高效解决小数据集上的图像分类任务。 2. 自然语言处理（NLP）实践： 文本表示： 从词袋模型（BoW）到TF-IDF，再到词嵌入（Word Embedding，如Word2Vec, GloVe）的演进。 循环神经网络（RNN）及其变体： 理解LSTM和GRU如何有效解决长期依赖问题。 注意力机制与Transformer初探： 简要介绍Attention机制如何奠定现代NLP模型（如BERT之前的基础）的基石。 第三部分：模型部署与伦理考量——AI落地的关键环节 一个优秀的模型只有落地才能产生价值。本部分关注模型从实验室到生产环境的转化过程。 第七章：模型部署与性能优化 模型序列化与版本管理： 使用Joblib, Pickle, ONNX等工具保存和加载训练好的模型，并建立合理的版本控制流程。 推理加速技术： 探讨量化（Quantization）和剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积，并提高移动端或边缘设备的推理速度。 构建API服务： 使用Flask或FastAPI框架，将训练好的模型封装成RESTful API，实现实时预测服务，并简要介绍Docker容器化部署的概念。 第八章：AI的责任与未来展望 随着AI能力的增强，模型的公平性、可解释性和安全性成为必须面对的问题。 模型可解释性（XAI）： 介绍LIME和SHAP等工具，帮助理解模型为什么做出某个决策，增强用户信任。 公平性与偏见检测： 讨论数据和算法中可能存在的偏见来源，并介绍检测和缓解偏见的基本方法。 持续集成与模型监控（MLOps基础）： 概述持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习流水线中的应用，以及如何监控线上模型的性能漂移（Drift）。 结语： 本书致力于提供一个扎实、前沿且高度实践性的AI学习蓝图。完成本书的学习，读者将不仅掌握核心算法的理论，更重要的是，能够独立完成从数据预处理到模型部署的完整AI项目流程，为迎接未来的技术挑战做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个非常注重科学实证的现代女性，对那些过于玄乎的传统理论往往持保留态度。所以，当我拿起这本书时，最初的关注点完全放在了它对现代营养学的接纳程度上。令我惊喜的是，这本书在这方面做得近乎完美。它没有盲目排斥西方的营养学观点，而是巧妙地将两者融合。例如，书中对于产后维生素D的补充、铁剂的吸收效率，以及如何通过天然食物（如深绿色蔬菜和特定的豆类）来优化这些关键元素的摄入，都有详细的图表和推荐剂量。最让我感到实用的部分，是它针对“母乳喂养”阶段的食谱设计。作者非常清楚，泌乳期对热量和特定脂肪酸的需求极高，因此推荐的餐点不仅美味，而且热量密度适中，并且明确指出了哪些食物可能影响乳汁的味道，这一点对新手妈妈来说简直是救命稻草。这种严谨的态度，让我完全打消了对其“过于传统”的顾虑，它更像是一位营养师和一位经验丰富的月嫂共同编写的结晶。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴素，坦白说，初次拿在手里的时候，我并没有对它抱有太高的期望。我当时的需求非常明确，就是想找一本能详细指导我度过“月子期”的实用工具书，最好能涵盖一些中医食疗的调理思路。然而，当我翻开目录时，立刻被里面极其详尽的章节划分吸引住了。它不是那种泛泛而谈的“多喝汤水”的建议集合，而是真正深入到了产后不同阶段身体机能恢复的细微变化中去。比如，对于恶露排净的跟踪记录与相应的饮食调整，书里居然有一整章的篇幅来讨论如何通过食材的寒热属性来温和地辅助身体清理。特别是它对“气血双补”的理解，不再是简单地堆砌红枣桂圆，而是结合了产妇个人的体质辨识小测试，推荐了不同的药膳配方，这一点让我觉得非常专业和贴心。我尤其欣赏作者在描述食材功效时，总能引用一些古籍的论述，让这份“食谱”瞬间拥有了深厚的文化底蕴，不再是冰冷的营养数据，而更像是一本代代相传的家族秘籍，让人在阅读时油然而生一种信任感。

评分☆☆☆☆☆

我是在朋友的强烈推荐下买的，她告诉我，这本书教会了她如何“享受”坐月子，而不是将其视为一种痛苦的煎熬。我理解她的意思了。许多育儿书都会把月子描绘成一个必须忍受的“恢复期”，而这本书却将“饮食”提升到了“疗愈和滋养”的层面。它对我最大的影响在于，让我开始关注那些被我们日常忽略的“配料”。比如，书中详细介绍了不同产地和炮制方式的姜对身体的温热程度有何不同，或者不同种类的米在滋补上的侧重点。这让我开始对厨房里的日常食材产生了全新的敬畏感。此外，书中关于情绪和饮食关联的讨论也非常到位。它没有直接谈论产后抑郁，而是通过推荐一些富含特定B族维生素或镁元素的食物，来暗示如何通过饮食来稳定情绪，这种润物细无声的关怀方式，远比生硬的心理指导来得更人性化。每次按照书上的食谱认真准备好三餐，看着那些颜色搭配和谐、气味温和的食物端上桌，我都能感受到一种由内而外的放松感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版，老实说，不是我最喜欢的风格。它的纸张偏向于哑光，印刷的色彩饱和度也不高，整体感觉偏向于九十年代那种学术著作的风格，缺乏当前市场上流行的那种鲜艳、吸引眼球的色彩和高清的食物大图。起初，我甚至有些犹豫，觉得这会不会是一本内容陈旧的书籍。然而，正是这种“不加修饰”的朴实，反而凸显了内容的重量。它几乎所有的篇幅都被用来解释“为什么吃”和“怎么做”，而不是停留在“看起来很好吃”的表面功夫上。我特别喜欢书中穿插的一些“常见误区纠正”的小栏目。比如，关于产后要不要立刻“大补特补”的争议，书里就用非常清晰的逻辑链条说明了早期应以清淡、易消化为主，避免增加身体负担，这与我之前在网上看到的许多夸张的“下奶秘方”形成了鲜明对比。它给予读者的，是一种沉稳的、循序渐进的指导，让人感觉每一步都是在安全和科学的轨道上。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的文字风格是相当严肃的，它更像是一本专业的参考手册，而不是轻松的读物。如果你期待的是那种充满俏皮插画和幽默段子的“新手妈妈生存指南”，那么这本书可能会让你感到略微枯燥。但是，对于我这种希望深入了解每一个调理步骤背后的原理的人来说，它的深度是无与伦比的。我最欣赏的一点是，它提供了一套完整的“个性化调整框架”。它不强求所有人都遵循同一份食谱，而是提供了一套“如果出现A症状，请调整B食材用量”的应对方案。例如，如果产妇在喂奶过程中出现了轻微上火的迹象，书中会立刻指导你如何将食谱中的温性食材进行置换，而不是简单地告诉你“多喝水”。这种高度的实用性和预见性，让我觉得这本书不仅仅是一本“食谱”，更像是一套完整的、针对产后身体动态变化的“动态营养管理系统”。它教会了我如何倾听自己身体的声音，并用最自然的方式去回应它，这比任何昂贵的保健品都来得有价值。