正版《孕前准备百科（悦读纪）》备孕怀孕孕期书籍 孕产育儿 女性养生 孕妇调养书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 孕前准备
• 备孕
• 怀孕
• 孕期
• 产后
• 育儿
• 女性健康
• 孕妇
• 养生
• 悦读纪

店铺： 畅世雕龙图书专营店

出版社： 江苏科学技术出版社

ISBN：9787534591952

商品编码：28051379256

商品参数 

书    名: 孕前准备百科

作    者: 郑国权 著

I S B N : 9787534591952

出 版 社: 江苏科学技术出版社

出版时间: 2012年4月第1版

印刷时间: 2012年4月1日第1次印刷

字    数: 360000

页    数: 341页

开    本: 16开

包    装: 平装

重    量: 544克

定    价: 35元

编辑

80后准备怀孕女性的**部孕前准备图书 孕前准备充分，宝宝健康聪明 怀孕前在生活上怎样调养 如何把握**时机 专家全程陪伴 助您踏上幸孕历程 本书实用性强，科学权*，版式精美漂亮，内容连贯统一，是准备怀孕以及正在孕育中的妈妈不可少的一本枕边书。拥有本书，可让您的宝宝更聪明更健康，让您的孕期更幸福更，让您的家庭更和谐更甜蜜！ 

目录

《孕前准备百科》

内容

本书以孕前1年、孕前9个月、孕前6个月、孕前3个月以及孕前1个月为时间线索，将孕前身体检查，影响孕育的疾病、如何防治不孕不育、建立利于怀孕的生活方式、改善孕前的生活环境、孕前运动的要点与方法、孕前、孕前营养、孕前的心理和物质准备以及佳的方法等内容，以通俗易懂、实用高效的方式一一进行了介绍，还重点介绍了孕育的生理问题、常识以及流产等优生优育方面的知识，为广大待孕的夫妻进行化和全方位的指导。

作者简介

郑国权，毕业于白求恩医科大学临床系，曾任吉林省三甲医院临床主任，著育儿、孕产方面科普书籍多部，发表《妊娠合并黑斑息肉病分析》等多篇论文，并获奖。现任北京玛丽妇婴医院妇产科主任，东方病研究所所长、东方不孕不育研究所所长，擅长妇产科疾病诊治，尤擅长围产期及不孕不育疾病。从医20余年临床经验，对孕前、孕期、产后、育儿各阶段维养积累丰富的经验。

好的，为您精心撰写一份关于另一本不同主题的图书的详细简介。这份简介将聚焦于一本探讨深度学习与神经网络原理的专业技术书籍，旨在为读者呈现其知识深度、结构体系和应用前景。 --- 《深度学习：原理、模型与前沿应用》图书简介 一、本书定位与目标读者 《深度学习：原理、模型与前沿应用》是一部全面而深入探讨现代人工智能核心驱动力——深度学习的权威著作。本书旨在搭建一座坚实的桥梁，连接理论数学基础与尖端工程实践。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 1. 计算机科学、电子工程及相关专业的本科高年级学生和研究生： 他们需要系统、严谨地理解深度学习的数学原理、算法细节和主流框架。 2. 数据科学家与机器学习工程师： 渴望深化对复杂模型（如Transformer、生成对抗网络）的理解，并寻求优化现有模型性能的实用技巧。 3. 技术研究人员与开发者： 关注人工智能领域的最新突破，希望将前沿理论应用于解决实际工业问题，如自动驾驶、自然语言理解和医疗影像分析。 4. 希望转型进入AI领域的软件工程师： 需要一本结构清晰、循序渐进的教材来掌握深度学习的完整知识体系。 二、内容结构与核心章节详解 本书结构经过精心设计，遵循“从基础到高级，从理论到实践”的逻辑递进路线，全书共分为七大部分，囊括了深度学习的经典理论与最新的研究热点。 第一部分：基础回顾与数学基石（The Foundations） 本部分是理解后续复杂模型的基石。它没有停留在简单的概念介绍，而是深入剖析了必要的数学工具。 线性代数与概率论的重述： 重点讲解向量空间、矩阵分解（SVD、PCA）在特征提取中的作用，以及贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）在损失函数设计中的应用。 微积分与优化理论： 详细阐述梯度、Hessian矩阵的概念，以及反向传播（Backpropagation）算法的链式法则推导，并对比随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）和Adam等优化器的收敛性分析。 第二部分：经典神经网络架构（Classic Architectures） 本部分系统梳理了驱动早期人工智能突破的关键网络结构。 多层感知机（MLP）的深度解析： 讨论激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其对梯度消失/爆炸的影响。 卷积神经网络（CNN）的精髓： 深入讲解卷积层、池化层、感受野的数学定义。重点剖析LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（残差连接的数学意义）和Inception模块的设计哲学。 循环神经网络（RNN）及其变体： 详细推导长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的输入、遗忘、输出门控机制，并讨论在处理序列数据时的核心挑战。 第三部分：深度学习的训练与正则化（Training and Regularization） 本部分聚焦于如何高效、稳定地训练深层模型，解决过拟合和欠拟合问题。 损失函数的设计哲学： 涵盖交叉熵、均方误差、对比损失（Contrastive Loss）以及Triplet Loss的适用场景。 正则化技术详解： 除了L1/L2正则化，本书对Dropout（包括不同采样策略）、批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization）的工作原理进行了对比和性能分析。 超参数调优与模型评估： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化在深度学习中的应用，并强调K折交叉验证和鲁棒性测试的重要性。 第四部分：现代深度学习核心：注意力机制与Transformer 这是本书的技术前沿部分，全面覆盖了NLP领域革命性的技术。 注意力机制的诞生与演进： 从软性注意力（Soft Attention）到自注意力（Self-Attention）的跨越，详细解释了Scaled Dot-Product Attention的计算过程。 Transformer架构的构建： 逐层解析编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠方式，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。 预训练模型的范式： 深入探讨BERT、GPT系列模型的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计目的和效果。 第五部分：生成模型的前沿探索（Generative Models） 本书为读者提供了对当前最热门的生成技术的深度洞察。 变分自编码器（VAE）： 解释重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何使得VAE可微分，并分析其潜在空间（Latent Space）的结构。 生成对抗网络（GANs）的机制： 详细阐述生成器与判别器的博弈过程，分析梯度饱和问题。重点讲解WGAN（Wasserstein GAN）如何通过Earth Mover距离来稳定训练。 扩散模型（Diffusion Models）： 引入扩散过程（Forward Process）和去噪过程（Reverse Process）的马尔可夫链特性，解释其在图像生成中超越GANs的潜力。 第六部分：模型部署与效率优化（Efficiency and Deployment） 理论必须转化为可落地的工程实践。本部分关注模型的轻量化和推理加速。 模型量化与剪枝： 讲解如何将浮点数运算转换为低精度整数运算（INT8/INT4），以及结构化/非结构化剪枝对模型稀疏性的影响。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 探讨如何用一个大型“教师”模型来指导一个小型“学生”模型的训练，以保持性能的同时减小体积。 硬件加速与框架优化： 简要介绍TensorRT、OpenVINO等推理引擎的工作原理，以及如何利用GPU并行计算的特性进行高效推理。 第七部分：专业领域的深度应用案例（Case Studies） 本部分通过具体的、高价值的案例来展示理论的实际威力。 自然语言处理（NLP）： 机器翻译（Seq2Seq with Attention）和文本分类的端到端实现。 计算机视觉（CV）： 目标检测中的YOLO系列与R-CNN系列的原理对比，以及语义分割中的U-Net结构在医学影像分析中的应用。 强化学习基础（RL for Deep Learning）： 简要介绍深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（REINFORCE）在复杂决策问题中的应用蓝图。 三、本书的独特优势 1. 严谨的数学推导： 本书并未回避复杂的数学公式，而是提供了清晰、完整的公式推导过程，确保读者真正理解算法背后的逻辑而非仅停留在API调用层面。 2. 代码与理论的结合： 每章的核心算法均配有伪代码或基于主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的清晰代码片段，便于读者同步验证理论。 3. 前沿性与全面性兼顾： 覆盖了从2012年深度学习复兴至今的经典架构，并重点剖析了近年来如Transformer和扩散模型等颠覆性技术，保证内容的时效性。 4. 调试与排错指南： 包含专门章节讨论常见训练陷阱（如梯度爆炸、模式崩溃、欠采样问题）的诊断方法和解决方案。 本书是所有致力于在人工智能领域深耕的专业人士不可或缺的工具书和参考手册。阅读本书，将使您不仅成为深度学习的应用者，更能成为该领域的深度思考者和创新者。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书的排版和设计风格，这真是阅读体验感的一大加分项！现在的育儿书很多都做得像教科书一样，黑白字体密密麻麻，看久了眼睛疼，知识点也容易混淆。但这本《孕前准备百科》完全不一样，它的色彩搭配非常柔和舒服，大量使用了清新淡雅的插画和图表来辅助说明复杂的知识点。比如，讲解胎儿发育的章节，用可视化的时间轴和可爱的宝宝形象来展示，让人一目了然，即便是我这种文科出身的人，也能轻松理解那些生理学的变化。而且，书中的知识点划分得非常清晰，每一个章节都有明确的重点总结，方便我随时翻阅查找。我经常在半夜被胎动惊醒，一下子找不到方向时，就能迅速定位到关于“胎动监测”的那一页，快速确认是否一切正常。这种“即查即用”的设计，对于时时刻刻都在变化中的孕期来说，简直太重要了。

评分☆☆☆☆☆

作为一个追求完美规划的“老母亲”，我最看重的是这本书对孕期各项检查和突发情况的处理建议的专业度和全面性。它把从第一次产检到分娩前的所有重要检查项目都做了详细的梳理，不仅说明了检查的目的和流程，还清晰地指出了各项指标的正常范围，以及如果指标异常时，应该如何与医生沟通，而不是自己先吓唬自己。最让我印象深刻的是，它有一个专门的“孕期急症应对”章节，把可能出现的先兆早产、羊水破裂等紧急情况的处理流程写得条理分明，甚至细致到“如果在家发生，应该先做什么，再做什么”。这种未雨绸缪的感觉，极大地降低了我对分娩未知的恐惧感。它把孕期中所有可能让人感到茫然无措的环节，都用知识武装起来，让我觉得自己手里握着一份非常靠谱的“行动地图”，这对于即将踏入新生命旅程的我来说，是无价的心理支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！我怀孕已经快五个月了，前三个月真是吐得天昏地暗，每天都觉得浑身没劲，看着镜子里自己那张苍白的脸，真有点怀疑人生。那时候对吃什么、怎么吃，简直一窍不通，各种道听途说，搞得自己更焦虑。这本书一到手，我就迫不及待地翻了起来，里面的内容非常科学、非常细致。它不像那种冷冰冰的医学教材，而是用一种非常柔和、贴近日常生活的语言来讲解孕早期的各种不适，比如孕吐、疲劳、情绪波动等等，还给出了很多实用的缓解小妙招。我试着按照书里推荐的少量多餐、选择清淡食物的建议，效果立竿见影，至少不再是一吃就吐了。更让我安心的是，它对孕期营养的解析深入浅出，清晰地列出了不同阶段需要重点补充的维生素和矿物质，还配了简单的食谱建议，让我这个厨房新手也能轻松上手，不再是盲目地买一堆保健品往嘴里塞。读完前几章，我感觉自己对整个孕期的掌控感一下子就提升了，不再是那个被孕期反应牵着鼻子走的“孕傻”了，而是真正开始享受这段奇妙的旅程。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在心理建设方面做得太到位了！我先生是个工作狂，一开始对孕期的事情总是不太上心，我情绪一来就觉得他不理解我，两个人之间总是有小摩擦。自从我们俩一起开始看这本书，情况有了明显好转。它里面有一章专门讲了夫妻双方如何共同面对孕期挑战，分析了男性在妻子孕期可能出现的心理变化，还提供了很多促进伴侣沟通的技巧。我们俩对照着书里的内容，开始学着互相倾听和理解。比如，书中提到孕妇的激素变化会导致情绪敏感，先生看了之后，对我一些无理取闹的小脾气也多了几分耐心，不再是简单地指责我“想太多”。我们甚至开始一起规划产前课程，讨论育儿理念，那种心往一处想的感觉，比任何昂贵的胎教仪都管用。这本书不只是写给孕妇的，它更像是一本“家庭和谐指南”，让整个备孕和孕期过程充满了爱和共同成长的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书对孕期运动和形体变化的指导，简直是为我量身定做的！我以前一直有健身的习惯，怀孕后就特别担心如何科学地调整运动强度，害怕对宝宝造成影响，但又怕完全不动导致身体僵硬。网上的信息五花八门，说法的差异让人无所适从。这本书详尽地描述了从孕早期到晚期，不同阶段适合进行的运动类型和注意事项。它不仅推荐了温和的瑜伽和拉伸动作，还特别强调了盆底肌的锻炼，解释了为什么这对顺产和产后恢复至关重要。更贴心的是，它还配有清晰的步骤图解，教你如何在家里，甚至在办公室里，利用碎片时间做一些简单的调整。我坚持跟着书里的建议做拉伸，不仅缓解了孕晚期常见的腰酸背痛，连睡眠质量都改善了不少。这让我觉得，孕期也可以是充满活力和力量的，而不是只能躺着“养胎”的阶段。