如何高效记忆(原书第2版)机械工业 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 肯尼思·希格比余彬晶译 著

图书标签:

• 记忆技巧
• 高效学习
• 学习方法
• 大脑科学
• 记忆力训练
• 时间管理
• 自我提升
• 教育
• 心理学
• 阅读

店铺： 辽宁美术出版社图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111561590

商品编码：28232656971

包装：平装-胶订

开本：32

出版时间：2017-03-01

内容介绍

关于记忆，你该知道什么？ 为什么你会记住一些事情，忘记另一些事情呢？ 记忆为何会影响学习能力、工作效率和个人发展？ 记忆好或差是与生俱来的吗，记忆不好可以提升吗？ 提升记忆有多少种方法，哪些方法适用于哪些场合？ 在这本书里，你能得到什么？ *全面的记忆方法。记忆宫殿、数字编码、体桩记忆、图片联想、语音记忆、人名头像记忆……

关于记忆，你该知道什么？
为什么你会记住一些事情，忘记另一些事情呢？
记忆为何会影响学习能力、工作效率和个人发展？
记忆好或差是与生俱来的吗，记忆不好可以提升吗？
提升记忆有多少种方法，哪些方法适用于哪些场合？


在这本书里，你能得到什么？
*全面的记忆方法。记忆宫殿、数字编码、体桩记忆、图片联想、语音记忆、人名头像记忆……
*专业的QW解读。心理学教授数十年研究，数百万实践者亲身反馈
*易实践的理论体系。将简单的记忆技巧融入日常生活，每一天都在增进记忆力
记忆是学习的基础，读过本书的人会发现，只要亲身实践，提高记忆并不难。除此之外，你还会发现自己专注力更强，思维更清晰，学习速度更快，知识迭代更轻松。*重要的是，同样的时间里，你可以吸收更多的知识，思想变得更有厚度，人生充满无限可能。

显示全部信息

编辑推荐

提笔忘字?年纪大了记忆力衰退?事多容易忘?学了记不住?——你需要的chaoji记忆法，《如何高效记忆》陪你伴读。
——ZUI强大脑余彬晶LIVE来袭，就在4月6日晚八点十分

美国*QW、流传*广的记忆教程，畅销40年，博客来百大学习新知类年度畅销书。
世界记忆大师，《*强大脑》选手余彬晶耗时一年的专家译本，更深刻，更专业

 

目录

目录 赞誉 译者序 序言 引言 001 第1章　你应该对记忆有什么样的期待？10大传说 传说1：记忆是真实存在的事物 // 002 传说2：好的记忆有秘诀 // 004 传说3：有一个简单的方法来帮助记忆 // 006 传说4：有些人只能拥有不好的记性 // 007 传说5：有些人拥有上天赋予的照相式记忆 // 009 传说6：有些人因为太老或太年轻无法提高记忆力 // 011 传说7：记忆，如同肌肉，多用便会更强 // 013 传说8：一个记忆训练有素的人永远不会忘记 // 015目录
赞誉
译者序
序言
引言
001 第1章　你应该对记忆有什么样的期待？10大传说
传说1：记忆是真实存在的事物  // 002
传说2：好的记忆有秘诀  // 004
传说3：有一个简单的方法来帮助记忆  // 006
传说4：有些人只能拥有不好的记性  // 007
传说5：有些人拥有上天赋予的照相式记忆  // 009
传说6：有些人因为太老或太年轻无法提高记忆力  // 011
传说7：记忆，如同肌肉，多用便会更强  // 013
传说8：一个记忆训练有素的人永远不会忘记  // 015
传说9：记得太多可能会使大脑一团糟  // 016
传说10：人们只使用了大脑潜能的10%  // 017
020 第2章　认识你的记忆：什么是记忆
记忆的阶段和过程是什么  // 021
什么是短期记忆  // 023
什么是长期记忆  // 028
记忆是如何被测量的  // 032
什么是“知而不能言”现象  // 036
040 第3章　认识你的记忆：记忆是如何运行的
我们为什么会遗忘  // 041
遗忘的速度有多快  // 044
我们如何记住图片和文字  // 046
超常的记忆如何运行  // 049
睡眠学习的效果真的很好吗  // 053
056 第4章　如何记住几乎所有的东西：基本原则
意义：“毫无意义”  // 056
组织：“把这一切联系在一起”  // 061
联想：“这提醒了我”  // 065
意象：“所有东西历历在目”  // 070
专注：“我没有注意到它”  // 072
076 第5章　如何记住几乎所有的东西：更多基本原则
重复：“那又是什么？”  // 076
放松：“慢慢来”  // 079
环境：“我在哪里？”  // 082
兴趣：“你是什么？”  // 085
反馈：“你怎么做？”  // 088
090 第6章　有效学习策略：学习方法
减少干扰  // 091
留出空间  // 095
分散？  // 098
背诵  // 101
建立学习系统  // 103
这些方法和策略运用得怎样  // 111
114 第7章　用记忆创造奇迹：记忆术引言
什么是记忆术  // 115
首字母和关键词  // 122
记忆术的基本原理  // 127
如何创造有效的视觉联想  // 130
更多关于高效记忆术的内容  // 135
141 第8章　记忆术是真的吗：局限性和伪局限性
记忆术的一些局限性  // 143
记忆术的一些伪局限性  // 151
163 第9章　大脑档案系统：关联和故事记忆法
你的大脑档案系统  // 164
什么是关联系统  // 166
什么是故事系统  // 168
关联系统和故事系统是如何运行的  // 170
你如何运用关联和故事系统  // 173
181 第10章　大脑档案系统：定位记忆法
什么是定位系统  // 181
定位系统的记忆效果有多好  // 187
如何使用定位系统记忆  // 192
197 第11章　大脑档案系统：限定记忆系统
什么是限定记忆系统  // 198
限定记忆系统的效果有多好  // 205
如何使用限定记忆系统  // 209
216 第12章　大脑档案系统：语音记忆系统
什么是语音记忆系统  // 216
语音记忆系统的效果有多好  // 225
如何使用语音记忆系统  // 228
237 第13章　记忆术实用：人名头像记忆
我们如何记住人名和头像  // 239
人名头像的记忆系统  // 244
人名头像的记忆效果如何  // 252
256 第14章　记忆术实用：精神不集中和教育
精神不集中  // 257
前瞻性记忆  // 258
回顾性记忆  // 263
教育中的记忆术  // 266
教育中的记忆  // 270
274 附录：语音记忆系统关键词
279 章节注释 显示全部信息

好的，这是一份关于一本名为《深度学习的数学基础：从理论到实践》的图书简介。 --- 图书简介：《深度学习的数学基础：从理论到实践》 这是一本面向深度学习从业者、研究人员和对该领域抱有浓厚兴趣的工程师的深度技术手册。本书旨在填补理论与实践之间的鸿沟，系统性地梳理和深入阐述支撑现代深度学习算法的数学原理，确保读者不仅能“使用”模型，更能“理解”模型是如何工作的。 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习无疑是技术前沿的核心驱动力。然而，许多实践者在面对复杂的网络结构、优化算法以及性能调优时，往往会因为缺乏坚实的数学基础而感到力不从心。本书正是在此背景下应运而生，它不是一本肤浅的工具书，而是一部严谨的、强调第一性原理的数学指南。 本书结构严谨，逻辑清晰，共分为六个核心部分，层层递进，确保读者能够构建起一个全面且扎实的知识体系。 第一部分：基础代数与矩阵运算的重构 本部分从深度学习最常用的数学语言——线性代数——入手，但并非停留于基础概念的罗列。我们重点关注那些在神经网络计算中频繁出现的特定操作和性质。 首先，详细剖析了张量（Tensor）的定义、性质及其在多维数据表示中的作用。我们深入探讨了矩阵分解技术，如奇异值分解（SVD）、特征值分解，并阐释了它们在数据降维（PCA）和模型压缩中的实际应用。重点讲解了正交矩阵和酉矩阵在保证数值稳定性和梯度传播中的关键角色。此外，本书详细解析了微分几何在处理高维非线性空间中的必要性，并引入了克罗内克积（Kronecker Product）在构建大规模模型层级结构时的数学建模。 第二部分：微积分的深度：梯度、链式法则与高维优化 梯度下降是所有深度学习优化的基石。本部分将微积分的讲解提升至深度学习所需的复杂程度。 我们不仅仅停留在求导，而是深入探讨了链式法则（Chain Rule）在反向传播（Backpropagation）算法中的精确数学表述。本书花费大量篇幅阐述雅可比矩阵（Jacobian Matrix）和海森矩阵（Hessian Matrix）的构造与应用。读者将清晰地理解海森矩阵如何影响优化过程中的曲率信息，并据此引出牛顿法和拟牛顿法（如BFGS）在加速收敛中的原理。对于变分推断（Variational Inference）所需的费希尔信息矩阵（Fisher Information Matrix），本书提供了从概率分布推导到实际计算的完整路径。 第三部分：概率论与信息论：模型的不确定性量化 深度学习本质上是一种概率建模。本部分深入挖掘了支撑概率模型和损失函数设计的核心理论。 我们系统回顾了大数定律和中心极限定理在构建批次（Batch）统计量时的意义。书中对熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）进行了详尽的数学推导，并解释了它们作为损失函数时，如何驱动模型学习数据的真实分布。此外，本书特别引入了最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的数学框架，并展示了贝叶斯方法如何被整合到深度学习的正则化策略中。 第四部分：优化算法的数学内核 本部分聚焦于那些驱动模型迭代学习的复杂优化器，揭示其背后隐藏的数学迭代公式的演进。 我们将随机梯度下降（SGD）的局限性作为出发点，逐步引入动量（Momentum）的物理学意义，并详细推导AdaGrad、RMSProp和Adam算法的收敛性分析。这里的重点在于解释学习率的自适应调整策略是如何通过对梯度的二阶矩进行估计来实现的。对于二阶优化方法的潜力与挑战，本书也进行了深入探讨，包括如何在大规模模型中近似计算海森矩阵的逆。 第五部分：连续空间中的控制：深度生成模型 生成模型的兴起，如GAN和VAE，极大地依赖于更高级的数学工具。 本书重点分析了生成对抗网络（GANs）中的纳什均衡（Nash Equilibrium）概念，并解释了最优传输理论（Optimal Transport）在Wasserstein GAN（WGAN）中如何提供更稳定的梯度信号。对于变分自编码器（VAE），我们详细剖析了其证据下界（ELBO）的数学推导，并论证了如何通过调整重参数化技巧（Reparameterization Trick）来稳定训练过程。 第六部分：拓扑与泛化：从几何视角审视深度学习 最后一部分将视角从局部优化提升到全局结构的理解，探讨深度学习的理论泛化能力。 本章介绍了Rademacher复杂度和VC维度等经典统计学习理论工具，并将其与现代深度网络的结构关联起来。我们探讨了损失地形（Loss Landscape）的拓扑结构，解释了平坦的最小值比尖锐的最小值更有利于泛化性能的原因。此外，本书还引入了信息几何（Information Geometry）的概念，用更抽象的数学语言描述模型空间的变化，为未来的模型解释性研究提供理论支撑。 读者对象与本书特点 本书要求读者具备一定的微积分和线性代数基础（相当于大学工科基础课程水平）。我们避免使用过于晦涩的术语，所有关键公式均提供详细的推导过程，并配以直观的图示辅助理解。 《深度学习的数学基础：从理论到实践》的目标是让读者真正掌握深度学习的“内功心法”，不再是盲目的调参工程师，而是能够洞察算法本质、设计创新模型、并能从数学层面解释模型行为的专家。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我一直觉得挺有意思的，那种沉稳又不失现代感的排版，尤其是“机械工业”这个印章式的标注，总让我联想到那些严谨的工科书籍，但又隐约透出一股神秘的力量，仿佛在告诉你，记忆这件事，也像机械一样，是可以被拆解、理解、然后高效运转的。每次翻开它，那种期待感就油然而生。我一直觉得自己的记忆力不算差，但总感觉在某些时刻，大脑就像一个老旧的硬盘，搜索速度慢，碎片化信息多，关键时刻还会卡顿。这本书给我的感觉，不是那种空洞的“你要努力”的鸡汤，而是提供了一套切实可行的“工具箱”。它不像某些速成秘籍那样承诺奇迹，而是循序渐进地告诉你，大脑是如何工作的，记忆是如何形成的，以及在这个过程中，我们可以运用哪些科学的方法来优化它。这一点对我来说非常重要，因为我更喜欢理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”。我尤其期待它能解答我的一些困惑，比如为什么我明明花了很多时间去背诵，但过两天就忘得一干二净？是不是我掌握的方法不对？这本书的出现，就像在迷雾中点亮了一盏灯，让我看到了提升记忆力的方向和可能。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，是被它“高效”这个词吸引住了。现代社会信息爆炸，各种知识、技能、生活琐事都需要我们去记忆，如果不能高效地处理，很容易被淹没。我一直是个喜欢钻研事物本质的人，所以对于“如何高效记忆”这个主题，我抱有极大的兴趣。这本书给我的第一印象是，它不像市面上很多同类书籍那样，上来就给你灌输各种技巧，而是先花了不少篇幅去解释记忆的科学原理。它会告诉你，我们的大脑是如何编码、存储和提取信息的，不同的记忆类型有什么区别，以及影响记忆效率的生理和心理因素。这种科学化的解读，让我觉得这本书更有深度，也更值得信赖。它不像在推销某种产品，而是在进行一次关于大脑运作的科普，而我们就是受益者。我特别喜欢它对大脑可塑性的阐述，这给了我很大的信心，让我相信记忆力是可以后天通过科学方法去提升的，而不是天生注定。这种积极的态度，是激励我继续深入阅读的重要动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名学生，每天都要面对海量的课本知识、论文文献，还有各种考试。记忆力差，就像是给我挖了一个巨大的坑，我拼命地往里填知识，但最后留下的寥寥无几。所以，当我在书店看到这本书时，简直就像看到了救星。它没有让我失望，而是真正地为我打开了一扇新的大门。我特别欣赏它将记忆的技巧与实际应用场景相结合的方式。比如，它会针对不同类型的学习内容，比如概念、公式、历史事件等，提供不同的记忆策略，并且用生动的例子来解释。这让我觉得，这本书不是那种纯理论的书，而是真正能够指导我在学习中实践的。我尝试了书里介绍的一些方法，比如图像联想、故事串联、间隔重复等，发现效果真的比我之前死记硬背要好得多。最重要的是，它让我意识到，记忆不是一件被动的事情，而是需要主动参与、积极构建的过程。这不仅仅是关于记忆，更是关于如何更有效地学习和吸收知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名职场人士，我深知信息更新的快速。每天都需要学习新的业务知识、熟悉新的工作流程、记住客户的需求等等，如果记忆力跟不上，很容易被淘汰。这本书的出现，恰恰解决了我的燃眉之急。我之前一直以为，记忆力好坏是天生的，要么有，要么没有，但这本书彻底颠覆了我的认知。它告诉我，记忆力就像肌肉一样，是可以锻炼和提升的。它提供的很多方法，都非常贴合实际工作场景，比如如何快速记住人名、如何高效地整理会议记录、如何记住重要的合同条款等。这些技巧的实用性，让我立刻就想在工作中尝试。我尤其喜欢它关于“遗忘曲线”的解释，以及如何通过科学的复习方法来对抗遗忘。这让我不再对遗忘感到沮丧，而是知道如何去应对它。这本书让我感到，即使在竞争激烈的职场，我也有能力通过提升自己的记忆力，来获得更大的优势。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，对我来说更像是一场与自己大脑的深度对话。我一直觉得自己的记忆力还算可以，但总感觉在一些关键时刻，大脑会“宕机”，需要花费很多时间才能找到想要的信息。这本书就如同一个心灵的向导，带领我深入探索自己大脑的运作机制。它不像一本简单的教科书，而是充满了启发性。我最喜欢的是它将抽象的记忆理论，转化成一个个具体、可操作的方法。例如，它关于“联想”的讲解，让我明白如何将枯燥的知识转化为生动的画面，更容易被大脑记住。它也让我意识到，睡眠、饮食、运动等看似与记忆无关的因素，实际上对记忆力有着至关重要的影响。这种 holistic 的视角，让我对提升记忆力有了更全面的理解。这本书不仅仅是关于技巧，更是关于一种生活方式的改变，一种更积极、更主动地与信息和知识互动的态度。它让我开始重新审视自己的学习和工作习惯，并从中看到了巨大的改进空间。