如何高效記憶(原書第2版)機械工業 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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[美] 肯尼思·希格比餘彬晶譯 著

圖書標籤:

• 記憶技巧
• 高效學習
• 學習方法
• 大腦科學
• 記憶力訓練
• 時間管理
• 自我提升
• 教育
• 心理學
• 閱讀

店鋪： 遼寜美術齣版社圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111561590

商品編碼：28232656971

包裝：平裝-膠訂

開本：32

齣版時間：2017-03-01

內容介紹

關於記憶，你該知道什麼？ 為什麼你會記住一些事情，忘記另一些事情呢？ 記憶為何會影響學習能力、工作效率和個人發展？ 記憶好或差是與生俱來的嗎，記憶不好可以提升嗎？ 提升記憶有多少種方法，哪些方法適用於哪些場閤？ 在這本書裏，你能得到什麼？ *全麵的記憶方法。記憶宮殿、數字編碼、體樁記憶、圖片聯想、語音記憶、人名頭像記憶……

關於記憶，你該知道什麼？
為什麼你會記住一些事情，忘記另一些事情呢？
記憶為何會影響學習能力、工作效率和個人發展？
記憶好或差是與生俱來的嗎，記憶不好可以提升嗎？
提升記憶有多少種方法，哪些方法適用於哪些場閤？


在這本書裏，你能得到什麼？
*全麵的記憶方法。記憶宮殿、數字編碼、體樁記憶、圖片聯想、語音記憶、人名頭像記憶……
*專業的QW解讀。心理學教授數十年研究，數百萬實踐者親身反饋
*易實踐的理論體係。將簡單的記憶技巧融入日常生活，每一天都在增進記憶力
記憶是學習的基礎，讀過本書的人會發現，隻要親身實踐，提高記憶並不難。除此之外，你還會發現自己專注力更強，思維更清晰，學習速度更快，知識迭代更輕鬆。*重要的是，同樣的時間裏，你可以吸收更多的知識，思想變得更有厚度，人生充滿無限可能。

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編輯推薦

提筆忘字?年紀大瞭記憶力衰退?事多容易忘?學瞭記不住?——你需要的chaoji記憶法，《如何高效記憶》陪你伴讀。
——ZUI強大腦餘彬晶LIVE來襲，就在4月6日晚八點十分

美國*QW、流傳*廣的記憶教程，暢銷40年，博客來百大學習新知類年度暢銷書。
世界記憶大師，《*強大腦》選手餘彬晶耗時一年的專傢譯本，更深刻，更專業

 

目錄

目錄 贊譽 譯者序 序言 引言 001 第1章　你應該對記憶有什麼樣的期待？10大傳說 傳說1：記憶是真實存在的事物 // 002 傳說2：好的記憶有秘訣 // 004 傳說3：有一個簡單的方法來幫助記憶 // 006 傳說4：有些人隻能擁有不好的記性 // 007 傳說5：有些人擁有上天賦予的照相式記憶 // 009 傳說6：有些人因為太老或太年輕無法提高記憶力 // 011 傳說7：記憶，如同肌肉，多用便會更強 // 013 傳說8：一個記憶訓練有素的人永遠不會忘記 // 015目錄
贊譽
譯者序
序言
引言
001 第1章　你應該對記憶有什麼樣的期待？10大傳說
傳說1：記憶是真實存在的事物  // 002
傳說2：好的記憶有秘訣  // 004
傳說3：有一個簡單的方法來幫助記憶  // 006
傳說4：有些人隻能擁有不好的記性  // 007
傳說5：有些人擁有上天賦予的照相式記憶  // 009
傳說6：有些人因為太老或太年輕無法提高記憶力  // 011
傳說7：記憶，如同肌肉，多用便會更強  // 013
傳說8：一個記憶訓練有素的人永遠不會忘記  // 015
傳說9：記得太多可能會使大腦一團糟  // 016
傳說10：人們隻使用瞭大腦潛能的10%  // 017
020 第2章　認識你的記憶：什麼是記憶
記憶的階段和過程是什麼  // 021
什麼是短期記憶  // 023
什麼是長期記憶  // 028
記憶是如何被測量的  // 032
什麼是“知而不能言”現象  // 036
040 第3章　認識你的記憶：記憶是如何運行的
我們為什麼會遺忘  // 041
遺忘的速度有多快  // 044
我們如何記住圖片和文字  // 046
超常的記憶如何運行  // 049
睡眠學習的效果真的很好嗎  // 053
056 第4章　如何記住幾乎所有的東西：基本原則
意義：“毫無意義”  // 056
組織：“把這一切聯係在一起”  // 061
聯想：“這提醒瞭我”  // 065
意象：“所有東西曆曆在目”  // 070
專注：“我沒有注意到它”  // 072
076 第5章　如何記住幾乎所有的東西：更多基本原則
重復：“那又是什麼？”  // 076
放鬆：“慢慢來”  // 079
環境：“我在哪裏？”  // 082
興趣：“你是什麼？”  // 085
反饋：“你怎麼做？”  // 088
090 第6章　有效學習策略：學習方法
減少乾擾  // 091
留齣空間  // 095
分散？  // 098
背誦  // 101
建立學習係統  // 103
這些方法和策略運用得怎樣  // 111
114 第7章　用記憶創造奇跡：記憶術引言
什麼是記憶術  // 115
首字母和關鍵詞  // 122
記憶術的基本原理  // 127
如何創造有效的視覺聯想  // 130
更多關於高效記憶術的內容  // 135
141 第8章　記憶術是真的嗎：局限性和僞局限性
記憶術的一些局限性  // 143
記憶術的一些僞局限性  // 151
163 第9章　大腦檔案係統：關聯和故事記憶法
你的大腦檔案係統  // 164
什麼是關聯係統  // 166
什麼是故事係統  // 168
關聯係統和故事係統是如何運行的  // 170
你如何運用關聯和故事係統  // 173
181 第10章　大腦檔案係統：定位記憶法
什麼是定位係統  // 181
定位係統的記憶效果有多好  // 187
如何使用定位係統記憶  // 192
197 第11章　大腦檔案係統：限定記憶係統
什麼是限定記憶係統  // 198
限定記憶係統的效果有多好  // 205
如何使用限定記憶係統  // 209
216 第12章　大腦檔案係統：語音記憶係統
什麼是語音記憶係統  // 216
語音記憶係統的效果有多好  // 225
如何使用語音記憶係統  // 228
237 第13章　記憶術實用：人名頭像記憶
我們如何記住人名和頭像  // 239
人名頭像的記憶係統  // 244
人名頭像的記憶效果如何  // 252
256 第14章　記憶術實用：精神不集中和教育
精神不集中  // 257
前瞻性記憶  // 258
迴顧性記憶  // 263
教育中的記憶術  // 266
教育中的記憶  // 270
274 附錄：語音記憶係統關鍵詞
279 章節注釋 顯示全部信息

好的，這是一份關於一本名為《深度學習的數學基礎：從理論到實踐》的圖書簡介。 --- 圖書簡介：《深度學習的數學基礎：從理論到實踐》 這是一本麵嚮深度學習從業者、研究人員和對該領域抱有濃厚興趣的工程師的深度技術手冊。本書旨在填補理論與實踐之間的鴻溝，係統性地梳理和深入闡述支撐現代深度學習算法的數學原理，確保讀者不僅能“使用”模型，更能“理解”模型是如何工作的。 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習無疑是技術前沿的核心驅動力。然而，許多實踐者在麵對復雜的網絡結構、優化算法以及性能調優時，往往會因為缺乏堅實的數學基礎而感到力不從心。本書正是在此背景下應運而生，它不是一本膚淺的工具書，而是一部嚴謹的、強調第一性原理的數學指南。 本書結構嚴謹，邏輯清晰，共分為六個核心部分，層層遞進，確保讀者能夠構建起一個全麵且紮實的知識體係。 第一部分：基礎代數與矩陣運算的重構 本部分從深度學習最常用的數學語言——綫性代數——入手，但並非停留於基礎概念的羅列。我們重點關注那些在神經網絡計算中頻繁齣現的特定操作和性質。 首先，詳細剖析瞭張量（Tensor）的定義、性質及其在多維數據錶示中的作用。我們深入探討瞭矩陣分解技術，如奇異值分解（SVD）、特徵值分解，並闡釋瞭它們在數據降維（PCA）和模型壓縮中的實際應用。重點講解瞭正交矩陣和酉矩陣在保證數值穩定性和梯度傳播中的關鍵角色。此外，本書詳細解析瞭微分幾何在處理高維非綫性空間中的必要性，並引入瞭剋羅內剋積（Kronecker Product）在構建大規模模型層級結構時的數學建模。 第二部分：微積分的深度：梯度、鏈式法則與高維優化 梯度下降是所有深度學習優化的基石。本部分將微積分的講解提升至深度學習所需的復雜程度。 我們不僅僅停留在求導，而是深入探討瞭鏈式法則（Chain Rule）在反嚮傳播（Backpropagation）算法中的精確數學錶述。本書花費大量篇幅闡述雅可比矩陣（Jacobian Matrix）和海森矩陣（Hessian Matrix）的構造與應用。讀者將清晰地理解海森矩陣如何影響優化過程中的麯率信息，並據此引齣牛頓法和擬牛頓法（如BFGS）在加速收斂中的原理。對於變分推斷（Variational Inference）所需的費希爾信息矩陣（Fisher Information Matrix），本書提供瞭從概率分布推導到實際計算的完整路徑。 第三部分：概率論與信息論：模型的不確定性量化 深度學習本質上是一種概率建模。本部分深入挖掘瞭支撐概率模型和損失函數設計的核心理論。 我們係統迴顧瞭大數定律和中心極限定理在構建批次（Batch）統計量時的意義。書中對熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）進行瞭詳盡的數學推導，並解釋瞭它們作為損失函數時，如何驅動模型學習數據的真實分布。此外，本書特彆引入瞭最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）的數學框架，並展示瞭貝葉斯方法如何被整閤到深度學習的正則化策略中。 第四部分：優化算法的數學內核 本部分聚焦於那些驅動模型迭代學習的復雜優化器，揭示其背後隱藏的數學迭代公式的演進。 我們將隨機梯度下降（SGD）的局限性作為齣發點，逐步引入動量（Momentum）的物理學意義，並詳細推導AdaGrad、RMSProp和Adam算法的收斂性分析。這裏的重點在於解釋學習率的自適應調整策略是如何通過對梯度的二階矩進行估計來實現的。對於二階優化方法的潛力與挑戰，本書也進行瞭深入探討，包括如何在大規模模型中近似計算海森矩陣的逆。 第五部分：連續空間中的控製：深度生成模型 生成模型的興起，如GAN和VAE，極大地依賴於更高級的數學工具。 本書重點分析瞭生成對抗網絡（GANs）中的納什均衡（Nash Equilibrium）概念，並解釋瞭最優傳輸理論（Optimal Transport）在Wasserstein GAN（WGAN）中如何提供更穩定的梯度信號。對於變分自編碼器（VAE），我們詳細剖析瞭其證據下界（ELBO）的數學推導，並論證瞭如何通過調整重參數化技巧（Reparameterization Trick）來穩定訓練過程。 第六部分：拓撲與泛化：從幾何視角審視深度學習 最後一部分將視角從局部優化提升到全局結構的理解，探討深度學習的理論泛化能力。 本章介紹瞭Rademacher復雜度和VC維度等經典統計學習理論工具，並將其與現代深度網絡的結構關聯起來。我們探討瞭損失地形（Loss Landscape）的拓撲結構，解釋瞭平坦的最小值比尖銳的最小值更有利於泛化性能的原因。此外，本書還引入瞭信息幾何（Information Geometry）的概念，用更抽象的數學語言描述模型空間的變化，為未來的模型解釋性研究提供理論支撐。 讀者對象與本書特點 本書要求讀者具備一定的微積分和綫性代數基礎（相當於大學工科基礎課程水平）。我們避免使用過於晦澀的術語，所有關鍵公式均提供詳細的推導過程，並配以直觀的圖示輔助理解。 《深度學習的數學基礎：從理論到實踐》的目標是讓讀者真正掌握深度學習的“內功心法”，不再是盲目的調參工程師，而是能夠洞察算法本質、設計創新模型、並能從數學層麵解釋模型行為的專傢。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我一直覺得挺有意思的，那種沉穩又不失現代感的排版，尤其是“機械工業”這個印章式的標注，總讓我聯想到那些嚴謹的工科書籍，但又隱約透齣一股神秘的力量，仿佛在告訴你，記憶這件事，也像機械一樣，是可以被拆解、理解、然後高效運轉的。每次翻開它，那種期待感就油然而生。我一直覺得自己的記憶力不算差，但總感覺在某些時刻，大腦就像一個老舊的硬盤，搜索速度慢，碎片化信息多，關鍵時刻還會卡頓。這本書給我的感覺，不是那種空洞的“你要努力”的雞湯，而是提供瞭一套切實可行的“工具箱”。它不像某些速成秘籍那樣承諾奇跡，而是循序漸進地告訴你，大腦是如何工作的，記憶是如何形成的，以及在這個過程中，我們可以運用哪些科學的方法來優化它。這一點對我來說非常重要，因為我更喜歡理解“為什麼”而不是僅僅“怎麼做”。我尤其期待它能解答我的一些睏惑，比如為什麼我明明花瞭很多時間去背誦，但過兩天就忘得一乾二淨？是不是我掌握的方法不對？這本書的齣現，就像在迷霧中點亮瞭一盞燈，讓我看到瞭提升記憶力的方嚮和可能。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，對我來說更像是一場與自己大腦的深度對話。我一直覺得自己的記憶力還算可以，但總感覺在一些關鍵時刻，大腦會“宕機”，需要花費很多時間纔能找到想要的信息。這本書就如同一個心靈的嚮導，帶領我深入探索自己大腦的運作機製。它不像一本簡單的教科書，而是充滿瞭啓發性。我最喜歡的是它將抽象的記憶理論，轉化成一個個具體、可操作的方法。例如，它關於“聯想”的講解，讓我明白如何將枯燥的知識轉化為生動的畫麵，更容易被大腦記住。它也讓我意識到，睡眠、飲食、運動等看似與記憶無關的因素，實際上對記憶力有著至關重要的影響。這種 holistic 的視角，讓我對提升記憶力有瞭更全麵的理解。這本書不僅僅是關於技巧，更是關於一種生活方式的改變，一種更積極、更主動地與信息和知識互動的態度。它讓我開始重新審視自己的學習和工作習慣，並從中看到瞭巨大的改進空間。

評分☆☆☆☆☆

作為一名職場人士，我深知信息更新的快速。每天都需要學習新的業務知識、熟悉新的工作流程、記住客戶的需求等等，如果記憶力跟不上，很容易被淘汰。這本書的齣現，恰恰解決瞭我的燃眉之急。我之前一直以為，記憶力好壞是天生的，要麼有，要麼沒有，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它告訴我，記憶力就像肌肉一樣，是可以鍛煉和提升的。它提供的很多方法，都非常貼閤實際工作場景，比如如何快速記住人名、如何高效地整理會議記錄、如何記住重要的閤同條款等。這些技巧的實用性，讓我立刻就想在工作中嘗試。我尤其喜歡它關於“遺忘麯綫”的解釋，以及如何通過科學的復習方法來對抗遺忘。這讓我不再對遺忘感到沮喪，而是知道如何去應對它。這本書讓我感到，即使在競爭激烈的職場，我也有能力通過提升自己的記憶力，來獲得更大的優勢。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書，是被它“高效”這個詞吸引住瞭。現代社會信息爆炸，各種知識、技能、生活瑣事都需要我們去記憶，如果不能高效地處理，很容易被淹沒。我一直是個喜歡鑽研事物本質的人，所以對於“如何高效記憶”這個主題，我抱有極大的興趣。這本書給我的第一印象是，它不像市麵上很多同類書籍那樣，上來就給你灌輸各種技巧，而是先花瞭不少篇幅去解釋記憶的科學原理。它會告訴你，我們的大腦是如何編碼、存儲和提取信息的，不同的記憶類型有什麼區彆，以及影響記憶效率的生理和心理因素。這種科學化的解讀，讓我覺得這本書更有深度，也更值得信賴。它不像在推銷某種産品，而是在進行一次關於大腦運作的科普，而我們就是受益者。我特彆喜歡它對大腦可塑性的闡述，這給瞭我很大的信心，讓我相信記憶力是可以後天通過科學方法去提升的，而不是天生注定。這種積極的態度，是激勵我繼續深入閱讀的重要動力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名學生，每天都要麵對海量的課本知識、論文文獻，還有各種考試。記憶力差，就像是給我挖瞭一個巨大的坑，我拼命地往裏填知識，但最後留下的寥寥無幾。所以，當我在書店看到這本書時，簡直就像看到瞭救星。它沒有讓我失望，而是真正地為我打開瞭一扇新的大門。我特彆欣賞它將記憶的技巧與實際應用場景相結閤的方式。比如，它會針對不同類型的學習內容，比如概念、公式、曆史事件等，提供不同的記憶策略，並且用生動的例子來解釋。這讓我覺得，這本書不是那種純理論的書，而是真正能夠指導我在學習中實踐的。我嘗試瞭書裏介紹的一些方法，比如圖像聯想、故事串聯、間隔重復等，發現效果真的比我之前死記硬背要好得多。最重要的是，它讓我意識到，記憶不是一件被動的事情，而是需要主動參與、積極構建的過程。這不僅僅是關於記憶，更是關於如何更有效地學習和吸收知識。