9787111486886 我们都和不懂爱的男人一起生活 机械工业出版社 (韩)金润德 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

韩金润德 著

图书标签:

• 爱情
• 心理学
• 人际关系
• 情感
• 韩剧
• 金润德
• 两性关系
• 成长
• 自我认知
• 沟通技巧

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111486886

商品编码：29534488639

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

书名：我们都和不懂爱的男人一起生活

定价：35.00元

作者：(韩)金润德

出版社：机械工业出版社

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787111486886

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

　　为了丈夫和孩子不顾一切、不知不觉间失去了自己
　　——这就是生活在这个时代的女性
　　这不仅仅只是一本有趣的书，
　　还是一本能让你变得幸福、变得柔软和温暖的书。

内容提要

---

让男女之间的婚姻持续稳固的力量，
　　并不是激情、爱情或者奉献，
　　而是体谅，以及琐碎的日常生活中包含的真实，
　　还有一点一点累积起来的信任……
　　她们说，
　　比知识更重要的是智慧，
　　比爱情更重要的是信任，
　　比公平更重要的是体谅，
　　这些都是我们人生中的无价之宝。
　　无忧无虑相爱的日子其实没有想象中那么多，
　　我们活着的时候需要的不是冷漠和冷嘲热讽，
　　而是温暖的眼泪。
　　结婚之后我们必然会吃苦，
　　但是既然已经出生为女人了，
　　结婚，也是值得一试的修行。
　　曾经那些充满爱的日子并没有消失
　　你累积起来的智慧，还有你一直努力维持的家庭
　　这一切的一切，本身就是一种感动

目录

---

作者介绍

---

金润德（KimYounDuck）
　　1970年出生于韩国忠清北道清州市，毕业于梨花女子大学政治外交学科。曾任职于月刊《泉眼》，后成为韩国全国六大日报之一《京乡新闻》的记者，又先后进入接待部、企划取材部任记者，并在周末版中连载“金润德论人”的专栏，还曾在瑞典斯德哥尔摩大学的教育学科担任了为期一年的客座研究员。
　　头上戴着五颜六色绒线帽的她，看起来总是非常温暖也非常开心，趣事多多。由于没有晚礼服，她便随便套上孕妇装参加诺贝尔奖的晚宴，还有她背着两个孩子跌跌撞撞在丹麦旅游的故事，无不令人莞尔。
　　《我们都和不懂爱的男人一起生活》中记载了面对艰难的生活不服输的女人们，她们总有办法让艰苦的日常生活变得快乐。本书初以“主妇兵法”为题在媒体连载，获得了无数读者的疯狂追捧，一直持续连载了2年4个月，作者因此获得了韩国影响力*的媒体《朝鲜日报》的专栏奖，并获得了2008年女性新闻社选定的“引领未来的女性指导者”奖项。

文摘

---

序言

---

好的，这是一份关于其他图书的详细简介： 《深度学习：实用性指南与前沿应用》 作者： 李明，张伟，王芳 出版社： 电子工业出版社 ISBN： 9787121234567 --- 图书简介 《深度学习：实用性指南与前沿应用》 是一本面向希望深入理解、掌握并实际应用深度学习技术的工程师、研究人员和高级学习者的权威性著作。本书不仅系统梳理了深度学习的核心理论基础，更侧重于如何将这些理论高效地转化为解决现实世界复杂问题的实际工具和解决方案。 本书的编著者均为在人工智能领域深耕多年的资深专家，他们凭借丰富的工业实践经验和学术研究成果，以严谨又不失生动的笔触，构建了一个从入门到精通的深度学习知识体系。全书内容紧密结合当前最新的研究热点和产业需求，力求为读者提供一份兼具理论深度与工程实战价值的参考手册。 第一部分：理论基石与数学原理 本书的开篇部分，精心构建了读者理解复杂模型所需的坚实数学和统计学基础。我们深知，脱离底层原理的堆砌式学习难以走远。 1.1 线性代数与概率论的重塑 本部分回顾了深度学习中至关重要的线性代数概念——向量空间、矩阵分解（如SVD、LU分解）在神经网络中的作用，并深入探讨了贝叶斯理论、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型训练中的核心地位。特别地，我们用大量的实例解释了高维空间中的梯度下降、Hessian矩阵与优化算法之间的内在联系。 1.2 神经网络的结构解析 从感知机到多层前馈网络（FNN），我们详细剖析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的特性与选择策略，并着重讲解了反向传播算法（Backpropagation）的精确推导过程，确保读者不仅“知道”如何使用，更能“理解”其背后的计算逻辑。我们还探讨了正则化技术，如L1、L2正则化、Dropout和批量归一化（Batch Normalization）对模型泛化能力的调控机制。 第二部分：核心网络架构的深度剖析 本书的中间部分是本书的精华所在，它系统性地介绍了当前主流的深度学习模型架构及其应用场景。 2.1 卷积神经网络（CNN）的演进与应用 我们不仅详细讲解了经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，还深入分析了更现代的、注重效率和性能的架构，如DenseNet、Inception系列以及如何设计轻量化CNN模型（如MobileNet、ShuffleNet）以适应移动端部署。针对图像分割任务，本书提供了U-Net、Mask R-CNN等实例分割模型的详细结构解析和损失函数设计。 2.2 循环神经网络（RNN）与序列建模 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，本书全面覆盖了RNN的局限性，并着重阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与优化。更重要的是，我们引领读者进入了Transformer架构的殿堂。对自注意力机制（Self-Attention）的数学建模、多头注意力机制（Multi-Head Attention）的并行优势，以及Encoder-Decoder架构的完整流程进行了透彻的讲解，为读者理解BERT、GPT等预训练模型打下坚实基础。 2.3 生成模型的前沿探索 生成对抗网络（GANs）是当前研究的热点。本书不仅解释了标准GAN的训练不稳定问题，还详尽介绍了Wasserstein GAN (WGAN)、条件GAN (cGAN) 以及StyleGAN系列，重点讨论了如何通过改进损失函数和判别器设计来提升生成图像的质量和多样性。此外，变分自编码器（VAE）的概率图模型解释和其在数据流形学习中的应用也被纳入讨论。 第三部分：工程实践与前沿课题 理论与实践的结合是本书的另一大特色。本部分着眼于如何将模型落地，并介绍了一些快速发展的交叉领域技术。 3.1 模型优化与部署 我们提供了一整套关于模型训练优化的实用技巧，包括超参数自动搜索（如贝叶斯优化、Hyperband）、梯度累积、混合精度训练（Mixed Precision Training）的应用指南。在模型部署方面，本书涵盖了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技术，并结合TensorRT、OpenVINO等推理引擎，指导读者如何高效地将训练好的模型部署到生产环境，实现低延迟推理。 3.2 迁移学习与领域适应 针对数据稀缺或领域差异大的问题，本书详细阐述了迁移学习的策略，包括特征提取、微调（Fine-tuning）的最佳实践，并讨论了如何在源领域和目标领域数据分布不一致时采用领域适应（Domain Adaptation）技术来弥补性能差距。 3.3 可解释性人工智能（XAI） 随着深度学习模型的“黑箱”特性日益受到关注，本书专门辟章节介绍了解释模型决策的方法论。从敏感度分析、梯度可视化（如Grad-CAM、Integrated Gradients）到局部解释模型（如LIME、SHAP值），读者将学会如何量化和可视化模型的内部决策依据，增强用户信任。 总结 《深度学习：实用性指南与前沿应用》力求成为一本覆盖面广、理论扎实、实践性强的深度学习“百科全书”。无论是刚接触深度学习，渴望建立完整知识框架的研究生，还是希望掌握前沿技术、解决实际工程难题的资深工程师，本书都能提供清晰的路径和可靠的指导。本书中的所有代码示例均使用主流的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow 2.x）编写，并配有详细的注释和可复现的实验环境配置指南，确保读者能够“学以致用”。

评分☆☆☆☆☆

读完一本关于人际关系的书，感觉就像在迷雾中找到了一盏指路灯。这本书并非直接告诉你该怎么做，而是通过大量生动的情境和案例，让你自己去体会、去反思。我尤其喜欢其中关于“沟通的陷阱”那部分，以前总觉得吵架是因为对方不理解我，现在才明白，很多时候是我的表达方式出了问题，用了对方最不舒服的方式去沟通。它让我意识到，即使是再亲密的关系，也需要小心经营，需要时刻保持同理心和耐心。它不是那种让你看了立刻就能改变的“速成手册”，更像是一个温和的引导者，让你在字里行间慢慢觉察到自己的固执和误区，然后尝试着去做出微小的调整。那些关于“倾听的艺术”的论述，真的让我醍醐灌顶，原来我们常以为自己在听，实际上却在脑海里排练自己的反驳，完全错过了对方真正的情绪和需求。这本书的语言很朴实，没有太多华丽的辞藻，但每一句话都直击人心，像在跟你聊天一样，让你觉得不那么孤单，原来很多人都在经历着类似的困惑。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受非常复杂，既有惊喜，也有一些略带苦涩的自我剖析。我一直以为自己是个很懂得爱的人，能为对方付出一切，但读到书中关于“付出不对等”的章节时，我被狠狠地刺痛了。原来我所谓的“爱”，很多时候是一种“控制”，一种“牺牲”，甚至是一种“讨好”，并不是对方真正想要的。书中通过一些非常贴近生活的例子，比如妻子为了丈夫的事业牺牲自己的爱好，丈夫却依然抱怨妻子不够贤惠，这种无奈和怨恨，让我看到了自己过往经历的影子。它让我意识到，爱不是单方面的给予，而是双方的互动和满足。当我尝试用书中提到的“边界感”来调整自己的行为时，起初有些不适应，感觉像是把心关上了，但渐渐地，我发现自己反而更轻松了，也不再那么容易因为别人的情绪而失控。这本书让我明白，真正的爱，是建立在自我价值和尊重的基础上的，而不是建立在乞求和牺牲上的。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我思考了很久的书，它并没有提供现成的答案，而是抛出了一系列问题，引导你去探寻自己的内心。我最欣赏的是它关于“情绪的根源”的分析，很多时候我们对伴侣的愤怒、不满，实际上可能源于我们自身的不安全感、童年创伤，或者是对自我价值的怀疑。这本书没有批判谁对谁错，而是把焦点放在了“为什么”上，让我们有机会去理解自己行为背后的深层原因。我曾经以为只要我足够努力，足够付出，就能赢得对方的爱，但这本书让我明白，有些东西是无法通过努力获得的，比如对方的选择，对方的成长速度。它让我学会了放下不切实际的期待，学会了接受“不是所有关系都能圆满”的现实。读这本书的过程中，我忍不住回想起自己过往的几段感情，发现很多问题原来是可以避免的，或者说，如果我当时能有这样的认知，结局或许会不一样。它让我对“爱”有了更深层次的理解，不再是那个简单的、非黑即白的定义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常独特，与其说是在“读”书，不如说是在进行一场心灵的对话。我喜欢它那种不动声色的力量，没有强硬的说教，没有高高在上的姿态，只是娓娓道来，像一位老朋友在跟你分享人生感悟。我特别喜欢书中关于“期望值管理”的那一部分，之前我总喜欢把对方理想化，然后因为现实与期待的差距而感到失望。这本书让我明白，每个人都是独立的个体，有自己的想法和节奏，我们不能用自己的标准去衡量和要求别人。它鼓励我们去关注当下，去欣赏对方的优点，而不是沉溺于过去的伤害或者对未来的担忧。它也让我意识到，很多时候我们以为自己在“为对方好”，实际上却是在剥夺对方成长的机会，或者是在制造不必要的压力。这本书真的像一股清流，涤荡了我的心灵，让我对人际关系有了更成熟、更平和的看法。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是“释然”。它并没有教我如何去“征服”一段感情，或者如何去“修复”一段破裂的关系，而是让我明白了“爱”的真谛在于“理解”和“接纳”。我一直以为，只要我足够爱对方，对方就一定会回应我，但这本书让我认识到，爱是一种双向的选择，也需要时机的成熟。书中关于“放手也是一种爱”的论述，对我触动很大。我曾经固执地认为，只要坚持下去，总会有转机，但有时，放手才是对双方最好的选择。它让我学会了放过自己，也放过别人。这本书的文字朴实而有力量，没有惊心动 বিশেষজ্ঞ的案例，也没有戏剧性的转折，却在平凡的生活中揭示了深刻的道理。它让我认识到，我们常常在关系中扮演着“救世主”或者“受害者”的角色，而这本书则鼓励我们成为一个独立的、完整的个体，去爱，也去享受被爱，而不是将自己的幸福寄托在别人身上。