不爱会死 9787508641690 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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路嘉怡 著

图书标签:

• 爱情
• 小说
• 情感
• 成长
• 女性
• 都市
• 伤痛
• 治愈
• 现实
• 婚姻

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 中信出版社

ISBN：9787508641690

商品编码：29692104643

包装：平装

出版时间：2013-11-01

图书基本信息
图书名称	不爱会死	作者	路嘉怡
定价	32.00元	出版社	中信出版社
ISBN	9787508641690	出版日期	2013-11-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	大32开	商品重量	0.4Kg

内容简介

她是别人眼里剃掉一边长发，前卫的时尚教主， 　　是游走世界各地，吃喝玩乐，羡煞旁人的“女浪子”， 　　但她却说，自己就是一个“每天都要听到‘我爱你’的俗气的女人”。 　　 　　谁又不是呢？ 　　爱是“我爱你心就特别软”， 　　爱是眼角眉梢藏不住的喜悦和悲伤， 　　爱就是要理直气壮地撒娇、腻在一起， 　　爱也要用超然的勇气去向所爱的胆告白。 　　因为，在爱里，每个女人都是任性的傻女孩； 　　因为，在爱里，我们都一样。 　　 　　时尚教主路嘉怡首度撰文书写“爱”的故事， 　　有她从单身到结婚的心路历程，亦有周遭朋友的百态爱情。 　　不爱会死，是她奉行的爱情信仰， 　　也是想传授给每个女孩的幸福箴言—— 　　就去做一个勇敢去爱的傻女孩，这是爱里永恒的潮流！

作者简介

《不爱会死》是台湾“时尚教主”路嘉怡本爱情散文，也是她次向全世界宣称自己“不爱会死”的爱情态度！这位外人眼中叛逆时尚的女浪子化身感情谏言师，用敏感浪漫的笔触描写发生在她身上和朋友家人身上的种种情感故事，披露关于失恋，关于相恋，关于旧情人，关于婚姻震撼又温暖的观点。 《不爱会死》在台湾一经上市便抢占各大畅销榜位置长达七个月，吴佩慈、范玮琪、林忆莲、吴青峰纷纷感动推荐。 　　简体字版《不爱会死》完整保留台湾版内容，此外新增简体版新序及唯美私房照。

目录

简体版自序　在爱里，我们都一样 繁体版原自序　不爱会死 推荐序　这是我们每个人的故事╱苏打绿 吴青峰 推荐序　不中的╱汤宗霖 推荐序　她也只是一个没人看见的小女孩╱路嘉欣 Ch1 Thank you for loving me Thank you for loving me 一辈子要撒多少娇才够 女神好好追! 幸福感的小动作 你爱的是他还是她 那天杀的背后四条缝线 一百分的男人 我不是要你回来 那个送花的男孩 Ch2 每个女孩都有个秘密小抽屉 爱情研究院 女人终其一生要有个同志好友 女人三十 我还是没办法原谅你 我喜欢上一个女生 超分手 当我们开始学习失去 光说不练的爱情 爱的大逃亡 Ch3 欢乐犬科男孩们 欢乐犬科男孩们 于是男孩变成了男人 放过自己吧 结了婚的男人的活泼 神秘的荷尔蒙 疯女人 老猴 神秘男遇上了打卡妹？ 谁说男人不能娘 Ch4 我爱“我爱你” 分手后的一辈子 飞去找她吧 爱不叛逆 就努力吧 Mr. Romantic 我爱“我爱你” 我爱“我爱你” 爱情耳温枪 Hate is the Shadow of Love 不后悔的决定 Ch5 就结结看嘛 结婚的意义 捧花 亲爱的，我想跟你结婚 就结结看嘛 两个人的浪漫 就结结看嘛 梦想 不甘愿、不甘怨 我们的下一代 后记 因为爱

编辑推荐

《不爱会死》是台湾“时尚教主”路嘉怡**本爱情散文，也是她**次向全世界宣称自己“不爱会死”的爱情态度！这位外人眼中叛逆时尚的女浪子化身感情谏言师，用*敏感浪漫的笔触描写发生在她身上和朋友家人身上的种种情感故事，披露关于失恋，关于相恋，关于旧情人，关于婚姻震撼又温暖的观点。 　　《不爱会死》在台湾一经上市便抢占各大畅销榜位置长达七个月，吴佩慈、范玮琪、林忆莲、吴青峰纷纷感动推荐。 　　简体字版《不爱会死》完整保留台湾版内容，此外新增简体版新序及唯美私房照。

文摘

序言

好的，这是一本关于如何通过深度学习和自然语言处理技术，构建高效、智能的文本分析系统的技术专著的简介。 --- 深度解析：现代自然语言处理中的Transformer架构与前沿应用 书名： 深度解析：现代自然语言处理中的Transformer架构与前沿应用 ISBN： 978-7-5086-4170-7 (虚构) 页数： 约 650 页 目标读者： 机器学习工程师、数据科学家、计算机科学专业学生、对前沿人工智能技术有浓厚兴趣的研发人员。 书籍概述： 本书是一本面向实践、深入浅出的技术指南，系统性地剖析了当前自然语言处理（NLP）领域最核心的基石——Transformer架构。自2017年“Attention Is All You Need”论文横空出世以来，Transformer以前所未有的并行处理能力和对长距离依赖的精准捕捉，彻底颠覆了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在序列建模中的主导地位。本书旨在为读者提供一个从基础理论到复杂实践的完整知识体系，确保读者不仅理解Transformer的工作原理，更能熟练掌握如何利用这一强大工具解决现实世界中的复杂文本难题。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础的自注意力机制（Self-Attention）到最新的多模态融合模型（如CLIP、DALL-E 2的底层逻辑）等多个层面。我们力求在保持技术深度的同时，通过大量的代码示例（主要使用Python和PyTorch/TensorFlow框架）和清晰的数学推导，降低读者的学习门槛。 第一部分：NLP的范式转移与Transformer的基石 本部分聚焦于介绍Transformer出现的历史背景、其解决的核心问题，并对架构中的关键组件进行彻底解构。 第一章：序列建模的演进与瓶颈 回顾循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据中的优势与局限性，尤其是在长文本依赖和训练并行化方面的挑战。 引出注意力机制（Attention Mechanism）的概念，解释它如何从辅助工具演变为核心驱动力。 第二章：Transformer核心：自注意力机制的精妙 QKV（查询、键、值）模型的数学原理： 详细讲解点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的计算流程，以及如何通过缩放因子避免梯度消失或爆炸。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 分析多头设计如何允许模型从不同表示子空间捕获信息，提高模型的鲁棒性和表达能力。 遮蔽（Masking）技术： 解释在自回归任务（如文本生成）中，如何使用因果掩码（Causal Mask）确保预测的正确性。 第三章：编码器与解码器结构的重塑 Transformer编码器堆栈： 深入探讨位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及如何将多层自注意力层和前馈网络（Feed-Forward Networks, FFN）堆叠起来形成强大的特征提取器。 Transformer解码器堆栈： 阐述解码器中自注意力层与交叉注意力层（Cross-Attention）的区别与配合，以及它们在序列生成过程中的作用。 残差连接与层归一化（Residual Connections and Layer Normalization）： 解释这些关键优化技术如何确保深层网络的稳定训练。 第二部分：预训练模型的崛起与生态 本部分转向Transformer在实际应用中的大规模部署，重点介绍BERT、GPT系列等里程碑式的预训练模型。 第四章：BERT及其双向语义理解 掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）： 详述BERT如何通过预测被遮盖的词元来学习双向上下文信息。 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）： 分析NSP任务在下游任务（如问答、自然语言推理）中的应用价值。 模型微调（Fine-tuning）策略： 提供针对不同任务（如序列分类、命名实体识别）的有效微调范例和实践技巧。 第五章：GPT系列与自回归生成艺术 GPT架构的纯解码器特性： 阐述GPT如何专注于左到右的序列生成，并建立强大的语言模型。 参数扩展的威力： 探讨模型规模（Parameter Scaling）对零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习能力的提升。 Prompt Engineering基础： 介绍如何通过设计精巧的输入提示，激活大型语言模型（LLM）的内在知识，无需或只需少量参数更新即可完成任务。 第六章：效率与优化：模型压缩与部署 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 介绍如何将庞大的教师模型知识迁移至更轻量级的学生模型（如DistilBERT）。 模型剪枝（Pruning）与量化（Quantization）： 提供降低模型内存占用和推理延迟的实用技术指南。 高效注意力实现： 探讨如稀疏注意力（Sparse Attention）等方法，以应对超长序列的计算瓶颈。 第三部分：前沿应用与跨模态探索 本部分将视野扩展到Transformer在超越纯文本任务中的应用，展示其作为通用学习架构的潜力。 第七章：Transformer在复杂任务中的应用 机器翻译的优化： 使用Transformer进行神经机器翻译（NMT）的端到端流程，讨论束搜索（Beam Search）在解码过程中的作用。 信息抽取与问答系统（QA）： 深入探讨抽取式问答（Extractive QA）和生成式问答（Generative QA）中Transformer的结构选择。 文本摘要的艺术： 对比抽取式摘要和生成式摘要，重点解析Seq2Seq Transformer在流畅性上的改进。 第八章：多模态融合：视觉与语言的桥梁 Vision Transformer (ViT)： 解释如何将图像分割成“词块”（Patches）并利用标准的Transformer处理视觉序列。 跨模态对齐： 详细介绍CLIP等模型如何通过对比学习（Contrastive Learning）在文本和图像嵌入空间中建立对齐关系。 生成模型的拓展： 简要介绍Text-to-Image生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）与Transformer如何协同工作，实现高质量的图像合成。 结语：展望未来 本书最后对Transformer架构的未来发展方向进行了展望，包括更高效的架构变体、对因果关系的更深层次理解，以及在资源受限环境下的边缘计算部署挑战。 --- 本书特色： 1. 数学严谨性与代码实践的完美结合： 每一核心概念都伴随清晰的公式推导和可直接运行的PyTorch代码片段。 2. 体系化构建： 从最基础的Attention单元，逐步构建到复杂的预训练模型，帮助读者建立完整的知识树。 3. 紧跟业界步伐： 重点讲解了自2020年以来，LLM生态中最重要的技术迭代和优化策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人欲罢不能，从翻开第一页起，就被那种强烈的叙事节奏牢牢抓住了。作者的笔触细腻得像是能描摹出人物内心最细微的颤动，每一个场景的构建都充满了画面感，仿佛我不是在阅读文字，而是亲身站在那些故事发生的现场。尤其是主角在面对困境时的那种挣扎与抉择，处理得既真实又富有张力，让人在为他捏一把汗的同时，又不得不佩服其在绝境中迸发出的生命力。书中的对话更是精彩绝伦，寥寥数语，人物的性格、背景乃至未说出口的情感都能跃然纸上，那种“此时无声胜有声”的意境把握得恰到好处。我几乎是连轴转着读完的，放下书本时，那种意犹未尽的感觉久久不能散去，感觉自己仿佛刚经历了一场漫长而深刻的旅程，对世界和人性的理解都多了一层新的维度。这种阅读体验是极其难得的，它不仅仅提供了故事，更提供了一种沉浸式的精神洗礼。

评分☆☆☆☆☆

我向来对那些情节老套、套路化的作品不屑一顾，但这本书完全打破了我的固有认知。它的想象力之瑰丽，主题挖掘之深刻，简直让人叹为观止。它在讲述一个引人入胜的故事外壳下，似乎还包裹着一层关于时间、记忆或是某种哲学命题的思考。我尤其欣赏作者在处理那些宏大概念时，并没有让它们显得空洞说教，而是巧妙地融入到人物的命运和行动之中，让抽象的理论变得可触可感。书中的一些意象设置得非常精妙，比如一个反复出现的物件，或是一种特定的天气，都承担了超越其本身意义的象征作用，让人在阅读时总有一种“原来如此”的顿悟感。这本书的知识密度非常高，但读起来却毫不费力，这证明了作者高超的驾驭能力，能在保证故事趣味性的同时，兼顾思想的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我震撼的，是它对人性的复杂性进行了近乎残酷的解剖。它没有简单地划分善恶，而是把每个人物都置于一个灰色地带，展示了在巨大的压力和诱惑面前，即便是最光鲜亮丽的外表下，也可能隐藏着无法言说的脆弱与黑暗。我读到某些角色的转变时，内心会产生强烈的共鸣，甚至会反思自己面对类似情境时会做出何种选择。这种深入骨髓的真实感，是很多同类题材作品所缺乏的。它不回避人性的阴暗面，却也毫不吝啬地展现了人性中闪光的、令人动容的善良和坚韧。作者的语言风格极其鲜明，时而冷峻如冰，时而热烈如火，这种强烈的对比，让情感的冲击力倍增。读完之后，我感觉自己对周遭的人和事有了一种更深层的同理心，这本书带来的思考和回味是绵长而有力的。

评分☆☆☆☆☆

对于那些追求阅读体验的读者来说，这本书的节奏控制堪称教科书级别。高潮迭起，张弛有度，你永远不知道下一页会发生什么，却又感觉一切都发展得如此自然合理。这本书的悬念设置不是那种廉价的“烟雾弹”，而是基于人物动机和情节逻辑的层层推进，每揭开一个谜团，都会引出更深层的疑问。我喜欢作者那种对细节的偏执，比如对某个特定场景环境光线的描摹，或是对人物内心独白时语气微小的变化捕捉，这些都极大地丰富了阅读的层次感。它不仅仅是一个故事，更像是一次精心编排的心理剧，让你在跟随主角的命运沉浮中，体验到情绪的过山车。读完合上书本的那一刻，我做的第一件事就是赶紧在网上搜索其他读者的解读，生怕自己错过了作者埋下的任何一丝线索，这种强烈的再探索欲望，就是一本好书最直接的证明。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的结构和叙事角度给我带来了极大的惊喜。它没有采用那种平铺直叙的线性时间线，而是巧妙地运用了多重视角和闪回，将一个看似简单的故事编织得如同精密的钟表，每一个齿轮都在精确地咬合，推动着情节向高潮发展。这种叙事技巧要求读者必须保持高度的专注力，但一旦跟上了作者的节奏，那种抽丝剥茧、层层递进的阅读快感是无与伦比的。更让我称赞的是，作者对细节的掌控近乎偏执，无论是对某个特定历史时期氛围的营造，还是对某个行业内部运作的描摹，都显得极其考究和可信，这极大地增强了故事的说服力。我常常会停下来，回味某一段文字的措辞，发现作者在平淡的描述下埋藏了多少伏笔和暗示，不得不拍案叫绝。这本书绝对是那种需要反复咀嚼、细细品味的佳作，初读是故事，再读则是结构与哲思的完美融合。