不愛會死 9787508641690 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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路嘉怡 著

圖書標籤:

• 愛情
• 小說
• 情感
• 成長
• 女性
• 都市
• 傷痛
• 治愈
• 現實
• 婚姻

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 中信齣版社

ISBN：9787508641690

商品編碼：29692104643

包裝：平裝

齣版時間：2013-11-01

圖書基本信息
圖書名稱	不愛會死	作者	路嘉怡
定價	32.00元	齣版社	中信齣版社
ISBN	9787508641690	齣版日期	2013-11-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	大32開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

她是彆人眼裏剃掉一邊長發，前衛的時尚教主， 　　是遊走世界各地，吃喝玩樂，羨煞旁人的“女浪子”， 　　但她卻說，自己就是一個“每天都要聽到‘我愛你’的俗氣的女人”。 　　 　　誰又不是呢？ 　　愛是“我愛你心就特彆軟”， 　　愛是眼角眉梢藏不住的喜悅和悲傷， 　　愛就是要理直氣壯地撒嬌、膩在一起， 　　愛也要用超然的勇氣去嚮所愛的膽告白。 　　因為，在愛裏，每個女人都是任性的傻女孩； 　　因為，在愛裏，我們都一樣。 　　 　　時尚教主路嘉怡首度撰文書寫“愛”的故事， 　　有她從單身到結婚的心路曆程，亦有周遭朋友的百態愛情。 　　不愛會死，是她奉行的愛情信仰， 　　也是想傳授給每個女孩的幸福箴言—— 　　就去做一個勇敢去愛的傻女孩，這是愛裏永恒的潮流！

作者簡介

《不愛會死》是颱灣“時尚教主”路嘉怡本愛情散文，也是她次嚮全世界宣稱自己“不愛會死”的愛情態度！這位外人眼中叛逆時尚的女浪子化身感情諫言師，用敏感浪漫的筆觸描寫發生在她身上和朋友傢人身上的種種情感故事，披露關於失戀，關於相戀，關於舊情人，關於婚姻震撼又溫暖的觀點。 《不愛會死》在颱灣一經上市便搶占各大暢銷榜位置長達七個月，吳佩慈、範瑋琪、林憶蓮、吳青峰紛紛感動推薦。 　　簡體字版《不愛會死》完整保留颱灣版內容，此外新增簡體版新序及唯美私房照。

目錄

簡體版自序　在愛裏，我們都一樣 繁體版原自序　不愛會死 推薦序　這是我們每個人的故事╱蘇打綠 吳青峰 推薦序　不中的╱湯宗霖 推薦序　她也隻是一個沒人看見的小女孩╱路嘉欣 Ch1 Thank you for loving me Thank you for loving me 一輩子要撒多少嬌纔夠 女神好好追! 幸福感的小動作 你愛的是他還是她 那天殺的背後四條縫綫 一百分的男人 我不是要你迴來 那個送花的男孩 Ch2 每個女孩都有個秘密小抽屜 愛情研究院 女人終其一生要有個同誌好友 女人三十 我還是沒辦法原諒你 我喜歡上一個女生 超分手 當我們開始學習失去 光說不練的愛情 愛的大逃亡 Ch3 歡樂犬科男孩們 歡樂犬科男孩們 於是男孩變成瞭男人 放過自己吧 結瞭婚的男人的活潑 神秘的荷爾濛 瘋女人 老猴 神秘男遇上瞭打卡妹？ 誰說男人不能娘 Ch4 我愛“我愛你” 分手後的一輩子 飛去找她吧 愛不叛逆 就努力吧 Mr. Romantic 我愛“我愛你” 我愛“我愛你” 愛情耳溫槍 Hate is the Shadow of Love 不後悔的決定 Ch5 就結結看嘛 結婚的意義 捧花 親愛的，我想跟你結婚 就結結看嘛 兩個人的浪漫 就結結看嘛 夢想 不甘願、不甘怨 我們的下一代 後記 因為愛

編輯推薦

《不愛會死》是颱灣“時尚教主”路嘉怡**本愛情散文，也是她**次嚮全世界宣稱自己“不愛會死”的愛情態度！這位外人眼中叛逆時尚的女浪子化身感情諫言師，用*敏感浪漫的筆觸描寫發生在她身上和朋友傢人身上的種種情感故事，披露關於失戀，關於相戀，關於舊情人，關於婚姻震撼又溫暖的觀點。 　　《不愛會死》在颱灣一經上市便搶占各大暢銷榜位置長達七個月，吳佩慈、範瑋琪、林憶蓮、吳青峰紛紛感動推薦。 　　簡體字版《不愛會死》完整保留颱灣版內容，此外新增簡體版新序及唯美私房照。

文摘

序言

好的，這是一本關於如何通過深度學習和自然語言處理技術，構建高效、智能的文本分析係統的技術專著的簡介。 --- 深度解析：現代自然語言處理中的Transformer架構與前沿應用 書名： 深度解析：現代自然語言處理中的Transformer架構與前沿應用 ISBN： 978-7-5086-4170-7 (虛構) 頁數： 約 650 頁 目標讀者： 機器學習工程師、數據科學傢、計算機科學專業學生、對前沿人工智能技術有濃厚興趣的研發人員。 書籍概述： 本書是一本麵嚮實踐、深入淺齣的技術指南，係統性地剖析瞭當前自然語言處理（NLP）領域最核心的基石——Transformer架構。自2017年“Attention Is All You Need”論文橫空齣世以來，Transformer以前所未有的並行處理能力和對長距離依賴的精準捕捉，徹底顛覆瞭傳統的循環神經網絡（RNN）和捲積神經網絡（CNN）在序列建模中的主導地位。本書旨在為讀者提供一個從基礎理論到復雜實踐的完整知識體係，確保讀者不僅理解Transformer的工作原理，更能熟練掌握如何利用這一強大工具解決現實世界中的復雜文本難題。 全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎的自注意力機製（Self-Attention）到最新的多模態融閤模型（如CLIP、DALL-E 2的底層邏輯）等多個層麵。我們力求在保持技術深度的同時，通過大量的代碼示例（主要使用Python和PyTorch/TensorFlow框架）和清晰的數學推導，降低讀者的學習門檻。 第一部分：NLP的範式轉移與Transformer的基石 本部分聚焦於介紹Transformer齣現的曆史背景、其解決的核心問題，並對架構中的關鍵組件進行徹底解構。 第一章：序列建模的演進與瓶頸 迴顧循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理序列數據中的優勢與局限性，尤其是在長文本依賴和訓練並行化方麵的挑戰。 引齣注意力機製（Attention Mechanism）的概念，解釋它如何從輔助工具演變為核心驅動力。 第二章：Transformer核心：自注意力機製的精妙 QKV（查詢、鍵、值）模型的數學原理： 詳細講解點積注意力（Scaled Dot-Product Attention）的計算流程，以及如何通過縮放因子避免梯度消失或爆炸。 多頭注意力（Multi-Head Attention）： 分析多頭設計如何允許模型從不同錶示子空間捕獲信息，提高模型的魯棒性和錶達能力。 遮蔽（Masking）技術： 解釋在自迴歸任務（如文本生成）中，如何使用因果掩碼（Causal Mask）確保預測的正確性。 第三章：編碼器與解碼器結構的重塑 Transformer編碼器堆棧： 深入探討位置編碼（Positional Encoding）的重要性，以及如何將多層自注意力層和前饋網絡（Feed-Forward Networks, FFN）堆疊起來形成強大的特徵提取器。 Transformer解碼器堆棧： 闡述解碼器中自注意力層與交叉注意力層（Cross-Attention）的區彆與配閤，以及它們在序列生成過程中的作用。 殘差連接與層歸一化（Residual Connections and Layer Normalization）： 解釋這些關鍵優化技術如何確保深層網絡的穩定訓練。 第二部分：預訓練模型的崛起與生態 本部分轉嚮Transformer在實際應用中的大規模部署，重點介紹BERT、GPT係列等裏程碑式的預訓練模型。 第四章：BERT及其雙嚮語義理解 掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）： 詳述BERT如何通過預測被遮蓋的詞元來學習雙嚮上下文信息。 下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）： 分析NSP任務在下遊任務（如問答、自然語言推理）中的應用價值。 模型微調（Fine-tuning）策略： 提供針對不同任務（如序列分類、命名實體識彆）的有效微調範例和實踐技巧。 第五章：GPT係列與自迴歸生成藝術 GPT架構的純解碼器特性： 闡述GPT如何專注於左到右的序列生成，並建立強大的語言模型。 參數擴展的威力： 探討模型規模（Parameter Scaling）對零樣本（Zero-Shot）和少樣本（Few-Shot）學習能力的提升。 Prompt Engineering基礎： 介紹如何通過設計精巧的輸入提示，激活大型語言模型（LLM）的內在知識，無需或隻需少量參數更新即可完成任務。 第六章：效率與優化：模型壓縮與部署 知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 介紹如何將龐大的教師模型知識遷移至更輕量級的學生模型（如DistilBERT）。 模型剪枝（Pruning）與量化（Quantization）： 提供降低模型內存占用和推理延遲的實用技術指南。 高效注意力實現： 探討如稀疏注意力（Sparse Attention）等方法，以應對超長序列的計算瓶頸。 第三部分：前沿應用與跨模態探索 本部分將視野擴展到Transformer在超越純文本任務中的應用，展示其作為通用學習架構的潛力。 第七章：Transformer在復雜任務中的應用 機器翻譯的優化： 使用Transformer進行神經機器翻譯（NMT）的端到端流程，討論束搜索（Beam Search）在解碼過程中的作用。 信息抽取與問答係統（QA）： 深入探討抽取式問答（Extractive QA）和生成式問答（Generative QA）中Transformer的結構選擇。 文本摘要的藝術： 對比抽取式摘要和生成式摘要，重點解析Seq2Seq Transformer在流暢性上的改進。 第八章：多模態融閤：視覺與語言的橋梁 Vision Transformer (ViT)： 解釋如何將圖像分割成“詞塊”（Patches）並利用標準的Transformer處理視覺序列。 跨模態對齊： 詳細介紹CLIP等模型如何通過對比學習（Contrastive Learning）在文本和圖像嵌入空間中建立對齊關係。 生成模型的拓展： 簡要介紹Text-to-Image生成任務中，擴散模型（Diffusion Models）與Transformer如何協同工作，實現高質量的圖像閤成。 結語：展望未來 本書最後對Transformer架構的未來發展方嚮進行瞭展望，包括更高效的架構變體、對因果關係的更深層次理解，以及在資源受限環境下的邊緣計算部署挑戰。 --- 本書特色： 1. 數學嚴謹性與代碼實踐的完美結閤： 每一核心概念都伴隨清晰的公式推導和可直接運行的PyTorch代碼片段。 2. 體係化構建： 從最基礎的Attention單元，逐步構建到復雜的預訓練模型，幫助讀者建立完整的知識樹。 3. 緊跟業界步伐： 重點講解瞭自2020年以來，LLM生態中最重要的技術迭代和優化策略。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的結構和敘事角度給我帶來瞭極大的驚喜。它沒有采用那種平鋪直敘的綫性時間綫，而是巧妙地運用瞭多重視角和閃迴，將一個看似簡單的故事編織得如同精密的鍾錶，每一個齒輪都在精確地咬閤，推動著情節嚮高潮發展。這種敘事技巧要求讀者必須保持高度的專注力，但一旦跟上瞭作者的節奏，那種抽絲剝繭、層層遞進的閱讀快感是無與倫比的。更讓我稱贊的是，作者對細節的掌控近乎偏執，無論是對某個特定曆史時期氛圍的營造，還是對某個行業內部運作的描摹，都顯得極其考究和可信，這極大地增強瞭故事的說服力。我常常會停下來，迴味某一段文字的措辭，發現作者在平淡的描述下埋藏瞭多少伏筆和暗示，不得不拍案叫絕。這本書絕對是那種需要反復咀嚼、細細品味的佳作，初讀是故事，再讀則是結構與哲思的完美融閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人欲罷不能，從翻開第一頁起，就被那種強烈的敘事節奏牢牢抓住瞭。作者的筆觸細膩得像是能描摹齣人物內心最細微的顫動，每一個場景的構建都充滿瞭畫麵感，仿佛我不是在閱讀文字，而是親身站在那些故事發生的現場。尤其是主角在麵對睏境時的那種掙紮與抉擇，處理得既真實又富有張力，讓人在為他捏一把汗的同時，又不得不佩服其在絕境中迸發齣的生命力。書中的對話更是精彩絕倫，寥寥數語，人物的性格、背景乃至未說齣口的情感都能躍然紙上，那種“此時無聲勝有聲”的意境把握得恰到好處。我幾乎是連軸轉著讀完的，放下書本時，那種意猶未盡的感覺久久不能散去，感覺自己仿佛剛經曆瞭一場漫長而深刻的旅程，對世界和人性的理解都多瞭一層新的維度。這種閱讀體驗是極其難得的，它不僅僅提供瞭故事，更提供瞭一種沉浸式的精神洗禮。

評分☆☆☆☆☆

對於那些追求閱讀體驗的讀者來說，這本書的節奏控製堪稱教科書級彆。高潮迭起，張弛有度，你永遠不知道下一頁會發生什麼，卻又感覺一切都發展得如此自然閤理。這本書的懸念設置不是那種廉價的“煙霧彈”，而是基於人物動機和情節邏輯的層層推進，每揭開一個謎團，都會引齣更深層的疑問。我喜歡作者那種對細節的偏執，比如對某個特定場景環境光綫的描摹，或是對人物內心獨白時語氣微小的變化捕捉，這些都極大地豐富瞭閱讀的層次感。它不僅僅是一個故事，更像是一次精心編排的心理劇，讓你在跟隨主角的命運沉浮中，體驗到情緒的過山車。讀完閤上書本的那一刻，我做的第一件事就是趕緊在網上搜索其他讀者的解讀，生怕自己錯過瞭作者埋下的任何一絲綫索，這種強烈的再探索欲望，就是一本好書最直接的證明。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我震撼的，是它對人性的復雜性進行瞭近乎殘酷的解剖。它沒有簡單地劃分善惡，而是把每個人物都置於一個灰色地帶，展示瞭在巨大的壓力和誘惑麵前，即便是最光鮮亮麗的外錶下，也可能隱藏著無法言說的脆弱與黑暗。我讀到某些角色的轉變時，內心會産生強烈的共鳴，甚至會反思自己麵對類似情境時會做齣何種選擇。這種深入骨髓的真實感，是很多同類題材作品所缺乏的。它不迴避人性的陰暗麵，卻也毫不吝嗇地展現瞭人性中閃光的、令人動容的善良和堅韌。作者的語言風格極其鮮明，時而冷峻如冰，時而熱烈如火，這種強烈的對比，讓情感的衝擊力倍增。讀完之後，我感覺自己對周遭的人和事有瞭一種更深層的同理心，這本書帶來的思考和迴味是綿長而有力的。

評分☆☆☆☆☆

我嚮來對那些情節老套、套路化的作品不屑一顧，但這本書完全打破瞭我的固有認知。它的想象力之瑰麗，主題挖掘之深刻，簡直讓人嘆為觀止。它在講述一個引人入勝的故事外殼下，似乎還包裹著一層關於時間、記憶或是某種哲學命題的思考。我尤其欣賞作者在處理那些宏大概念時，並沒有讓它們顯得空洞說教，而是巧妙地融入到人物的命運和行動之中，讓抽象的理論變得可觸可感。書中的一些意象設置得非常精妙，比如一個反復齣現的物件，或是一種特定的天氣，都承擔瞭超越其本身意義的象徵作用，讓人在閱讀時總有一種“原來如此”的頓悟感。這本書的知識密度非常高，但讀起來卻毫不費力，這證明瞭作者高超的駕馭能力，能在保證故事趣味性的同時，兼顧思想的深度和廣度。