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谢婷著 著

图书标签:

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• 独立女性
• 思维模式
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店铺： 天乐图书专营店

出版社： 新世界出版社

ISBN：9787510419232

商品编码：29700505163

包装：平装

出版时间：2011-09-01

基本信息

书名：为什么坏女孩会成功

定价：36.00元

作者：谢婷著

出版社：新世界出版社

出版日期：2011-09-01

ISBN：9787510419232

字数：220000

页码：308

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.640kg

编辑推荐

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内容提要

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自古以来女性都是社会上的弱者，在长达千年的时间内都只扮演一个附属的地位。而现在，情况已经发生了变化。中国社会在完全进入市场经济之后。充满了巨大的压力和无处不在的竞争，这种竞争同时也意昧着巨大的成功机遇，女性如何能够利用这些竞争带来的机遇踏上自己的成功之路呢
“坏女孩”，是指那些完全掌握自身生活和工作的新女性，她们聪慧、果断、敏锐，她们能够准确把握自己的优缺点，控制自己的情绪，理顺自己的人脉关系，成为职场上的弄潮儿。本书以女孩在现代社会的立足点开始，详细介绍了女孩子的成功之道。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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聚焦深度学习：探秘神经网络的奥秘与前沿应用 书名： 深度学习的本质与实践：从基础理论到前沿架构 本书简介： 在这个数据爆炸的时代，人工智能正以前所未有的速度重塑着我们的世界。而驱动这场变革的核心引擎，正是深度学习技术。本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的深度学习知识体系，系统地剖析其背后的数学原理、核心算法，并展望其在各个尖端领域的最新应用。 第一部分：理论基石——理解深度学习的底层逻辑 本书的开篇部分将为读者打下坚实的理论基础。我们不会止步于对“黑箱”的表面描述，而是深入挖掘驱动深度学习模型的数学灵魂。 第一章：从感知机到多层网络——历史的回响与基础构建 本章追溯了人工神经网络的演进历程，从早期的感知机模型及其局限性，过渡到多层前馈网络（Multi-Layer Perceptrons, MLP）的诞生。我们将详细阐述激活函数（如Sigmoid、ReLU及其变体）的选择对模型性能的关键影响，并引入前向传播和反向传播算法的精确数学推导。反向传播不仅仅是求导链式法则的应用，更是一种高效利用计算资源的策略，我们会用清晰的图示和代码片段来剖析其迭代过程。 第二章：优化器的艺术——梯度下降的精妙变奏 训练深度网络的核心在于有效地找到损失函数的最小值。本章专注于研究各种优化算法的演进。我们首先回顾基础的随机梯度下降（SGD），随后系统介绍动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp，以及当前工业界的主流选择——Adam优化器。每一类优化器都针对不同的训练挑战进行了优化，本书将深入探讨它们各自的收敛特性、超参数敏感性以及在处理稀疏数据和大规模模型时的优劣势。理解不同优化器对学习率和梯度的动态调整机制，是精调模型性能的关键。 第三章：正则化与泛化——对抗过拟合的智慧 深度学习模型的强大能力往往伴随着严重的过拟合风险。本章聚焦于确保模型不仅在训练集上表现出色，更能在未知数据上保持稳健性能的策略。我们将详细解析L1/L2正则化（权重衰减）的原理及其对模型复杂度的约束作用。此外，Dropout机制的引入及其在贝叶斯视角下的解释，以及早停（Early Stopping）的应用时机，都将得到详尽的探讨。我们还会引入批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN），阐释它们如何稳定训练过程，并作为一种隐性的正则化手段。 第二部分：核心架构——构建现代深度学习模型的支柱 在掌握了基础理论后，本书将引导读者深入研究三种最核心且应用最广泛的深度学习架构。 第四章：卷积神经网络（CNN）——视觉信息处理的革命 CNN是计算机视觉领域无可争议的基石。本章首先解析卷积操作、池化层的功能及其参数共享的优势。随后，我们将剖析经典的网络结构——LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的精妙设计），直至残差网络（ResNet）如何通过跳跃连接解决了深度网络训练中的梯度消失问题。我们还会讨论现代视觉模型中的关键创新，如空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积（Grouped Convolution），并展示其在目标检测（如YOLO系列和R-CNN系列）和语义分割任务中的具体实现。 第五章：循环神经网络（RNN）及其变体——序列数据的记忆与理解 处理时间序列、自然语言等序列数据，RNN是不可或缺的工具。本章从基础的Elman网络和Jordan网络讲起，揭示标准RNN在长期依赖问题上的固有缺陷。接着，我们深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点分析其输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，从而实现对信息的选择性记忆和遗忘。此外，本章还会探讨双向RNN（Bi-RNN）的优势，并为过渡到下一代的Transformer架构做铺垫。 第六章：注意力机制与Transformer——面向未来的架构 注意力机制（Attention Mechanism）是近年来深度学习领域最重要的突破之一。本章将详细解释注意力机制如何允许模型在处理输入序列时，动态地分配“关注度”。在此基础上，我们全面解析Transformer架构——完全抛弃了循环结构，仅依赖自注意力（Self-Attention）和前馈层构建Encoder-Decoder结构。读者将学习到多头注意力（Multi-Head Attention）的计算细节、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及Transformer如何成为自然语言处理（NLP）领域（如BERT、GPT系列）的统治性力量。 第三部分：前沿探索与应用实践 本书的最后一部分将目光投向深度学习的前沿研究方向和实际工程应用。 第七章：生成模型——机器的创造力 生成模型致力于让机器学会数据的内在分布，并生成全新的、逼真的数据实例。本章对比介绍两大主流生成范式：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。我们将深入剖析GAN的零和博弈过程、判别器与生成器的相互制约，以及它们在图像生成（如StyleGAN）和数据增强中的应用。同时，也会探讨自回归模型（如PixelRNN/CNN）和扩散模型（Diffusion Models）的原理，展示它们在高质量图像合成上的新趋势。 第八章：模型的可解释性与鲁棒性（XAI与Robustness） 随着深度学习模型被应用于医疗诊断、自动驾驶等高风险领域，理解“为什么”模型做出某个决策变得至关重要。本章探讨可解释性技术，如梯度可视化方法（Saliency Maps）、LIME和SHAP值，帮助揭示模型内部的决策逻辑。同时，我们将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍防御策略，如对抗性训练，以增强模型的鲁棒性和安全性。 第九章：高效部署与前沿挑战 本书的收官部分关注模型从训练到实际部署的工程实践。我们将讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以满足移动端或嵌入式设备对低延迟和低内存占用的要求。最后，本书将展望联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私下的应用，以及在处理非均衡数据和少样本学习（Few-Shot Learning）等持续面临的挑战。 本书结构严谨，理论推导详尽，并辅以Python（PyTorch/TensorFlow）的伪代码和关键实现细节，力求让每一位读者不仅知其然，更能解其所以然，为成为一名优秀的深度学习工程师或研究人员奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开这本书，我就被书名吸引了，"为什么坏女孩会成功"，这不就是我一直以来在生活中观察到的现象吗？ 那些似乎并不循规蹈矩，甚至有些叛逆的女性，反而常常在事业上、情感上都游刃有余，甚至达到了常人难以企及的高度。我一直很好奇，她们身上到底有什么特质，是那些“乖乖女”所不具备的？这本书究竟会揭示哪些隐藏的成功密码？我脑海中浮现出许多可能性：是她们敢于冒险的精神？是她们不畏人言的勇气？还是她们更懂得如何利用自己的魅力和智慧，在复杂的社会环境中为自己争取机会？也许，这本书会深入探讨她们如何打破固有思维模式，如何在不被看好的情况下，依然坚定地朝着自己的目标前进。我期待着作者能够提供一些具体的案例分析，让我们看到这些“坏女孩”们是如何一步步实现她们的“成功”的，她们的成功背后，又付出了怎样的努力和代价。我希望这本书不仅仅是告诉我们“她们为什么成功”，更能给予我们一些启发和指导，让我们也能在自己的生活中，找到属于自己的那条“成功之路”，即使这条路不那么“规矩”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，着实让人耳目一新，它挑战了我们长久以来对于“成功”和“好女孩”的传统定义。 在很多人的认知里，成功似乎与循规蹈矩、谨小慎微划上了等号，而“坏女孩”往往被贴上标签，视为不被社会鼓励的对象。然而，这本书的出现，似乎在颠覆这一切。我忍不住去思考，这里的“坏”到底是指什么？是挑战权威？是拒绝被定义？还是敢于表达真实的自我，不被世俗的眼光所束缚？我迫不及待地想知道，作者会如何解读这些“坏女孩”的特质，她们究竟是如何在不被认可甚至被排斥的环境中，开辟出一条属于自己的道路的。我期待书中能够深入剖析她们的思维方式，她们与人交往的策略，以及她们在面对困难和挫折时所展现出的独特韧性。或许，她们并非真正意义上的“坏”，而是更懂得如何在规则之外寻找机会，更勇于拥抱自己不完美的一面，并将其转化为力量。我希望这本书能够提供一种全新的视角，让我们重新审视成功，重新认识女性的力量，并且在看完之后，能够更加自信地去追求自己的梦想，即便这份追求的道路，并不那么“乖巧”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，无疑是一个巨大的谜团，它巧妙地勾起了我的好奇心，让我忍不住去探究其中的奥秘。 “坏女孩”这个词本身就带有某种叛逆和不羁的色彩，而“成功”又是如此令人向往的目标。将这两者结合在一起，便构成了一个极具吸引力的命题。我脑海中开始构思，作者会从哪些角度来阐述这个问题。是她们身上的某种“反骨”，让她们能够突破重重阻碍？是她们更懂得利用人性的弱点，为自己谋取利益？还是说，她们只是更懂得如何平衡规则与自由，在既定的框架内，找到属于自己的游乐场？我期待着这本书能够揭示一些隐藏在成功背后的潜规则，那些不被公开宣讲，但却真实存在的经验。我希望作者能够提供一些具体的操作方法，让我们这些读者能够从中学习，并且在自己的生活中有所借鉴。我希望这本书能够给我带来一种豁然开朗的感觉，让我明白，所谓的“成功”，或许并不只存在于那些循规蹈矩的人身上，那些敢于打破常规，拥抱自我的人，同样可以赢得属于自己的辉煌。

评分☆☆☆☆☆

《为什么坏女孩会成功》——仅仅是这个书名，就已经足够让人浮想联翩，充满探索的冲动。 在我们传统的价值观里，“好女孩”往往被认为是乖巧、听话、易于管教的，她们似乎更容易获得安稳的生活。而“坏女孩”，则常常与不羁、大胆、甚至叛逆联系在一起。然而，这个书名却抛出了一个引人深思的疑问：为什么这些在世俗眼中“不那么好”的女孩，反而能够在某些领域取得瞩目的成就？我迫切地想知道，作者将如何解析这种现象。这本书会不会深入挖掘那些“坏女孩”身上的独特品质，比如她们的独立思考能力，她们不惧失败的勇气，她们在逆境中爆发出的强大生命力？我希望作者能够提供一些深入的心理分析，甚至是社会学层面的解读，来解释这种“成功”背后的逻辑。我期待书中能够避免流于表面的励志口号，而是能够提供一些真正具有洞察力、能够帮助读者理解和借鉴的深刻见解。我希望这本书能够让我们重新审视“成功”的定义，并且鼓励我们勇敢地接纳和发挥自己身上那些与众不同的特质。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名《为什么坏女孩会成功》，我内心的第一反应是：“终于有人敢于触碰这个话题了！” 长期以来，社会似乎对女性有一种隐形的期待，希望她们温良恭俭让，循规蹈矩，成为所谓的“好女孩”。而那些敢于挑战现状，不被传统观念束缚的女性，常常被边缘化，甚至被误解。这本书的书名，正是对这种刻板印象的一种有力反击。我非常好奇，作者将如何解析“坏女孩”成功的逻辑。她们是否拥有比“好女孩”更强的风险承受能力？她们是否更擅长利用策略和人脉？又或者，她们只是更懂得如何忠于自我，不在乎他人的评价，从而能够更自由地探索和实现自己的价值？我期待这本书能够提供一些具体的、引人入胜的案例，通过这些生动的例子，让我们看到“坏女孩”是如何在职场、情场乃至人生舞台上，闯出自己的一片天地的。我希望这本书能够打破我们固有的思维枷锁，鼓励我们拥抱自己的个性和欲望，勇敢地去追求我们想要的生活，即使这意味着要走一条与众不同的路。