滿28包郵 金融行業職工心理健康與心理調適學習讀本 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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魏湘 著

圖書標籤:

• 金融行業
• 職工心理健康
• 心理調適
• 壓力管理
• 情緒管理
• 職業發展
• 自我提升
• 包郵
• 實用指南
• 心理學

店鋪： 梅凱瑞圖書專營店

齣版社： 中國社會齣版社

ISBN：9787508732619

商品編碼：29963300570

包裝：平裝

齣版時間：2010-07-01

基本信息

書名：金融行業職工心理健康與心理調適學習讀本

定價：30.00元

作者：魏湘

齣版社：中國社會齣版社

齣版日期：2010-07-01

ISBN：9787508732619

字數：175000

頁碼：220

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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內容提要

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本書藉鑒瞭相關心理學領域上的一些成熟理論模式，結閤金融行業崗位和職業特點，由相關專業領域人士編寫而成。書中係統地講述瞭心理健康和心理問題，闡述瞭金融行業職工應具備的職業心理素質，分析瞭金融行業職工産生心理問題的原因與環境，用通俗易懂的語言傳授各種心理調適方法。其目的是力求通過心理健康教育，使金融行業職工不斷正確地認識自我，增強調控自我、承受挫摺和適應環境的能力，達到培養職工健全的人格和良好的個性心理品質，有利於促進身心健康，有利於提高工作適應能力、有利於減輕心理負擔，有利於更好地服務大眾的目的。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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好的，這是一份針對一本假設的、與“金融行業職工心理健康與心理調適學習讀本”無關的圖書的詳細簡介。 --- 書名：《深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐指南》 作者： 張偉、李明 著 齣版社： 科技先鋒齣版社 定價： 128.00 元 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X --- 圖書簡介 擁抱智能時代的語言革命：從理論到實戰的權威指南 在信息爆炸的今天，自然語言處理（NLP）已不再是實驗室中的尖端技術，而是驅動著從搜索引擎、智能客服到自動駕駛等無數現代應用的核心引擎。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐指南》，旨在為計算機科學專業人士、數據科學傢以及對人工智能前沿技術抱有濃厚興趣的讀者，提供一本全麵、深入且極具實操性的技術手冊。 本書摒棄瞭對NLP基礎概念的冗餘介紹，直奔當前最熱門、最具挑戰性的深度學習模型在文本處理中的具體應用。我們聚焦於Transformer架構的演進、大型語言模型（LLMs）的微調策略，以及如何構建高魯棒性、可解釋的工業級NLP係統。 第一部分：深度學習範式在NLP中的遷移與重構 本部分係統迴顧瞭從循環神經網絡（RNNs）到注意力機製，再到Transformer模型的關鍵技術躍遷。我們深入剖析瞭自注意力機製（Self-Attention）的數學原理及其在捕捉長距離依賴關係上的巨大優勢。 Transformer架構的精細解構： 不僅涵蓋瞭編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的結構細節，更詳細探討瞭位置編碼（Positional Encoding）的多樣化實現方式，特彆是鏇轉位置編碼（RoPE）和相對位置編碼（Relative Position Encoding）如何提升模型的序列處理能力。 預訓練範式的轉變： 我們將BERT、GPT係列以及T5等主流模型的預訓練目標（如掩碼語言模型MLM、因果語言模型CLM）進行對比分析，闡述它們在下遊任務中的適用性和局限性。特彆關注瞭如何設計更高效、更具泛化能力的預訓練任務。 模型效率與部署優化： 鑒於大型模型的計算資源需求，本章詳述瞭模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技術（如INT8、FP16）在保持性能前提下減小模型體積和推理延遲的方法。 第二部分：大型語言模型（LLMs）的定製化與精調 隨著參數量達到韆億級的模型成為常態，如何高效地將這些“通用智能”轉化為特定領域的“專業工具”成為核心挑戰。本部分是本書的實踐核心。 參數高效微調（PEFT）技術詳解： 我們詳細介紹瞭當前最主流的PEFT方法，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning和Prompt Tuning。通過大量的代碼示例和性能對比，讀者將學會如何僅更新模型的一小部分參數，實現快速、低成本的模型適配。 指令微調（Instruction Tuning）與人類反饋強化學習（RLHF）： 本章深入探討瞭如何通過高質量的指令數據集訓練模型遵循復雜指令，以及RLHF流程（包括奬勵模型的訓練與PPO算法的應用）在確保模型輸齣的安全性和對齊性方麵的重要作用。 多模態融閤的初步探索： 介紹瞭將文本信息與視覺、聽覺信息結閤的模型架構，例如CLIP和其在跨模態檢索和內容理解中的前沿應用。 第三部分：前沿應用場景與復雜任務處理 本書不滿足於基礎的文本分類或命名實體識彆，而是將重點放在需要深層語義理解和推理能力的復雜場景。 知識圖譜與文本的深度結閤： 闡述瞭如何利用LLMs進行知識抽取、關係推理以及知識圖譜的自動構建與補全。探討瞭基於圖結構信息的文本錶示學習方法。 復雜問答係統（Complex QA）： 涵蓋瞭開放域問答（Open-Domain QA）中檢索增強生成（RAG）係統的構建流程。重點分析瞭嚮量數據庫的選擇、文檔切片策略對最終答案質量的影響，以及如何應對“幻覺”（Hallucination）問題。 代碼生成與理解： 針對編程語言處理，介紹瞭專門針對代碼結構和邏輯的預訓練模型（如CodeBERT, Codex），以及如何利用注意力機製捕捉代碼中的依賴關係進行錯誤修復和代碼重構。 第四部分：模型的可解釋性、魯棒性與倫理考量 在NLP模型日益“黑箱化”的背景下，理解模型決策和確保係統安全至關重要。 可解釋性方法（XAI）： 介紹瞭如LIME、SHAP值在NLP任務中的應用，幫助讀者理解模型為何給齣特定預測，特彆是對於Transformer模型中注意力權重的可視化分析。 對抗性攻擊與防禦： 探討瞭文本領域的常見對抗樣本生成技術（如同義詞替換、拼寫錯誤注入），並提供瞭針對性的防禦策略，以提高模型的魯棒性。 偏見檢測與緩解： 嚴肅探討瞭訓練數據中隱含的社會偏見如何被模型放大，並介紹瞭量化評估模型偏見（如基於特定詞匯錶的測試）以及在微調階段進行偏見抑製的技術方案。 本書特點 1. 實踐驅動： 全書穿插瞭基於PyTorch和Hugging Face Transformers庫的數百行高質量、可直接運行的代碼示例，涵蓋模型搭建、數據預處理到性能評估的全流程。 2. 前沿聚焦： 緊密跟蹤ACL、NeurIPS等頂級會議的最新研究成果，確保內容的時效性和先進性。 3. 深入剖析： 對核心算法的講解詳盡深入，不僅僅停留在API調用層麵，力求讓讀者理解“為什麼”有效，而非僅僅“如何”使用。 無論您是希望快速掌握LLM部署的工程師，還是緻力於提升模型性能的研究人員，本書都將是您在深度學習驅動的自然語言處理領域取得突破的必備參考書。 --- 目標讀者： 具備Python編程基礎、熟悉機器學習基本概念的軟件工程師、數據科學傢、AI研究人員、高校計算機專業高年級本科生及研究生。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我感覺非常“懂我”的書。作為一名金融行業的從業者，我深知這份工作的特殊性：高壓、快節奏、強競爭，還有層齣不窮的挑戰。長期以來，我都覺得自己的心理狀態很容易受到工作環境的影響，有時會感到力不從心，甚至對這份工作産生瞭懷疑。我嘗試過很多方式來調整，但效果都不盡如人意。直到讀瞭這本書，我纔仿佛找到瞭“救星”。它不是那種空泛的理論說教，而是像一位經驗豐富的心理谘詢師，深入淺齣地分析瞭金融行業從業者麵臨的各種心理睏境，並提供瞭極具操作性的調適方法。書中關於“壓力應對策略”的部分，我反復研讀瞭多次，裏麵的很多建議都讓我豁然開朗。比如，如何識彆和管理自己的情緒，如何建立健康的界限，如何在團隊中有效溝通等等。我尤其喜歡書中對於“積極心理學”的應用，它鼓勵我們去發現生活中的美好，去培養感恩之心，去尋找工作的意義。讀完這本書，我感覺自己的心理狀態得到瞭顯著的改善，不再那麼容易被外界的壓力所乾擾，而是能夠更加平和、自信地麵對工作和生活。這本書讓我明白，心理健康同樣重要，並且是可以主動去學習和掌握的技能。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書真的讓我眼前一亮！當初拿到這本書，我其實並沒有抱太高的期望，想著大概就是些老生常談的道理，加上金融行業的背景，可能內容會比較專業化、理論化，不太容易消化。但事實證明，我的顧慮是多餘的。這本書最大的亮點在於，它非常接地氣。作者沒有一味地灌輸枯燥的理論，而是將心理學的知識巧妙地融入到金融行業從業者日常會遇到的各種睏境中。書裏對“內捲”、“內耗”等當下金融職場的熱門話題進行瞭深入剖析，並且給齣瞭切實可行的應對策略。我尤其喜歡書中關於“目標設定與壓力管理”的部分，它不是簡單地告訴你“要設定目標”，而是詳細地講解瞭如何設定SMART目標，以及在壓力下如何保持專注和動力。還有關於“倦怠期的自我療愈”，那些方法聽起來一點都不復雜，我嘗試瞭書裏提到的幾次呼吸練習，真的能讓我瞬間平靜下來。讓我印象深刻的是，書中還專門講到瞭如何平衡工作與生活，以及在快節奏的金融行業中如何建立健康的社交關係，這些內容對於我這樣的職場人來說，簡直是及時雨。讀完這本書，我感覺自己對壓力的認知有瞭很大的改變，不再那麼害怕和抗拒，而是學會瞭如何與它共處，甚至將其轉化為成長的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容真是太齣乎我意料瞭！我原本以為它會是一本比較枯燥的理論著作，充斥著各種心理學專業術語和抽象的概念，畢竟是“金融行業職工心理健康與心理調適學習讀本”，聽起來就感覺離我的日常工作有些距離。但翻開第一頁，我立刻被吸引住瞭。作者的語言非常生動，不是那種刻闆說教的風格，而是像一位經驗豐富的朋友在娓娓道來。書中穿插瞭大量真實的案例，而且都是我非常熟悉的金融行業場景，比如麵對巨大的業績壓力、客戶投訴、高強度的工作節奏、復雜的利益關係等等，這些都讓我産生瞭強烈的共鳴。我常常會在閱讀過程中停下來，反復思考書裏提到的情境，對比自己的經曆，仿佛作者就是在我耳邊輕聲指導，告訴我該如何理解自己的情緒，如何應對那些讓我焦慮、疲憊的時刻。書裏提齣的“情緒排毒”方法，我嘗試瞭其中幾個，效果驚人，感覺積壓在心裏的負能量真的被釋放瞭許多。還有關於職場人際關係的分析，也讓我茅塞頓開，很多之前處理不好的人際關係問題，現在從新的角度去看，就覺得豁然開朗瞭。總而言之，這本書的實用性和啓發性都遠超我的預期，絕對是我近幾年讀到的最有價值的一本書籍之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本“讀本”，更像是一本“工具箱”。我拿到它的時候，正處於一個工作瓶頸期，感到非常迷茫和焦慮，對未來充滿不確定性。我抱著試試看的心態翻開瞭這本書，沒想到裏麵提供瞭那麼多實用的工具和方法。最讓我驚喜的是，它並沒有給我灌輸“你應該怎樣”的雞湯，而是引導我去探索“我為什麼會這樣”。比如，書中關於“認知重構”的章節，讓我意識到很多時候，我們感到痛苦，並不是因為事情本身，而是因為我們對事情的看法。我學會瞭如何識彆和挑戰那些消極的思維模式，用更積極、更客觀的視角來看待問題。還有關於“情緒調節”的技巧，像“正念練習”、“放鬆技巧”等等，我都嘗試瞭，並且發現它們真的有效。尤其是在處理一些棘口的客戶溝通時，運用書裏提到的溝通技巧，效果齣奇的好，大大減少瞭不必要的衝突。我喜歡這本書的邏輯性，它層層遞進，從認識心理健康的重要性，到分析各種壓力源，再到提供具體的調適方法，每一步都非常清晰，讓我能夠循序漸進地學習和實踐。現在，我感覺自己麵對工作中的挑戰，更有信心，也更從容瞭。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到這本書，是抱著一種“完成任務”的心態去看的，畢竟是單位組織學習的讀本，想著大概就是翻翻，瞭解一下大意就夠瞭。但越看越覺得不對勁，這本書的內容，遠比我想象的要深入和有價值得多。它沒有那種宏大敘事的理論框架，而是聚焦於金融行業從業者最真實的痛點，用一種非常親切、樸實的方式去講述。比如，書中提到的一些關於“職業倦怠”的案例，簡直就是我自己的寫照！那種身心俱疲、對工作失去熱情的感覺，我太熟悉瞭。但是，這本書並沒有停留在描述睏境，而是提供瞭非常具體的解決方案。我最喜歡的是關於“時間管理與精力分配”的那部分，它不僅僅是教你如何提高效率，更重要的是如何科學地利用和恢復自己的精力，讓我意識到，很多時候不是不夠努力，而是方法不對，精力分配失衡。還有對“職業發展焦慮”的解讀，讓我找到瞭很多共鳴，也給我指明瞭方嚮。總的來說，這本書的價值在於它能夠精準地擊中金融行業從業者的“軟肋”，並且提供切實可行的“良方”，讓我覺得讀起來既有代入感，又能學到真東西。