9787122239853 时尚服饰搭配 化学工业出版社 陈邦伟,刘国华著

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陈邦伟,刘国华著 著
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店铺: 聚雅图书专营店
出版社: 化学工业出版社
ISBN:9787122239853
商品编码:30014400328
包装:平装
出版时间:2015-08-01

具体描述

基本信息

书名:时尚服饰搭配

定价:29.8元

作者:陈邦伟,刘国华著

出版社:化学工业出版社

出版日期:2015-08-01

ISBN:9787122239853

字数:135000

页码:

版次:1

装帧:平装

开本:16开

商品重量:0.4kg

编辑推荐


本书遵循理论加实用的编写原则和图文并茂编写形式,全面地讲解了服饰搭配的内涵、要素与美学法则以及服饰搭配中的服饰色彩、服饰造型、服饰材质、配饰几个方面的基本内容,重点围绕服饰搭配中几个关键因素与个人身貌条件的关系展开具体分析,结合实际案例讲解服饰搭配的个性化选择与技巧,突出个人身材亮点,掩饰身体缺陷,更好地展现个人魅力,提升自我形象。
  本书适合形象设计师、服装销售人员、服装行业专业技术人员以及对自身形象要求较高的大众阅读参考。

内容提要


本书遵循理论加实用的编写原则和图文并茂编写形式,全面地讲解了服饰搭配的内涵、要素与美学法则以及服饰搭配中的服饰色彩、服饰造型、服饰材质、配饰几个方面的基本内容,重点围绕服饰搭配中几个关键因素与个人身貌条件的关系展开具体分析,结合实际案例讲解服饰搭配的个性化选择与技巧,突出个人身材亮点,掩饰身体缺陷,更好地展现个人魅力,提升自我形象。
  本书适合形象设计师、服装销售人员、服装行业专业技术人员以及对自身形象要求较高的大众阅读参考。

目录


作者介绍


陈邦伟,上海纺织(集团)有限公司,教授级高工,复旦大学视觉学院、东华大学、上海工程技术大学工程系列硕士生导师、教授、工信部评审专家、中国纺织标准委员会家用纺织标准委员会委员、中国技术创新协会专家、上海市人力资源和社会保障局工程系列职称专家、上海市经济和信息委员会专项资金评审专家、上海研发公共服务平台专家等。
  从事新产品开发《国家技术创新项目计划》、上海市经委《上海市引进技术的消化与吸收项目》、《上海市产学研联合攻关项目》、《上海市科委攻关项目》、《上海纺织控股(集团)公司技术创新计划》等项目,并《芳砜纶产业化关键技术研究》荣获中国纺织行业协会科技进步奖一等奖、《葆莱绒(聚酯细旦中空纤维)》三等奖、《赛帛尔(木棉)混纺线工艺研究与开发应用》三等奖、《涤纶包芯高强缝纫线》三等奖、《PB—绒面印花纤维织物及其制备》三等奖。
  从事服装标准制订:中华人民共和国纺织行业标准、风衣 、 国家发改委FZ/T81010—2008、中华人民共和国纺织行业标准精梳低含毛混纺及纯化纤毛织品 国家发改委z/T24004-2008等。

文摘


序言



《精通Python数据分析与可视化》 内容简介: 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为各行各业专业人士不可或缺的核心竞争力。本书旨在为初学者和有一定基础的开发者提供一套全面、深入且实用的Python数据分析与可视化实战指南。我们摒弃晦涩的理论堆砌,聚焦于工具的最佳实践和实际应用场景,让读者能够快速掌握从数据获取、清洗、处理到最终洞察与展示的全流程。 第一部分:Python与数据科学环境搭建 本部分将作为读者进入数据科学世界的坚实基础。我们首先会详细介绍Anaconda发行版的安装与配置,确保读者拥有一个稳定、高效的科学计算环境。随后,深入讲解Jupyter Notebook和JupyterLab这两个核心交互式编程环境的使用技巧,包括快捷键、魔术命令(Magic Commands)的应用,以及如何有效地组织和管理代码单元。对于版本控制,我们将简要介绍Git的基础概念及其在数据项目协作中的重要性,强调代码的可复现性。 第二部分:Numpy——高性能数值计算的基石 Numpy是Python科学计算的基石。本章将重点剖析其核心——ndarray对象。我们将深入探讨ndarray的创建方式、数据类型(dtype)的精细控制,以及内存布局对性能的影响。重点内容包括高效的向量化操作、广播(Broadcasting)机制的原理与应用,以及矩阵运算的高级技巧,如线性代数函数库(`numpy.linalg`)的使用,为后续的复杂模型建立打下坚实的数学基础。 第三部分:Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据清洗、转换和分析的核心工具。本部分内容最为详实,涵盖了从基础数据结构到复杂数据操作的完整体系: 1. Series与DataFrame深入解析: 详细对比Series和DataFrame的结构特点,讲解索引(Index)的创建、操作与重置,区分`loc`和`iloc`的使用场景及性能差异。 2. 数据导入与导出: 覆盖CSV、Excel(多工作表处理)、JSON,并重点介绍如何高效地从SQL数据库中读取数据(使用`SQLAlchemy`集成)。 3. 数据清洗与预处理: 教授处理缺失值(NaN)的多种策略(插值法、删除法、标记法),理解并应用数据类型转换,以及字符串处理(`str`访问器)的实用技巧。 4. 数据重塑与聚合: 深入讲解`groupby()`的“拆分-应用-合并”范式,掌握透视表(Pivot Tables)和交叉表(Crosstabs)的应用,以及`melt()`和`pivot()`在数据长宽格式转换中的实战价值。 5. 时间序列分析基础: 介绍Pandas对日期时间对象的强大支持,包括日期范围生成、时间频率转换、时间窗口聚合(Rolling/Expanding/Ewm)在金融和物联网数据分析中的应用。 第四部分:数据可视化——洞察的艺术 数据只有可视化才能真正传达信息。本部分将围绕Matplotlib、Seaborn以及Plotly三大主流库展开: 1. Matplotlib基础与定制化: 详细讲解Figure、Axes、Axis的基本概念,掌握如何精确控制图表的每一个元素(标题、标签、图例、注解)。侧重于子图(Subplots)的灵活布局。 2. Seaborn进阶: 利用Seaborn的高级API快速生成统计图表,如散点图矩阵(PairGrid)、分布图(distplot/kdeplot)和回归图(lmplot),专注于探索不同变量间的关系分布。 3. 交互式可视化(Plotly/Bokeh): 介绍如何使用Plotly创建可缩放、可悬停的交互式图表,适用于Web报告和动态演示,提升数据报告的吸引力。 4. 专业图表案例: 针对特定分析任务(如地理空间数据展示、网络图展示),提供相应的可视化解决方案。 第五部分:应用集成与模型准备 在完成数据处理和可视化后,本部分将指导读者如何将成果与更高级的分析工具衔接: 1. 统计建模的桥梁: 简要介绍SciPy在基础统计检验中的应用,以及如何将清洗后的Pandas DataFrame无缝导入Scikit-learn进行机器学习模型的训练和评估。 2. 性能优化技巧: 探讨提升大型数据集处理速度的方法,包括使用Categorical数据类型、优化循环结构、利用Numpy的内存视图,以及并行计算(Dask简介)。 3. 数据报告自动化: 介绍如何结合Papermill或JupyterBook,将整个分析流程打包成可重复执行、自动生成报告的自动化脚本。 本书的每一章节都配有丰富的代码示例和真实的案例数据集,旨在通过“做中学”的方式,确保读者不仅理解理论,更能熟练运用这些工具解决实际工作中的复杂数据挑战。读者在阅读完本书后,将能够独立完成从原始数据到深度业务洞察的全周期数据分析项目。

用户评价

评分

这本书的装帧设计倒是挺有意思的,封面选用了那种低饱和度的莫兰迪色系,给人一种沉静、高级的感觉,这和市面上那些恨不得把所有亮色都堆上去的“爆款穿搭书”形成了鲜明的对比。我翻阅的过程,感觉更像是在浏览一本小众的艺术杂志。它在文字表达上,也保持着一种克制和疏离感,用词考究,很少出现那种网络化、口语化的表达。比如,它会用“形制之变”来代替“衣服样式的改变”,用“质料的叙事性”来探讨面料如何传达穿着者的信息。这种文风很适合那些喜欢深度思考和学术探讨的读者,但对于像我这种希望快速获取信息、图文并茂的实用主义者来说,阅读的门槛稍显高了一些。我经常需要停下来,琢磨一下作者到底想表达的深层含义是什么。我期待的“搭配”部分,更多是关于配饰的取舍、比例的拿捏,比如项链的长度如何配合领口的设计,或者鞋子的尖锐度如何平衡整体的柔和度。这本书似乎更关注宏观的趋势和文化背景,对于那些细微到让人可以立即上手的“小窍门”,着墨不多,这使得我在合上书本时,脑海里浮现的画面更多是历史的剪影,而不是明天衣橱里的景象。

评分

当我读到关于“面料与人体工程学”的那一章时,我产生了一种强烈的“错位感”。作者们用了大量的篇幅讨论羊毛的保暖性、丝绸的光泽度以及合成纤维的透气性等技术细节,这无疑让这本书更偏向于材料学而非我们通常理解的“搭配艺术”。我理解,好的搭配离不开对材质的深刻理解,但这种技术性的描述已经超出了普通消费者,甚至很多入门级设计师的认知范畴。比如,对于什么是“纱支数”,什么又是“经纬密度”,书中给出的解释非常学术化,让人感觉像是在阅读一本纺织工业的技术手册。我原本希望能从中学到如何通过面料的垂坠感来修饰身材的缺陷,或者如何通过混搭不同肌理(比如粗花呢配光滑的皮革)来增加造型的层次感。这本书确实提到了这些概念,但它们往往被埋没在大量的专业术语和化学分析之中,需要读者付出极大的耐心去“挖掘”出那点关于搭配的智慧。所以,如果你是一个想了解服装背后“硬核科技”的材料爱好者,这本书可能是宝藏;但如果你只是一个希望提升衣品、找到适合自己风格的普通人,你可能会觉得这本书的“实用配方”被“工业原料说明书”给淹没了。

评分

坦白讲,我是在一个朋友的推荐下开始看这本书的,她当时对我说:“这本书能让你明白,你为什么‘总觉得’自己的衣服搭不对。”带着这种探究自我穿衣“症结”的目的,我带着极高的热情翻开了它。然而,书中对于“个人风格的塑造”这一核心议题的探讨,似乎总是绕着弯子。它花了大量的篇幅去分析媒介是如何塑造“标准美”的,以及社会阶层如何通过服装进行区隔,这些内容无疑是深刻的,揭示了许多我们习以为常的穿衣规则背后的权力结构。但当我试图将这些理论映射到我自己的衣橱时,却发现有点对不上号。比如,书中大力批判了快时尚对设计的单一化影响,并倡导回归经典款,但对于如何识别一件高品质的“经典款”以及如何将它们融入现代通勤装束,缺乏具体的指导。我更希望看到的是一种平衡,既有理论的支撑,又不失实践的可操作性。这本书的结构更像是先给我灌输了一整套关于“时尚生态系统”的知识,然后期待我自己去“消化吸收”并找到个人定位,这种“放养式”的指导,对于初学者来说,可能会感到有些迷茫,就像给你最顶级的食材,却没教你怎么点火一样。

评分

这本书,说实话,拿到手上的时候,我其实是有点小期待的,毕竟现在大家对“美”的要求越来越高,谁不想把自己打扮得得体又出彩呢?我原本以为这是一本能手把手教你如何根据自己的身形、肤色来挑选衣服,还能给出一些当下最in的混搭技巧的实用手册。读了几章之后,我才发现,这本书的视角似乎更加宏大和理论化一些,它花了大量的篇幅去探讨时尚发展史,从某个历史时期贵族阶层的穿着演变,到工业革命对纺织业的冲击,再到近现代中产阶级兴起后“成衣化”的普及。这种历史的厚重感是挺吸引人的,让我意识到,我们今天穿的每一件T恤、每一条牛仔裤,背后都有着深刻的社会和经济根源。不过,对于急切想知道“明天上班穿什么才不会出错”的我来说,这种理论的铺陈显得有些曲高和寡,就像是看了一部关于建筑结构原理的纪录片,虽然懂了房子的原理,但还是不知道怎么挑个舒服的沙发。我更期待看到的是那种色彩搭配的图例集,或者针对不同场合(比如商务、休闲、派对)的快速穿搭指南,但这本书似乎更热衷于解剖“时尚”这个概念本身,而不是提供快速解决方案。总的来说,它给了我一个更深刻的哲学层面理解时尚,但对于日常穿搭的实操性,我感觉它只停在了“打地基”的阶段。

评分

这本书的论证逻辑非常严谨,这一点我必须承认。作者们似乎对所引用的每一个案例都有着详尽的考证,从服装的剪裁工艺到面料的纤维构成,都有涉及,这体现了出版方对专业性的追求。我印象特别深的是其中关于“色彩心理学”在服饰选择中的应用那一段,它不仅仅是简单地告诉你红色代表热情,蓝色代表冷静,而是深入剖析了不同色阶在不同光线下对人情绪的微妙影响,以及这种影响在不同文化语境下的差异性。然而,这种深度也带来了一个副作用——阅读的疲劳感。由于内容密度非常高,几乎没有可以轻松跳跃阅读的章节。每当我想找点轻松的图例放松一下时,看到的仍然是密集的文字和大量的术语解释。我个人认为,一本关于“时尚服饰搭配”的书,即便要探讨理论,也应该在视觉上给予读者更多的支持。比如,用清晰的对比图来展示某个时代某个版型(如A字裙、H型大衣)的演变,或者用色彩轮来直观地解释“邻近色搭配”的原理。这本书的视觉元素偏少,更多依赖文字构建场景,这使得那些抽象的理论概念,在实际应用时总是缺少一个即时的视觉锚点来帮助记忆和理解。

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