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何国泓 编

图书标签:

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• 健康肌肤

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 文化艺术

ISBN：9787503962370

商品编码：30150090509

开本：16

出版时间：2017-01-01

基本信息

• 商品名称：面膜大学问(美丽就是那么简单)
• 作者：何国泓
• 定价：49
• 出版社：文化艺术
• ISBN号：9787503962370

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-01-01
• 印刷时间：2017-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：155
• 字数：60千字

编辑推荐语

《面膜大学问(美丽就是那么简单)》是作者何国泓针对人们广泛使用的面膜而撰写一本书，解答了人们在购买、使用面膜过程中的各种疑问。以图文并茂的形式，首先让读者了解皮肤的构造、测试皮肤类型的方法，随后深入浅出地论述不同皮肤如何选择适宜的面膜、使用的方法、需要注意的事项，还详细地介绍了不同年龄段的皮肤保养秘笈、各种面膜的功效与成分。此书在手，“美丽就是那么简单”！

目录

CHAPTER 1 认识肌肤，才能改善肌肤
想要好皮肤，先要懂皮肤
你真的了解自己是哪一种肤质？
与肌肤零距离：干性、中性、油性、混合性、敏感性
肌肤警讯不可不知
皮肤底下的深层秘密：每个人的肌肤中都有这些营养素
CHAPTER 2 面膜教父细说美丽膜法
女王们爱用的保养秘方
面膜商机正式起飞
贴、敷、抹、喷样样来
KC面膜教父 2007年**家进入欧洲的面膜厂商
“纸”有坚持一张纸改变面膜历史
揭秘时间：精华液的十大原料
面膜奥秘：只有好配方，没有好纸，效果会减半
创新科技面膜
CHAPTER 3 膜法、魔法，面膜的功效
一片面膜的诞生日记
超快速DIY，自制天然素材面膜
面膜会说话：美白成分大剖析
面膜会说话：保湿成分大剖析
面膜会说话：抗老成分大剖析
面膜会说话：保养成分大剖析
面膜正确用法完整公开
CHAPTER 4 解密面膜大小事
使用面膜后过敏怎么办？
何时是敷脸的*佳时机？
面膜可以天天敷吗？
麦饭石泥膜有多好？
长痘痘可以敷面膜吗？
不同功效的面膜能够交换使用吗？
敷面膜需要洗脸或保养吗？
面膜该如何保存呢？
使用完面膜后，皮肤居然会脱皮？
男生可以敷面膜吗？
面膜价格差异如此大，实质上到底有什么差异呢？
CHAPTER 5 KC面膜教父走向**市场
KC面膜教父**市场足迹
2016女神节北京演讲
·孕妇使用保养品应注意的事项
·什么是奈米？
·微脂体——美丽装载神器
CHAPTER 6 唤醒美丽健康肌肤
睡得早不如睡得巧
可以一心二用的睡眠时间 补眠+保养一次到位
均衡饮食金字塔不可不知的饮食度量衡
水分不是营养却依然重要
彩虹饮食法你**吃进多少美丽营养
运动吧，由内而外打造亮丽自信
瞻前顾后：运动保养不可少
CHAPTER 7 保养没有那么难
保养该从什么时候开始
客制化保养指南
·10～19岁：青春**的肌肤
·20～29岁：多防晒没事，没事多防晒
·30～39岁：补水保湿，守住肌肤转捩点
·40～49岁：防衰抗皱，注意保养品的选择
·50UP：内外兼顾，年龄不留痕迹
卫生福利部目前核准使用13种美白成分
CHAPTER 8 植物性原料介绍 自然美也很简单
植物及萃取类
矿泥类

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿应用的专业书籍的简介： --- 《智械译境：深度学习驱动的自然语言理解与生成实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，如何让机器真正“理解”人类的复杂语言，并生成流畅、富有逻辑且符合语境的文本，已成为人工智能领域最核心的挑战与机遇。《智械译境：深度学习驱动的自然语言理解与生成实践》并非一本浅尝辄止的入门读物，而是一部为资深工程师、研究人员和数据科学家量身打造的、深入探究现代自然语言处理（NLP）系统底层架构与前沿算法的实践指南。 本书深度聚焦于Transformer架构的演进、大规模预训练模型（LLMs）的构建范式，以及如何将这些模型有效地部署到解决实际业务问题的流程中。我们避开了对基础线性代数或初级Python语法的冗余讲解，直接切入当前产业界和学术界最关注的技术细节与工程难题。 第一部分：从基础范式到模型重构（The Architectural Evolution） 本部分奠定了理解现代NLP系统的理论基石，但着重于现代视角下的重构。 1. 序列建模的现代审视： 尽管RNN/LSTM在历史上有重要地位，但本书将重点分析它们在长距离依赖捕获上的根本瓶颈，并迅速过渡到自注意力机制（Self-Attention）的数学原理与并行化优势。我们将详尽解析Multi-Head Attention的计算流程，以及如何通过引入位置编码（Positional Encoding）来恢复序列的顺序信息。 2. Transformer的精细化拆解： 深入剖析Encoder-Decoder结构的每一层——从Layer Normalization的实施细节到Feed-Forward Network中的激活函数选择（如GELU对比ReLU的优势）。我们不仅关注结构，更关注计算效率，探讨如何利用FlashAttention等技术优化GPU内存访问模式，实现万亿级参数模型的训练加速。 3. 高效的训练策略： 讨论如何利用混合精度训练（Mixed Precision Training）和梯度累积（Gradient Accumulation）来突破硬件限制。此外，本书会详细介绍模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）在高配集群上的具体实现，如使用DeepSpeed或FSDP进行高效的分布式优化。 第二部分：大规模语言模型的深层构建与对齐（LLM Architecture and Alignment） 本部分是本书的核心，涵盖了当前最前沿的LLM研发路径。 1. 预训练的艺术与科学： 探讨不同规模预训练数据的质量、清洗策略（如去重、毒性过滤）对最终模型性能的决定性影响。我们将详细分析掩码策略（Masking Strategies），包括BERT式的MLM和GPT式的Causal Language Modeling，以及更复杂的Encoder-Decoder混合预训练目标。 2. 从预训练到指令跟随（Instruction Tuning）： 阐述为何仅有强大的生成能力是不够的。我们深入解析指令微调（Instruction Tuning）的技术流程，包括数据集的构造标准（如SFT数据集的筛选），以及如何利用Prompt Engineering的技巧来引导模型行为。 3. 人类反馈强化学习（RLHF）的实践： 这是实现模型“有用性、诚实性与无害性”的关键步骤。本书将详细介绍奖励模型（Reward Model, RM）的训练流程，包括偏好数据的收集和标注标准。随后，我们将详细推导并实现近端策略优化（PPO）算法在LLM对齐中的应用，重点分析KL散度惩罚项在防止模型“忘记”预训练知识中的作用。 4. 高效推理与部署： 讨论如何将动辄数百GB的模型投入实际服务。内容包括模型量化（Quantization，如INT8、FP8）的精度损失评估，KV Cache优化的原理与实现，以及使用编译优化框架（如TensorRT、ONNX Runtime）进行低延迟部署的具体案例研究。 第三部分：面向特定任务的深度应用与评估（Task-Specific Deep Dive and Evaluation） 本书不再满足于通用模型的展示，而是深入到特定场景下的定制化解决方案。 1. 复杂信息抽取与知识图谱构建： 探讨如何利用基于Span的抽取模型和序列到序列的模型进行关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）。重点分析如何设计Schema-Guided的生成任务，以确保抽取结果的结构化。 2. 跨模态与多语言挑战： 研究如何将Transformer扩展至处理非文本输入（如语音特征或图像Token），并探讨多语言模型（Multilingual Models）在低资源语言上的零样本（Zero-Shot）迁移能力。我们将剖析其背后的共享嵌入空间结构。 3. 可靠性、可解释性与安全性： 评估LLMs的鲁棒性是当前研究的焦点。本书将介绍对抗性攻击（Adversarial Attacks）的构建方法，以及防御机制。同时，我们将探讨使用注意力权重可视化和激活最大化技术来试图理解模型决策过程的方法。 目标读者 本书假定读者具备扎实的Python编程基础，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架，并对基础的机器学习概念有深入理解。它旨在为以下专业人士提供一份高密度、高技术深度的参考资料： NLP算法工程师与机器学习研究员。 希望将前沿LLM技术集成到企业级产品中的架构师。 对理解Transformer底层优化和RLHF流程有强烈兴趣的在读研究生。 《智械译境》提供的是一把解锁下一代智能系统的钥匙，它关注的不是“会使用”API，而是“如何构建、训练和优化”驱动这些API的核心引擎。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排得非常精妙，由浅入深，循序渐进。开篇是基础知识普及，比如面膜的分类、历史沿革，读起来很轻松，像是聊天一样拉近了距离。但很快，它就过渡到了针对不同皮肤问题的“定制化方案”。我最喜欢的是它关于“片状面膜”和“泥状/睡眠面膜”的对比分析。它不仅对比了两者在即时效果上的差异，更深入分析了长期使用对皮肤水油平衡的长期影响。例如，它指出对于油痘肌，过度依赖清洁泥膜可能会破坏皮脂膜，而应该采取分区护理的策略。这种精细到“分区”的指导，是我在其他任何地方都没读到过的。读完这本书，我不再是只在皮肤干燥时才想起敷面膜，而是学会了根据空气湿度、前一晚的饮食、甚至是我的睡眠质量来微调我的面膜计划。它教会我的不是一套固定的公式，而是一套灵活应变的“系统”。所以，这本书对我而言，已经超越了一本普通的美容书籍，它更像是一份贴合我个人生活节奏的“皮肤健康管理蓝图”，让我对“美丽就是那么简单”这句话有了真正务实的体会——简单，源于科学和了解。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书的排版和配图，就觉得作者在用心做内容。它不是那种硬邦邦的教科书，而是非常贴合日常使用的手册感。我最欣赏的是它对“功效性”面膜的拆解分析。比如市面上那些主打“抗炎”、“美白”、“抗衰”的面膜，这本书会直接点明其中核心活性成分的浓度范围、最佳使用频率，甚至连搭配使用的注意事项都写得清清楚楚。举个例子，关于A醇类面膜的使用，很多宣传都会夸大其效果，但这本书里就非常客观地指出了它在贴敷状态下的局限性以及可能的刺激风险，建议搭配哪些舒缓成分一起使用，简直就是为我这种容易敏感的“玻璃心”皮肤量身定做的指南。而且，它没有推销任何特定品牌，而是教会我们如何阅读成分表，如何辨别那些虚假宣传的“黑科技”，这对于一个混迹美妆圈多年的老手来说，都是一次重要的“祛魅”过程。我现在去专柜挑选面膜时，眼睛都自带X光功能了，直接跳过那些华丽的包装，直奔成分列表去找证据。这本书让我明白了，美丽不是玄学，而是严谨的化学和生物学实践，这感觉太棒了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是带着点怀疑的态度打开这本书的，毕竟市面上关于“变美”的书籍太多了，很多都是空话套话。但这本书的叙事方式非常独特，它不只是罗列知识点，而是融入了很多“场景化”的案例分析。比如，书中模拟了“熬夜后的急救敷法”、“长途飞行后的深度修复”以及“医美项目后的温和巩固”，每一个场景都给出了具体的面膜类型选择和操作流程，连敷完后是否需要后续叠加乳霜都有详细的说明，完全做到了手把手教学。我特别喜欢它关于“面膜使用频率的个性化定制”那一章，它强调了皮肤的耐受度和自我修复能力才是决定因素，而不是某个博主建议的“每天一片”。这本书帮我纠正了一个长期以来的坏习惯——过度护理。通过阅读，我学会了何时应该“放空”皮肤，让它自我调节，而不是一味地往上堆叠产品。这种平衡的理念，对我整个护肤哲学都有了颠覆性的影响，让我对“简单就是美”有了更深层次的理解。它教会我的，是如何做减法，这比做加法难多了。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我对护肤的新世界大门，尤其是关于面膜的部分，简直是干货满满！我以前总觉得敷面膜就是个例行公事，随便买哪个牌子的都差不多，但这本书深入浅出地讲解了不同材质面膜的原理，什么生物纤维、水刺布、无纺布，它们对精华液的吸附和渗透能力到底有什么区别，这一点我以前完全没意识到。它不仅仅停留在“补水”这个笼统的概念上，而是细致地分析了不同成分如何作用于皮肤的角质层、真皮层，甚至提到了分子大小对吸收率的影响。我记得有一章专门讲了如何根据自己的肤质——比如我这种混干皮，在干燥的换季期应该侧重于哪种保湿剂的复配，而不是盲目追求高浓度的所谓“猛药”。读完之后，我立刻去梳理了我家那堆面膜，淘汰了不少“无效社交”产品，转而开始根据书里的指导，有针对性地选择那些真正能解决我皮肤问题的面膜。以前我总觉得贵的就是好的，现在我明白了，了解背后的科学原理比盲目跟风重要一万倍。这本书的价值在于，它让你从一个被动的消费者，变成了一个主动的“皮肤管理者”，让我对日常护肤有了一种掌控感，而不是稀里糊涂地往脸上涂抹一堆东西。这种知识层面的提升，远比任何一次昂贵的美容疗程都来得实在和长久。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度远超出了我对一本“护肤指南”的预期。它在讨论面膜时，竟然涉及到了皮肤屏障的脂质结构和神经酰胺的补充机制，这简直是把我带到了一个准医学讨论的层面。我原以为只是教我怎么敷面膜，结果它把面膜的载体材料、活性成分的渗透动力学，甚至连敷面膜时环境的湿度控制都考虑进去了。作者的专业素养非常高，但行文却保持了极佳的可读性，很多复杂的生物化学过程，都用非常形象的比喻来解释，让我这个非专业人士也能轻松消化。比如，它用“海绵吸水”和“渗透泵原理”来对比不同面膜的补水效果，瞬间就清晰明了。更让我印象深刻的是，书中有一部分专门讨论了“天然植物提取物”的局限性与潜在风险，提醒读者警惕那些过度依赖概念而缺乏有效浓度支持的所谓“纯天然”产品。这让我对那些打着“XX花提取物”旗号的网红面膜彻底“脱粉”了，因为它提供了理性审视产品的工具，而不是单纯的赞美。这本书，更像是一本帮助我们建立独立思考能力的工具书。