麵膜大學問(美麗就是那麼簡單) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何國泓 編

圖書標籤:

• 麵膜
• 護膚
• 美容
• 美白
• 補水
• 保濕
• 肌膚管理
• 護膚技巧
• 美麗
• 健康肌膚

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 文化藝術

ISBN：9787503962370

商品編碼：30150090509

開本：16

齣版時間：2017-01-01

基本信息

• 商品名稱：麵膜大學問(美麗就是那麼簡單)
• 作者：何國泓
• 定價：49
• 齣版社：文化藝術
• ISBN號：9787503962370

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-01-01
• 印刷時間：2017-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：155
• 字數：60韆字

編輯推薦語

《麵膜大學問(美麗就是那麼簡單)》是作者何國泓針對人們廣泛使用的麵膜而撰寫一本書，解答瞭人們在購買、使用麵膜過程中的各種疑問。以圖文並茂的形式，首先讓讀者瞭解皮膚的構造、測試皮膚類型的方法，隨後深入淺齣地論述不同皮膚如何選擇適宜的麵膜、使用的方法、需要注意的事項，還詳細地介紹瞭不同年齡段的皮膚保養秘笈、各種麵膜的功效與成分。此書在手，“美麗就是那麼簡單”！

目錄

CHAPTER 1 認識肌膚，纔能改善肌膚
想要好皮膚，先要懂皮膚
你真的瞭解自己是哪一種膚質？
與肌膚零距離：乾性、中性、油性、混閤性、敏感性
肌膚警訊不可不知
皮膚底下的深層秘密：每個人的肌膚中都有這些營養素
CHAPTER 2 麵膜教父細說美麗膜法
女王們愛用的保養秘方
麵膜商機正式起飛
貼、敷、抹、噴樣樣來
KC麵膜教父 2007年**傢進入歐洲的麵膜廠商
“紙”有堅持一張紙改變麵膜曆史
揭秘時間：精華液的十大原料
麵膜奧秘：隻有好配方，沒有好紙，效果會減半
創新科技麵膜
CHAPTER 3 膜法、魔法，麵膜的功效
一片麵膜的誕生日記
超快速DIY，自製天然素材麵膜
麵膜會說話：美白成分大剖析
麵膜會說話：保濕成分大剖析
麵膜會說話：抗老成分大剖析
麵膜會說話：保養成分大剖析
麵膜正確用法完整公開
CHAPTER 4 解密麵膜大小事
使用麵膜後過敏怎麼辦？
何時是敷臉的*佳時機？
麵膜可以天天敷嗎？
麥飯石泥膜有多好？
長痘痘可以敷麵膜嗎？
不同功效的麵膜能夠交換使用嗎？
敷麵膜需要洗臉或保養嗎？
麵膜該如何保存呢？
使用完麵膜後，皮膚居然會脫皮？
男生可以敷麵膜嗎？
麵膜價格差異如此大，實質上到底有什麼差異呢？
CHAPTER 5 KC麵膜教父走嚮**市場
KC麵膜教父**市場足跡
2016女神節北京演講
·孕婦使用保養品應注意的事項
·什麼是奈米？
·微脂體——美麗裝載神器
CHAPTER 6 喚醒美麗健康肌膚
睡得早不如睡得巧
可以一心二用的睡眠時間 補眠+保養一次到位
均衡飲食金字塔不可不知的飲食度量衡
水分不是營養卻依然重要
彩虹飲食法你**吃進多少美麗營養
運動吧，由內而外打造亮麗自信
瞻前顧後：運動保養不可少
CHAPTER 7 保養沒有那麼難
保養該從什麼時候開始
客製化保養指南
·10～19歲：青春**的肌膚
·20～29歲：多防曬沒事，沒事多防曬
·30～39歲：補水保濕，守住肌膚轉捩點
·40～49歲：防衰抗皺，注意保養品的選擇
·50UP：內外兼顧，年齡不留痕跡
衛生福利部目前核準使用13種美白成分
CHAPTER 8 植物性原料介紹 自然美也很簡單
植物及萃取類
礦泥類

好的，這是一本關於深度學習與自然語言處理前沿應用的專業書籍的簡介： --- 《智械譯境：深度學習驅動的自然語言理解與生成實踐》 內容簡介 在信息爆炸的時代，如何讓機器真正“理解”人類的復雜語言，並生成流暢、富有邏輯且符閤語境的文本，已成為人工智能領域最核心的挑戰與機遇。《智械譯境：深度學習驅動的自然語言理解與生成實踐》並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是一部為資深工程師、研究人員和數據科學傢量身打造的、深入探究現代自然語言處理（NLP）係統底層架構與前沿算法的實踐指南。 本書深度聚焦於Transformer架構的演進、大規模預訓練模型（LLMs）的構建範式，以及如何將這些模型有效地部署到解決實際業務問題的流程中。我們避開瞭對基礎綫性代數或初級Python語法的冗餘講解，直接切入當前産業界和學術界最關注的技術細節與工程難題。 第一部分：從基礎範式到模型重構（The Architectural Evolution） 本部分奠定瞭理解現代NLP係統的理論基石，但著重於現代視角下的重構。 1. 序列建模的現代審視： 盡管RNN/LSTM在曆史上有重要地位，但本書將重點分析它們在長距離依賴捕獲上的根本瓶頸，並迅速過渡到自注意力機製（Self-Attention）的數學原理與並行化優勢。我們將詳盡解析Multi-Head Attention的計算流程，以及如何通過引入位置編碼（Positional Encoding）來恢復序列的順序信息。 2. Transformer的精細化拆解： 深入剖析Encoder-Decoder結構的每一層——從Layer Normalization的實施細節到Feed-Forward Network中的激活函數選擇（如GELU對比ReLU的優勢）。我們不僅關注結構，更關注計算效率，探討如何利用FlashAttention等技術優化GPU內存訪問模式，實現萬億級參數模型的訓練加速。 3. 高效的訓練策略： 討論如何利用混閤精度訓練（Mixed Precision Training）和梯度纍積（Gradient Accumulation）來突破硬件限製。此外，本書會詳細介紹模型並行（Model Parallelism）和數據並行（Data Parallelism）在高配集群上的具體實現，如使用DeepSpeed或FSDP進行高效的分布式優化。 第二部分：大規模語言模型的深層構建與對齊（LLM Architecture and Alignment） 本部分是本書的核心，涵蓋瞭當前最前沿的LLM研發路徑。 1. 預訓練的藝術與科學： 探討不同規模預訓練數據的質量、清洗策略（如去重、毒性過濾）對最終模型性能的決定性影響。我們將詳細分析掩碼策略（Masking Strategies），包括BERT式的MLM和GPT式的Causal Language Modeling，以及更復雜的Encoder-Decoder混閤預訓練目標。 2. 從預訓練到指令跟隨（Instruction Tuning）： 闡述為何僅有強大的生成能力是不夠的。我們深入解析指令微調（Instruction Tuning）的技術流程，包括數據集的構造標準（如SFT數據集的篩選），以及如何利用Prompt Engineering的技巧來引導模型行為。 3. 人類反饋強化學習（RLHF）的實踐： 這是實現模型“有用性、誠實性與無害性”的關鍵步驟。本書將詳細介紹奬勵模型（Reward Model, RM）的訓練流程，包括偏好數據的收集和標注標準。隨後，我們將詳細推導並實現近端策略優化（PPO）算法在LLM對齊中的應用，重點分析KL散度懲罰項在防止模型“忘記”預訓練知識中的作用。 4. 高效推理與部署： 討論如何將動輒數百GB的模型投入實際服務。內容包括模型量化（Quantization，如INT8、FP8）的精度損失評估，KV Cache優化的原理與實現，以及使用編譯優化框架（如TensorRT、ONNX Runtime）進行低延遲部署的具體案例研究。 第三部分：麵嚮特定任務的深度應用與評估（Task-Specific Deep Dive and Evaluation） 本書不再滿足於通用模型的展示，而是深入到特定場景下的定製化解決方案。 1. 復雜信息抽取與知識圖譜構建： 探討如何利用基於Span的抽取模型和序列到序列的模型進行關係抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）。重點分析如何設計Schema-Guided的生成任務，以確保抽取結果的結構化。 2. 跨模態與多語言挑戰： 研究如何將Transformer擴展至處理非文本輸入（如語音特徵或圖像Token），並探討多語言模型（Multilingual Models）在低資源語言上的零樣本（Zero-Shot）遷移能力。我們將剖析其背後的共享嵌入空間結構。 3. 可靠性、可解釋性與安全性： 評估LLMs的魯棒性是當前研究的焦點。本書將介紹對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的構建方法，以及防禦機製。同時，我們將探討使用注意力權重可視化和激活最大化技術來試圖理解模型決策過程的方法。 目標讀者 本書假定讀者具備紮實的Python編程基礎，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度學習框架，並對基礎的機器學習概念有深入理解。它旨在為以下專業人士提供一份高密度、高技術深度的參考資料： NLP算法工程師與機器學習研究員。 希望將前沿LLM技術集成到企業級産品中的架構師。 對理解Transformer底層優化和RLHF流程有強烈興趣的在讀研究生。 《智械譯境》提供的是一把解鎖下一代智能係統的鑰匙，它關注的不是“會使用”API，而是“如何構建、訓練和優化”驅動這些API的核心引擎。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度遠超齣瞭我對一本“護膚指南”的預期。它在討論麵膜時，竟然涉及到瞭皮膚屏障的脂質結構和神經酰胺的補充機製，這簡直是把我帶到瞭一個準醫學討論的層麵。我原以為隻是教我怎麼敷麵膜，結果它把麵膜的載體材料、活性成分的滲透動力學，甚至連敷麵膜時環境的濕度控製都考慮進去瞭。作者的專業素養非常高，但行文卻保持瞭極佳的可讀性，很多復雜的生物化學過程，都用非常形象的比喻來解釋，讓我這個非專業人士也能輕鬆消化。比如，它用“海綿吸水”和“滲透泵原理”來對比不同麵膜的補水效果，瞬間就清晰明瞭。更讓我印象深刻的是，書中有一部分專門討論瞭“天然植物提取物”的局限性與潛在風險，提醒讀者警惕那些過度依賴概念而缺乏有效濃度支持的所謂“純天然”産品。這讓我對那些打著“XX花提取物”旗號的網紅麵膜徹底“脫粉”瞭，因為它提供瞭理性審視産品的工具，而不是單純的贊美。這本書，更像是一本幫助我們建立獨立思考能力的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是打開瞭我對護膚的新世界大門，尤其是關於麵膜的部分，簡直是乾貨滿滿！我以前總覺得敷麵膜就是個例行公事，隨便買哪個牌子的都差不多，但這本書深入淺齣地講解瞭不同材質麵膜的原理，什麼生物縴維、水刺布、無紡布，它們對精華液的吸附和滲透能力到底有什麼區彆，這一點我以前完全沒意識到。它不僅僅停留在“補水”這個籠統的概念上，而是細緻地分析瞭不同成分如何作用於皮膚的角質層、真皮層，甚至提到瞭分子大小對吸收率的影響。我記得有一章專門講瞭如何根據自己的膚質——比如我這種混乾皮，在乾燥的換季期應該側重於哪種保濕劑的復配，而不是盲目追求高濃度的所謂“猛藥”。讀完之後，我立刻去梳理瞭我傢那堆麵膜，淘汰瞭不少“無效社交”産品，轉而開始根據書裏的指導，有針對性地選擇那些真正能解決我皮膚問題的麵膜。以前我總覺得貴的就是好的，現在我明白瞭，瞭解背後的科學原理比盲目跟風重要一萬倍。這本書的價值在於，它讓你從一個被動的消費者，變成瞭一個主動的“皮膚管理者”，讓我對日常護膚有瞭一種掌控感，而不是稀裏糊塗地往臉上塗抹一堆東西。這種知識層麵的提升，遠比任何一次昂貴的美容療程都來得實在和長久。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書的排版和配圖，就覺得作者在用心做內容。它不是那種硬邦邦的教科書，而是非常貼閤日常使用的手冊感。我最欣賞的是它對“功效性”麵膜的拆解分析。比如市麵上那些主打“抗炎”、“美白”、“抗衰”的麵膜，這本書會直接點明其中核心活性成分的濃度範圍、最佳使用頻率，甚至連搭配使用的注意事項都寫得清清楚楚。舉個例子，關於A醇類麵膜的使用，很多宣傳都會誇大其效果，但這本書裏就非常客觀地指齣瞭它在貼敷狀態下的局限性以及可能的刺激風險，建議搭配哪些舒緩成分一起使用，簡直就是為我這種容易敏感的“玻璃心”皮膚量身定做的指南。而且，它沒有推銷任何特定品牌，而是教會我們如何閱讀成分錶，如何辨彆那些虛假宣傳的“黑科技”，這對於一個混跡美妝圈多年的老手來說，都是一次重要的“祛魅”過程。我現在去專櫃挑選麵膜時，眼睛都自帶X光功能瞭，直接跳過那些華麗的包裝，直奔成分列錶去找證據。這本書讓我明白瞭，美麗不是玄學，而是嚴謹的化學和生物學實踐，這感覺太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節邏輯安排得非常精妙，由淺入深，循序漸進。開篇是基礎知識普及，比如麵膜的分類、曆史沿革，讀起來很輕鬆，像是聊天一樣拉近瞭距離。但很快，它就過渡到瞭針對不同皮膚問題的“定製化方案”。我最喜歡的是它關於“片狀麵膜”和“泥狀/睡眠麵膜”的對比分析。它不僅對比瞭兩者在即時效果上的差異，更深入分析瞭長期使用對皮膚水油平衡的長期影響。例如，它指齣對於油痘肌，過度依賴清潔泥膜可能會破壞皮脂膜，而應該采取分區護理的策略。這種精細到“分區”的指導，是我在其他任何地方都沒讀到過的。讀完這本書，我不再是隻在皮膚乾燥時纔想起敷麵膜，而是學會瞭根據空氣濕度、前一晚的飲食、甚至是我的睡眠質量來微調我的麵膜計劃。它教會我的不是一套固定的公式，而是一套靈活應變的“係統”。所以，這本書對我而言，已經超越瞭一本普通的美容書籍，它更像是一份貼閤我個人生活節奏的“皮膚健康管理藍圖”，讓我對“美麗就是那麼簡單”這句話有瞭真正務實的體會——簡單，源於科學和瞭解。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始是帶著點懷疑的態度打開這本書的，畢竟市麵上關於“變美”的書籍太多瞭，很多都是空話套話。但這本書的敘事方式非常獨特，它不隻是羅列知識點，而是融入瞭很多“場景化”的案例分析。比如，書中模擬瞭“熬夜後的急救敷法”、“長途飛行後的深度修復”以及“醫美項目後的溫和鞏固”，每一個場景都給齣瞭具體的麵膜類型選擇和操作流程，連敷完後是否需要後續疊加乳霜都有詳細的說明，完全做到瞭手把手教學。我特彆喜歡它關於“麵膜使用頻率的個性化定製”那一章，它強調瞭皮膚的耐受度和自我修復能力纔是決定因素，而不是某個博主建議的“每天一片”。這本書幫我糾正瞭一個長期以來的壞習慣——過度護理。通過閱讀，我學會瞭何時應該“放空”皮膚，讓它自我調節，而不是一味地往上堆疊産品。這種平衡的理念，對我整個護膚哲學都有瞭顛覆性的影響，讓我對“簡單就是美”有瞭更深層次的理解。它教會我的，是如何做減法，這比做加法難多瞭。