中餐烹調新手班(最新版丙級技術士技能檢 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:大境文化

作者:朱秋樺

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005年05月16日

价格:NT$ 380

装帧:

isbn号码:9789570410426

丛书系列:

图书标签:

中餐烹饪
烹饪技巧
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厨房教学

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具体描述

新手烹調100分篇 / 新手實戰篇---術科總複習 /

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好的，以下是关于一本与《中餐烹調新手班(最新版丙級技術士技能檢》内容完全不相关的图书的详细简介。 --- 《深度学习与计算机视觉前沿解析》一本探索人工智能核心技术与未来应用的深度指南内容简介本书旨在为具备一定编程基础和数学背景的读者提供一个全面、深入的视角，剖析当前最热门的人工智能领域——深度学习（Deep Learning）及其核心应用方向之一：计算机视觉（Computer Vision）。全书内容紧密围绕理论基础、主流模型架构、关键算法实现以及最新的研究进展展开，力求构建一座连接学术理论与工程实践的坚实桥梁。本书并非一本入门级的速成手册，而是为致力于深入理解和应用先进AI技术的工程师、研究人员、高阶学生准备的进阶参考书。第一部分：深度学习的基石与理论重构 (Foundations and Theoretical Reframing) 第一章：从传统机器学习到人工神经网络的演进本章回顾了20世纪后半叶经典机器学习方法的局限性，特别是特征工程的繁琐性。随后，详细介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元的数学模型、激活函数（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Swish）的选择及其对非线性拟合能力的影响。着重分析了梯度消失和梯度爆炸问题，并引入了现代优化策略的背景知识。第二章：反向传播算法的数学推导与高效实现反向传播（Backpropagation, BP）是训练深度网络的核心。本章将以严谨的链式法则为基础，从数学上完整推导BP算法的细节，包括损失函数梯度与权值更新的联系。不同于教科书上的简化描述，本章会探讨实际计算中如何利用矩阵运算优化计算效率，并对比不同的自动微分（Autodifferentiation）框架实现机制。第三章：优化器的高级策略与收敛性分析优化算法的选择直接决定了模型的训练速度和最终性能。本章不再局限于基础的随机梯度下降（SGD），而是深入探讨了动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp、Adam及其变体（如Nadam、AMSGrad）的内部工作原理。我们将分析这些优化器在不同损失曲面上的收敛特性、参数更新策略，并提供在实际应用中如何根据数据集规模和模型复杂度动态调整学习率的策略（如学习率调度、Warmup）。第四章：正则化、泛化与模型鲁棒性如何确保模型在未见过的数据上表现良好是深度学习面临的核心挑战。本章系统梳理了主要的正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout（及其在不同网络层中的适用性分析）、早停法（Early Stopping）。此外，引入了更先进的泛化界限理论探讨，并讨论了数据增强（Data Augmentation）作为隐式正则化的有效性，以及对抗性训练（Adversarial Training）对模型鲁棒性的提升。第二部分：计算机视觉核心架构与模型演进 (Core Architectures and Model Evolution) 第五章：卷积神经网络（CNN）的结构设计艺术本章聚焦于卷积神经网络，这是现代计算机视觉的基石。从基础的LeNet、AlexNet的突破性贡献讲起，深入剖析了VGG网络通过堆叠小核实现深度化的设计思想。重点分析了GoogLeNet（Inception模块）中如何通过“Inception单元”平衡计算复杂度和特征提取能力，并探讨了残差连接（Residual Connections）在解决深层网络退化问题中的革命性作用。第六章：深度残差网络（ResNet）及其变体 ResNet是深度学习时代的一个里程碑。本章将详细解析残差块（Residual Block）的构建逻辑、恒等映射的引入机制，并分析为什么它可以支持数百甚至上千层的深度网络训练。同时，会涵盖ResNeXt（Cardinality）、DenseNet（密集连接）等对残差结构进行改进的模型，比较它们在参数效率和性能上的权衡。第七章：高效轻量级网络与模型压缩技术在边缘计算和移动设备部署的背景下，模型的轻量化至关重要。本章详细介绍了MobileNet系列（V1, V2, V3）中深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的原理与优势。此外，系统阐述了模型压缩的四大主流技术：剪枝（Pruning，结构化与非结构化）、量化（Quantization，训练后量化与量化感知训练）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及低秩分解。第八章：视觉任务的核心框架：检测、分割与识别本章将应用前面建立的基础，深入研究计算机视觉的三大核心任务： 1. 目标检测：比较基于区域提议（Two-stage）的方法如Faster R-CNN，与单次检测器（One-stage）如YOLO系列（v3/v4/v5/v7）和SSD的性能、速度与精度差异。 2. 语义分割：剖析全卷积网络（FCN）的基本思想，并深入研究U-Net和DeepLab系列在上下文信息捕获上的优化手段。 3. 实例分割：聚焦于Mask R-CNN如何扩展目标检测框架以实现像素级别的精确分割。第三部分：前沿探索与交叉领域融合 (Frontier Exploration and Interdisciplinary Fusion) 第九章：Transformer架构在视觉领域的迁移与应用 (Vision Transformers, ViT) 随着Transformer在自然语言处理（NLP）中取得巨大成功，本章探讨了如何将自注意力机制（Self-Attention）引入到图像处理中。详细解析Vision Transformer (ViT) 的工作流，包括图像Patch的嵌入、位置编码以及多头自注意力（Multi-Head Attention）在全局特征交互方面的优势。同时，讨论了Hybrid模型（如DeiT）如何结合CNN和Transformer的优点。第十章：生成模型与图像合成的新范式 (Generative Models) 生成模型是当前AI研究的热点。本章重点讲解了变分自编码器（VAE）的基础概率模型，并深入对比了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础。随后，详细分析了StyleGAN系列在高质量、高分辨率图像合成上的架构创新，以及扩散模型（Diffusion Models，如DDPM）在图像生成领域展现出的稳定性和多样性优势。第十一章：多模态学习与视觉问答（VQA） AI的未来在于融合。本章探讨了如何将视觉信息（图像/视频）与文本信息进行有效结合。重点分析了多模态特征的对齐策略、融合层设计，以及在视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）等任务中，如何利用跨模态注意力机制实现更深层次的语义理解。第十二章：可解释性人工智能（XAI）在视觉中的实践随着模型复杂度的增加，理解“模型为什么做出某个决策”变得至关重要。本章介绍了为CNN设计的可解释性工具，包括梯度可视化技术如Grad-CAM、Score-CAM，以及通过激活最大化（Activation Maximization）来理解特定神经元所学习到的特征。本章旨在提升读者对模型内部决策过程的洞察力，确保部署的AI系统具备可靠的透明度。结语本书通过结构化的章节安排和严谨的理论推导，力求为读者提供一个扎实且与时俱进的深度学习与计算机视觉知识体系。掌握本书内容，读者将不仅能够复现经典模型，更能理解当前研究热点的底层逻辑，为未来的创新性工作奠定坚实基础。 --- 本书特点：理论与实践并重：每章理论分析后紧跟实际代码实现思路（基于PyTorch/TensorFlow）。前沿覆盖广度：包含了最新的Transformer和扩散模型内容。深入数学细节：对优化器和反向传播的数学推导力求严谨。适用读者：具备Python编程基础，熟悉线性代数和微积分的进阶学习者。

作者简介

朱秋樺

■文化大學生活應用科學研究所

■自1990年從事中西餐點教學迄今

■金樺餐飲專業研習中心負責人

■桃園縣復合餐飲交流協會創會理事長

■宜蘭縣救國團、台北縣瑞芳、三峽鎮農會...等地烹飪、烘焙講師

■活躍於MUCH TV酸甜苦辣食物鏈戀、中原電視台、桃園廣播電台〝大廚開講〞等電視廣播節目，推廣教學樂此不疲

■公共電視『台灣生活通真能煮』烹飪顧問

■著有「大廚私房祕訣800招」---肉類篇、海鮮篇、蛋蔬乾貨篇；10分鐘健康炒、正宗台灣小吃、蒸健康100道…等多本食譜書。

精選相關書目：大廚私房祕訣800招---肉類篇、大廚私房祕訣800招---海鮮篇、大廚私房祕訣800招---蛋蔬乾貨篇、10分鐘健康炒、正宗台灣小吃。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的价值远超我当初购买时对一本“丙级技术士”教材的预期。它不仅仅是一本应试指南，更像是一本精心打磨的中餐“内功心法”手册。很多我在饭店里吃到的、觉得“不可能在家做出来”的菜，在仔细研读了这本书后，我发现背后的逻辑竟然如此清晰和合理。例如，关于如何制作地道的红烧肉，书中对“炒糖色”的描述简直细致入微，从冰糖的选用、火候的控制，到观察糖浆从融化到冒出细密气泡的变化过程，每一个环节都有详尽的文字和视觉描述，让人仿佛身临其境。这种对传统工艺的尊重和细致入微的记录，让我对中餐传统技艺充满了敬意。对于任何一个想从“会做饭”跃升到“做好饭”的人来说，这本书提供了一个坚实而可靠的跳板，它教会的不仅仅是具体的食谱，而是一套完整的、可以迁移到任何中式烹饪场景中的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大收获，是一种烹饪的自信心，这种自信不是盲目的，而是建立在扎实的基本功之上的。我以前做菜总是提心吊胆，总担心火候不对，担心味道不平衡。但自从系统学习了书中的基础知识后，我发现很多看似复杂的菜肴，其内核都是相似的烹饪原理。比如，学会了基础的“焯水”技巧后，无论是处理绿叶蔬菜还是需要去腥的肉类，我都找到了一个统一的处理逻辑。更让我感到惊喜的是，它不仅仅是教你怎么“照做”，更是在鼓励你“理解后创造”。在讲解完几道经典菜谱之后，作者会引导读者去思考，如果用A种油代替B种油会发生什么变化，或者增加一种香料后对整体风味的影响，这种开放式的讨论，极大地激发了我对中餐无限可能性的探索欲。它让我明白，烹饪不仅仅是重复劳动，更是一种充满创造力的艺术。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的排版和设计真的体现了专业性，看得出是下了大功夫的。作为一本技术指导类的书籍，它的视觉引导性非常强。每一道菜品的步骤分解，几乎都是按照工厂流水线的精确度来设计的，时间节点、用量比例，都给出了非常明确的参考范围。这对于我这种习惯了精确操作的“理工科”思维的学习者来说，简直是福音。我特别喜欢它在引入新技巧时，总是会附带一个“常见错误排查”的板块。例如，当讲解如何制作一碗完美的蛋花汤时，它会提前指出新手常犯的错误——比如水太少导致汤汁浓稠，或者搅拌不均匀导致蛋液结块，并给出明确的修正方法。这种预判式的教学，极大地减少了我在实践过程中遇到的挫败感。它不像某些书籍那样，只告诉你“怎么做”，而是会告诉你“为什么这么做”以及“如果做错了该怎么办”，这才是真正负责任的教学态度。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书真的让我对烹饪这件事产生了全新的认识！我之前对中餐的印象还停留在外卖和简单的家常菜阶段，总觉得要做出像样点的菜肴，那得是经验老道的大厨才能办到的事情。拿到这本书，首先被它清晰的结构吸引住了，那种循序渐进的引导方式，简直就像是有一个经验丰富的老师傅在旁边手把手地教你。它不是那种堆砌了无数复杂菜谱的“大百科”，而是更注重基础功的培养。比如，关于刀工的部分，我以前一直觉得只要把菜切开就行了，但书里对“推、拉、滚”等基本刀法的讲解，配上那些图文并茂的演示，让我第一次明白原来切菜也是一门技术活，不同的切法对口感和入味程度影响巨大。再比如，对火候的把控，这本书没有空泛地说“大火快炒”，而是深入剖析了不同炉灶的特性以及油温的判断标准，比如用筷子测试热油的冒泡程度，这些都是我在其他地方学不到的细微之处。读完前几章，我已经迫不及待地想去厨房里实践一番了，感觉自己不再是那个只能跟着网上的视频依葫芦画瓢的新手了，而是有了一套可以信赖的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的妙处在于它精准地抓住了“新手”这个群体的痛点，并且用一种非常实用的方式来解决问题。很多烹饪书要么过于学术化，充斥着各种难以理解的化学反应和术语，要么就是把重点放在那些花里胡哨、不适合日常操作的宴会菜上。但这一本完全不同，它直奔主题，聚焦于那些我们日常三餐中最常出现、但又最容易做失败的菜肴。让我印象特别深刻的是关于基础调味品的讲解，它没有简单地罗列“放点盐，放点酱油”，而是详细介绍了不同品牌和产地的酱油在咸度和鲜味上的差异，以及什么时候应该先放糖来提鲜，什么时候又需要后放醋来保持酸味和香气。这种对细节的极致追求，让我对“调味”这件事的理解从“感觉”上升到了“科学”。而且，书里对食材的处理流程也讲解得极其到位，比如如何正确地给肉类“上浆”以保持其嫩滑，如何处理海鲜才能最大限度地去除腥味，这些都是决定一道菜成败的关键点，但往往被其他书籍一带而过。

评分☆☆☆☆☆