開店寶典-147道創業必學經典飲料

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出版者:朱雀文化
作者:蔣馥安
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2003年07月22日
价格:NT$ 350
装帧:
isbn号码:9789570309942
丛书系列:
图书标签:
  • 饮料
  • 创业
  • 开店
  • 餐饮
  • 饮品
  • 配方
  • 教程
  • 经营
  • 实战
  • 宝典
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具体描述

蔣馥安老師陸續將教學心得整理出版了《冰砂大全——112道最流行的冰砂》、《百變紅茶——112道最受歡迎的紅茶•奶茶》、《清瘦蔬果汁——112道變瘦變漂亮的蔬果汁》、《咖啡經典——113道不可錯過的冰熱咖啡》,迄今暢銷近6萬冊;還賣出了大陸版權。

好的,这里为您提供一本与《開店寶典-147道創業必學經典飲料》内容完全无关的图书简介,旨在详细描述一本讲述深度学习在自然语言处理中的前沿应用的专业书籍。 深入理解与实践:基于Transformer架构的自然语言处理前沿技术 书籍核心:从理论基石到行业突破的全面指南 本书旨在为深度学习研究人员、资深软件工程师以及对自然语言处理(NLP)领域抱有浓厚兴趣的专业人士,提供一套系统、深入且前沿的技术解析。我们不再关注基础的统计模型或早期的循环神经网络(RNNs),而是将焦点完全集中于自注意力机制(Self-Attention)的革命性力量,特别是以Transformer架构为核心的最新进展及其在复杂语言任务中的实战应用。 本书结构设计严谨,从奠定理论基础开始,逐步深入到最尖端的模型部署和优化策略,确保读者不仅能理解“如何做”,更能洞悉“为何有效”以及“未来走向”。 --- 第一部分:Transformer架构的基石与演变 (The Foundation and Evolution of Transformer) 本部分将彻底解构Transformer模型的内部机制,这是理解现代NLP的必经之路。 第一章:注意力机制的复兴:从Seq2Seq到自注意力 机制的数学剖析: 详细阐述点积注意力(Dot-Product Attention)的计算流程、残差连接(Residual Connections)和层归一化(Layer Normalization)在稳定训练中的关键作用。 多头注意力(Multi-Head Attention)的魔力: 解释多头如何允许模型从不同的表示子空间中捕获信息,并提供不同粒度的上下文理解。 位置编码的创新: 深入探讨绝对位置编码、相对位置编码(如T5中的RPE)以及旋转位置编码(RoPE)的设计哲学及其对长序列处理性能的影响。 第二章:预训练范式的革命:BERT族与单向模型的对决 双向编码器(BERT/RoBERTa): 深入研究掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务的原理,以及如何在实际数据集中微调(Fine-tuning)以适应下游任务。 自回归解码器(GPT系列): 剖析因果掩码(Causal Masking)如何实现流畅的文本生成,以及GPT模型如何通过扩大模型规模和数据集实现涌现能力(Emergent Abilities)。 编码器-解码器(BART/T5): 探讨Seq2Seq Transformer在机器翻译、文本摘要等任务中的统一表示框架,特别关注T5中“Text-to-Text”范式的强大普适性。 --- 第二部分:前沿模型的高级应用与优化 (Advanced Applications and Optimization) 本部分将聚焦于如何在实际工程环境中部署和优化这些庞大的模型,以解决现实世界中的复杂问题。 第三章:高效能与小型化:解决部署难题 知识蒸馏(Knowledge Distillation): 详细介绍如何将大型“教师模型”的知识迁移到轻量级“学生模型”中(如DistilBERT),并评估性能损失的可接受范围。 模型剪枝与量化: 深入探讨结构化剪枝(Structured Pruning)和非结构化剪枝的方法,以及如何使用INT8或更低精度进行量化训练和推理,以显著减少内存占用和延迟。 稀疏激活与专家混合模型(MoE): 解析Mixture-of-Experts架构如何通过激活模型中特定“专家”子网络,在保持极高参数量的同时,有效控制计算资源的消耗,实现高效扩展。 第四章:长文本处理与检索增强生成(RAG) 超越上下文窗口限制: 分析长文档摘要、问答等任务中,如何通过分块处理、滑动窗口注意力机制(如Longformer)来有效处理数万甚至数十万Token的输入。 RAG系统的构建与优化: 详细介绍检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)的完整流水线,包括高质量向量数据库的选择(如Faiss, Pinecone)、高效的嵌入模型(Embedding Models)训练与迭代,以及重排(Re-ranking)策略对最终生成质量的决定性影响。 幻觉(Hallucination)的量化与缓解: 探讨评估模型生成事实准确性的新指标,并介绍通过引入外部知识校验机制(Verification Modules)来抑制生成模型“一本正经地胡说八道”的工程方法。 --- 第三部分:跨模态融合与伦理责任 (Multimodality and Ethical Responsibilities) 本部分将视野扩展到NLP的边界,探索其与其他人工智能领域的交汇点,并强调负责任的AI实践。 第五章:视觉与语言的交织:多模态Transformer 图像-文本对齐: 介绍如CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习(Contrastive Learning)在巨大的图像-文本对中学习统一的语义空间。 视觉问答(VQA)与图像生成: 分析如何利用Transformer处理视觉特征(通过ViT等)并将其与语言指令结合,实现复杂的视觉推理和高质量的文本到图像生成(如DALL-E 2的核心机制)。 第六章:可信赖的AI:公平性、偏见与可解释性 偏见审计与缓解: 深入分析预训练数据集中隐含的社会偏见(如性别、种族偏见)是如何被模型捕获和放大的,并提供工具和方法(如对抗性去偏技术)来量化和减轻这些偏差。 模型可解释性(XAI for NLP): 探讨LIME、SHAP以及注意力权重分析等技术如何帮助我们理解特定预测背后的决策逻辑,对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 安全与防御: 分析对抗性攻击(Adversarial Attacks)如何通过微小的文本扰动误导模型,并介绍水印技术和鲁棒性训练方法,以构建更具韧性的NLP系统。 目标读者与本书特色 本书不适合初学者入门,它假设读者已熟练掌握Python编程、深度学习框架(PyTorch/TensorFlow基础操作),并对基本的神经网络概念有清晰认知。 本书特色: 1. 深度源码级解析: 不仅介绍概念,更深入到主流开源库(如Hugging Face Transformers库的底层实现逻辑)进行剖析。 2. 实战导向的代码示例: 每章关键技术点均配备可直接复现的Jupyter Notebook代码片段,强调性能调优和资源效率。 3. 前沿论文追踪: 内容紧密结合近三年顶级会议(ACL, NeurIPS, ICML)的代表性突破成果,确保知识的时效性。 阅读本书后,您将有能力设计、训练、优化并部署下一代基于Transformer的NLP解决方案,在快速迭代的AI前沿占据领先地位。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我最欣赏《開店寶典-147道創業必學經典飲料》中关于“成本控制与盈利模型”的分析部分。在当前竞争激烈的饮品市场,利润空间已经被压缩得很薄了,如何在高品质和低成本之间找到黄金平衡点,是决定生死的关键。这本书并没有回避这个敏感话题,而是非常坦诚地列举了不同原料在不同采购量下的价格区间,并提供了一套快速计算毛利率的公式。我对比了一下我目前正在使用的进货价格和书中的建议,发现自己确实在某些环节存在优化空间。此外,它还提供了一些季节性促销的思路,以及如何通过调整配料的组合来创造出高利润率的“隐藏爆款”。这种深入到财务层面的指导,让这本书的价值从一本技术手册,升华成了一本商业运营指南。对于那些只懂产品、不懂经营的“技术流”创业者来说,这部分内容简直是雪中送炭。

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这本《開店寶典-147道創業必學經典飲料》的装帧和设计真是让人眼前一亮,那种带着些许复古又充满活力的配色,一下子就抓住了我的注意力。我本来对手头的餐饮项目就有些迷茫,翻开这本书,感觉像找到了一位经验老到的老师傅在身边指导。内容排版非常清晰,就算是像我这种对饮品制作流程不太熟悉的新手,也能很快找到重点。我特别欣赏它对基础知识的讲解,不是那种干巴巴的理论堆砌,而是结合了实际操作中的常见误区和应对方法。比如,关于如何选择咖啡豆的品种,书里就用很生动的比喻,一下子就让人明白了不同烘焙程度对最终风味的影响。而且,它不仅仅是教你怎么“做”一杯饮料,更是在潜移默化中教你如何去“思考”一杯饮品的灵魂所在。书中对于原材料的采购渠道和成本控制也有独到的见解,这些都是我们在筹备初期最头疼却又不得不重视的环节。老实说,光是这些前期的准备工作指南,就已经值回票价了。它让我感觉自己不是在看一本食谱,而是在参与一场系统的创业实战培训,非常实用,值得推荐给所有有志于开店的朋友们。

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说实话,我对很多市面上的“宝典”类书籍抱持着一种审慎的态度,总觉得它们的内容往往流于表面,光有标题唬人。但《開店寶典-147道創業必學經典飲料》完全颠覆了我的这种刻板印象。它最让我惊艳的地方在于其对“经典”二字的深刻理解和创新处理。书里收录的那些饮品配方,绝不是简单地复制粘贴网上的零散资料,而是经过了细致的口味平衡和市场验证。我尝试着按照书中的步骤复刻了几款热销的奶茶和气泡水,成品的效果简直可以用惊艳来形容——那种层次感和回甘的持久度,是我自己摸索时怎么也达不到的。更重要的是,作者在讲解每款饮品的历史背景和文化内涵时,那种娓娓道来的叙事方式,让制作过程充满了仪式感。这对于我们这些注重品牌故事和顾客体验的创业者来说,无疑是巨大的加分项。它教会我的不仅仅是配比克数,更是如何将一杯饮品提升到“有故事”的层面,让顾客愿意为这份用心买单。这种深度挖掘,真是太难得了。

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这本书的排版设计充满了现代感,色彩运用大胆却不失专业,让人在学习过程中心情非常舒畅。我特别喜欢它在介绍每一种饮品时,都会附带一张“风味雷达图”,直观地展示了酸度、甜度、醇厚度和清爽度的占比,这对于想要根据地方口味进行微调的经营者来说,简直是神器。我尝试根据雷达图对其中一款水果茶进行了酸度的微调,结果顾客反馈一致好评,认为比之前“更解渴,更清新”。这种科学化的味觉分析工具,体现了作者对饮品制作的系统性认知,而非仅凭感觉。而且,书中的语言风格非常亲切,没有使用过多的行业术语来故作高深,而是用一种鼓励和赋能的口吻,让人在遇到困难时,也愿意继续钻研下去。它成功地将复杂的调配艺术,转化成了一套可复制、可学习的标准化流程,极大地降低了创业的门槛。

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阅读体验上,这本书的节奏把握得相当到位,读起来完全不枯燥,甚至带有一种探索未知领域的兴奋感。特别是关于“设备维护与日常清洁”的那一章,写得极其详尽,可以说是手把手地教你如何避免设备故障带来的停业损失。我之前开店时,因为不懂如何正确保养封口机,导致返修了好几次,光是耽误的时间和金钱就不少。如果早点看到这本书,这些弯路就能完全避免了。它似乎洞察了每一个初创者在实际运营中会遇到的所有“坑”。除了硬核的技术知识,书中还穿插了一些关于顾客服务和快速应对投诉的软技巧,这些内容虽然不是直接关于饮品制作的,但对于提升整体店面运营效率却有着不可替代的作用。总而言之,这本书仿佛是一位全能的店长导师,从前场到后厨,从产品到管理,都给出了非常接地气且可执行的建议,实用性远超预期。

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