考研英语高频词汇掌中宝

考研英语高频词汇掌中宝 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:新华出版社
作者:夏徛荣
出品人:
页数:450
译者:
出版时间:2006-2
价格:16.00元
装帧:
isbn号码:9787501169863
丛书系列:
图书标签:
  • 考研英语
  • 词汇
  • 高频词汇
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  • 掌中宝
  • 英语词汇
  • 研究生入学考试
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具体描述

内容提要:

1、选词求精易全。

2、真实语境中的例句。

3、科学处理超纲词汇的蕴涵含义。

4、“神奇记忆卡”神奇助记。

好的,这是一份针对“考研英语高频词汇掌中宝”以外的其他图书内容的详细简介,旨在提供丰富、深入的阅读体验。 --- 图书名称: 《深度学习:从理论到实践的系统工程》 图书简介 一、 宏大叙事:人工智能浪潮下的认知革命 本书《深度学习:从理论到实践的系统工程》并非一本简单的入门手册,而是一部旨在为读者构建完整、严谨、前沿的深度学习知识体系的权威著作。在当前这个由数据驱动、算法革新的时代,深度学习已不再是少数专家的“黑箱”技术,而是驱动现代科技进步的核心引擎。本书深刻认识到,要真正驾驭这股浪潮,从业者必须超越对特定框架调用的表层操作,深入理解其背后的数学原理、统计学基础与工程实现细节。 本书的撰写跨越了理论的抽象与工程的实用之间广阔的鸿沟,力求为本科高年级学生、研究生、算法工程师及希望向人工智能领域转型的技术人员,提供一个全面、可操作的知识地图。我们坚信,只有理解了“为什么”和“怎么做”的内在逻辑,才能在面对未来快速迭代的技术变革时保持定力与竞争力。 二、 内容架构:五大核心板块的层层递进 全书内容被精心设计为五大逻辑清晰、相互支撑的核心板块,确保知识的吸收是一个循序渐进、螺旋上升的过程。 第一板块:基础奠基——数学与统计的重装回溯 在正式进入神经网络之前,本书花费了大量的篇幅来夯实读者对必要数学工具的掌握。这部分内容不仅限于传统的线性代数(矩阵分解、特征值分析)和多元微积分(链式法则、梯度计算),更侧重于其在优化算法中的具体应用。我们深入讲解了概率论与信息论在衡量模型不确定性与信息熵中的关键作用。特别值得一提的是,我们对凸优化理论进行了详尽的梳理,这是理解所有现代优化器(如SGD、Adam)收敛性的基石。本板块的目标是让读者能够独立推导出大多数经典模型的前向和反向传播过程,而非仅仅依赖于库函数。 第二板块:核心引擎——神经网络的结构与模型演化 本板块是全书的理论核心。我们从最基础的感知机和多层感知机(MLP)出发,详细剖析了激活函数(ReLU系列、Sigmoid、Tanh)的引入动机与计算特性。随后,我们系统地介绍了深度学习模型发展史上的三大里程碑结构: 1. 卷积神经网络(CNNs): 深入探讨了卷积核的设计原理、池化层的必要性、感受野的计算,并详尽分析了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet(残差连接的数学解释)以及Inception模块的创新点。我们还讨论了空洞卷积和可分离卷积在提升效率方面的作用。 2. 循环神经网络(RNNs): 重点解析了标准RNN在处理长序列时的梯度消失/爆炸问题,并详细推导了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构与门控机制的数学细节。同时,我们探讨了双向RNN和序列到序列(Seq2Seq)模型的基础框架。 3. 注意力机制与Transformer: 这一部分是本书的前沿重头戏。我们不仅介绍了基础的注意力计算(Scaled Dot-Product Attention),还全面解析了Transformer模型中多头注意力、位置编码(Positional Encoding)以及Feed-Forward网络的具体作用。我们细致讲解了自注意力(Self-Attention)如何有效地捕获全局依赖关系,以及它是如何彻底革新了自然语言处理(NLP)领域的。 第三板块:训练秘籍——优化、正则化与超参数调优 一个优秀的模型结构必须辅以高效的训练策略。本板块聚焦于如何将理论模型转化为实际可运行的高性能系统。 优化器深度解析: 不仅介绍SGD、动量(Momentum),更详尽对比了自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam的差异与适用场景。我们还会讨论学习率衰减策略(如Cosine Annealing)的有效性。 正则化策略: 除了传统的L1/L2正则化,本书对Dropout的随机性、批归一化(Batch Normalization)的内在机制及其对模型训练稳定性的影响进行了深入的探究,并探讨了层归一化(Layer Normalization)在特定场景下的优势。 实践中的陷阱与对策: 针对过拟合、欠拟合、梯度爆炸等常见问题,提供了基于经验和理论的诊断方法与解决方案。 第四板块:前沿探索——特定领域的高级应用 在掌握了通用深度学习框架后,本书引导读者进入高价值的应用领域,关注当前的研究热点: 1. 生成模型(Generative Models): 系统介绍变分自编码器(VAE)的原理和数学推导,以及生成对抗网络(GANs)的博弈论基础、DCGAN、WGAN等变体的演进,旨在让读者理解如何从数据中学习潜在分布。 2. 图神经网络(GNNs): 简要介绍处理非欧几里得结构数据(如图、分子结构)的必要性,并概述了图卷积网络(GCN)的基本操作。 3. 模型部署与效率: 讨论模型压缩(剪枝、量化)和模型推理加速的基本概念,这是将实验室成果推向工业界的关键步骤。 第五板块:工程实践——代码实现与工具链 理论的价值在于指导实践。本板块将深度学习的理论知识与主流的开源框架(主要基于Python生态,涵盖PyTorch和TensorFlow的核心API)相结合。 框架哲学对比: 深入分析PyTorch的动态计算图与TensorFlow的静态计算图在构建复杂模型时的不同哲学和适用性。 可复现性工程: 强调实验的可复现性,讨论如何使用Weights & Biases (W&B) 或 TensorBoard 进行高效的实验跟踪与可视化。 案例驱动: 提供了至少三个大型的、端到端的实战项目,涵盖图像分类、机器翻译和文本生成,每个案例都要求读者亲手完成从数据预处理到最终模型评估的全过程。 三、 本书的独特价值 《深度学习:从理论到实践的系统工程》的独特之处在于其深度和广度的完美平衡。它不仅是算法工程师提升技术的“工具箱”,更是科研人员深入理解前沿论文的“理论镜鉴”。我们摒弃了碎片化的知识点堆砌,而是以严谨的逻辑链条,将分散的知识点编织成一张系统性的知识网络,帮助读者真正实现“知其然,更知其所以然”。阅读本书,意味着您将装备起应对未来十年人工智能挑战的深厚内功。 目标读者: 希望系统学习并掌握深度学习底层原理的硕士及博士研究生。 负责AI产品开发和算法优化的初、中级工程师。 希望从传统软件工程转入机器学习领域的资深技术人员。 对数学原理有较高要求的计算机科学专业本科生。 ---

作者简介

目录信息

第一部分 大纲关键核心词汇
第二部分 考研阅读理解常见的核心文化词汇
第三部分 常用的前缀和后缀,部分国家(或地区)、语言、国民及国籍表,洲名及常见缩写词
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读后感

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用户评价

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哇,这本《考研英语高频词汇掌中宝》简直是我的救星!我之前备考的时候,英语词汇量一直是我的心头大患,那些厚厚的词汇书看得我头晕眼花,背了又忘,效率低得可怕。直到我朋友推荐了这本书,我才找到了正确的方向。首先,它的名字就特别吸引人,“掌中宝”,一看就知道小巧便携,我平时通勤路上、午休时间都能拿出来翻两页,碎片化时间得到了最大程度的利用,这一点真的太重要了!而且,这本书的编排逻辑非常清晰,不是那种流水账式的堆砌单词,而是非常有条理地分类,比如按主题、按词根词缀等等,这样我就能更系统地理解单词之间的联系,而不是孤立地记忆。更让我惊喜的是,每收录一个单词,它都会配上非常贴切的例句,这些例句都是根据历年考研真题改编的,非常地道,而且紧扣考试的语境,我背单词的同时,也能顺便学习句型和表达方式,一举多得。我发现,这本书的例句选择非常巧妙,很多都是我之前在真题里反复遇到的,这样一来,我在做真题的时候,对很多词汇的理解就更深刻了,做题的信心也大大提升。我特别喜欢它设计的“易错词辨析”栏目,很多时候我们记住了单词的意思,但实际应用中却容易混淆,这本书把这些易错点都拎出来,并且用图文并茂的方式进行解释,比如像“affect”和“effect”这种常常让人头疼的词,在这本书里被解释得清清楚楚,以后考试遇到就不会再犯低级错误了。总而言之,这本书在细节处理上做得非常到位,能真正考虑到考研学子备考的痛点,并且给出有效的解决方案。

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坦白说,在备考初期,我对词汇的掌握程度感到非常焦虑。《考研英语高频词汇掌中宝》这本书,就像一个经验丰富的向导,带领我走出了迷茫。它最让我感到惊喜的是“动态调整”的学习模式。这本书不仅仅是给出词汇列表,而是有一个非常智能的反馈系统。我会在学习过程中标记出自己不熟悉的词汇,然后这本书会根据我的反馈,在后续的学习中,有针对性地重复和强化这些词汇。这种个性化的学习方式,让我能够把时间和精力都花在最需要的地方,避免了重复劳动,也大大提高了学习效率。我感觉这本书仿佛真的“懂我”,知道我哪里薄弱,然后就“精准打击”。而且,这本书的“深度解析”也做得非常出色。对于一些重要的、高频的词汇,它不仅仅给出中文释义,还会深入讲解词汇的词源、演变过程,甚至是不同文化背景下的含义。这让我对单词的理解不再停留在表面,而是能够触及到词汇的灵魂,从而更好地理解文章的深层含义。比如,书中对“culture”这个词的讲解,就从其词源追溯到不同语境下的延伸含义,让我对这个词的理解更加丰富和立体。另外,这本书还特别强调了“词汇在不同题型中的应用”。它会在讲解词汇的同时,附带讲解这个词在阅读理解、完形填空、翻译等题型中可能出现的考查方式和解题技巧。这让我不再是孤立地背单词,而是能够将词汇的学习与应试技巧相结合,真正做到学以致用。我感觉这本书的价值在于它能够真正帮助我建立起一个“活的”词汇系统,而不是一个“死的”单词库。

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作为一名考研英语的“过来人”,我深知词汇量是硬伤。市面上的词汇书五花八门,但真正能帮到我的,《考研英语高频词汇掌中宝》绝对算得上其中之一。我最喜欢的是它“智能化”的编排逻辑。它不是简单地按照字母顺序排列,而是根据词汇的出现频率、词汇的关联性以及考研真题的考察难度来进行科学的排序。这样,我就可以优先攻克那些最核心、最常考的词汇,打好坚实的基础。然后,再逐步扩展到相关的词汇,形成一个由点到面的辐射式记忆网络。这本书的“易混淆词”辨析部分更是让我受益匪浅。很多时候,我们容易被形近词或者音近词所迷惑,导致在考试中出现不必要的失误。这本书通过图文并茂的方式,清晰地对比了这些易混淆词的词义、用法和搭配,让我能够彻底告别这种低级错误。我印象特别深刻的是对“insist”、“persist”和“persist”的区分,书中用非常形象的比喻和具体的例句,让我一下子就明白了它们之间的细微差别,在做阅读理解和完形填空时,再也不会混淆了。此外,这本书还非常注重词汇的“拓展性”学习。它不仅仅给出单词的基本释义,还会提供相关的词组、固定搭配,甚至是与该词相关的背景知识。这一点对于理解考研英语阅读文章的深层含义,以及进行写作练习都非常有帮助。我发现,通过这些拓展性的学习,我不仅记住了单词,更理解了单词背后的文化和语用习惯,这让我在备考过程中,对英语语言的掌握更加全面和深入。

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备考考研英语,词汇绝对是基础中的基础,而《考研英语高频词汇掌中宝》这本书,可以说是为我打开了全新的词汇学习大门。我之前尝试过很多方法,但总觉得不得要领,效率不高。《掌中宝》最打动我的地方在于它的“实用性”和“针对性”。它非常清楚地知道考研英语最常考的那些词汇是什么,并且将它们精选出来,让我在有限的时间内,能够把精力集中在最重要的地方。而且,这本书的讲解方式非常生动有趣,不是枯燥乏味的单词列表,而是通过一些生动的联想、词源故事,甚至是形象的比喻来帮助记忆。我记得有一个词,我之前怎么也记不住,看了这本书的讲解,用了个非常形象的比喻,我一下子就记住了,而且还理解了它更深层次的含义。这种“润物细无声”的记忆方式,比强行记忆要有效得多。更重要的是,这本书非常注重词汇在实际语境中的运用。它提供的例句都是来自历年真题,这让我能够更直观地理解每个单词在不同语境下的具体用法,以及它所承载的更深层次的含义。我发现在做阅读理解的时候,很多时候答案的线索就隐藏在这些词汇的精准运用中,通过这本书的学习,我能够更敏锐地捕捉到这些信息。此外,书中的“场景词汇”模块也很有帮助,它将一些与特定场景相关的词汇集中起来,比如关于“教育”、“科技”或者“环保”等,这样我在遇到相关主题的文章时,词汇的储备就更加充足,阅读理解起来也就更加顺畅。总的来说,这本书的价值在于它不仅仅是教会我“认识”单词,更是教会我“理解”和“运用”单词。

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说实话,一开始我对市面上琳琅满目的考研英语词汇书持有一种观望态度,总觉得它们大同小异,很难找到真正能让我眼前一亮的。然而,《考研英语高频词汇掌中宝》的出现,彻底改变了我的看法。它的“高频”定位非常精准,直接抓住了核心考点,省去了大量时间和精力去记忆那些不常出现的词汇。我最看重的是它对于“背后的逻辑”的挖掘,不仅仅是罗列词义,而是深入剖析了词汇的词根、词缀,以及一些常用的构词法。这一点对于提升我的词汇记忆效率至关重要。当我理解了一个词根,就能触类旁通地记住一串相关的单词,这种“成片”记忆的方式比死记硬背要高效得多,而且不容易混淆。举个例子,书中对“bene-”这个词根的讲解,让我一下子掌握了“benefit”、“benevolent”、“benefactor”等一系列单词,而且我能清晰地分辨它们之间的细微差别,这在做阅读理解的时候,对于理解句子的深层含义帮助特别大。另外,我非常喜欢书中关于“同义替换”的讲解。在考研英语中,同义替换是考察学生词汇能力的重要方式,这本书很早就意识到了这一点,不仅列出高频词汇,还把与这些词汇意思相近的近义词也一并整理出来,并且标注了它们在语境中的细微差别。这让我备考的时候,不仅知道“知道”一个词,更能“用好”这个词,真正做到举一反三。我发现在做真题的时候,很多时候阅读理解的句子意思,就能通过这些同义替换的词汇串联起来,阅读速度和理解准确率都得到了显著提升。而且,这本书的版式设计也非常合理,阅读起来一点也不费眼,长时间学习也不会感到疲劳。

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