告别陌生拜访 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:吉林出版集团有限责任公

作者:乔安娜.S.布莱克

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2007-1

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787807206392

丛书系列:

图书标签:

营销
销售技巧
客户开发
陌生拜访
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营销
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效率提升
销售技巧提升

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具体描述

《告别陌生拜访:直销不再遇冷》主要内容：把大量的时间都浪费在给那些对你一无所知的人打电话上，而他们既没想到你会打电话，又不想自已的工作被你打扰，这样的营销方式早该结束了！乔安娜.S.布莱克在书中向我们揭示7她成功的秘密一种全新的营销理念——“推荐式销售”，她不仅通过100％的推荐式客户建立了自己的高利润企业，还帮助数以千计的职业销售人员获得了同样的业绩，将营销成功率提高至80—90％。按照乔安娜的五步推荐式销售法，你会了解到如伺将当前客户和众多的关系发展成丰富的推荐源。她会指导你学会以下凡点：1.开发推荐式销售策略——精心斟酌自己的语言，完美地将其表达出来，将难题一一解决。

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域应用的专业书籍的简介：书名：深度学习驱动的自然语言理解与生成内容简介：本书深入探讨了利用深度学习技术解决复杂自然语言处理（NLP）任务的理论基础、前沿模型与实践应用。随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理已成为人机交互、信息获取和自动化决策的核心驱动力。本书旨在为研究人员、工程师以及希望深入了解现代NLP技术的学习者提供一份全面而深入的指南。第一部分：基础理论与核心模型本书首先构建了坚实的理论基础。我们从传统的词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe）讲起，详细解析了它们如何捕捉词汇的语义信息。随后，重点转向深度学习在序列建模中的应用。循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），被细致地剖析，解释了它们在处理时间序列数据和语言序列中的优势与局限性。核心部分聚焦于现代NLP的基石——注意力机制。我们详细阐述了注意力机制的数学原理，以及它如何使得模型能够聚焦于输入序列中的关键部分，极大地提升了模型处理长距离依赖的能力。基于注意力机制的Transformer架构是本书的重中之重。我们不仅对原始的“Attention Is All You Need”论文进行了深入解读，还详细讲解了自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的工作流程，阐明了其在并行计算和性能优化上的革命性意义。第二部分：预训练语言模型的前沿探索预训练语言模型（PLMs）是当前NLP领域最活跃的研究方向。本书系统梳理了从早期的单向模型到双向、大规模模型的演进历程。 BERT及其变体：我们对BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行了详尽的剖析，重点解释了其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务。接着，本书深入探讨了BERT的各种优化和改进版本，例如RoBERTa（更稳健的BERT训练）、ALBERT（参数共享以减少模型规模）以及ELECTRA（使用生成器-判别器范式进行更高效的预训练）。对于每种模型，本书都提供了清晰的架构图示和核心算法流程，帮助读者理解其设计哲学和性能提升的关键所在。生成式模型：在生成任务方面，我们详细介绍了以GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）为代表的自回归模型。本书不仅讲解了GPT-1、GPT-2到GPT-3的规模扩展带来的涌现能力，还深入分析了其基于大规模文本数据学习到的世界知识和推理能力。特别地，本书涵盖了指令微调（Instruction Tuning）和上下文学习（In-Context Learning）的概念，这些是驱动当前大型语言模型（LLMs）应用的关键技术。第三部分：特定NLP任务的深度解决方案本书将理论模型与实际应用紧密结合，针对主流NLP任务提供了基于深度学习的解决方案。文本分类与情感分析：我们探讨了如何利用预训练模型的编码器部分（如BERT的输出层）来高效地解决多类别和多标签文本分类问题，并讨论了处理数据不平衡和领域适应性的策略。序列标注任务：命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）等任务被视为序列标注问题。本书展示了如何结合CRF（条件随机场）层与Transformer的输出，以确保标签预测的全局一致性。问答系统（QA）：从抽取式问答（如SQuAD数据集上的应用）到生成式问答，本书详细介绍了如何构建基于阅读理解的模型。对于抽取式QA，重点在于起点和终点的预测；对于生成式QA，则强调了 Seq2Seq 架构在生成流畅且准确答案中的作用。机器翻译（NMT）：机器翻译是Seq2Seq架构的经典应用。本书深入讲解了编码器-解码器架构的细节，以及如何在Transformer框架下优化翻译质量，包括束搜索（Beam Search）策略和损失函数的选择。第四部分：高效部署与伦理考量随着模型规模的日益庞大，模型的效率和可部署性成为工程化的关键挑战。本章探讨了模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization），帮助读者在保持性能的同时减小模型体积和推理延迟。最后，本书以批判性的视角探讨了深度学习在NLP应用中面临的伦理和社会问题，包括模型偏差（Bias）、公平性（Fairness）以及生成内容的潜在滥用风险，呼吁开发者在构建和部署先进NLP系统时，必须肩负起相应的责任。本书特点：全面性与深度并重：覆盖了从基础词嵌入到最先进LLM的完整技术栈。实践导向：提供了清晰的算法伪代码和关键技术点的深入剖析，便于读者将其应用于实际项目。前沿视角：紧跟研究热点，系统性地介绍了Transformer、BERT、GPT等核心技术。本书适合具备一定机器学习基础，希望在自然语言处理领域进行深入学习和研究的专业人士。阅读本书后，读者将能够独立理解、复现并创新当前主流的深度学习驱动的NLP系统。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对那些探讨“领导力与团队建设”的书籍一直保持着警惕，因为很多作者似乎都在把自己塑造成一个无所不能的“灯塔式”领导。比如那本最近很火的《权力法则》，它里面描述的领导者，几乎是完美无缺的，总能在关键时刻做出最英明的决策，团队成员也无条件地服从和拥护。这让读者很容易产生一种不切实际的期望，感觉自己达不到那种“神级”境界就注定失败。我更倾向于阅读那些关注“领导者脆弱性”和“管理困境”的书籍，例如一本讨论中层管理者如何向上管理和向下赋能的案例集。那本书坦诚地展示了领导者在面对资源短缺、团队矛盾激化时的真实挣扎，并提供了在“灰色地带”进行有效沟通和斡旋的技巧。比起宏大的叙事，我更需要的是在日常琐碎的管理冲突中，能够站稳脚跟的实用智慧。

评分☆☆☆☆☆

哎呀，最近翻了几本市面上挺热门的销售类书籍，感觉大多数都在强调“关系建立”和“客户信任”，说实话，看得多了都有点审美疲劳了。比如那本《关系决定一切》，洋洋洒洒几百页，核心思想无非是微笑、倾听、记住别人的喜好。我个人觉得，这类书的价值在于提供一个理论框架，让你知道该怎么做，但真正实操起来，总是缺了点火候。我特别期待那种能深入到具体场景、提供可复制话术的干货，而不是空泛的鸡汤。我最近在看一本关于跨文化沟通的教材，里面详尽分析了不同文化背景下的谈判禁忌和习惯，那才叫实在，读完立刻能应用到国际业务中去。相比之下，很多“销售圣经”读完，感觉自己依然是个面对客户时手心冒汗的新手。真正打动我的书，是那种能让你在某个特定情境下，瞬间找到破局点的工具书，而不是纯粹的心灵鸡汤。我更偏爱那些有大量案例分析、数据支撑的实战手册，它们能让我清晰地看到“如果我做了A，结果就会是B”的逻辑链条。

评分☆☆☆☆☆

关于创意与创新的主题，市面上充斥着各种“打破思维定式”的指南，但往往读完之后，我发现自己还是困在原有的框架里出不来。很多创意书籍的结构是：提出一个颠覆性的观点，然后用一些成功的公司案例来佐证，但对于一个日常需要不断产出新点子的内容创作者来说，这种自上而下的灵感输入是远远不够的。我真正需要的是一套系统化的“创意生成流程”，是那种能手把手教你如何进行有效头脑风暴、如何交叉对比不同领域的元素，并将其转化为具体可行方案的指南。我最近在研究一本关于“设计思维在非设计领域应用”的工具书，它提供的练习和模板非常具体，比如如何用用户旅程图来剖析一个传统流程的痛点。那种能将“灵光一现”的艺术转化为可重复、可测量的工程的读物，才是我真正需要的精神食粮。

评分☆☆☆☆☆

我最近买了几本关于“个人理财与投资策略”的书，说实话，大部分都让人感觉像是卖保险或者基金的宣传册。它们总是过度美化投资回报的确定性，用一些夸张的案例告诉你“只要坚持定投，你就能财富自由”。这种过于乐观的叙事，完全忽视了市场波动的残酷性以及个人风险承受能力的差异。我真正想从理财书中找到的，是如何构建一个能够抵御黑天鹅事件的“防御性投资组合”，以及如何在我当前的收入水平下，进行有纪律的储蓄和资产配置。我更喜欢那种侧重于心理账户和行为金融学的书籍，比如那本解释了“损失厌恶”如何影响我们交易决策的书。它没有给我暴富的幻想，却教会了我如何更好地管理自己的焦虑和贪婪，这对我来说，比任何保证收益的口号都更有价值。

评分☆☆☆☆☆

最近一口气读完了几本关于“时间管理与效率提升”的著作，体验真是五味杂陈。有一本书，作者用了很多哲学思辨来解释“效率的本质”，读起来感觉像是在听一场高深的讲座，虽然理论上很有深度，但实际操作层面却显得非常抽象。比如，书中反复提到要“活在当下，全神贯注”，可对于一个日程排得满满当当的职场人士来说，如何从每天十几个打断中挤出“全神贯注”的时间，书里只给出了模糊的指导，完全没有提供可行的系统性方案。我更欣赏那些专注于工具和流程优化的书，比如那本讲“番茄工作法深度应用”的指南，它详细拆解了如何设置间隔、如何处理突发事件，甚至附带了各种效率表格模板。那种能让我马上动手实践，并立刻看到微小进步的感觉，才是阅读这类书籍的真正价值所在。一本好的效率书，应该像一个精密的工具箱，而不是一本晦涩的哲学论著。

评分☆☆☆☆☆