全国硕士研究生入学考试辅导教程·英语

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页数:478
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出版时间:2009-6
价格:49.00元
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isbn号码:9787501791590
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  • 考研英语
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具体描述

《全国硕士研究生入学考试辅导教程:英语》体例结构为:一、英语知识运用部分。对历年基本考情、大纲考查要求进行分析和阐述;分析了英语知识运用文章的特点和命题趋势预测。从英语知识运用对语言和运用能力的要求入手,分别对英语运用中所涉及到的语法和词汇知识进行了详细的分析。在做英语知识运用试题时,考生应该事先通读全文,了解文章的大意,然后解题。为提高这类题的解题正确率,考生不仅应该很好地掌握语法知识,而且应该运用一定的逻辑推理能力,特别是对于一些词组的介词搭配关系和惯用法一定要非常熟悉,这样在考场上才能提高解题速度和准确率。

二、阅读理解部分。阅读理解部分由(A)、(B)、(C)三节组成,考查考生理解书面英语的能力。阅读理解(A)中所选文章的难度与考试难度基本一致。本部分对阅读理解(A)部分的基本考情、阅读理解的特点及常规题型、解题步骤与备考策略都进行了详细的分析,最后给出了范例精讲与专项训练。考生应刻苦钻研、精雕细刻、反复推敲,以提高阅读理解的质量。阅读理解(B)部分为新大纲规定的“选择搭配题”。《全国硕士研究生入学考试辅导教程:英语》所选文章题材新颖,注释详尽,为考生提供了一整套分析文章语段结构和语篇结构的方法。阅读理解(C)部分介绍了英译汉的基本技巧和考研试题中常见的英语句型,并举例详解。例句大部分选自历届考研试题,有的放矢,针对性强。只要考生严格按照要求去做,英译汉能力及考分肯定会明显提高。

三、英语写作部分。本部分对写作基本要求、写作技巧进行了分析,同时有针对性地为考生提供了强化训练。英语写作分为应用文写作和短文写作两个部分。英语应用文写作是2005年大纲新要求的一种写作文体。本部分对大纲基本要求、写作技巧进行了分析,同时有针对性的为考生提供了强化训练。短文写作部分针对大部分考生缺乏写作知识、缺乏写作能力、更缺乏写作实践的特点,提供了如何提高写作能力的相关知识、具体方法和相应实践。对短文写作的常见形式、基本步骤与解题技巧都进行了详细的分析。

四、模拟试题部分。在《全国硕士研究生入学考试辅导教程:英语》最后一部分,设有5套模拟试题。在编写的过程中,编者严格按照考试大纲的规定和要求,认真分析了考试样题各部分的题型设计、命题原则、题型重点以及各部分基础知识的覆盖、篇章题材的范围和难易程度等方面的特点,紧密联系当前变化了的考试动态以及最新形式与要求,力求与最新形式和大纲完全一致。

英语学习的步骤是由词到句、由句到篇章,《全国硕士研究生入学考试辅导教程:英语》在英知识运用、英汉翻译和写作三部分的主要内容的讲解中,都设有实例练习。讲练结合、思路明确、形象直观、重点突出,为考生正确全面地传授知识、高效、实用地引导学习方法多年的教学经验告诉我们:除了记忆力之外,成绩的好坏就在于学习方法的差别,提高学习成绩的有效途径,其实就是学习方法的改进。

好的,这是一本完全不包含《全国硕士研究生入学考试辅导教程·英语》内容的图书简介,聚焦于其他领域的知识,力求详尽且自然: --- 《深度学习前沿:从理论基础到模型优化实践》 图书简介 作者: 张宏伟,李明德 出版社: 创新科技出版社 出版日期: 2024年10月 定价: 188.00 元 ISBN: 978-7-5675-XXXX-X --- 内容概述:驾驭人工智能的下一波浪潮 在信息技术飞速迭代的今天,深度学习已不再是遥不可及的学术概念,而是驱动现代科技革命的核心引擎。从自动驾驶的精准决策到生物医药领域的复杂蛋白质折叠预测,再到自然语言处理的突破性进展,深度学习模型正在重塑我们认识和改造世界的方式。 本书《深度学习前沿:从理论基础到模型优化实践》并非一本针对标准化考试的应试指南,而是一部面向资深工程师、研究人员以及希望系统掌握前沿算法和工程实践的高阶学习者的深度技术手册。它旨在填补现有教程在理论深度与工程实用性之间的鸿沟,以严谨的数学推导为基石,结合业界最新的模型架构和优化策略,为读者提供一套完整的、可落地的高效学习路径。 全书共分为五大部分,超过一千页的篇幅,力求覆盖深度学习领域从基础到尖端的所有关键环节。 --- 第一部分:理论基石的重构与深化 (约 280 页) 本部分旨在巩固读者对传统机器学习和基础神经网络的理解,并引入现代深度学习的数学内核。我们避免了对基础概念的简单重复,而是聚焦于为什么这些方法有效,以及其局限性所在。 核心章节亮点: 1. 概率图模型与变分推断精讲: 深入探讨变分自编码器(VAE)背后的最大后验概率估计和Jensen-Shannon散度,详述如何利用变分推断解决高维隐变量模型的解析困难。 2. 优化算法的收敛性分析: 不仅介绍Adam、RMSProp等自适应学习率方法,更深入探讨其在非凸优化问题中的鞍点逃逸机制,并提供基于牛顿法的二阶近似方法在特定场景下的应用条件。 3. 拓扑数据分析(TDA)在特征空间中的应用: 引入持久同调(Persistent Homology)的概念,展示如何从高维数据中提取拓扑不变量,以增强模型对数据结构变化的鲁棒性。 --- 第二部分:经典与新锐网络架构的解构 (约 350 页) 本部分聚焦于当前主流和新兴的深度网络结构,着重分析其设计哲学和参数效率。 卷积网络(CNNs)的深度演进: 详细解析稀疏连接和分组卷积的理论依据,如MobileNet系列和ShuffleNet在移动端部署中的效率提升机制。 神经架构搜索(NAS)的原理: 不仅仅是提及NAS,而是详细对比Cell-based NAS与Supernet-based NAS的搜索空间设计(如DARTS算法中的连续松弛技术)及其梯度冲突问题。 循环网络(RNNs)的局限与超越: 对长短期记忆网络(LSTM)的门控机制进行微积分层面的剖析,解释其如何缓解梯度消失问题。 引入状态空间模型(SSM),如Mamba架构,探讨其如何通过线性循环与卷积的有效结合,在保持序列建模能力的同时,实现比Transformer更优的推理速度。 Transformer 架构的工程化挑战: 深度剖析多头注意力机制的计算复杂度瓶颈,并详细介绍核函数近似方法(如Linformer, Performer)在处理超长序列时的内存优化策略。 --- 第三部分:生成模型与扩散过程的艺术 (约 250 页) 生成模型是当前人工智能领域最活跃的分支,本书投入大量篇幅,详尽阐述扩散模型(Diffusion Models)的数学基础及其在图像、音频合成中的应用。 扩散模型理论核心: 前向与逆向过程的精细推导: 严格遵循SDE(随机微分方程)框架,推导出DDPM、DDIM的采样过程,重点讨论去噪分数匹配的原理。 条件生成与控制: 深入讲解Classifier-Free Guidance(无分类器引导)技术,这是实现高保真、可控生成任务的关键,并附有具体的代码级实现解析。 对抗性训练的深化理解: 对WGAN-GP(Wasserstein GAN with Gradient Penalty)的收敛性证明进行详细阐述,并探讨其在模式崩溃(Mode Collapse)问题上的鲁棒性优势。 --- 第四部分:模型的高效部署与优化实践 (约 200 页) 理论研究必须服务于工程实践。本部分专注于将复杂的模型转化为高效、可部署的系统。 1. 模型量化与剪枝技术: 系统介绍后训练量化(PTQ)和量化感知训练(QAT),重点分析8位整数运算(INT8)在不同硬件平台(如NVIDIA Tensor Cores, 边缘AI芯片)上的性能收益与精度损失的权衡曲线。 2. 知识蒸馏(Knowledge Distillation)的范式迁移: 不仅限于教师模型到学生模型的软标签迁移,还涵盖特征图蒸馏和中间层激活匹配等先进方法,以提高小型化模型的性能上限。 3. 联邦学习(Federated Learning)的隐私保护层: 探讨差分隐私(DP)在梯度聚合过程中的应用,以及安全多方计算(MPC)在保护数据独立性方面的最新进展。 --- 第五部分:前沿交叉领域探索 (约 120 页) 本书的最后一部分目光投向了深度学习与其他关键领域的交叉点,展示其强大的普适性。 1. 图神经网络(GNNs)在分子发现中的应用: 聚焦于消息传递范式在处理非欧几里得数据时的优势,并介绍了Message Passing Neural Networks (MPNNs) 的通用框架。 2. 可解释性人工智能(XAI)的量化方法: 对比LIME、SHAP等局部解释方法的理论局限,重点介绍基于梯度和注意力机制的全局归因方法,并提供评估解释稳定性的指标体系。 --- 目标读者 本书适合具备扎实线性代数、微积分和概率论基础,并对Python/PyTorch有至少一年实践经验的读者。它更适合将深度学习作为核心研究工具或商业产品开发关键环节的专业人士。 这不是一本速成教材,而是一份深入钻研的蓝图。 每一章的末尾都附有“挑战性思考题”和“前沿文献导读”,引导读者主动探索未被解答的领域。通过本书的学习,读者将不仅能熟练运用现有工具,更能理解并创新驱动深度学习发展的底层逻辑。 --- (总字数预估:约 1550 字)

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读后感

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购买这套书之前,我最担心的就是语法点的讲解会不会过于陈旧或者过于学术化。毕竟考研英语的语法考察点,往往是那些我们在中学阶段学过但又快要遗忘的“边角料”,比如虚拟语气在特定场景下的应用,或者非谓语动词的复杂结构。然而,这本书的处理方式令人耳目一新。它没有采用那种枯燥的语法书的格式,而是将语法点融入到了历年真题的语境中去“解剖”句子。每遇到一个重要的语法现象,它都会立马引用真题中的原句进行展示,然后用最简洁明了的语言解释其功能和结构。更让我赞赏的是,它对易混淆语法的辨析非常到位。比如,“as if”和“as though”的用法区别,以及过去完成进行时在表示动作状态上的细微差别,这些都是容易在考试中失分的地方。这本书对这些难点进行了集中梳理和对比,让我的认知不再模糊。它让我感觉到,学习语法不再是为了应付考试的“知识点记忆”,而是在“读懂复杂句子”的过程中自然而然地掌握规律。

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这套辅导教程在“应试技巧”和“语言能力提升”之间找到了一个非常好的平衡点。很多应试资料为了追求短期提分效果,会把技巧教得过于功利化,导致学习者虽然短期内分数有所提高,但长期来看语言基础反而被削弱了。但这本书显然不是走这条路的。它在教你如何应对特定的题型时,比如新题型中的排序题,它教你关注主题句和指代词的衔接,这既是技巧,也是对文章逻辑的深入理解。而在精读部分,它提供的译文质量极高,既忠实原文,又符合中文表达习惯,这对于提高我们自身的书面表达能力有潜移默化的帮助。我发现,在跟读和模仿它的高质量译文的过程中,我对自己应该如何组织复杂的长句有了更直观的认识。它不是简单地告诉你“选C”,而是告诉你“为什么A、B、D是错的,C是如何精准对应原文语义的”。这种细致入微的分析,让我感觉每做完一套题,都像是完成了一次高质量的语言训练,而不是简单的对答案。因此,它带来的提升是结构性而非表面的。

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这套书,说实话,我入手的时候是抱着试试看的心态。毕竟市面上的考研英语资料多如牛毛,每本都说自己是“权威”、“最新考纲”,听多了也就麻木了。我之前用过几套号称是“押中原题”的材料,结果考场上一脸懵,感觉自己像个小丑。但这本《全国硕士研究生入学考试辅导教程·英语》给我的感觉确实不太一样。首先是它的内容编排,非常注重基础的夯实,而不是那种堆砌难词怪句的炫技。它把历年真题的考点进行了细致的拆解,每一个语法点都讲得清清楚楚,而不是简单地给个定义就完事。特别是阅读理解部分,它教你如何识别文章的逻辑结构,如何快速定位主题句和支撑论据,这对于我这种阅读速度上不去的“慢热型”选手来说,简直是雪中送炭。我记得有一次做模拟题,花了很长时间才搞懂一个长难句的真正含义,回头翻看这本书的解析,发现它提供的翻译思路和我的理解完全不同,但它的逻辑链条更为清晰。而且,这本书的例句选择非常贴近时下热点,让你在学习语言知识的同时,也能感受到时代的脉搏,不至于背了很多“死知识”。总的来说,它更像一位循循善诱的老师,而非冷冰冰的题库。

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如果说市面上的很多教辅书是“高屋建瓴”地给你一个宏观的框架,那么这本辅导教程给我的感觉则是扎实的“地基工程”。尤其是在写作部分,我之前一直很头疼如何从“四六级水平”跨越到“考研水平”的文采。这本书的精妙之处在于,它没有提供大量的模板,而是着重讲解了如何构建逻辑严密的段落和如何使用地道的衔接词。它提供了大量的“高分句型分析”,但这些分析不是简单地复制粘贴,而是拆解了句子的内部结构,让你明白为什么这个句子能得高分——是因为它用了倒装、拟人,还是因为它的逻辑转折处理得极其自然?此外,它还非常细致地分析了历年真题作文的评分标准,让你清楚地知道,阅卷老师到底在找什么。我特别喜欢它对“论证有效性”的探讨,指导我们如何用有力的论据来支撑自己的观点,而不是空泛地喊口号。这本书帮我建立起了一个清晰的写作流程:审题—列提纲—选择论据—构建论证链条—润色语言。这种系统性的指导,比任何一套模板都管用得多。

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我必须得说,这本书在词汇部分的讲解方式,简直是为我这种“死记硬背苦手”量身定做的。传统的词汇书就是A到Z的罗列,配上几个生硬的例句,背完就忘,第二天又是新的一天。但这本书的编者显然深知“语境决定记忆”的道理。它不是简单地告诉你一个单词的中文意思,而是通过不同主题的文章和语境,展示同一个词在不同语境下的细微差别和用法侧重。比如,像“propose”这个词,它会分别在表示“提议”、“求婚”、“计划”时,给出不同的搭配和语气色彩。这种讲解方式,极大地增强了词汇的“鲜活性”。而且,书中还穿插了一些“词根词缀记忆法”的模块,虽然市面上很多书都有,但这里的讲解非常巧妙,不会显得生硬说教,而是通过几个核心的词根,串联起一大片相关的词汇,形成一个知识网络。我发现,当我遇到一个生词时,不再是完全无助,而是能根据已有的词根进行推测,这种成就感是单纯背诵单词表给不了的。它真正做到了“授人以渔”,让我从“背单词”的苦役中,找到了“理解词汇”的乐趣。

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