菜单设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 菜单设计
• 餐饮设计
• 平面设计
• 视觉传达
• 餐饮营销
• 品牌设计
• 设计灵感
• 排版设计
• 色彩搭配
• 创意设计

本书系遵照教育部101年最新颁佈之职业学校餐旅群建议实施之校定科目课程纲要编写而成。

　　供职校餐旅群学校校定科目选用。

　　每章均附有「章节大意」及「自我评量」，以帮助学生充分了解课程之学习重点，并能评量自我之学习成效。

　　介绍菜单食材、烹饪搭配及菜单成本控制的概念与架构，并认识厨房及餐厅设备之运用，以培养学生职业道德养成，提倡绿色环保厨房之概念。

深度学习在自然语言处理中的前沿应用 本书导言 在信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度激增，如何有效地理解、处理和生成这些海量非结构化数据，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。自然语言处理（NLP）作为连接人类语言与机器智能的桥梁，正经历着一场由深度学习驱动的深刻变革。本书旨在全面、深入地探讨当前深度学习技术在NLP各个细分领域的前沿应用、核心理论框架以及最新的研究突破。我们期望为算法工程师、数据科学家、计算机科学专业的研究人员以及对人机交互有浓厚兴趣的从业者，提供一本兼具理论深度与工程实践价值的权威参考。 第一部分：基础理论与模型演进 本部分将为读者构建坚实的理论基础，追溯从传统统计方法到现代神经网络的演进历程，并重点解析支撑当前NLP飞跃的关键模型架构。 第一章：词嵌入的深度革命 词嵌入是理解文本语义的基础。本章将详述Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe等经典模型的内在机制，深入剖析其如何通过向量空间捕获词汇间的语义和句法关系。随后，我们将转向上下文相关的词嵌入，如ELMo的深层双向LSTM结构，理解为何静态词嵌入已无法满足复杂语境下的需求。重点将放在理解向量操作（如向量加减法）如何映射到语义推理过程。 第二章：循环神经网络（RNN）及其局限 详细介绍RNN的基本单元，包括其序列处理的机制。着重分析标准RNN在处理长距离依赖问题时遭遇的梯度消失与梯度爆炸困境。随后，对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构进行精细化的拆解，阐述遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，实现对信息流的有效控制和长期记忆的维护。 第三章：注意力机制的崛起 注意力机制是现代深度学习模型，尤其是Transformer架构的基石。本章从直观理解出发，解释注意力如何在Seq2Seq模型中解决“瓶颈”问题，使模型能够动态聚焦于输入序列中最相关的部分。我们将深入研究加性注意力（Bahdanau风格）与乘性注意力（Luong风格）的数学差异，并为后续的自注意力机制做铺垫。 第四章：Transformer：架构与核心原理 Transformer架构彻底抛弃了循环结构，完全依赖于多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。本章将详尽解析Transformer的编码器-解码器结构，重点剖析多头机制的并行化优势及其对模型表达能力的影响。同时，对位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式进行深入讨论，阐明其在无序处理的注意力网络中恢复序列信息的作用。 第二部分：预训练模型的范式转移 预训练模型（Pre-trained Models, PMs）的出现，标志着NLP研究范式的根本性转变——从大规模任务特定模型训练转向“预训练+微调”的通用框架。 第五章：从BERT到RoBERTa：双向编码的精妙 本章聚焦于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新点。我们将深入剖析其两大核心预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），并探讨MLM的动态掩码策略。随后，对比分析RoBERTa等改进模型如何通过更优的训练策略（如移除NSP、增大批次和训练数据）显著提升通用性能。 第六章：生成模型的突破：GPT系列与自回归 与BERT的编码器结构不同，GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）主要采用解码器结构，强调自回归生成能力。本章将分析GPT如何通过单向注意力机制实现高效的左到右文本生成。重点讨论其在上下文学习（In-context Learning）方面的潜力，以及规模扩展（Scaling Laws）对模型生成质量带来的决定性影响。 第七章：统一框架与多任务学习 探究如何利用统一的模型架构（如T5或BART）处理多种NLP任务。深入讲解文本到文本（Text-to-Text）的转换思想，即将所有任务（如问答、翻译、摘要）转化为统一的输入文本和输出文本格式。讨论多任务学习如何通过共享底层表示，提高模型对泛化知识的捕获能力。 第三部分：前沿应用与领域深耕 本部分将结合最新的研究成果，展示深度学习模型在具体NLP任务中的落地应用与优化策略。 第八章：机器翻译的神经进化 回顾神经机器翻译（NMT）的发展历程，从早期的RNN/Attention模型到基于Transformer的端到端系统。重点分析束搜索（Beam Search）解码策略的原理及其局限。探讨在低资源语言对中，如何利用预训练模型、回译（Back-translation）和知识蒸馏技术来提升翻译质量。 第九章：文本摘要与信息抽取 文本摘要： 区分抽取式摘要（Extractive Summarization）和生成式摘要（Abstractive Summarization）。针对生成式摘要，深入剖析幻觉（Hallucination）问题的成因，并介绍基于覆盖率机制（Coverage Mechanism）和事实性校验（Factuality Checking）的缓解方法。 信息抽取（IE）： 详细介绍命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）如何通过序列标注或图结构预测的方式实现。讨论在复杂嵌套结构和开放域信息抽取中的挑战与前沿解决方案。 第十章：问答系统与知识推理 阐述基于阅读理解（Reading Comprehension, RC）的抽取式问答（如SQuAD格式）的实现细节。重点分析生成式问答（Generative QA）的架构，以及如何结合外部知识库（如知识图谱）进行事实性推理。讨论复杂多跳问答（Multi-hop QA）对模型逻辑推理链条构建能力的要求。 第十一章：对话系统与情感分析 对话系统： 区分任务型对话（Task-Oriented Dialogue）与开放域闲聊（Chit-Chat）。重点分析如何利用预训练模型构建上下文连贯、角色一致的回复生成器，以及状态跟踪（Dialogue State Tracking）的深度学习实现。 情感分析： 不仅局限于简单的正面/负面分类，深入探讨细粒度情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA），理解模型如何准确识别特定方面（Aspect）上的情感倾向，并应对反讽和隐性情感表达。 第四部分：模型优化、可解释性与未来趋势 本部分关注模型在实际部署中的工程挑战，以及如何提升模型的可靠性和透明度。 第十二章：高效部署与模型压缩 讨论将大型预训练模型部署到资源受限环境中的关键技术。详细介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理，特别是教师模型如何向学生模型传授知识。分析模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和低秩分解等参数压缩技术对推理速度和模型精度的影响权衡。 第十三章：自然语言处理的可解释性（XAI for NLP） 探讨理解“黑箱”模型决策过程的重要性。介绍梯度归因方法（如Integrated Gradients, Grad-CAM）在NLP中的应用，用于可视化输入Token对最终预测的贡献度。讨论基于注意力权重分析和对抗样本生成来诊断模型盲点的方法。 第十四章：前沿展望：多模态与具身智能 展望NLP的未来方向。重点讨论文本、图像、语音等多种模态信息融合的研究，例如视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）。最后，探讨语言模型如何与机器人技术结合，驱动具身智能（Embodied AI）在物理世界中理解和执行指令。 结语 深度学习仍在快速迭代，本书力求在每一个章节中都融入最新的研究成果，为读者提供一个深入理解和驾驭这一领域复杂性的工具箱。掌握这些理论与技术，将使读者能够站在当前NLP研究的最前沿，迎接下一代智能系统的挑战。

作者简介

庞仁杰

　　现任万能科技大学 餐饮管理系助理教授

　　学经历
　　国立中兴大学-食品科学系 博士
　　国立中兴大学-食品科学系 硕士

　　学术专长
　　食品微生物检测，食品卫生安全

　　专业证照
　　行政院劳委会 丙级证照-烘焙食品-面包
　　行政院劳委会 丙级证照-烘焙食品-西点蛋糕
　　行政院劳委会 乙级证照-化学技术士

赖政宏

　　现任万能科技大学 餐饮管理系专案讲师

　　学经历
　　大叶大学-生物产业科技学系 博士
　　大叶大学-生物产业科技学系 硕士

　　学术专长
　　生技产品加工、酒类酿造、食品分析与检验

　　专业证照
　　行政院公共工程委员会 专技高考-食品技师
　　行政院劳工委员会 乙级-食品检验分析
　　行政院劳工委员会 丙级-中餐烹调(荤食)
　　经济部工业局 初级-保健食品工程师能力鑑定
　　彰化县政府 乙级-锅炉操作人员安全训练

第一章 绪论
第二章 菜单的种类与结构
第三章 成本控制与售价订定
第四章 菜单的规划与设计
第五章 菜单的评估
第六章 菜单设计的未来趋势
第七章 菜单设计实习

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性超乎我的想象！我一直觉得菜单设计是很专业的领域，离我一个普通读者很远，但这本书却用非常接地气的方式，让我觉得这些内容息息相关。作者在书中分享了很多可以直接应用到日常用餐中的小技巧。比如，他讲到如何通过分析菜单的排版顺序来判断哪些是餐厅主推的菜品，以及如何识别那些“陷阱”菜品，避免因为价格或者不熟悉而被“坑”。我特别喜欢其中关于“信息层级”的讲解，作者用非常形象的比喻，比如像是在玩一个“找宝藏”的游戏，告诉我们如何快速地从菜单中找到自己想要的信息，包括价格、食材、口味特点等等。他还分享了一些关于点餐心理学的知识，比如当菜单上有“特色推荐”或者“厨师精选”这样的标签时，我们应该如何理性看待，而不是盲目跟风。这本书让我感觉像是在参加一个私人定制的餐饮导览，不仅提升了我作为消费者的“点餐能力”，也让我对餐厅背后的营销策略有了更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它没有局限于传统意义上的菜单设计，而是将目光投向了更广阔的餐饮文化和用户心理学。作者深入浅出地剖析了不同文化背景下的饮食习惯，以及这些习惯如何体现在菜单的编排和内容的呈现上。我尤其欣赏书中关于“文化敏感性”的讨论，作者强调了在国际化背景下，菜单设计需要充分考虑目标受众的文化习俗、宗教信仰和饮食禁忌。他举了很多例子，比如在一些亚洲文化中，数字“4”可能带有不吉利的含义，而在菜单设计中，如果过度使用这个数字，可能会引起顾客的反感。此外，书中还探讨了如何通过菜单来建立品牌形象和传递餐厅的故事。作者认为，菜单是餐厅与顾客沟通的第一媒介，它应该像一个沉默的店员，用最恰当的方式讲述餐厅的理念和特色。我被其中关于“叙事性菜单”的理念深深打动，作者鼓励设计师们将菜品的由来、食材的产地、厨师的匠心等故事融入菜单，让每一道菜都拥有自己的生命。读完之后，我感觉自己不仅学到了菜单设计的技巧，更对餐饮行业有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本关于“怎么做菜单”的书，更像是一本“怎么吃得更好”的指南。作者从读者的角度出发，非常细致地分析了我们在浏览菜单时会遇到的各种情境和心理活动。他探讨了菜单的视觉冲击力如何影响我们的食欲，比如那些诱人的菜品图片，以及那些精心设计的字体和排版。我最感兴趣的是其中关于“颜色心理学”的部分，作者解释了不同颜色是如何引发我们对食物的特定联想，比如红色通常与热情和食欲相关，而绿色则代表健康和新鲜。他还分析了菜单的长度和复杂程度对顾客决策的影响，指出过长的菜单可能会让顾客感到不知所措，而过于简单的菜单则可能无法满足多样化的需求。这本书让我意识到，原来我们在点餐时，很多选择都是受到了菜单本身设计的影响，而这本书则帮助我们“看穿”这些影响，做出更明智的决定。读完之后，我感觉自己仿佛拥有了一双“火眼金睛”，能够更清晰地看到菜单背后的设计意图。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太超出我的预期了！我原本以为会是一本比较枯燥的技术手册，但从第一页开始，我就被深深地吸引住了。作者的文笔非常生动有趣，仿佛在娓娓道来一个关于美食和艺术的故事。他不仅仅是在讲解菜单设计的原理，更是在分享如何通过菜单来传达一种生活态度、一种用餐体验。书中穿插了大量精美的图片，不仅仅是菜品的摆盘，还有餐厅的整体设计、灯光氛围，甚至包括餐具的选择，都进行了细致的描绘。我特别喜欢其中关于“感官营销”的章节，作者提出了一个非常新颖的观点，即菜单不仅仅是文字和价格的罗列，更是一种能够触动读者五感，激发食欲的“视觉盛宴”。他用了很多具体的案例来佐证，比如如何通过食物的颜色搭配、文字的描述方式，甚至菜单的材质和触感，来影响顾客的购买决策。读完这部分，我感觉自己对“如何点菜”这个日常行为有了全新的认识，也开始思考，原来我们每天的用餐选择，背后隐藏着这么多精心设计的“心机”。这本书真的颠覆了我对菜单设计的认知，让我看到了一个充满创意和想象力的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的启发简直太大了！我一直以为菜单设计只是设计师的事情，跟我这个普通食客没什么关系，但这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常亲切的口吻，分享了菜单设计背后隐藏的无数细节，以及这些细节是如何影响我们的用餐体验的。他不仅仅是讲解了视觉设计，还深入到了人文关怀的层面。我特别喜欢其中关于“包容性设计”的章节，作者强调了菜单设计应该考虑到所有顾客的需求，包括素食者、对某些食材过敏的人，以及有特殊饮食要求的老年人或儿童。他分享了很多如何通过清晰的标签、详细的食材说明，甚至提供多语言选项来提升顾客满意度的案例。这本书让我看到了菜单设计不仅仅是关于美学，更是关于如何用一种负责任和人性化的方式，为顾客创造一个愉悦的用餐环境。我感觉这本书不仅仅是一本关于“菜单”的书，更是一本关于“理解人”的书。