榜首這樣K基測──社會科25個奪分題型大解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 名師講解

　　◎《榜首這樣K書》實戰版！考上明星高中不是夢，對國中基測考生最有幫助的工具書！

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　　◎曆年考古題大蒐集：歸納成25組觀念題庫，以題目解析驗收學習成果

　　◎榜首思維解題技巧：運用榜首的關鍵字．思路．延伸重點來拆題，觸類旁通

　　◎達到總復習的效果：將三年所學在短時間內做全盤性的整理迴顧

　　◎圖錶靈活運用、隨時注意時事，掌握社會科得分之鑰！
　　曆史：跨時代的綜閤比較為命題重點，要做跨冊、跨單元的整理歸納。
　　地理：著重概念理解、資料分析與圖錶照片判讀，要瞭解其意融會貫通。
　　公民：測試考生判讀新聞能力，要多留意時事。

編者簡介

榜首贏傢

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好的，以下是關於您提到的圖書名稱《榜首這樣K基測——社會科25個奪分題型大解析》以外的圖書內容簡介，旨在詳細介紹其他可能的學習資料或書籍，確保內容充實且自然流暢： --- 《深度學習的奧秘：從基礎理論到前沿應用》 內容導覽： 本書旨在為信息技術領域的學習者和研究人員提供一個全麵、深入且實用的學習框架，聚焦於當前人工智能領域最為核心的驅動力——深度學習。我們摒棄瞭對基礎概念的膚淺描述，轉而深入挖掘模型背間的數學原理、算法優化策略以及在真實世界中的部署挑戰。本書結構設計嚴謹，從最基本的神經網絡結構講起，逐步過渡到復雜的循環網絡、捲積網絡乃至最新的Transformer架構及其變體。 第一部分：基石的夯實——核心理論與數學基礎 本部分是全書的理論根基。我們不會簡單羅列公式，而是緻力於闡明每一個數學工具（如綫性代數、概率論、微積分）在深度學習優化過程中的實際作用。 1.1 神經網絡的拓撲結構與激活函數的精細考量： 詳細剖析Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Swish等激活函數在解決梯度消失/爆炸問題中的演化曆程。我們將通過大量的實例對比，展示不同結構對模型錶達能力的影響。 1.2 損失函數的選擇與定製： 不僅涵蓋均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy），更深入探討如Triplet Loss、Contrastive Loss在度量學習中的應用。重點分析損失函數設計如何直接影響模型的收斂路徑和最終性能。 1.3 優化器的迭代演進： 從經典的隨機梯度下降（SGD）開始，逐步介紹動量（Momentum）、自適應學習率方法如Adagrad、RMSprop，直至現代的Adam、AdamW等。我們將剖析這些優化器在處理高維、稀疏數據時的內在機製和適用場景。特彆地，會有一章專門討論學習率調度策略（如Cosine Annealing）對模型泛化能力的關鍵作用。 第二部分：視覺世界的解析——捲積神經網絡（CNN）的深度探索 本部分聚焦於計算機視覺領域，係統梳理CNN的發展脈絡。 2.1 經典架構的解構與重構： 對AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet進行結構上的模塊化拆解。我們重點分析殘差連接（Residual Connections）如何從根本上改變瞭深度網絡的訓練範式。 2.2 現代網絡的瓶頸與效率： 深入研究MobileNet係列（Depthwise Separable Convolutions）和EfficientNet（Compound Scaling）在移動端和資源受限環境下的設計哲學，旨在平衡精度與計算效率。 2.3 目標檢測與分割的範式轉換： 全麵覆蓋兩階段（R-CNN係列）和一階段（YOLO、SSD）的目標檢測框架。同時，對語義分割（FCN）、實例分割（Mask R-CNN）的最新進展進行詳盡梳理，並輔以實例代碼演示關鍵操作的實現。 第三部分：序列數據的掌控——循環神經網絡（RNN）及其變體 理解時間序列和自然語言處理（NLP）的底層邏輯，本部分是關鍵。 3.1 傳統序列模型的局限性與改進： 詳細闡述標準RNN在長距離依賴問題上的固有缺陷，並深入解析LSTM和GRU單元內部的門控機製如何有效緩解這一問題。通過繪製詳細的內部結構圖，幫助讀者直觀理解信息流的控製過程。 3.2 Attention機製的崛起與Transformer的革新： 本部分的核心在於講解“注意力”機製如何打破RNN對序列長度的依賴。我們會詳盡解釋自注意力（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）的數學錶達和計算效率。隨後，係統介紹Transformer架構（Encoder-Decoder）在NLP任務中的統治地位，並探討其在視覺任務（Vision Transformer, ViT）中的遷移應用。 3.3 預訓練模型的實踐與微調： 介紹BERT、GPT係列模型的核心思想、預訓練任務（如Masked Language Modeling）以及在下遊任務中進行高效微調（Fine-tuning）的工程實踐技巧。 第四部分：跨越邊界——生成模型與前沿研究 本部分帶領讀者探索深度學習在創造性任務中的應用，並展望未來研究方嚮。 4.1 生成對抗網絡（GAN）的穩定訓練藝術： 不僅介紹基礎的Generator-Discriminator結構，更側重於解決訓練不穩定的問題，例如引入Wasserstein距離（WGAN）、譜歸一化（Spectral Normalization）等技術。 4.2 擴散模型（Diffusion Models）的興起： 詳細解釋去噪擴散概率模型（DDPM）的前嚮加噪和反嚮去噪過程。對比其在圖像生成質量和訓練穩定性上相較於GAN的優勢。 4.3 可解釋性、魯棒性與未來趨勢： 討論模型決策的可解釋性工具（如Grad-CAM），以及如何通過對抗性訓練增強模型的魯棒性。最後，對聯邦學習、因果推斷在深度學習中的融閤進行簡要的未來展望。 適用讀者： 計算機科學、電子工程、統計學等相關專業的高年級本科生及研究生。 緻力於進入人工智能、數據科學領域的工程師和開發者。 希望係統化、深入理解深度學習理論與實踐的自學者。 本書以嚴謹的邏輯結構和豐富的工程實例，力求成為讀者手中一把深入理解和應用深度學習的利器。

曆史
1政經的演變（一）
2政經的演變（二）
3近代中國
4民族融閤
5颱灣的清領、日治時期（一）
6颱灣的清領、日治時期（二）
7外國史（一）
8外國史（二）
9外國史（三）

地理
10讀圖
11自然
12人文
13颱灣區域與環保
14中國自然環境
15中國人文經濟
16洋流、行星風係
17世界氣候與位置
18世界人文經濟

公民
19個人成長與群體生活
20社會團體與社會生活
21民主政治與現代公民
22法律與生活
23法律與經濟
24現代公民與經濟生活
25全球關聯與現代公民

榜首親授基測攻略
曆史：
大考已經越來越不重視對曆史知識的死背，而漸重視對曆史概念的理解和分析。因此同學們可以發現，有越來越多「情境題」齣現──透過大量的敘述，測驗學生的閱讀能力，要求考生掌握考題重點和題目意旨，並活用已知的曆史概念選齣與題乾相符的選項。
以下比較兩種基測的題型：
一、
明神宗時，大學士張居正當政，曾大刀闊斧地進行各項改革，其中的「一條鞭法」主要是針對下列哪一項的革新？
(A)政治 (B)經濟 (C)國防 (D)教育 （92年基測）

二、
「颱灣在戰後再度進入國際貿易市場，海關、領事館等機構正式齣現。不僅各國商人可以到通商口岸做買賣，西洋傳教士也能自由進齣傳教，馬偕牧師即為著名代錶之一。」上述現象發生於颱灣哪一時期？
(A)荷蘭統治時期 (B)鄭氏統治時期
(C)清朝統治時期 (D)日本統治時期 （97年基測）

第一題隻需要知道「一條鞭法」是明朝張居正改革稅製的政策就能答對瞭，但第二題答題時，除瞭需要知道題乾所敘時代為何，亦須同時充分理解四個曆史時期的社會、政治、經濟背景，纔選得齣答案，很明顯第二題較為靈活、耗時，且難度、鑑彆度較高。雖然近年考試這種題型的比重有增加的趨勢，但萬變不離其宗，說來說去，基測隻是測驗對大觀念的掌握而已。
曆史科解題思路如下：
迅速、完整閱讀題目
↓
找齣題目關鍵字
↓
以關鍵字判斷題意
↓
理解各選項的概念，選齣最符閤題意者

以上麵第二題為例，掌握「戰後」、「海關」、「領事館」、「通商口岸」等關鍵字，可以知道這是鴉片戰爭後，清廷開放通商口岸後的情形，故選(C)。

地理：
地理基測考題，也越來越不重視死背，圖錶判讀、觀念思考的題型越來越多。以九十七年第一次基測為例，就至少齣現三題和圖錶判讀有關的題型。
圖錶題通常看似繁復，其實運用的隻是一兩個簡單的地理概念加上簡單的計算、推理而已。平時隻要多做練習，考試遇到便不用怕瞭。
地理科解題思路如下：

閱讀題目敘述、圖錶
↓
判斷題目測驗重點概念
↓
從概念齣發、運用邏輯推理、刪去法
↓
選齣答案

公民：
基測的公民考題不會測驗過於鎖碎的細節，齣題方式通常是先給一段敘述，然後再問該敘述是反應何種概念，因此考生務必掌握課本曾齣現的重要概念。例如依法行政的意思是什麼？責任政治的涵義？權力分立？機會成本？比較利益？
公民科的內容更與現實社會息息相關。基測可能透過援引國內外時事，要求學生與課內學習內容做連結。因此，多留意媒體報導，維持對時事的熟悉度，麵對基測必有所助益。
閱讀題目敘述、圖錶
↓
判斷題目所屬範圍
↓
找尋關鍵字
↓
從概念齣發、運用邏輯推理、刪去法
↓
選齣答案

评分☆☆☆☆☆

這本書還有一個很棒的特點，就是它真的有“點題”的感覺！很多我之前覺得很難掌握的題型，比如“圖文整閤題”或者“論述題”的寫作技巧，在這本書裏都有非常清晰的指導。對於“圖文整閤題”，它不隻是教你如何找到圖文中的關聯點，還教你如何利用文字信息來解讀圖片，反之亦來，讓你的答案更全麵、更有說服力。而對於“論述題”，雖然這本書不是教你寫作文，但它提供瞭很多審題、構思、以及組織答案的框架和方法，讓我知道如何纔能在有限的字數內，清晰、有條理地錶達自己的觀點。它教會我一些“關鍵詞”的使用技巧，以及如何引用課本上的概念來支持論點。我以前寫論述題時，常常東拉西扯，但這本書幫我理清瞭思路，讓我知道如何寫齣既有深度又不失條理的答案，對我來說，這簡直是解決社會科“大題”的救星。

评分☆☆☆☆☆

我一嚮認為社會科的“錶格與數據分析”是最考驗耐心的部分，常常需要在數字和統計資料中大海撈針。這本書在這方麵的設計真的太有心瞭！它不是簡單地把錶格丟給你，而是教你如何“讀懂”錶格背後的信息。它會告訴你，看到錶格時，應該先關注哪些部分，例如總計、最高/最低值、增長率等等，以及如何通過比較不同數據點來找齣趨勢或異常。更讓我驚喜的是，書裏還教瞭一些非常實用的“排除法”，比如當遇到幾個數據非常接近的選項時，如何利用錶格中的其他信息來做齣最精確的判斷。我記得有一道題，涉及不同地區的人口增長率，一開始我看到很多接近的數字，有點茫然，但運用瞭書中教的“比較分析法”，很快就找到瞭正確答案。這種循序漸進的引導方式，讓我從一開始的畏懼，變成瞭享受解題的過程。

评分☆☆☆☆☆

地理科的“地圖判讀與分析”是我的罩門，每次看到復雜的等高綫圖或是氣候分布圖就頭痛。這本書在這方麵下瞭很多功夫，不隻是提供幾種基本的地圖類型，而是把各種可能齣現在考場上的圖錶都囊括瞭進去，從簡單的比例尺、方位指示，到更復雜的坡度分析、水係分布，甚至是經濟活動與地理環境的關聯圖，都給齣瞭詳盡的解讀。它不隻是告訴你“這個圖是什麼意思”，更重要的是教你“如何從圖上找齣解題的關鍵信息”。舉例來說，關於“地形對交通綫的影響”這一題型，書中不隻展示瞭山脈、河流如何阻礙交通，還分析瞭山榖、平原如何成為交通要道，甚至連不同時期交通工具的發展也跟地形做瞭有趣的結閤。我以前常常隻注意到錶麵的文字描述，忽略瞭圖的價值，這本書徹底改變瞭我的學習方式，讓我學會用“看圖說話”的方式來解答地理題，大大提升瞭答題的速度和準確率。

评分☆☆☆☆☆

公民與社會的部分，常常有許多概念性的東西，像是法律條文、經濟學原理，感覺很抽象，不容易記牢。這本書的神奇之處在於，它把這些復雜的概念用非常生活化、貼近我們實際生活的方式來解釋。舉個例子，“消費者權益”這個主題，書裏不僅僅列舉瞭幾個案例，而是從我們日常購物、網絡消費的場景齣發，詳細說明瞭在不同情境下，我們消費者應該享有的權利以及如何維護。而且，它還把相關的法律條文用通俗易懂的語言重新解讀，不再是冰冷枯燥的法條，而是變得有溫度、有力量。讓我覺得，原來學公民不是在背誦，而是關於我們自己的生活，是保護我們自己的工具。尤其是在“政府組織與功能”這一塊，書中用非常清晰的圖示和流程圖，將復雜的政府部門運作描繪得一清二楚，考試時遇到相關的選擇題，幾乎都能迎刃而解。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的像它的名字一樣，簡直是國中會考社會科的“奪分神器”！當初買的時候，我還在猶豫，畢竟社會科題型那麼多，要靠一本小小的書全部攻剋，聽起來有點難度。但翻開第一頁，我的疑慮就消失瞭。作者非常細心地將國中會考常考的25種題型一一拆解，而且不是那種枯燥乏味的理論講解，而是結閤瞭大量實際的考題範例。我印象最深刻的是關於曆史的“時序概念題”，以前我總是搞不清事件發生的先後順序，做題的時候就暈頭轉嚮，但這本書用瞭幾個超級直觀的圖錶和時間軸，讓我瞬間茅塞頓開，而且還給齣瞭很多解題的小技巧，比如如何快速定位信息、排除乾擾項等等，真的非常實用！更棒的是，每種題型後麵都有對應的練習題，而且難度循序漸進，讓我可以逐步鞏固。做完一輪，感覺自己對曆史部分的掌握度提升瞭好幾個檔次，不再是死記硬背，而是真正理解瞭曆史事件之間的聯係。