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• 作者：snailw 发布时间：2009-07-20 00:01:17

  市图书馆

• 作者：白启 发布时间：2020-08-23 13:27:18

  对《山海经》图画感兴趣的，还可以看看《观山海》（湖南文艺)、《山海经》（清华大学），《山海百灵》（时代华文），建议先看电子版。

• 作者：腔调儿 发布时间：2015-04-20 16:36:49

  个人非常喜欢周总理，一向看周总理的相关描写都哭的稀里糊涂的，但是看这本书竟然没多少感觉。或许作者确实是重在凸显理性智慧吧！

• 作者：西木雨山哲 发布时间：2015-09-15 21:28:15

  读过书中最差的一本，毫无读下去的欲望。

• 作者：落跑路人 发布时间：2021-09-22 16:08:31

  很好的行政法入门，通过分析各种案例培养行政法意识，解读分析方法

• 作者：Muggle、佑。 发布时间：2021-04-08 18:31:29

  妄想有了书就不会想要看佩佩的我真是太天真了。

• 通俗不易懂——读《一个证券分析师的醒悟》

  作者：孙立 发布时间：2011-11-28 00:43:59

  这本书虽是出自资深专家之手，不过作者不卖弄论理、术语，每篇小文章都通俗易懂，轻轻松松就读完一遍。可是合上书以后，我忽然觉得这本书没有给我留下什么印象，和没读过差不多。于是又读了两遍，发现这本书内容广泛而松散，其实是通俗不易懂。所以我试着把书里对我有启发的观点重新组织一下，再加进我自己的看法，演绎为这篇并不严格遵守原书内容的书评。

  我觉得看如何股票投资的书之前，应该先想清楚一个重要的前提：用业余时间投资最重要的是控制风险，不要期望意外的回报（当然大盘特别好的时候也会水涨船高）。想要高回报不能靠炒股票，而要靠印股票（上市）。比较现实的办法是年青时把自己的专业工作做好，多挣些工资早买、多买股票，保证小康生活。工作经验多了以后如果自己的专业能力确实出类拔萃，可以自己开公司上市，用别人的钱替自己做生意，不必靠炒股票。

  “长期投资者希望股市越跌越好”这句话猛一看有悖于直觉，但仔细想一下如果投资者能符合下面3个条件，这到确实是有道理的说法。

  * 坚信股市长期上涨，下跌只是暂时的。

  * 在股市下跌时不缺生活费，不需要卖股票套现。

  * 甚至这时还有充裕的现金流（如工资）继续买进股票。

  这基本上是对上一段“重要前提”的另一种表述。

  预测经济趋势已经很难，预测转折点几乎是不可能的。即使专业投资者都很难跑赢大市，所以普通投资者对股市的合理期望值是：扣除通货膨胀以后长期回报在4~6%的水平。针对这个目标，普通投资者不要炒IPO或者权证，应该买指数并永不出售，享受资本增值和分红。

  如果相信自己有能力战胜大盘指数，取得更高回报，可以自选50~70支股票组成自己的基金。选股票时应该避开大盘股（如恒生指数成份股）和太小的股票（最小的25%）。宏观看发展潜力（未来3~5年利润有15%复合增长）和价格（小于25倍市盈率），具体看历年的资金周转速度（35%算是高周转）和销售额。风险比较低的行业有：金融业，基础设施（港口、机场、隧道），城市设施（燃气、供水、污水处理）。

  分析公司的“护城河”。可能是因为过于崇拜巴菲特，教科书里经典的“可持续竞争优势”很少有人用，反而是这个出自巴菲特的比喻越来越流行。在这一点上我不太喜欢这本书的表达方式，我觉得直接用教科书的经典理论就足够好了：本质上可持续竞争优势或是差异化或是成本领先。

  * 差异化不一定要产品创新，也可以是建立标准（比如微软的Word文件格式、QQ的通讯协议）或者建立品牌（比如保洁旗下的多个洗发水、牙膏）。真正的差异化必须可以提高销售额和利润，单纯为差异化而差异化是没有意义的。

  * 成本领先可以是靠规模经济等减低成本（正面的成本领先），也可以是提高用户的叛逃成本（负面的成本领先）。

  分析公司年报最有用，报纸、互联网上的新闻评论意义不大。机械地看市场份额、品牌知名度或者管理层名声这些指标不是分析可持续竞争优势的好办法。

  “决大多数企业的成功，不是因为他们有重大发明创造或者绝顶聪明的战略，而是一分一毫地控制成本，一小单一小单地做生意。”

  企业有3种：自然垄断型，昙花一现型，疲于奔命型。自然垄断型最值得投资。疲于奔命型是隐蔽的投资陷阱：通常是高科技行业，公司虽不断成长，但要不断地更新技术、设备，永远没有利润。

  另外这本书有两处内容值得商榷

  * “我们的国内生产总值快追上美国了”。实际上2010年美国GDP是中国GDP的2倍半，恐怕还不能自称为“快追上美国”。

  * 书中建议中国实行自由汇率，根据Impossible Trinity理论这恐怕是不现实的，因为中国目前还不太可能放弃对资本流动的控制。

  首发于

  http://mrsunli.com/2011/bookreview-investment/

• 一个理工狗眼中的大数据

  作者：丧心病狂刘老湿 发布时间：2014-05-10 15:47:53

        作为一个学计算机出身的理工狗，我一直忍到自己写完论文才回过头来看这本书。此时距这书出版，已经一年有余，大数据的概念已经甚嚣尘上，无人不知了。

        维克托和肯尼思在这本书中不遗余力的向我们说明了由于技术的进步，传统的统计学抽样方法已经开始显得落伍，而借助于高速发展的数字存储技术与愈发先进的信息整合能力，类似google这样的公司已经有能力挖掘出海量数据中所蕴含的信息。作者在书中提出了两个至关重要的观点：1、我们搜集的数据是如此之多，以至于我们现在拥有的样本就是总体；2、借助于大数据，我们能够轻松的找出数据之间的关联而非因果，换而言之，我们可以轻松的“知其然”，即使我们完全不知其所以然。

        我不完全清楚两位作者的学术背景，当然，我也不完全清楚两位作者在写书的过程中是否为了让这本书更加通俗易懂而采取了一些微妙的措辞。但是每一个曾经被SVM、LDA、贝叶斯和马尔科夫深深伤害过的人都知道，在大数据的海洋里，我们最大的问题永远都不是如何获取这些数据，而是如何找到这些数据之间的联系。

        我相信每个学过数据挖掘这门课的人都知道沃尔玛里啤酒和尿布的故事，对，这个故事出现在很多年前，当初同样是为了描述一个令人激动的未来——人类居然可以通过计算机挖掘出那些我们平时根本无法察觉到的、事物之间隐藏的联系。欢欣鼓舞的计算机学家们纷纷将自己的精力投入到这个神奇的领域，但是丝毫没有发现，其实他们只是在重复着所有学者们无数年来在做的事情——寻找这个世界的真实。

        没错，为了寻找这个世界的真实，哲学家们冥思苦想，物理学家们建造了有毁灭世界之虞的对撞机，化学家们深入原子内部苦苦探究，但谁也没有数学家们走的更远，更接近成功。概率论比所有人都更早一步的找到了数据与数据之间的相关性，于是我们在高中的时候就能够了解线性相关和数据拟合的意义。而随着技术的发展，概率模型下的NLP技术在上个世纪90年代以后全面战胜了规则模型，我们不需要去理解自然语言的语义、语法，让处理器的摩尔法则和指数级叠加的文本互相厮杀，只要有足够数量的样本集——Bingo！一切都搞定了。于是随着Google在各种翻译大赛上的一枝独秀，人们乐观的觉得只要有了足够大的语料库，似乎再也没有什么能够难到他们。于是正向书中所说的那样，人们开始不再关心数据之间的因果联系，不再关心那些细微的错误，而开始疯狂的追求数据的规模。沾沾自喜的人们以为这就是世界的真理，忽视了近十年概率模型应用的规模一再扩大，准确率却停滞不前。即使是文本的二元情感分类如此简单的任务，无监督的学习器也很难拿出一个看得过去的成绩，更不用说机器翻译这样近十年来都没有巨大突破的领域了。就目前人类的技术水平而言，我们很难能够乐观的估计概率模型能够在我们有生之年将机器翻译技术推到“信达雅”的地步，概率模型和大数据的发展过程恰似一个对数函数，经过了最初的高速发展之后就放缓了自己的脚步。

        所以我是不认可大数据的概念的。数据规模到达一定程度之后，继续扩充的意义已经不大，更遑论所有大数据的应用都极大的依赖于其选取的数学处理模型。而经济发展的不均衡决定了所谓的样本=总体永远不可能出现——全世界有十几亿人还处日生活开销不足2美元的贫困线以下，连登录网络的条件都不具备，我们怎么能够奢望我们收集到的数据就会是总体？而所谓“知其然”可以替代“知其所以然”的概念更像是一个悖论，或许在应用层面上而言，这种说法有其合理之处，但对我们如何更好的了解这个世界的真相，却毫无用处。