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• 作者：[real]袋鼠 发布时间：2011-07-09 20:27:13

  怎么说呢，还是有点用处吧。。。

• 作者：伯德兰 发布时间：2012-07-22 16:38:46

  准备去帝都。

• 作者：晏平仲 发布时间：2021-06-13 08:23:39

  一切历史都是地理，在本书得到充分验证。秦皇汉武，难逃一死，唐宗宋祖，终归尘土，只有高山大河，串联古今。

• 作者：不玩刀剑 发布时间：2015-06-28 00:30:45

  以睡眠质量为代价打一场不能存储读盘的游戏，太不值

• 作者：冰糖木耳 发布时间：2010-08-10 09:07:39

  曾经痛苦的专四考试…

• 作者：帖拉索伊朵 发布时间：2022-03-25 11:30:15

  看了1/3，但语言风格有些过时，看得不舒服，也有点没意思。

• 神兽来了，读完这本书，刷新你的知识库

  作者：cicada 发布时间：2023-01-12 17:45:31

  寒假开始了，芃芃在我的书架上拿了本《山海经》自己乱翻，他时不时会和我探讨书中的内容。说实话，《山海经》我也没有认真看过。我把更适合他看的《东方神兽有文化》给他看，他特别喜欢。

  

  《东方神兽有文化》是他看过的《神奇植物有文化》的姊妹篇。本书从文学、自然、民俗、神话等方面呈现中国传统文化中的40种神兽，配有100余幅精美手绘彩图，帮助孩子了解神兽背后的文化内涵，让孩子通过神兽了解我们的传统文化。

  01 奇闻趣事，百科知识，一本书刷新你的知识库

  神兽都是我们民族的文化图腾息息相关的。我们经常听说左青龙，右白虎，那么青龙和白虎到底是什么样的神兽呢？

  现在吃货们喜欢自称的“饕餮”，在远古神话中竟是“四大凶兽”之一？“凤凰涅槃”这个说法竟然不是起源于中国？哪只神兽的地位称得上“万妖之王，百怪之首”……除了这些问题的答案，还有很多有趣的小知识藏在书中。阅读这本书，可以刷新孩子的知识库。让孩子了解中华神兽，以及这些神兽背后的文化内涵，了解中国古代神话，从而真正走进传统文化。

  02 插图精美，附赠拼图，个性目录

  书中手绘的插图，异常精美。再现了古代神兽们的形象，激发孩子们的好奇心和求知欲。我让芃芃根据自己的想象画出他想象出来的神兽。他特别喜欢麒麟。他根据书中的文字和插图，自己设计出了想象中的麒麟的形象。

  随书附赠了一个十二片的麒麟拼图。我家三岁的弟弟特别喜欢这个拼图，每天要拼好多次。哥哥给他讲神兽的故事，他记住了很多关于神兽的冷知识，爸爸下班讲给爸爸听。这本书的目录也特别有个性，一个神兽的名字加上一张小小的神兽的图片，看起来很有趣。这个目录一改传统的目录形式，非常有个性。

  03 唤醒孩子对古代文化的热爱

  全书的编排是这样的，古典原文，重点词语的注意，译文，神兽知识和故事的详细讲解。这些神兽并不是孩子们平时所熟悉的，甚至我也有很多并没有听说过。这些神兽身上浓浓的古代神话色彩，有着重重的传统文化痕迹，在阅读过程中，我们还会翻出《山海经》进行拓展阅读。通过阅读《东方神兽有文化》，孩子们都中国传统文化有了浓厚的兴趣。

  写在最后

  《东方神兽有文化》是一本有趣的科普书，我更愿意把它定义为一本科普文化书，在和孩子共读的过程中，我学到了很多关于传统文化的知识。春节马上到了，接着这个中华民族最重要的传统节日，读一本这样的关于我们民族的传统文化的书，实在是件非常开心的事情。

• 提高你的机器学习理论

  作者：书虫 发布时间：2023-03-21 10:38:22

  本书的作者是雅典大学和香港中文大学（深圳）机器学习和信号处理领域的教授西格尔斯 西奥多里蒂斯，就是经典著作《模式识别》的第一作者。本次阅读的书籍《机器学习：贝叶斯和优化方法》是该书的得二版，在2020年，华章分社就引入该书的英文版，本书一部有关机器学习的大部头著作，内容涵盖机器学习的几乎所有方面，目前国内机器学习学习各个方面知识体系日益完善，在南开大学王刚教授带领下这部大部头书籍的中文版终于跟我们见面了。书中涉及大量的理论和公式所以翻译的难度是可想而知的，但在阅读过程中确实感受到了翻译工作的严谨、精益求精的态度。感谢西格尔斯教授的倾力写作，也感谢王教授团队准确传达原书的精彩。

  阅读体验：

  《机器学习：贝叶斯和优化方法》 对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索 。开始看到题目以为是介绍贝叶斯相关的内容的，但很明显打开本书的第一时间我就知道这本800多页的大部头绝不是这么简单，通过阅读知道本书很多内容是从贝叶斯和优化方法的角度来介绍的。书中各章节相互独立，可以通过各章的引言知道本章的内容简介和其他章节的联系之处。第一章和第二章是学习本书第基础知识部分，我觉得第三章是贯穿全书的。虽然全书都在讲解机器学习的各个方面和不同的技术，但参数化建模是贯穿本书的一个主题，而且围绕参数被视为确定性非随机变量和参数视为随机变量两条技术线来处理。

  每章节的末尾提供了该章节的参考文献，多余深入学习的读者很友好， 本书的所有代码均可免费下载，包含MATLAB和Python两个版本。 下载地址：

  https://www.elsevier.com/books-and-journals/book-companion/9780128188033。

  本书适合有一定机器学习基础并且想要深入研究的读者，而且有概论和随机过程的基础。不建议初学者学习。学习中。。。。。。