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• 作者：Easy 发布时间：2023-12-11 00:22:32

  一本案例合集。按照跨年龄段的方式排版，齐全地涉及了异性恋家庭、同性恋家庭和跨文化家庭的治疗联盟，展示了治疗师在颠簸的工作历程中如何进行最大程度的努力。有长期也有忽然中止的案例，动力学确实是一条高频和漫长的道路。

• 作者：⚖~min 发布时间：2021-05-03 00:24:28

  颜色搭配，常见的构图方式、布景方式、后期、字体、电商元素组合都有涉及。目前为止主演是靠自己的试错和经验，跟设计沟通需求，也配合拍摄。这本书是整理了一个比较详细的流程，从拍摄、后期、详情页到店铺。

• 作者：番石榴小妹 发布时间：2024-02-17 19:53:13

  太有趣了！！我都笑哭了！48个心理效应在我们日常生活中随处可见。且深陷其中，看不清，逃不出。又很可怕。还好遇见这本书，2024勇敢爱自己。

• 作者：FXCarl 发布时间：2007-01-06 00:07:27

  头文字D漫画不如动画好看

• 作者：江湖骗子管理处 发布时间：2021-12-21 14:17:17

  17年的书，18年购买，21年阅读。

  拧干水分后还是有些货的。

  但全篇对外国那两个人名的引用和事例还是挺多的。

  有些案例的列举和主题不符。

• 作者：well 发布时间：2021-06-01 15:02:35

  漫长。还有周礼和仪礼，合称三礼，都相当无聊。本书四十九篇不全，少了十多篇更无聊而漫长的部分。

• 这是一种哲学，不是一门技艺

  作者：蓬山远 发布时间：2020-06-13 18:25:02

  这本书的第二版已经于2018年出版了。这第一版面世于2014年，第二版在此基础之上有非常大幅度的修改。但最最基本的思路没有变化：端到端，全栈，敏捷，技术为具体业务服务。

  第二版的链接在下面：

  

  Spark全栈数据分析

  评价人数不足

  [美] Russell Jurney / 2018 / 电子工业出版社

  对比两个版本，除了内容扩充了不少，处理的问题更加充实，代码量更大，就连使用的技术手段也发生了巨大的变化：

  1）作者抛弃了pig，改用spark来处理数据流；

  2）第一版中作者对于机器学习的建模没有使用太多的工具，直接编码实现了tf-idf的简单计算，第二版中作者开始使用sklearn和MLib；

  3）第二版使用了Kafka来收集训练数据。

  这简直是脱胎换骨的变化，作者依然能够驾轻就熟，把数据的全栈端到端的方方面面工作呈现给读者，介绍每一个过程中最恰如其分的工具。作者不纠缠于拼图中的任何一块，而是要铺陈完整的一幅画面。我们罗列看看第一版这薄薄的一百多页中，作者都谈到过那些技术工具：

  数据流：Hadoop，Avro，Pig

  存储：MongoDB

  检索：ElasticSearch，Wonderdog

  微服务：Flask，Sinatra

  前端：bootstrap，Jinja2，d3.js

  建模：NLTK

  云计算平台：AWS，dotCloud，S3，Elastic MapReduce，Google Analytics，Montar Data

  又看到短短四年时间，作者及时跟上形势，在第二版中改用更时髦更好用的工具，不能不对作者的全局观和广博度钦佩不已。

  本书两个版本的英文名一以贯之，第一版叫Agile Data Science，第二版叫Agile Data Science 2.0。出版社出中译本的时候译名却有了些讲究，第一版直译《敏捷数据科学》，第二版用了书的副标题《spark全栈数据分析》。看起来似乎是“敏捷”一词不吸引人，“全栈”更满足大家的审美爱好。

  我以为全书的最精华，就在第一章，尽管这一章里没有任何的代码，而是务虚地大谈到底什么叫作“敏捷数据科学”。正是因为第一章的存在，才让我对作者起的堂堂正正的这个书名非常认可。

  一个数据分析产品/平台的搭建，流程极长：数据收集，流处理，存储，服务搭建，图表展示，算法建模，模型部署。对于互联网公司，搜索/广告/推荐服务，当然可以雇上几百人上千人，每个部门专门负责其中一块。可是传统商业领域对所谓“data science”的需求与此完全不同，必须要靠三五个人就完成所有的工作，每个人都要身怀多门技艺，哪里出了问题都要顶得上。技术人员除了要懂技术，也要懂业务，懂项目管理。不能追求对基础工具有多么深刻的理解和改造，要追求的是怎样在有限的资源条件下满足业务的需求，促进基于数据支撑的决策。

  非常遗憾的是，作者以如此广博的眼界，却没有获得豆瓣网友的好评。国内互联网以外的传统企业普遍仍然没有“数据科学”的意识，或者即便有了意识也并不够尊重技术方面的专业性，大多数人对“数据”的认识仍在excel的水平。“全栈”的概念在IT界热了一时，但终归没有收获实利。机器学习未入行的人只对算法理论感兴趣，入了行的人多在做一些加特征、加数据、模型刷新或者修改参数的工作。“面试造火箭，工作拧螺丝”乃是这个行业的现状。我们无可奈何，只能祝愿大家拓宽眼界。

• 追逐闲云野鹤般的生活

  作者：w @ m 发布时间：2019-03-03 20:21:02

  

  说到田园生活，我相信每一个人都和作者一样，有着一颗回归自然、回归田园，追求闲适生活的心。也许这是因为“久在樊笼里，复得返自然”的缘故吧。人们长期居住在城市喧嚣繁华的环境当中，也会产生疲倦感，偶尔会对于自然的那一种无忧无虑显示的生活充满着向往。我感觉自己就好像是这种人，没有办法在一个忙碌繁杂的环境里面生活很久，因为那样，我会感觉到特别的疲惫与厌倦。

  有的时候我感觉自己和书中的作者一样，都是一个向往田园的生活。我可以拥有复杂的工作，但是，偶尔的时间，我也要回归田园，因为田园所带给人的那种宁静，是在工作中无法寻求到的。人们总说，大自然是平换灵魂最好的地方。我很赞同这一种说法，因为我感觉只要当你一回到大自然，你所有的烦心事与烦恼都会被消之而去。

  在书里面，远离城市喧嚣，盛林和她的丈夫菲里普在美国一个叫沃顿镇的地方，拥有一座半寸农庄。有一个属于自己的农庄，我相信这是很多人的一个无法实现的伟大梦想。在这个班村农庄当中，他们日出而作日落而息，过着隐居野林的乡间生活。这是多么让人羡慕的一种生活呀！我相信你有再大的困苦，当你回归到这样的生活当中，你也能坦然与平静的去接受这些事情。

  

  日子总是很美——砍柴，种菜，钓鱼，栽花，养蜜蜂，养鸡鸭鹅……在这半寸农庄中，野林四季更迭，各种小动物和野兽出没，听一晌午鸟鸣，躲起来看浣熊散步，打野猪，养孔雀，日子每天都不一样，这里的花鸟虫兽每天都有新鲜事。这样的日子，多么美妙，多么令人陶醉。

  在现代都市，有很多人都选择在奋斗到有一定的资本的时候，他们用这些钱去买一座山，一个地方，给自己的灵魂找一个安身之处，让自己回归到田园，回归到自然，过上闲云野鹤般的生活。有的人做得很成功，甚至有的人将这一种，作为一种营销手段来向那些在都市中苦苦挣扎的人们，给予精神的慰藉。

  就好像微博上爆红的“李子柒”，他说给大家呈现出来的一种体面生活，自己动手丰衣足食，我相信你能够成为很多人，心灵中最美的一片净土。很多人都力求改变自己，现在说，呈现出来的生活状态。可是他们也有许许多多的无可奈何，他们有的时候，有想法改变，却没有能力或实力去改变，所以他们只能通过这一些，别人所呈现出来的，田野生活来慰藉自己那贫瘠的心里。

  

  生活是美好的，所以，请为了美丽的生活，不断努力，不断拼搏。你的田园梦，有朝一日，终将实现。