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王海燕，体育教育训练学博士，乒乓球二级运动员，乒乓球国际级裁判，博士在读期间公派赴美学习，主攻“运动技能学习”研究。博士毕业后一直从事大学一年级基础体育课程教学工作。

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• 作者：梨狸 发布时间：2023-09-16 16:25:36

  ed. Kathryn Sutherland, Oxford University Press, 1998

• 作者：打哪儿指哪儿61 发布时间：2023-08-11 14:56:24

  言简意赅。秦毁于重轻罪，耗尽民力。赵高为胡亥老师，又与蒙恬有仇，蒙恬与扶苏近，于是篡改遗诏立胡亥。陈胜吴广反，但皆被身边人所害，有勇无谋但点燃星星之火。项羽联合诸侯部队以少胜多，坑杀秦军20万章邯投降。楚怀王授意刘邦入关，因项羽残暴。刘邦入关，约法三章。楚汉相争，刘邦胜于用人，策反，以及散财分封众将，得人心，成大事不拘小节。彭越韩信等被小人谗言谋反，吕后诛杀异姓王。坑灰未冷山东乱，刘项原来不读书。即便为了统一思想，焚书坑儒，民心相悖，必有反。

• 作者：水湄物语 发布时间：2012-08-24 12:10:32

  看完了，虽然是很薄的书。但是对于有“选择”问题的人来说，不失为一本非常有用的书。 选择是非常重大的问题，值得再看一次。

• 作者：微千葵 发布时间：2017-09-26 21:22:11

  比起英国不装腔，这部逊色太多了。可以这么直白的说，上面的内容我看新闻、查维基甚至百度百科就可以知道了。无聊又乏善可陈。（读的人这么少，写评论的一看都是水军来着，敢情就我是真实读者呀……）

• 作者：carrie柔光 发布时间：2015-10-10 00:27:51

  从尼采那本读过来，就觉得这本有点过于通俗了，但多少满足了我对心理治疗师如何处理移情与反移情的好奇。开头那个西摩·特罗特的故事实在很有魅力。

• 作者：张兮兮 发布时间：2013-02-13 22:04:19

  还不错的，故事写得很深情，下笔很轻但是很感动。

• 奇品

  作者：时雨 发布时间：2008-02-10 18:58:17

  在书店收入《我们》，绝对是因为其与《一九八四》和《美丽新世界》一起被称为三大“反乌托邦”小说，断断续续，用了两周时间，也只是粗率得看了一遍，远不像最初看《一九八四》，让我在除夕和年初一中用了两天就看完。

  也许是我对第一人称的叙述方式不太习惯，或者是因为之前看过《一九八四》，对于这种绝望有所准备，所以《我们》并未给我比《一九八四》更多的触动。倒是对于书中所描绘的高度理性有些想法。

  D-503（主人公）所处的联众国，是一个用诗歌赞美四则运算，所有人都像机器一样精确生活的地方，循规蹈矩，甚至是想象力都成了要摘除的东西。好像有点像经济学里所假设的“理性人”（笑～）。所有的物只要极了必然会反，当然这个联众国也不例外。一个绝对理性的社会必然也是一个疯狂的社会。如柏拉图的《费德罗篇》所说：“理智是人的品格；疯狂却是神灵对灵魂的恩赐，使之充满爱情，诗歌或预卜未来的灵感。”

  同时，我们往往会在政治课本上看到这样的论断：XX社会是社会的最终形态。但是，就如《我们》里所说“最后一个只是讲给孩子们的故事。小孩子害怕无限，我们只好哄他们，不然他们晚上会因为害怕，睡不好觉。”而我们在读政治课本时，就被当作了那些睡不着觉的小孩了。

  这本书被乔治•奥维尔称为“焚书年代的文学奇品之一”，只是奇品未必适合每个人的口味，仅此而已。

• 前言到原理这块到笔记

  作者：葱小白 发布时间：2023-11-12 22:13:22

  随着现代时代的发展，新技术的更新与学习，也成了我们这种打工人刚需，一个是为了拥有别人不会的技术，另一个是提升工作效率，以让自己获得更多的竞争力。

  这本扩散模型的实战指南，详细介绍扩散模型的原理、发展与应用，软件方面是Hugging Face和Diffusers进行模型实战。

  这本书大学生、研究人员、ALGC爱好者和绘画相关行业的都挺适合看，不过也有个大前提，就是要具备一定的编程经验，尤其是Python编程语言。

  这本书分为两部分：基础知识与实战应用。第一和第二章是基础知识部分，是介绍扩散模型的原理、发展、应用以及Hugging Face和环境准备；三到八章是实战应用部分，包括从零开始建扩散模型、运用Diffusere库生成蝴蝶图像等等。

  扩散模型是一类生成模型，它运用了物理热力学中的扩散思想，主要包括前向扩散和反向扩散两个过程。

  首先生成模型的目标是根据给定的样本（训练数据）生成新样本。（生成模型的学习目标就是对训练数据的分布进行建模）

  前向过程是给数据添加噪声的过程

  反向过程是“去噪”的过程，也就是从随机噪声中迭代恢复出清晰数据的过程。

  扩散模型预测的是噪声残差，即要求后向过程中预测的噪声分布与前后过程中施加的噪声分布之间的“距离”最小。

  在实际应用之中，扩散模型最常见、最成熟的应用就是完成图像生成任务。

  Hugging Face是机器学习从业者协作和交流的平台。Hugging Face的核心产品是Hugging Face Hub，这是个基于Git进行版本管理的存储库，用户可以在这里托管自己的模型、数据集，并为自己的模型加入模型卡片以介绍模型的内容和用法，除了Hugging Face Hub之外，还在GitHub上开源了一系列的机器学习库和工具，可以探索学习使用。

  

  

  x是数据分布 t是时间