【3-6岁】侘寂之美 杨志成 著 华人绘本大师 绘本 凯迪克奖 东方故事 中信出版社官方旗舰店 正版 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

《侘寂之美》的主人公是一只住在京都名叫“侘寂”的小猫。 远道而来的客人询问侘寂的主人这个名字的含义，主人却说：“这很难解释清楚。” 这让侘寂对自己的名字的含义好奇起来，于是踏上了寻找自己名字意义的旅程。一路下来之后，她终于明白了什么是侘寂——一种关于朴素、平凡、自然和残缺的美。作者通过小猫侘寂，将空灵富有节奏的叙事、俳句、与杨志成先生充满禅意的拼贴画融合，向读者多角度阐释侘寂之美，让读者随着小猫侘寂一起，领会东方美学神韵。

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文字作者：马克·莱布斯丁

英语老师、作家。曾住在纽约、加利福尼亚、夏威夷、日本和泰国。现在他与小猫阿尔洛住在一起。

图画作者：杨志成（Ed Young）

在世界范围内深具影响力的华人插画家，三获凯迪克大奖，多次获得《纽约时报》十佳图画书奖。他共著有九十余部作品，其中《狼婆婆》（Lo n Po Po） 曾于1990年获得美国童书最高奖项凯迪克奖金奖，另两部作品《皇帝与风筝》（The Emperor and the Kite）、《七只瞎老鼠》（Seven Blind Mice）则于1967年、1992年先后获凯迪克银奖。

杨志成出生于天津，后赴美国留学。起先就读于伊利诺伊州立大学建筑系，后转入艺术中心设计学院。毕业后，他最初在纽约从事广告设计工作，后来成为了儿童插画师。

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书籍介绍

《侘寂之美》的主人公是一只住在京都名叫“侘寂”的小猫。 远道而来的客人询问侘寂的主人这个名字的含义，主人却说：“这很难解释清楚。” 这让侘寂对自己的名字的含义好奇起来，于是踏上了寻找自己名字意义的旅程。一路下来之后，她终于明白了什么是侘寂——一种关于朴素、平凡、自然和残缺的美。作者通过小猫侘寂，将空灵富有节奏的叙事、俳句、与杨志成先生充满禅意的拼贴画融合，向读者多角度阐释侘寂之美，让读者随着小猫侘寂一起，领会东方美学神韵。

• 作者：沉璧 发布时间：2014-12-14 21:53:07

  最好读的中国简史

• 作者：菁猫豆 发布时间：2021-01-19 13:34:52

  有人说这个绘本给儿童读有点偏难，我觉得未必。成人对自己的理解力有时过于自信而忽略了儿童对抽象事物直觉理解的能力。画风实在精美无比，一页页像高级手工特种纸做出的手工。

• 作者：是托托不事拖拖 发布时间：2022-11-17 09:12:07

  p4/a6-12/10m/s4>,侘寂与俳句，猫咪与寻道。

• 作者：七月 发布时间：2021-10-26 15:44:32

  侘寂是一只猫，侘寂是一种境界，是一种审美，是一种生活态度。是一本非常美而有深意的绘本。

• 作者：零子 发布时间：2021-01-03 18:00:02

  故事本身没什么。但是画本身很有意思，这种印刷方式委屈了画。但是原品重制的呈现方式又不切实际。。总之画本身很美。

• 作者：糖不甩 发布时间：2021-12-05 17:55:11

  简单、不完美、自然、谦逊与神秘中，发现和谐之美。

• 锐步创始人自述：踏浪前行

  作者：W 发布时间：2020-11-02 09:50:12

  花一个星期读完锐步创始人Joe Foster这本Shoe maker，对锐步如何起源、发展，并在20世纪80年代如何成为世界第一大运动品牌有了更好的了解。

  

  读完最大的感受是，Joe老爷子对时机的把握简直无敌。无论是创立锐步的时机还是全球扩张，还是卖掉锐步的时机，老爷子都踩点准确，踏浪前行，堪称一绝。

  一、创立于行业快速发展时

  19世纪90年代末，作者的爷爷创办了J. W. Foster & Sons鞋厂，然后传给了他爸爸和叔叔。和对面的德国达斯勒兄弟（后分家分别创立阿迪达斯和彪马）一样，也是兄弟经营。但是，这对英国兄弟不像德国那对一样有扩张的雄心。他们满足于小作坊，做点小生意，维持现有的小客户群，维持现有的产品不想做出一点点改变。

  

  但是第三代Joe（也就是本书作者）和他的兄弟Jeff对现状非常不满，他们无法眼睁睁看着阿迪达斯和彪马攻城略地。由于无法说服父亲和叔叔做出改变，兄弟二人离开J. W. Foster & Sons，于20世纪50年代末期创立锐步。

  锐步为什么叫Reebok，确定名字的过程也颇为奇特：作者一天随手在书架上拿了一本美式英语词典，找了十个动物名字去申报注册商标，只有Reebok（一种羚羊）还没有被注册，这也正好是作者最钟爱的名字，代表着灵巧与速度。就这样机缘巧合下，一个英国运动品牌以美式英语动物名称正式注册商标（英式写法是Rhebok）。

  锐步创立的过程颇为艰辛，JJ二人（Joe & Jeff）首先意识到自身知识储备的不足，尽管在父亲厂里工作了很长时间，但是缺乏系统的制鞋知识。兄弟俩自行凑学费（此时二人尚未离开父亲的鞋厂，但是父亲拒绝支付学习费用），并随后卖房购买厂房设备开始创业。

  JJ组合从自行车运动鞋作为起点，迅速打开了天地。从个人才华上来讲，JJ强于他们的父辈，但是比起对岸德国的达斯勒兄弟可能还有一定差距。但是50-70年代，运动装备行业处在迅速增长的时期，竞争不充分，

  锐步在一个合适的时机取得了入场券。

  二、发展于东亚制造崛起时

  70年代，大量欧美企业将生产外包到人力成本更低的东南亚地区。作者担忧质量问题，也没有冲在最前面，而是看到日本大厂鬼冢虎的品质，并且亲自到亚洲考察后，加入了外包潮流。这为锐步打开美国市场，走向全球奠定了供应链基础。

  如果以上两个时机是作者主动出击争取的话，下面三个可以说作者被动接受。这也为作者后续退场埋下了伏笔。

  三、突破于营销变革时

  美国是潮流的前端，作者花费十年尝试进入美国市场，但是一无所成。直到遇到美国户外器材零售商保罗·法尔曼。作者在一次展览会上认识了保罗，他直觉保罗将会是锐步的突破口。

  作者邀请保罗到锐步英国工厂参观，尝试说服保罗帮助锐步打开美国市场。保罗提出了唯一的要求：只要锐步有鞋子可以上榜《跑步者世界》杂志，并获五星好评，他就上船。

  《跑步者世界》当时在美国业界具有绝对影响力，是专业度与潮流度的风向标。上榜的鞋子无一例外会成为消费者追逐的畅销款。此前锐步多次做过尝试希望上榜，但均没有取得成果。这次作者被逼到了悬崖边上。日以继夜对历届获奖鞋子进行研究，取长补短，

  Aztec跑鞋诞生

  。

  Aztec不负期待，果然获得《跑步者世界》五星评价。锐步在美国迅速打开知名度，1979年，作者与保罗达成合作协议，合资成立锐步美国公司。保罗占股95%，作者5%，这是锐步后来走向全球的关键一步。

  Aztec这个名字也非常有趣。早在锐步Aztec诞生十多年前，耐克联合创始人鲍尔曼研发的一款跑鞋也尝试叫这个名字，但是被阿迪达斯提起诉讼，声称这与阿迪一款鞋子名称雷同。鲍尔曼被迫将鞋子改名为Cortez，也就是我们后来熟知的阿甘鞋。但是锐步这次，相同的名字，阿迪没有任何反应。

  四、绽放于女性有氧健身兴起时

  1981年，零售商Angel Martinez向锐步提议开发一双针对女性的健身鞋，新的风潮即将来临，作者和锐步美国负责人保罗·法尔曼对此均深表怀疑。

  Angel试制几百双并且进行了投放，它的漂亮、轻盈、舒适取得了女性消费者的一致认可。此时是锐步开辟新疆域的最好时机，市面上没有类似的产品，并且阿迪达斯、耐克这些品牌的品牌形象过于男性化。保罗有个特点，要么不做，要么全情投入，他当即决定下单32000双，这个胆魄Angel也瞠目结舌。

  这双名为Freestyle的鞋子是锐步后来成为全球第一大运动品牌的核心产品。在1984年，这款鞋占到了锐步销售收入的一半以上。

  

  Angel的点子+保罗的魄力成就了这一伟业，而作者此时的作用比较有限。

  五、退场于功成名就时

  随着生意重心越来越转向美国，作者对锐步发展起到的作用越来越局限。经过保罗的多次劝说，在1984年——锐步巅峰来临前的不久，作者终于下定决心，将锐步全部卖给保罗（及其合作伙伴）。保罗成为锐步CEO，作者随后逐步淡出。1987年，锐步超越耐克，跃升为全球第一大运动品牌。

  客观的说，锐步最辉煌的时期，和作者关系不大，但是一路走来，无论是主动选择还是被动接受，你不得不佩服作者的进场、退场时机。

  作者在书的结尾，也深情的总结：

  Asthroughoutmylife,itwasallaboutthetiming.

• 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。