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• 作者：戴斯的伏笔 发布时间：2017-06-21 19:53:40

  中局最差

• 作者：Maskenfreiheit 发布时间：2017-10-22 22:49:08

  每本都能反复看，永远没腻过

• 作者：果媛子 发布时间：2014-04-11 10:26:15

  已送人

• 作者：鱼白 发布时间：2022-10-19 17:56:59

  开公司的伙伴们，还是要看看这本书的，起码可以帮你规避掉很多税务的坑。

• 作者：痴人 发布时间：2008-08-23 21:48:46

  语言拖沓，还有点哗众取宠的感觉，所以最后几章都有点读不下去了= =

• 作者：佛本风流 发布时间：2019-02-06 13:56:07

  好久没有读过小学生作文一样的书了

• 历史的初心

  作者：叶开wsxs6 发布时间：2020-02-08 17:51:02

  在“特长假期”里，终把《历史的温度》这个大部头给啃完了，是个愉快并享受的过程。自从一年前接触第一本温度，便立马变成小迷弟，而这套系列书吸引我的既是历史人物和奇闻异事本身，也是作者张玮严谨中立的写作态度以及细腻温暖的文字。

  因温度系列书的自身特点，是众多小故事合辑，没有很系统，我也不好长篇胡论，就简单说些观后随感吧。

  1.这是一本很好的“口袋书”。它与微信读书这个手机阅读软件配合的恰如其分。就像一个公众号，每日给你推送一篇精彩小文。因为每篇文章互不搭噶，你可以随时拿起随时放下，作为看其他大部头阅读疲惫时的休憩也好，午睡前的催眠也罢，很简单很随性。

  2.这是一本有态度又有温度的“小红书”。作者的观念、态度、心理和文笔决定了一本书的好坏。很有幸能在这些温暖的文字中“结识”作者张玮。三观正，态度明，心理健康，文笔温润。书里所列故事和观点，记载详实，有理有据，各种官方民间说法也都逐一罗列，书中许多照片十分珍贵，“馒头说”的分析立场也都相对客观中立并能将原本单调的史实拔升到更高的层次，说是以文载道亦不为过。

  3.这是一本包罗万象的“百科书”。人物特写，历史秘闻，科学探索，事件剖析，名人情史无所不有。不系统，不学术，无需基础，适合思维开放，不羁随性，好探史秘和杂览群书的朋友阅读。

  总之，《历史的温度》并没有告诉我们历史是什么，只是和我们说了过去的一些人和事，他们共同构成了你所已知或未知、记忆或遗忘的历史。而历史本身也不是冰冷的躯壳，他灵魂温度就在本书的字里行间。

  临末，在温度系列的陪伴下也算读史一年，小有所感，借此自我表达一下对历史的态度：

  历史无需雕琢，美是纯然天成。

  历史需要评鉴，难是去伪存真。

  历史就是历史，悄然静水流深。

  历史不过历史，轻扫勿使积尘。

  最后，个人认为如果将历史拟人，她也有初心的话，我想应该是以它本来的面貌长存于别人的记忆之中吧 。

  如上。

  2020.2.8（农历正月十五）

• 一本数据挖掘与机器学习方面的百科全书

  作者：bomyq 发布时间：2023-09-12 15:55:43

  数据挖掘与机器学习是当下的热门领域，大数据时代大量数据的产生为数据挖掘提供了可能，人工智能为数据挖掘提供了使用场景，其中的很多方法也来源于数据挖掘和机器学习，这个领域的图书资料也很多，有些书主要介绍某些理论，而《数据挖掘与机器学习基础概念和算法》一书则以百科全书的方式，对数据挖掘与机器学习算法进行了全面的介绍。

  这本书最大的特点是全面，全书共分四个部分，第一部分是数据分析基础，这部分主要介绍常见数据类型的分析方法，这部分内容不算很难，让缺乏数据分析基础的读者也能够很好地入门。第二部分讲解的是频繁模式挖掘，主要介绍的是从数据集中如何挖掘到有价值的信息，比如著名的Apriori算法。第三部分讲的是聚类，将不同的数据点如果进行分类，聚类算法的种类很多，本书介绍了常见的聚类算法，并且对这些算进行了验证与评估。书的第四部分讲的是分类，主要包括决策数和支持向量机，这两种算法是机器学习里的经典算法。最后一部分讲的是回归，包括线性、逻辑回归，神经网络等算法。

  可以说，这本书的内容包括了数据挖掘的主流算法，是一门不可多得的百科全书。全书的理论性强，需要具备一定的数学功底，如果缺少相应知识还应当事先学习；与一些编程图书不同，书上未指定实现的语方对于算法的实现采用了伪代码，读者可自行选择合适的语言进行实现。

  总体而言，这本书适合于有一定的数据挖掘基础，想深入对算法进行学习的读者。