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大陆被混沌支配，人们畏惧混沌所产生的灾害，而拥有“圣印”、能够镇压混沌的君主则守护着人们。但不知从何时起，君主们舍弃了“守护苍生”这一理念，开始相互争夺圣印和领土，掀起一波又一波战争……

孤高的魔法师希露卡看不起没有理念的君主，流浪骑士提欧为解放饱受苛政之苦的故乡，踏上了修炼之旅。

“本人希露卡·梅连提丝与骑士提欧的圣印缔结契约，发誓将效忠至永远。”

主从之誓将两人联系在一起，充满混沌与战乱的大陆会因此掀起变革之风吗？围绕着秩序结晶——“皇印”的奇幻大战记就此揭幕！

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书籍介绍

大陆被混沌支配，人们畏惧混沌所产生的灾害，而拥有“圣印”、能够镇压混沌的君主则守护着人们。但不知从何时起，君主们舍弃了“守护苍生”这一理念，开始相互争夺圣印和领土，掀起一波又一波战争……

孤高的魔法师希露卡看不起没有理念的君主，流浪骑士提欧为解放饱受苛政之苦的故乡，踏上了修炼之旅。

“本人希露卡·梅连提丝与骑士提欧的圣印缔结契约，发誓将效忠至永远。”

主从之誓将两人联系在一起，充满混沌与战乱的大陆会因此掀起变革之风吗？围绕着秩序结晶——“皇印”的奇幻大战记就此揭幕！

• 作者：逗比侠 发布时间：2017-07-11 20:48:37

  PPMoney给钱了？

• 作者：厄庇墨透斯 发布时间：2023-04-07 23:15:12

  又收了套新的

• 作者：三清喵 发布时间：2020-06-06 17:17:46

  民国时期，以陈垣先生的《南宋初河北新道教考》一书为代表，标志着宋代道教史业已成为道教研究领域的领军。然而，直到2016年始有第一本宋代道教史论文集问世。此前遥遥领先的政教关系部分，居然付诸阙如，可谓奇耻大辱。管见所及，孙克宽、唐代剑、汪圣铎三位应是宋代道教史领域的三大丘陵（与中古相比，实在称不上大山）。借用严耕望先生的话，即“宋代道教史是青年可大展拳脚的园地”。

• 作者：小海 发布时间：2013-03-17 16:28:10

  前半段很刺激，后半段多少有些莫名其妙。也许笔法也是一点点成熟起来的，当然再后来的小说，你就很难读到那些刺激的场景了——这也无可非议。

• 作者：清风与归 发布时间：2017-11-08 18:07:08

  这是给中年男人写的，但是现在看着感觉可奇妙了，在图书馆找健身的书时候找到的，还是有一部分健身动作的，其他观点也挺神奇，但是关于激素的部分可能不太客观？

• 作者：梦千寻 发布时间：2013-05-13 12:52:35

  垃圾书一本，全文都是拼凑出来

• 来自一个初学者的纠错，建议和心得

  作者：焚琴煮茶 发布时间：2022-07-14 01:57:42

  久闻sklearn 大名，真正上手感觉非常棒，模块功能之齐全，构建之便利，运行之流畅，确实是好用。除了学习各个模块的使用之外，也无形之间增加了对于numpy ，pyplot，pandas这些老朋友的新理解。

  尤其在读Ch2， Ch3 的时候，还是要再感叹一下Andrew 的Machine Learning 课程确实是当之无愧的第一名，深入浅出，重要的概念都能根深蒂固地留在脑子里，就像撒在夜空里的明星，因此看到参数介绍的时候，脑子里大概能浮现出公式的样子来。

  O‘Reilly 系列的教材我一直都很喜欢，之前Scrapping 也是用这个系列的书学习的，这套书的优势在于语言相当plain，平实易懂，解释参数和原理的时候也是深入浅出，很好地拿捏住了度。书上的注释和代码分明，干脆利索，而且提供了相当好用的package，尤其这本书提供的mglearn 里几个画图工具还是很实用的。另一方面， 教材更注重于介绍功能的广度，但是，一如短评所说，深度上还是欠缺（不知道里面有没有人云亦云的成分），我想所谓的深度欠缺主要是没有提供很多“数学”。但我并不是专业学家或者业界人士，我只想当一个快乐的调参侠，想掌握一套工具，所以这套书还是很适合我的。

  顺便一提，后来去微信读书上看了一眼译本，翻译确实失去了一些语言的魅力，而且我还是觉得这些专有名词在原文的环境下更容易理解和记忆，尤其对于记忆代码命令是有帮助的，所以如果有资源的话还是读原版更好！

  这一周半里，最开心的就是一边读书，一边敲代码，我没有选择直接复制代码去看图，而是自己读过之后归纳知识，再自己打一遍代码。可能是之前跟着Andrew的网课，用Octave实在太无聊【真不想再碰Matlab及其兄弟了】，所以打开python就有一种回家的快乐，这种快乐的心情让我废寝忘食地学下去。

  Jupyter 在学习过程里是最好用的，因为mglearn的很多图像可以直接在 Jupyter里展示出来（之前在csdn看到有人抱怨不出图像的问题，其实用Jupyter就好了），而且markdown和code结合确实很方便。 不过唯一的问题就是，随着模型越来越复杂，计算时间越来越长，Jupyter 在速度上有时候会比用 .py文件更慢，这一点集中体现在Chapter 4&7. 复杂的 GridSearchCV() 不知道吃掉我多少时间和CPU。不过还是要说 ipynb ！（一语双关）

  正是因为手敲代码，还是在书里发现了很多语法错误。

  我查看了一下豆瓣上记录的版本是2016版，本人手上的英文版资源也是2016年版，之后确认没有出过新版本，微信读书上的译本也是翻译自2016版，因此我们目前可以判断这本书只有一个版本，也就是说，这些错误目前应该没有被更正。

  此外，值得注意的是，这些错误，本人没有验证是否和packages 的版本有关，但鉴于书例使用的 Python, pandas,Numpy,Scipy,scikit-learn版本都过于早了，很多语法濒临淘汰，去验证他们没有意义。就算按照书上配置一整套，从日后的使用角度也是会受影响的。因此我宁愿将其视为语法错误，适应主流的配置。

  我在这里先贴出我使用的版本：

  Python version 3.9.13

  Numpy version 1.22.4

  Scipy version 1.8.1

  Pandas version 1.4.2

  scikit-learn version 1.1.1

  Matplotlib version 3.5.2

  ################################################################################

  然后是我整理出的一些值得注意的地方：

  ################################################################################

  1.P76

  In[61]: Import graphviz

  这里如果按照原文，直接导入graphviz 可能是没办法用的，需要先配置系统路径才能正常工作:

  import os os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files/Graphviz/bin/'

  2.P159

  In[36] for i,(component,ax) in enumerate(zip(nmf.components_, axes.ravel))):

  以此举例，能看到很多 axes.ravel() . 实际上 .ravel() 和 .flatten() 是等价的，而后者不会报警告，是更加稳定和新版的语法表达。所以建议用后者: axes.flatten()

  3. P216 In[6]: features = data_dummies.ix[:,'age':"occupation_Transport-moving"]

  不知道为什么没有人指出这里的语法错误，根本没有 .ix 这个 method， 此处应该使用 .loc 代替。 ‘occupation Transport-moving’ 之间是有空格的， ’income >50K‘之间也如此

  4. P233 In[34]: plt.bar(range(len(bins)),bins,color='w')

  color=”k“ ， ’w‘的话就是一片纯白了

  5. P244 In[54]: x= citibike.index.strftime("%s").astype('int').reshape(-1,1)

  strftime("%s") 会报错，这里我换了一个语法表示，测试发现不会影响后续的结果，仅供参考：

  X = citibike.index.astype('int64').values.reshape(-1,1) // 10**9

  6. P246 In[56]: X_hour = citibike.index.hour.reshape(-1,1)

  类似的问题，没有用 .values method因此还是会报错，改为：

  X_hour = citibike.index.hour.values.reshape(-1,1)

  7.P246 In[57] X_hour_week = np.hstack([citibike.index.dayofweek.reshape(-1, 1); citibike.index.hour.reshape(-1, 1)])

  同上， 一定要加 .valves

  8.P326 In[2]:

  最新的dataset 里已经有三个class ： 1.pos, 2.neg,3.unsup.

  这一点影响到了之后所有的 score ！而且使得load_file() 和 之后的运算时间变得非常非常长，建议为每一个 GridSearchCV() 设置 n_jobs=-1 以提高性能。

  9. P339 In[26]: mglearn.tools.visualize_coefficients(

  grid.best_estimator_.named_steps["logisticregression"].coef_,

  feature_names, n_top_features=40)

  grid.best_estimator_.named_steps["logisticregression"].coef_.的shape， 和feature_names是不匹配的，这也是因为整个dataset 多了一个class 的关系， 这里无论选哪一个row 看到的结果都很近似，所以都可以试试看，例如我们只看第一行，将其改为：

  mglearn.tools.visualize_coefficients(grid.best_estimator.named_steps['logisticregression'].coef[0,:], feature_names,n_top_features=40)

  不过第一行的coefficient 实际上应该是theta0 ，没有任何参考意义，建议从第二行看，能得到和图中相同的结果，negative 都是负面词汇，positive对应正面评价：

  mglearn.tools.visualize_coefficients(grid.best_estimator.named_steps['logisticregression'].coef[1,:], feature_names,n_top_features=40)

  ################################################################################

  然后是两点调节参数的心得

  ################################################################################

  1. 在Ch3 里使用 fetch_lfw_people dataset 会导出大量图像，而如果照搬书里的参数，使用mglearn.plots.plot_pca_faces() 或者其他一些生成12个头像的语句，可能会出现无法显示的情况，这和一开始我们从 fetch_lfw_people.data 里调用前50组数据生成X_people的设定有很大关系。让我们再来回顾一下 X_people 是怎么来的：

  people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20, resize=0.7)

  image_shape = people.images[0].shape

  mask = np.zeros(people.target.shape, dtype=np.bool) for target in np.unique(people.target):

  mask[np.where(people.target == target)[0][:50]] = 1

  X_people = people.data[mask]

  y_people = people.target[mask]

  # scale the grayscale values to be between 0 and 1

  # instead of 0 and 255 for better numeric stability

  X_people = X_people / 255.

  我们在这里可以通过 people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20, resize=0.7) ， 把resize 改成更小的值减少图像尺寸。

  另外就是 mask[np.where(people.target == target)[0][:50]] = 1， 把[:50] 改成 20，30.

  最后在相关的subplots 里可以适当减少几张，使得运行流畅，毕竟我们需要学习的是观察趋势，不是折磨电脑。

  2. 在Ch7 的一系列对text data 的处理中，首先读取完整的数据库就已经非常耗时（text_train ~ 4-5 min, text_test ~ 3-5 min)，其次GridSeacrhCV() 一次性测验的参数其实挺多了，用Jupyter的体验是非常不好的，所以为了节省时间的话，可以考虑n_jobs = -1 来提升性能，或者减少一些在 param_grid 这个dictionary 里要被验证的参数，或者cross validation 里少分几个folders 。例如

  P341 In[32] param_grid = {"logisticregression__C": [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100],

  "tfidfvectorizer__ngram_range": [(1, 1), (1, 2), (1, 3)]}

  grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5)

  grid.fit(text_train, y_train)

  print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Best parameters:n{}".format(grid.best_params_))

  这里应该是最耗时间的一段，我跑Ansys都没这么卡过。

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  最后是一点资源共享

  ################################################################################

  书里提到的三个数据文件，ram_price.csv (CH2), citibike.csv(CH4) 以及CH7的IMDB 最新的数据文件，我都上传到这里，包括我做的一些很丑的笔记，希望可以帮到看到这里的你。

  百度网盘 请输入提取码 baidu.com

  key：fqzc

  欢迎交流和指正！

• 自由与秩序

  作者：塞外烟 发布时间：2016-05-17 09:32:11

         第一个拥有超能力的人出现，人们是惊奇；两三个结伴出现并帮助普通民众，人们是崇拜；当他们以十甚至百为单位出现，人们便惊恐了。《内战》爆发的大部分原因源于超级英雄过多、他们的行为不受监管。所以复仇者联盟里那些曾经拯救很多人性命、制止很多大灾难的超级英雄们，开始被人们质疑，由崇拜感激变为害怕反对。《内战》，根据漫威漫画改编，在文字的世界里向你展现这一漫威宇宙史诗级的大事件。

         在书里，我们熟知的超级英雄悉数亮相登场，有美国队长、钢铁侠、蜘蛛侠这些很熟悉的，也有超胆侠、女浩克第一次听说的，他们分别以美国队长和钢铁侠为首分为两个阵营，曾经并肩作战的朋友伙伴，现在针锋相对剑拔弩张。

         书的开篇就描述了一场由超级英雄引发伤亡900多人的悲剧，这场事故正是内战出现的导火索。超级英雄不再是那些高高在上拯救人们于水火的天使，也可能是变身引发人们灾难的“恶魔”，尽管他们可能并不是故意有意的。这使得合众国政府开始筹建超级英雄注册法案，所有的超级英雄都必须摘下面具，在政府备案，包括个人的技能、过往以及弱点，注册之后成为有编制的正规“政府军”，外出行动执行计划统一受到政府监管，不能随心所欲。钢铁侠极力推崇这项立案，美国队长则认为没有必要也是对个人自由的一种侵犯，由此，曾经的好队友开始变的有分歧，直至问题扩大化引发两方的对战。

         看过漫威系列的英雄电影，那些超级英雄往往以自身超凡的力量对抗邪恶力量，他们的本质和出发点，都是为了帮助人们，所以美国队长和钢铁侠两派的战争，不是正与邪、好与坏之间的对立战争，是关于信仰认知不同引发的对抗，最后对抗升级为不可调和必须战死方休的局面，神盾局代局长那些不嫌事大的蠢特工们功不可没。

         美国队长这个经历过二战的“老人”，内心坚守正义和自由，即使在书里被通缉被抓捕的时候，仍不忘组队帮助人们。钢铁侠，这位富可敌国走在时代前端的人物，坚持相信只有在规则和秩序下，超级英雄才能更好地帮助普通人类。这也是自由和秩序的选择。

         全书的内容可以概括为：钢铁侠一方得到政府的支持，在明是正义的一方，美国队长在暗是被通缉和抓捕的一方。摘下面具并注册的超级英雄，受到人们拥戴；拒绝执行超级英雄注册法案的英雄们，逃不过的就被捕流放到负空间，这是一场抓捕与反抓捕的追逐。不过这本《内战》对钢铁侠托尼史塔克的描写有些负面能量。

         在书里，他被美国队长的一方认为是叛徒，因为注册法案从政府那里获得大量金钱，处心积虑收服蜘蛛侠，固执己见甚至克隆了一个雷神托尔等等，两次设下陷阱诱捕美国队长方的英雄。在书里抓捕与反抓捕中，各方的超级英雄还不忘抽空继续做好事。

         因为注册法案，已经死掉一个超级英雄，在最后一战中，美国队长头像换得休战和大家的赦免。可是曾经辉煌无敌的复仇者联盟已经不复存在了，《内战》讲述了自由与秩序的讨论，当超级人类越来越多，怎样做才能保证普通民众的安全，超级英雄们的未来又是何去何从呢？