孩子都能读的王阳明心学 全6册 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

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• 作者：毛豆 发布时间：2018-02-18 17:04:34

  豆瓣里没有书评 可见我看的书有多么偏门 归于本因 都是解决问题的良方 所谓结铃还需系铃人 一个道道

• 作者：DCmini 发布时间：2023-01-24 17:21:26

  集合了语法泛式、标点规则、个人经历、工作八卦以及巡礼游记的小书，趣味性和实用性并存，你甚至还可以把它当作一本《纽约客》编辑精选书单。有点让人抓狂的是，里面出现的陌生人名、地点、事件未免也太多了一点，时不时会让人觉得无所适从。

• 作者：若葉 发布时间：2018-04-06 22:04:02

  朴实的技巧性干货，觉得是部参考性工具书。可以常翻阅。

• 作者：局外人 发布时间：2018-11-20 21:10:02

  明朝时中日之间朝贡关系的文章看的少，这里的一篇算是做了补充。

• 作者：迟与缓 发布时间：2019-07-13 21:16:35

  相当厉害。第一次看到一本书有四个侦探，而且四个我都讨厌。读之前一直以为啃不动会是因为数理逻辑学，因为只看简介很像我会喜欢的设定，没想到人物互动踩爆我的雷区，两分钟一页阅读体验堪称灾难级别。推理小说我通常是来看后面那个词的，但这本到一半我的状态就变成只想看推理了。尽管最后的反转很惊喜，伏线回收完全没料到，但好感度经过350页的跳楼式下跌只能抢救到及格线。《命题逻辑》双关验算，穆夏画作，违和状态，矛盾发言。《谓词逻辑》亨佩尔的乌鸦，是与否之外的第三状态，领带的用途，双重误导。《模态逻辑》二段式结构，圣彼得堡悖论，三重解答，契科夫之枪。附本篇不可能犯罪谜面：死者被钝器殴打后遭绞杀，现场只有一人往返的脚印，有人作证不同时段看到双胞胎其一来回，双子中的姐姐双手受伤，妹妹在目击时间段都和主人公在一起。

• 作者：贝少芬 发布时间：2016-02-21 18:27:15

  20160221

  这本书应该还是不错的。不过我水平太低，此书的起点又高，读得有点似懂非懂。

• 人物评价

  作者：yyyy 发布时间：2021-02-15 11:43:03

  曹操 “太祖运筹演谋，鞭挞宇内，揽申、商之法术，该韩、白之奇策，官方授材，各因其器，矫情任算，不念旧恶，终能总御皇机，克成洪业者，惟其明略最优也。

  曹丕 “文帝天资文藻，下笔成章，博闻强识，才艺兼该；若加之旷大之度，励以公平之诚，迈志存道，克广德心，则古之贤主，何远之有哉”

  袁绍 “外宽内忌，好谋无决，有才而不能用，闻善而不能纳”

  荀攸 “公达外愚内智，外怯内勇，外弱内强，不伐善，无施劳，智可及，愚不可及”

  刘备 “先主之弘毅宽厚，知人待士，盖有高祖之风，英雄之器焉。机权干略，不逮魏武，是以基宇亦狭。然折而不挠，终不为下者，抑揆彼之量必不容己，非唯竞利，且以避害云尔”

  诸葛亮 “诸葛亮之为相国也，抚百姓，示仪轨，约官职，从权制，开诚心，布公道；尽忠益时者虽仇必赏，犯法怠慢者虽亲必罚，服罪输情者虽重必释，游辞巧饰者虽轻必戮；善无微而不赏，恶无纤而不贬；庶事精炼，物理其本，循名责实，虚伪不齿；终于邦域之内，咸畏而爱之，刑政虽峻而无怨者，以其用心平而劝戒明也。可谓识治之良才，管、萧之亚匹矣。然连年动众，未能成功，盖应变将略，非其所长欤！”

  关羽张飞 “羽善待卒伍而骄于士大夫，飞爱敬君子而不恤小人”

  孙权 “孙权屈身忍辱，任才尚计，有句践之奇，英人之杰矣。然性多嫌忌，果于杀戮，暨臻末年，弥以滋甚”

• 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