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• 作者：Ashley 发布时间：2020-08-05 11:28:57

  《影响世界的中国植物》纪录片同名精装图册，精装精致，超大高清图集，每张图片都有简明扼要的文字说明，还标注了这些植物的名称和它们的生长环境。我们可以一张张仔细地欣赏这些或熟悉或陌生的中国植物，了解它们的前世今生，知道它们为什么对全世界影响深远。

• 作者：Ms.Insanity 发布时间：2024-02-22 21:14:51

  法国奢侈品产品的历史，但是前后承接也没有太好，感觉是东一块西一块地将，讲到香水然后后一章讲汽车，唯一的联系就是都是同一时代的奢侈品。讲得也非常浅尝辄止，点到而已。特别想看的服装产品和箱包的故事，只是提了一嘴因为交通便利，火车兴起，所以旅游业发展，导致了箱包艺人如lv等品牌崛起。非常初级的一本书，稀稀拉拉都讲到了，但是故事讲述的方式和深度不够，仅适合入门了解。里面的配图挺好的，有助于想象。

• 作者：老非 发布时间：2023-12-12 21:57:52

  写的很真诚，也很实用，整体上很精炼干货，2到3小时就能看完，看完能直接用。赞！

• 作者：笑子 发布时间：2014-07-25 18:22:19

  习题答案错误太多

• 作者：danyboy 发布时间：2015-08-07 18:54:34

  资料性大于学术性，耶路撒冷就像西方文明史的漩涡，谈论城市的历史就不得不谈论整个西方和中东文明、三大“亚伯拉罕系宗教”的复杂变迁。作者搜罗和阅读的文献是海量的。作者精心剪裁，取舍得当，但并没有从文献材料里提升出何种学术性的观点，作者最终只是在呼吁和平共处，寄希望于未来，在我看来，诸如此类都犯了历史的幼稚病。正因为此，我读完这本书，感到历史浩瀚无涯，却无法与历史中的人物对话，也没法与作者对话，这种感觉并不好。此频繁的互相杀戮，让那些和睦相处的时光和个人都显得脆弱而黯淡，我不知道该为谁哀悼。中国人最是这段宏大历史的局外人，我决定哀悼在这段历史中，彻底没有遗存的古罗马和古波斯。

• 作者：珍妮的肖像 发布时间：2021-12-12 10:35:51

  查尔斯兰姆改写荷马的《奥德修斯》，仙女，独眼巨人，食人魔，塞壬之歌，命运所指，智慧勇气，杀戮献祭，永恒荣光。名家版画风插图，是这套书里，字数最多的一本。

• 好 精彩 就是短了点儿

  作者：天威 发布时间：2010-03-27 16:16:06

  虽说是以曹操为开端、做引子，但是证书基本上还原了当时的政治、经济概貌，尤其是人文的情况。不错，真的很不错。

• 这是一种哲学，不是一门技艺

  作者：蓬山远 发布时间：2020-06-13 18:25:02

  这本书的第二版已经于2018年出版了。这第一版面世于2014年，第二版在此基础之上有非常大幅度的修改。但最最基本的思路没有变化：端到端，全栈，敏捷，技术为具体业务服务。

  第二版的链接在下面：

  

  Spark全栈数据分析

  评价人数不足

  [美] Russell Jurney / 2018 / 电子工业出版社

  对比两个版本，除了内容扩充了不少，处理的问题更加充实，代码量更大，就连使用的技术手段也发生了巨大的变化：

  1）作者抛弃了pig，改用spark来处理数据流；

  2）第一版中作者对于机器学习的建模没有使用太多的工具，直接编码实现了tf-idf的简单计算，第二版中作者开始使用sklearn和MLib；

  3）第二版使用了Kafka来收集训练数据。

  这简直是脱胎换骨的变化，作者依然能够驾轻就熟，把数据的全栈端到端的方方面面工作呈现给读者，介绍每一个过程中最恰如其分的工具。作者不纠缠于拼图中的任何一块，而是要铺陈完整的一幅画面。我们罗列看看第一版这薄薄的一百多页中，作者都谈到过那些技术工具：

  数据流：Hadoop，Avro，Pig

  存储：MongoDB

  检索：ElasticSearch，Wonderdog

  微服务：Flask，Sinatra

  前端：bootstrap，Jinja2，d3.js

  建模：NLTK

  云计算平台：AWS，dotCloud，S3，Elastic MapReduce，Google Analytics，Montar Data

  又看到短短四年时间，作者及时跟上形势，在第二版中改用更时髦更好用的工具，不能不对作者的全局观和广博度钦佩不已。

  本书两个版本的英文名一以贯之，第一版叫Agile Data Science，第二版叫Agile Data Science 2.0。出版社出中译本的时候译名却有了些讲究，第一版直译《敏捷数据科学》，第二版用了书的副标题《spark全栈数据分析》。看起来似乎是“敏捷”一词不吸引人，“全栈”更满足大家的审美爱好。

  我以为全书的最精华，就在第一章，尽管这一章里没有任何的代码，而是务虚地大谈到底什么叫作“敏捷数据科学”。正是因为第一章的存在，才让我对作者起的堂堂正正的这个书名非常认可。

  一个数据分析产品/平台的搭建，流程极长：数据收集，流处理，存储，服务搭建，图表展示，算法建模，模型部署。对于互联网公司，搜索/广告/推荐服务，当然可以雇上几百人上千人，每个部门专门负责其中一块。可是传统商业领域对所谓“data science”的需求与此完全不同，必须要靠三五个人就完成所有的工作，每个人都要身怀多门技艺，哪里出了问题都要顶得上。技术人员除了要懂技术，也要懂业务，懂项目管理。不能追求对基础工具有多么深刻的理解和改造，要追求的是怎样在有限的资源条件下满足业务的需求，促进基于数据支撑的决策。

  非常遗憾的是，作者以如此广博的眼界，却没有获得豆瓣网友的好评。国内互联网以外的传统企业普遍仍然没有“数据科学”的意识，或者即便有了意识也并不够尊重技术方面的专业性，大多数人对“数据”的认识仍在excel的水平。“全栈”的概念在IT界热了一时，但终归没有收获实利。机器学习未入行的人只对算法理论感兴趣，入了行的人多在做一些加特征、加数据、模型刷新或者修改参数的工作。“面试造火箭，工作拧螺丝”乃是这个行业的现状。我们无可奈何，只能祝愿大家拓宽眼界。