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文怡教做菜的书都很好,我现在还没有这本书,到了后闭着眼睛瞎买,保证不会吃亏!我从一个做菜的小菜鸟到今天同学们公认的No1,文怡的书功不可没!

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已经根据书做了好多东西了,小孩很受吃的。。

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老婆买了整整10本,文怡的美食书太厉害了

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文怡的菜谱总是实用又详细,操作性高,推荐!

数学之美

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大学三年,聊天时有时会听到一些奇怪的言论,比如:“现在学的这些东西有什么用,大学怎么都教这些过时的东西。“ 诚然大陆学校有时会教授一些过时的东西,譬如听说有的学校还教授vb和fortran这样的语言,但我知道这话常常针对数学、通信原理、数电、模电这类的基础理论的,背后的潜台词是:”工作以后都是用现成的芯片、工具,这些几十年上百年历史的理论能有什么用。“ 说这样话的人通常都没有任何学习的觉悟,除了为对付考试啃一啃课本,他们从来不愿意去翻任何知识性书籍,也从来不会好奇他们学的这些基础理论到底有什么作用,他们恨不能直接学一门类似于”嵌入式开发“这种实用的技术,然后最好这门”技术“能一劳永逸管一辈子饭碗呢 。      每一次我都想反驳,可我又没法反驳,因为我也说不清楚这些基础理论到底是如何服务于具体技术的,而它们在实践中又为什么非常重要。所以当读到吴军博士的这本《数学之美》时,我发现这本书解答了我和很多学IT的本科学生长期以来的困惑,连续两天手不释卷读完,深深被书里精彩的内容吸引住了。      个人感觉这本书非常适合信息领域大三、大四阶段的学生阅读,读得早了,会因为有些课程没有学过不能读懂或者读来没有感觉,读得迟了恐怕就会感慨怎么没有早点读到这本书。      我们本科阶段学习的那些"线代、统计、图论、通信原理时常常会怀疑这些理论到底有什么用呢?读了这本书算是长了见识,原来这些理论还可以这么玩。比如计算机自然语言处理可以抽象成非常简单的通信模型和统计学模型,然后一个简单条件概率公式加上一个马尔可夫假设就可以做到机器翻译和语音识别......比如简单的布尔代数就是支撑搜索引擎索引的数学基础,一个漂亮的page rank矩阵乘法迭代加上一个非常符合直觉却有信息论支撑的TF-IDF公式,就可以非常大程度地改善搜索结果的质量......比如余弦公式竟然能够用来做新闻分类!?线性代数除了可以用来解方程组,那些莫名其妙不知干嘛用的特征值、奇异值居然可以用作内容聚合分类!?      读了这本书之后才真心信服,原来这些数学知识除了用作科学家们的头脑游戏以外,确实有非常令人惊叹的实际应用。得益于吴军博士深入浅出的宏观讲解,和恰到好处的细节展现,读者很容易能感受到,数学纵使在计算和证明上有许多繁琐巧妙的细节,但数学模型本身却是高度简洁高度具有概括力的,一些看似毫不相关的领域居然可以用同一个简单的数学模型来构建(比如新闻分类背后的余弦定理)——我想,这大概就是所谓的数学之"美”了吧,它是纷繁技术细节背后最曼妙的骨架,没有一丝累赘,简洁、和谐、有力。      读这本书的过程也是数学建模思维训练的一种训练,相信很多参加过数模训练的同学都会同意数模训练在思考实际问题时带来的好处。阅读本书,更能体会到数学建模思维在工程实践领域中的重要作用。作者在书中数次提到,在工程领域有时候靠瞎凑也能够得到一个凑合可用的结果,但长期来看维护这些瞎凑搭起来的东西代价非常巨大,不仅结构混乱丑陋,而且由于说不清瞎凑背后的道理,在以后的修改维护时也根本无从下手;反之,如果从更高的数学模型层面去抽象问题,去寻找一个正确的模型框架,就可以有条理地慢慢去填充细节,逐渐达到完善。这样的解决方案不仅能达到需求,而且结构清晰道理明了,便于日后的维护和修正(这大概也是数学之美的另一种表现吧)。作者在后记里是这样说明他的写作意图的:“我更希望让做工程的年轻人看到信息技术行业正确的做事情的方法。”作为一个写代码和做实验常常没有厘清框架思路,在实验中用凑来得出正确结果的学生码农,读到这些教诲时,我感到十分汗颜。      关于用数学建模思维去宏观把握问题的研究方向,书中的一个例子让人印象深刻:作者介绍了用信息论的模型来思考如何改善搜索引擎的结果,即改善搜索结果的本质是引入更多的信息,所以在信息不够的时候应该做的是如何多问一问用户,除此之外在细节处玩弄数学公式和算法是不可能有效果的,而更糟的结果是引入人为的干预——它在满足部分用户的需求同时,必然使其他用户得到更糟糕的结果。      这本书同时也是一本科研方法论的启蒙读物。本科阶段,我们接触科研的机会并不多,即使参加了一些大学生科研立项活动,在这方面也不足以得到足够的视野。这本书在介绍信息技术背后数学原理的同时,也讲了很多技术背后科学家们的故事以及他们从事科学研究的方式方法,故事生动翔实富有教益,是一本优秀的科研方法论读物。书中富有启发的故事有不少,比如:通信领域出身的贾里尼克教授采用通信领域的模型方法打破了传统计科基于规则的思维,为自然语言处理建立了统计学模型的框架,这个故事给人的启发是跨界思维和学科融合非常重要,因此很多知识即使看上去没有直接用途,也不要轻下结论,广泛地联系和运用所学的知识,并且用数学思维去抽象和提炼它们,找寻共通点,常常会有了不起的创造。而辛格博士和托勒密地心说的故事,告诉我们简单的模型常常有效和快捷,而非常复杂的模型不仅繁琐,而且常常是走错了方向。      "道"是做事的原理和原则,“术”是具体的做事方法。吴军博士在书里的一段话使我深感认同:“这本书的目的是讲道而不是讲术。很多具体的搜索技术很快会从独门绝技到普及,再到落伍,追求术的人一辈子工作很辛苦。只有掌握了搜索的本质和精髓才能永远游刃有余。”回到这篇评论的开头,很多人希望躲开抽象和看似玄虚无用的道,直接掌握一门一劳永逸的术——可惜这样的捷径却是没有的,如果有的话,大概就是认真地去学习体会那些道,然后再用道来指导这些不断变动似乎永远难以追上潮流的术吧。      嗯,学好数学,天天向上。

高歪歪27

貌似是第一次在Amazon上写书评... 这本书之所以能成best-seller,也许是因为书名,但是最大的原因肯定是作者的名气吧~ 书的内容很好,虽然作者很努力的让大家都能读懂,但是很多内容还是太过专业了.而且,个人觉得,这本书的名字有点歧义,叫<<概率论,信息论与Google>>可能更贴切一些(个人意见,不喜勿喷哈~~), 虽然书中也涉及到了其他方面的一些知识,但大部分都是讲概率论,线性代数(不多),和信息论是如何优化搜索引擎和语言处理的,一般的读者应该发现不了数学之美的吧?...作者在后记中也说了,他还希望这些东西能提高很多IT公司工程主管和他们部门的水平~RT, 确实太专业了,学通信和计算机的看这本书应该还好吧.指望着看完这本书给你带来对数学浓厚的兴趣(我的一个出发点...),基本没什么可能~~ 最后说一句,这是本好书.

ann100339301

看了就停不下来,书里对自然语言处理,搜索引擎的介绍浅显易懂,并且提供经典文献的指引用于参考,本人十分赞赏这种做法。

十五月兔

下单以后看到评论,多少有点忐忑了。读了以后,觉得确实名字起的有点名不副实。 但是,我想了半天也没想到什么更好的名字。 内容倒是不错,不过基本上都是点到为止,本书更像是科普读物,让我们这些不了解搜索,不了解自然语言处理的门外汉,能轻松的了解相关的知识。 这本书也是我这么久以来基本上要完全读完的书。因为每一章节都比较短,相互之间都联系也并不紧密。可以随心所欲的看。

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lyy洋洋0920

家里人说不错的,腿能折叠,不用的时候可以折叠起来放墙边,桌腿能折叠运输的时候也方便。桌子稳当不晃悠。就是用的是物流公司,不是快递,因此还得自己去提货,或者另交费给物流公司才能送货上门。

苏菲雪儿

送货很快!桌子质量也很不错!:)

queen简穆

很结实,很稳,送过来也没有碰到或擦到,很喜欢

闪电蓝88

质量OK 很稳当。 卖家打包的非常牢固,桌子一点磕碰都没有。

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