今天,文學生態的多樣性正在恢復,在主流文學中,想像力復活瞭,像洶湧的春水衝破瞭堤壩。遺憾的是,科幻文學卻隻是在文學主流視野之外悄然崛起,文學界還沒有意識到,科幻文學的興起,正是另一種意義上,對幻想文學傳統的有力接續。所以如此的原因,是因為,在幻想前麵有瞭一個限製詞:科學。正也由於此,我在前麵襲用瞭一個大概是來自佛經的詞:變身。也就是說,當幻想在文學中重新齣現時,如果說在主流文學中,大緻還能看到原來的模樣的話,那麼,當幻想齣現在科幻文學當中時,完全是一副很當代很時尚的樣子瞭。特彆是因為,科幻文學這一特彆的樣式,首先是從歐美興起,轉而進入中國,我們因而難以確認科幻文學與中國文學中的幻想傳統有無一種傳承的關係。現在,大批的青少年剛開始文學閱讀,便把興趣投嚮瞭科幻文學;更多想在文學上一試身手的青少年一開始便從科幻小說創作起步,而且進步神速,這樣一種現象,很難完全歸功於歐風美雨的吹沐。在我更願意看成是,幻想傳統在新的時代條件下以一種新的姿態的復蘇與重建。所以,這種“變身”是值得學界重視的,也是值得我們為之歡呼的。
評分 評分本書秉承的原則是:實踐齣真知,隻要多動手,沒有攻剋不瞭的技術難題。因此作者預期的閱讀對象是如電腦黑客般的人,要求對技術有發自內心的求知欲和好奇心,願意自己動手而非紙上談兵。全書精心選擇瞭12個機器學習案例,由淺入深,麵麵俱到,既有基礎知識(如數據分析),也有當前熱門的社交網站推薦案例。書中的每一個案例都由作者娓娓道來,逐一剖析關鍵算法的代碼,沒有絲毫學究氣息,觸動每個機器學習初學者的內心最深處。
評分書案例既有分類問題,也有迴歸問題;既包含監督學習,也涵蓋無監督學習。所選擇的案例妙趣橫生,如分析UFO目擊記錄、破譯密碼、預測股票、分析美國參議員“結黨”的情況,等等,這裏就不“劇透”瞭,大傢自己去享受學習的樂趣吧。
評分大數據時代是機器學習最美好的時代,因為數據不再是問題,各類問題都可以收集到海量的數據。但是,對於很多人來說,這一門交叉學科本身卻神秘而陌生,對於沒有係統學習過相關基礎學科的人來說尤其感到“高不可攀”。如今已齣版的機器學習相關書籍中,很多都有這個特點:公式多,晦澀難懂。這讓很多程序員齣身的人望而卻步。然而,在第一次讀到本書的英文版時,譯者就徹底相信:機器學習完全可以講解得通俗易懂,讓知識的傳遞實現“潤物細無聲”。
評分 評分關於中國文學,我們要討論的不是有沒有幻想傳統,而是我們為何丟掉瞭這一傳統,今天又該如何來接續並光大這個傳統。從任何一本簡明至極的文學史中,都會齣現富於幻想性的作品的名字:《山海經》《西遊記》《聊齋誌異》和《鏡花緣》等。甚至“五四”新文化運動以後魯迅的《故事新編》,也是一部充滿瞭奇麗幻想的偉大作品。隻是,在剛剛過去的那個世紀中期,中國文學寬闊河床上浩蕩的水流一下被緊緊收束進高高的堤壩之中,眾多的支流消失瞭,這條人工收束的河道以被麯解的“現實主義”來命名。
評分常常有這樣一種現象,當討論到世界文化的絕大多數成就時,我們都能從本國古人的成就中找到佐證,證明吾國的創造與發明遠比洋人們要早很多很多。這固然有一定的事實基礎,就比如幻想性吧,《莊子》就以豐沛無邊的想象來說明哲理,後起的希臘哲人則不是這樣的方式。
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