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本套丛书的设计理念即从小巧便携性出发，运用独特的开本设计，精l心选取最为常用的法规，科学合理的分门别类，严格控制书本的厚度，让您真正实现“法律法规随身查，重点难点都不落！” 本书的最大特点在于“延伸法条”，使您在找到一个法律条文时，相关规定和理解适用都能尽收眼底：首先，为实现法条相互之间的衔接适用．脚注中所有关联法条均注明了在书中的页码，便于您快速翻阅查找。如果关联脚注所涉法律文件在本书中没有收录的，均注明了颁布日期和发文字号，便于您需要的时候进一步查阅。 其次，一些法律适用的官方解释性答复和疑难术语涵义的理解均附在脚注中，与主体法条文内容直接相关的司法解释和重点的规章也以脚注形式收录．方便于您更深入地查找理解法条，更轻松的适用法律。 最后，本书还依据主体法制作实用图表附在书后，使您能够实主体快捷地查找和适用法律。 本书不仅仅是法规的汇鳊，还是法律知识、法律解释和法律应用的汇编，希望我们的法律随身查系列丛书能够真正成为您学法用法的好帮手！

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书籍介绍

本套丛书的设计理念即从小巧便携性出发，运用独特的开本设计，精l心选取最为常用的法规，科学合理的分门别类，严格控制书本的厚度，让您真正实现“法律法规随身查，重点难点都不落！” 本书的最大特点在于“延伸法条”，使您在找到一个法律条文时，相关规定和理解适用都能尽收眼底：首先，为实现法条相互之间的衔接适用．脚注中所有关联法条均注明了在书中的页码，便于您快速翻阅查找。如果关联脚注所涉法律文件在本书中没有收录的，均注明了颁布日期和发文字号，便于您需要的时候进一步查阅。 其次，一些法律适用的官方解释性答复和疑难术语涵义的理解均附在脚注中，与主体法条文内容直接相关的司法解释和重点的规章也以脚注形式收录．方便于您更深入地查找理解法条，更轻松的适用法律。 最后，本书还依据主体法制作实用图表附在书后，使您能够实主体快捷地查找和适用法律。 本书不仅仅是法规的汇鳊，还是法律知识、法律解释和法律应用的汇编，希望我们的法律随身查系列丛书能够真正成为您学法用法的好帮手！

• 作者：席缪 发布时间：2016-08-09 18:27:03

  一个礼拜翻完了，有用的还是作者编排事件的立场和观念吧。如果将传统的史家默认为历史学家，那就真的流失了许多真正的历史。钱，是用来生活的。以后不会再买这么多书了。

• 作者：豆腐仔 发布时间：2020-02-24 19:06:55

  三星的原因主要是如果一直不撕，用到最后就会比较难撕。

• 作者：Lavie 发布时间：2016-12-13 10:43:46

  教了一些方法，对线条的认识很深刻。是需要反复翻，反复临摹的一本书。PS，知识是书本上的，还是要自己多练习，才能变成自己的技术。

• 作者：西四小二 发布时间：2014-07-04 16:22:48

  不喜欢这种画风。太乱糟糟了，适合吐槽，不适合叙事。

• 作者：把吴钩看了 发布时间：2016-04-02 17:41:09

  拼贴、象征、梦境，很现代的儿童幻想绘本

• 作者：九月雨的心脏 发布时间：2023-08-05 00:19:40

  好爱李香君

• 简评王佐良的《欧洲文化入门》

  作者：李文东@xueyuanlu 发布时间：2008-02-10 20:50:00

  本书适合初学欧洲文化者，以及应对考试者。

  不能太苛求这本书，毕竟是比较早系统介绍欧洲文化的一本教材。当然这本书的缺点，看了几遍之后也是显而易见的。

  首先，号称是欧洲文化教材，但是更多的是偏重从文学角度进行阐述，原因是编者都是搞英语文学的。

  其次，缺乏材料，插图资料太少，我想一本欧洲文化没有多少插图是不应该的，建筑绘画只靠文字和读者的想象是不方便的；最好有一张光盘，这样配合讲授比较好，因为音乐等部分只靠讲授很难处理。

  另外，引用的材料过多地局限于文学作品，而且引用的篇幅过多，例如对荷马史诗，圣经，一些文学作品的引用篇幅都太长了，应该点到为止，更多的让读者通过其他渠道去阅读，这本书毕竟不是文学课本。

  第八章不应该单独列出来。除了为了考试的，没人会看完这章。

  第十章，本来是很重要的一部分，写的过于简单。

  打印错误过多，例如

  P129倒数第四自然段，Petrarch was(应该是met吧) Laura?

  P149，倒数第二行,redical(应该是radical) views

  最近好像又再版了。没看过新版。

  本人认为此书再版的更多目的是满足作为考试教材的需求。

  如果内容没有更新换代，与时俱进，只是封面换了个图，那么就本书的含金量来说没有必要再版。

  我猜想内容不会有变化，因为主要作者都作古了。只是后人为了钱而再版的吧。

• 强烈推荐！对我的思想升级作用巨大

  作者：甲甲Jessica 发布时间：2019-01-27 23:00:22

  2018年，对我影响最大的一本书是梅拉妮•米歇尔 (Melanie Mitchell) 的《复杂》。

  一、为什么这本书值得一读？

  很多时刻，我对这个世界的“复杂性”感到好奇。

  有时坐车、坐飞机，看外面大山大水花鸟鱼虫云石头植物，会有一种“出戏”般不可思议的感觉，脑海中常出现一系列宏大而终极的现实之问：

  世界为什么如此之复杂？

  这个世界的基本粒子是如此简单，宇宙爆炸的起点是如此小的尺度，为什么会“长”成现在这个样子？

  世界存在造物主（某种统筹一切的基本原理）吗？

  如果有，TA想象了这个世界的“全貌”还是没有？

  如果是，TA得有多大的想象力，才会把这个世界建造得如此复杂？

  他为什么需要把这个世界建造的这么复杂？

  如果说“存在”意味着某种“合理性”的话，世界长成这番熊样子的“合理性”是什么？

  造物主去创造这个世界的时候，是用了多少代码？

  有没有有限的、简单的明确程序来制造这一切？

  造物主的代码是中央集权的，还是分布式的？

  ……

  越这么想，越感觉非常理解屈原为什么会写出《天问》。一度让我觉得“活不明白”是我们每个人最大的悲哀。但对复杂性研究的阅读让我开始有了升维般的思考。

  二、有序与无序的对立和统一

  这个世界，究竟是有序的，还是无序的？

  记得大学时读经双，上周其仁老师的课，他常以这句话作为开场白：

  “我们要假设世界是有规律的”

  可不是一个假设吗。我们终其一生，都在追求这个世界的有序性。

  因果关系，是大多数人理解世界的方法。

  因果关系的极致：“还原论”

  还原论或还原主义（英语：Reductionism，又译化约论），是一种哲学思想，认为复杂的系统、事物、现象可以将其化解为各部分之组合来加以理解和描述。

  笛卡尔是还原论最早的倡导者之一。他这样描述他的科学方法：“将面临的所有问题尽可能地细分，细至能用最佳的方式将其解决为止”，并且“以特定的顺序引导我的思维，从最简单和最容易理解的对象开始，一步一步逐渐上升，直至最复杂的知识”。

  一句话概括“还原论”的核心思想：

  理解细节，就理解全貌。

  还原论的危机

  渐渐地，还原论式的“由因及果”被发现不能解释一切（至少在现在的数学能力中不能解释一切）。

  人们发现，很多时候“整体”无法用 “部分”之和去解释。

  “反还原论”的案例：

  在一些系统中，“整体大于部分之和”：

  沙丁鱼群

  蚁群

  人类的免疫系统（白细胞）

  ……

  进一步追问：

  为什么有的系统是有规律的，有的系统却完全失控？

  最著名的“失控”感莫过于“三体问题”：

  早在数千年前，古人即着迷于多颗星球在太空中彼此环绕的现象。研究多颗星球在太空中的运动轨迹问题，也被后世简称为“N体问题”。在开普勒的启发下，牛顿开始着力寻找行星规则运动背后的成因。最简单的情况就是，两颗星星彼此环绕的“双星问题”，又被称为开普勒问题，在1710年被数学家伯努利解决。他认为一颗星球围绕另外一颗星球运动的轨迹只能是椭圆、抛物线或者双曲线的一支。然而对这一问题的完整数学描述却并非易事。

  牛顿为了计算天体的运动轨迹，特别是太阳系内各大行星的运动规律，提出了惊世骇俗的“万有引力”定律，并为此发明了“微积分”，才让双体问题得到彻底解决。

  在此之后，牛顿将目光投射到更高的N体问题上。一个司空见惯的例子就是太阳、月亮和地球的运动。

  然而，这个问题的难度却远远超越牛顿的想象，直到两百多年后的今天，它依然是悬而未决的天文难题之一。这就是著名的“三体问题”。

  混沌系统

  不仅仅是三体，人们渐渐发现了一类

  “混沌系统”——初始条件的一点点变化，造成结果巨大影响，导致系统不可预测：

  湍流、飓风

  经济风暴

  战争

  癌症

  疾病传播

  流行

  人类社会对环境和气候的影响

  ……

  那么：为什么日食是可以预测的，但天气预报不可预测？

  ……

  进一步追问：虽然基础物理学和还原论对于解释极大和极小的事物取得了伟大的成就，但在对于接近人类尺度的复杂现象的解释上，它们为什么总是行不通？

  孩子教育

  公司治理

  ……

  于是，很多 “反还原论”的学科开始生长：

  混沌

  系统生物学

  进化经济学

  网络理论

  ……

  如果我们去研读这些学科的历史，你会发现，这些学科彼此启发、互为起点，

  很多学科之间有千丝万缕的联系。

  令人开心的是，虽然还原论的“失效”让我们感受到一种不可知感，但

  你却不能说，世界是无序的：

  DNA有30亿个碱基对排列组合，为什么怀胎10月，在有那么多干扰项的情况下，一个小孩子还是能够长成人的模样，而且和爸爸妈妈那么像？

  细胞如何自组织成眼睛和大脑？

  蚁群和沙丁鱼的集体智能是如何涌现的？

  虽然单只蚂蚁的行为很简单，但整个蚁群一起构造出的结构却复杂得惊人。

  每一个神经元的结构和放电反应都如此简单，但大脑整体智慧却如此神奇。（到今天为止：即便是专门研究大脑细胞的神经科学，也无法理解“思维如何从大脑活动中涌现出来”。我们根本无法在单个神经元和突触的层面上理解认知。）

  免疫系统是如何对抗疾病的？

  那么复杂庞大的经济市场，为什么“看不见的手”会起作用？

  于是，我们看到“复杂适应性系统”的存在：

  这个世界上，存在着这样一种系统——在不存在中央控制的情况下，大量简单个体自行组织成能够产生模式、处理信息甚至能够进化和学习的整体——复杂的系统，

  仍然体现秩序！

  补充说明一点：热力学第二定律带来的“不甘心”感

  热力学第二定律又名“熵增定律”。

  在整个物理世界中，热力学第二定律是极为特殊的——它是唯一一个“时间不对称”的定律（你不能把它“倒放”，而其他物理定律可以！）它包含着“时间之箭”，让这个世界有着“宿命”之意味。

  难怪有知乎网友问：“学到热力学第二定律有种「悲从中来」的感觉，如何排解？”

  热力学第二定律的特殊和悲哀感，让这门学科成为了“民科”最多的领地。一代又一代人（包括麦克斯韦这样的大科学家）都试图找到反例。

  什么是直观上最反“熵增”的呢？生命。

  生命给了我们巨大的震慑：

  热力学第二定律告诉我们“无序”牵引着我们前进，但为什么生命是“逆熵”的？为什么生命总是表现出那么强的有序性？（DNA、免疫系统、大脑……）

  进一步的问题：

  有序和无序真的是割裂的吗？还原论和反还原论真的是割裂的吗？

  为什么有序会从无序中产生？

  生命如何从无序中产生？

  “智能”和“意识”是如何从不具有智能和意识的物质中涌现出来？

  还有什么会从无序中产生？

  ……

  三、这本书在讲什么

  概述：这本书，可以作为复杂性科学的入门科普。作者是神人《GEB》作者侯世达的子弟，对复杂性的来龙去脉进行了非常详尽、易读的不同学科的概述。把动力学、计算机、生物等很多学科的来龙去脉和其间的关联讲的很清楚。

  观感：阅读这本书，我的情绪一直在开心和崩溃中来回震荡。一会儿开心，感觉自己脑洞大开，发现了另一个维度的理解世界的方式，一会儿又非常崩溃，感觉人类现在拥有的理论体系在解释这个世界方面，真的是渣渣。

  这种崩溃感为什么会出现？

  读到最后我才理解我的崩溃感的来源：复杂性到今天为止，都没有实现数学意义上统一的定义和理论，缺乏微积分式的数学理论，所以不同现象的“复杂”，有的是适应性的（复杂适应系统），有的不是适应性的（复杂非适应系统（比如飓风或湍流）），不是同一个复杂。甚至有时候让我感觉到：是不是复杂性系统根本就不可能成为一个定义清晰的科学！

  到底什么是复杂适应的，什么是复杂不适应的，什么是可预测的，什么是不可预测的——这个我到今天到没有理解。

  四、可为什么我们觉得还要研究并试图去理解复杂？

  第一，达尔文的进化论给了我们巨大的信心。

  进化论给出了一种从简单到复杂的解释。基于如此简单的原理，竟然发展出了巨大而复杂的生命世界。在不存在终极设计和中央指挥官的情况下，一个繁盛的生命世界诞生了！

  第二，牛顿的微积分给了我们巨大的信心。

  在牛顿的传记中，科学作家格雷克（James Gleick）这样描述：“他受困于语言的混乱——有些词汇定义不清，有些词汇甚至还没有出现……牛顿相信，只要他能找到合适的词汇，他就能引领整个运动科学。……”通过发明微积分，牛顿最终创造了所需的词汇。借助于无穷小、微分、积分和极限等概念，微积分为严格描述变化和运动提供了数学语言。这些概念在数学中已经存在，但是不完整；牛顿能够发现它们之间的关联，并且构建出和谐统一的宏大建筑将它们结合到一起，让它们“彻底一般化”。这幢宏大的建筑使得牛顿能够创造出动力学体系！

  我们现在所面临的概念问题，就类似于微积分发明之前牛顿所面临的问题。新的数学名词和工具，也许将统一我们过去认为不可以去建模、测算和预测的东西。

  第三，逻辑斯蒂映射给了我们巨大的信心。

  Xt+1=RXt（1-Xt）

  注：上述的t+1和t是两个下标，输入法不会打。

  这个方程不再赘述。

  给人最大的启发是：看似混沌的行为，有可能来自确定性系统，无须外部的随机源！混沌不是来自随机偶然！那么，混沌系统中初始的不确定性到底是如何被急剧放大的呢？关键因素是“非线性”。

  启发：一个事物的无序和有序，可能是某种R因子的渐变产生的，一个有序系统的某个参数过了临界点，可能就一下子进入到了无序。

  第四，相似性的价值。

  类比是人类的天赋，是人类最高级的智慧。

  这个世界的很多地方，还有着惊人的“相似性”：

  大尺度和小尺度是惊人的相似的，“无尺度”是自然的某种特征；

  “自然简单而自足，对宏大物体的运动成立的，对微小物体也同样成立。”-牛顿

  分形

  小世界

  互联网

  博弈论最后的最优策略“以直报怨”和萤火虫极为相像，冯诺依曼的元胞计算机也是类似的道理。

  ……

  这种相似性启发着人类爆发出巨大的创造力。

  事实上，整个计算机科学的诞生，除了硬性的材料进步等，

  就是一场大型的思想实现的现实化。

  神经网络、遗传算法最原始的动机是“仿生”。

  第五，提问的意义。

  提问的意义是惊人的：

  为了研究动力学，牛顿发明了微积分；

  为了研究三体问题，庞加莱发明了代数拓扑。

  为了回答希尔伯特的问题，图灵发明了图灵机。

  希尔伯特的问题引发了历史的巨变：1900年，德国数学大师希尔伯特在巴黎的国际数学家大会上提出世纪之交的23个亟待解决的数学问题，第2个问题和第10个问题，引发了历史的巨变，它们可以概括为三个问题：

  问题一：数学是不是完备的？是否所有数学命题都可以用一组有限的公理证明或证否。是否有某个公理集，可以证明所有真命题？

  问题二：数学是不是一致的？是不是所有可以证明的都是真命题？

  问题三：是不是所有命题都是数学可判断的？即，是否所有命题，都有明确程序可以在有限时间内告诉我们命题是真是假。

  哥德尔的不完备定理证明了“如果2成立，那么1就不成立”。即，如果数学是一致的，那么数学就不是完备的。他的证明方法干净利落，主要是举出反例。

  第三问被图灵解决了，他的答案是否。他为了证明这一问题，定义了明确程序，构造了一种假象的机器，这种机器就是“图灵机”，他进一步证明人们是可以设计出通用图灵机，模拟任何图灵机的运作，然后他证明了通用图灵机也无法让所有命题可判断——图灵机后来成为整个电子计算机的蓝图。注意：图灵机的整个构造是通过纸币，是一个思想模型，不是真的一台机器。在图灵证明了存在通用图灵机后的十来年，第一台可编程的计算机被建造出来了。如果没有上面这些看似直白到甚至显得傻瓜的问题，巨大的科学飞跃是不可能的发生的！

  第六，对管理学有着巨大的启发。

  以下为我的几点理解：

  （1）企业家需要有宏观视角和网络思维。

  还原论不能解释一切，不要试图用还原论管理公司。要学会《赋能》，要相信群体智慧的涌现，相信进化。德鲁克说：“文化可以生吃了战略”。要知道，沙丁鱼和蚁群是根本没有战略的！

  （2）非常好的“适应性”和“涌现”，往往来自极其简单的规则。

  要相信简答规则的价值，不要把规则定的太复杂。越复杂的系统，越容易崩溃。如何通过简单规则产生出复杂和适应性的组织？是每一个企业家需要不断不断思考的问题。

  （3）注重反馈、信息。

  随着科学逐渐发展，无论是生物还是工程中的复杂系统，研究的关键都不再是质量、能量和力这些物理学概念，而是反馈、控制、信息、通信和目的（或“目的性”）等概念。这些概念不仅在科学世界里颇具启发性，对于我们理解规模，理解社群，理解人，也有深刻的启发。

  五、复杂性研究的总体目标应当是什么？

  （1）作者米歇尔的观点：

  作者认为复杂性研究有两个关联的目标，都还远远没有达到：首先是发现不同的复杂系统之间的共同原理，从而得到对这些系统的洞察，并产生出分析这些系统的新方法。无尺度网络就是共同原理的一个例子，我们刚刚讨论过。生物学家则借鉴了谷歌的网页排名算法（一种利用了万维网的无尺度结构的计算方法），用来研究食物网中不同物种的重要性，从而更好地认识灭绝的风险，这就是新的分析方法的一个例子。（相关研究可以参见一篇文章：Allesina S, Pascual M,Googling Food Webs:Can an Eigenvector Measure Species'Importance for Coextinctions? PLoS Comput Biol，5(9),2009.）其次，更具雄心的目标也许是发展出数学理论，以一般性的方式描述复杂性，并对许多不同系统的现象进行解释和预测。例如，有了这样的理论，就有可能以形式化的方式明确昆虫群体、经济系统和大脑等复杂系统所共有的动力学、适应、集体决策和控制以及“智能”背后的机制。这样一个理论应当结合动力系统理论、计算理论、统计物理、随机过程、控制理论、决策论等领域的理论研究。对于是否存在这样一个理论目前都还不清楚，更不要说这个理论是什么样子。”

  （2）我的理解：

  微积分是解释如何从局部到整体的数学理论。复杂性系统可能需要在“积分”思想上，增加新的维度——

  我猜测，这种维度是体现局部之间的“信息”和“控制”的维度。最近在AI界，有一种言论是“深度学习已入陌路，AI未来是图网络”，正是朝着更加仿生的方向走。事实上，我总有一种感觉：人类的线性（一维）的语言，成就了人类，也限制了人类。大自然毕竟不是一个字一个字，一个像素一个像素的。对语言的升级，可以让我们在维度上升级，对世界将拥有更大的理解力和解释力。

  btw：特德姜的科幻小说《领悟》，写的就是这样的故事！特德姜的另一本小说《你一生的故事》也在语言相对论方面给人特别多的启发。

  具体可以看我在知乎一个问题下的回答：

  如何理解姜峯楠（Ted Chiang）的小说《你一生的故事》？ - 张一甲的回答 - 知乎

  https://www.zhihu.com/question/29596086/answer/143727411

  我们现在所面临的概念困扰，就类似于微积分发明之前牛顿所面临的问题。数

  学家斯托加茨这样说道：“我认为我们可能缺乏与微积分相当的新概念体系，能根据复杂系统的无数相互作用得到其结果的方法。这种超级微积分，即使告诉了我们，也有可能超出人类的理解能力。到底怎样我们不得而知。”

  要实现这个目标我们更需要一位牛顿式的人物。

  六、进一步提问

  读完此书还有未解的困惑：

  复杂有几种？

  尺度是平等的吗？（不同绝对尺度的宇宙定律是否不同）

  什么是可以预测的？

  什么是不可以预测的？

  什么是可知的?

  什么是不可知的？

  普世法则如果存在，是否可知？

  总之，对复杂性的认知和理解，虽然我们现在没有办法建立微积分般的大一统的理论，但它的很多侧面都在指引我们前进，也指引着学科之间彼此启发，科学家代际之间彼此启发。

  总之，复杂性理论是过去一年给我最大启发的阅读体验。

  如果我们限于困境之地——要么换一个维度去思考，要么换一个尺度去思考。