GRE词汇思马得记忆法（袖珍版） 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版

我们已经迫不及待地想要告诉大家这个令人振奋的消息——一场词汇记忆方法的革命(如果你曾经阅读过枯燥的词汇书，我相信你一定会更加振奋)：

我们将那些以字母排序的单词重新进行排列组合，惊喜地得到了一群又一群十分容易记忆而又相关的单词，于是思马得研究部门的“机器”启动了……

词汇的奇妙组合让孤立的单词立刻变成了易于记忆的有机体，犹如将一粒粒的珍珠串连在一起。将同根、同义、反义、相关的单词放置一起——为了快速记忆将容易混淆的单词放置一起——为了准确记忆!

测试结果令人欣喜。不但记忆速度比传统的字母排序快了：分之二，而且学生们把这种词汇记忆方式当成一种学习的乐趣……

本书的选词荟萃了国内外权威机构的统计结果，并用电脑进行了再次筛选。为了精益求精，进一步加快记忆速度，我们还将本书配备了磁带，达到真正完美的组合。

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书籍介绍

本书是“思马得学校英语系列丛书”之GRE卷。本书是对词汇记忆法所进行的一场革命。为了达到快速记忆的目的，本书将那些以字母排序的单词重新进行排列组合，将同根、同义、反义、相关的单词放置一起；为了准确记忆，则将容易混淆的单词放在一起。测试结果表明，这种排列方式比传统的字母排列快了三分之二。

• 作者：好烦的小海君 发布时间：2018-07-20 16:59:05

  号称是最新整理校注本，好多地方却没有正经地出校记，多个版本一对比就有好多不一样，也不做说明。

• 作者：再生花 发布时间：2022-03-31 19:08:23

  草草翻了，比较重理论。

• 作者：纸鸢 发布时间：2022-04-04 15:26:09

  二胎绘本 没啥惊喜

• 作者：行简 发布时间：2009-10-14 17:56:45

  GRE 单词书 思马得 联想记忆

• 作者：pan 发布时间：2011-09-18 08:00:33

  不好看……啊。

• 作者：陈美芳˙Ꙫ˙ 发布时间：2020-06-11 22:43:56

  高级官吏的官俸以北宋为最高，低级官吏以盛唐为最高，中国官僚群体的收入构成一条拋物线，秦汉以后，有上升趋势，以唐宋为顶点，以后就逐渐下降。这条拋物线也在很大程度上反映了中国国力的消长。在中国的钱币上，反映了中国文字书法演变的痕迹。中国农民和工人的收入，两三千年来，并没有什么增加。在西汉时，中国劳动人民的收入高于西方世界。自14世纪末叶起，欧洲劳动人民的货币收入就比中国劳动人民的货币收入高了。

• Notes: Programming Google App Engine

  作者：masterplan 发布时间：2016-12-18 12:06:08

  ## Introduction

  * 3 parts: application instances, data storage, scalable services.

  * Application’s perspective: the app engine provides:1) storage between requests 2) able to distribute traffic among different servers 3) resource(cpu/memory/server) scalability.

  * App engine’s perspective: 1) create/destroy application instances as needed 2) sandbox

  * Supports Go/Java/Python

  * db: use transaction

  * Memcache/storage system

  * Send/receive messages (mail/XMPP)

  * Search

  ## Configuring an Application

  * Py27: declare your code is thread safe by `threadsafe: true`. This is the recommended way (*compare*: conroutine, not thread-safe)

  * Authorization:

  ```

  handlers:

  - url: /account/.*

    script: account.py

    login: required

  ```

  App Engine configuration-based authorization (*compare*: App Engine api-based authorization (more fine-grained?))

  * Service: under `/_ah/`

  * Admin console (*compare*: application shell in bridge)

  * Environment: Python, virtual env. Includes:

  1) Standard library

  2) Libraries/tools in App Engine SDK (like API for accessing services).

  3) Other 3rd-party library the application use

  ## Request Handlers and Instances

  * App Engine does load balancing / instance scaling for application, you can ignore instances and focus on request handlers

  * Runtime environment: sandbox:

  1) App cannot spawn additional process

  2) App cannot make arbitrary network connections

  3) App can only read its own part of the filesystem

  4) App cannot see other applications/processes running on the server

  * GAE Sandbox implementation: replacing standard library calls (and other methods?)

  * Limitations: requests(response time/size of request, etc)/service(datastore/memcache)/deployment(resource files)

  * Request handler has a pool of instances, App Engine starts/shuts down instances by need, requests are routed to instances on availability (GAE instance scale(*how? :”If all instances are busy, App Engine starts a new instance*) vs. DAE workers scale)

  * Support multithreading in Instance

  * Instance scale: starts new instance when all instances are busy.

  * Instance busy(multithreading disabled): instance presently busy handling a request.

  * Instance busy(multithreading enabled):

  1) Current load (cpu/memory) from active request handlers

  2) Historical load by previous requests

  ## Datastore Entities

  * 2011-12: master/slave datastore -> high replication datastore (no scheduled maintenance)

  ```

  class Book(db.Model):

          title = db.StringProperty()

          author = db.StringProperty()

          copyright_year = db.IntegerProperty()

  obj = Book(tital="", ..)

  obj.put()

  # Query

  q = db.Query(Book)

  q.filter('copyright year >', 2015).order('-title')

  ```

  ## Large Data and the Blobstore

  * Unlimited file size, but API to Blobstore are limited to 32 megabytes.

  ## Fetching URLs and Web Resources

  * URL fetch service by GAE, based on Google infrastructure.

  * Overrides urllib/urllib2/httplib

  ## Task Queues and Scheduled Tasks

  **Reason**

  * [DAEMON] Updating an element of data may require several related but time-consuming updates,.

  * [MQ] It’s often acceptable to record what work needs to get done, respond to user right away, then to the work later.

  * [CRON] Scheduled updating/analysis

  **MQ**

  * Producer: enqueues task; Consumer: a process, separate from the producer, leases tasks on the queue.

  * Operation: push/pull queues

  * Enabled when you deploy your application

  * Configuration file:

  ```

  queue:

  - name: default

    rate: 10/s

    mode: pull # pull/push

    total_storage_limit: 200MB # data in queue

  ```

  *Enqueue*

  ```

  from google.appengine.api import taskqueue

  taskqueue.add(queue_name='name')

  ```

  * Feature: countdown: wait seconds before start

  * Feature: ETA: expected start time, but tasks may be delayed.

  * Feature: delete/retry/purge/find-.

  * Feature: task chain: produce another task during task execution

  * Task handlers are mapped to URLs like `/_ah/queue/name` (user requests are blocked for these paths), and report return status by sending http status.

  * Handlers run in separate threads, and use the same scaling mechanism as user requests.

  * No separate MQ logs, merged in application requests logs.

  * Tasks queues may have different version and corresponding handlers.

  **Scheduled Tasks (aka cron jobs)**

  * App engine calls the URL by an empty Get request regularlly.

  * Has deadline, no retry.

  ## Optimizing Service Calls

  * Async calls for datastore/mc/URL fetch

  ```

  rpc1 = urlfetch.make_fetch_call(urlfetch.create_rpc(), url1)

  rpc2 = urlfetch.make_fetch_call(urlfetch.create_rpc(), url2)

  # sync point, wait for the longest rpc call

  combine(rpc1.get_result(), rpc2.get_result())

  # other sync points

  # in progress -> ready

  rpc.wait()

  # ready -> checked

  rpc.check_result()

  ```

  * Async db/mc

  ```

  rpc1 = db.get_async(k)

  rpc2 = mc_client.get_multi_async(k)

  ```

  * Callbacks

  ```

  self.rpc = urlfetch.make_fetch_call(urlfetch.create_rpc(), url)

  self.rpc.callback = self.process_results

  def process_results(self):

          results = rpc.get_result()

  ```

  ## Deploying and Managing Applications

  * Deploying / reverting / inspecting performance / analytic graphs of traffic and resource usage (like DAE bridge)

• 只是被人骂作“神经病”，就难以忍受了吗

  作者：星空 发布时间：2021-01-14 22:40:37

  

  一直以来，几乎没有人会对自己的健康问题置之度外，每年的例行体检都难免惴惴不安，更不用说在真正的疾病由理论上的猜测变成现实中的麻烦之时。但毫无疑问，人类的科技进步日新月异，多数病症已经算不了多大的事情，顶多算是添些麻烦而已。但有一点几乎可以确定无疑，只要不必去医院吃药做手术，或者感觉疼痛什么的，即使自己的身心真的处于一种不怎么健康的状态，也没有人会把这当一回事——虽然这几年间，“亚健康”的概念其实已经越来越被人们了解，但却仅仅只是了解而已，甚至只是对这个名词有所耳闻。

  实际上，“亚健康”潜在的危害要远远超过了很多真正的头疼脑热。那么，究竟什么是“亚健康”呢？中华中医药学会曾经发布过一个《亚健康中医临床指南》，其中对“亚健康”的定义是，亚健康是指人体处于健康和疾病之间的一种状态。只是因为这种状态还够不上疾病的标准，所以没人真正当作一回事；只是因为这种状态也不算健康，所以只是怀着一种“狼来了”谈笑心态。但真要是“狼来了”，那就不可收拾了。

  所以，无论自己的身心是否处于“亚健康”状态，都非常有必要认真地了解一下自己的健康状态。摸清了底数，再采取相应的对策，这才是对自己负责任；掩耳盗铃或者讳疾忌医，都无助于问题的真正解决。事实上，“亚健康”或者更糟，比如精神疾病，自古以来就并不鲜见，只是对这方面的研究有很大的欠缺——除非事情发展到不可收拾的地步——否则就只是一种攻讦的手段而已，少有人把这当回事。

  但是，加州大学圣迭戈分校社会学与科学研究特聘教授安德鲁·斯卡尔认为，非常有必要正视这个问题，用他在《文明中的疯癫》中第一章的标题来说就是，要“直面疯癫”。考虑到作者曾在《柳叶刀》和《脑》等权威学术期刊发表过论文和评论，专业背景不需要置疑。最好是能够认真对待。先好好了解一下与人类文明伴随至今的“疯癫”到底是怎么回事。然后呢，假如有条件，可以测试或者检查一下自己的精神健康程度——身体上的疾病，凭借现代医学条件一般不难检查出来，但精神上的疾病就极其容易不加注意甚至是被有意无意忽视——这才是一种负责任的态度。

  千万不要被“疯癫”这个词给吓着了——不要觉得，似乎“疯癫”要比精神失常、精神错乱以及躁狂症、抑郁症、癔症等要可怕得多。安德鲁·斯卡尔认为，“疯癫”只是一个医学术语而已。不妨理解成，每个人多少都有点疯疯癫癫，心里面的负担就会轻一点，就可以增添几分理性，来让自己读一读《文明中的疯癫》这本书，对其中所介绍的内容，能够静下心来去了解了解。要知道，比起现代人和现代医学来说，古代人对“疯癫”可谈不上理智对待，不轻易地上纲上线就已经很不错了——至少在《文明中的疯癫》中，对“疯癫”的态度，古代的中外，都差不多可以用来对待可怕的魔鬼了——虽然现代社会中有时候也未必就能好到哪儿去！虽然经常有人指责别人“神经病”——真要是真的精神病，那就不是指责了，而是远远躲开。唯恐避之不及！

  但其实，正如安德鲁·斯卡尔所言，疯癫并不在文明之外，它是文明不可磨灭的一部分。真正精神错乱的人，接受医学诊治应该就可以解决问题，真正的不治之症其实并没有多少。从古到今真正欠缺的，从来都是科学、理智的对待，而不是其他。