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• 作者：黑鱼羹 发布时间：2016-12-12 12:25:39

  每个学习的人都应该读一读的小册子。

• 作者：jsj热爱阅读 发布时间：2021-02-23 09:28:22

  上篇帮助读者串联了许多历史，但有很多报喜不报忧的定调总结。下篇采访带来了更多视角的意见，能体会到市场化的历史趋势下，决策者们的制衡、思考与长远眼光。是对上篇极大的丰富。

• 作者：黑电波 发布时间：2017-12-17 23:26:23

  文盲如我，一直以为书名是园治。。。。解说不错，就是有点过于啰嗦了

• 作者：魏无忌 发布时间：2013-10-21 23:58:53

  网易云阅读限免送的，本想用来打发火车时间，结果完全读不下去。

• 作者：iDavid 发布时间：2015-05-21 22:30:52

  营销始终离不开的核心是，以顾客为中心创造价值。

  作者聚焦工业品营销，在同类书籍中胜出，可总体并没有超出期望。书中多次提及我供职的公司，可显然作者对我们的对手更加了解。

  销售人员的能力离不开对商业本质理解的头脑，构建系统的竞争优势，适应然后打破并制定自己的规则。

• 作者：On My Balcony 发布时间：2019-11-11 11:13:33

  很全面，很专业，不像国内那些生搬硬套的二手资料，该书可以作为备孕指导书，基本上不用再买其它同类型的书。

• 非数学专业学生的观点（重发：灰色部分是近期修改过的）

  作者：沙加 发布时间：2014-05-09 21:21:45

  这篇书评是我在读研时为空间统计学准备概率知识基础时写的，获得一定的阅读量，也有一些读者与我私信交流过。如今再重新看篇文章，我发现观点有些偏颇。特加上这几段文字来纠正当时的认知，以避免误人子弟。

  首先，我问了自己一个问题：在整个数学学习过程中，当时的我是一种什么状态呢？在此之前，我经历过考研，完成了《微积分》、《线性代数》和《概率论与数理统计》三门课程。在研一，我上过《矩阵论》和《数值分析》，业余时间阅读了齐民友的《重温微积分》和《线性代数应该这样学》，所有的数学知识只有这些。

  我的专业是GIS，在研二时选择了空间统计学方向，简单地说，就是采用统计学方法对空间数据进行分析。当开始学习空间统计学时，我发现遗忘了很多基础概率知识，回头翻看大学时的教材，又觉得这些内容根本不够用，并且在应用所学知识解决实际问题时，非常茫然，毫无直觉。具体说来，就是在实际应用中，我不知道该调用哪些已有的理论知识，以及为什么应该这样调用。我相信很多人和我当时的状态是相似的，这或许发在真正做研究时，或许发生在实际工作中。可以概括为两点问题：

  1. 已有知识不够用

  2. 已有知识不会用

  于是第开启了二次学习概率论的旅程，《重温微积分》一书中提到两种角度：1.严格逻辑；2. 直观与思辨。数学本身是有一套自身的严格逻辑，并且是自洽的，在我又一次学习线性代数时，阅读了《线性代数应该这样学》，这本书正是采用的这种角度，它给了我很多启发，我想也采用这种角度去学习概率论，就有了下面的文章。实话说，我并没有看完这本概率论，因为过度强调“严格逻辑”，我反而看了一些测度论的内容。这是我当时犯的一个错误。因为如果不是数学专业的学生，就不必穷究过于抽象的测度论，不过还好，我没有陷入过深。当然这并不是认知的转变，只是那本测度论太难了。

  进入工作后，由于要转向机器学习职位，我又一次重新学习了数学，包括概率论。距离上次已有4年，不同的是我的英语水平有了很大提升，可以深入阅读包括数学在内的很多领域书籍。另外，以MOOC为代表的网络教育资源非常丰富，这使得我如鱼得水。经过筛选，我确定使用Harvard的Joe Blitzstein编写的《Introduction_to_Probability》，并辅助以他的《Statistics 110:Probability》。目前，我基本把该书过了一遍，做了一些练习，不是全部，已确定这是我看过的最好的概率论教材。这本书的特点是用很多例子去触发人们的直觉，即便是很多定理也是采用故事证明的方式，让人们真的觉得概率论来源于生活，是真的有用。所以我认为学习概率论的最佳方法是以能够产生直觉的生活例子为主，以数学内在的严格逻辑为辅。这样能灵活运用概率论，学一点能用到一点。这种认知也是对第二次学习的纠正和提高。

  在《论语》中有一段对话：子曰：“赐也！女以予为多学而识之者与？”对曰：“然，非与？”曰：“非也。予一以贯之。”意思是孔子强调自己的学习方法是“一以贯之”。这句话同样适用于知识大爆炸的今天，在每个领域有那么多资源，仔细选择那些高质量、低噪声的，可以达到事半功倍的学习效果，而“一以贯之”的运用甚至包括那些触发直觉的例子，无论它们是生活的、几何的还是计算的。这样每次在重新学习时，都会面对相同的资源，才能以不变应万变。

  要想学好一门学科，必须要选择一个最佳的切入点，即从最开始以一种一般的或较高的视角进入，这恰恰是许多人所忽略的，我们常常是在刚开始进入某个学科前，为了证明自己有着持之以恒的决心，随便找本烂书抱着不放硬着头皮去啃，结果不仅浪费时间和精力，更重要的是你已经陷入了这些烂书的作者们在通往真理的大门前为你量身定做的迷宫，即使你没被搞晕，通过努力学习知道了迷宫的结构而进入了真理的大门，那么这也不是一条最佳的捷径。最佳的捷径应该是这样的：在通过这条路径敲开真理的大门后，你还可以通过简单的类比同样可以敲开一类学科真理的大门，即敲开的门越多，你建立的路径就越具备一般性，思维高度也就高，这是一个辩证的关系，随着你的思维高度的不断提升，你也就能无限地逼近这条“最佳”捷径。

  　　 寻找捷径固然很重要，但我们也不能为陷入这个怪圈而迟迟地在真理门前徘徊，那么究竟要以怎样做才能以一种良好的方式进入一门学科呢？一种是直观与思辨，一种是严格逻辑。

  　　 首先说说第一种，因为与后者相比，我们采用这种方式最多（至少我是这样的）。历史上牛顿、欧拉等人不能解释什么是无穷小量，同样创造了运动方程和微分方程等许多伟大的成就。通俗一点讲，这种方式的意思就是：我认为这样就是这样，或者说大家认为是这样就是这样。但随着学习的不断深入，我们会发现这种方式存在很多问题，比如有些东西必须要我们弄清当初的直觉到底是什么为前提才能继续学习，或者即使我们弄清楚了，理解这些东西也比较吃力，最糟糕的情况是我们当初建立的直觉纯粹是一种幻觉，一种自己欺骗自己的把戏。本科时我们一般都用过同济五版的线性代数，开篇就云行列式，只是因为我们熟悉线性方程组，但深入学习才发现，很难理解如本征值等许多概念，而且还会引起一种错觉：线性代数是纯为了解方程组才引入的。话又说回来，薄薄的一本工程数学教材又怎能期望它去从线性空间以及线性变换角度去讲述呢？

  　　 我们终归还是要继续前进的，这时我们切换到第二种方式了，即通过严格的逻辑，站在一个更高的层次去理解。集合、域和空间概念是许多数学学科的基础概念，而每门学科的很多其它概念是在这个平台搭建起来的，相比之下可以把它们称为“元概念”。还是以线性代数为例，以线性（向量）空间为起点，是理解线性算子结构的最佳方式。

  　　 近来正在学习空间统计学，准备补充一下相关概率论的知识。本想重新看看本科的教材，结果现在才发现太坑爹了，整本书虽然遵循本科的一般概率与数理统计教材的体系，但概念引入的动机没有讲清，各个部分的内容衔接的不够严格，许多定理也略去了严格的证明，对于刚入门的学生尚可，但也难免有误人子弟之嫌。后来通过上网搜索，发现了这本书，许多人给予了很高的评价，看了看第二版，觉得翻译的质量不算太好，虽然在数学方面我还没达到能够直接阅读英文原版的水平，但是如果在有一定概率基础的情况下，看了半天还不知所云，我想翻译得就不是太好。可看到胡迪鹤翻译的第三版时，有一种豁然开朗的感觉，我只看了绪论和第一章，就断定这是一本好书。它用人人都能感知到的例子讲解概率，主要是为了给我们一种直观的感受，意在培养我们概率的直觉，又以样本空间为起点，为建立严格的概率论体系，提供了一种最佳的方式。我相信读完这本书，会对概率论形成一个完整的印象。

• 何浩｜“搅动”—“调治”：《暴风骤雨》的观念前提和展开路径

  作者：理一分殊 发布时间：2021-08-08 09:23:59