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• 作者：毛颖 发布时间：2020-09-02 20:11:14

  为了看故宫苏东坡特展，友人说要先做功课。林语堂写的《苏东坡传》，文笔那么生动活泼。我不禁既喜欢上了东坡先生，也喜欢上了写东坡先生的林语堂，连记忆中带灰暗色调的《京华烟云》也瞬时明亮了起来。

• 作者：しずか 发布时间：2022-10-15 13:10:06

  无论你属于职场菜鸟还是老鸟，这本书总会有让你眼前一亮的地方，既然没有彻底躺平的资本，还是先练好内功吧

• 作者：飞翔的虎头鹰 发布时间：2020-06-28 20:30:31

  介绍高尔夫本身比较少，主要讲故事了。

• 作者：catteforry 发布时间：2023-10-22 19:52:27

  总之很拽就是了。

• 作者：你背影很温柔 发布时间：2023-05-30 14:00:06

  读完，标记。

  但要熟读并背诵，确属不易～

• 作者：余沁蓉 发布时间：2022-03-17 09:59:04

  句句是说给家长听的，不管是不是伪书，感觉就是个高级鸡汤，可能在青春期的孩子们需要这种励志性？反正总之感觉是一个读了没啥大感悟，不读有点小遗憾的那种。心里感受是不太服气的。

• 卑微而执着的活着

  作者：周周 发布时间：2015-12-16 21:41:19

       小说以主人公画家何奇为主线，讲述了一位外貌奇丑而画技非凡的宫廷画师的故事。在仕途征战中，他动手杀过人，冒死救过人，凭借心中求生求发展的信念在后宫佳丽之间寻求一丝生机，以避免再次沦落街头挨饿受冻，饿死他乡。

       何奇命运转机源于皇帝新建圣寿寺绘制壁画佛像任务，宫廷画师没有人能胜任，一官员的夫人举荐并最终被派遣到圣寿寺担任此任务。本来擅长山水画的何奇很有自知自明，求助于其寄居寺庙的饰心师傅帮忙，在任务完成之时他动了杀人灭口的计划并付诸了行动，为后续宫中生活危难埋下了一个定时炸弹。后来由于任务完成出色，并加上贵人举荐完成进宫廷当画师的美梦。然而，伴君如伴虎这样的真理在入宫后一步步上演，再加上后宫美人是非多，何奇在得到赏识的同时也面临很多问题，站队是一大难题。后宫的皇后一队，裕妃和太后是一队，跌跌撞撞最终还在站到太后那一对，毕竟姜还是老的辣。何奇在后宫和各个妃子周旋，寻求一种平衡，但在一些时候胆小怕事的他去帮助一个没有得宠的妃子，也许拿别人钱给别人办事的心态，也许是都同命运，顶着皇后的压力他伸出了援助之手，虽然结果不是很好，但也说明他勇于去做一些事情，不只是为了金钱和利益。

       策划并杀人的事件被皇后发现后，皇后则以此为要挟，命其听命与她，而何奇则利用手中的皇后做恶证据与其展开了一场新交战。在画宫何奇战战兢兢躲过很多明枪暗箭，并且在各个大场合都献出佳作，博得一片眼球，诚意和善良也赢得了医师魏清荷的友谊，正是这段友谊帮他度过了很多困境，容貌的恢复，在太后那里关系的缓和，还有差点送去的迷药，稍有不慎就回断送小命的迷药最终还是派上大用场。

      最后一场大闹宫殿大戏，何奇也算是助推者之一，但他不知道里面的隐情，更不知道后续的跌宕起伏的宫廷事变。在皇后迷倒众人之后，他才意识到这是一场有预谋的计划，慌乱之中面临死亡之时他想到的是活着出去，活着逃出宫廷，什么荣华富贵都是身外之物，和生命相比那又算得了什么。

       虽然最后没有写他逃出之后的生活，在宫廷外他的内心一定悠然自得的，不用奉承后宫的妃子以及前朝的皇帝，也许是出家当了和尚吃斋念佛以弥补对饰心的亏欠，但一定是在某个角落里卑微而执着的活着。

• 读本书的收获、踩过的坑和发现的错误

  作者：霁然 发布时间：2021-03-29 22:33:30

  一共看了三本python与数据分析的动物书，《利用python进行数据分析》、《python数据科学手册》还有这本。原计划用1个月读完，结果由于工作的关系拖到了3个月。手敲了每一行代码，收获比预期的大。作者偏业界，好像是CQF的导师，书的内容也很实用，期权部分是完整的工程项目，但书里也存在一些错误。为方便其他读者，主要收获、踩过的坑和错误都列举一下：

  第一部分（1-2章）：python软件和安装介绍，其中创造anaconda环境很必要（后面会提到）。

  第二部分（3-6章）：对列表、字典、numpy和pandas、类的介绍都比较简单，这部分推荐阅读《利用python进行数据分析》，比较好的是对不同编程方式的速度做了对比，偏工程的实用思维；很多小技巧可以结合具体工作使用，比如将map和filter的函数式编程方法应用在pandas中数据列的条件选择。另外本书会在每章后列出相关推荐书目这点非常好。

  第三部分（7-13章）：这部分和《利用python进行数据分析》交集很多。第8章对matplotlib的使用语句非常简洁；第10章简要介绍了numba和cython，演示了什么情形能够提升运算速度；

  多进程策略不适用anaconda，建议换pycharm等编译器

  ；第11章scipy和sympy的例子介绍得很清楚；第12、13章把基础理论和代码结合得很好，这里重点在书外，

  13.3节中PyMC3包的安装很复杂，要先conda install mingw libpython

  ，另外整个包已经更新了，需要做summary和traceplot的话（In[10] 和In[12])要import arviz包，举个例子：pm.traceplot()要替换为arviz.plot_trace()。13.4节机器学习中scikit-learn部分金融数据的例子举得很贴合，希望进一步了解原理可以参阅《python数据科学手册》；tensorflow部分，书中的语句是1.x的版本，安装最新2.4.1版本的TensorFlow会报错，安装1.x的版本又和最新3.8版本的python不兼容，

  建议在anaconda里创建3.7的python环境，再安装1.14.0的TensorFlow，源包下载有问题的话可以更换清华镜像。

  但书里对tensorflow的介绍其实不多，嫌麻烦可以跳过，实际金融数据很少涉及深度学习，机器学习scikit-learn足够了。

  第四部分（14-16章）：第14章介绍的是从福汇交易平台取数，跳过；第15、16章使用sklearn和tensorflow构建了一些交易策略，对书里的外汇交易数据处理效果不错，我换成国内的沪深300股指还有茅台、招行等股票试了下，效果不稳定，有时惨不忍睹，这部分主要还是熟悉数据处理和交易策略构建，有一些很好的小技巧值得借鉴。

  第五部分（17-20章）：完整的衍生品估值框架，

  这部分涉及到不同程序（.py）的引用和封装，建议换pycharm编译器，

  要学会类的合理使用。类和函数互相引用很多，很容易绕晕，要想学懂建议采用不通过函数和类的方式重新写一遍实现相同功能。这部分有几处明显错误，

  18章中的图18-3和上面的代码不匹配，书中重新贴了图18-2的代码

  ，应改为plt.figure(figsize=(10,6)) srd.generate_time_grid() plt.plot(srd.time_grid,srd_paths)；20章20.1.1类中 class derivative_position(object) 下的

  get_info(self)函数应该整体左移，而不是__init__（）的子函数

  （应该是印刷排版问题）；20-1图有问题，我的程序跑下来‘gbm’和‘jd’走势差别没那么显著。