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• 作者：週末時光 发布时间：2020-07-22 11:29:37

  日本人在服务和经营上的用心是国人无法比拟的，这跟日本人的国民文化完全离不开。

  如果国内按照这种方式要求员工，估计员工都会不屑一顾甚至纷纷离职吧。

  百货商场的陈列、装修、商品的差异化、服务的差异化、员工的积极性、商场活动的趣味性。这些都是现场力的来源。

  任何一点都不可或缺，这样销售才能更容易将商品推销出去。

  虽然方法不一定适用于国内的情况，但学学人家的想法还是很重要的。

  300年历史的老百货公司，敢于推翻重来改变，已经很值得钦佩了。

• 作者：小呆猫 发布时间：2018-03-15 12:01:19

  很美的自然绘本~

• 作者：娘娘刚驾到 发布时间：2017-09-17 04:08:26

  从周六上午开始看，被书中描写的人性阴暗面所吓倒，甚至对于一个人呆在家都有些害怕。可是仍旧被故事情节吸引，熬夜到凌晨四点看完才罢休。紧张到厕所都不敢去，现在只希望早点天亮...

• 作者：成长疗愈书屋 发布时间：2023-06-26 20:04:17

  教育不该抹杀人的天性。只有顺应人的天性，才能养育出身心健康的孩子，怎样做才是对孩子成长最好的，想从这本书中找到答案。

• 作者：VIOLET 发布时间：2022-09-19 20:23:41

  不同人写的不同章节然后拼在一起，前后不连贯，系统性很差 部分内容非常空洞

• 作者：沫衣 发布时间：2013-12-10 16:10:37

  lose temper那个笑点低啊哈哈哈。但是中文部分感觉翻译的不是很好，很生硬。。。

• 莫比乌斯式的环型漫画

  作者：小川 发布时间：2023-06-02 01:38:06

  这本漫画的最后一页让我的双眼感到深深刺痛，甚至灵魂也隐隐为之一颤，而要参悟其中的玄机只需要一个小小的窍门——将漫画的最后一页和第一页连起来阅读，如同拼接一个莫比乌斯环（试着念一下这两个名字，漫画家

  Mœbius

  和发明莫比乌斯环的数学家

  Möbius

  ，难道他们读音的奇妙相仿纯粹只是巧合吗？）。

  在解释之前，我得先简单介绍一下这本漫画——《猫眼》出版于1978年，由佐杜洛夫斯基提供剧本，再由让·吉罗（笔名墨比斯

  Mœbius

  ）绘制完成，它相当短小精悍，只有56幅图，却出乎意料地动人，它讲述了一个黑暗可怕的故事：一个盲人男孩置身于一座空荡死寂的城市中，他的宠物猎鹰在空中逡巡盘旋，猛地扑下抓住一只黑猫，并将黑猫的眼睛交给他的主人，男孩将黑猫的眼珠嵌入空无的眼眶，他虽然感激，但表示他还是更喜欢孩子的眼睛。

  

  全书第一页

  其实准确地说，这个剧本的灵感来自于佐杜洛夫斯基所在的超现实艺术团体，你知道的，超现实主义者大多是富有创新精神和激进才华的发明家，正是他向墨比斯建议“摆脱传统漫画切分画格的分镜模式，让故事以一系列精美插图的形式呈现，并且

  要让一幅插图占据一整页

  ”，如果说传统的分格漫画像是电影预制的故事本，那么全插图漫画看起来更像是电影蒙太奇的逐帧显现，事实上，正如前言所叙，佐杜洛夫斯基和墨比斯在此之前有过一场失败的合作，墨比斯为佐杜洛夫斯基导演的电影《沙丘》绘制了3000幅草图的故事板，但不幸的是这部电影最终难产，佐杜洛夫斯基安慰墨比斯：“失败只是说明应该换条路，我们必须把《沙丘》里的创意全部收集起来，然后做一个图像小说系列。”《猫眼》便是这一系列图像小说之一，《沙丘》的失败似乎让这两位才情横溢的创作者急不可耐地直接用漫画来实现电影中未尽的主张。

  

  第9、10、11页

  佐杜洛夫斯基的灵感经由墨比斯的巧手得到了绝佳的实现，于是每幅画面的左图都是向窗外眺望远方的男孩的剪影，右图则惟妙惟肖地展现了猎鹰捕捉黑猫挖去眼球的全过程……翻完整部漫画，你也许会感叹超现实主义对艺术形式的先锋探索，但漫长的艺术史告诉我们徒具新意依旧无法告别平庸，除非在这形式的创新中包含了深邃的哲思，方才能成就真正伟大的艺术品，然而《猫眼》就是形式与内容完美结合的典型，漫画的最后一页实在意味深长，它告诉了所有读者左右图如此设计的匠心——

  

  《猫眼》的最后一页，注意地上掉落的一颗眼珠，想象一下它看到的会是怎样的场景

  在最后一页，盲眼男孩之所以让猎鹰梅杜兹给他带一双孩子的眼睛，是因为猫眼珠和人眼眶的大小并不相配，在倒数第二页中右眼从眼眶中掉落到了地上，而这颗地上的眼珠成为最后一页完美的伏笔，你若设身处地地想象它所看到的景象，左眼瞥见的

  漫画左半边

  便极其惊悚地浮上心头，那么尚且留在男孩眼眶中的黑猫的左眼珠子呢？那则是眺望着窗子，望向无边寂寥的城市和空中逡巡的猎鹰，正是

  漫画右半边的景象。

  想到这里，我冷汗直出，心里不自觉地哆嗦了几下，原来漫画全书的视角来自于最后一页的两颗眼珠子的位置，我的双眼盯着漫画，正如黑猫被猎鹰褫夺的双眼分别盯着男孩的背影与城市的天空那样，那么被追猎的黑猫和我又有什么分别呢？我的眼睛开始感到一阵刺痛，仿佛漫画中的猎鹰要从纸页间飞出来将我的双眼剜走那般，令我不寒而栗。因此最后一页的结果在第一页的视角中早已命中注定，你也可以将这个故事当作“从前有座山，山上有座庙……”的死循环故事来阅读，黑猫一遍一遍地被猎鹰杀死，一遍遍地被剜去双眼，一遍遍地看到这残忍的终局，这究竟是黑猫的眼睛，还是读者的眼睛呢？

  然而其实《猫眼》的故事并非绝对的死循环，它还有一个更为残忍的出口，正如盲眼男孩所说的“下次，梅杜兹，你给我带一双孩子的眼睛”，或许只有当猎鹰真的给盲眼男孩带来一双孩子的眼睛时，故事的框架才会破碎，并出现新的转机，但到哪里去寻找孩子的眼睛呢？茫茫的城市死寂无人，离猎鹰最近的孩子又在哪里？当你想清楚了这个答案时，赶快合上这本怪书！！！赶快！！！趁着猎鹰还没从书中飞出来之前！！！

  ……

  ……你还好吗？我感觉眼前一片漆黑……我好像……好像看不见了……

  ……

  ……

  

  如果你仔细读了以上的文字，便会发现我的解释里还存在着一个可以被苛责的漏洞——为什么地上掉落的眼睛明明是右眼，它呈现的图像却是在左边呢？

  我不愿采用左右脑视觉神经交叉的理由来回答这个问题，我决心让这个追问使得这本奇书的哲学意义更为精彩些！

  Mœbius

  是本书作者让·吉罗的笔名，我相信它与发明莫比乌斯环的德国数学家

  Möbius

  名字的音似绝非巧合，这位数学家将一根纸条扭转180度再将两头粘连起来，于是便制作出了莫比乌斯环，不同于一般拥有两个侧面的普通纸带，这一奇妙的纸带只有一个侧面，但一只小虫却可以爬完整个曲面而不必跨过它的边缘，只要这只虫子乐意，它可以在有限的纸带上永无止境地不回头地爬下去……或许在高维生物眼中，人类的漫画也只是一个纸带，普通的“纸带”有两个侧面，有确切的起点与终点，但《猫眼》却是一个神奇的莫比乌斯环，视觉机制在其中是单向度的，我们总是先看漫画的左边，再看右边——翻页——左边，右边……读者的目光掠过漫画，正如虫子爬莫比乌斯环，我刚刚解释过，只要读者乐意，这本漫画可以永无休止地读下去，当我趴在桌上拜读《猫眼》，正如一只虫子津津有味地爬莫比乌斯环……这本书使我开始思考人类阅读机制的局限性，正因为人有两只眼睛，所以一本书展开后才有两页吧？如果人天生有三只眼睛，那么书是不是会被设计为一面三页呢？莫比乌斯环的魅力在于它不撕掉纸带，却可以到达原先无法企及的整个曲面，正如

  Mœbius

  绘制的《猫眼》这本漫画，它并不破坏漫画的传统结构（没有夸张炫技的立体书和穿个洞），却引诱读者的目光窥见艺术及其存在形式超越性的可能。

  

  现在我们来看刚刚追问的问题，答案再显然不过——在莫比乌斯环上，可以解决一些在平面上无法解决的问题，比如“手套易位”问题（在普通空间中，左手套永远无法套在右手上），但莫比乌斯是一个美妙的环，在这个奇特的空间里，左右手截然的界限冰消雪融，因此《猫眼》里右眼珠呈现左眼的画面并不是自相矛盾，而是关于“莫比乌斯”轻灵的点题。

• Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快

  作者：lisa 发布时间：2017-06-08 15:05:36

  Python很容易学。你之所以阅读本书可能是因为你的代码现在能够正确运行，而你希望它能跑得更快。你可以很轻松地修改代码，反复地实现你的想法，你对这一点很满意。但能够轻松实现和代码跑得够快之间的取舍却是一个世人皆知且令人惋惜的现象。而这个问题其实是可以解决的。

  有些人想要让顺序执行的过程跑得更快。有些人需要利用多核架构、集群，或者图形处理单元的优势来解决他们的问题。有些人需要可伸缩系统在保证可靠性的前提下酌情或根据资金多少处理更多或更少的工作。有些人意识到他们的编程技巧，通常是来自其他语言，可能不如别人的自然。

  我们会在本书中覆盖所有这些主题，给出明智的指导去了解瓶颈并提出效率更高、伸缩性更好的解决方案。我们也会在本书中包含那些来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。

  Python很适合快速开发、生产环境部署，以及可伸缩系统。Python的生态系统里到处都是帮你解决伸缩性的人，让你有更多时间处理那些更有挑战性的工作。

  本书适合哪些人

  你使用Python的时间已经足够长，了解为什么某些代码会跑得慢，也见过以本书讨论的Cython、numpy以及PyPy等技术作为解决方案。你可能还有其他语言的编程经验，因此知道解决性能问题的路不止一条。

  本书主要的目标读者是那些需要解决CPU密集型问题的人，同时我们也会关注数据传输以及内存密集型问题。科学家、工程师、数据分析专家、学者通常会面临这些问题。

  我们还会关注网页开发者可能面临的问题，包括数据的移动以及为了快速提升性能而使用PyPy这样的即时（JIT）编译器。

  如果你有一个C（或C++，或Java）的背景可能会有帮助，但这不是必须的。Python最常用的解释器（CPython——你在命令行输入python时启动的标准解释器）是用C写的，所以各种钩子和库全都血淋淋地暴露了内部的C机制。但我们也会谈到对C一无所知的人也能使用的许多其他技术。

  你可能还具有CPU、内存架构和数据总线的底层知识，还是那句话，这些也不完全是必须的。

  本书不适合哪些人

  本书适用于中高级Python程序员。积极的Python初学者可能可以跟上，但我们建议要具有坚实的Python基础。

  我们不会探讨存储系统优化。如果你有一个SQL或NoSQL瓶颈，本书可能帮不了你。

  你会学到什么

  我们两位作者在业界和学术界工作了很多年，专门应对大数据应用、处理我需要更快得到答案！之类的请求、可伸缩架构等需求。我们会将自己经历千辛万苦获得的经验传授于你，让你免于重蹈覆辙。

  在每一章开头，我们会列出问题，并在后续的文字中回答（如果没有回答，告诉我们，我们会在下一个版本中修正！）。

  我们会覆盖下面这些主题：

  计算机内部结构的背景知识，让你知道在底层发生了什么。

  列表和元组——在这些基本数据结构中细微的语义和速度区别。

  字典和集合——在这些重要数据结构中的内存分配策略和访问算法。

  迭代器——Python风格的代码应该怎样写，用迭代打开无限数据流的大门。

  纯Python方法——如何高效使用Python及其模块。

  使用numpy的矩阵——像一头野兽一样使用心爱的numpy库。

  编译和即时计算——编译成机器码可以跑得更快，让性能分析的结果指引你。

  并发——高效移动数据的方法。

  multiprocessing——使用内建multiprocessing库进行并行计算的各种方式，高效共享numpy矩阵、进程间通信（IPC）的代价和收益。

  集群计算——将你的multiprocessing代码转换成在研究系统以及生产系统的本地集群或远程集群上运行的代码。

  使用更少的RAM——不需要购买大型机就能解决大型问题的方法。

  现场教训——来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。

  Python 2.7

  Python 2.7在科学和工程计算中是占主导地位的Python版本。在*nix环境（通常是Linux或Mac）下，64位的版本占了主导地位。64位让你能够拥有更宽广的RAM寻址范围。*nix让你构建出的应用程序的行为、部署和配置方法都可以很容易地被别人所理解。

  如果你是一个Windows用户，那么你就要系好安全带了。我们展示的大多数代码都可以正常工作，但有些东西是针对特定操作系统的，你将不得不研究Windows下的解决方案。Windows用户可能面临的最大的困难是模块的安装：搜索StackOverflow等站点应该可以帮助你找到你需要的答案。如果你正在使用Windows，那么使用一台安装了Linux的虚拟机（比如VirtualBox）可能可以帮助你更自由地进行实验。

  Windows用户绝对应该看看那些通过Anaconda、Canopy、Python(x,y)或Sage等Python发行版提供的打包的解决方案。这些发行版也会让Linux和Mac用户的生活简单许多。

  迁移至Python 3

  Python 3是Python的未来，每一个人都在迁移过去。尽管Python 2.7还将在接下来的很多年里面继续跟我们做伴（有些安装版仍在使用2004年的Python 2.4），它的退役日期已经被定在2020年了。

  升级到Python 3.3+让Python库的开发者伤透了脑筋，人们移植代码的速度一直都很慢（这是有原因的），所以人们转用Python 3的速度也很慢。这主要是因为要把一个混用了Python 2的string和Unicode数据类型的应用程序切换成Python 3的Unicode和byte实在太过复杂了。

  通常来说，当你需要重现基于一批值得信任的库的结果时，你不会想要站在危险的技术前沿。高性能Python的开发者更有可能在接下来的几年里使用和信任Python 2.7。

  本书的大多数代码只需要稍做修改就能运行于Python 3.3+（最明显的修改是print从一个语句变成了一个函数）。在一些地方，我们将特地关注Python 3.3+带来的性能提升。一个可能需要你关注的地方是在Python 2.7中 / 表示integer的除法，而在Python 3中它变成了float的除法。当然，作为一个好的开发者，你精心编写的单元测试应该已经在测试你的关键代码路径了，所以如果你的代码需要关注这点，那么你应该已经收到来自你单元测试的警告了。

  scipy和numpy从2010年开始就已经兼容Python 3了。matplotlib从2012年开始兼容，scikit-learn是2013，NLTK是2014，Django是2013。这些库的迁移备忘录可以在它们各自的代码库和新闻组里查看。如果你也有旧代码需要移植到Python 3，那么就值得回顾一下这些库移植的过程。

  我们鼓励你用Python 3.3+进行新项目的开发，但你要当心那些最近刚刚移植还没有多少用户的库——追踪bug将会更困难。比较明智的做法是让你的代码可以兼容Python 3.3+（学习一下__future__模块的导入），这样未来的升级就会更简单。

  有两本参考手册不错：《把Python 2的代码移植到Python 3》和《移植到Python 3：深度指南》。Anaconda或Canopy这样的发行版让你可以同时运行Python 2和Python 3——这会让你的移植变得简单一些。

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  第12章的提供者非常亲切地共享了他们的时间和宝贵的经验。我们感谢Ben Jackson、Radim Řehůřek、Sebastjan Trebca、Alex Kelly、Marko Tasic和Andrew Godwin花费的时间和精力。