广西2020公务员《申论》教材 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版

暂无相关简介，正在全力查找中！

暂无相关目录，正在全力查找中！

暂无相关内容，正在全力查找中

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：广西2020公务员《申论》教材在线阅读

在线听书地址：广西2020公务员《申论》教材在线收听

在线购买地址：广西2020公务员《申论》教材在线购买

暂无原文赏析，正在全力查找中！

暂无其它内容！

• 作者：兮兮言 发布时间：2022-08-12 13:38:19

  因认猛极不在行，想看书找找感觉。这本优缺点都明显：好处是资深爱好者写的书，有个人观鸟的经历和感受，比图鉴要鲜活。缺点也很显著，比如文笔当然朴素得过分。但真正想提的意见是，书名有“北京猛禽，看我就够”的气势，但实际记述北京猛禽种类不到一半，其余的连简单概述都没有。也没有附上一份可供参考的辨识图谱，只有表格名录，大大减损了这本书本来可以发挥的作用。

• 作者：喜多路Theodore 发布时间：2022-11-20 14:54:11

  罗列一些“神秘无解”或诡异奇特的资源，一些现在人看来特别宏大笨重不便操弄的东西，一些开采不全或无法查证的墓葬、遗址等，也算是有趣。

• 作者：小赵会有狗的 发布时间：2023-06-14 12:19:18

  很少这样期待关于画作的研究，我们可以跟随陈传席先生透过这些画儿置身画家们的时空，感受他们的悲欢离合，体味他们的思想碰撞。

• 作者：Funk静 发布时间：2024-03-09 16:53:26

  解答了我多年的疑问！！

• 作者：影蝎藏乌 发布时间：2015-04-03 12:31:49

  一本被翻译毁了的书。充满主观色彩的添加、漏译，已经相当恶心人的诸多注释。注释是用来帮助读者的，不是用来写译者读书笔记的。书本身倒是还不错，提出的很多方法若能真正掌握的话应该大有裨益。尤其此书简单明了，方法点明即止，不像多数畅销书拖泥带水。

• 作者：转身 发布时间：2022-02-08 18:45:14

  蛮好笑的

• 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。

  版权声明

  本书版权符合知识共享协议“署名-非商业性使用-禁止演绎3.0”。

  欢迎以非商业性目的使用本书，包括非商业性教育。本书许可完整转载，如果你需要部分转载，请联系O’Reilly（见后面“联系我们”部分）。请根据下面的提示进行署名。

  我们经过协商认为本书应该使用知识共享许可证，让其内容在世界上更广泛传播。如果这个决定帮到了你，我们将十分高兴收到你的啤酒。我们估计O’Reilly的员工对啤酒的看法跟我们相同。

  如何引用

  如果你需要使用本书，知识共享许可证要求你署名。署名意味着你需要写一些东西让其他人能够找到本书。下面是一个不错的例子：“High Performance Python by Micha Gorelick and Ian Ozsvald (O’Reilly). Copyright 2014 Micha Gorelick and Ian Ozsvald, 978-1-449-36159-4.”

  勘误和反馈

  我们鼓励你在Amazon这样的公开网站上评论本书——请帮助其他人了解他们是否能从本书中受益！你也可以发E-mail给我们：feedback@highperformancepython.com。

  我们特别希望听到您指出本书的错误，本书帮到你的成功案例，以及我们应该在下一版本加上的高性能技术。你可以通过O’Reilly官网给我们留言。

  至于抱怨，欢迎你使用即时抱怨传输服务> /dev/null。

  排版约定

  本书采用下列排版约定：

  斜体

  表示新词、E-mail地址、文件名，以及文件扩展名。

  等宽

  用于程序列印，以及在文字中表示命令、模块和程序元素，如变量或函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字。

  等宽加粗

  表示命令或其他需要用户原封不动输入的文字。

  等宽斜体

  表示需要被替换成用户指定的值或根据上下文决定的值。

  　问题　

  这个记号表示一个问题或练习。

  　备忘　

  这个记号表示一个备忘。

  　警告　

  这个记号表示一个警告或注意。

  使用示例代码

  补充材料（示例代码、练习等）可以通过GitHub下载。

  本书是为了帮你搞定你的问题。通常来说，只要是本书提供的示例代码，你就可以在你的程序和文档中使用。你不需要联系我们获得许可，除非你需要对很大一部分代码进行转载。比如，写一个使用了好几段本书代码的程序不需要许可。以CD-ROM的形式销售或分发O’Reilly图书中的示例需要许可。引用本书文字和示例代码回答问题不需要许可。在你的产品文档中合并大量本书示例代码需要许可。

  如果你觉得你对示例代码的使用超出了上述的许可范围，请通过permissions@oreilly.com联系我们。

  Safari@在线图书

  Safari在线图书是一个应需数字图书馆，它以书和视频的形式提供来自全球顶尖作者的技术和商业内容。

  技术专家、软件开发者、网页设计者，以及商业和创新人员将Safari在线图书当成他们研究、解决问题、学习和资格认证训练的主要资源。

  Safari在线图书为企业，政府，教育和个人提供了各种收费标准。

  其成员可以通过全文搜索数据库访问成千上万的图书，训练视频，以及还未正式出版的手稿。它们来自O’Reilly Media、Prentice Hall Professional、Addison-Wesley Professional、Microsoft Press、Sams、Que、Peachpit Press、Focal Press、Cisco Press、John Wiley & Sons、Syngress、Morgan Kaufmann、IBM Redbooks、Packt、Adobe Press、FT Press、Apress、Manning、New Riders、McGraw-Hill、Jones & Bartlett、Course Technology，以及其他几百个出版社。更多信息请在线访问

  https://www.safaribooksonline.com/

  。

  联系我们

  请将关于本书的评论和问题发给本书出版社：

  O’Reilly Media, Inc.

  1005 Gravenstein Highway North

  Sebastopol, CA 95472

  800-998-9938 (in the United States or Canada)

  707-829-0515 (international or local)

  707-829-0104 (fax)

  你也可以发送E-mail到bookquestions@oreilly.com对本书进行评论或询问技术问题。

  关于我们的图书、课程、会议和新闻等更多信息请访问我们的网站。

  我们的Facebook：

  http://facebook.com/oreilly

  Twitter：

  http://twitter.com/oreillymedia

  YouTube：

  http://www.youtube.com/oreillymedia

  致谢

  感谢来自Jake Vanderplas、Brian Granger、Dan Foreman-Mackey、Kyran Dale、John Montgomery、Jamie Matthews、Calvin Giles、William Winter、Christian Schou Oxvig、Balthazar Rouberol、Matt “snakes” Reiferson、Patrick Cooper和Michael Skirpan的反馈和贡献。Ian感谢他的妻子Emily让他消失10个月之久来完成本书（她真的太善解人意了）。Micha感谢Elaine及其他朋友和他的家庭能够耐心等待他学习写书。O’Reilly也是很好的合作伙伴。

  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。

• 读福柯《精神疾病与心理学》

  作者：笔记君 发布时间：2020-06-30 16:55:01

  关于福柯，一直以来我都是讳莫如深，一方面从精神疾病分析到他的哲学，本来就有相当大的难度，其次就是翻译质量的无法保证，大多此类书籍到后期非字斟句酌且经过较长时间阅读训练的人不能读通。然而正是因为其难度，每每都和拉康、桑塔格、贝克特等一起当做我偶尔为之的思维训练。

  从精神疾病转向哲学，或者说福柯的这种身份本身就容易将十分枯燥的病理讲述的具有特殊的美感和延展性，诸如“忧郁症患者为了让被爱对象逃脱死亡而与被爱对象视为同一，变成了被爱对象过去的样子，最终在对方的死亡中感觉到自己”，为忧郁症患者赋予了某种献身和要求献身的基督式的说法，让我不由得想起了《群魔》中的基里洛夫。

  我在2013年阅读弗洛伊德的《释梦》和《精神分析学引论》，对我的影响十分巨大，而很多专业学心理学的人告诉我说弗洛伊德已经“过时”令我惊讶，福柯在作品中指出弗洛伊德的伟大之处：“弗洛伊德的天才之处就是相当早地超越了这种由力比多概念所定义的发展主义眼光，进入了人的心理现象的历史方面之中。”，

  人处于社会结构中，而精神疾病的界定则和社会规则有着千丝万缕的关系，时代的发展，对待疯癫等疾病的态度从早期的迫害转向了惩罚式的监禁再到充满人文关怀的精神分析和精神治疗，从我的视角来看，是社会这个大的统一的普遍的价值体系逐渐向无数个人的小的价值体系做出让步，并愿意采取理解方式解放自身的顽固和一成不变。

  这件事本身充满了政治的敏感特性和对人的天性的普遍的赞美，体系与制度的不断发展将会令人类走向另外一个方向，而所谓疯癫的精神病学的研究无疑会开辟另一个领域，那是人类不断完善自身的领域，就如文中所说，疯癫心理学的发展是“一直推进到它的根源，疯癫心理学不是对精神疾病的控制，也不是通过控制精神疾病从而使它消失的可能性，而是心理学本身的毁灭和理性与无理性之间的这种非心理的、因为无法德化的基本关系的更新”。

  总的来说，从自我防御的机制到个人历史的追溯，再到历史角度的疯癫心理学追溯，最后走向博斯《人间乐园》式的充满隐喻的人间图景，福柯以他的视角展现了他自己看待疯癫的方式，对我而言——有点令我着迷。