Data Mining X

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出版者:
作者:Brebbia, C. A. (EDT)/ Zanasi, A. (EDT)/ Ebecken, N. F. F. (EDT)
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:1220.00
装帧:
isbn号码:9781845641849
丛书系列:
图书标签:
  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 人工智能
  • 数据分析
  • 算法
  • 统计学习
  • 模式识别
  • 大数据
  • 知识发现
  • Python
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具体描述

《古籍重光:宋代雕版印刷术的兴衰与流变》 内容提要: 本书旨在对宋代这一中国印刷史上承前启后的黄金时代进行一次全面而深入的考察,聚焦于当时技术核心——雕版印刷术的发生、发展、鼎盛及其在特定历史环境下的复杂演变轨迹。我们不关注现代数据分析或信息抽取技术,而是将目光完全投向千年之前泥土与木屑之间所孕育的文明奇迹。 全书共分为六章,详尽剖析了从唐末萌芽到北宋成熟,再至南宋面临的制度、经济、文化多重压力,最终如何影响雕版工艺的风格与存续。 第一章:技术的胎动与初探——唐宋之交的印刷前夜 本章首先梳理了魏晋南北朝以来抄写、拓印等文字复制方法的局限性。重点考察了佛教石经的雕刻技术如何为后来的木刻提供实践基础。通过对敦煌藏经残卷中最早的雕版物(如《金刚经》)的版式、墨色、刀法进行细致入微的实物分析,我们确立了宋代印刷术并非凭空出现,而是建立在成熟的雕刻传统之上的必然结果。详细论述了隋唐时期政府对印刷品的初期态度,以及坊间私人作坊的初期规模。 第二章:北宋的“黄金十年”:技术规范化与官刻体系的建立 北宋统一后,中央政府对文化和意识形态的重视空前高涨,直接催生了官方印刷机构的建立与壮大。本章着重研究了北宋初期设立的官方书坊,特别是对校书局和印刷所的组织结构、人员配置、用纸标准和印刷流程进行了考古学式的还原。 我们详细对比了官刻本与民间刻本的差异,发现官刻本在字体的规范性、图版的精确性(以官方史书和科技典籍为代表)上达到了前所未有的高度。重点剖析了《太平广记》、《册府元龟》等巨型官刻工程的组织难度与技术挑战,例如如何解决大批量木材的采购、雕版师的稳定供应以及印工的技艺传承问题。 第三章:雕版工艺的成熟与流派分野 本章深入到技术层面,探讨了宋代雕版工艺的艺术化进程。分析了不同地区(如汴京、杭州、四川)在雕刻风格上的地域差异。 刀法探微: 区分了“瘦金体”雕版与早期朴拙的楷书雕版在线条处理上的区别。着重分析了宋代对“阴刻”(反字)和“阳刻”(正字)选择的实用性考量,以及如何通过深浅不一的刀法来模拟书法笔意的微妙变化。 插图技术的革新: 详述了宋代套印技术(尤其在天文图、医药图中的应用)的初步尝试,以及如何利用版画的精细度来辅助学术研究。通过对不同版本《说文解字注》中字形校勘的比较,直观展示了雕版技术对学术精确性的贡献。 第四章:民间印刷的活力与商业模式的探索 与官方的典雅正统相对,民间印刷以其商业驱动力,更加灵活和贴近市场需求。本章聚焦于宋代商业城市的印刷业活动。 我们考察了瓦子、勾栏等娱乐场所周边的印刷活动,例如“说话人”故事的速印本、时令节庆的符咒印本以及世俗小说(如话本)的流通情况。分析了宋代印刷商如何通过“合刻”的方式分摊成本,以及早期出现的“版权”概念的雏形——即对特定刻本的控制权争夺。通过对几份南宋临安的商业契约残片的解读,重构了当时民间印刷作坊的财务结构。 第五章:南渡后的挑战与技术的适应性转型 靖康之变对北方的雕版中心造成了毁灭性打击,印刷业中心被迫南迁。本章探讨了南宋在新的政治和经济环境下,雕版技术如何求生存和发展。 南迁带来的首要问题是木材资源的短缺和制作成本的飙升。我们分析了南宋工匠如何通过缩小版面、使用更薄的纸张,甚至转向使用枣木、梨木等替代材料来降低成本。同时,战乱背景下,宗教典籍和地方志的印刷需求大增,这使得南宋雕版在内容侧重上呈现出明显的地域化和实用化倾向。 第六章:历史的定格与未来的回响 本书的最后一部分,总结了宋代雕版印刷术作为一种成熟技术,对后世产生的深远影响,并将其置于世界印刷史的坐标系中进行定位。 我们审视了宋代雕版是如何影响高丽、日本的早期印刷实践的,以及这种成熟的雕版体系是如何在元代被蒙古人的行政需求所继承和改造的。虽然元代出现了活字技术,但本书论证了宋代雕版技术因其在处理汉字数量和图文结合上的固有优势,在宋元之交依然保持了强大的生命力。最终,本书通过对存世宋刻本的刀法、用墨、纸张的综合分析,为我们理解一个伟大时代的知识传播图景,留下了详实的文献证据和技术侧写。 全书配有大量精选的宋代刻本图版和技术分析图示,力求通过严谨的文献考证和工艺还原,为读者呈现一个立体、鲜活的宋代印刷世界。

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读后感

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我对于《数据mining X》这本书的期待,是一种“寻找知己”的心态。我希望这本书能够与我现有的知识体系产生共鸣,并且能够在我已有的基础上,为我打开一扇新的大门。我并不是完全的初学者,我对数据挖掘领域已经有一些基础的了解。所以,我不太希望这本书是从最最基础的概念讲起,那会让我觉得有些乏味。我更希望它能够在我已有的知识之上,进行更深入的探讨,触及到一些我之前没有接触过的高级话题,或者对一些经典理论进行更深刻的挖掘。我喜欢那些能够挑战我思维边界的书籍,它们能够促使我去思考,去质疑,去探索更深层次的奥秘。我希望《数据挖掘 X》能够让我感觉像是遇到了一个经验丰富的引路人,它能够带着我穿越复杂的数据迷宫,找到通往真相的捷径。我期待这本书能够提供一些独特的研究视角,或者分享一些前沿的研究成果,让我在数据挖掘的道路上,能够不断地获得新的启示和灵感。

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我之所以对《数据挖掘 X》这本书抱有很高的期望,很大程度上是因为我一直以来都在寻找能够真正解决实际问题的学习材料。我不是一个纯粹的理论研究者,我更关心如何将学到的知识应用到实际工作中,去解决一些真实存在的数据分析难题。我希望这本书能够提供丰富的实战案例,并且在讲解过程中,能够详细地剖析这些案例是如何一步步被解决的,包括数据的预处理、模型的选择、参数的调整以及结果的评估等等。我特别喜欢那种能够提供“代码示例”的书籍,它能够让我直接上手去实践,去体会算法的魅力。如果《数据挖掘 X》能够提供高质量的代码实现,并且解释清楚代码背后的逻辑,那么它对我来说将是无价之宝。我希望通过这本书,我能够掌握一些切实可行的数据挖掘技能,并且能够自信地将其应用到我的项目开发中,为我的工作带来切实的价值。

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坦白说,我最近被《数据挖掘 X》这本书的封面设计给深深吸引住了。那种简约又不失力量的设计,让我对书的内容产生了强烈的期待。我一直认为,一个好的书籍封面,往往能够折射出其内在的精神内核。我希望这本书能给我带来一种耳目一新的感觉,它不是那种陈旧过时、人云亦云的“二手知识”,而是能够触及到数据挖掘领域最前沿的脉络,展现出一些令人眼前一亮的新观点、新方法。我比较关心的是,这本书在讲述过程中,是否有对一些经典的数据挖掘模型进行创新性的解读,或者提出了全新的理论框架。我很期待作者能够分享一些独到的见解,而不是简单地复述教科书上的内容。另外,我还有一个隐忧,就是技术书籍的更新换代速度非常快,我希望这本书能够具备一定的“前瞻性”,能够让我学到的知识在未来很长一段时间内依然保持其价值。毕竟,时间是非常宝贵的,我不想花大量精力去学习那些很快就会被淘汰的内容。所以,我希望这本书能够成为我在数据挖掘领域学习旅途中的一个坚实基石,而不是一个昙花一现的亮点。

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这本书的名字叫《数据挖掘 X》,我拿到的时候,其实是带着一种既好奇又略带忐忑的心情。对“数据挖掘”这个概念,我一直以来都有点似懂非懂,总觉得它充满了神秘感,好像是只有少数技术大牛才能玩转的高深学问。而“X”这个代号,更是让我联想到了一些尚未被完全揭示的领域,或者是一些突破性的进展。翻开书页,一股严谨而又充满活力的学术气息扑面而来。我首先关注的是这本书的整体结构和叙事方式。我不太喜欢那种枯燥乏味的教材式堆砌,我更倾向于一种循序渐进、由浅入深的学习体验,能够引发我的思考,而不是单纯地灌输知识。我希望作者能够用清晰易懂的语言,将复杂的概念拆解开来,并且能够辅以实际的案例,让我看到数据挖掘在现实世界中的应用场景。我特别想了解,这本书是如何将理论与实践相结合的,它是否能帮助我理解那些抽象的算法背后的原理,以及如何将其应用到实际的数据分析项目中。对我而言,一本好的技术书籍,不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的启迪,一种解决问题能力的提升。所以,我在阅读这本书时,也在不断地审视它是否能达到我的期望,是否能让我真正地“挖掘”出数据中蕴含的价值。

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我对《数据挖掘 X》这本书的态度,可以称得上是“挑剔”的。我通常不会轻易地给一本技术书籍下结论,除非我真正地投入了时间和精力去消化它的内容。我曾经尝试过阅读一些关于数据挖掘的书籍,但很多都让我觉得难以入门,或者内容过于分散,缺乏系统性。我希望《数据挖掘 X》能够打破我以往的这种负面体验。我非常看重书籍的逻辑性和条理性,我希望它能够按照一个清晰的脉络展开,让读者能够顺着作者的思路一步步深入。每一个章节的衔接都要自然流畅,而不是突然跳跃。此外,我对于书中出现的各种图表和公式也有很高的要求。它们不仅要准确无误,更重要的是能够有效地辅助理解,而不是徒增阅读的难度。我希望这些可视化元素能够成为我理解复杂概念的“拐杖”,而不是“绊脚石”。如果这本书能够做到这一点,我相信它一定能成为我手中宝贵的学习资源,帮助我克服在数据挖掘学习过程中的种种障碍。

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