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• 作者：matrixKnight 发布时间：2017-03-13 16:22:18

  外行记者的采访流水账加上外行译者的神翻译，造就一本狗屁不通的中文纪实文学书，抄那么多爱丽丝梦游仙境的原著凸显作者的三流写作水平，浪费时间的一本烂书，以后买书还是要看出版社

• 作者：夏薇拉 发布时间：2022-12-30 18:03:04

  棒呆了。

• 作者：超逸傅立叶级数 发布时间：2023-08-24 17:26:36

  有一本关于“汪亚尘论艺” 的书，确实是非常必要的。但是一篇文章里，是不是应当把文字录全？即便要省去，中间是不是也应该做些省略号之类的标记，让人知道在这里省略了？以及，即便不做任何省略的记号，那也不能直接把原文瞎改了吧？！哎！

• 作者：妙妙Jimmy 囝 发布时间：2010-01-20 22:39:58

  与其他虚拟金融产品相比，外汇保证金交易独特的风险收益比设计也会吸引越来越多的中小投资者。作者希望大多数读者能以本书为起点，开始学习虚拟金融市场的投资理论，从在外汇保证金市场赚一第一笔钱开始，培养投资者对虚拟金融市场的兴趣。由此发展下去，读者自己可以逐步总结出更完善的投资理念和确实有用的赚钱模式。

• 作者：附庸风雅的豹豹 发布时间：2010-01-04 16:50:27

  很实用，我喜欢

• 作者：Allen 发布时间：2013-05-02 10:36:33

  这特么就一三俗小说。。。

• 就这？就这？抖音爆文？人间理想？

  作者：团 发布时间：2020-07-08 01:40:07

  谢谢，有被安利到吃一口屎。重生校园文，爱的毫无逻辑，甜的莫名其妙，真实世界的神经病。

  女主重生一路开挂，为了衬托她一切长得漂亮女配必定内心黑暗。专门学了9年的竞赛比不上女主想补贴家用随便一复习。

  男主的狂躁症只会在女主和别的男的有暧昧发作（我？？？？？这是专门侮辱狂躁症的？狂躁症是为了男女主有联系有故事小说故事情节推动才发明的？）

  男主不能说是恋爱脑了 他就是让女主复仇艰苦之路唯一快乐的工具 而要命的是这恰巧又是让小女生着迷的设定：“他做的任何事都是为了她” 但事实就是男主人物形象根本不饱满 没有吸引力。

  再说女主 那简直美若天仙美得不敢想象。摘了眼罩美强拽（取眼罩前平平无奇取眼罩后美若天仙这段的设定不愿再多嘈 懂自懂），所有人都得靠边站。美得路人爱，美得别人都没有颜色，美得比粉丝心中的偶像还好看（？？？）

  可以好看 可以优秀。没必要这么假吧亲，偶像在粉丝心中的含义作者真的了解吗？

  最难受的是，提一两次女主盛世美貌就可以了。作者必须要强调女主美得惨无人寰简直不长人那样 就差写不跟我们是一种物种的了。你让众生怎么真情实感代入呢？一路看下去，女主出场那不同于人の清新的眼眸，那高雅的气质，那……路人都看呆了，是个人都心动了，男主看的只想恋爱了。（这种唯颜值论也是懂自懂）（(ಠ .̫.̫ ಠ)真的就差一个会变颜色的瞳孔 心情不好就下雨了的设定了啊喂 大量的描写真的会让读者身心俱疲，真的很像百度粘贴啊，真的毫无代入感，真的整个非常肥肠像作者只顾着自己YY偶尔记起来推剧情的做梦日记啊。！！

  平心而论，这个文章真的有烂到我写这么多来骂它浪费时间吗。应该是没有的。它很像我们小时候路摊文学里的逆袭文，一眼能望到头的he，没什么起伏三天就能和好的吵架。它并没有那么差，但它确实被捧的太高了。现在电子产品普及的情况下，抖音幼龄化越来越严重。大部分人的追捧就是会影响小部分人的观赏能力。大量未成年在审美还未成型的时候不知道好坏，便努力去适应大众的审美。被灌输，这就是好，这就是对，这就是理想的概念。所以有了成年后他们也没有相应的能力去辨认 产生“跟风”的现象。

  满怀期待吃到的东西远不及想象的美味很容易产生落差感让人大失所望。比起对此类流水文爆火冠上“人间理想”称号令人不尽唏嘘 。 我想学生真正要做的更多的是放下手机思考一下自己真正的理想是什么。

  “如果批评不自由 那夸赞将毫无意义”

  随手一写，心之所想，谢谢观赏，耽误了你宝贵的8分钟。

• 宏观，广阔

  作者：啊哈 发布时间：2019-06-23 16:14:40

  最重要的收获，是对信息检索系统（搜索引擎）有一个宏观的认识，大体上说，需要从两个维度来看：

  第一个是查询维度，它的核心，是两个索引结构；其一是字典，其二是倒排拉链和正排索引；

  字典的职责，是把 query 变成 term set；期间用到了多种技术，如：语义扩展（同义词、拼写校正）、k-gram 索引等等；

  倒排拉链的职责，有两个，是完成 term 到文档列表的映射；同时，由于从倒排拉链中获取的文档数量，直接影响了后续计算量的大小，这里需要考虑拉链中文档的排序，往往会使用静态得分技术（如机器学习打分），按照得分高低进行排序；并借助此静态得分，对索引进行分层，核心思想，就是提早剪枝；

  正排索引的职责，是获取评分所需要的信息（如：tf-idf），一些文档聚类的信息（如 返回了文档 A，可以再返回与 文档 A 统一类的文档，来增强查询的召回率）；

  最后，需要对返回的结果进行再打分（重排序）、并计算相关性（可以用 tf-idf、可用概率检索模型等等技术），一般是在这里引入了 query 相关的信息，比如：在静态打分的基础上，基于向量模型，计算query 与文档的相似度；

  第二个是数据维度，包括了爬取、索引的构建和预计算；

  这里就是大名鼎鼎的 mapreduce 和 pagerank 发挥作用的地方了；当时，前面提到的文档聚类，和各种与 query 无关的剪枝、打分技术，都是在这个阶段完成的；

  另外，值得注意的是，由于某些正排索引中所需要的信息是全局的（tf-idf），但是物理上上，索引是分片的，这些信息一是在此过程计算的；

  目前就了解到这，后面再好好读读，尤其是那些年我们一起忽略的各种算法和数学公式 ...