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書名：春秋大義

作者：熊逸

豆瓣評分：8.8

出版社：陝西師范大學出版社

出版年份：2007-12

頁數：554

內容簡介：

《春秋大義:中國傳統語境下的皇權與學術》的構架，以上千年的縱深探究歷史，不但從中國文化中尋根溯源，還兼涉了西方人類學、宗教學、社會學、心理學，與過去強調「中華文化」的優點與特色不同，作者的著力點在發掘人類文化本源的共同之處，演變的結果和過程或許不同，但蒙昧初期的人類，卻擁有幾乎共同的規范。視野寬了，結論自然出現，如同在太空中看地球，不必用數學推導地球是圓的，就算原始人都看得出來，沒有別的原因，站的高度不同。

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書名：春秋大義中國傳統語境下的皇權與學術

豆瓣評分：8.8

作者:熊逸
出版社:陝西師范大學出版社
副標題:中國傳統語境下的皇權與學術
出版年:2007-12
頁數:554

內容簡介：

《春秋大義:中國傳統語境下的皇權與學術》的構架，以上千年的縱深探究歷史，不但從中國文化中尋根溯源，還兼涉了西方人類學、宗教學、社會學、心理學，與過去強調「中華文化」的優點與特色不同，作者的著力點在發掘人類文化本源的共同之處，演變的結果和過程或許不同，但蒙昧初期的人類，卻擁有幾乎共同的規范。視野寬了，結論自然出現，如同在太空中看地球，不必用數學推導地球是圓的，就算原始人都看得出來，沒有別的原因，站的高度不同。

作者簡介：

熊逸：讀熊逸的文章讓人想到令狐沖，那個武俠世界裡的自由主義者，獨孤九劍以無招勝有招，破盡天下招式。熊逸的前作《周易江湖》可比「破劍式」，到《春秋大義》已經是「破氣式」了。令狐沖的獨孤九劍傳自風清揚，熊逸的獨孤九劍傳自何處已不可考，但我感覺他的哲學觀和方法論受哈耶克和波普爾的影響甚大，《春秋大義》是可算是借中國歷史對奧地利學派精神的一種宣揚，不知從何時起，中國人對的政制的思考熱情也淹沒在賺錢的浪潮中，這本書的出現，給了很多人擦亮自己眼睛的機會。

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《英語語法新思維初級教程走近語法》張滿勝電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：英語語法新思維初級教程走近語法
作者名：張滿勝
豆瓣評分：9.3
出版社：群言出版社
出版年份：2018-12
頁數：308
內容介紹：
《英語語法新思維初級教程:走近語法》是一本「與眾不同」的語法書：它不同於傳統語法書只是機械地羅列教條式的「死規則」，它真的要告訴你規則背後的「活思維」；它不同於傳統語法書追求「大而全」的規則排列，它真的要讓你快速掌握「少而精」的思維規律；它不同於傳統語法書那樣本末倒置地給出較多生僻的「例外」，它真的讓你高效掌握英語思維的本質；它不同於傳統語法書採用枯燥的例句來講解規則，讀起來味同嚼蠟，它真的要讓你在欣賞有趣例句、幽默故事以及精美短文的同時，領悟英語思維；它不同於傳統語法書只給你孤立的、脫離語境的單一句子，它真的要讓你知道例句背後的使用語境；它不同於傳統語法書只教你語法知識，它真的要教你如何運用語法知識，從而把語法知識轉化為你的語言技能，真正培養你創造性使用英語的能力。
作者介紹：
張滿勝：英國劍橋大學英語碩士，北京新東方學校「新思維語法」培訓創始人。擁有十多年的英語教學和研究經驗，對英語語法有深入研究，目前正致力於考研英語的培訓和研究工作。2003年以來一直在《新東方英語》雜志主持「新思維語法」專欄，深受廣大讀者的歡迎。

㈦ 推薦系統論文閱讀（二十六)-基於上下文時序注意力機制的序列推薦模型

論文：

題目:《A Contextualized Temporal Attention Mechanism for Sequential Recommendation》

地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3366423.3380285

序列推薦任務很少使用時間和上下文信息對h(h就是rnn，gru等序列建模網路輸出的狀態)進行加權，www這篇論文融合了上下文和時間信息的加權信號，一起看看吧，雖然筆者覺得這篇論文非常笨重。。

這篇論文的背景其實可以放在sequence recommendation任務中去看待，根據歷史記錄中用戶的先後行為來預測用戶的偏好對於現代推薦系統而言具有挑戰性且至關重要。現有的大多數序列推薦演算法都將重點放在順序動作之間的傳遞結構上，但是在對歷史事件對當前預測的影響進行建模時，很大程度上會忽略時間和上下文信息。

論文認為，過去事件對用戶當前動作的影響應隨時間推移以及在不同背景下發生變化。因此，我們提出了一個基於上下文和時間的注意機制，該機制可以學會權衡歷史行為對行為的影響，不僅影響行為是什麼，而且還影響行為發生的時間和方式。更具體地說，為了動態地校準自注意機制的相對輸入依存關系，我們設計了多個參數化的核函數來學習各種時間動態，然後使用上下文信息來確定對每個輸入遵循哪些weight kernel函數。

上面的說法可能有點晦澀難懂，下面結合一張圖來描述一下

以上圖中所示的在線購物場景為例：系統獲得了一系列用戶行為記錄，並且需要推薦下一組商品。 我們應該注意，在此場景中，我們假設這些交互行為不是彼此獨立的， 這更好地反映了推薦系統只能訪問離線數據和部分用戶行為記錄的情況。好了，接著看上圖中的場景，用戶在過去的一段時間內點擊來網球拍，手機，運動鞋，智能手環，然後在昨天一直在瀏覽手機，那麼這個時候我們需要預估用戶的下一次點擊，這個時候的用戶正想買一個手錶，那麼這個時候系統是給用戶推薦運動手錶呢，還是推薦電子手錶呢，因為用戶過去的瀏覽有運動類的物品和智能設備的物品。

按照時間的分段性來看：長期的歷史記錄表明用戶對購物體育相關產品感興趣。 現在，用戶正在尋找手錶，該系統可以推薦一些運動手錶。 從本質上講，長期的用戶歷史記錄通常可能會攜帶稀少但至關重要的用戶偏好信息，影響著現在的意圖，而最近的交互操作應該會更能代表用戶在將來的意圖。

按上下文細分：由於用戶仔細瀏覽幾個智能手機（比平均時間間隔短得多的時間間隔），因此可以認為這些物品跟當前用戶的偏愛非常相關，因此智能手錶可能比傳統手錶更受青睞。 通常，用戶瀏覽日誌的某些時間段可能看起來是異構的，這個時間段裡面充滿了用戶的短期興趣偏好，用戶在這個時間點上會以重復的方式專注於一小部分同類物品。

很容易理解，時間因素可以理解為用戶的長期興趣偏好，即使在很遙遠的歷史，也會對現在的興趣產生影響，上下文偏好可以理解為用戶的短期興趣偏好，也就是用戶在近期瀏覽的物品表徵了用戶現在的短期意圖。說白了就是對用戶進行長短期興趣建模。

本來不想說這三個問題的，無奈部分論文說的太抽象了，或許是越抽象越容易中稿？

說實話這篇論文在解釋時間跟上下文關系的時候說的太晦澀難懂了，筆者看的也是很頭疼，比如下面這段話：

首先，我們看第一個問題，我的理解就是用self-attention進行序列建模，第二個就是確定時間因素和上下文因素的影響，第三個就是綜合考慮時間和上下文的影響。

還是直接看模型吧，扯一堆什麼因果關系看得頭大：

用戶空間 U ，大小為U；物品空間 V ，大小為V。

用戶的歷史行為序列為{ },其中 ={( , ), ( , ) , ... },其中 用戶u的交互時間， 代表交互的物品。

模型的輸入為包括窗口大小為L的用戶歷史記錄:{ ( ) i: 0 -> L},當前需要推薦的時間戳 ,輸入序列的embedding X表示：

同時將輸入序列的時間信息使用時間戳差來表示：

模型整體上分為三個部分：content-based attention，temporal kernels和contextualized mixture

三層模型可以表示為：

其中， 根據content X來計算每個輸入的權重，輸出權重序列α ∈ ； 將時間信息 T 通過K temporal kernels計算每個輸入的temporal權重β ∈ ； 從 X 中提取context信息，並結合前兩個階段獲得的α 和β 來計算得到最終的contextualized temporal權重γ ∈ 。

最終被推薦的物品的表示為：

其中，F-out是一個feed-forward層。

這里用到的是self-attention機制，具體的細節不在贅述，只需要知道結果輸出就行：

其中  表示最後一個物品的輸入embedding，其實就是用最後一個物品的embedding作為key，self-attention最後一層的狀態 作為query來計算 的。

基於觀察：用戶隨意瀏覽的物品對短期的影響會急劇下降，但是在長期來說仍有著重要的作用。用戶仔細瀏覽過的物品對用戶短期的興趣有著重要的作用。

所以，文章提出了很多temporal kernels來建模這種時間變化，不同的kernel函數 : → 如下所示：

(1)   =  ,假設一個用戶操作的影響會隨著時間指數下降，但是永遠不會消失。

(2)  ,假設一個用戶操作的影響會隨著時間而減弱，最終可以忽略不計。
(3)  -alT + b,假設一個用戶操作的影響會隨著時間線性下降，之後的softmax操作會將某個時間段內的影響置為0。

(4)  假設一個用戶操作的影響不受時間影響。

根據K個kernal函數{ },我們可以將 T 轉為K個temporal權重集合：

作為下一階段的輸入。

這一階段的目標是基於提取到的context信息融合前兩個階段獲得的content和temporal信息。

使用Bidirectional RNN結構來獲得context信息。從輸入序列embedding表示X中，我們可以計算得到循環隱藏層的狀態：

其中，⊕是拼接操作，C_a​ttr是可選擇的context特徵（可以是特定推薦系統中每個行為的屬性，表示行為發生時的上下文），本文中只使用了Bi-RNN的輸出作為context特徵。

行為i的context特徵需要映射為一個長度為K的權重向量，每一個元素 都是這個行為經過 後的結果，使用feed forwaed層Fγ將它們映射到概率空間 ，然後經過softmax操作得到概率分布：

最後將context和temporal信息進行融合：

其中， ,

其中，r是每一個item的分數，對於給定的用戶，通過softmax層對item分數進行歸一化，該層會在item表上產生概率分布，也就是進行多分類的意思。

其中Ns是根據頻率進行負采樣的負樣本。

㈧ 《文化生產媒體與都市藝術》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《文化生產》（[美] 黛安娜·克蘭）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：文化生產

作者：[美] 黛安娜·克蘭

譯者：趙國新

豆瓣評分：7.1

出版社：譯林出版社

出版年份：2001-4

頁數：203

內容簡介：

黛安娜·克蘭是美國賓夕法尼亞大學社會學教授，她的著作《無形學院》享譽學術界。

在《文化生產：媒體與都市藝術》這部新作中，克蘭結合生產和消費這類文化形式的語境，全面梳理了流行文化和藝術社會學領域的大量文獻，以及傳播學、文學批評、電影研究、美國文明、經濟學和藝術批評等學科有關媒體文化以及藝術的社會組織與闡釋的原始材料，考察了二戰以來文化生產性質的轉變及其發展趨勢，使用清晰、簡潔的語言和事例描述和分析了在文化研究內部構架「文化生產」觀點的中心問題。同時，作者也追溯了社會劃分類型影響文化消費的日益復雜的方式，概述了闡釋媒體文化中主要的「意義」闡釋理論，並回答了「媒體是怎樣塑造和構架文化的？創造和傳播這些產品的廣義語境產生了什麼樣的影響？相比之下，都市環境是如何扶植或約束都市藝術文化的？」等問題。

作者簡介：

黛安娜·克蘭美國著名文化社會學家，賓夕法尼亞大學社會學教授，擔任美國社會學協會文化社會學部主席等多種學術職務，曾任法國社會科學高等研究院客座教授。藝術、媒體、大眾文化研究權威。主要著作有《無形學院》（1972）、《文化生產》（1992）、《時裝及其社會負載：服飾的階級、性別與身份》（2000）、《全球文化：媒體、藝術、政策與全球化》（2000）。