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书名：春秋大义

作者：熊逸

豆瓣评分：8.8

出版社：陕西师范大学出版社

出版年份：2007-12

页数：554

内容简介：

《春秋大义:中国传统语境下的皇权与学术》的构架，以上千年的纵深探究历史，不但从中国文化中寻根溯源，还兼涉了西方人类学、宗教学、社会学、心理学，与过去强调“中华文化”的优点与特色不同，作者的着力点在发掘人类文化本源的共同之处，演变的结果和过程或许不同，但蒙昧初期的人类，却拥有几乎共同的规范。视野宽了，结论自然出现，如同在太空中看地球，不必用数学推导地球是圆的，就算原始人都看得出来，没有别的原因，站的高度不同。

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书名：春秋大义中国传统语境下的皇权与学术

豆瓣评分：8.8

作者:熊逸
出版社:陕西师范大学出版社
副标题:中国传统语境下的皇权与学术
出版年:2007-12
页数:554

内容简介：

《春秋大义:中国传统语境下的皇权与学术》的构架，以上千年的纵深探究历史，不但从中国文化中寻根溯源，还兼涉了西方人类学、宗教学、社会学、心理学，与过去强调“中华文化”的优点与特色不同，作者的着力点在发掘人类文化本源的共同之处，演变的结果和过程或许不同，但蒙昧初期的人类，却拥有几乎共同的规范。视野宽了，结论自然出现，如同在太空中看地球，不必用数学推导地球是圆的，就算原始人都看得出来，没有别的原因，站的高度不同。

作者简介：

熊逸：读熊逸的文章让人想到令狐冲，那个武侠世界里的自由主义者，独孤九剑以无招胜有招，破尽天下招式。熊逸的前作《周易江湖》可比“破剑式”，到《春秋大义》已经是“破气式”了。令狐冲的独孤九剑传自风清扬，熊逸的独孤九剑传自何处已不可考，但我感觉他的哲学观和方法论受哈耶克和波普尔的影响甚大，《春秋大义》是可算是借中国历史对奥地利学派精神的一种宣扬，不知从何时起，中国人对的政制的思考热情也淹没在赚钱的浪潮中，这本书的出现，给了很多人擦亮自己眼睛的机会。

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《英语语法新思维初级教程走近语法》张满胜电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：英语语法新思维初级教程走近语法
作者名：张满胜
豆瓣评分：9.3
出版社：群言出版社
出版年份：2018-12
页数：308
内容介绍：
《英语语法新思维初级教程:走近语法》是一本“与众不同”的语法书：它不同于传统语法书只是机械地罗列教条式的“死规则”，它真的要告诉你规则背后的“活思维”；它不同于传统语法书追求“大而全”的规则排列，它真的要让你快速掌握“少而精”的思维规律；它不同于传统语法书那样本末倒置地给出较多生僻的“例外”，它真的让你高效掌握英语思维的本质；它不同于传统语法书采用枯燥的例句来讲解规则，读起来味同嚼蜡，它真的要让你在欣赏有趣例句、幽默故事以及精美短文的同时，领悟英语思维；它不同于传统语法书只给你孤立的、脱离语境的单一句子，它真的要让你知道例句背后的使用语境；它不同于传统语法书只教你语法知识，它真的要教你如何运用语法知识，从而把语法知识转化为你的语言技能，真正培养你创造性使用英语的能力。
作者介绍：
张满胜：英国剑桥大学英语硕士，北京新东方学校“新思维语法”培训创始人。拥有十多年的英语教学和研究经验，对英语语法有深入研究，目前正致力于考研英语的培训和研究工作。2003年以来一直在《新东方英语》杂志主持“新思维语法”专栏，深受广大读者的欢迎。

㈦ 推荐系统论文阅读（二十六)-基于上下文时序注意力机制的序列推荐模型

论文：

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

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

序列推荐任务很少使用时间和上下文信息对h(h就是rnn，gru等序列建模网络输出的状态)进行加权，www这篇论文融合了上下文和时间信息的加权信号，一起看看吧，虽然笔者觉得这篇论文非常笨重。。

这篇论文的背景其实可以放在sequence recommendation任务中去看待，根据历史记录中用户的先后行为来预测用户的偏好对于现代推荐系统而言具有挑战性且至关重要。现有的大多数序列推荐算法都将重点放在顺序动作之间的传递结构上，但是在对历史事件对当前预测的影响进行建模时，很大程度上会忽略时间和上下文信息。

论文认为，过去事件对用户当前动作的影响应随时间推移以及在不同背景下发生变化。因此，我们提出了一个基于上下文和时间的注意机制，该机制可以学会权衡历史行为对行为的影响，不仅影响行为是什么，而且还影响行为发生的时间和方式。更具体地说，为了动态地校准自注意机制的相对输入依存关系，我们设计了多个参数化的核函数来学习各种时间动态，然后使用上下文信息来确定对每个输入遵循哪些weight kernel函数。

上面的说法可能有点晦涩难懂，下面结合一张图来描述一下

以上图中所示的在线购物场景为例：系统获得了一系列用户行为记录，并且需要推荐下一组商品。 我们应该注意，在此场景中，我们假设这些交互行为不是彼此独立的， 这更好地反映了推荐系统只能访问脱机数据和部分用户行为记录的情况。好了，接着看上图中的场景，用户在过去的一段时间内点击来网球拍，手机，运动鞋，智能手环，然后在昨天一直在浏览手机，那么这个时候我们需要预估用户的下一次点击，这个时候的用户正想买一个手表，那么这个时候系统是给用户推荐运动手表呢，还是推荐电子手表呢，因为用户过去的浏览有运动类的物品和智能设备的物品。

按照时间的分段性来看：长期的历史记录表明用户对购物体育相关产品感兴趣。 现在，用户正在寻找手表，该系统可以推荐一些运动手表。 从本质上讲，长期的用户历史记录通常可能会携带稀少但至关重要的用户偏好信息，影响着现在的意图，而最近的交互操作应该会更能代表用户在将来的意图。

按上下文细分：由于用户仔细浏览几个智能手机（比平均时间间隔短得多的时间间隔），因此可以认为这些物品跟当前用户的偏爱非常相关，因此智能手表可能比传统手表更受青睐。 通常，用户浏览日志的某些时间段可能看起来是异构的，这个时间段里面充满了用户的短期兴趣偏好，用户在这个时间点上会以重复的方式专注于一小部分同类物品。

很容易理解，时间因素可以理解为用户的长期兴趣偏好，即使在很遥远的历史，也会对现在的兴趣产生影响，上下文偏好可以理解为用户的短期兴趣偏好，也就是用户在近期浏览的物品表征了用户现在的短期意图。说白了就是对用户进行长短期兴趣建模。

本来不想说这三个问题的，无奈部分论文说的太抽象了，或许是越抽象越容易中稿？

说实话这篇论文在解释时间跟上下文关系的时候说的太晦涩难懂了，笔者看的也是很头疼，比如下面这段话：

首先，我们看第一个问题，我的理解就是用self-attention进行序列建模，第二个就是确定时间因素和上下文因素的影响，第三个就是综合考虑时间和上下文的影响。

还是直接看模型吧，扯一堆什么因果关系看得头大：

用户空间 U ，大小为U；物品空间 V ，大小为V。

用户的历史行为序列为{ },其中 ={( , ), ( , ) , ... },其中 用户u的交互时间， 代表交互的物品。

模型的输入为包括窗口大小为L的用户历史记录:{ ( ) i: 0 -> L},当前需要推荐的时间戳 ,输入序列的embedding X表示：

同时将输入序列的时间信息使用时间戳差来表示：

模型整体上分为三个部分：content-based attention，temporal kernels和contextualized mixture

三层模型可以表示为：

其中， 根据content X来计算每个输入的权重，输出权重序列α ∈ ； 将时间信息 T 通过K temporal kernels计算每个输入的temporal权重β ∈ ； 从 X 中提取context信息，并结合前两个阶段获得的α 和β 来计算得到最终的contextualized temporal权重γ ∈ 。

最终被推荐的物品的表示为：

其中，F-out是一个feed-forward层。

这里用到的是self-attention机制，具体的细节不在赘述，只需要知道结果输出就行：

其中  表示最后一个物品的输入embedding，其实就是用最后一个物品的embedding作为key，self-attention最后一层的状态 作为query来计算 的。

基于观察：用户随意浏览的物品对短期的影响会急剧下降，但是在长期来说仍有着重要的作用。用户仔细浏览过的物品对用户短期的兴趣有着重要的作用。

所以，文章提出了很多temporal kernels来建模这种时间变化，不同的kernel函数 : → 如下所示：

(1)   =  ,假设一个用户操作的影响会随着时间指数下降，但是永远不会消失。

(2)  ,假设一个用户操作的影响会随着时间而减弱，最终可以忽略不计。
(3)  -alT + b,假设一个用户操作的影响会随着时间线性下降，之后的softmax操作会将某个时间段内的影响置为0。

(4)  假设一个用户操作的影响不受时间影响。

根据K个kernal函数{ },我们可以将 T 转为K个temporal权重集合：

作为下一阶段的输入。

这一阶段的目标是基于提取到的context信息融合前两个阶段获得的content和temporal信息。

使用Bidirectional RNN结构来获得context信息。从输入序列embedding表示X中，我们可以计算得到循环隐藏层的状态：

其中，⊕是拼接操作，C_a​ttr是可选择的context特征（可以是特定推荐系统中每个行为的属性，表示行为发生时的上下文），本文中只使用了Bi-RNN的输出作为context特征。

行为i的context特征需要映射为一个长度为K的权重向量，每一个元素 都是这个行为经过 后的结果，使用feed forwaed层Fγ将它们映射到概率空间 ，然后经过softmax操作得到概率分布：

最后将context和temporal信息进行融合：

其中， ,

其中，r是每一个item的分数，对于给定的用户，通过softmax层对item分数进行归一化，该层会在item表上产生概率分布，也就是进行多分类的意思。

其中Ns是根据频率进行负采样的负样本。

㈧ 《文化生产媒体与都市艺术》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《文化生产》（[美] 戴安娜·克兰）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：文化生产

作者：[美] 戴安娜·克兰

译者：赵国新

豆瓣评分：7.1

出版社：译林出版社

出版年份：2001-4

页数：203

内容简介：

戴安娜·克兰是美国宾夕法尼亚大学社会学教授，她的着作《无形学院》享誉学术界。

在《文化生产：媒体与都市艺术》这部新作中，克兰结合生产和消费这类文化形式的语境，全面梳理了流行文化和艺术社会学领域的大量文献，以及传播学、文学批评、电影研究、美国文明、经济学和艺术批评等学科有关媒体文化以及艺术的社会组织与阐释的原始材料，考察了二战以来文化生产性质的转变及其发展趋势，使用清晰、简洁的语言和事例描述和分析了在文化研究内部构架“文化生产”观点的中心问题。同时，作者也追溯了社会划分类型影响文化消费的日益复杂的方式，概述了阐释媒体文化中主要的“意义”阐释理论，并回答了“媒体是怎样塑造和构架文化的？创造和传播这些产品的广义语境产生了什么样的影响？相比之下，都市环境是如何扶植或约束都市艺术文化的？”等问题。

作者简介：

戴安娜·克兰美国着名文化社会学家，宾夕法尼亚大学社会学教授，担任美国社会学协会文化社会学部主席等多种学术职务，曾任法国社会科学高等研究院客座教授。艺术、媒体、大众文化研究权威。主要着作有《无形学院》（1972）、《文化生产》（1992）、《时装及其社会负载：服饰的阶级、性别与身份》（2000）、《全球文化：媒体、艺术、政策与全球化》（2000）。