以古代诗歌、世界文学为主的读书生活随笔，其中重点关注语体和语用学意义上的创造性写作技巧、阅读审美经验传达及中国传统文化的传承等三方面主题。用三十篇左右的五千字以内的随笔文章，互相支撑、构造出一种丰富的、具有个人审美倾向和知识特征的阅读生活场景，通过作者独特的知识背景和理论结构，与读者分享一种新的阅读视野和可能性。

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睚眦必报冷血恶女×城府暗设腹黑渣男 （宝贝们，V前随榜更，没榜隔日更。T﹏T）——“公主命格极贵，有人皇之姿。” “亡曲者，百花骸也。” 千古一帝的传说乍起，矛头直指落花国王室，称霸天下的曲朝岂能容忍新的帝王诞生。　　在落花啼生辰宴的那天，曲朝的铁骑踏破王宫，鲜血四溅。　　她从城门上一跃而下，却被敌国太子纵马接住。　　“赤脚走过刀山，落花国余下的族人便无须被斩草除根。”　　曲探幽自高处睥睨她，倨傲得令人窒息，“如何？春还公主？”　　落花啼笑了。　　褪去锦靴，踩到为她精心打造的铺地刀锋上，血色淋漓。　　曲探幽道，“有骨气。”　　七年后，落花啼死在了曲探幽谋朝篡位的那一天，无人得知原因。　　重生这一世，她誓要扭改命运，护好母国，争夺天下。　　让眼前的男人对她卑躬屈膝，尝一尝亡国的痛苦!　　待她蛰伏许久，再次遇见曲探幽时，对方竟从一人之下万人之上的太子殿下变成了失去记忆，脑子有病的白痴药罐子。　　失忆，白痴，药罐子。　　曲探幽搂着落花啼的腰，笑得真挚，“我不是太子殿下，我有名字，我叫阿幽啊。姐姐，你叫什么名字？”　　落花啼冷冷的，“……阿啼。”　　“阿啼，啼是什么意思？”　　“啼，就是哭的意思。”　　凝望眼前叫自己“姐姐”的曲探幽，落花啼的嘴角缓缓勾起。 作为太子妃，有权力调-教不懂事的傻太子。　　落花啼斜靠在贵妃榻上，头也不抬道，"跪下。"　　曲探幽乖乖地走近，一掀黑袍，"咚"的一声跪在地面。　　小狗般眨巴眼眸，“姐姐，我又做错了什么？求你责罚。”　　啧，这太子真是越来越好玩了……本文原名《落花啼鸟纷纷乱》又名《芍药录》《芍药泣血》 【排雷】:　　↓　　1相爱相杀，会爱，会杀，拉拉扯扯。（爱的时候不要骂，害怕(☉д⊙)）　　2双洁，但男二男三会和男主争宠夺正宫。 3 重生后女主想改变前世的局面，会阴错阳差有不同的发展，已知变未知。标注:（本文文案准确修改后，写于2025.2.15，又修改了于2025.4.26，已截图保存。）

探寻教材的价值，挖掘每一节语文课的整合点，寻找每一节语文课的突破口，收集每一个思维点迸射的火花，积极践行群文整合阅读，发挥主题阅读优势……且行且实践，且行且开放，且行且创新，且行且思考……相信本书会给语文教师们带来一些启发。

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大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展最为迅速的方向之一就是深度学习。 本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。最后在第4部分学习序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理等任务。序列模型讲到的算法有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制。 通过以上内容的学习，读者可以入门深度学习领域并打下扎实基础，为后续了解和探索人工智能前沿科技做知识储备。 本书配有电子课件，需要配套资源的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com免费注册后下载。

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。 适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

本书所有文章都独立成文，你可以从自己感兴趣的任何一篇开始阅读，也可以把它当做一本随时供翻阅的工具书，在其中寻找答案。全书分为两个部分，第一部分讲深度思维，结合大量具体的各学科知识，探讨如何思考，如何说理，以及自我、人际与亲密关系中的认知问题；第二部分讲阅读和学习，主要为学习方法与时间管理干货。希望看完对你有所帮助。

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深度学习与大数据是当今最流行和最受关注的两大计算机技术方向。本书旨在成为国内第一本深度学习原著。本书将全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。 通过本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在2-3个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。