古埃及的莲花式柱头，中世纪的火焰式彩窗，玛丽―安托瓦内特的金色书房，拿破仑皇后的穿衣镜……几千年来审美潮流的变迁，正是通过一个个具体的装饰实例得到展现。本书通过专家精练的文字，配以多达450余张的插图，捕捉欧洲及相关文明中各种流行风格的风貌特征。艺术与文化总是复杂有如迷宫，书中这一简而精的形式，犹如铺设了一条清晰的道路，引领人畅游于美的花园而不会迷失方向，自在法国首版以来，已风行40余年而不衰。 风格，就在一个个细节之中。

风格，就在一个个细节之中。古埃及的莲花式柱头、中世纪的火焰式彩窗、玛丽- 安托瓦内特的金色书房、拿破仑皇后的穿衣镜……几千年来审美潮流的变迁，正是通过一个个具体的装饰实例得以展现。本书通过专家精练的文字，配以数百张的插图，捕捉欧洲及相关文明中各种流行风格的风貌特征。艺术与文化总是复杂有如迷宫，书中这一简而精的形式，犹如铺设了一条清晰的道路，引领人畅游于美的花园而不会迷失方向。 本书自1944 年首版以来，长销不衰。本次中文版由Flammarion2014 年版译出，该版增加了两次世界大战至今装饰潮流的演变，并对在法国以外地区发展起来的西方风格予以更多篇幅的介绍。

易中天先生主编的这本《艺术的特征》，是我社于2002年10月出版的。该书原是福建省社会科学院组织出版的“走进社会科学丛书”之一种。作为易中天先生的一本学术著作，却湮没在书海中，殊为可惜! 今天的易先生，因讲“三国”而声名远播，可谓家喻户晓，以至人们误以为他是专门研究历史的。殊不知，易先生虽涉猎广泛，专攻的却是美学。他的代表作就有《 美学思想论稿》、《黄与蓝的交响——中西美学比较论》(与邓晓芒合作)等。《艺术的特征》就用他一以贯之，看似轻松而又洋溢幽默色彩的文字，深入浅出地阐述了工艺、建筑、戏剧、电影、文学的特征。今天，我们重版易中天先生主编的这本《艺术的特征》，是想让读者诸君能比较全面地了解易中天先生。 此次重版，除了对第一版文字做了订正外，还添加了一些图片，为的是让读者更深入地理解和轻松品读是书。特此说明。

海城表面上看是一个富饶美丽的海滨城市，可在这繁华下还藏着些致命的危机。 在近几年的清查走私行动中，总是有些人居心叵测，屡屡犯案。夜幕降临，海潮来袭，华灯初上，有些人戴上了面具，破坏城市的安宁。太阳升起，摘下面具，隐匿于人群。 本该管理户籍，直至退休的邹洛怡，进入了海城，成为了抓鱼的猎人。 人民的财产需要保护，正义需要维护，市场需要稳定，邹洛怡不惜一切，围捕大鱼。 本文人设设定，邹洛怡作为一个卧底，表面是搞笑戏精，内心戏超多，实则心细如发，行事果断，总有一些不寻常的路数。 文中出现的人物均为虚构，没有原型。

社畜刘洋，日常摸鱼。却无意间觉醒了捕鱼辅助系统。 从此在摸鱼的路上越走越远。 钱多到数不清，银行卡里的数字只是一串问号。 世界各名媛无一不想靠他上位。 最后游戏崩盘，却忽然发现自己成为了世界上唯一一个富豪。

社畜刘洋，日常摸鱼。却无意间觉醒了捕鱼辅助系统。 从此在摸鱼的路上越走越远。 钱多到数不清，银行卡里的数字只是一串问号。 世界各名媛无一不想靠他上位。 最后游戏崩盘，却忽然发现自己成为了世界上唯一一个富豪。

捕鱼在手，天下我有！ 穿越成为废物太子，随身却带着捕鱼系统，此系统可以捕捉世间万物，文臣武将，神仙仙女，神兽坐骑，神丹神器，只要世间有的，就没有不能捕捉的！ 你说啥？主角也要修炼？ 夏浩轩：“修炼多俗多累啊，我捕捉点鱼就好了，有那时间，我还不如......”

捕鱼在手，天下我有！ 穿越成为废物太子，随身却带着捕鱼系统，此系统可以捕捉世间万物，文臣武将，神仙仙女，神兽坐骑，神丹神器，只要世间有的，就没有不能捕捉的！ 你说啥？主角也要修炼？ 夏浩轩：“修炼多俗多累啊，我捕捉点鱼就好了，有那时间，我还不如......”

特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却寥寥无几。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。 然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用 Python 编写的，涉及 NumPy、Pandas、scikit-learn 和 Matplotlib 等程序包。 • 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换 • 自然文本技...(展开全部)

特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却寥寥无几。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。 然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用 Python 编写的，涉及 NumPy、Pandas、scikit-learn 和 Matplotlib 等程序包。 • 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换 • 自然文本技...(展开全部)