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• 作者： 镐瓮里 发布时间：2024-06-16 13:10:21

  看哈代是因为十几年前看苔丝给我留下的美好。油画式的描绘，神圣的闪闪发光，但是又朦朦胧胧的宿命感。读还乡，是期待着一个鲁迅式故乡的“归去来兮”，但是落脚点更多的是包法利夫人的婚姻狗血。莽莽荒原，即是背景，又是宿命的祭台。

• 作者： 川端鲁慢 发布时间：2018-04-05 21:25:32

  买了其中几本，觉得比王财贵那个舒服，每天诵读道德经。其他的像楚辞这些拿来当拼音参考书，要是在多出些其他古籍就好啦（贪心）。PS:为什么开篇要有孔子像，还附加了几句恶心的字眼。

• 作者： 戆普 发布时间：2005-11-02 20:11:35

  厦门是我喜欢的城市，鼓浪屿是我喜欢的岛，岛上的Air夫妇和猪猪是我喜欢的人。

• 作者： 奶牛兔子小狮子 发布时间：2008-10-14 17:41:11

  很漂亮！

• 作者： 艾斯苔尔 发布时间：2017-05-03 07:54:55

  收到了众筹的198的版本，有宝贝盒和针线盒。翻开书，故事流淌着温暖的气息。这是一个妈妈讲给无数孩子的故事。版画非常美貌，想起很多日本出版的民间故事。看得出制作很用心。谢谢这些出版人，还在坚持自己理想的出版人。但行好事，莫问前程。

• 作者： 麦田里昔日玫瑰 发布时间：2020-04-18 23:37:45

  这两本同一作者的《红楼梦》读后感我是一起看的，内容互有交叉，这一本更接近从书名读出的“中国社会人情分析”，读完还是有些收获的，其中第三辑和第四辑各有对毕飞宇“红楼梦的反逻辑”和白先勇“程乙本更佳”的回应或者反驳，精彩。啊，多么希望有个好编辑能把闫红的这些红楼文章全部整理修订一下，收在一本书里，采取更妥帖体例，再剔去那些引文失误和网络用语，我就不只看电子书了，还可以买来送同好。

• 机器人的局限是？—从相关关系和因果关系谈起

  作者：xusparrow 发布时间：2018-09-14 20:42:55

  书读到大概1/3多一点，已经有一些想法，赶紧记录下来。

  数了下，大约已经学了3年的统计，我对统计中不确定性的衡量深深着迷，但是也正是因为这种不确定性有时会让我十分的迷茫，比如统计中最常用的

  相关性（Correlation）

  。不论是因果性还是相关性，都是衡量不同变量之间关系的指标。很多关于未来的预测都指出，基于大数据时代，我们的思维模式应该从决定论体系下的因果关系慢慢转变为不确定体系下的相关关系。

  相关关系不难于理解，尤其是依托于卡尔皮尔逊的

  相关系数 （Correlation coefficient）

  的概念，在数据量充足的情况下，我们有了一个在[-1,1]的数来衡量不同变量之间的关系。好像一切都变得简单起来，从数据出发，由数据驱动就变得理所应当。最有名的那个啤酒和尿布的例子正好说明了这一点。从销售数据来看，在暴风天气，啤酒和尿布的销量呈正相关，那么好了，只要把这两个物品放在一起，就会更加提高销量。都不用去想明白这背后到底是为什么。（当然有研究指出，是因为暴风雨天气出来买尿布往往是男性，而在暴风雨天也许男性觉得来杯啤酒是不错的选择。）

  这当然是成功的例子，而且还有很多很多成功的例子。但问题是我们拥有了太多的相关关系。正如《The Book of Why》里那个信手拈来的例子，一个国家诺贝尔奖获得者的人数和这个国家的巧克力销售量有正相关的关系。那到底是为什么？难道只要想办法增加巧克力的销量，就能产生诺贝尔奖获得者吗？这简直太荒唐了。

  到了真正做数据实验的时候也是这样，现在运用一些机器学习的算法实在是太容易了。只要有一些基础，就可以很容易实现那些复杂的算法，然后就用机器学习那套固定的trade-off的模式，训练误差、测试误差统统算过，来看看最好的模型是什么。我想这一切的算法都是建立在承认不同变量之间的相关性的基础之上的，但我的问题是这样真的就够了嘛？

  从实用性的角度来看，答案是肯定的。机器学习的算法已经成功的运用到了各个地方，几乎需要预测的地方都有用。但是想想高尔顿最基本的那个

  回归模型（Regression Model）

  ，解释性呢？大多预测很棒的算法都以一个黑匣子的样子出现，我们能看到的只是几个参数和不同的拟合、预测值，但是不同变量之间的关系呢？真的就可以不管不顾吗？

  我想Pearl教授给了我一个能说服我的答案。那就是从书一开始就提到的“The Ladder of Causation”，也就是“因果的阶梯”。在这个阶梯最底层是Seeing，用眼睛去看。这一层主要的考虑的是Assiciation（关联），机器人和猫头鹰在这个阶层。第二层是Doing，这一层要考虑的是Intervention（介入），三岁的小孩和原始人在这个阶层。最高层是Imagining，这一层要考虑Counterfactuals（反事实），这是我们人类所处的阶层。而计算机的局限就在于，无论机器学习的算法多么厉害都只停留在了Seeing的阶段。计算机可以完美的拟合数据，但是不能跨越阶层，而Pearl教授的观点就是必须要给计算机配备能够帮助计算机跨越阶层的

  因果推断模型

  。

  在他看来，因果推断的起源是那个整天口袋里装着豚鼠的Sewall Wright教授。Wright为了研究清楚豚鼠的遗传问题，建立了

  路径图（Path diagram）

  。而由路径图发展而来，也是由Pearl教授提出的贝叶斯网络正是因果推断的核心。

  这里面要设计很多贝叶斯统计和图论的知识，暂且抛开不谈，我想单单就是对不同变量之间关系的理解就让我耳目一新。比如有三个不同的变量A、B和C，在因果分析中三者有三种基本的关系。（P113）

  1、A—>B—>C，这被称作一个链子（chain）。举个例子，着火（A）—>冒烟（B）—>报警（C）。显然，只有先着火，火导致冒烟，烟导致报警。但是如果我们只知道两个，尤其是只知道A和C，那么A和C是有关的吗？假想一下我们的数据是一个地区着火次数和报警次数，那么这两个次数之间我想应该是呈现正相关的。这里需要注意一点，一旦我们给定B，即知道了B冒烟与否。假设，已知了在B=1（1表示冒烟，0表示不冒烟）的情况下，着火和报警的次数，那么这A和C就是条件（在B=1的条件下）独立的。

  2、A<—B—>C，这称为叉子（fork）。同样我们用一个例子来说明这种关系。鞋子的大小（A）<—孩子的年龄（B）—>阅读能力（C）。还是考虑A和C，从相关的角度来看，鞋子的大小和阅读能力可以想象有正相关的关系。但是我们一旦限定某个年龄层的孩子，比如孩子年龄等于8岁，那么我想A和C之间也就条件（在Age=8的条件下）独立了。

  3、A—>B<—C，这称为对撞（collider）。最显然的例子就是，好莱坞演员的天分（A）—>名气（B）<—外表（C）。我们看过了太多的例子，天分和外表是无关的。但是在好莱坞，无论是外表还是天分都可以让你成名。那么把事情反过来想，如果你成名了对于大多数人（当然我们得排除约翰尼德普、汤姆克鲁斯这种）来说，不是靠A就是靠C，如果靠了A那C的成分就弱一些（这是某种负相关）。所以，A和C本身独立，但是限定了B之后，A和C变得相关起来。

  以上便是书中阐述的三种基本的因果关系，也是Pearl教授认为计算机应该要发现并认知的关系。那这些关系有什么用？按照作者的看法，他能帮助计算机从Seeing阶层上升到Doing阶层。怎么做？假设我们发现A和C有某种相关关系，但是不知道本质的因果是什么？是A直接导致了C吗？还是说A和C直接混淆（Confounder）了B呢？这就需要做（do）由统计学家，那个伟大的统计学家Fisher提出的RCT（Randomized controlled trail，随机控制实验）。

  当然抛开方法论不谈，简单来说就是给A一个扰动，控制B为常数看看C怎么变？当然对于chain关系来说，对A一个扰动很难保证B为常数（都着火（A增大）了不冒烟（B能不变吗）吗？），对于fork关系而言，对A的扰动并不会改变B和C，（一定年龄的孩子（B=常数）穿上大一点的鞋子（A增大）就能阅读能力好（C增大？）了吗？最后，对于collider关系，A的扰动确实会影响B，但是对C却影响甚微（增加一个演员的天分（A变大）会让他更容易有名声（B变大），但是对于他的容貌并无太大影响（C基本不变））。

  由此，我们通过某种以RCT指导的介入（Intervention）过程，可以得到一些可观察的结果，通过这些结果我们可以进一步去思考，不同变量之间的关系到底何如，而这些基本的理念就成了因果分析的基石。

  暂时只看到第四章一半的位置，就先写这么多，英文书看起来好费劲，哭。

• 读书笔记｜北京城的前生今世

  作者：梧桐书客 发布时间：2023-09-11 14:35:23

  今年暑假，带着孩子去北京体验了一下首都文化，在前门大街处偶遇一个书店（店名：PAGEONE）。书店共三层，面积很大，动线设计流畅，空间感强；书籍品类繁多，然陈列有序，分类清晰，里面的文创也十分有趣。出于工作经历和个人爱好，对书店我是每遇必逛，每逛必买。这次的北京之行，书店并不在计划之中，可以说是欣喜有余，这里既可以短暂歇脚也可以一饱眼福。

  之前几天，我们已经参观游览了长城、故宫博物院、颐和园、圆明园、天坛这些极具代表性的北京历史文化景点，而在书店里发现的这本侯仁之先生著作的《北京城的生命印记》可以说是给了我们一个更系统、更完整、更深刻认识北京城的机会，也作为此次文化之旅的一个完美补充，因此我毫不犹豫地选择了这本书，并且认真地阅读完了整本内容，收获颇丰。整理这篇读书笔记主要是把全书中核心的并且适合大众理解的一些知识和内容记录下来以作分享。

  一、本书的核心脉络

  本书作者侯仁之先生是中国历史地理学的重要开创者之一，中国科学院院士，在北京城的起源、形成、发展以及城市形态、地貌、河湖水系等领域的研究是学术权威。

  本书从城址起源与变迁、河湖水系、规划设计与改造、景物溯源、地图与碑记五个方面收录了侯先生对北京城生命印记的揭示

  ，便于读者学习并深刻理解北京城的前生今世。书中文章多选择于已公开发表的报刊、学术专著和论文集等，较为通俗易懂，在都城建设、水系发展等某些具体问题上，由于收录的文章有部分观点重复，但往往角度不同，环环相扣，不会给人以冗言赘述的感觉，反而便于读者更好理解，这也是本书的一大特色。

  二、从蓟、燕到辽金元明清五朝古都的历史变迁

  说这个问题之前，先说两个数字：至2023年，北京城建城已有

  3089年

  ；建都已有

  870年

  历史。何为建城？何为建都？

  北京城在中国历史上有好几个名字：蓟、燕、燕京、北平等，“蓟”是历史文献上记载最早的名字。

  《礼记·乐记》载：“武王克殷返商，未及下车而封黄帝之后于蓟。”《史记·周本纪》载：武王褒封“帝尧之后于蓟”

  。尧是黄帝后代，尧之后即是黄帝之后，所以可以形成一个共识，“蓟”作为一个诸侯国是周武王较早分封的，有学者认为分封这一年是公元前1066年。

  侯仁之先生认为北京城的建城之始就是“蓟国”的分封，此为建城

  。蓟国都于蓟城，旧址在今北京市区西南广安门一带。再说一下“燕”，相比之下“蓟”可能并不出名，那么这二者有什么关系呢？“燕”即是大名鼎鼎的战国七雄之一，

  《史记·燕召公世家》称：“周武王之灭纣，封召公于北燕。”

  可以看出，“蓟”和“燕”都是西周分封的两个诸侯国，同时并存了几百年时间。侯先生指出，燕在蓟之西南约百里，约在今天房山区境内。春秋时期，燕国吞并了蓟国，蓟国灭亡，但燕国把国都移到了蓟城，所以有燕都蓟城一说。蓟作为诸侯国退出了历史舞台，但蓟城却正式作为北京城的前生保留了下来。

  随着历史的发展，历唐至辽，契丹人叩开了汉人的门户，首当其冲的就是蓟城，他们在这里建立了陪都，改名为南京，也叫燕京，并作为进攻华北大平原、中国腹地的一个据点。侯先生认为，契丹人在京城没有做大规模的城市建设，所以不能称之为建都。真正在这里建都的是女真人，他们赶跑了契丹人。公元938年，金灭亡了辽国，并于1153年正式在此建立了中都，

  此为北京城建都

  。值得一提的是，在金中都建成的26年前，即1127年，北宋也被金所灭。

  公元1215年，蒙古人铁骑南下，如秋风扫落叶一般攻占了金中都城，中都被焚毁。1267年忽必烈决定在此建一座新城，名为元大都，意为“

  大汗

  之居处”。风水轮流转，朱元璋推翻元朝后，命四子朱棣在北平就藩是为燕王。朱棣在夺得帝位后，改北平为北京，并着手在元大都的基础上建立了紫禁城，公元1420年，明王朝正式迁都北京。1644年李自成攻进紫禁城之后，明王朝灭亡，随后大清入关，女真人又再次成为了北京城的主人，北京成为了满清王朝的政治中心。直至辛亥革命爆发到1949年新中国成立开始，北京城才真正投入了全国人民的怀抱。

  三、金、元、明清的都城建设概要

  金中都的建立，标志着北京城的正式建都。中都的建设所参考的实物就是宋朝东京开封府：“筑燕京，制度如汴”。城建在蓟城的基础上，城周三十七里余，近正方形，四面共十三个城门，其故址在今天北京市西城区的西南边。

  蒙古人入主中原后，将金中都焚毁，重新营建元大都。忽必烈任命刘秉忠来负责大都的总体设计，这位饱读诗书的汉人引经据典，平面设计上参照《周礼·考工记》里的：

  “匠人营国，方九里，旁三门。国中九经九纬，经涂九轨，左祖右社，面朝后市。”

  说通俗点的意思是，都城要建成方方正正的，里面九横九纵，可九车并行，宫殿要面南放在前，市场放在宫殿的后面，宗庙放在宫殿的左边，社稷坛（祭祀土神、谷神的）放在右边。

  侯先生认为，中国自古都有崇尚面南而尊的思想，主要是由于亚热带季风气候原因，坐北朝南有利于夏天通风，冬天采光和避风

  。在选址上，新都定在金中都故址的东北方向，充分结合地缘情况，为宫廷用水、漕运、排洪等考虑，以湖泊（积水潭，现北海、中海）为中心建立了宫城。同时，确立了以积水潭东北岸顶点垂直向下为中轴线，这条中轴线历经元明清三代一直到现在依然在北京城城市规划中占据重要的位置。

  明朝迁都北京后，基本在元大都的基础上建立了新的紫禁城，中轴线不动，缩减了都城北边（即北城墙南移）增加了南边的建设，嘉靖年间增建南垣时，把城建成了“凸”字型，至今依然能看出原状。由于紫禁城城墙南扩，宫殿自然也就南移了，所以在太液池（现北海、中海）的南边又挖了一个南海便于引水入金水河供皇家使用，把挖出来的土和开挖护城河产生的土一同堆积在原元大都延春阁的故址上，形成了土山，命名为万寿山，俗称煤山，清初改称为景山。故址之上又筑土山，意在压胜前朝。谁知两百多年后，明最后一帝崇祯却吊死在煤山上。满清进关后，入主紫金城，基本沿用了明朝的宫阙，只是把里面的宫殿名称作了更改，例如皇极殿、中极殿和建极殿分别改成了太和殿、中和殿和保和殿。

  四、说说北京城的几条水系

  侯仁之先生在《北京城的生命印记》中花了约四分之一的篇幅阐述了北京城的河湖水系与都城建设及北京城历史发展之间的渊源和联系，内容详实，论据充分。在此仅提炼一些具有代表性的水系。

  永定河—北京的母亲河

  永定河位于北京城西南角，古称㶟（lěi）水。侯仁之先生认为蓟城的选址乃至金中都的选址都与永定河密切相关，人是依水而居的动物，可以说没有永定河的丰沛水源就很难开发农田水利，更别谈建城了，也就自然没有后来的北京城了。永定河上有一个古渡口，由于古代的北京区域南部多沼泽，交通十分不便，这个古渡口就成了从华北大平原到北京小平原的必经之路。金世宗时为了解决这个问题，在这个渡口上修了一座11孔的连拱石桥，上面有几百头狮子点缀。这座桥的名称叫“卢沟桥”。至于卢沟桥对于中华民族的历史意义无需赘述。

  高梁河、积水潭—都城水系的纽带

  高梁河是古永定水系的旁支，后来从玉泉山引水下瓮山泊（现昆明湖）再入高梁河形成积水潭，因此高梁河起到了一个至关重要的枢纽作用。有了积水潭才有了元大都和明清两代的都城。积水潭现一分为五即西海、后海、前海、北海、中海，这几片水域在元朝时期是连成一片汪洋的。元朝时大都皇宫的萧墙把积水潭一半圈在城内一半圈在城外，后来宫内外两片水域就分开了，宫外的就是现在什刹海（西海、后海、前海），宫内的就是现在的北海和中海作为太液池供皇家取水用。南海是明朝时期营建紫禁城的时候才开挖形成的。

  通惠河—都城的水上高速公路

  在古代运输粮食主要靠漕运，成本更低、速度更快，都城的粮食运输也不外如是，元明清三朝都城依水而建，自然拥有得天独厚的优势。元建大都时，郭守敬奉旨修建了一条自通州通往积水潭直达都城的河道，此河道可经过通州联通京杭大运河，保障了京城的粮食供应，意义巨大，忽必烈将此河命名为通惠河。

  瓮山泊—北京城最早的水库

  说起瓮山泊可能很多人不知道，但它还有另外一个名字“昆明湖”因颐和园而名声在外。北京自建立为封建帝王的统治中心后，对于水源的要求，大大增加。侯先生提出，金元两朝都试图从永定河引水入城，但其流量极其不稳定且携带泥沙又多，后来只好想其他办法。金朝开始就开凿了一条人工渠道把瓮山泊的水引到京城，但水量有限；后来元代的郭守敬又从白浮泉引水进瓮山泊再引进城；有明一朝该水道没有大的发展，到清朝乾隆年间才开拓了瓮山泊（扩大了两倍），后改名为昆明湖。这次开拓有利地改善了京城的水源条件，无论是生活用水还是漕运都得到了很好的保障，可以说昆明湖是北京城最早的水库。随着新中国的成立，现代化首都的建设，人口激增，城市用水需求日益增加，官厅、密云等水库的建设皆是后话。

  五、结语

  除了前面提到的一些内容，《北京城的生命印记》一书中还收录了侯仁之先生对北京城的现代化改造过程、海淀附近地区的开发和演变、相关景物的历史溯源等研究成果及观点，对喜爱研究北京城历史地理的朋友来说十分有价值。

  这本书特别适合准备去北京旅游的读者，也可以在旅途之中、旅途之后阅读，让首都的历史文化在阅读与行走中浸润于心，让认知不仅仅停留在感性层面，书中的一些中华传统文化知识、政治思想、地理常识也非常有学习的价值。鉴于本书有一定的学术风格，亦需要一定的历史和地理知识储备，初中及以上学段的青少年阅读起来可能更为合适，也可以作为家长亲子阅读的参考书目。