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页数:285

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出版时间:2009-1

价格:35.00元

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isbn号码:9787508462073

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《海权兴衰：一部从地理视角解读的全球权力演变史》 本书将带您踏上一段穿越时空的壮阔旅程，深入探究地理环境如何深刻塑造了人类文明的兴衰更迭，以及海洋力量如何成为驱动全球权力格局变化的关键要素。我们并非聚焦于某个特定国家或文明的崛起与沉沦，而是从更宏观、更具普遍性的视角，解析地理条件与海权发展之间的辩证关系，揭示那些塑造了古代世界、中世纪帝国、近代民族国家乃至现代国际体系的深层动力。 核心内容概览： 1. 地理的基石：地理环境与早期文明的孕育 河流文明的摇篮： 详细考察尼罗河、两河流域、印度河、黄河等大河流域如何凭借肥沃的土地、便利的水运，孕育了最早的农业文明，并为这些文明的扩张提供了初步的地理优势。分析地形、气候等因素如何限制了这些文明向海外的早期发展。 岛屿与海岸的魅力： 探究岛屿文明（如克里特文明、希腊文明）和海岸文明（如腓尼基、希腊城邦）如何因其地理位置而天然倾向于海洋活动。分析优良港湾、丰富渔业资源、以及与大陆分离的地理特征，如何促使这些文明发展出早期航海技术和商业网络。 内陆帝国的局限： 对比分析那些主要依靠陆地扩张的帝国（如波斯帝国、罗马帝国早期），探讨其在面对广阔海洋时的地理限制，以及它们如何试图通过陆路通道或有限的海上力量来弥补这一短板。 2. 海洋的召唤：海权意识的萌芽与发展 从航海到贸易： 梳理早期航海活动如何从生存需求（渔猎、迁徙）逐步演变为有组织的贸易活动。分析贸易路线的形成、海上交通网络的构建，以及早期海盗活动与海军力量的萌芽。 军事与战略的觉醒： 探讨古希腊、古罗马等文明在战争中对海上力量的初步认识。分析诸如萨拉米斯海战、亚克兴角战役等关键战役，如何体现了海战的战略重要性，以及海军规模、舰船技术、战术配合等因素的作用。 地理大发现的前奏： 考察中世纪时期，在东西方贸易的刺激下，阿拉伯、北欧（维京）、以及部分亚洲文明在航海技术上的进步。分析宗教、文化交流在拓展航海视野中的作用，以及地理知识的积累如何为后来的地理大发现奠定基础。 3. 巨浪滔天：地理大发现与近代海权的兴起 新航路的开辟： 详细解读葡萄牙、西班牙等国如何克服地理与技术挑战，开辟通往东方和美洲的新航路。分析其背后的地理驱动力（如寻求东方香料、摆脱奥斯曼帝国对陆路贸易的控制）、技术革新（如改进的帆船、导航工具）以及经济诱因。 殖民帝国的建立： 阐述地理大发现如何直接导致了欧洲殖民帝国的形成。分析大西洋沿岸国家（英、法、荷）如何利用其地理位置和海军优势，争夺海外殖民地、贸易据点和海上霸权。 海权理论的雏形： 探讨16、17世纪，一些思想家开始对海洋力量的战略价值进行理论性思考，尽管尚未形成系统理论，但已显露出对地理与海权关联的初步洞察。 4. 波涛汹涌：大国争霸与全球海权的演变 海洋上的骑士： 深入分析英国如何凭借其岛屿地理优势、强大的海军力量以及对海上贸易的绝对控制，逐步崛起为“日不落帝国”。考察其在与西班牙、荷兰、法国等国的海上竞争中的战略决策与关键战役（如特拉法加海战）。 陆权与海权的交织： 分析欧洲大陆强国（如法国、德国）在发展海军、挑战英国海上霸权过程中的地理挑战与战略选择。探讨陆权国家如何试图通过贸易战、代理人战争等方式来削弱海权国家的实力。 太平洋的崛起： 考察日本、美国等国家如何凭借其太平洋沿岸的地理位置，以及在工业革命后的海军现代化，逐步成为太平洋地区乃至全球海权的重要参与者。分析美日两国在19世纪末、20世纪初在太平洋地区的地理竞争与战略博弈。 5. 潮起潮落：现代海权与地缘政治的重塑 两次世界大战的海上战场： 剖析两次世界大战中，海洋成为至关重要的战略空间。分析潜艇战、航空母舰、以及各种海上战术如何改变了战争的形态，以及地理位置（如地中海、北海、太平洋）在军事部署和战略规划中的核心作用。 冷战时期的海洋战略： 探讨美苏两大阵营在冷战期间围绕海上通道、核潜艇部署、以及海军力量投射所展开的全球性竞争。分析地理因素如何影响了双方的战略布局和军事存在。 后冷战时代的海洋挑战： 展望21世纪，海洋在能源运输、全球贸易、资源开发、以及地缘政治冲突中的关键地位。分析新兴经济体如何试图拓展其海洋影响力，以及围绕关键海上通道（如马六甲海峡、霍尔木兹海峡）的地缘政治博弈。 本书特色： 宏观视角： 摒弃孤立的国别叙事，从地理环境的普遍性规律出发，揭示人类文明发展与海洋力量之间的普适性联系。 跨学科融合： 结合地理学、历史学、军事学、经济学等多个学科的知识，提供多维度、深层次的分析。 案例丰富： 以大量的历史事件、关键战役、重要人物为例，生动展现地理与海权的互动关系。 史料严谨： 在详实的史料基础上，进行严谨的考证与分析，力求还原历史的真实面貌。 启迪未来： 通过对历史经验的深刻反思，为理解当下及未来的国际海洋格局提供重要的理论视角和现实借鉴。 《海权兴衰》将带领读者拨开历史迷雾，理解地理的深远影响，洞察海洋在塑造人类文明和全球权力格局中的永恒作用。这是一部关于地理、历史与力量的书写，一部关于我们如何被大地与海洋塑造，又如何去塑造它们的史诗。

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说实话，市面上很多号称“技术”的书籍，读完后总感觉意犹未尽，像是看了一堆高级的“说明书”，缺乏对更深层次哲学的探讨。但《数据挖掘技术》这本书在讲解完那些硬核算法和技术之后，并没有戛然而止，它在最后几章，开始讨论数据挖掘的伦理和社会影响，这一点让我非常触动，也觉得这本书的格局一下子打开了。比如，书中专门开辟了一个章节来讨论算法的“黑箱问题”——即深度学习模型虽然性能强大，但其决策过程往往难以解释。作者探讨了可解释性AI（XAI）的一些初步尝试，比如SHAP值和LIME方法，并严肃地指出了在医疗诊断或司法判决等高风险领域应用不可解释模型所潜藏的风险。这不仅仅是技术探讨，更是对技术责任的追问。这种将冰冷的技术与火热的社会责任结合起来的叙事方式，使得这本书的阅读体验非常饱满。它教会我的不只是“如何做”，更重要的是“在做什么”以及“应该以何种态度去做”，这对于一个希望在数据领域长期发展的人来说，是至关重要的软性指导。

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这本《数据挖掘技术》的书，我拿到手的时候，其实是带着一种既期待又有点忐忑的心情。我之前接触过一些数据分析的入门书籍，了解了一些基本概念，但总觉得那些内容浮于表面，真正想深入挖掘数据背后的“金矿”，总感觉缺少一把趁手的工具。这本书的封面设计挺朴实的，没有那种花里胡哨的特效，反而透着一股专业的气息。我翻开目录，首先被那些章节标题吸引住了，什么“关联规则学习的深度剖析”、“高维数据降维的艺术”、“时间序列模型的演进与应用”，每一个词都像是在向我招手，暗示着里面藏着扎实的干货。我最感兴趣的是关于聚类算法的那一部分，作者似乎没有满足于简单的K-means介绍，而是深入探讨了DBSCAN、谱聚类等更复杂、更适合处理非凸形状数据集的方法。阅读的过程中，我发现作者在解释每一个算法时，都会结合实际的业务场景进行案例分析，比如如何用聚类来划分电商用户群体，如何用分类模型预测客户流失。这种理论与实践紧密结合的写法，极大地帮助我理解了那些抽象的数学公式背后的实际意义。而且，书中对算法的优缺点对比分析得非常到位，没有盲目推崇某一种技术，而是教导读者根据具体数据的特性来选择最合适的工具，这才是真正的数据科学思维，而不是简单的技术堆砌。读完这部分，我感觉自己对如何“审视”数据，建立起了一套更加系统和严谨的框架。

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对于我这种偏向于应用层面的学习者来说，我最看重的就是工具链的整合能力。很多书只停留在理论层面，或者只讲解单一语言的实现细节，导致我学完后依然不知道如何将这些知识整合到一个实际的数据产品流程中去。这本书的独特之处在于，它清晰地勾勒出一条从数据采集、清洗、特征工程、模型训练、调优到最终部署的完整闭环。它在讲解特征工程时，没有仅仅停留在离散化、归一化这些基础操作上，而是深入探讨了如何利用领域知识构建高阶特征，比如在文本挖掘中如何利用TF-IDF和词向量来捕捉语义信息，这正是实际项目中提效的关键。在模型部署这一块，虽然篇幅不长，但作者明确指出了模型版本控制、实时预测接口搭建等工程化问题的重要性，并简要介绍了容器化技术（如Docker）在模型部署中的潜力。这使得整本书读下来，我感觉我不是在学习一系列孤立的技术点，而是在掌握一套完整的、可落地的“数据产品构建方法论”。它为我未来在企业内部推动数据驱动决策提供了坚实的理论基础和清晰的实践路径，读完后信心倍增。

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这本书的结构安排，我觉得是其一大亮点，它不像有些教科书那样按照“历史发展顺序”或者“技术复杂度递增”来编排，而是更侧重于“问题导向”。它把数据挖掘的整个流程拆解成了若干个核心任务模块，比如数据预处理的挑战、特征工程的重要性、模型评估的陷阱等等。我特别喜欢其中关于“异常检测”的那一章，在当前大数据环境下，识别出那些不合规、有风险的数据点，比简单地分类和预测更为关键。书中详细对比了基于统计的方法（如Z-score）和基于距离、基于密度的异常检测技术，并且讨论了在传感器数据、金融交易数据中应用这些方法的注意事项。这让我意识到，数据挖掘不仅仅是找出“多数人”的规律，更重要的是找出那个“少数的例外”。书里对模型评估的批判性思考也极其深刻，它没有满足于准确率（Accuracy）这个单一指标，而是花了大量篇幅去解释精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及在不平衡数据集下使用ROC曲线和AUC值的重要性。这种不偏科的、全面的视角，让我对如何科学地衡量一个挖掘模型的优劣有了更成熟的认识，避免了陷入“数字的自欺欺人”之中。

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说实话，我这个人对纯理论的书籍总是有点敬而远之，总觉得那些公式和定理堆砌起来的书，读起来特别费劲，像是啃一块硬骨头。然而，《数据挖掘技术》这本书在这一点上，处理得相当巧妙。它并没有回避深度和广度，但它在呈现复杂概念时，总能找到一个非常人性化的切入点。比如，它讲解贝叶斯分类器时，不是直接扔出一个复杂的概率公式，而是先从一个生活中的小例子开始——比如判断一个邮件是不是垃圾邮件的场景，然后循序渐进地引入先验概率、似然度，最后才自然而然地推导出那个著名的定理。这种“搭脚手架”式的讲解方式，让我这个基础相对薄弱的读者也能跟上节奏，不至于在某个知识点上卡壳太久。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些编程实现上的建议，虽然没有提供完整的代码库，但它会明确指出在Python或R中，应该使用哪些库的哪些函数来实现特定的步骤，这对于我这种习惯于动手实践的学习者来说，简直是雪中送炭。我立刻按照书中的思路，在自己的笔记本电脑上跑了一些示例代码，亲眼看到数据是如何被处理、被建模的，那种成就感是单纯阅读文字无法比拟的。这本书的作者显然非常了解读者的学习曲线，知道在哪个节点需要一点小小的鼓励和明确的方向指引。

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