中国古代哲学书籍目录

中国古代哲学书籍

儒学经典

《大学》《法言》《衡论》《礼记》《忍经》《孟子》《论语》《论衡》《孝经》《说苑》《申鉴》《尚书》《新论》《新序》《仪礼》《中庸》《传习录》《荀子》《周礼》《忠经》《近思录》《孔丛子》《盐铁论》《春秋繁露》《法言义疏》《大学章句》《大戴礼记》《春秋左传》《大戴礼记》《大学章句》《法言义疏》《韩诗外传》《贾谊新书》《孔子家语》《刘向说苑》《孟子集注》《论语集注》《论笺校正外》《陆贾新语》《太极图说》《续近思录》《中庸集注》《中庸章句》《春秋公羊传》《春秋谷梁传》《开宗明义章》《王阳明全集》《儒门经济长短经》《大学章句集注》《陆贾新语注释》

 

道家经典

《管子》 《老子》 《列子》 《清戒》 《庄子》 《百字碑》《翠虚篇》 《翠虚吟》 《大道论》 《道窍谈》 《地理说》 《福寿论》《关尹子》 《管窥编》 《淮南子》 《还源篇》 《黄庭经》 《慧命经》《金丹歌》 《楞严经》 《七破论》 《敲爻歌》 《日用经》 《入药镜》《十二叹》 《十二笑》 《说戒喻》 《胎息经》 《太玄经》 《天口篇》《通关文》 《悟道录》 《悟真篇》 《西升经》 《下苦歌》 《泄天机》《修道辩》 《玄肤论》 《玄要篇》 《玄珠录》 《训世文》 《阴骘文》《玉皇经》 《指玄篇》 《坐忘论》 《韬光歌》 《?i冠子》 《百回详注》《百字碑注》 《碧苑坛经》 《常清静经》 《唱道真言》 《初真十戒》《大成捷要》 《大丹直指》 《大道真传》 《道门语要》 《恨六贼歌》《黄帝四经》 《既济真经》 《金丹妙诀》 《金丹问答》 《金丹要诀》《金丹真传》 《金华宗旨》 《金仙证论》 《敬日月文》 《孔易阐真》《炼阴精歌》 《灵宝毕法》 《吕祖心经》 《七言律诗》 《青华秘文》《三车秘旨》 《神室八法》 《水石闲谈》 《谭子化书》 《天仙心传》《通玄真经》 《铜符铁卷》 《五篇灵文》 《五言律诗》 《悟真直指》《西游原旨》 《西游箴言》 《象言破疑》 《修真辩难》 《修真后辨》《修真后辩》 《修真九要》 《玄机直讲》 《玄科戒律》 《玄谭全集》《延生心经》 《玉井奥诀》 《云笈七签》 《蛰龙睡功》 《正易心法》《周易阐真》 《赤文洞古经》 《道德经真义》 《得道了身经》《洞天福地记》 《还丹复命篇》 《还源篇阐微》 《黄帝阴符经》《金丹就正篇》 《金丹四百字》《金丹直指歌》 《金关玉锁诀》《老君说十戒》 《老君说五戒》 《乐育堂语录》 《礼经祝三首》《灵宝度人经》 《灵源大道歌》 《吕祖鼎器歌》 《吕祖黄鹤赋》《吕祖修养经》 《吕祖真经歌》 《梅华问答编》 《破迷正道歌》《奇经八脉考》 《敲爻歌直解》 《四百字真义》 《太平经合校》《太上感应篇》 《养性延命录》 《指玄访道篇》 《钟吕传道集》《周易参同契》 《紫清指玄集》 《参同契三相类》 《赤松子中诫经》《丹阳修真语录》 《丹阳真人语录》 《道情诗词杂著》 《二懒开关心话》《涵三语录节选》 《化胡经十二戒》 《金丹四百字解》 《九鼎神丹经诀》《酒色财气四调》 《老君二十七戒》 《内炼金丹心法》 《栖云真人语录》《三宝大有金书》 《上品丹法节次》 《受持八戒斋文》 《太乙金华宗旨》《天仙道程宝则》 《天隐子养生书》 《无根树词注解》 《悟元仙师二说》《仙佛合宗语录》 《消灾护命妙经》 《性命法诀明指》 《修真辩难参证》《又戒道者四词》 《中极三百大戒》

《抱朴子(内篇)》 《参同契经文直指》 《参同契直指笺注》《洞玄灵宝定观经》 《海内十洲三岛记》 《黄庭遁甲缘身经》《金丹四百字注释》 《吕祖泌园春丹词》 《妙林经二十七戒》《劝世修理坟墓文》 《上阳子金丹大要》 《思微定志经十戒》《孙不二元君法语》 《琐言续太虚集录》 《太上老君内观经》《太上十三经注解》 《天仙道戒忌须知》 《养生十三则阐微》《阴真君还丹歌注》 《重阳立教十五论》 《参同契直指三相类》《高上玉皇心印妙经》 《关圣帝君觉世宝训》 《如是我闻关窍要旨》《太霄琅书十善十恶》 《天仙正理直论增注》 《性命双修万神圭旨》《修斋求道当奉十戒》 《李祖师女宗双修宝筏》《吕祖师三尼医世功诀》《吕祖师三尼医世说述》 《西王母女修正余十则》《元始四十九章修道经》 《证道一贯真机易简录》《大通祖师训诫门人之说》 《吕祖三尼医世说述管窥》《老君太上虚无自然本起经》 《太上老君说百病崇百药经》《太上说南斗延寿度人妙经》 《老君说一百八十戒(并叙)》《太上洞玄灵宝智慧本愿大戒》 《尹真人东华正脉皇极阖辟证道仙经》

 

释家经典

《心经》 《百喻经》 《弘明集》 《金刚经》 《信心铭》《八吉祥经》 《传心法要》 《佛说斋经》 《佛所行赞》 《佛遗教经》《金刚决疑》 《净土玄门》

《净土要典》 《楞严大意》 《六祖坛经》 《弥陀疏钞》 《菩萨学处》《求子之道》 《寿康宝鉴》 《无量义经》 《五母子经》 《学佛行仪》《一函遍复》 《一梦漫言》 《银色女经》 《玉耶女经》 《竹窗随笔》《最上乘论》 《阿难七梦经》 《八大人觉经》 《八佛名号经》《大乘起信论》 《佛七开示录》 《佛说布施经》 《佛说戒香经》《佛说进学经》 《佛说九横经》 《佛说慢法经》 《佛说譬喻经》《佛说耶只经》 《佛说越难经》 《佛说转有经》 《佛说孛经钞》《佛遗教经解》 《观经四帖疏》 《华严三昧章》 《净土十疑论》《楞严经通议》 《楞严经悬镜》 《楞伽经义记》 《临终三大要》《弥陀圆中钞》 《劝注重因果》 《人生之最后》 《十善业道经》《四十二章经》 《随念三宝经》 《万善同归集》 《浴佛功德经》《圆觉经略释》 《赞僧功德经》 《缁门崇行录》 《犍陀国王经》《禅林僧宝传》 《蕅益大师法语》 《佛说阿弥陀经》 《佛说出家缘经》《佛说法灭尽经》 《佛说戒消灾经》 《佛说疗痔病经》 《佛说龙施女经》《佛说摩邓女经》 《佛说末罗王经》 《佛说十吉祥经》 《佛说无量寿经》《佛说盂兰盆经》 《普贤十大行愿》 《劝家庭行孝文》 《寿康宝鉴撷录》《维摩诘经别记》 《维摩诘所说经》 《五方便念佛门》《阿世王问五逆经》 《八大人觉经略解》 《长爪梵志请问经》《达摩大师破相论》 《达摩大师悟性论》 《达摩大师血脉论》《大乘起信论直解》 《大佛顶首楞严经》 《地藏菩萨本愿经》《敦煌变文集新书》 《顿悟入道要门论》 《佛说八部佛名经》《佛说八大菩萨经》 《佛说八阳神咒经》 《佛说出家功德经》《佛说大乘稻秆经》 《佛说呵雕阿那经》 《佛说摩达国王经》《佛说菩萨内戒经》 《佛说四十二章经》 《佛说造塔功德经》《弘一大师晚晴集》 《莲池大师戒杀文》 《略论安乐净土义》《念佛往生的原理》 《四十二章经讲录》《天下太平之根本》《无垢优婆夷问经》 《药师本愿经讲记》 《优婆塞戒经讲录》《占察善恶业报经》 《阿难问事佛吉凶经》 《般若波罗密多心经》《大乘起信论裂网疏》 《大佛顶楞严经文句》 《佛说阿弥陀经讲要》《佛说阿弥陀经要解》 《佛说八大人觉经疏》 《佛说八吉祥神咒经》《佛说长者法志妻经》 《佛说观无量寿佛经》 《佛说四十二章经解》《佛说无量寿经义疏》 《佛说梵摩难国王经》 《后出阿弥陀佛偈经》《金刚般若波罗蜜经》 《净土十要问答撷录》 《六菩萨亦当诵持经》《念佛四十八法节要》 《普贤十大愿王别释》 《萨昙分陀利经一卷》《圣妙吉祥真实名经》 《现在贤劫千佛名经》 《印光大师法语撷录》《印光大师文钞论集》 《印光大师文钞续编》 《占察善恶业报经疏》《蕅益大师四十八愿文》 《大乘方广总持经一卷》《大乘起信论疏记会阅》 《发起菩萨殊胜志乐经》《佛说阿弥陀经通赞疏》 《佛说大乘流转诸有经》《佛说法华三昧经一卷》 《佛说父母恩重难报经》《佛说沙曷比丘功德经》 《佛说延命地藏菩萨经》《佛说右绕佛塔功德经》 《过去庄严劫千佛名经》《弘一大师文集―书简》 《起信论示胜异方便释》《三曼陀跋陀罗菩萨经》 《往生安乐土法门略说》《未来星宿劫千佛名经》 《选佛谱―净土横超门》《印光大师文钞菁华录》 《增壹阿含经-安般品》《般若波罗蜜多心经略疏》 《般若波罗蜜多心经释要》《般若波罗蜜多心经添足》 《般若波罗蜜多心经幽赞》《般若波罗蜜多心经直说》 《比丘避女恶名欲自杀经》《大势至菩萨念佛圆通章》 《地藏菩萨本愿经演孝疏》《佛说大方等修多罗王经》 《佛说观普贤菩萨行法经》《佛说济诸方等学经一卷》 《佛说三十五佛名礼忏文》《佛说胜幡璎珞陀罗尼经》 《佛说尸迦罗越六方礼经》《佛说无常经(三启经)》 《佛为年少比丘说正事经》《金刚般若波罗蜜经讲录》 《劝发菩提心文讲义录要》《维摩诘所说解脱经纪闻》 《文殊问经字母品第十四》《印光大师护国息灾法语》 《印光大师全集问答撷录》《印光大师文钞增广正编》 《由三种所依显念佛胜义》《蕅益大师净土选集―传记》 《蕅益大师净土选集―答问》《蕅益大师净土选集―论述》 《蕅益大师净土选集―诗偈》《阿弥陀鼓音声王陀罗尼经》 《大方广圆觉修多罗了义经》《大势至菩萨念佛圆通章释》 《佛说轮转五道罪福报应经》《摩诃般若波罗蜜大明咒经》 《三归五戒慈心厌离功德经》《外道问圣大乘法无我义经》 《印光大师净土开示84题》《采花违王上佛授决号妙花经》 《大乘遍照光明藏无字法门经》《大方广佛华严经普贤行愿品》《大乐金刚不空真实三麽耶经》《佛说摩呵般若波罗蜜多心经》 《佛为阿支罗迦叶自化作苦经》《普遍智藏般若波罗密多心经》 《药师琉璃光如来本愿功德经》《大方广圆觉修多罗了义经讲义》 《大方广圆觉修多罗了义经直解》《佛说长寿灭罪护诸童子陀罗尼经》 《中国人口头上心头上的阿弥陀佛》《佛说大乘无量寿庄严清净平等觉经》《楞严经大势至菩萨念佛圆通章疏钞》《菩提达磨大师略辨大乘入道四行观》《嗟韈曩法天子受三归依获免恶道经》

 

其他诸子百家经典

《墨子》 《申子》 《慎子》 《文子》 《邓析子》 《韩非子》《商君书》 《尹文子》 《公孙龙子》 《墨子闲诂》

 

杂家经典

《冰鉴》 《茶经》 《茶录》 《茶疏》 《词概》 《词径》 《词论》《尔雅》

《酒经》 《棋诀》 《诗品》 《诗谱》 《笑赞》 《修身》 《菜根谭》《国雅品》 《金人铭》 《林间录》 《谈艺录》 《养鱼经》 《藏海诗话》《诚斋诗话》 《大观茶论》 《钝吟杂录》 《泛胜之书》 《风骚旨格》《风俗演义》 《复雅歌词》 《庚溪诗话》 《古画品录》 《观林诗话》《归田诗话》 《后山诗话》 《煎茶水经》 《姜斋诗话》 《芥茶汇抄》《金漳兰谱》 《近词丛话》 《窥词管见》 《乐府余论》 《乐府杂录》《乐府指迷》 《林泉高致》 《麓堂诗话》 《梅磵诗话》 《南濠诗话》《平水韵部》 《人间词话》 《升庵诗话》 《诗镜总论》 《四溟诗话》《随园食单》 《填词杂说》 《王氏兰谱》 《围炉夜话》 《围棋十诀》《文笔要诀》 《闲情偶寄》 《小窗幽记》 《彦周诗话》 《艺文类聚》《艺苑卮言》 《周髀算经》 《煮泉小品》 《拙轩词话》 《蒿庵论词》《爰园词话》 《笠翁对韵》 《雕菰楼词话》 《二十四诗品》《浩然斋词话》 《荆楚岁时记》 《七颂堂词绎》 《棋经十三篇》《诗人主客图》 《双砚斋词话》 《问花楼词话》 《吴礼部词话》《吴礼部诗话》 《阳羡茗壶系》 《易经.系辞》 《逸老堂诗话》《饮冰室评词》 《优古堂诗话》 《雨华盦词话》 《中国官场学》《白石道人诗说》 《答万季野诗问》 《近代词人逸事》 《九章算经点校》《乐府古题要解》 《怕老婆的哲学》 《铜鼓书堂词话》 《彊村老人评词》《杜工部草堂诗话》 《介存斋论词杂著》 《时贤本事曲子集》《茶录(宋,蔡襄)》

 

方术经典

《葬书》 《宅经》 《周易》 《撼龙经》 《推背图》 《疑龙经》《测字秘牒》 《纯阳真经》 《三命通会》 《葬法倒杖》 《周公解梦》《人伦大统赋》 《月波洞中记》 《鬼谷子本经阴符七术》《六十甲子本命元辰历》

 

蒙学经典

《蒙求》 《百家姓》 《千字文》 《三字经》 《小学诗》《鉴略妥注》 《了凡四训》 《声律启蒙》 《训蒙骈句》 《颜氏家训》《幼学琼林》 《增广贤文》

《朱子家训》

道家                                      

《抱朴子内篇》.pdf       
《道德经》.pdf           
《河上公老子道德經》.pdf 
《淮南子》.pdf           
《老子指略》.pdf         
《列子》.pdf             
《神仙传》.pdf           
《西京杂记》.pdf         
《周易略例》.pdf         
《周易注》.pdf           
《庄子》.pdf             
《庄子注》.pdf           

法家                                      

《管子》.pdf   
《韩非子》.pdf 
《商君书》.pdf 
《慎子》.pdf   
《吴子》.pdf   

《墨子》.pdf

《公孙龙子》.pdf

《尔雅》.pdf     
《吕氏春秋》.pdf 
《论衡》.pdf     

儒家                                      

《春秋繁露》.pdf       
《春秋公羊传》.pdf     
《春秋谷梁传》.pdf     
《春秋左氏传》.pdf     
《大戴礼记》.pdf       
《大学》.pdf           
《大学集注》.pdf       
《大学问》.pdf         
《定性书》.pdf         
《观物篇》.pdf         
《观物外篇》.pdf       
《横渠易说》.pdf       
《皇极经世》.pdf       
《谏迎佛骨表》.pdf     
《戒子孙》.pdf         
《近思录》.pdf         
《进学解》.pdf         
《经学理窟》.pdf       
《孔子家语》.pdf       
《礼记》.pdf           
《论语》.pdf           
《论语集注》.pdf       
《孟子》.pdf           
《孟子集注》.pdf       
《尚书》.pdf           
《师说》.pdf           
《诗经》.pdf           
《识仁篇》.pdf         
《拾遗》.pdf           
《太极图说》.pdf       
《通书》.pdf           
《王守仁全集》.pdf     
《相关记载》.pdf       
《孝经》.pdf           
《荀子》.pdf           
《颜子所好何学论》.pdf 
《仪礼》.pdf           
《渔樵问对》.pdf       
《原道》.pdf           
《原毁》.pdf           
《张载文集佚存》.pdf   
《张子语录》.pdf       
《正蒙》.pdf           
《中庸》.pdf           
《中庸集注》.pdf       
《周礼》.pdf           
《周易》.pdf    

现代道家生活学院:古老智慧在当代生活中的应用 本文旨在探讨道家哲学在现代社会中的实际应用,解析其如何影响个人成长、心理健康、人际关系、工作与家庭生活。通过深入分析道家智慧的核心概念和其与现代生活的联系,我们将探讨道家哲学在企业管理、心理健康辅导和健康生活方式中的具体实践案例,并提出道家智慧在当代社会中的综合应用策略。通过上述目录大纲的设计,我们可以清晰地看到本书的结构,每个章节的内容都紧密围绕道家哲学在当代生活中的应用展开,既涵盖了理论部分,也注重实践案例的介绍。这样的结构有助于读者全面了解道家哲学在现代社会中的价值和实际应用。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

经理人的知识结构

今天同事给我发了个文章,“经理人的知识结构”,我狂呕血,这样中国有几个合格的经理人啊,看: 书目 一,工具书与语言文学类 中国最早的系统性书目《汉书艺文志》首创四部分类体系的《隋书经籍志》最大规模的官修书目《四库全书总目提要》举要性目录书《书目答问》查检年号的《历代纪元编》查检地名的《历代地理志韵编今释》查检史书人名的《史姓韵编》第一部系统研究字形字原的《说文释...

weixin_30483495的博客 106

IDEA的使用指南

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一生必看的88本书 你可以学习你需要学会的任何东西,以达到你为自己树立的任何目标 你能够做到或能够成为什么,惟一的限制就是你自己的头脑中的框框 --------摘自> 这些书籍偏向于哲学 文学 心理学 历史 经济 管理 营销 广告 营养学等 其中不少书籍是人大 清华大学等MBA推荐必读书目 先可以花3-5年甚至更多的时间内精读完这些书籍 以后学习新知识的同时 不妨再仔细研读这些书目 请相信厚积薄发

大海的专栏 2303

《高质量读研》、《现代科研指北》、《研究生学术生涯导航》书籍

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穿越千年的智慧:从经史子集到经典名剧,解锁古人书架上的文化瑰宝

提到中国古代文化,绕不开那些流传千年的典籍与作品 —— 它们有的记录历史风云,有的藏着处世智慧,有的开辟文学先河,有的在舞台上演绎悲欢。今天就带大家一站式盘点古人 “书架” 与 “舞台” 上的宝贝:从影响深远的经史子集、科技典籍,到唱尽人间百态的古典名剧,一次性读懂中国古代文化的脉络与魅力。

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书籍-李泽厚《美的历程》

李泽厚的《美的历程》是中国美学史研究的里程碑式著作,它不仅系统梳理了中国美学的发展脉络,更建立了独特的美学理论体系。这部著作体现了改革开放初期中国学术界的思想解放和理论创新,对推动中国美学学科的发展、促进传统文化的现代阐释、加强中外美学文化交流都产生了重要影响。

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王东岳-知鱼之乐【边读边记】1

终于打算开始读这本书了,作者王东岳,第一次听到这个名字,是因为传说王东岳是李善友的师父,我是先从混沌学院知道的李善友,因为李善友还是有东西的,所以我对王东岳起步也是非常尊敬的。所以这本书,能读到哪里,能理解多少,尚且不知。我自认为是一个不惑的人了,但网上很多人对王东岳的评价褒贬不一,好的爱死,不好的看不上。所以先读吧,读哪算哪,尽量读完,算是挑战自己吧。对了,作者其实最著名的书是《物演通论》,最著名的理论是递弱代偿。

zhangsir的博客 1841

玄学入门必读科普书籍:朴易天下

灵遁者认为,八字命理和看相虽然有其科学局限性,但是它们所反映的是古人对命运的思考和对未知世界的探索。《朴易天下》是一部收录中国传统易经术数学的作品,上自五千多前的河图洛书易理,下至民国早期术数大家的内容,灵遁者以通俗易懂,逻辑严密的语言为大家呈现。其内容包括:阴阳五行,河图洛书,易经64卦,天干地支哲学,八字命理,八字实战天干地支篇,面相十神论,六爻神数,大六壬预测,小六壬神数,紫微斗数,七政四余,奇门遁甲,风水堪舆等术数内容。科普四部曲分别为:《变化》,《见微知著》,《探索生命》,《重构世界》

灵遁者 2075

21世纪青年人最该阅读的书籍清单

21世纪新青年值得阅读的书籍清单

weixin_51082412的博客 1533

清华大学2008年硕士生招生参考书目录

清华大学2008年硕士生招生参考书目录科目名称 参考书 出版社 作者 601 艺术概论 《艺术概论》 文化艺术出版社 高等艺术院校《艺术概论》出版组 601 艺术概论 《美学概论》 人民出版社 王朝闻主编 6

woolhome的专栏 3264

人民日报书单: 100 本增长见识的好书

读书, 是世界上门槛最低的高贵举动。它改变你的容颜, 丰富你的思想, 提升你的逻辑谈吐。在阅读上花的每一秒, 都会沉淀成将来更好的你。在书香文墨里, 认识世界, 成就自己。这里为大家准备了一份人民日报推荐必读的 100 本书单, 方便大家来挑选想要借阅的图书, 包括历史、自然、科学、艺术等方面。读书是一辈子的事,让阅读成为一种习惯, 让书籍成为诗和远方开卷有益, 莫负好时光小说类《活着》 《红楼梦》 《平凡的世界》《麦田守望者》 《白鹿原》《四世同堂》《百年孤独》 《呐喊》《彷徨》 《张爱玲小说》《骆驼祥子

云满笔记 3475
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