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西南联大历史通识课
作者:吴晗、雷海宗、张荫麟、傅斯年、胡适著 出版:天津人民出版社 日期:2022-11-01 《西南联大历史通识课》一书按通览与专讲纵横史学。共两个部分:以联大必修课教授雷海宗的“中国通史”为主,再增设教授专题专讲。专讲共摘选五位西南联大教授的名篇,以点代面,还原历史的性情与温度。如此编排,既能有两位老师的篇章互文成趣,多层次启发读者,又能保持作者独立性和阶段的系统性。 ... |
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西南联大日月长(朱自清的踪迹)
作者:陈武|责编:金硕\\刘华夏 编 出版:中国文史出版社 日期:2023-03-01 朱自清先生进入清华后,学问日进,声望渐高,如鱼得水,成为清华园的中坚力量。清华大学南迁,朱自清先生也开始了他长达九年的西南联大教学生涯。本书重点介绍了朱自清先生在西南联大时的教学生活、创作研究、师友之谊、家庭漂泊、穷困挣扎、思想信念等。读者可以跟随作者的笔触,走近文学巨人——朱自清,加深对他的了解和认识。 ... |
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西南联大哲学通识课
作者:冯友兰 胡适 汤用彤著 出版:天津人民出版社 日期:2022-11-01 西南联大多元自由的学术、教学环境,为师生提供了成长和发挥的巨大空间;西南联大开创的中国通识教育系统,创造了教育神话,为中国教育现代化奠定了基础。 《西南联大哲学通识课》按历史顺序共分7个部分:胡适先生讲“哲学概说”“诸子哲学”,冯友兰先生讲“汉代儒学”,汤用彤先生讲“魏晋玄学”和“隋唐佛学”,冯友兰先生讲“宋明理 ... |
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我们的西南联大.求知卷(离乱弦歌)
作者:梅贻琦 著 出版:中国文史出版社 日期:2023-04-01 西南联合大学是中国抗日战争开始后高校内迁设于昆明的一所综合性大学,由国立北京大学、国立清华大学、私立南开大学合并组建而成。西南联大保存了抗战时期的重要科研力量,培养了一大批卓有成就的优秀人才,为中国和世界的发展进步作出了杰出贡献。 本书收录了梅贻琦、朱自清、吴晗等一众联大师生的回忆文章40余篇,全面记录了抗战时期西南联 ... |
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西南联大逻辑通识课
作者:金岳霖、殷海光著 出版:天津人民出版社 日期:2023-10-01 西南联大多元自由的学术、教学环境,为师生提供了成长和发挥的巨大空间;西南联大开创的中国通识教育系统,创造了教育神话,为中国教育现代化奠定了基础。 《西南联大逻辑通识课》是中国逻辑学开山宗师金岳霖教授与其得意门生殷海光教授二人教学与研究的结晶。金岳霖教授重点讲解逻辑作为认识和表述世界的准绳,有让生活免于混乱和盲目的重 ... |
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西南古代民族关系史稿
作者:刘复生 著 出版:上海古籍出版社 日期:2020-12-01 中国西南自古以来就是多民族的聚居区,族类众多,支系(或族群)纷繁,地理环境复杂,历史上具有远离政治中心的边缘特点。西南民族族类众多,历史上迁徙频繁,冲突和融合交织,民族关系及其演变十分复杂。本书研究对象以《史记》所载西南夷列传和《后汉书》所载南蛮西南夷列传为主,涉及地域包括今四川、重庆、云南、贵州、湖南以及鄂西、广西等 ... |
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西南联大二十五讲
作者:吴宝璋 出版:云南人民出版社 日期:2017-10-01 国立西南联合大学,简称西南联大,是中国抗战时期在云南昆明,由DANG*当时的国立北京大学、国立清华大学及私立南开大学共同组成的一所大学,前身为国立长沙临时大学。西南联大自1938年4月2日正式更名,5月4日正式开课,直至1946年5月4日宣布结束,设立时间共8年整。它在办学的8年中,毕业学生2000 ... |
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日常的弦歌:西南联大的回响(王尧作品)
作者:王尧 出版:译林出版社 日期:2023-01-01 西山苍苍,滇水茫茫。仅存八年的“国立西南联合大学”是现代中国高等教育史上的高峰,关于它的著述亦弥漫着传奇色彩。王尧另辟蹊径,于日常生活中聆听弦歌,在历史回响中抵达现场,西南联大于是有了一个全新的讲述。 “三驾马车”梅贻琦、蒋梦麟、张伯苓,大师巨匠陈寅恪、冯友兰,名士风骨朱自清、闻一多、郑天挺……作者回到困境、欢愉、黑 ... |
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西南联大美学通识课
作者:朱光潜、朱自清著 出版:天津人民出版社 日期:2022-11-01 《西南联大美学通识课》是联大美育的直接遗产,由朱光潜、朱自清两位大师的讲义和学术成果组成,其中包括美学大师朱光潜对美感来源、美的创造与欣赏的系统性论述,以及文学大师朱自清对文艺美学的专门论述。 ... |
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福建辛亥革命图略
作者:福建省政协文史和学习委员会,中国国民党革命委员会福建省委员会 出版:福建人民出版社 日期:2016-11-01 本书以图片的形式,反映了辛亥革命前福建省在列强与封建势力压迫下的民不聊生与民怨沸腾的社会背景,以及新的社会力量的萌芽、发展、爆发,展现了革命志士为国为民而奔波、献身的伟大情操,描述了辛亥革命爆发后,福建志士在省外的起义活动、福建省内的举义与响应,以及福建参与建立、维护和巩固共和的积极作为。 ... |
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长子西南呈西周墓地综合研究
作者:山西省考古研究院 编 韩炳华 主编 出版:上海古籍出版社 日期:2022-08-01 山西省历史文化悠久,省内留存有大量的文化遗迹。西周时期,晋国是重要的封国,山西境内还存在其他小的邦国。西南呈村是山西省长治市长子县西南的一个村庄。山西省考古研究所于2012年秋开始到2016年夏对这里发现的西周墓地进行了三次发掘,发掘了一批西周墓葬和马坑。本书对此次发掘的西周遗迹的综合研究,既有传统的器物形式研究,也有 ... |
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在西南联大(典藏汪曾祺)
作者:汪曾祺 著 出版:文化发展出版社 日期:2021-07-01 《在西南联大》记录了汪曾祺在西南联大的生活,以及与同学、师长之间的故事。汪曾祺是沈从文先生的学生,在西南联大读过书,也在昆明教过书,除家乡高邮和北京外,这是他一生待得长的地方。这七年,在他的人生中留下了深深的烙印,他曾说:“我要不是读了西南联大,也许不会成为一个作家,至少不会成为一个像现在这样的作家。” 在此后的人生中 ... |
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学习科学与技术
作者:李艳,陈娟娟 出版:浙江大学出版社 日期:2024-11-01 本书主要介绍国内外学习科学与技术领域的经典研究成果,重点介绍当前国际学习科学领域的核心概念及重要研究发现、多媒体学习理论、有代表性的学习技术、学习科学研究方法和国内外主要研究组织、学习评估以及未来的学习等主题。本书将主要包括八章节的内容:学习科学的基础、学习技术概述、多媒体学习理论、学习科学研究方法、学习设计与学习工程 ... |
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西南联大求学日记
作者:许渊冲 出版:中译出版社(原中国对外翻译出版公司) 日期:2021-01-01 书为许渊冲先生在国立西南联合大学求学期间(1938-1943)所写的日记,记述了他早年从师问道、读书交友乃至思想成长的轨迹,也是*公开发表的西南联大学生日记,具有宝贵的史料价值。 日记内容详实丰富,涉及上课考试、读书思考、从军、交友恋爱等诸多方面,以及与朱自清、闻一多、冯友兰、钱锺书、吴宓、杨振宁等师长同窗的交往, ... |
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西南联大教育救国
作者:李红英 出版:云南人民出版社 日期:2022-01-01 “教育救国、读书报国”,这是西南联大鲜明的爱国底色。抗战时期,西南联大师生时刻不忘国之使命,在艰苦卓绝的环境中存续教育命脉,矢志文化教育救国图存,谱写了文化抗战史上的卓越篇章。本书从“爱国三问”、中国教育史上的长征、从停课赏雨到天地课堂、“不得了”与“了不得”、从乡土中国到贞元六书、编字典的物理教授、何妨一下楼主人、滇 ... |
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西南联大诗词课
作者:闻一多 等 出版:天地出版社 日期:2021-11-01 西南联大的通识教育深刻地影响了中国的一代学者,为他们所创造的成就奠定了深厚的基础。本套图书力图通过在西南联大担任过教授的15位大师的优质文章,从多个角度呈现西南联大通识课的面貌,并展现西南联大的学术风采,以及朱自清、冯友兰、陈寅恪等诸位大师的教学风格和人格修养。这些文章都是大师们在各自擅长领域所写下的,从中不但能看到大 ... |
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可信机器学习
作者:[美]库什·R.瓦什尼[Kush R. Varshney]著 出版:清华大学出版社 日期:2024-12-01 可信机器学习是机器学习的重要部分,是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终,全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念;第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念和解决方法;第三部分 ... |
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教师学习论
作者:汤丰林 出版:北京师范大学出版社 日期:2024-08-01 本书基于我国基础教育高质量发展和深化精准培训改革的时代背景,探寻教师学习视域的中国特色教师发展路径。本书基于教师学习的理论视角,对教师学习的内容、方式、情境等核心议题进行深入分析,关注教师的学习动机与学习转化,重点探讨教师学习共同体与学习生态系统建构,并在教师学习现状分析的基础上提出促进教师学习与发展的有效策略。本书为 ... |
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机器学习
作者:主编:严晓东 副主编: 陈华 王 出版:高等教育出版社 日期:2024-10-01 本书深入浅出地介绍了机器学习与大数据分析的核心方法,包括无监督学习、监督学习、稀疏学习、深度学习、集成学习及增量学习六大部分。书中不仅注重理论推导,还通过丰富的插图和实例直观解释原理。同时,提供R与Python两种语言的实现方法,方便读者实操练习。书中数学符号与公式详尽,文字解释直观,数学推导细致,使得复杂原理变得易于 ... |
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联邦学习
作者:[美]海科·路德维希[Heiko Ludwig]娜塔莉·巴拉 出版:清华大学出版社 日期:2025-03-01 《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。 联邦学习(Federated Learning,FL)是一种机器学习方法,其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留,不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案,适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据 ... |
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