戰國策【天下皆局】：讀懂《戰國策》，世上再無可懼之局！ (1版)

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【簡介】 ★★★ 名人推薦 ★★★ 「高才秀士，度時君之所能行，出奇策異智， 轉危為安，易亡為存，亦可喜，皆可觀。」——西漢‧劉向 「其文章之奇足以娛人耳目，而其機變之巧足以壞人之心術！」——清‧陸隴其 「《戰國策》、《世說新語》、《左傳》是中國三大說話寶典。」——朱自清 ◎ 讀懂《戰國策》，世上再無可懼之局！ 《戰國策》的主角是來自各個國家的謀臣策士， 他們共同的身分是說客，各自代表不同利益團體的利益。 他們奔走於各個諸侯國之間，反映諸侯國之間尖銳激烈的爭鬥情況。 他們活躍在戰國時期的歷史舞台上，改變各國的力量對比和外交政策， 並且在一定程度上影響歷史的發展趨勢，推動當時歷史的發展過程。 ◎ 《戰國策》——心理揣測×人性洞察×邏輯思維×語言技巧 原本應該是當時歷史主角的各國國君，卻退居二線， 不僅大多自稱以前採取的政策是錯誤的而要聽從說客的計策， 而且他們最終都被說服了。 這也反襯出謀臣策士們高超的心理揣測能力、人性洞察能力、 邏輯思考能力、語言駕馭能力，以及非凡的遊說策略和技巧。 《戰國策》記載的這些謀臣策士為我們提供生動的遊說案例， 我們可以透過這些案例來學習遊說和勸說別人的策略和技巧， 並且在工作和生活中加以靈活運用。 ◎ 《戰國策》——記載縱橫家的一言一行，表現出非凡的語言魅力。 作為中國古代的一部史學名著，《戰國策》為國別體史書。 全書按照東周、西周、秦國、齊國、楚國、趙國、 魏國、韓國、燕國、宋國、衛國、中山國來分國編寫。 《戰國策》主要記述戰國時代的縱橫家的政治主張和策略， 展示戰國時代的歷史特點和社會風貌，是研究戰國歷史的重要典籍。  【目錄】 前言 東周策 西周策 秦 策 齊 策 楚 策 趙 策 魏 策 韓 策 燕 策 宋衛策 中山策  

RAG再深入研究 - 向量資料庫智慧檢索及應用 (1版)

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【簡介】 【書籍特點】 ★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題 ★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異 ★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用 ★分析距離度量失效與高維相似度計算方法 ★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法 ★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能 ★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術 ★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署 ★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索 ★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發 ★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統 ★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量 ★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合 ★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組   【內容簡介】 這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。  【目錄】 ▌第一部分 理論基礎 ►第1 章 為何需要向量資料庫 1.1 大語言模型的缺陷 1.1.1 高維向量表示中的資訊遺失問題 1.1.2 嵌入空間對語義相似度的誤差影響 1.2 高維資料儲存與檢索的技術瓶頸 1.2.1 高維資料的特性與儲存困難分析 1.2.2 高維空間中的「維度詛咒」問題簡介 1.2.3 高效檢索：索引結構與搜尋演算法簡介 1.3 傳統資料庫與向量資料庫的對比分析 1.3.1 傳統資料庫的設計原理與局限性 1.3.2 高維向量檢索在傳統資料庫中的實現困難 1.3.3 傳統資料庫與向量資料庫的性能對比分析 1.4 向量資料庫的優勢 1.5 本章小結 1.6 思考題   ►第2 章 向量資料庫基礎 2.1 向量資料庫的核心概念與基本資料結構 2.1.1 向量資料庫的定義與發展背景 2.1.2 向量資料庫常見的資料結構：倒排索引、圖索引與分區技術 2.1.3 向量資料庫與傳統資料庫邏輯對比 2.2 特徵提取與向量表示：從資料到高維座標系 2.2.1 特徵提取的基本方法 2.2.2 嵌入向量生成 2.2.3 資料前置處理對向量品質的影響 2.3 高維空間特性與「維度詛咒」問題解析 2.3.1 高維空間中的稀疏性與資料分佈特性 2.3.2 距離度量的退化：歐幾里得距離與餘弦相似度 2.3.3 維度詛咒：降維與索引最佳化 2.4 本章小結 2.5 思考題   ▌第二部分 核心技術與演算法原理 ►第3 章 向量嵌入 3.1 靜態向量嵌入 3.1.1 傳統詞向量模型：Word2Vec 與GloVe 3.1.2 靜態嵌入的局限性：語義多義性與上下文缺失 3.1.3 靜態向量嵌入在特定領域的應用 3.2 動態向量嵌入 3.2.1 動態詞向量的生成：BERT 與GPT 的嵌入機制 3.2.2 動態嵌入的優勢：上下文敏感性與語義一致性 3.2.3 動態向量嵌入的即時生成與最佳化 3.3 均勻分佈與空間覆蓋率 3.3.1 高維向量分佈分析 3.3.2 嵌入向量的均勻性測量方法 3.3.3 空間覆蓋率對檢索性能的影響 3.4 嵌入向量最佳化 3.4.1 主成分分析與奇異值分解的降維應用 3.4.2 t-SNE 與UMAP 降維技術 3.4.3 降維對嵌入語義保留與性能的權衡分析 3.5 本章小結 3.6 思考題   ►第4 章 向量相似性搜尋初步 4.1 基於暴力搜尋的向量相似性檢索 4.1.1 暴力搜尋的原理與實現 4.1.2 暴力搜尋最佳化 4.2 歐幾里得距離與餘弦相似度 4.2.1 距離與相似度的數學定義 4.2.2 不同相似度指標的適用場景分析 4.3 向量搜尋的精度與召回率 4.3.1 精度、召回率與F1 評分的計算方法 4.3.2 向量搜尋性能提升方案 4.4 本章小結 4.5 思考題   ►第5 章 分層定位與局部敏感雜湊 5.1 HNSW 的核心原理：圖結構與分層搜尋路徑最佳化 5.1.1 基於圖結構的近鄰搜尋模型 5.1.2 分層搜尋路徑的建構與更新 5.1.3 HNSW 索引時間複雜度分析 5.2 局部敏感雜湊的設計與性能調優 5.2.1 雜湊函式的設計與向量分區原理 5.2.2 LSH 桶化與參數調優 5.2.3 LSH 的記憶體佔用與計算性能分析 5.3 HNSW 與LSH 的具體應用 5.3.1 HNSW 在推薦系統中的應用 5.3.2 LSH 在文字和影像檢索中的應用 5.3.3 HNSW 與LSH 的組合應用：多模態檢索實例 5.4 本章小結 5.5 思考題   ►第6 章 LSH 搜尋最佳化 6.1 BallTree 演算法的工作原理 6.1.1 BallTree 的節點分割與索引建構 6.1.2 BallTree 查詢過程與複雜度分析 6.2 Annoy 搜尋演算法 6.2.1 Annoy 的索引結構設計與分區原理 6.2.2 Annoy 在大規模向量檢索中的性能最佳化 6.3 隨機投影在LSH 中的應用 6.3.1 隨機投影的數學基礎 6.3.2 隨機投影在高維資料降維與檢索中的實際應用 6.3.3 隨機投影在人物誌降維與檢索中的應用 6.4 本章小結 6.5 思考題   ▌第三部分 工具與系統建構 ►第7 章 相似性測量初步 7.1 從曼哈頓距離到切比雪夫距離 7.1.1 曼哈頓距離的幾何意義與公式推導 7.1.2 切比雪夫距離在棋盤模型中的應用 7.1.3 不同距離度量的適用場景分析 7.2 相似性測量的時間複雜度與最佳化 7.2.1 向量間距離計算的時間複雜度分析 7.2.2 減少距離計算的分區最佳化技術 7.2.3 並行化與硬體加速在相似性測量中的應用 7.2.4 廣告分發系統案例：基於相似性測量的高效推薦 7.3 本章小結 7.4 思考題   ►第8 章 測量進階：點積相似度與雅卡爾相似係數 8.1 點積相似度測量 8.1.1 點積相似度測量實現 8.1.2 點積相似度在推薦系統中的應用案例 8.1.3 點積相似度在醫療領域的應用案例：患者治療方案匹配 8.2 雅卡爾相似係數在稀疏向量中的應用 8.2.1 稀疏向量的構造與稀疏性分析 8.2.2 雅卡爾相似係數案例分析 8.2.3 基於雅卡爾相似係數的犯罪嫌犯關係網絡分析 8.3 跨模態醫療資料相似性分析與智慧診斷系統 8.4 本章小結 8.5 思考題   ►第9 章 中繼資料過濾與犯罪行為分析系統 9.1 中繼資料與向量檢索 9.1.1 中繼資料在混合檢索中的作用 9.1.2 中繼資料標籤的定義與標準化 9.1.3 智慧多條件推薦系統 9.2 多條件檢索實現 9.2.1 多維度條件組合檢索 9.2.2 基於中繼資料優先順序的排序演算法 9.2.3 基於中繼資料的酒店智慧化推薦案例分析 9.3 中繼資料索引的建構與最佳化 9.3.1 中繼資料索引建構 9.3.2 動態中繼資料的更新與重建 9.4 即時檢索與中繼資料快取 9.4.1 基於快取的高性能檢索架構 9.4.2 中繼資料快取失效與一致性管理 9.5 基於中繼資料的犯罪行為分析與即時預警系統 9.5.1 模組開發劃分 9.5.2 逐模組開發 9.5.3 犯罪分析與預警系統綜合測試 9.6 本章小結 9.7 思考題   ►第10 章 FAISS 向量資料庫開發基礎 10.1 FAISS 庫的安裝與快速上手 10.1.1 FAISS 初步開發以及CPU、GPU 的版本差異 10.1.2 載入資料與基本查詢範例 10.2 基於FAISS 的索引建構與參數調整 10.2.1 不同索引類型：Flat、IVF 與HNSW 10.2.2 參數調整對搜尋精度與速度的影響 10.3 大規模向量搜尋的分片與分散式實現 10.3.1 資料分片與動態分片 10.3.2 基於分散式框架的FAISS 部署 10.4 FAISS 中的記憶體最佳化與GPU 加速 10.4.1 壓縮索引與量化技術 10.4.2 多GPU 的並行處理 10.5 本章小結 10.6 思考題   ►第11 章 Milvus 向量資料庫開發基礎 11.1 Milvus 的架構設計與功能模組解析 11.1.1 Milvus 的初步使用及叢集架構與元件通訊 11.1.2 資料分區與高可用設計 11.2 使用Milvus 進行向量插入、檢索與過濾 11.2.1 向量資料前置處理與批次插入 11.2.2 複雜查詢準則實現 11.3 Milvus 的索引類型與性能調優 11.3.1 索引類型的選擇與適用場景分析 11.3.2 並行最佳化與索引更新 11.4 Milvus 在企業級應用中的部署與擴充方案 11.4.1 基於容器化的高可用部署 11.4.2 動態擴充與監控整合方案 11.5 本章小結 11.6 思考題   ▌第四部分 實戰與案例分析 ►第12 章 基於FAISS 的自動駕駛泊車資料檢索系統 12.1 項目背景介紹 12.1.1 系統架構 12.1.2 應用流程 12.1.3 案例特色 12.2 模組劃分 12.3 模組化開發 12.3.1 資料前置處理模組 12.3.2 向量生成模組 12.3.3 索引建構與儲存模組 12.3.4 即時檢索模組 12.3.5 動態更新模組 12.3.6 系統監控與最佳化模組 12.4 系統綜合測試 12.5 API 介面開發與雲端部署 12.5.1 API 介面開發 12.5.2 雲端部署完整系統 12.6 本章小結 12.7 思考題   ►第13 章 基於語義搜尋的向量資料庫開發實戰 13.1 語義嵌入生成與最佳化 13.1.1 使用預訓練模型生成語義向量嵌入 13.1.2 動態分詞與文字前置處理 13.1.3 領域微調技術 13.2 建構向量索引與語義檢索框架 13.2.1 選擇合適的向量索引類型 13.2.2 建構Milvus 向量索引 13.2.3 語義向量檢索與關鍵字過濾 13.2.4 結合中繼資料與篩選條件實現多維度語義搜尋 13.3 語義搜尋系統的性能調優 13.3.1 GPU 加速最佳化檢索 13.3.2 批次查詢與非同步IO 技術 13.3.3 實現基於分散式架構的語義搜尋系統 13.4 企業級語義搜尋應用整合與部署 13.4.1 建構語義搜尋RESTful 介面 13.4.2 使用Docker 與Kubernetes 實現語義搜尋系統的容器化 13.4.3 日誌監控與錯誤診斷模組 13.4.4 基於語義搜尋的文件檢索系統集成與部署 13.4.5 大型圖書館圖書檢索的測試案例 13.5 本章小結 13.6 思考題          

久炎成癌：別再恐懼癌症，真正危險的是你忽略的慢性病 (1版)

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【簡介】 　　• 現代醫學的最新研究指出，癌症並非突如其來的絕症。 　　• 癌症其實源自長期的慢性發炎、免疫失衡與代謝紊亂。 　　• 引導讀者從恐懼走向理解，從被動應對轉為主動預防。 　　• 建立可於日常生活實踐的健康管理，重建身體主導權。 　　癌症不是死亡的宣告，而是身體發出的求救訊號。癌症也不是外來的敵人，而是身體失調後的警訊。它是一場長期的慢性失衡，是我們生活方式、環境與情緒壓力的鏡像。本書以科學與理性的視角，說明疾病背後的邏輯──從慢性發炎到免疫紊亂，從環境毒素到體內自癒機制，引導讀者一步步重建健康自主力。 　　理解癌症，就是理解生命本身。唯有理解，才能預防；唯有不懼，才能真正戰勝。 　　第一章｜癌症是一種慢性病 　　從發炎的角度重新解讀癌症。 　　第二章｜新冠讓癌症變多了 　　新冠病毒不僅影響呼吸道，也改變免疫系統與血管健康。 　　第三章｜自癒力：身體自帶的醫生 　　透過休息、運動、飲食與情緒管理，啟動身體自癒力。 　　第四章｜體型決定罹癌機率？ 　　探討體型與代謝如何影響癌症風險。 　　第五章｜降低罹癌風險 　　減少塑化劑、微型塑膠、重金屬與農藥暴露，可維持內分泌與免疫平衡。 　　第六章｜癌症不是絕症 　　展示中西醫結合如何將癌症轉為可控制的慢性病，提高存活率。 　　第七章｜癌症是一種「1/3病」 　　1/3可預防、1/3可及早治療、1/3可長期共存。 【目錄】 Chapter 01：癌症是一種慢性病 1.1. 重新認識癌症 1.2. 細胞因子風暴與癌症 1.3. 管控發炎是預防癌症的關鍵 1.4. 發炎與癌症的深層關係 1.5. 從炎到癌，到底有多遠？ 1.6. 腫瘤發炎的標記 1.7. 高血壓是更嚴重的「癌症」 1.8. 用氧氣殺死癌細胞 Chapter 02：新冠讓癌症變多了 2.1. 癌症：意想不到的新冠後遺症？ 2.2. 疫情中受到創傷的血管 2.3. 免疫系統被新冠長期改變了？ 2.4. 被新冠破壞的腸道菌群 2.5. 長新冠：你真的痊癒了嗎 2.6. 長新冠意味著什麼？ Chapter 03：自癒力：身體自帶的醫生 3.1. 自癒力：自體免疫的能力 3.2. 自癒力的強大功能 3.3. 癌症是生命演化的必然 Chapter 04：體型決定罹癌機率？ 4.1. 個子高更容易罹患癌症嗎？ 4.2. 罹癌風險與體型大小有關係嗎？ 4.3. 不同物種，罹癌機率不同？ Chapter 05：降低罹癌風險 5.1. 罹癌風險，人為可控？ 5.2. 塑化劑與癌症的風險 5.3. 常見的幾類塑化劑 5.4. 塑化劑是否會致癌？ 5.5. 微型塑膠的致癌危機 5.6. 微型塑膠的深層健康問題 Chapter 06：癌症不是絕症 6.1. 癌症不等於不治之症 6.2. 乳腺癌：女性好發癌症 6.3. 中醫視角下的乳腺癌 6.4. 乳腺癌的防範與預後 Chapter 07：癌症是一種「1/3病」 7.1. 認識癌症的「1/3」 7.2. 中國VS美國，癌症治療異同 7.3. 放射治療的技術更新 7.4. 中美乳腺癌治療差在哪？ 7.5. 癌症年輕化，到底怎麼回事？ 7.6. 90後相比70後罹癌風險更大？ 7.7. 有效對抗癌症：備受矚目的6大創新療法 7.8. 阿斯匹靈抗癌的「陷阱」 7.9. 為什麼很多癌一查就是晚期？ 7.10. 預防癌症，我們能做什麼？