这本书是B.K.S.艾扬格在欧洲各国的演讲结集，书中介绍了瑜伽的基本知识，能让人较快地了解印度瑜伽修行的梗概，感受这位瑜伽大师的学思历程，体会作者一生练习与教学的心得。不论你是瑜伽的门外汉，还是已有瑜伽基础，想再深一层地探索这门整体学问，这本小书都能起到指导作用

无论是新人作者还是资深作家，都会遭遇写作瓶颈期。对此，畅销书作家、资深写作导师詹姆斯?斯科特?贝尔给出的解决方法是：放手写吧，直面自己心中的恐惧、疑虑和眼前的挫折，凭借对写出佳作的热切渴望，让自己深深沉浸在写作这门手艺中。
在本书中，作者结合自身的写作经历，介绍了写出令人难忘的故事并度过有意义的写作生涯的方法。他为想要有所成就的写作者指明了方向，那就是探明读者真正想要的东西，并坚持不懈地学习写作技巧，满怀热情地投身到创作中，直至写出成功的作品。

《述学》一书，综合体现了清代学者汪中的学术成就，如关于经学者有《春秋左氏释疑》《周礼征文》《周公居东证》等文，关于小学者有《释阙》《释童》《释三九》等文，关于诸子学有《墨子序》《墨子后序》《荀卿子通论》等文，皆博学深思、独具卓见之作。而《哀盐船文》《广陵对》《黄鹤楼铭》等篇，则代表了他的文学成就。此次校点，以《四部丛刊》影印道光三年刻本为底本，校以《粤雅堂丛书》本及《重印江都汪氏丛书》所收7卷本，与已有的整理本相比，保持了该书原貌，标点上也力求精确，对推动清代学术研究以及汪中研究必将有所裨益。

本书体现了著名语言学家张普教授过去在应用语言学方面的研究与思考。本书收入的文章以应用语言学内容为主，大体包括语言信息处理、语料库的建立，自幼分词、汉字编码研究、动态语言知识更新、古籍整理的现代化手段等，文章来源的形式有论文、教材、调查报告、评议、书籍前言等。反映了这些领域研究的阶段性成果，具有一定的学术性和历史性价值，也体现了作者这些研究的时代性和前瞻性，对青年学者的学术研究具有很强的指导意义。

本书介绍并分析了当代日本社会中一系列边缘性、非主流的文化和社会现象，如“JK散步”、女仆咖啡店、“神待少女”、虚拟主播等。透过这些现象，作者试图揭示当代日本社会、文化和思想的“零度”，探索重新想象未来的基本条件。全书一方面细致剖析了诸多微观细节，借此解剖日本社会不可忽视的“肌理”，另一方面与日本当代亚文化的有关理论论述展开对话，这些分析不仅可以让读者从另一个角度审视当代日本，也可以为读者了解当代中国、了解我们自身的日常生活提供一个重要的参照。

晚清民国时期的文体学具有典型的过渡特征,其内涵十分丰富。本卷通过对晚清民国文体学史上的重要论著、选本、文话、诗话、词话、讲义等的个案研究，贯联起这一时期文体学发展的主要节点和脉络，通观这一时期不同学术谱系、学术流派、学人圈之间文学观念的碰撞、交锋、纷争和融通，以文献的实证研究为基础，将个案、专题分析与晚清民国社会思潮、文化制度、教育制度、媒体形式、语言形式等相结合，不仅呈现西潮冲击下，传统文体学研究在阐释方式、载体形态等方面所发生的变化，也关注新旧的传承、递嬗和现代转型。

在大国竞争日益激烈的背景下，科技制高点不仅具有显著的经济效应，还在政治和国际关系中发挥着重要作用。当前，围绕科技制高点的战略博弈日益激烈，科技竞争是一个复杂的问题。本书共分为八章，从科技创新的内涵、战略地位、面临的挑战和战略路径等角度出发，系统地分析了中国在新时代背景下，如何通过抢占科技制高点来支撑和引领世界科技强国的建设。同时，还详细阐述了中国共产党在领导科技现代化过程中的特点与优势，以及科技创新如何引领经济高质量发展、支撑全体人民共同富裕、赋能新时代文化建设、促进人与自然和谐共生等多个方面。

本书是一部由文学和艺术门类专家组成的联合团队的协力攻关之作，以10 章规模对中国现代文学理论、文学、网络文学、音乐、舞蹈、戏剧、电影、美术、设计、艺术美学的现代性问题作了贯通性分析，在中国文艺现代性领域展现出跨院系、跨门类和跨学科汇通的学术可能性。本书着力呈现中国文艺现代性在各艺术门类中的特定景致，同时就其在各艺术门类间的共通性作了阐述，力求揭示中国式文艺现代性的独特道路和品格。本书可以成为读者通向文学艺术现代性景观的向导。

本书以海上丝绸之路沿线区域或国家为研究对象，聚焦营商环境、港口发展、语言政策、社会社群等主题，开展基础性和前瞻性研究，全面阐释海上丝绸之路沿线区域国家的地理、历史、文化、经济、政治、社会、法律特征以及与我国文贸交流情况，提出应对各种复杂现实问题的参考方案，是一本独具特色的理论与实践相结合的区域国别研究著作。全书共分为四个部分，第一部分聚焦营商环境、绿色经济、数字经济，第二部分聚焦公共外交与国际传播，第三部分聚焦社会环境与社群生态，第四部分聚焦文明交流互鉴。 本书可作为高等院校国别与区域研

机器学习虽然在改进产品性能、产品流程和推进研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍——计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重点是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积局部效应），以及用Shapley 值和局部代理模型解释单个实例预测。此外，本书介绍了深度神经网络的可解释性方法。本书深入解释并批判性地讨论所有的可解释方法，如它们在黑盒下的运作机制