恨不得抽杨浩、杨铁男和清华大学出版社两个打嘴巴子!

ruihuahan 2005-01-17 09:36:27
花128元买了清华大学出版社出版,杨浩、杨铁男翻译的《C#高级编程》一书,有些地方愣是看不懂。

P169倒数16行:
“把数据作为参数传递,但我们并不是有意识的这样认为,因此传递方法,而不是传递参数这种想法就有些莫名其妙了。”

整段都翻译得让人莫名其妙,这只是其中一句。我们来看看原文:
“We are so used to passing data to methods as parameters, as above, that we don't consciously think about it, and for this reason the idea of passing methods around instead of data might sound a little strange. ”

呵呵!各位,是不是应该扇他们两个嘴巴子!

发誓!再也不买清华的书!
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wwwsq 2005-02-16
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据说wrox的中文版都很烂。
tianwanglaozi 2005-01-18
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偶很少花银子买的
反正有PDF
trnbo 2005-01-18
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召唤有良知的专业人士去翻译外文图书。
强烈BS“飞shi”,“康博”,“邱仲潘”之流。
mba9001 2005-01-18
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红皮书怎么样?
wrox
DeliverGuy 2005-01-18
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原版在哪儿可以下载到???
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支持李建忠,把《.Net框架程序设计修订版》翻译的非常好,还以附言的方式修订作者的错误及想法。。。

抵制非专业人事、没有一定功底的人去翻译
hawk234 2005-01-18
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怎么都是烂书
那大家的C#水平是怎么提高的?
pjhxxy 2005-01-18
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其实你愿望这些“专家”了,根本就不是他们翻译的,只是挂名而已
Alden 2005-01-18
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UP
yiqjounes 2005-01-18
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这说的是不是华语,用的是不是中文....
DeliverGuy 2005-01-18
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原版在哪儿可以下载到???
marszheng 2005-01-18
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hehe, 直接看原版的吧:)
wwwsq 2005-01-18
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cppTrier(修炼ing~~~) 的翻译应该是对的。
YICK 2005-01-18
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是啊,有的书翻译是太差了,只知道赚钱
fly_away 2005-01-18
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Ivony() 和cppTrier(修炼ing~~~) 的翻译谁对?
zipo 2005-01-18
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同情
我也花128元买了那本书
asam2183 2005-01-18
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里面的字,我个个都认识,但连在一起就不明白
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在印度从小就是英语授课
-------你认为这是好事吗,你想学英文可以,别提这中馊主意,一辈子不用英文的人多了
cppTrier 2005-01-18
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“We are so used to passing data to methods as parameters, as above, that we don't consciously think about it, and for this reason the idea of passing methods around instead of data might sound a little strange. ”

我来试着翻译一下吧:

“就像上面所说的,我们已经习惯了通过参数向方法传递数据,以至于常常意识不到我们已经那样做了,也正因为如此,把方法而不是数据来回传递的想法显得有一点古怪。”
DeliverGuy 2005-01-18
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不是说WTO 市场开放了吗????

为什么教育相关的都不开放啊~!!!
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内容概要:本文研究了基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiLSTM-Attention混合模型的风电功率预测方法,采用多变量输入实现单步预测。通过SSA算法对模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了预测的精度与鲁棒性。该混合模型充分融合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时序数据前后依赖关系的建模优势,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力,能够深入挖掘风电数据中复杂的非线性动态特性与时序关联模式。研究在Matlab平台上完成了完整的代码实现,并通过严谨的实验验证了所提方法在风电功率预测任务中相较于传统模型的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法应用或相关领域研究的科研人员、工程技术人员及高年级研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率单步预测,为电网调度决策提供高精度数据支持,提升新能源消纳能力和系统运行稳定性;②为深度学习模型的超参数优化提供一种高效的智能算法应用范例;③作为融合多种先进神经网络结构与元启发式优化算法的综合性研究案例,服务于学术科研复现、技术创新与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解从数据预处理、模型构建、SSA优化流程到结果分析的完整技术链条,重点关注多变量特征选择、网络结构设计细节及注意力机制的实现原理,并可通过替换数据集或调整模型组件来进一步拓展研究深度与应用广度。

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