这本书的价值,远不止于其学术上的严谨。作为一名对中医感兴趣的业余爱好者,我发现它为我打开了一个全新的视角。书中不仅仅是关于疾病的论述,更是关于生命、关于人体内在平衡的深刻洞察。《金匮要略》所倡导的“审证求因,亡羊补牢”的理念,在作者的解读下,得到了淋漓尽致的体现。我尤其对其中关于“情志致病”的论述印象深刻,这在现代医学中也越来越被重视。书中的案例分析,也让我对中医的临床应用有了更直观的认识。那些曾经遥不可及的古老方剂,在作者的笔下,变得鲜活起来,仿佛能看到古人在临床实践中,如何凭借智慧与经验,为患者解除病痛。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种精神的熏陶,让我对中医的博大精深有了更深层次的理解。
评分拿到这本书,我首先被它的装帧所吸引,简洁而有质感,仿佛预示着内容之精良。翻开书页,映入眼帘的是密密麻麻的文字,但丝毫不会让人感到枯燥。相反,每一个字、每一句话,都透着一股严谨的治学态度。《金匮要略》作为中医的经典名著,其内容博大精深,而这本书的出现,无疑是对这部经典的一次重要梳理与注解。作者在“广注”部分,对原文的解释鞭辟入里,对涉及的病理、方药都进行了深入浅出的阐述,让原本晦涩难懂的医学理论变得通俗易懂。我尤其喜欢书中对于一些疑难病症的分析,作者能够从多个角度进行解读,并结合现代医学的视角进行补充,这使得这本书具有很强的现实指导意义。它不仅是一部学术著作,更是一本能帮助我们提升健康素养的实用指南。
评分这本书的封面设计古朴典雅,散发着历史的厚重感,正如书名《金匮要略广注校诠》所预示的那样,它承载着中医经典《金匮要略》的深厚底蕴。我作为一个对传统医学充满好奇的普通读者,翻开这本书,首先感受到的是一种严谨的学术氛围。书中的注释详尽,校勘精细,仿佛一位循循善诱的老师,带领我一点点地解读古籍中的奥秘。对于书中提到的每一个病症、每一个方剂,都能找到溯本追源的依据,让人不由得对其学术价值肃然起敬。同时,书中的篇章结构清晰,脉络分明,即使是初学者也能从中找到学习的路径。那些晦涩难懂的古文,在作者精心的注解下,变得生动形象,易于理解。这不仅仅是一本书,更像是一座桥梁,连接着古人的智慧与现代人的求知欲。我尤其欣赏作者在校勘上的细致入微,对于不同版本之间的差异,都能一一列举,并给出自己的见解,这为我们深入理解原著提供了宝贵的参考。
评分阅读这本书的过程,仿佛置身于一个古老而充满智慧的医学殿堂。书中所展现的不仅是对《金匮要略》原文的解读,更是一种对中医精髓的传承与发扬。《金匮要略》本身就是一部集大成的著作,而这本书的出现,则让这部经典的光辉更加璀璨。作者在“广注”部分,不仅对原文的字词句进行了详细的考释,更深入地阐述了其背后的病机、治法以及临床应用。每一次阅读,都能从中获得新的体悟。对于书中提及的某些疑难杂症,其分析的角度新颖独特,令人茅塞顿开。我尤其喜欢书中那种探究式的写作风格,作者并非简单地罗列知识,而是引导读者去思考,去分析,去建立自己对中医理论的理解框架。这对于培养独立思考能力至关重要。而且,书中的排版和字体都恰到好处,长时间阅读也不会感到疲劳。
评分这本书就像一位饱学之士,娓娓道来,句句珠玑。初读时,可能会被其深厚的学术底蕴所震撼,但随着阅读的深入,你会发现其中蕴含着的是一种温润如玉的智慧。作者在“校诠”部分,对于原著的勘误与订正,力求严谨,这本身就是一种对医学的尊重。而“广注”则如同细密的雨露,滋养着我们对中医理论的理解。我特别欣赏书中对于辨证论治的详尽阐述,这正是中医的精髓所在。作者通过对一个个病案的剖析,展示了中医是如何通过“望闻问切”四诊合参,来把握疾病的本质,并制定个性化的治疗方案。这让我深刻认识到,中医并非是僵化的条文,而是充满活力的动态医学。这本书不仅能够满足研究者的需求,对于普通读者来说,也是一部极具启发性的读物。
评分比想象的厚很多,定价颇高,不过折扣算下来还不错。主要是看重舒驰远,这位曾经给郑钦安做注。看介绍说《金匮要略广注》,可比诸和氏之璧,一经医家慧眼识之,必被视为珍宝而怀揣之。又可比诸丰城之剑,一经医家妙手得之,必被视为利人济物之神器而持用之。堪称为仲景学之佳作,《金匮》注之珍品。习医者研读之,定能抉灵兰之秘典,可望起凋敝之沉疴。不过医书还得慢慢看呐。
评分中医临床参考用书,值得购买。
评分重内容,重质量!!!
评分本人对于名人自传的一贯态度谨慎,开复的也不例外。曾经只翻过几页《墨迹》(曾子墨自传)和《千里之行》(朗朗自传),便已让我不忍再睹。前者以自己不可复制的“聪明智慧”走出了一条大众不可触及的成功之路,还装淡然的写书告之大众;后者则夸张的,用自己满是痛苦打骂的具有中国特色的音乐铸才之路,自我催眠,在终于杀初一条血路来之后,还要洗脑般的感谢这种教育方式为自己带来的益处。在我看来,这两种名人传记,除了能用版税让自己的腰包更加充实以外,不具有针对大众的引导意义,可怜多少年轻人和望子成龙的家长看着他们在大众媒体中的光鲜亮丽,纷纷掏钱买书,最后换来的是一个自己永远无法达到的梦境,还要慨叹:他们真牛阿。还好,开复不是这样。和书店的比较过了,应该是正版图书。价格可以,购买方便,送货上门,网购就是好,我一下买了好几本书。,有你陪伴,真好!不错,很喜欢。买书还来京东,印刷很精美,正版书籍,价格有折扣惠,送货快, 当你心情愉快时,读书能让你发现身边更多美好的事物,让你更加享受生活。读书是一种最美丽的享受。“书中自有黄金屋,书中自有颜如 玉。”
评分看到那么多人在怀念、追忆、为你的去世不能释怀,我只想说:真的要向你致敬的话,就是最起码要做到上面所说的这些;但我觉得第一条很难做到,其他的几条其实每个人都有选择能够做到的机会,只不过大部分人放弃了这些机会罢了。而第一条,我觉得,其实你也没有做到,“改变世界”这个词,在我的概念中,我所在的国家近百年来,只有两个人做到了,一个姓孙,一个姓毛。至于说你创建了苹果、成立皮克斯工作室,研制出了苹果电脑和iphone,我觉得这些都还不算改变世界——因为就算没有苹果,诺基亚和智能手机本身也会慢慢进化,只不过可能多花几年、几十年的时间,因为未来的趋势是不会变的,只是你看到未来,自己赶在他们前面,超过他们罢了。所以,我觉得“改变世界”是一件很难的事,历史上改变世界的人就那么几个,但我赞同你说的要“与众不同”,要去做很多人做不到的事——即使不能改变世界,但至少要做自己想做的事! 你英年早逝,却非碌碌一生,而是建树颇多,最终令众人欣赏,你此生做到了你说的那些,也应是了无遗憾了。你离开这个世界之后,这个世界还在不断变化,这个时代很多人都没有经历过的大萧条已经来临,然而危机与变革随时都仍存在。我相信,这个世界对追求创新,追求完美存有执着的人,依然还有很多,他们还会创新创造更多有趣的东西,给人们带来新奇和愉快的体验,因为你已经为很多人,树立了一个榜样:一个相信自己,坚持自己,一个与众不同的榜样前阵瞎忙,攒了一批书没能看,这两天偷闲,先把开复的自传看完。开复是个真诚的人,只有真诚的人的文字,才能让我作为睡前读物。读毕,新想法不多,但仍愿意付诸笔端,算是做个读书笔记吧。
评分说没货,退的款现在都还没收到,我还有什么可说的呢
评分速递神速 正版!!!!!!!!!!!
评分中医临床参考用书,值得购买。
评分大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。
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