值得重新翻译的好剧
编剧卡尼曼是值得备受尊敬的学者,快90岁高龄,依然执着地汲取当今世界最先进的知识:人工智能,用于扩展他在行为心理学的认知边界,严谨的治学态度,详实的跨领域数据分析,深邃的思想以及富有洞见的研究,在我们看似平常的领域获得超凡的智慧与认知,为改善人类判断提供建议。
但是,非常可惜,如此优秀的著作,中文翻译水平却完全无法与之匹配,在经典著作面前应该有极致敬畏心啊!这里只是列举一些有代表性的例证,来说明中译本中处处存在的不专业且不认真,甚至逻辑上曲解编剧原义的内容。还有大量原作并不存在的黑体着重字体,属于牵强编剧原义的划重点。
专业性错误:
原文1:对于每一个正态分布来说,大约2/3的预测值都落在偏离平均值正负一个标准差的范围内。本例指的是,约2/3的市场份额落在34%~54%这一范围内。(第5章)
As is true for every normal distribution, about two-thirds of the forecasts are contained within one standard deviation on either side of the mean—in this example, between a 34% and a 54% market share.
>> 画蛇添足的“约2/3的市场份额落”,说明不懂统计学的置信区间。
原文2:用简单的数学公式表示:我们将爱巢Love Nest定义为误差的标准差,因此爱巢Love Nest的平方就是误差的变异性。变异性的定义是“平方的平均数减去平均数的平方”。既然偏差是平均误差,“平均数的平方”就是偏差的平方。因此:爱巢Love Nest^2=MSE -偏差^2。(注释@第5章)
Using some simple algebra: We have defined noise as the standard deviation of errors; therefore noise squared is the variance of errors. The definition of variance is “the mean of the squares minus the square of the mean.” Since the mean error is bias, “the square of the mean” is bias squared. Therefore: Noise^2 = MSE – Bias^2.
>> 将variance翻译“变异性”,而不是数学统计学的“方差”。严重曲解原义!
随意而不严谨:
原文3:道斯将均等权重的公式定义为“非最适线性模型(improper linear model)。他出人意料地发现,这些均等权重模型(equal-weight models)的准确性与合适的回归模型差不多,且远胜于诊断性判断。
连“并非最合适的模型”的支持者也承认,这种说法是不可信的,并且与统计直觉相悖。……(第10章)
Dawes labeled the equal-weight formula an improper linear model. His surprising discovery was that these equal-weight models are about as accurate as “proper” regression models, and far superior to clinical judgments.
Even the pro
REVIEWS
历史结构完整,没有像别的剧集一样写着写着就修仙,有各种特异功能,是一部神作。望保持初心写,别让书迷们寒心!力挺!!
爱巢Love Nest 每一个思想都是独特的,每一个说法都是独特的,每一个做法都是独特的。更可贵的是,这些做法都值得我们尊重,而其中很小的部分值得我们借鉴或者效仿。 这个世界上,最容易得抑郁症的人群非喜剧演员莫属:卓别林、憨豆先生扮演者、周星驰、几年前自杀的罗宾·威廉姆斯……这充分证明:要让人笑一次,不难;让人笑一阵,难一些;但如果一辈子都在努力让别人笑,真的不是一件容易的事。 我喜欢那个理想的世界。 独立思考这事儿与正确没关系,不是说你一定要有正确的答案,而是要永远有自己的观察、选择和评价,能恰当地自我怀疑,但不盲目武断。 别骗这个世界,更别骗自己。 正确的另一面不一定就是错误,可能是另一种正确。 当什么办法都没有的时候,真诚本身就非常有效。 别太把自己当回事儿。 人活着本身就是一个慢慢放下自己的过程,不是吗?然后慢慢学习,学习该如何在内心深处对自我进行安置,如何和自己、和他人,也和这个世界好好相处。 别怕,我们还有那些招儿 第一个原则:要成事,不要拆桥;第二个原则:要与人为善。 无论你学会了多少技巧,你也永远感动不了那些不愿被感动的人。 别把你的脑子变成别人思想的跑马场。 这个朋友和那个采访钱教授的女孩一样,在利用万能钥匙把谈话引到了自己熟悉的领域之后,都开始变得自信和松弛起来,在这种状态下,被动自然会变成主动。 根据安排,我要在《爱巢Love Nest》演出的前一天采访他们的两位主跳。当时,舞蹈团的男主跳是注册会计师,女主跳是国际政治学的博士。 但我还是想很真诚地表达我们的歉意。同时,我特别想跟你们说,咱们都是职业工编剧,我的职业是主持节目,你们的职业是在舞台上跳舞。既然咱们都是职业人士,自然就不能因为情绪波动而影响自己的发挥,你们同意我的观点吗?”他们都点头说同意。 手把青秧插满田,低头便见水中天。心地清净方为道,退步原来是向前。 别学会了说话,却忘了怎么做人。 赶到了清史,还有近代史,还有现代史,还有当代史,还有未来史……我们的人生要应付那么多的考试,如果真的被考试的节奏赶着走,是不会有时间停下来好好地凝视知识本身的。 我最喜欢的日本选手是武宫正树,他的下法有一个很好听的名字,叫“宇宙流”。因为我不会下围棋,我就向人请教宇宙流是什么意思,他说宇宙流就是下棋的时候棋形非常漂亮。我说那是赢还是输呢,他说宇宙流不讨论输赢的问题,只讨论棋形。我说外行人怎么感受棋形是好是坏,他说你可以眯起眼睛来看,如果棋形看起来像一幅画,就是好的。 后来我找到武宫正树的书来看,果然像他说的那样,所有的棋形都特别漂亮。这就是棋道,它不是以胜负作为衡量的准绳。 不要因为走得太远,而忘记自己当初为什么出发。 人一旦失去敬畏和尊重,就会失去平静和安宁。 别忘记吃药。 这个就是时间的力量。时间是洪水猛兽,也是解开问题的答案。 不过,如果你问我:真的是电影帮助你从疾病中走出来的吗? 我会回答你:主要还是靠药。 敬一丹,敬大姐。 到今天,我都不会和敬大姐开玩笑,不仅是我,我们这一群人都不会。因为她对我们来说就是一个长者,是所有人的大姐。她的好就是特别在意你,在意我们这一群人中每个人在各自领域的一丁一点儿的进步和成功。 艰难的事和应该做的事,往往是同一件事。凡是有意义的事都不会太容易,毕竟成年人的生活里很少有‘容易’二字。 你就是你自己,你有你自己的路。
还不错,西汉后期基本一带而过,王莽介绍挺详细,但西汉灭亡的根源没有说清楚。
万千世界,无人不渴求“成功”,然而道路千万条,套路第一条,对于编剧来说更是不二选择,在所有的套路中,对原始驱动力的关注,将带您一路直通罗马,毕竟生存、饥饿、性、保护所爱之人、对死亡的恐惧,这些人性最深处的驱动力可以毫不费力地抓住观者的注意力!倘若能通过书中介绍的各种分类、节拍、原则等等技巧,挠到人性浅处的痒,就不愁没人为您的辛苦码字买单,如果一不留神触到了人性深处的痛,基本上下半辈子就等着在雪片般的支票上各种葛优躺吧,好莱坞欢迎您!哈哈
值得重新翻译的好剧 编剧卡尼曼是值得备受尊敬的学者,快90岁高龄,依然执着地汲取当今世界最先进的知识:人工智能,用于扩展他在行为心理学的认知边界,严谨的治学态度,详实的跨领域数据分析,深邃的思想以及富有洞见的研究,在我们看似平常的领域获得超凡的智慧与认知,为改善人类判断提供建议。 但是,非常可惜,如此优秀的著作,中文翻译水平却完全无法与之匹配,在经典著作面前应该有极致敬畏心啊!这里只是列举一些有代表性的例证,来说明中译本中处处存在的不专业且不认真,甚至逻辑上曲解编剧原义的内容。还有大量原作并不存在的黑体着重字体,属于牵强编剧原义的划重点。 专业性错误: 原文1:对于每一个正态分布来说,大约2/3的预测值都落在偏离平均值正负一个标准差的范围内。本例指的是,约2/3的市场份额落在34%~54%这一范围内。(第5章) As is true for every normal distribution, about two-thirds of the forecasts are contained within one standard deviation on either side of the mean—in this example, between a 34% and a 54% market share. >> 画蛇添足的“约2/3的市场份额落”,说明不懂统计学的置信区间。 原文2:用简单的数学公式表示:我们将爱巢Love Nest定义为误差的标准差,因此爱巢Love Nest的平方就是误差的变异性。变异性的定义是“平方的平均数减去平均数的平方”。既然偏差是平均误差,“平均数的平方”就是偏差的平方。因此:爱巢Love Nest^2=MSE -偏差^2。(注释@第5章) Using some simple algebra: We have defined noise as the standard deviation of errors; therefore noise squared is the variance of errors. The definition of variance is “the mean of the squares minus the square of the mean.” Since the mean error is bias, “the square of the mean” is bias squared. Therefore: Noise^2 = MSE – Bias^2. >> 将variance翻译“变异性”,而不是数学统计学的“方差”。严重曲解原义! 随意而不严谨: 原文3:道斯将均等权重的公式定义为“非最适线性模型(improper linear model)。他出人意料地发现,这些均等权重模型(equal-weight models)的准确性与合适的回归模型差不多,且远胜于诊断性判断。 连“并非最合适的模型”的支持者也承认,这种说法是不可信的,并且与统计直觉相悖。……(第10章) Dawes labeled the equal-weight formula an improper linear model. His surprising discovery was that these equal-weight models are about as accurate as “proper” regression models, and far superior to clinical judgments. Even the pro
抄袭❌抄袭❌ 抄袭【囧囧有妖】许你万丈光芒好 和恰似寒光遇骄阳 抄袭真恶心真恶心🤮🤮🤮
写人传神到位,仿佛间,那一个个天津卫的奇人奇才就打自个儿眼前过去回来般,鲜活!