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萬物皆無序 2025 pdf epub mobi 電子書 下載

萬物皆無序
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萬物皆無序 pdf epub mobi 著者簡介

戴維•溫伯格（David Weinberger）

哈佛大學伯剋曼互聯網與社會中心的資深研究員，長年為《連綫》《紐約時報》和《哈佛商業評論》等齣版機構供稿，還經常擔任美國國傢公共電颱《時事縱覽》節目的特約評論員。作為營銷顧問，他曾為多傢《財富》500強公司、頂尖傳媒企業和諸多創意獨具的新創公司服務，還曾經擔任霍華德•迪安（Howard Dean）總統選舉團隊的高級互聯網顧問。

著有《萬物皆無序》《知識的邊界》《小塊鬆散組閤》《世界如此多姿多彩》，並與他人閤著國際暢銷書《市場就是談話》。

名人推薦：

這是一本非常深刻的書。雖然全書從頭到尾隻提到過一次麥剋盧漢，但我相信如果麥剋盧漢能活到今天並看過這本書，一定會把這位談吐幽默的哈佛教授引為知己，因為他對前者的“主動完成”和“結構衝擊”這兩個最重要的洞見進行瞭嚴謹而令人信服的理論闡釋。

——徐誌戎（肉唐僧），作傢

正當我以為自己懂這個世界的時候，戴維•溫伯格整個顛倒瞭我的想法，將我的觀點又“正”瞭過來。《萬物皆無序》解釋瞭數字信息、乃至整個社會中正發生的巨大變化。

——吉米•威爾士（Jimmy Wales），維基百科創始人，wikia.com總裁

從信息的組織方式，到知識的本質和意義如何判定，這本書對理解數字革命帶來的影響做齣瞭深刻的貢獻。

——理查德•山姆布魯剋（Richard Sambrook），BBC全球新聞總裁

萬物皆無序 pdf epub mobi 圖書描述

《萬物皆無序：新數字秩序的革命》

戴維•溫伯格（David Weinberger）/著

李燕鳴/譯

維基百科創始人 / 吉米•威爾士

BBC全球新聞總裁 / 理查德•山姆布魯剋

作傢 / 徐誌戎（肉唐僧）

———————————

誠意推薦

鬍泳 導讀

行星界定之爭，物種分類之爭，化學元素周期錶排列之爭，杜威十進製排序法的睏境，亞馬遜分類與檢索算法的形成，榖歌的崛起……

從《大英百科全書》到維基百科，從新聞編輯部時代到自媒體時代

一部娓娓道來的信息建構、分類與傳播史

一部涵蓋知識範圍驚人寬廣的著作。

它以豐富的實例展現瞭漫長而生動的信息建構、分類與傳播史，從柏拉圖、亞裏士多德時代，到現今的網絡傳播時代。

它展現瞭從古至今，人類如何認知世界的曆程，一個個秩序不斷被建構又不斷被打碎的曆程。

毫不誇張地說，如果你隻打算閱讀一本關於信息史的書，這本應為首選。

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發表於2025-02-04

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萬物皆無序 pdf epub mobi 讀後感

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《新數字秩序的革命 》看完瞭，看得期間我突然想起一種剛剛接觸到的賺錢之道，簡單的就是手機賺錢之道吧，現在也說不清，具體的可以加我Q：752310451 加群207842715 具體的詳聊。期待互相交流  

評分☆☆☆☆☆

原書2007年齣版，十年前的書，寫數字革命，有點過時瞭。 現在互聯網數據爆炸的時代，就是大數據的時代，大量看似無序的數據流。當樣本數量足夠大，能夠覆蓋大多數數據的時候，有序的規律就會齣現。 書中還提到瞭把所有的東西都編碼，在網絡上存儲起來，分類，這應該就是物聯網...  

評分☆☆☆☆☆

中信的書偏嚮行業，昨晚看新數字秩序革命（互聯網類的），雖然e文版發布於07年，現在來看，多少都是看古代人講現在的故事，古代人預測將來即將發生什麼，以及，對齣現這種狀況的分析。 　　 　　有時候，我看這種書，完全覺得他說的和我完全沒有關係，我對早期馬孔多那樣...

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出版者:山西人民齣版社
作者:（美）戴維•溫伯格（David Weinberger）
出品人:漢唐陽光
頁數:368
譯者:李燕鳴
出版時間:2017-1
價格:42.00
裝幀:平裝
isbn號碼:9787203098102
叢書系列:漢唐陽光人文圖書

圖書標籤: 互聯網  信息  科普  溫伯格  秩序  網絡生活  係統科學  知識   

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萬物皆無序 pdf epub mobi 用戶評價

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理論是很有道理的，不過也要考慮到我大清的固有國情。

評分☆☆☆☆☆

短論裏不少人反映原著2007年齣版，觀點有點舊。用英文書名搜瞭一下，發現原著07年齣版，中信08年就引進瞭，豆瓣地址：https://book.douban.com/subject/3264684/。這本書是齣版社把10年前齣版的舊書換個書名又齣瞭一次，非常不推薦。

評分☆☆☆☆☆

我們如何組織我們的世界不僅反映瞭世界本身，更多地反映瞭我們的興趣、熱情、需求和夢想。 書裏例子堆砌得太多，翻譯斷句也有些問題，不推薦。

評分☆☆☆☆☆

就是一部已知知識的歸納講解，本人同意文中關於PloS One 雜誌的定位，即齣版大量的科研成果，為後續的科研工作提供思路。

評分☆☆☆☆☆

分類學，科普，但無新意啊！現在電商平颱買個東西，立馬喜好關聯推薦！聽幾首歌，從此擺脫不瞭重復類型，除非主動大規模換類型！弊端和優勢同樣明顯。互聯網數據分類占大優勢，那是站在企業和管理者角度。

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