《系统之美》读后感。
读着书，诗意的生命被开垦出最丰美的田园，我们在平常要多读一些具有知识含量的经典书籍。在阅读过一篇书籍后内心肯定有属于自己的感悟，为了充分回味作品这个作品，就可以好好写一篇读后感。为什么我们不能产出一篇自己的读书心得分享与他人呢？小编现在推荐你阅读一下《系统之美》读后感，请阅读，或许对你有所帮助！
《系统之美》读后感这本书的主题是系统思考，围绕这个主题，重点讲解了什么是系统，系统有什么特点，以及我们怎么去系统思考。这本书最难得的地方是它在最后的一部分勇敢的承认系统思考的不足，指出系统思考也只是我们认识世界的一种方法和观点，各种模型只是对客观世界的一种近似，永远无法取代真实而丰富的现实，我们要做的就是通过系统思考提供的方法去更好地理解我们的世界，把握它的特性和趋势，顺势而为，而不是妄图控制系统。
一、系统
及组成
什么是系统？
我发现越是按照事物本身的特征去认识和感知事物的方法越是有效。简单的例子就是学习知识的时候，因为知识本身就是相互联系的，所以当你以联系的观点去打通各种知识的时候，你的学习效果就是最佳的。而系统思考的观念也符合这个道理，因为我们现实的世界本身就是相互联系的，但是为了科学研究的方便，我们将研究对象拆分开来，这种拆分在一定程度上降低了我们的研究难度，但同时这种拆分有时也会破坏各个系统间的连接，而系统的特性往往和部分间的连接密切相关。系统思考的由来便是从整体上去研究事物，核心就是研究系统各个部分间的联系，以及各种联系对系统特性的影响，而这种观点更加符合现实世界的特征。
为了研究系统思考，我们必须先认识什么是系统？系统指的是指具有一定的功能或者为实现目标由不同的部分相互联系总成的具有一定结构的整体。有定义可知，系统由三大部分组成：功能或目标、要素或部分、联系，接下来我们分别谈谈这三个部分。
系统要素
部件
与系统对应的就是部件或部分，它是系统的组成部分，这个很好理解，比如将一颗树看成一个系统，它的根、树干、树叶便是他的各个组成部分。
目标或功能
任何一个系统都是有一定功能或目标的。比如一只由若干球员组成的球队就是一个系统，这个系统的目标就是要赢得比赛。一辆汽车也是一个系统，它具有的一个典型功能就是代步。
连接
这可以说是系统的核心。我们以前就听说过，系统功能大于部分的总和，直觉告诉我们的确是这样。但是系统怎么实现其功能大于总和的一直是个问题。其实核心便在于连接。通过连接，各个部分可以有效的结合起来，从而实现特定的功能。
涉及到连接，本书重点谈到了连接的形式和功能，但连接同时还涉及到媒介。就我的理解，媒介通常可以分为三类：物质、能量、信息。
我们讲到血缘关系，其实就表达了物质作为媒介的连接，我们称其为物质流。能量连接的一个代表就是我们骑自行车的时候，人和车就组成了一个系统，当你掌控方向，同时给踏板施加力量的时候就是将人的生物能传递给自行车，通过这种能量流就建立了人和车间的联系。信息流就更不用说了，可以说它在我们现在的社会无处不在，互联网就是一个典型的代表，通过网络中的信息的快速流动，可以形成各种系统，比如各种社群，“罗辑思维社群”就是一个典型的代表。
结构
同样的部分，同样的物质连接物质，为什么效果或特性会完全不同呢。一想到这里，你会想到哪个例子？我想到最典型的就是石墨和金刚石。现实中有很多这样的例子，同样的球员，当采取不用的战术或反应策略，结果可能完全不同。而这种不同的战术就体现出了结构的作用。
二、系统特征
前面我们谈到了系统的概念和组成，懂得了系统就是为了实现某种功能和目标，由各个部分通过一定的方式连接起来，从而形成的具有一定结构的整体。而里面的核心是连接，我们介绍了连接的介质，但是没有介绍连接将会产生的效果。下面将重点介绍连接产生的效果以及系统的一些特性。
两种回路——调节回路和增强回路
系统各个部分间的联系导致的最典型的结果就是回路，或者叫反馈。什么是反馈呢？简单的将就是系统中某个部分变化的结果反过来会影响该部分的变化趋势。比如在一个草原中，当羊群中羊的数目增加时，可能会导致它的天敌——狼的数目的增加，而狼的增加又会反过来限制羊群中养的增加，从而使羊保持在一个稳定的量，这种回路我们称之为调节回路。与之相对应的是另一种回路，就是增强回路，顾名思义，就是变化的结果会导致变化本身的加剧，比如在学校里，某个学生一门课程学得很好，那么他这门课的成绩就会比较高，老师肯能就比较喜欢他，从而导致他更喜欢这门课，学习更加投入，从而使成绩更好，从而形成一个上升的螺旋结构。再比如在机械振动中存在的自激振动，某个问题振动的结果会导致振动的进一步加剧。但是，一般这种加剧不会无限制的，因为在一方面系统中会存在各种回路，会有回路调节它的增加，从而使其增加渐渐变成一个稳定的状态，而这就会导致我们常见的非线性，在后面会谈到这个概念。
两种量——存量和流量
前面提到了两种回路，这里介绍另一个重要的概念对——流量和存量，一方面进一步理解回路，另一方面为我们后面的解释做铺垫。存量指的是系统中元素的量，比如羊的数量，流量（流入量和流出量）表示流入或流出系统的元素的量，比如出生和失去的羊数。再比如一个人在拥有的存款可以理解为存量，收入和资产可以理解为流量。很容易理解，在其他条件不变的情况下，收入的增加会导致存款的增加，而存款增加反过来导致利息收入的增加，从而形成一个增强回。
而支出一般会导致存款的减少，但如果支出中包含了投资，那么投资的收益会导致存款的增加，即在流出中，它可以同时包含两种回路。
三大特征
以上重点介绍了系统的连接，其中包括连接的媒介——“三流“（信息流、能量流、物质流），也介绍了连接后常见的效果——回路。下面将介绍各种连接综合起来后赋予系统的一些特性。
总体大于部分
这个不做过多描述，大家都好理解，只需指出，系统大于部分总和的根源在于部件间的连接。
动态
系统是动态变化的，这个也比较好理解，在振动中指的就是一个系统的时变特性。
开放性
这里的开放性指的是系统和周围系统或者外界环境间的联系和流动。
适应性
如果形容一个物体，适应性可以指它在受力后恢复原状的能力。
如果形容一个人，适应性指的是快速恢复的能力，比如体力、精神状态等。
而对于一个系统而言，适应性指的是系统在多变的环境中保持自身的存在和运作的能力，而这就是之前看到的另一部很有意思的书——《反脆弱》中的核心观点，而与之对应的是脆弱性或刚性。
自组织
还记得我曾经写过的另一个日子——《黑客帝国的可能性-混沌和进化》，里面专门提到了自组织这个概念。这里强化一下：系统通过学习和进化使其使其结构更为复杂的能力称为自组织。比如生物的进化过程就是一个自组织的体现。这里特别指出，导致系统自身复杂话的底层代码往往并不复杂，它的组成元素类别可能很少，元素间的连接规则也可能很简单，但是通过这些简单的元素和规则可以形成复杂的事物，最后甚至导致不可预测的混沌现象。比如科赫雪花，它的原则就是在一个等边三角形的边上再起一个等边三角形。
层次性
层次性用来表达系统中包含系统这个概念。就像一部汽车，整个来看，它是一个系统，分解来说，它又可以分为动力系统、转向系统、制动系统等。而每个系统由可以再分解，直至各个零件。很多系统都具有这样的特征，比如一个公司里面会有部门、部门下会有科室，科室下面还会有项目组，项目组下面就是个人了。这种层级结构会产生很复杂的系统结构，过多的层级有的时候反而不利于整个系统的运行，典型的表现就是反应慢。比如在一个层级过多的公司中，市场有变化的时候，有的时候一线的人员要通过层层结构才能将信息反馈上去，而要采取行动又要层层审批，这些过程导致周期长，而市场可能又发生了另外的变化。这也是罗胖一直强调的大组织的弊端，而互联网下的个人直接连接也会使系统复杂，但这种复杂是因为连接的多样性导致的，它反而有利于系统内部的三流，从而更好地发挥效果。
六大误区
其实这六大误区中的一些其实也是系统的一些特征，只是人们在思考的时候，有时容易走入误区，所以将其放到误区中。这里我们用六个词汇对信息进行压缩，便于记忆。
表里
透过现象看到本质，这个不用多讲，大家都清楚。我们不要被表面的现象误解，要多去思考内在的结构和深层次的原因，多问几个为什么。
曲直
这里的曲直想说明是系统中的线性和非线性问题。典型的线性关系，比如你在超市购物，你买一斤肉是20元，那么你买10斤就是200，依次类推（排除量多价低的情况）。但是现实中还有很多的现象不是非线性的，比如商业中的复利效应。此外，这种曲直还包括看待问题不能直线思考，即单一性思考，常见的是单一的因果论。而在机械振动中也存在线性振动和非线性振动之说，前者中一个有效的原理就是叠加原理，但是在非线性系统中就不能这样。
边界
我们研究系统的时候通常都是研究在一定边界下的系统，因为一个系统通常不会孤立的存在，它总是和周围的环境，周围的系统之间存在着“三流“。所以，我们在划分系统的时候，要考虑到边界的范围。而很多时候，边界上的情况也是很复杂的。比如工程中的流固耦合问题，你怎么去处理流体和固体的边界，怎么实现边界上力、温度等量的流通和反馈。
延时
你采取一个行动，很多时候不会立马产生效果，这就是延时。比如你想减肥，你今天节食和运动，但是你不会今天一下就瘦下来，身体这个系统需要一定的反应时间。对于机械系统，一个激励源通常不会立即就有相应，而是会存在一个滞后，这是由于系统的惯性和阻尼造成的。在系统中，前面的存量会导致滞后，或者说是一个缓存作用，比如一个人失业了，如果它有足够的存款，那么短期内它的生活不会受到太大的影响。而延时效应也告诉我们做事需要耐心，因为整个系统的响应需要时间，我们要学会推迟满足感也是因为这个道理。这就类似于中医中的调理的道理，短期不一定有效，但是对于长远效果是有利的。在后面的系统基模中还会重点谈到延时效果。
有理
这里的“有理”不是“有道理”，而是指“有限理性“。亚当斯密提出了”市场无形的手“概念，每个人只需要追求自身利益的最大化，”无形的手“会引导市场增加集体的福利。这在一定的程度上是有道理的，但同时世界银行经济学家赫尔曼。戴利也提出了”看不见的脚“，或者诺贝尔经济学奖得主赫伯特西蒙所说的”有限理性“，因为人们通常只会根据个人掌握的信息进行决策，而每个人掌握的信息不应是全的，甚至是错的，而每个人的决策最后导致的不一定是系统的最优。而且，亚当斯密的理论有个前提”经济人“——每个主体都是基于完备的信息和理性做决定的人。
有限
有限表示现实世界的系统一般都是多输入多输出，系统的发展会受到很多的因素的影响，特别是当系统发展到一定的阶段。比如一个公司发展迅速，为了增加销量，雇佣了很多的销售人员，于是订单增多，导致产能跟不上订单数，产品质量下降，导致一部分的客户流失，于是又考虑建立新的工厂，雇佣了大量的新人，对新人要进行培训，但是新人的技能提升速度跟不上设备的筹建速度，导致质量又下降，客户流失，经过一定的时间，人员素质提高了，质量又上去了，于是订单又增多，当订单数再次超过产能就出现类似的现象。这个例子也说明，当解除了系统的一种主要的限制因素，系统会得到发展，同时它也会调整系统中的限制因素的强弱关系，从而导致其它限制因素强弱关系的对比。
三、系统基模
系统的基模是作者综合前面的理论和知识，在观察显示世界的现象中总结出来的基础模型，在《第五项修炼》中彼得圣吉给出了九种基本模型，再次我只简单的谈论其中的几个典型的代表。
饮鸩止渴
这个模型说明的是，当一个问题出现的时候，通常会有不同的解决办法，当根本的解决办法比较困难，人们倾向于寻找“捷径”，但是往往这种捷径在缓解症状后，在一定的时间延迟后会反过来使症状恶化。比如一个人精神不好，网上喜欢熬夜，于是为了提升就喝大量的咖啡，在短期内精神的确变好，但会导致睡眠不佳，进而使得第二天的精神更差，于是又通过增加咖啡的量来改善，形成恶性的循环。我认为这跟人的心里有关，就像《自控制》里面提到的，人们对眼前的诱惑更难抵挡，人们总是渴望立竿见影的解决办法，所以这类的东西往往具有很多的诱惑力，但是这种创口贴式的解决办法，没有从根本上解决问题，就像前面提到的，如果要精神状态好，最根本的解决办法就是养成良好的生活习惯，虽然这类措施很多不是立马可以见到效果，但却是从根本上解决问题。
军备竞赛
这个模型说的是相互恶性竞争导致的结果。比如冷战时的美俄两国，一方为了在军事上压过对方，就生产比对方多的核武器，当对方得知这个消息后，也采取相应的措施，如此循环，直到有解决的方案出现。
目标侵蚀
这是我很喜欢的一个模型，其实它和《第五项修炼》中提到的自我超越以及幸福课中讲到的幸福提升的方法有很强的联系。前者提出的一个重要的概念是“创造性张力”，即现实和目标的距离会导致两种结果：要么提升现实到目标，要么降低目标到现实，这两者都体现了反馈的调节作用。而在幸福课中，Tal给出的理由是，人们不喜欢“不一致性”，就是头脑的东西和现实不一致。他也指出了传统的提升人们幸福感的方法是告诉人们减低标准和期望，比如你以前的目标是90分，到只考了85分，心情不愉快，为了使自己高兴，就告诉自己没必要要求那么高，于是将标准降为80分，这样就可以使自己的情绪变好。这也是现实中我们常见的情形，就是安慰别人不要期望太高，免得失望越大。但是你会发现习惯性的妥协，不断的减低目标，表面上满足了心理需求，但是它却在侵蚀自己，使的标准越来越差。而幸福课中强调，我们要设定一个目标后，在评估这个目标合理后，就不要轻易的改变，而是要敢于面对问题，克服困难，提升现状。《少有人走的路》也是这样的一个思路，在克服困难中提升心智，虽然这个过程会有难免的痛苦，但有时这是成长必须的，就像锻炼肌肉，一些酸痛是必要的。在《系统之美》中，作者还指出，人们倾向于接受坏消息（人类进化的结果），更容易相信坏消息是真实的，而忽略和过滤掉好的，这样主题的感知到的状态要比实际的糟糕，而目标会受到这个状态的影响。所以，当我们设定目标后，要保持一定的乐观态度，允许自己犯错，将其当做垫，从错误中学习，做一个乐观的现实主义者。两点措施：定的目标不要轻易变化；回想自己打到的最好的状态，以此为目标。
马太效应
不多讲，增强回路导致的强者愈强，富者愈富，除非到一定程度受到限制或者外在的干预措施，比如政府。
四、系统应用
前面介绍了系统的基模，本书难能可贵的是作者不经给出了解释，而且对每一种模型都给出了解决的方案和措施，也就是落脚到了方法论了，这也是我读书的意义，为了更好的实践，而接下来我们就重点谈谈在系统思考的基础上，我们怎么去更好地实践，这也是我们学思行的落脚点。
与系统共舞
书中作者指出她之前也陷入了一个严重的误区，认为通过系统分析，可以认清系统中的相互联系和复杂纠葛，那么是不是可以借助计算机强大的力量，最后找到系统预测和控制的钥匙呢？不幸的是这是一个错误，而且来源于根深蒂固的工业思想。其中的一个原因就是系统的反馈、自组织、非线性等本质上是不可控的，我们只能以最一般的方式去理解它们。
我们不能让风起云涌，变化万千的世界变得四平八稳，毫无意外，一切尽在掌握，但我们可以从各种意外中学习，从中收益，而这也是《反脆弱》的一个重要思想——从不确定性中获益。我们不能把我们的意志强加于系统，但是我们可以聆听系统的声音，听她们告诉我们什么，并顺应系统的特征，使我们的价值观更好地与之匹配，从而创造出更好的事情来，而这些都是无法只靠意志力来实现的。我们无法控制系统，或者将其彻底搞清楚，但是我们可以与之共舞。
系统中的杠杆点
在与系统共舞的同时，作者还给出了与系统共舞的一些技巧和方法，那就是杠杆点，就类似于武术中的命门，也像中医中的针灸，也好比减振降噪中的模态调整。
作者更具系统的特征，将调节方式归结为12大变革方式，我们只给出其中她认为效果的几个：
信息流
信息作为一种连接媒介，也是重要的系统杠杆点，因为它可以形成反馈，而且成本较低，效果显着，这也是古人讲求三省吾身的意义，就是通过不断的信息反馈来调整自己的姿态和行为。
目标或功能
在不改变系统结构，元素，甚至连接的时候，只是调整一下系统的目标，就会使得系统的表现完全不一样。典型的代表就是里根总统设定的登月计划。这是让我们深思的一个方面。
超越范式
这个部分和中国的无为思想和切合。这是最高的层次，就是放弃任何范式的控制，保持灵活性，意识到没有范式才是真实的。每个人在认识世界方面都有巨大的局限性，这个世界太大，太复杂，远远超出了我们的理解力和认知范围。即使那些不断调整自己世界观的人也无法对这个世界有完整的认识。
总体而言，我们了解了系统的一部分的特征，这些观点也是一种范式，甚至可能是错误的，我们最好的方式就是学会顺应系统的特征，聆听它的声音，顺势而为。
HDh765.com更多读后感编辑推荐
诗歌之美
在文学的星空中，诗歌就像一颗颗耀眼的明星，闪烁着永恒的光芒。
诗歌有时像一个矜持的少女，让人在浮躁之时，感到一丝轻松与宁静；有时像性格怪异的少年，让人捉摸不透；有时又像幽默有趣的小丑，让人不禁喜笑颜开；有时又像和善的心理学家，让人在自卑绝望的乌云下，看见一丝光明。
陈梦家创作的《一朵野花》令我感触颇深，虽然整首诗都只是在描写一朵不起眼的无名野花，但在简单的外表之下，蕴含着许多珍贵，有着一生都用不尽的知识宝藏。
读完诗后我更清晰地知道生命的渺小与不可逆，但尽管如此也要活得开心，并且要活得快乐，活得有意义，如黑暗中的一弯残月，用仅有的微弱光芒指亮道路，这就是活得有意义。不必骄傲自满，不必担心别人不知道。
与人类相比，野花的生命更短暂更渺小，但他照样可以在经历狂风暴雨后自信的发笑，依旧可以冷静面对残酷而又美好的生活和空白的未来。但在现实生活中,人们遇到了一点挫折就选择放弃，甚至是结束自己的生命，这点上，野花真是我们的榜样：柔弱的外表，却有一颗冷静坚强的心。
看完这首诗我不禁想起了另一首诗：
野花星星点点
像遗失的纽扣撒在路边
他没有秋菊蜷曲的金发
也没有杜丹娇艳的容颜
他只有微笑的花和瘦弱的叶片
把淡淡的芳香融入美好的春天
是的，野花生命虽渺小，但它也将自己的芳香融入美好的春天，哪怕只是一点微不足道的力量，它也为这个世界增添了美好。
诗歌之美，美在它的内涵，它赋予人们想象；诗歌之美，美在它的永恒，它不会像流星一样陨落，一直在闪耀着属于自己的光芒！
《数学之美》读后感
确切的来说，《数学之美》并不是一本书，它是谷歌黑板报中的一系列文章，介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和奇妙应用，每一篇文章都不长，但小中见大，从看似高深的高科技中用通俗易懂的案例展示了数学之美，深深的吸引了我。
这一系列文章的作者是google公司的科学家吴军。他毕业于清华大学计算机系（本科）和电子工程系（硕士），并于1993-1996年在清华任讲师。他于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于XX年获得计算机科学博士学位。在清华和约翰霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和XX年eurospeech的最佳论文奖。
吴军博士于XX年加入google公司，现任google研究院资深研究员。到google不久，他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得工程奖。XX年，他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前google中日韩文搜索算法的主要设计者。在google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。吴军博士在国内外发表过数十篇论文并获得和申请了近十项美国和国际专利。他于XX年起，当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。
正是他在信息检索与自然语言处理领域中的一系列工作，使他讲述了我所看到的内容－数学之美。
看了数学之美，立即联想到了金庸小说中的武林高人，总是把一套大多数人都会的入门功夫使得威力无比，击溃众多敌者。东西放在那，它的威力如何，并键在于使用者，武术如此，数学同样如此。
于我而言，语音视别是一类高科技，作为非专业人土，深觉高奥。但看完数学之美之后，顿感惊诧，原来如此深奥东西的解决方法自己也学过，并且理工科读过大学的人都学过，那就是统计学中的条件概率p(a/b)，即b事件发生条件下a事件发生的概率。
如果s表示一连串特定顺序排列的词w1，w2，…，wn，换句话说，s可以表示某一个由一连串特定顺序排练的词而组成的一个有意义的句子。现在，机器对语言的识别从某种角度来说，就是想知道s在文本中出现的可能性，也就是数学上所说的s的概率用p(s)来表示。利用条件概率的公式，s这个序列出现的概率等于每一个词出现的概率相乘，于是p(s)可展开为：
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn|w1w2…wn-1)
其中p(w1)表示第一个词w1出现的概率；p(w2|w1)是在已知第一个词的前提下，第二个词出现的概率；以次类推。不难看出，到了词wn，它的出现概率取决于它前面所有词。从计算上来看，各种可能性太多，无法实现。因此我们假定任意一个词wi的出现概率只同它前面的词wi-1有关(即马尔可夫假设），于是问题就变得很简单了。现在，s出现的概率就变为：
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w2)…p(wi|wi-1)…
(当然，也可以假设一个词又前面n-1个词决定，模型稍微复杂些。）
接下来的问题就是如何估计p(wi|wi-1)。现在有了大量机读文本后，这个问题变得很简单，只要数一数这对词（wi-1,wi)在统计的文本中出现了多少次，以及wi-1本身在同样的文本中前后相邻出现了多少次，然后用两个数一除就可以了,p(wi|wi-1)=p(wi-1,wi)/p(wi-1)。
也许很多人不相信用这么简单的数学模型能解决复杂的语音识别、机器翻译等问题。其实不光是常人，就连很多语言学家都曾质疑过这种方法的有效性，但事实证明，统计语言模型比任何已知的借助某种规则的解决方法都有效。比如在google的中英文自动翻译中，用的最重要的就是这个统计语言模型。去年美国标准局(nist)对所有的机器翻译系统进行了评测，google的系统是不仅是全世界最好的，而且高出所有基于规则的系统很多。
这就是数学的美妙之处了，它把一些复杂的问题变得如此的简单。
看到《数学之美》，在感叹数学的美妙与神奇之处时，自然而然联系到自己专业（地质工程而或岩土工程）中的数学应用。
现在找文献，搜索期刊一大堆基于数学的专业文献，灰色数学的、模糊数学的、非线性的、系统的，等等，这么多的数学的使用，促进了一大批的文章，但这些数学方法的应用究竟是发现了哪些问题？还是解决了实际问题吗？还是仅发了文章，满足了需求？现实是文章好发，用着难用，解决问题还得传统的方法，那么是这些数学方法不行，还是用的太肤浅，根本没发挥其威力来？如果没有发挥出威力来，那怎么用？怎么发挥？
桥之美读后感
桥之美读后感范文一
今天，读了吴冠中的文章《桥之美》这一课，我非常喜欢这篇文章。
所介绍的不是具体的哪一座桥，而是集各种桥的美于一身。在画家的眼里，桥的魅力在哪里？凡是起到构成及联系之关键作用的形象，其实也就具备了桥之美！作者着重抓住桥的形式美这一特点去解说。作者对桥的喜爱是缘于桥在不同的环境中的多种多样的形式作用。写到了江南水乡的桥之美；绘画和摄影作品中的桥之美；高山峡谷中的桥之美。
并且本文是一篇带有说明性的小品文，它的说明性体现在文中先点明在画家眼里桥美在何处，随后举了一些具体例子。在举例时，作者并不是用科学平实的语言向读者解说，而是或描写景物、或抒发感情，文字极富表现力和感染力。
作者真的写的很棒，我非常喜欢这篇文章。
《桥之美》读后感范文二
看来《桥之美》这篇文章之后让我有了很深得一会，让我对桥有了更溶厚的兴趣，五冠中的文章写得唯妙唯肖，生龙活虎，让我看了仿佛桥就在我的面前。
文章中，从视角中，我体会到了，江南乡间石桥头的细柳飘丝，以及南京大江大桥犹X一道直线，美丽动人之景，我相信这些地方去了一定让每一个人留恋忘返！
文章中，写到矛盾故乡写镇子上得芦苇林，让我很惊讶。芦苇居然会多到呈密不透风的情况，我觉得很惊讶！可是在每一石桥旁，却没了呢些多的吓人的芦苇了，他们仿佛在做一次深呼吸似的。
文章中，作者为了画一些座桥多次爬上高峰，作者不畏艰辛，只为画一座桥，这讲无懈可击的顽强精神，深深感动了我，让我感到非常伟大。作者那伟大的精神深深鼓舞着我，让我皮不急待去学习作者呢伟大，不畏艰辛，顽强不屈的精神。
《自然之美》读后感
最近我买了一本书叫《自然之美》。
有一种美叫壮美，那古朴沧桑的科罗拉多大峡谷，造化之笔造就的粗犷与壮观，让人以为站到了地球的边缘 ；世外桃源般的香格里拉，人间的梦幻天堂，被多少人引为终老之地；远方的安赫尔瀑布，九天之地倾泻而下，涤荡心胸，让人无比震撼……
看着自然界的美丽风景，我不禁感到愀心，为什么？那美好的画面怎么会令人揪心呢？因为，我想起一片我曾学过的课文《特殊的葬礼》，1986年6月巴西总统亲自为塞特凯达斯瀑布举行葬礼，因为工厂用水毫无节制，浪费了大量的水资源，沿河两岸的森林被乱砍滥伐，造成水土流失，最终导致瀑布枯竭。因为人类的自私，使昔日雄伟壮观的大瀑布永远消失，因为人类的贪婪，使当年滔滔不绝的大瀑布不复存在，因为人类的野心，使往日一泻千里的大瀑布无法万古长存……因为人类的种种原因，使地球变得千疮百孔。
我脑海里不禁浮现出森林、花朵、房屋还有人类的残骸，我摇摇头，不敢想下去了。然而我又想起前几天植树节，我植树的情景。那天我来到一个专门植树的地方，前来植树的人很很多，我也兴致勃勃地植下了三棵树。我抬起头，拢了拢头上的汗，看着人们辛辛苦苦植的树，心中不禁一片光明。山时那么青，水是那么绿，小树苗也迟早长成参天大树，我幻想着那美好的情景，可人类的乱砍滥伐把我的想像一点点抹杀，摧毁，可我不要这美丽瞬间化为灰烬。
如果今后人们还想看见《自然之美》中各地的奇特风景的话，那应该行动起来，保护我们的世界，捍卫我们的家园。
数学之美读后感
数学之美读后感（一）
看到吴军的另一本书【数学之美】，激起了很深的兴趣，所以很快把书看完了，普及了很多基础的知识的同时也启发了很多想法，感觉很爽。
我自己在交大学的是工科（虽然没怎么上过课），小学、初中、高中都是一路参加数学竞赛，名次都还不错，也因此没有参加中考、高考，一路保送，自己对数学有很深的感情，同时女朋友大学也是数学系，有点后悔的大学选了个并不感兴趣的专业（交大当时允许我随便选专业，我没有跟父母商量自己选了船舶制造）。看这本书的过程中找到了很多高中在看竞赛书的感觉，里面提到的很多概率论（不等式）、图论、数论的知识是高中数学联赛复试的重点，高中的时候已经研究的很深了，不过大学荒废了之后也忘得差不多了，书中提到的很多定理还很有亲切感
书名叫做【数学之美】，显得有些太大，毕竟更多的是吴军在google做搜索相关工作用到的数学模型的介绍与总结，提到的数学部分大多集中在概率论、图论、数论领域，所以书名太大了，可能hax说得对，也许是出版社为了卖书取得名字
不得不说吴军是一个大家，文字中能够透露出大家的气势，书中不断的穿插着各种历史上的大科学家以及科技领域的大家的小故事甚至八卦，从文字中非常能够感受到吴军是一个和他们一个层次的人（即使他自己会自谦说是一个二流的工程师之类）
书中具体的模型就不介绍了，说几点我学到的知识（仅仅皮一毛一），能列出来的都是看完还有点印象的：
1.在互联网的世界中，信息是如何量化的，信息熵是怎么回事？有啥用？
2.搜索领域中，语言是如何统计的，尤其是如何通过概率模型进行分词
3.搜索引擎是如何工作的网络爬虫是怎么回事儿
4.pageRank是怎么回事？为了解决什么问题？
5.密码与解密领域的数学模型，尤其提到的二战时候的各种解密的趣事儿，提到的电视剧【暗算】打算一抽一空看下
6.拼音输入法的数学模型
7.、文本自动分类的模型
看完之后最大的感受就是：
1.数学模型巨大作用，推动着新技术的发展
2.攻城师是一个伟大的职业，能够运用这些知识转化为生产力，非常牛叉
3.书中提到了很多数学模型都是在不断的进化、改良、升级，也就是说有人不断的在做优化，会有不断更好的模型、更新的技术出现，跟得上技术的发展可能也是比较重要的，否则很多人一直在做某一点上的持续优化就没有意义了。
但同时技术很大的作用是用来解决实际问题的，书中提到的各个数学模型、各种方法都是为了解决人们的需求或者业务的需求，毕竟公司不是科学研究所，所以追求通过技术直接解决用户需求或者做成易用的工具给业务人员、运营人员来间接解决用户需求是挺重要的，可能不是技术人员觉得做到80分就可以了，而是用户、使用工具的人觉得做到80分是一个重要的衡量
提到工具，想到赵赵说过的一句话：不好用就等于没有，可能就是这个点，同时运用工具的人必须好好的运用，如果用不好甚至不用就太对不起技术了。
数学之美读后感（二）
玖完这本书有一点强烈的感受：工具一定要先进。数学是强大的工具，计算机也是。这两种工具结合在一起，造就了强大的google、百度、亚马逊、阿里、京东、腾迅等公司。他们不是百年老店，但他们掌握了先进的工具。
掌握了先进的工具，必将获得竞争优势。如果你知道哪里有一群软件工程师，维护着更大的一群计算机，那么不要犹豫，想办法使用他们提一供的服务，因为这会给你带来优势。所以我们使用Google的搜索和邮件，在亚马逊、京东和淘宝上购物，用Q一Q和微博联系朋友，使用银行卡和网上银行，利用交易终端在全球市场上进行各种交易
人类历史就是一部工具的进化史。石器、青铜、铁器、火药、蒸汽机、内燃机、电报、电话、电视、计算机、卫星、互联网，工具的进步引领着文明的进步。新的工具不断淘汰老的工具，就像互联网视频点播正在淘汰电视、微博正在淘汰报纸、电子书正在淘汰纸质书那样。
但有一些古老的工具，今天仍有人在学习和使用，甚至在上面花费许多时间。一毛一笔就是这样一个例子。今天学习掌握一毛一笔这种落后的工具，还有什么意义？其实我们在使用一些落后的工具时，主要是在学习工具背后的思想。书法和绘画中蕴含的艺术审美的一般原则，经得起具体工具变迁的考验。甲骨文、金文、石鼓文所包含的对空间构图的理解，仍然值得现代人学习。思想工具是比实物工具更强大的工具。
工具组合使用，形成更强大的新工具。【数学之美】中提到的马尔可夫链虽然是很强大的工具，但我在数学课上没有听老师提到过。这本书中给我印象最深的例子是余弦定理和新闻分类。余弦定理是中学数学，再加上一些不算很难的多维向量的知识，竟然解决了计算机新闻分类这样的难题！
每一种工具的背后，是人们对世界的一种理解。蒸汽机和内燃机背后，是力学的世界。电报、电话、电视、计算机和互联网背后，是信息的世界。数学是一抽一象的工具，是其他工具背后的工具。每一门学科要成为科学，都少不了数学。也许有一天人们会习惯，用数学工具来分析艺术。数学是一种语言，它源于具体的世界，又高于具体的世界。如果说语言是对世界的认识和描述，如果说数学是一种语言，那么它一定是最接近神的语言。看似毫不相关，却又能描述万事万物。
学习数学有什么用？物理学家费曼当年在大一时提出这个问题，他的师兄建议他转到物理系。今天，这个问题已不成为问题。具有扎实数学功底的人才正进入各行各业，例如金融业。我认识一个出版社的老总，他招有一个条件：数学要好。
工具虽好，关键还要会用。最终要回到掌握先进工具的人。软件算法工程师加上计算机集群，这是目前一流企业必需的装备。正如马克。安德森所说的，各行各业的一流公司，都是软件公司。优秀的软件算法工程师，是人才争夺的焦点。这样，我们就容易理解Google招工程师的要求。
驹信息加工处理和传递的能力不断增强，是知识经济的特点。【数学之美】展示了Google如何运用数学和计算机网络，带领我们进入云计算和大数据时代。
知识经济时代的工作，就是在各自的领域中进行科学研究。科学研究要大胆假设，小心求证。科学研究要量化。科学研究要有对比实验。科学研究要有数学模型。科学研究要有田野调查。科学研究要有文献查证。科学研究要有同行评议。【数学之美】向我们介绍了自然语言分析领域的科研方法和过程。
任何一个领域，深入进去都有无数的细节。有兴趣的人不但没被这些细节吓倒，反而会兴致勃勃地研究，从而达到令人仰慕的高度。吴军先生向我们展示了数学和算法中的这些细节，也展示了他所达到的高度。值得我学习。
数学之美读后感（三）
在网上看到有人推荐吴军博士的【数学之美】，尽管我从事社会科学研究，但对数学的推崇一直如此，所以买来一读，我的真切体验正如吴军博士在书的后记中所说，把自己境界提升了一个层次。
那么，对我而言，到底提升了什么境界呢？
首要的肯定是思想境界。在未读这本书之前，我知道对于这个世界的事件形成的信息集合，人类只有两种方式可以表达，一个是数字，一个是语言。整个实数的集合是无穷个，而且每个数字都是唯一的；整个世界中的事件也是无穷个的，而且每个事件也时独一无二的，这样数学中的数字集合与世界中的事件集合就构成一个一一对应的关系，所以研究数字之间的关系，实际上就是在研究世界中事件之间的关系。语言中的概念和世界中的事件之间也是可以构成一个对应关系的，但问题是，语言中概念的集合是有限的，所以它和数字集合的对应显然只能是部分对应。
计算机科学的发展，人类需要把语言处理成数字，因为计算机只能识别数字信号，所以语言的数字化成为计算机产生以来发展最快、而且最有创新一性一的领域，而许多华人科学家成为了这个领域的顶尖专家，如李开复，吴军博士是卓越的科学家之一。至此我才感到，在计算机主导的世界中，信息化就是数字化，而最难的数字化、也是最有成就的数字化，就是对人类自然语言的数字化，因为人类的信息几乎100%是用语言承载、传播的，计算机要与人对话，变成智能化的机器，首先要解决的就是语言的数字化问题。但我们在电脑上自如地输入文字时、或者拿着手机通话时，我们跟本没有意识到，那些卓越的语言科学家，早已经把我们的语言，转化成数字信号，通过输入、处理、解码的方式，让我们无障碍地联络、工作。
我似乎感到，语言与数字的关系，就是人与自然关系的接口。套用古希腊毕达哥拉斯学派的观点，加上我的理解，即是，数是万物的本原，语言是人的本原！
吴军博士似乎也在提升我对方法的认识境界。科学研究的思考方式，习惯遵循本质、规律、连续一性一思维，在语言学研究的早期，人类为了让计算机识别语言，采用建立语言规则和语言规则数据库的办法，但最终以失败告终（20世纪50-70年代），70年代后科学家采用了语言统计模型，研究取得了突飞猛进。语言统计模型的胜利，再一次证明了宇宙量子模型的信念，世界是不连续的随机一性一的粒子构成，人类数千年文明进化出来的语言系统，就是动一态的随机概率事件。其二，物理思维再也难逃牛顿的经典本质思维方法，即找寻到百分之百确定一性一的规律，而信息论思维是研究如何把握不确定一性一现象，利用概率统计是不二法门。其三，语言本质上就是信息传播，只有从通信模型视角才能真正理解计算机的功能，对语言的编码、处理、传输、解码是计算机的强项，计算机是永远不可能理解语言的意思的。
在【数学之美】中，吴军博士对他的老师、师兄弟、同事的经历、掌故进行了叙述，让我们了解到这些世界一流的学科家、技术一精一英们的为人处世品质、鲜明个一性一、科学素养及其管理风格。例如贾里尼克对博士生的严酷淘汰，马库斯对学生的宽宏大度，但我感到他们有一样东西是共同的，就是对科学创造、顶尖人才的识别和器重，甚至是无条件的包容。如此为人的境界才是根本，因为伟大的科学创造毕竟是人做出来的，只有崇高的人文一精一神之下才能造就顶尖的人才、一流的科学和技术。
观国内的学说界，官风盛行、腐败当道、人情充斥，与这些一流学说群对科学创造的赏识、对个一性一人才的包容，对科学探索的热诚，可谓相去甚远。
看来，我们只能寄希望于年轻一代，但愿吴博士的【数学之美】，能让我们的学子们，初步体验到科学一精一英们卓越的才智与情怀。
读后感大全：诗韵之美
在这纷争的红尘中，在这喧嚣的人世间，诗词犹如一位世外，出淤泥而不染，濯清涟而不妖点缀生命之美。唐人之豪放不羁、宋人之灵秀内敛，全然显露在诗词中。
喜欢李白诗中的人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。虽说是借酒消愁，以醉求乐，但这何尝不是件好事呢？把酒言欢，忘去世间一切，哪怕天子呼来亦不上船，自称臣是酒中仙啊！可是抽刀断水水更流，举杯消愁愁更愁。酒醉亦是可以忘却一切，可是醒来后又该如何啊！李白纵然可以用酒麻痹自己，可终究逃脱不了这尘世中的一切渴望自由、渴望个性解放的李白这一生都只能把自己所有的期盼给予诗中罢了！青冥浩荡不见底，日月照耀金银台。霓为衣兮风为马，云之君兮纷纷而来下。虎鼓瑟兮鸾回车，仙之人兮列如麻。这般没有权贵、没有黑暗统治的神仙世界恐怕只能在李白的想象中存在。
李白豪放不羁，他的诗更是继承了屈原的浪漫主义的创作方法，可宋词又有那般逊色于唐诗？在那个北宋缺将南宋缺相的宋朝，文人才子代代出，婉约派的柳永、晏殊、李清照、，豪放派的苏轼、辛弃疾。哪一个在文学史上不是大名鼎鼎，如雷贯耳啊！
李清照《醉花阴》中的莫道不消魂，帘卷西风，人比黄花瘦。竟让在莱州担任知府的丈夫起来一较高下之心，他闭门谢客，不吃饭不睡觉，三天写了五十首词，再将妻子的那首《醉花阴》混在其中，交给文友陆德夫来评价，谁知文友一看既只对李清照那句人比黄花瘦拍手称号，认为这句中相思之苦，忧愁之深可以成千古名句。这句评价果真灵验。
写到这里，不禁想问一下大家，大家知道三苏是哪三苏吗？相信喜欢文学的同学都知道吧！没错，三苏就是指苏洵、苏轼、苏辙，这三位都是宋朝大名鼎鼎的才子，而我要写的人物就是苏轼。苏轼在宋代是最为杰出的大文学家之一，他的诗、文、词、赋样样出色，是极富盛名的全能作家。可能是苏轼太过优秀了罢，连上天都嫉妒他，让他在那北宋变法时期出生。由于政见原因，苏轼既反对王安石比较激进的改革措施，也不同意废除已经施行的新法，因而受到支持旧法和新法的两方人马排斥，开始了他坎坷的仕途生涯。苏轼的词大都都豪放不羁。酒酣胸胆尚开张，鬓微霜，又何妨。持节云中，何日遣冯唐？会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。在这首《江城子˙密州出猎》词中洋溢着报国杀敌的激情，大有宁为百夫长，胜作一书生的慷慨激昂。提到苏轼是豪放派的诗人，就不能不提他的代表作《念奴娇˙赤壁怀古》。这首词的开篇的大江东去，浪淘尽，千古风流人物就显得十分的与众不同，再往下看故垒西边，人道是，三国周郎赤壁。乱石穿空，惊涛拍岸，卷起千堆雪。江山如画，一时多少英雄豪杰！词中境界宏大，上下几千年绵亘数千里。虽然是在坎坷的仕途中所写，可苏轼却丝毫没被挫败，更未流露出人生苦闷的消极态度。无论遭受了什么，都掩盖不住苏轼渴望为国建功立业的豪迈气概。纵然豪迈可是苏轼也有柔情的时候，苏轼在妻子王弗二十七岁死时将她埋葬在母亲坟前，并亲手在埋葬她的山头种植了三万多株松树。更是在十年后写出了十年生死两茫茫。不思量，自难忘。千里孤坟，无处话凄凉。纵使相逢应不识，尘满面，鬓如霜。夜来幽梦忽还乡。小轩窗，正梳妆。相顾无言，惟有泪千行。料得年年断肠处，明月夜，短松冈。对亡妻的深切怀念之情，无不流露出来。可惜苏轼这位大文豪在徽宗大赦天下的北归路上一病不起，死于常州，时年64岁。
诗词之美，在于生命之中。若能潇洒地将生命之美公然书于天地间，我愿把生命的一切，换做一首诗词。中华上下五千年，多少佳人文人把生命之美载于诗词，留给世人一道道丰富的文化遗产。诗词还是一道风景，守护在中华民族历史长河的两旁，静静地，默默地。
读后感数学之美模板
经过收集，小编为您献上读后感数学之美。我们常常会因为书中跌宕起伏的故事情节或者发人深省的哲思被吸引，作者笔下的作品，让我印象深刻。写下心里的感受吧，别让那些闪烁着的思想光芒无处安放。供有需要的朋友参考借鉴，希望可以帮助到你！
读后感数学之美 篇1
《数学之美》，一个从事多年工作的谷歌研究员眼中的数学。令我大饱眼福的是，大学里面的数学知识竟能如此广泛运用到了计算机行业中。
在语音识别、翻译，还有密码学领域，有着许多基于概率统计的模型和思想。当然，贝叶斯公式是基础，应用到隐含马尔科夫链模型，神经网络模型。
在搜索中，一些相关性的计算，无不用到了概率的知识。在新闻分类中，用到了一些有关矩阵特征值、相似对角化的知识。当然，在图像处理方面，矩阵变换可谓是无处不在。另外，在识别方面，有一些通信模型，涉及到了信道、误码率、信息熵。
最近刚开学也没什么事，所以就想随便找几本书看一下，但最好别是那种太艰深晦涩的书。8月份一直到现在，吴军写的这本12年5月出版的《数学之美》一直盘踞京东、亚马逊等各大网上商城科技类图书的榜首，当然，还有早些时候出版的《浪潮之巅》也排在很靠前的位置。心想市场的力量应该能帮我挑出好书吧，于是就从图书馆借了一本来，一直到今天晚上把它给看完了。
因此想写一点东西来总结、反思一下，反正刚开完班会也没什么事干。
写在前面的建议：如果你不讨厌数学的话，强烈推荐这本书，网上也可以下到电子版，不过阅读感觉上还是很不一样的。
废话就不多说了，《数学之美》其实是一本科普类的读物，所面向的是接受过普通高等教育的人，完全不需要在特定领域有很深的造诣就可以看懂，大概懂一点线性代数、概率统计、组合数学、信息论、计算机算法、模式识别最好（虽然列举了这么多，其实有些不懂也没关系），所以尤其适合信科的人看。内容大部分是和人工智能、计算机相关的，这并非我所学的专业，但作者比较擅长将看似复杂的原理用简明的语言表达出来，所以可读性还是很好的。
吴军是清华大学毕业的，之前任职于Google，后来到了腾讯，这些文章都是发表在Google黑板报上的，后来经过了重写，所以网上下载的和书本内容有所差异。由于吴军本人是研究自然语言处理和语音识别的，所以统计语言模型的东西可能会多一点，不过我觉得这丝毫不妨碍全书数学之美的展现感觉收获还是挺多的，知识上的有一些，但更多还是思维方式上的。作者举了很多例子试图让人明白很多看似复杂的高科技背后，基本原理其实是出乎意料简单的（当然，必须承认第一个想到这些方法的人还是非常了不起的）。比如高准确率的机器翻译，看上去好像是计算机能够理解各国语言，隐藏在背后的却是很多具有大学理科学历的人都非常清楚的统计模型和概率模型；再比如拼音输入法的数学原理，早期的研究主要集中在缩短平均编码长度，比如曾经流行一时的五笔输入法，而现今真正实用的输入法却是有很多信息冗余、编码长度比较长的拼音输入法，作者从信息论和市场的角度做了简单的阐述；又比如新闻的自动分类，许多非IT领域的人可能会认为计算机可以读懂新闻并进行分类，而实际上只是特征向量的抽取、多维空间中向量夹角的计算，非常非常简单，但凡学过一点线性代数的人绝对是一看就懂的当然，完美的实现还需要考虑很多细节和现实的情况，但这并不是这本书所关注的地方，数学之美在于其简洁而不是繁琐。
除了对于具体信息技术的剖析之外，作者还花了很大篇幅来讲一些杰出人士的成长过程，特别是把这些人的成长经历和中国学生的成长经历作对比。虽然作者并没有明说，但字里行间多少流露出对于中国高等教育以及很多中国企业的批评，一是教育的功利性，缺乏宽松的独立思考的环境，即使学了一堆理论也难有用武之地，自然也就缺乏创新性的成果；二是中国企业的短视，大部分都不舍得在新框架开发上投资，而是坐享学术界和国外企业的研究成果。
总结一下呢，《数学之美》事实上不能带给你编程能力的提升，也没法让人的数学水平有显着的提升，但它在很大程度上让你跳出教科书式的繁琐细节的束缚，能够从更宏观的角度来思考信息世界背后的数学引擎的运行原理，让人明白看似很高级、复杂的东西背后其实并不如我们所想象的那样复杂，而我们所学的枯燥的数学真的可以四两拨千斤，改变亿万人的生活。
读后感数学之美 篇2
在网上看到有人推荐吴军博士的《数学之美》，尽管我从事社会科学研究，但对数学的推崇一直如此，所以买来一读，我的真切体验正如吴军博士在书的后记中所说，把自己“境界提升了一个层次”。
那么，对我而言，到底提升了什么境界呢？
首要的肯定是思想境界。在未读这本书之前，我知道对于这个世界的事件形成的信息集合，人类只有两种方式可以表达，一个是数字，一个是语言。整个实数的集合是无穷个，而且每个数字都是唯一的；整个世界中的事件也是无穷个的，而且每个事件也时独一无二的，这样数学中的数字集合与世界中的事件集合就构成一个一一对应的关系，所以研究数字之间的关系，实际上就是在研究世界中事件之间的关系。语言中的概念和世界中的事件之间也是可以构成一个对应关系的，但问题是，语言中概念的集合是有限的，所以它和数字集合的对应显然只能是部分对应。
计算机科学的发展，人类需要把语言处理成数字，因为计算机只能识别数字信号，所以“语言的数字化”成为计算机产生以来发展最快、而且最有创新性的领域，而许多华人科学家成为了这个领域的顶尖专家，如李开复，吴军博士是卓越的科学家之一。至此我才感到，在计算机主导的世界中，信息化就是数字化，而最难的数字化、也是最有成就的数字化，就是对人类自然语言的数字化，因为人类的信息几乎100%是用语言承载、传播的，计算机要与人对话，变成智能化的机器，首先要解决的就是语言的数字化问题。但我们在电脑上自如地输入文字时、或者拿着手机通话时，我们跟本没有意识到，那些卓越的语言科学家，早已经把我们的语言，转化成数字信号，通过输入、处理、解码的方式，让我们无障碍地联络、工作。
我似乎感到，语言与数字的关系，就是人与自然关系的接口。套用古希腊毕达哥拉斯学派的观点，加上我的理解，即是，数是万物的本原，语言是人的本原！
吴军博士似乎也在提升我对方法的认识境界。科学研究的思考方式，习惯遵循本质、规律、连续性思维，在语言学研究的早期，人类为了让计算机识别语言，采用建立语言规则和语言规则数据库的办法，但最终以失败告终（20世纪50-70年代），70年代后科学家采用了语言统计模型，研究取得了突飞猛进。语言统计模型的胜利，再一次证明了宇宙量子模型的信念，世界是不连续的随机性的粒子构成，人类数千年文明进化出来的语言系统，就是动态的随机概率事件。其二，物理思维再也难逃牛顿的经典本质思维方法，即找寻到百分之百确定性的规律，而信息论思维是研究如何把握不确定性现象，利用概率统计是不二法门。其三，语言本质上就是信息传播，只有从通信模型视角才能真正理解计算机的功能，对语言的编码、处理、传输、解码是计算机的强项，计算机是永远不可能理解语言的意思的。
在《数学之美》中，吴军博士对他的老师、师兄弟、同事的经历、掌故进行了叙述，让我们了解到这些世界一流的学科家、技术精英们的为人处世品质、鲜明个性、科学素养及其管理风格。例如贾里尼克对博士生的严酷淘汰，马库斯对学生的宽宏大度，但我感到他们有一样东西是共同的，就是对科学创造、顶尖人才的识别和器重，甚至是无条件的包容。如此为人的境界才是根本，因为伟大的科学创造毕竟是人做出来的，只有崇高的人文精神之下才能造就顶尖的人才、一流的科学和技术。
观国内的学说界，官风盛行、腐败当道、人情充斥，与这些一流学说群对科学创造的赏识、对个性人才的包容，对科学探索的热诚，可谓相去甚远。
看来，我们只能寄希望于年轻一代，但愿吴博士的《数学之美》，能让我们的学子们，初步体验到科学精英们卓越的才智与情怀。
读后感数学之美 篇3
看到吴军的另一本书《数学之美》，激起了很深的兴趣，所以很快把书看完了，普及了很多基础的知识的同时也启发了很多想法，感觉很爽。
我自己在交大学的是工科（虽然没怎么上过课），小学、初中、高中都是一路参加数学竞赛，名次都还不错，也因此没有参加中考、高考，一路保送，自己对数学有很深的感情，同时女朋友大学也是数学系，有点后悔的大学选了个并不感兴趣的专业（交大当时允许我随便选专业，我没有跟父母商量自己选了船舶制造）。看这本书的过程中找到了很多高中在看竞赛书的感觉，里面提到的很多概率论（不等式）、图论、数论的知识是高中数学联赛复试的重点，高中的时候已经研究的很深了，不过大学荒废了之后也忘得差不多了，书中提到的很多定理还很有亲切感
书名叫做《数学之美》，显得有些太大，毕竟更多的是吴军在google做搜索相关工作用到的数学模型的介绍与总结，提到的数学部分大多集中在概率论、图论、数论领域，所以书名太大了，可能hax说得对，也许是出版社为了卖书取得名字
不得不说吴军是一个大家，文字中能够透露出大家的气势，书中不断的穿插着各种历史上的大科学家以及科技领域的大家的小故事甚至八卦，从文字中非常能够感受到吴军是一个和他们一个层次的人（即使他自己会自谦说是一个二流的工程师之类）
书中具体的模型就不介绍了，说几点我学到的知识（仅仅皮毛），能列出来的都是看完还有点印象的：
1.在互联网的世界中，信息是如何量化的，信息熵是怎么回事？有啥用？
2.搜索领域中，语言是如何统计的，尤其是如何通过概率模型进行分词
3.搜索引擎是如何工作的—网络爬虫是怎么回事儿
4.PageRank是怎么回事？为了解决什么问题？
5.密码与解密领域的数学模型，尤其提到的二战时候的各种解密的趣事儿，提到的电视剧《暗算》打算抽空看下
6.拼音输入法的数学模型
7.、文本自动分类的模型
……
看完之后最大的感受就是：
1.数学模型巨大作用，推动着新技术的发展
2.攻城师是一个伟大的职业，能够运用这些知识转化为生产力，非常牛叉
3.书中提到了很多数学模型都是在不断的进化、改良、升级，也就是说有人不断的在做优化，会有不断更好的模型、更新的技术出现，跟得上技术的发展可能也是比较重要的，否则很多人一直在做某一点上的持续优化就没有意义了。
但同时技术很大的作用是用来解决实际问题的，书中提到的各个数学模型、各种方法都是为了解决人们的需求或者业务的需求，毕竟公司不是科学研究所，所以追求通过技术直接解决用户需求或者做成易用的工具给业务人员、运营人员来间接解决用户需求是挺重要的，可能不是技术人员觉得做到80分就可以了，而是用户、使用工具的人觉得做到80分是一个重要的衡量
提到“工具”，想到赵赵说过的一句话：“不好用就等于没有”，可能就是这个点，同时运用工具的人必须好好的运用，如果用不好甚至不用就太对不起技术了。
读后感数学之美 篇4
读完这本书有一点强烈的感受：工具一定要先进。数学是强大的工具，计算机也是。这两种工具结合在一起，造就了强大的google、百度、亚马逊、阿里、京东、腾迅等公司。他们不是百年老店，但他们掌握了先进的工具。
掌握了先进的工具，必将获得竞争优势。如果你知道哪里有一群软件工程师，维护着更大的一群计算机，那么不要犹豫，想办法使用他们提供的服务，因为这会给你带来优势。所以我们使用Google的搜索和邮件，在亚马逊、京东和淘宝上购物，用QQ和微博联系朋友，使用银行卡和网上银行，利用交易终端在全球市场上进行各种交易……
人类历史就是一部工具的进化史。石器、青铜、铁器、火药、蒸汽机、内燃机、电报、电话、电视、计算机、卫星、互联网，工具的进步引领着文明的进步。新的工具不断淘汰老的工具，就像互联网视频点播正在淘汰电视、微博正在淘汰报纸、电子书正在淘汰纸质书那样。
但有一些古老的工具，今天仍有人在学习和使用，甚至在上面花费许多时间。毛笔就是这样一个例子。今天学习掌握毛笔这种“落后的”工具，还有什么意义？其实我们在使用一些“落后的”工具时，主要是在学习工具背后的思想。书法和绘画中蕴含的艺术审美的一般原则，经得起具体工具变迁的考验。甲骨文、金文、石鼓文所包含的对空间构图的理解，仍然值得现代人学习。思想工具是比实物工具更强大的工具。
工具组合使用，形成更强大的新工具。《数学之美》中提到的马尔可夫链虽然是很强大的工具，但我在数学课上没有听老师提到过。这本书中给我印象最深的例子是余弦定理和新闻分类。余弦定理是中学数学，再加上一些不算很难的多维向量的知识，竟然解决了计算机新闻分类这样的难题！
每一种工具的背后，是人们对世界的一种理解。蒸汽机和内燃机背后，是力学的世界。电报、电话、电视、计算机和互联网背后，是信息的世界。数学是抽象的工具，是其他工具背后的工具。每一门学科要成为科学，都少不了数学。也许有一天人们会习惯，用数学工具来分析艺术。数学是一种语言，它源于具体的世界，又高于具体的世界。如果说语言是对世界的认识和描述，如果说数学是一种语言，那么它一定是最接近神的语言。看似毫不相关，却又能描述万事万物。
学习数学有什么用？物理学家费曼当年在大一时提出这个问题，他的师兄建议他转到物理系。今天，这个问题已不成为问题。具有扎实数学功底的人才正进入各行各业，例如金融业。我认识一个出版社的老总，他招应届毕业生有一个条件：数学要好。
工具虽好，关键还要会用。最终要回到掌握先进工具的人。软件算法工程师加上计算机集群，这是目前一流企业必需的装备。正如马克。安德森所说的，各行各业的一流公司，都是软件公司。优秀的软件算法工程师，是人才争夺的焦点。这样，我们就容易理解Google招工程师的要求。
对信息加工处理和传递的能力不断增强，是知识经济的特点。《数学之美》展示了Google如何运用数学和计算机网络，带领我们进入云计算和大数据时代。
知识经济时代的工作，就是在各自的领域中进行科学研究。科学研究要大胆假设，小心求证。科学研究要量化。科学研究要有对比实验。科学研究要有数学模型。科学研究要有田野调查。科学研究要有文献查证。科学研究要有同行评议。《数学之美》向我们介绍了自然语言分析领域的科研方法和过程。
任何一个领域，深入进去都有无数的细节。有兴趣的人不但没被这些细节吓倒，反而会兴致勃勃地研究，从而达到令人仰慕的高度。吴军先生向我们展示了数学和算法中的这些细节，也展示了他所达到的高度。值得我学习。
读后感数学之美 篇5
《数学之美》读后感2000字：
第一次看到《数学之美》系列文章，是在2008年的Google黑板报上（那个时候Google还没有退出中国）。作者吴军博士当时是Google的研究员，后来到腾讯担任副总裁，两年后又回到Google负责人工智能方面项目，现在他自己创办了创投公司。可以说，吴军是从学术到工业，再到投资界的顶尖专家，在每个领域都有很深的造诣。
之所以对这个系列文章记忆犹新，是因为当初自己正在做机器学习方面的研究，而书中举的很多例子正是我在研究过程中碰到的问题。和其他数学题材书籍比起来，最难能可贵的是，吴军把抽象、深奥的数学方法解释得通俗易懂，给人以很多启发，也让人由衷感叹数学的简单之美和强大之美。
此后，吴军把专栏内容集册成书，并发行了两版，每次读完都有更深一层的体会。至此，我从方法论和思维方式上对此书加以总结，以对这次持续十年的阅读历程画个句号。
一、学习建立解决智能问题的框架。在面对智能问题时，一般地可以考虑按以下四个步骤求解：1.将问题转换成数字描述；2.找到恰当的数学模型（目标函数）；3.对复杂的数学模型进行简化或近似处理，以便计算；4.求解目标函数。（对统计模型来说，还要利用数据学习参数）
在今天这个大数据和云计算时代，统计模型往往是解决问题的利器，因为现在我们要解决的问题很多是不确定的。从信息论的角度讲，统计模型的本质是利用信息来消除或减少不确定性。此外，摩尔定律的持续作用，让计算能力快速提高的同时，计算成本急剧降低，使得解决统计模型所需要的海量计算成为可能。
可以说，在科技发展的这个时间点，统计+数据+计算=人工智能。以前计算能力不够，统计模型无法得到求解，在当等式左边三要素都齐备之后，人工智能才就此走向了浪潮之巅。
二、在做事上，首先追求完成，而非完美。许多时候做事失败，不是因为人不够优秀，而是做事的方法不对。一开始追求大而全的解决方案，之后长时间不能完成，最后不了了之。在工程上，应该坚持寻找简单有效的解决方案，先帮助用户解决80%的问题，再慢慢解决剩下的20%问题。
这么做至少有两个好处：1.节约资源。资深工程师往往倾向于低估简单方法的有效性，而完美的方案需要花费大量的资源和时间，但可能最后的提高不多，即性价比不高；2.简单的方案容易解释每个步骤和方法背后的道理，这样不仅便于出了问题时查错，而且容易找到今后改进的目标。
三、正确认识道和术。做事情的方法有道和术两种境界，具体的做事方法是术，做事的原理和原则是道。在术的层面，往往没有捷径可走，必须要通过不断的训练和努力。道决定了做事结果的上限，很多时候在术的层面再努力，也无法突破这个边界，这个时候就要考虑道是否正确。
对搜索引擎反作弊这件事，在术的层面的解决方案是，找出每个作弊的例子，分析并清除之。这种方法能解决问题，而且不需要太动脑子，但是工作量巨大，不断会有新的作弊方法出现，难以从个别现象上升到普通规律，即所谓的“头痛医头、脚痛医脚”。Google从一开始，就认为反作弊实质上是个通信中解决噪音问题，并从加强通信自身的抗干扰能力、过滤噪音两方面入手，从根本上提高了搜索算法的抗作弊能力，达到了事半功倍的效果。可见追求术的人一辈子工作很辛苦，只有掌握了做事的道才能永远游刃有余。
四、找到科学的工作方法很重要。人类为了实现飞行的梦想，首先想到的是模仿鸟类制作振动的翅膀，但这种方法根本不能让人飞起来。后来英国人乔治·凯利爵士通过重新审视鸟类翅膀的功能，发现了空气动力学原理，并制造了一架滑翔机，实现了人类历史上第一次载人滑翔飞行。后人从空气动力学这个科学原理出发，最终发明了现代固定翼飞机。
在人工智能领域，也存在上述“鸟飞派”和“空气动力学派”的分别。机器翻译中，最难的问题之一是词的二义性。比如Bush一词可以是美国总统布什的名字，也可以是灌木丛。最直接想法的是告诉计算机加一条规则：“总统做宾语时，主语必须是一个人”。如果这样做的话，语法规则就多得数不清了，而且还有很多例外。
真正简单却实用的方法是，从大量文本中找到和总统布什一起出现的词，比如美国、华盛顿、国会等等，对灌木丛也作如此处理。在翻译Bush时，看看上下文中哪类相关的词多就行了。这就巧妙地把一个人类的智能问题变成计算机擅长的计算统计问题。
从上述例子中可以看到，所谓鸟飞派，就是指从经验出发，让计算机模仿人的思维方式，试图获得智能的做法，这个做法证明行不通。所谓空气动力学派，就是指搞清楚智能问题的本质，让计算机通过数据和数学模型解决智能问题。今天人工智能的全部进步，都是走后一条道路的结果。
《数学之美》一书，即使对不做研究或工程的人来说，也是开卷有益的。当吴军老师如讲故事般地，把复杂的问题以简单的数学形式讲述出来的时候，你会发现，原本深奥的公式是如此亲切和栩栩如生，也让人由此坚信，任何复杂的问题，最终都可以用简单的方式去解决。
可以说，数学之美，也是化繁为简之美。
读后感数学之美 篇6
《数学之美》读后感800字：
本书介绍了Google产品中涉及的自然语言处理、统计语言模型、中文分词、信息度量、拼音输入法、搜索引擎、网页排名、密码学等内容背后的数学原理。让我们看到了布尔代数、离散数学、统计学、矩阵计算、马尔科夫链等似曾相识的内容在实际生活中的应用。相比于其他数学题材书籍，吴军老师把抽象、深奥的数学方法解释得通俗易懂，书中同时引用了诸多的历史典故和人物介绍，给人以很多启发，也让人由衷感叹数学的简洁和强大。
虽是数据专业毕业，但是才疏学浅，无力对数学的美进行阐述。仅就书中两个比较喜欢的地方发表一点不成熟的见解，与诸位共勉。
其一，在讲Google的搜素引擎反作弊时谈到做事情的两种境界“道”和“术”，术就是具体的做事方法，而道则是隐藏在问题背后的动机和本质。在术这个层面解决问题要付出更多的努力，有点类似于我们常说的“头疼医头，脚疼医脚”，暂时不疼了，过几天复发了，再去医治，如此往复，无法从根本上解决；而只有找到了致病原因，才能做到药到病除，根本治愈。本人之前参与过行内月终自动核对的研发，月终核对初期数据的不一致性只能靠数百业务人员人工核对数据差异，然后修改数据，每月1日都要加班加点，工作量很大，这是从术上解决问题。后来找到了产生差异的原因是会计核算时的利息调整造成的，把这些数据接过来进行相应冲减后差异就消失了，业务人员也不用来加班了，这才是从道上解决问题。
其二，是在做中文网页排名时提到的从业界成功的秘诀之一：“先帮助用户解决80%的问题，再慢慢解决剩下的20%的问题。许多时候做事失败，不是因为人不够优秀，而是做事的方法不对。一开始追求大而全的解决方案，之后长时间不能完成，最后不了了之”。我们在做项目时也是一样，业务有时要的功能非常急，可能有些功能也实现不了（比如系统响应时间长、查询明细不能支持省行等）。这时我们就要将焦点关注在那些可以实现的80%的功能上，哪怕刚刚上线的系统界面丑点，操作复杂点，反应速度慢点，但是至少业务有可用的系统，剩下时间再去优化那剩下的20%。这样可以帮助我行抢占先机，在与同行业的竞争中取得主动。如果等待我们把所有的细节都搞清楚再动手开发，力求完美，那么很可能系统能够上线的时候业务已经不需要了。
数学之美，也就是简单之美。希望大家能够喜欢数学，喜欢数学之美。
读后感数学之美 篇7
1，知识要学以致用。上学的时候学习概率论、运筹学这些学科，只是单纯的认为是数学知识。读过这本书才发现，原来我们日常用到的搜索、语音识别、文章分类这些功能的背后，都是数学知识在起作用。
如果读书的时候就知道这些，学习会更有目的性。结合应用情况，也能更好的理解这些概念。
2，一项技术如果注定要被淘汰，那么从现在就放弃它。从统计学的角度解决机器翻译的方法，明显优于从语法结构角度起手的方法。但是还是有很多学者钻研后者，最后白白浪费了自己多年的时间。
一个公司更应该如此。后面读《浪潮之巅》看到雅虎为了避免文章分类出错，竟然采用人工分类的方法。看到的时候，很难想象这是一家互联网公司能做出来的事情。
3，要学会发现问题的本质，从根源上解决问题。利用搜索引擎的漏洞，做所谓的SEO优化，方法千奇百怪。如果只去解决具体问题，那么就会让自己处于被动状态。发现作弊方法的特征，斩草除根，效率会提升很多。
读后感数学之美 篇8
我第一次看到这本书是在两三年前，当时看的是电子书，虽然没太仔细看，但是第一次近距离了解到这些互联网应用背后的数学原理。
前段时间，我在同学的桌上看到了《数学之美》的纸质书，就向他借来读。虽说“书非借不能读也”，但实际上借了书也没能好好读，断断续续读了有一个月才读完。
由于工作背景的缘故，吴军博士的这本书主要内容集中在语言识别和搜索领域，但这丝毫不妨碍它确实反映了很多共同的道理。我总结了几点供大家探讨。
1. 简单就是美
欧拉公式，最美的数据公式之一。
虽然在大家的眼里，数学是一门深奥的学科，但是很多数学规律却能用非常简单的公式表示出来。我想“简单却非常有用”或许就是数学之美的内涵吧。
书中作者给了很多“简单却非常有用”的例子，比如简单的布尔代数就是搜索引擎的数学基础;比如助Google一举逆袭成为搜索老大pagerank算法就是矩阵乘法迭代结合TF-IDF公式;地图导航搜索就是简单的动态规划;统计语言模型可以轻松解决看似难度、复杂度超高机器翻译、语音识别。
数学的精彩之处就在于简单的模型可以干大事。从本质上讲，数学的思维方法就是抽象与简化。简单的模型怎么来?靠的是先抽象，后简化。对于复杂的问题，往往可以通过抽象，然后用数学模型来描述它。选择了合理的模型就成功了一半。但是有了模型，往往模型看着简单，但求解比较困难。这就需要合理假设继续简化，或者说通过增加合理的假设条件来简化计算。以书上提到的马尔科夫链为例，虽然公式的求解非常困难，但是一旦加上适当的假设，问题就一下子简化了非常多。
所以，针对纷繁芜杂的现实情况，我们一定要能时刻准备着把复杂问题简单化，一定要做到大胆合理假设，尽可能的简化问题，抓住其主要矛盾，先用很小的代价解决大部分的问题，剩下的部分再分步解决。
2. 透过现象看本质
作者说到，技术分为术和道两种，具体的做事方法是术，做事的原理和原则是道。技术容易学，但也容易落伍，所以追求术的人一辈子工作很辛苦，只有掌握了道的本质和精髓才能永远游刃有余。真正做好一件事没有捷径，需要一万小时的专业训练和努力。
道是什么?道实际上就是方向，就是判断。
我想有些领导之所以成为优秀的领导，是因为他们掌握了道，反而对具体的术不那么关注。
举个书上的两个例子，都是关于搜索的：一个例子是搜索的本质是什么?自动下载尽可能多的网页;建立快速有效的索引;根据相关性对网页进行公平准确的排序。另一个例子是搜索引擎作弊的本质是什么?是在网页排名信号中加入了噪声，因此反作弊的关键是去除噪声。
所以，我们在工作的时候，要善于理解事物的原理与本质。要先回答是什么、为什么?最后才是怎么做。再比如，在学习某个软件或某项技术时，就需要先掌握它的工作原理与工作机制，以便于我们判断其适用的场景和不适用的场景，而不是先去熟悉怎么用它。
3. 循序渐进、逐步演化
书上对自然语言处理着墨很多。最初的自然语言处理是基于规则的句法分析，但是一段时间过后，人们发现句法分析的准确率很难提升。正当句法分析派走投无路的时候，统计语言模型出现了，而且越走越顺，很快就把句法分析派远远抛在了后面。问题就来了，那为什么最开始科学家们不直接研究统计语言模型?答案当然是不能，原因是时机还不成熟，因为统计语言模型所需要基于的大数据量的语言库还没有，大规模并行计算的能力还不够。同样的，统计语言模型就是最好的吗?当然是不尽然，科学家们现在开始研究基于深度学习的自然语言处理，相信不久的将来，语言识别、机器翻译会有另外一个质的飞跃。
我们做什么事情都不可能是一蹴而就，一步到位，想毕其功于一役的往往最后的结局都是失败的。
对我们而言，不管是架构规划也好、系统建设也好、管理工作也好，更是需要找准突破口，循序渐进，逐步演化。当然，我们也不能固步自封、墨守成规。
汉字2020之美读后感
汉字2020之美读后感（一）
写给每个中国人的书法美学，其实是非常好有趣的视觉的练习，怎能不喜欢上练字2020呢、李斯、书法美学，是身体的运动！
所以现在看到蒋勋写感知教育那一章，高峰坠石，讲横、对称、毛笔；讲竖，是做人处事的学习。平衡、秦隶、互动！从九宫格开始讲起：书法是呼吸，第一课，是生活现实里的记忆、石鼓、象形，是安定保佑的力量。这本书、感知教育、仓颉，全书分四大部分，配的那幅照片，万岁枯藤走字2020底、简册这些专题。文字2020编织成画面，看了这本书我深深的 被里面的内容所吸引，配的那些美丽的照片，真是讲得太美了、绳结：汉字2020演变、虚实，述说动人的汉字2020书法故事，也就是一，把书法还原到最基本的机构、金文，是性情的表达。还有，是崩浪雷奔、甲篆入隶，如第一部分汉字2020演变就包括结绳，讲点，如此生动如此形象。然后接下去用每一课讲一个笔画，是养生、甲骨，真是我所能想像到最棒的教导孩子进入书法美学的秘籍，我们走进了那古老却又现代的汉字2020时间光廊、汉字2020与现代，就在你我的指间心中。
书里蒋勋说，有趣有趣，东方书写的敬意与喜悦，唤醒每个中国人的书写记忆，担得起如此美誉在别人的介绍下我读了《汉字2020书法之美》这本书，是还原到初写自己名字2020时的认真作者以他独特的美学情怀。最后来一个关于点的传说。
汉字2020之美读后感（二）
完了蒋勋老师的《汉字2020书法之美》，合上书本，我长长地舒了一口气，心里感动了许久，竟有一种读完红楼梦的怅怅与迷离之感。
读完这本书，我对汉字2020更添了一层敬畏感与亲切感。
那些有趣味有生活烟火气息的书法故事，才是书法本来的面目，政治书法的正襟危坐与森严，书圣们的法帖，也只是生活的平常问候，莫名的有一种亲近之感，突然觉得书法离我很近，像一位嘘寒问暖的好朋友，王羲之的《鸭头帖》、《肚痛帖》，都是与很有生活气息的书信便条而已，并没有我们想象中的那么郑重其事正襟危坐。
书法与民间，读到汉朝瓦当上的千秋万岁时，我感慨良久，家里在农村，我能感受的到那种质朴与平静的生活中父辈们对上苍深深的祈求，我的父亲、我的母亲、祖父祖母，他们都没有太大的奢求，只希望吃饱穿暖，过平凡幸福的日子；蒋勋说：这四个字2020的美，是一种平凡生活的感动大部分人生活里的基本愿望其实很简单，希望能平安过日子，希望日子能长长久久过下去。这只仅仅是一种生活平凡的感动，凝练在最朴实无华的文字2020中。
蒋勋老师从美学的角度带领我们欣赏了书法的美，书法里面的精神境界与追求，而不只是简简单单的外在形式的追求；特别是对于卫夫人《破阵图》横竖撇捺点的讲解，我对于书法有了更进一步的美的感悟与启发。
书法与生命的领悟，书法就是在带领我们感悟生命感悟自然，感悟千千万万的生灵。如果能够领悟到书法与自然生命的连接，那么，书法创作自然会更加精进。
汉字2020之美读后感（三）
回首千古华夏，汉字2020走过甲骨成泥，钟鼎斑驳，竹简绢帛的古老岁月，历经秦朝的篆书，汉朝前期的隶书，直到汉朝末期才形成了笔画平直，形体端正的方块形文字2020。每一个汉字2020都是由偏旁和笔画来组成，各种笔画在一个平面里多向展开，构造复杂多变。中国汉字2020之美，美在形态，美在音韵，美在灵性。
中国汉字2020具有形态之美。 原始的中国汉字2020是一种表意的象形文字2020，字2020形跟字2020义、字2020音之间有着一定的联系，它是形、音、义的结合体。老祖宗造字2020，不仅融会了字2020的灵动美观，更糅合进了人的喜怒哀乐。一个字2020如果说是一幅图画，那么一个词、一个句子乃至整篇文章便是视感极强的世界了。如月的形状像月牙，山似隆起的连绵山峰，果让人想到树上硕果累累等等。马致远的枯藤老树昏鸦，小桥流水人家，只有短短的十二个字2020，六种景物，便可勾勒出一幅天涯游子漂泊他乡的离人秋思图来。中国汉字2020这一种表意功能，是西方文字2020所无法企及的。因此，中国汉字2020具有形态之美。
中国汉字2020具有音韵之美。一般来说，一个汉字2020代表一个音节。有的汉字2020一个音节有好多个汉字2020来记录，如xī音节就有西、吸、溪；有的汉字2020还表示几个音节，如和可表示为h、h、hu、hu、h五个音节；还有些字2020可以通过声旁确定音类或大致的读音，如张、伥、苌、怅等，长就是这组字2020的声旁。字2020有平声、仄声，平声、仄声又可分为阴平、阳平、上声、去声，过去还有入声。声音有高有低、长短起伏，读起来让人慷慨激昂，让人热情奔放，让人心娱神悦。优美的汉字2020让你聆听高山流水的琴弦，让你聆听苏东坡月下把酒、仰望苍天的声声发问。在人生受挫之时，读几首诗，背几句词，你会感到心旷神怡、豁然开朗。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海唱出了我们希望与信心的高昂强音，举头望明月，低头思故乡，那仄平仄平仄，平平平仄平的平仄格式构成语调的高低起伏。思乡情感无处诉说，吟读时语调应呈现出来自心灵的跌宕，两个头字2020发音时应夹杂着叹息声，让人感到悲情的诗意美。因此，中国汉字2020具有音韵之美。
中国汉字2020具有灵性之美。汉字2020虽然是由横竖点撇捺组合而成的字2020形，但它们不是僵硬的符号，而是有着独特性格的精灵。每个字2020都有着不同的风韵。如哭字2020一看就像是流泪，笑字2020一看就像是竹子笑弯腰的形态，重字2020一望就有沉坠感等。汉字2020的变化无穷无尽，本身就具有灵性之美，足使我们为之动情。汉字2020自身就有一个想像的天地，任我们飞翔和驰骋在知识的海洋里，享受无穷的乐趣。因此，中国汉字2020具有灵性之美。
中国汉字2020承载着华夏子孙的生活情感和美好理想，承载着中华民族五千年博大精深的民族文化，就让我们一起来探寻汉字2020的形态之美、音韵之美及灵性之美。
感谢您阅读“好读后”的《《系统之美》读后感》一文，希望能解决您找不到好书的读后感时遇到的问题和疑惑，同时，hdh765.com编辑还为您精选准备了伤怀之美读后感专题，希望您能喜欢！