凡间狱
风尘散人
已完结· 114.54万字
我是一个金盆洗手的盗墓贼,为了寻找失踪的秦教授,不得不重操旧业,结果却意外卷入一个天大的漩涡,也遇到了许多诡异事件。寿衣出行的夜游者。衔尸寻仇的死人头。光怪陆离,不可想象。为了求生,我不得不摇身一变,成为一个卫道士。古老的职业,亘古长存,戍守在黑夜与黎明之间,对抗冥冥中一切不可预知的存在。天有道,万灵亦有道。长夜漫漫,勿问归途……
风尘散人
已完结· 114.54万字
我是一个金盆洗手的盗墓贼,为了寻找失踪的秦教授,不得不重操旧业,结果却意外卷入一个天大的漩涡,也遇到了许多诡异事件。寿衣出行的夜游者。衔尸寻仇的死人头。光怪陆离,不可想象。为了求生,我不得不摇身一变,成为一个卫道士。古老的职业,亘古长存,戍守在黑夜与黎明之间,对抗冥冥中一切不可预知的存在。天有道,万灵亦有道。长夜漫漫,勿问归途……
苍漠八步禅心
已完结· 176.75万字
光怪陆离,诙谐搞笑,且看主人公一行人如何协同兽灵各显神威,阻击魔物鬼怪,拯救世界
夜不醉
已完结· 171.44万字
前世,意外背上的巨额债务,让楚枫被迫打工还债。 也让他错过了互联网野蛮发展的黄金时期。 甚至,错过了最爱的人! 但这一次,他重生了! 所有的一切,都会变的不一样! 失去的,他会亲手拿回来! 错过的,他也会一点点补回来! 阿里?企鹅?甚至是外卖? 楚枫表示自己全都要插一脚!
一叶之秋
已完结· 128.79万字
一代金融新贵叶飞云,穿越到五年后的世界,成为终极软饭王,在这个世界里,他事业失败人生低谷,可谁知叶飞云居然成了首富继承人!
小丑
已完结· 116.29万字
什么?我坑了刘华强妻子?!纳尼?宋老虎找我茬!?既然这样,那就都给我当小弟!
娜里跑
已完结· 9.36万字
!作为一名专注于打造女性个人事业的职业规划咨询师,本书作者指导、孵化了语言类、视觉设计类、家居类、形象类、心理咨询类等多个女性个人事业品牌。《用一年时间重生:如何从0到1开启个人事业》就是一本手把手教你开启个人事业的书,无论是想做自由职业的年轻人,还是想做个人事业的家庭女性,或者是想要发展副业的白领,都可以在这本书中明确你的方向和优势,找到你的个人事业路径。
爱喝豆浆泡油条
已完结· 21.34万字
“哎,又被绑架了。”神魔大陆北方的青青草原上,萧吉吉掰着自己胖乎乎的小手指头在数着,一根、两根……“啊?怎么不够用了呢。”萧吉吉摆出一副大人模样叹了口气。此时,一名刀疤脸的佣兵走了过来。“老实点,小心我宰了你。”刀疤脸说着拿出刀在萧吉吉的嘴边晃了晃,萧吉吉张嘴就咬住了这把刀。“啊呸,最低级的精铁锻造的,真难吃。”萧吉吉说着吐出了嘴里的刀刃碎片。
落落的冬
已完结· 69.25万字
穿越上古大陆获得神剑承影,得女娲赏识成为代言人,率众神与异族对抗,却发现,那竟是强悍的现代化军队,他随手在耳畔抓住一颗炙热的7.62mm子弹,彻底懵圈了……
一天只吃三顿
已完结· 48.09万字
宁玄刚刚穿越,还没来得及享受宗门大师兄带来的福利,就被送入号称十死无生的神魔战场。一踏入神魔战场便激活超神签到系统,瞬间起飞。练气最高九层?那我这九十九层是咋回事?筑基期横扫无敌?问过我的神魔大军了嘛?准仙剑斩灭万物?来和我的诛仙剑碰一碰?
苏格拉底相悖论
连载中· 1.59万字
如果有一天,你穿越到一个没有恐怖故事的世界, 打算通过直播恐怖鬼事开养家糊口,但是随着故事的进展恐怖开始复苏, 诡异开始出现,你讲的故事都慢慢变成真的,会怎么办? 林凡重生到一个没有恐怖故事的世界里, 突然觉醒了观众恐怖值系统, 只要收集观众的恐怖值就能抽取技能和传说中的物品! 但是这个世界远远没有表面上看起来的那么简单, 在表面的平静下面可以说是百鬼横行!!! 在不久的将来,即将迎来诡异降临! 梦境与现实交织!!! 百鬼浮现水面!!! 当命运的齿轮开始转动, 欢迎来到林凡的恐怖世界!
(美)安德鲁·斯托曼
已完结· 15.84万字
我们为什么会感冒?季节为什么会变迁?进化为什么会有“缺失的一环”?如果你在一枚子弹从枪管中击发的同时让另一枚子弹从空中垂直坠落,哪一枚子弹会先落地?在第一时间,我们几乎总是会把这些问题搞错。更糟的是,我们经常对世界的本质产生误解。 在书中,认知心理学家安德鲁·斯托曼发现了问题的答案——对世界的误解植根于我们在儿童时代建立的解释世界的直觉理论中。科学是社会性的,直觉理论也是社会性的,产生的误解和盲区有些无伤大雅,有些却会给人类的历史和文明带来划时代的巨大影响。 通过阅读本书,从引力、宇宙到生命、进化,你将领略人类在认识世界时产生的迷人误解,以及它们如何在斯托曼的妙笔之下有趣到闪闪发光;发现直觉理论如何限制着我们的思维,并建立起一面面阻隔思维的墙壁;最终洞悉我们应当如何正确地认识世界的秘密。
厨花君
已完结· 4.92万字
在都市中回归土地,开始种花种菜,本书主打厨房花园路线,致力于食与美兼具的园艺种植。持续分享与都市农艺、有机生活相关的内容,提倡"在家种菜;在地饮食”的有机精致生活方式。在本书中,作者用极简的生活方式和自己种植的朴素食材,追求食物的本色与本味,并且教给读者用简单食材烹饪健康美味的方法。
李超源, 杨莉莉
已完结· 18.83万字
如何改变你自己?练达人情,磨砺心志,历练品质,是改变 克服逆境,顶住压力,知难而进,是改变 优化习惯,净化心态,革新观念,是改变 乐观自信,勇于进取,创新合作,是改变 不断学习,努力工作,自强不息,也是改变。说到底,凡是能使你上一个新台阶的所有进步,都叫做“改变你自己”。既能适应改变又善于改变的人,不管“风吹浪打”都能“胜似闲庭信步”。这样的人,才是自己命运之舟的最可靠舵手。
骑母猪的旺财
已完结· 20.67万字
一场奇遇,让陈天获得一个摆摊系统。他用智慧,能力和刚刚好的运气,从三个钢镚的身价,一路飙升至世界之巅。这个故事很长,也很接近生活,请跟随我的文笔,慢慢窥探陈天的人生...
苏颖
已完结· 13.03万字
许奔
已完结· 11.63万字
中国发明协会会员、国家科技专家库专家、联想专利评委。 目前专利申请数为联想集团(全球)di一名,被评选为“联想集团年度发明人”“MBG专利大师”,并14次当选“MBG专利达人”。同时带领团队获得“创新先锋团队”“手机工具创新”等奖项,被联想集团CEO杨元庆誉为“专利达人”和“创新狂人”。 当选“青年创新人才(A类)”“重点产业和重点项目紧缺人才”,并荣获“白鹭英才”等荣誉称号。 著有《深入理解Android自动化测试》一书。
水木然
已完结· 16.69万字
本书以科技、互联网为时代背景,结合体育、管理两大学科以及硅谷天才们个性鲜明的动人故事,解读了天才的形成过程。以硅谷天才们在领导力、亲和力、行动力、情境力、创造力、设计力等方面的种种经历,还原一个个神话,使他们栩栩如生地呈现在读者面前,旨在激发我们的内在潜能,并引导我们前行。本书以全新的方式,让你由内而外提升个人魅力,轻松拥有领导力。
月照围城
已完结· 95.11万字
一穷二白了二十二个年头,安恒万万没想到,自己随口许下的生日愿望,竟然眨眼成了现实! 不想努力了,让我变身富三代吧…… 爷爷说,没问题。 豪宅超跑,私人黑卡,潇洒辞职,先浪起来! 有钱人的生活,就是这样朴实无华,且枯燥吗? 我该如何不着痕迹地装逼,闪瞎众人钛合金狗眼? 站在全新人生的路口,安恒这条翻身咸鱼,决定从头学起,当个合格的大佬! 我不是凡人,我是亿万继承者!
李学勤
连载中· 14.95万字
本书依据大量史籍文献和学人著作,客观地叙述了大蒙古国与元朝时期的历史过程。全书共八章,前三章主要书写蒙古部族的起源与崛兴、大蒙古国的建立与三次西征、大蒙古国的传承与统治;第四、五两章主要书写元朝的建立、对地方的治理、对南宋的战争、汗位的传承和元朝的覆亡,尤其对忽必烈时代敛财的问题予以揭示;最后三章介绍了元朝的政治、经济、社会、法律、思想、宗教、文化与艺术的特征与成就,以及元朝与世界尤其是欧洲的交流。
孙小猴
已完结· 147.39万字
一个给女神主播当房管的屌丝骚年,无意间进入新网站,无意中拜师学艺,无意中学得一身好技术,无意中精通古今异术,无意间身边多了无数美女……真真消受得不要不要啊!
张玉宏,杨铁军 著
已完结· 17.38万字
近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。
张玉宏,杨铁军 著
已完结· 17.38万字
近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。
张玉宏,杨铁军 著
已完结· 17.38万字
近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。
(美)罗伯特·D 史托罗楼(Robert D. Stolorow
已完结
许奔 著
已完结· 50.90万字
[美]亚伯拉罕·马斯洛
已完结· 42.58万字
周志明
已完结
刘志迎,徐毅,洪进
已完结· 20.26万字
周志明
已完结
齐晓晶 编著
已完结· 1.48万字