“坏”女人懂得怎样给男人留下些许神秘。这样，由于不能100％地控股，他必须将自己那50％也投进去，才能得到你。

跟他在一起你很快乐，没有他你也一样快乐。你快乐，你阳光——阳光女人吸引男人的魅力指数正一路飙升。男人也需要“安全感”。他知道，只有一个自立自信、经济独立、身心健康的女人，才能给他一个真正意义的家。

风靡全球的《“坏”女人有人爱》，使无数优秀女性学会了在约会中保护自己，赢得爱情。为她们指明，坚强自信的女性最让男人心动。《“坏”女人有人娶》是继此之后关于当代两性关系的又一睿智之作，大胆勇敢、辛辣诙谐，帮助向往独立自强的女性收获幸福的婚姻。

导读

致谢

前言

第一章 丢掉规则

为什么自信女人能赢得男人心

好女孩社会准则

美丽神话1 你必须做到尽善尽美

美丽神话2 你必须是他的“性”福玩具

美丽神话3 你必须放弃自我，成为他手中的“泥娃娃”

第二章 让他追你……直到你得到他

如何使他确信承诺是他自己的意愿

“坏”女人使他放松警惕

“坏”女人让他来“赢”得承诺

“坏”女人将水搅浑

第三章 他的激情澎湃

怎样让他欲火中烧、因扰不安

稳步赢得比赛胜利

被单下的激情

欢娱之后

第四章 按动女性键：由来已久的男性传统

为什么男人总是讨厌女人要弄清他们的关系到了什么程度

按下你的情绪控制键

女性键1 他可能有意让你嫉妒另一个女人

女性键2 他可能忘记给你打电话，回来很晚，或在某些方面退缩

女性键3 他可能会说些难听话，再看你怎样反应

女性键4 他可能故作无知状，看自己的计谋能否得逞

找到遥控器上的男性键

第五章 男人也需要安全感

为何你的经济独立让他更想娶你

为自己找份好工作

感激与赞赏：致命一击

“过家家”

短程婚姻

第六章 闯入男孩俱乐部

窃取的机密——那些男人之间才能分享的最高机密

开始破译

机密1号 男人们是否为了得到性“满足”，而将女人往两性关系和婚姻上诱导？

机密2号 “坏”女人与一个缺乏自信的女人有什么不同？

机密3号 什么信号表明一个女人在浪费她的时间？

机密4号 男人关于性的秘密？

机密5号 为什么男人总要试探女人，他这样做是有目的的吗？

机密6号 男人害怕什么？

机密7号 爱火即将熄灭，怎样再次煽起男人的激情？

机密8号 女人怎么知道一个男人真正爱上了她，并且开始想到未来呢？

第七章 从“我能”到“我要”

他将订婚戒指戴到了她的手上

走下婚姻的转盘

换个角度看自己

谢里的魔法法则

数据科学家凯西•奥尼尔认为，我们应该警惕不断渗透和深入我们生活的数学模型——它们的存在，很有可能威胁到我们的社会结构。

我们生活在一个依赖“算法”的时代，它对我们生活的影响越来越大，我们去哪里上学，我是不是应该贷款买车，我们应该花多少钱来买健康保险，这些都不是由人来决定的，而是由大数据模型来决定的。从理论上来说，这一模型应该让社会更加公平，每一个人的衡量标准都是一样的，偏见是不存在的。

但是，正如凯西•奥尼尔书里所揭示的那样，事实并非如此。我们今天所使用的这些数学模型是不透明的、未经调节的、极富争议的，有的甚至还是错误的。最糟糕的是，数学模型和大数据算法加剧了偏见与不公。例如，一个贫困学生想申请贷款交付学费，但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码判断将钱带给他存在风险，因此，拒绝给他提供贷款。他因此失去了受教育的机会，而这个机会可能帮助他摆脱贫困。大数据算法做的常常只是锦上添花的事儿，有时甚至是落井下石。

通过个案追踪，凯西•奥尼尔揭示了大数据是如何影响我们将来的，它不仅影响着个人，也影响着整个社会。这些数据评价着我们的老师、学生，筛选着我们的简历，审核着我们的贷款资格，衡量着员工的工作态度，监视着投票者，监控着我们的健康。

凯西•奥尼尔呼吁数据模型的创造者们要对算法负责，政策的制定者及执行者们在使用这一威力极大的“武器”前应该更加慎重。最后，作者指出，大数据几乎掌控着我们的生活，我们应该增加对它的了解。这本书相当的重要，它让我们有能力去问一些十分尖锐的问题，帮助我们了解事实的真相，提出需要改变的地方，探索更好的生活。

【编辑推荐】

 案例丰富，内容兼具深度与话题性

未来20年，算法和大数据将席卷世界，接管我们的生活、社会和经济。我们生活中的很多方面都将落入自动化的数据分析之下。确保算法和大数据的公平性将是一项重大的任务，数据伦理的价值和意义将不断凸显出来。在作者看来，大数据犹如一个黑盒，规模、伤害和隐秘共存，她在书中引用了大量发生在美国当下的、基于大数据和算法的、改变个人生活的案例，并对影响这些城市生活经验的算法做了特别的观察和研究。作者认为，数据和算法的关系就像枪械和军火，数据没有价值观，是中立的，但来自人类行为的输入，难免隐含偏向，而算法创造的数据又对人类行为产生反作用，从而导致更多的不公。凯西在书中指出：算法模型一旦运转，执法行为就会增多，产生的新数据又会进一步证明加强执法的必要性。形象地说，就是哪里“前科”越多，哪里就越受算法“关照”，最终形成一个失真，甚至有害的回馈环路。这个观点也正是近来Facebook干预美国大选，国内很多专家学者热议“今日头条”推送模式的核心所在。

 权威作者的深刻洞见

本书作者是哈佛大学的数学博士，研究方向是数论和代数几何，毕业之后在麻省理工学院执教，并在互联网公司做过很长时间的数据科学家，如今致力于教育和媒体行业的数据知识普及工作，因此，这并不是一本传统意义上唱衰大数据的书，相反，作者希望让更多的人通过了解大数据、了解算法，反思模型，以及通过政府和相关机构的合理监管，不断改善各类设计评价体系，让更多的人受益，维护社会的公平与民主。

【英文版获奖情况】

《纽约时报》（New York Times）年度书籍

《波士顿环球报》年度最佳图书

《连线》杂志年度必读书目之一

《财富》年度最受欢迎的书之一

《柯克斯评论》年度最佳作品

芝加哥公共图书馆年度最佳图书

《自然》网站年度最佳图书

《麻省理工科技评论》年度最佳科技图书

《别让不懂营养学的医生害了你》讲述美国医生（全世界许多医生都是如此）所接受的教育是如何使用药物来治疗疾病。但是他们并不了解如何使用对你的健康最为有力的工具——营养和心里保健等，这方面甚至他们是无知的。这是最大的不幸！因为当你被诊断为患有某种疾病时，一切都已经来不及了。现在，雷•D•斯全德博士编写的这本革命性的新书会向你展示当今和今后保护健康所需要采取的一些简单的步骤——甚至有可能恢复疾病已经给你带来的致命破坏。这是最新的健康保健理念——健康不能依靠医生！要靠自己，方法是：健康饮食，坚持锻炼和服用高品质的营养补充品！《别让不懂营养学的医生害了你》告诉你抗衰老的关键：为什么美国政府建议的关键营养成分的每日建议用量（RDA）并不能够满足你身体天然防御系统在抵抗疾病时的需要？你究竟需要多少用量呢？你该怎样补充营养品？体内的氧化作用是如何对身体产生破坏并使你衰老的？怎样才能修复这种破坏？如何消除过敏和持续性的鼻窦炎对健康的影响？为什么医生开的药并不是对付慢性退行性疾病的最佳预防手段？你该怎么办？