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04 技术与人性 写小说有三条规则。不幸的是，没有人知道它们是什么。 萨默塞特·毛姆（Somerset Maugham，1874—1965） “当技术迈步向前时，人类还会有什么独一无二的能力？”这是我们听到的关于人脑和机器的最常见问题。鉴于数字化工具包在日常信息处理、模式识别、语言、直觉、判断、预测、躯体灵巧性等诸多方面挑战着人类的优越地位... -
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未来的先兆——大数据 凡事发生前都会有先兆。现实生活当中，许多事情由于无法实时记录，看上去就好像是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”那样。互联网在实时记录方面则是“处处痕迹处处痕”。如果上网买东西，一定会先浏览、对比，再询价，如果上网搞活动的话，一定要经过征集、讨论和策划的整个过程。互联网通过服务器实现了“请求”+“响应”机制，人们大量带有先兆性质的行为... -
第三章
第三章 组织有序（并保持下去） 有条有理与时间管理相辅相成。组织有序可以创造适当的时间环境。组织不善会在不知不觉间变得越来越严重；如果每件事所花费的时间都比应该花费的时间多一点，日积月累，就会降低效率，但这是不可避免的。即使是小错误或小遗漏，如果在一些活动中反复出现，也会产生重大影响，降低效率。而最糟糕的是，缺乏条理会导致真正的问题出现，甚至会让人身心... -
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数据驱动决策制定 作为奥克兰运动家棒球队（Oakland Athletics）的总经理，比利·比恩面临着一个难题。比恩和奥克兰运动家棒球队得组建一支具有强大战斗力的球队，但却没有像纽约扬基队那样庞大的市场预算。在电影《点球成金》（Moneyball）以及由迈克尔·刘易斯所撰写的同名小说中，比恩将求助于数据和统计。这种方式被称为“赛伯计量学”（Saberm... -
第4章 多线程编程
第4章 多线程编程 4.1 简介/动机 4.2 线程和进程 4.2.1 进程 4.2.2 线程 4.3 线程和Python 4.3.1 全局解释器锁 4.3.2 退出线程 4.3.3 在Python中使用线程 4.3.4 不使用线程的情况 4.3.5 Python的threading模块 4.4 thread模块 4.5 threadi... -
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大数据时代的综合人才 人才是大数据时代最为稀缺的资源。谷歌的首席经济学家Hal Varian提到过，统计学家是未来最为性感的职业。大数据创新和创业最大的挑战就来自人才的招募、培养和使用。合理的模式将人才的价值放大，同时还将大数据的价值释放出来。在大数据时代人才缺乏的原因是复杂的，破解的方式也是多种多样的，为此大数据实验室做了很多有益的尝试。 不少企业的... -
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疼痛之中 达尔文（1872）：在代代相传的动物物种延续中，巨大的疼痛一直促使所有物种努力远离这种痛苦的根源，甚至当肢体或其他部位受伤时，我们经常想去揉受伤的部位，就像想摆脱这种痛苦似的，尽管这是不可能的。 撞伤脚趾时是什么感觉？你可能不会立刻产生感觉，但你马上就会屏住呼吸，开始出汗，这是因为你知道接下来会发生什么：一股令人窒息的疼痛感从胸腔涌出，其... -
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技术接轨商业 描绘大数据的书如果不花费只言片语谈谈大数据对话，就不算完整。因为传播大数据的最大挑战之一就是大数据对话本身。过去，围绕大数据的讨论一直都是高技术含量的。如果这种讨论仍保持一成不变，大数据的好处就只会被那些专业人士专享。虽然优秀的技术是关键，但是公司必须专注于传达它们所传递的商业价值，让企业领导者接受数据驱动的文化，从而促使顾客购买它们的产品...