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数智图书馆-无锡数智政务
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激活:越接近终点,越拼搏
985
2025-06-18
《时机管理:完美时机的隐秘模式》
激活:越接近终点,越拼搏 编码:定义、评价与回忆体验 编辑:主动修剪,少就是多 升华:情绪复杂化是核心 时机管理手册 发挥终点的积极力量 阅读结尾的文字 5个问题帮你决定何时辞职 1.你希望庆祝目前这份工作的下一个入职纪念日吗? 2.你目前的工作是否既要求高又在你的掌控之内? 3.你的老板是否允许你做到最好? 4.你是否处于3~5年的加薪窗口...
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969
2025-06-18
《像疯子一样思考,像天才一样行动》
是达顿先生叫的出租车吗? 人们常说,如果去了印度,你的感官会受到折磨。他们错了。受到打击的是你的心灵。 对感官的损害只是个副作用。 从新德里到达兰萨拉,坐出租车花了足足16个小时。车子开得飞快,发出嗖嗖的响声。一路上摇晃颠簸,像坐过山车一样地穿越了三个省份——北方邦、哈里亚纳邦和旁遮普邦——最后在云雾缭绕中进入了喜马偕尔邦。 我除了忍受之外别无选择...
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954
2025-06-18
《像疯子一样思考,像天才一样行动》
成功的六个关键 这里有一些实用的建议,能够帮助你瞄准目标、达到目标并且超越目标。 好吧,攻打阿富汗的敌后地下洞穴并不是大多数人在周一早上送孩子上学之后会遇到的麻烦。虽然如此,但如果你拥有了可以将塔利班组织驱逐出坎大哈[8] 和赫尔曼德[9] 的心态,你在基德明斯特[10] 和赫默尔亨普斯特德[11] 竞争激烈的市郊地区还有什么办不到呢? 为了帮助你理...
第二篇 政治
941
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第二篇 政治 第一章 议会制度改革 第二篇 政治 第一章 议会制度改革 议会改革(parliamentary reform)是19世纪英国政治的一条主线,其目标是实现从寡头政治制度向大众民主制度的转变。改革前的议会选举和运作机制被称为“旧制度”(the old system),它是英国贵族寡头统治的基础。这个制度在确立之初,即光荣革命发生以后,是当...
第二篇 革命年代
933
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第二篇 革命年代 第一章 斯图亚特早期统治 第二篇 革命年代 第一章 斯图亚特早期统治 斯图亚特时期,内战和革命给英国造成了空前剧烈的大震荡,差不多整个17世纪的英国都是在这种社会冲突和政治动荡中度过的。固然,发生在社会转型时期的革命,是都铎末期以来英国社会矛盾发展的结果,但它并不是不可避免的。从长时段来看英国的宪政史,革命不是它的常态,而在很大程...
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913
2025-06-19
《人类简史:从动物到上帝》
第八章 历史从无正义 农业革命后几千年的历史,可以总结为一个问题:如果人类的基因里并没有大规模合作的生物本能,所有的合作网络究竟如何维系?简单的讲法,是人类创造出了由想象建构的秩序、发明了文字,以这两者补足我们基因中的不足。 但对许多人来说,这些合作网络究竟是好是坏实在难说。网络背后那些想象的秩序既不中立也不公平,总把人分成一些其实并不存在的分类,并...
倾听宇宙的交响曲
901
2025-07-17
《宇宙的结构》
倾听宇宙的交响曲 物理之美,数学之美 与方程式“共舞”,在和弦变化之间“演奏” 在我研究生生涯的最后一段时期,超弦理论风头正劲。爱德华·威滕(Edward Witten)是这个领域的天才,我认识的所有从事理论研究的研究生都在研读他最新的论文。英国理论物理学家保罗·狄拉克(Paul Dirac)对量子理论做出了奠基性贡献,和狄拉克一样,威滕也有着世界一...
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900
2025-06-18
《游戏改变人生》
第9章 5号规则:招募盟友 怎样切入 盟友,就是一路上能向你伸出援手的亲友。 本 章的建议来自我脑震荡恢复期间的一次顿悟:碰到重大问题时,人们很难主动露怯、开口寻求帮助,但邀请别人玩游戏却很容易。 毕竟,我们随时都在邀请别人玩游戏。整体而言,人类每个星期玩电子游戏的时间,比陪伴亲友的时间多10亿小时。我们打扑克、下棋和运动的时间甚至更多。 ...
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864
2025-06-18
《《快公司》科技硅谷合集:科技带动创新》
天堂A计划 作 者:MATTHEW SHAER 从外面看起来,这是一座简朴荒凉的建筑。但是走进建筑内部,穿过鲜花小摊和理发店,你能感受到一股安宁平静的住家氛围。长桌和磨旧的皮椅似乎在邀请人们坐上去聚会;新鲜烘烤的当地咖啡的香气,和附近照相亭传来的咔嚓声融合在一起,营造出氤氲的背景。架子上摆着老唱片,音响里传出懒散的独立音乐,傍晚的阳光坐落在拥有百年历史...
第7章 黑天鹅事件
852
2025-06-24
《赤裸裸的统计学:除去大数据的枯燥外衣,呈现真实的数字之美》
第7章 黑天鹅事件 第7章 黑天鹅事件 7% 的小概率风险如何在 2005 年成为击垮美国华尔街的天鹅”,井毁了全球金融体系。 归根结底,数据还是数据,肯定没有数据使用者聪明,但有些时候,数据也会让聪明绝顶的人干蠢事。我能想到的近几年来最不负责任的数据使用案例就是2008年金融危机爆发之前华尔街的风险评估机制了。...
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