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数智图书馆-无锡数智政务
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第十五章 拼一把,让明天的你感谢今天的自己
743
2025-06-18
《将来的你,一定会感谢现在拼命的自己》
第十五章 拼一把,让明天的你感谢今天的自己 1.永远做最出色的那个 2.狠角色绝不轻言放弃 3.做一杯用沸水沏的茶 4.你无法让所有人满意,那就尽心做好自己 5.“敢为天下先”是一种无畏的气概 6.小事全力以赴,大事水到渠成 7.你能够,是因为你认为自己能够 第十五章 拼一把,让明天的你感谢今天的自己 1.永远做最出色的那个 不管在现实...
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742
2025-06-19
《小米生态链战地笔记》
第一章 做产品,摸准时代的脉搏 去到那,比蓝还蓝的海。 怎样才能做一家大公司?我们认为,大公司都是时代的产物。 在过去30年里,中国有3个领域可以赚到百亿以上:第一个领域是房地产;第二个领域是能源;第三个领域就是互联网。在过去的30年里,创业的团队,如果不是进入这3个领域,那么无论你怎样努力,团队如何齐心,赚到百亿以上的机会都很渺茫。 所以,我们常...
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740
2025-06-19
《第二次机器革命》
“一台机器可以做50个普通人的工作,却没有任何机器可以做一个拥有特殊技能的人的工作。” ——阿尔伯特·哈伯德(Elbert Hubbard) 美国著名出版家和作家、《把信送给加西亚》一书作者 我们已经看到,技能型的技术变革使得对接受过高等教育劳动者的需求相对增加了,而对教育程度较低的劳动者的需求相对减少了——这些劳动者通常只从事程序认知性的...
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739
2025-06-19
《企业生命周期》
随着公司到达我称之为贵族期的那个阶段,组成这个公司的人之间的相互交往关系变得愈发重要。大家都希望少一些冲突,少一些变化。相比较之下,在成长阶段,尽管变化会引起冲突,但是人们依然鼓励和促进变化,人际关系仅仅具有很小的意义。贵族期在生命周期曲线上的位置如图8-1所示。 “钻那个铁圈,鲍勃,快钻那个铁圈!” 为了减少冲突,处于贵族期的公司始终把变化限制在...
第四章 军队
738
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第四章 军队 第四章 军队 尽管罗马官员的数量少得可以忽略不计,但在公元头两个世纪,罗马军人的数量却有30万之多。如果把当时罗马帝国的总人口设定为5000多万人,那么军人和平民的比例高达1∶150.换言之,军队是保障罗马国家正常运转的最强大的机器,军队就是国家。在不列颠,罗马军队驻扎在一些名义上由总督统辖的军事区,虽说罗马人在传统上高度看重辉煌的军功,...
音符的魔法
732
2025-07-17
《宇宙的结构》
音符的魔法 与爱因斯坦相遇 音乐是一个“物理事件” 像科学家一般“种下科学” 音乐正是这样一种乐趣,它源自人类思维在计数上的经验,而人类却没有意识到这就是一种计数。 ——莱布尼茨 音符的魔法 在一个炎炎夏日里,已为人祖母的露比·法拉(Ruby Farley)正襟危坐在自己的摇椅上,头戴一个华丽的加勒比风格的发带。孩子们在她位于布朗克斯的褐色砂...
第10章 使组织更加灵活——选择正确的组织构架、流程和技术
730
2025-06-20
《智能数据:如何挖掘高价值数据》
第10章 使组织更加灵活——选择正确的组织构架、流程和技术 可以自由选择工作岗位吗? 智能数据的折中路线 数字化变革中的“四步走” 第一步:引入智能数据循环流程,开始进行变革管理 第二步:调整激励方案,以客户为中心 第三步:智能化地配置资源,培养人才 第四步:智能化地引进技术 这样做行不通 这样做行得通 迭代增量,小步快跑! 第10...
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730
2025-06-17
《企业IT架构转型之道:阿里巴巴中台战略思想与架构实战》
6.3 事务与柔性事务 在上面两节中不管是业务流程异步化,还是数据库事务异步化,其实都面临一个如何保证业务事务一致性的问题。面对这个问题目前并没有完美的解决方案,本节会介绍淘宝是如何对订单创建场景实现业务一致的实践,以及近一两年来我们在分布式事务上所作出的创新尝试,供各技术同行在解决此类问题时借鉴和参考。 关于数据库事务,相关的文档资料已经非常多,这里...
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730
2025-06-19
《企业生命周期》
在公司生命周期的青春期阶段,公司获得了再生。从孕育期到婴儿期,公司出现了一个有形的实体,而青春期则是它在情感上的再生,由此公司可以脱离创始人,或脱离行为雷同于创始人的其他管理者。在许多方面,这时的公司类似于那些力图离开家庭寻求独立生活的十几岁的青少年。 与在婴儿期时有形实体的诞生相比,这次再生要痛苦得多,持续时间也会更长。青春期公司的特点是矛盾和多变。可...
第7章 黑天鹅事件
729
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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