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数智图书馆-无锡数智政务
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第三篇 社会
146
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第三篇 社会 第一章 阶级对抗 第三篇 社会 第一章 阶级对抗 工业革命改变了社会结构,随着传统的农业社会向工业社会转变,等级社会结构也在向阶级社会结构转变,正如《共产党宣言》所说:“整个社会日益分裂为两大敌对的阵营,分裂为两大相互直接对立的阶级:资产阶级和无产阶级。”在社会变化的过程中,两大阶级逐渐意识到利益的对立,磨砺了彼此的思想锋芒,厘清了阶...
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146
2025-06-24
《创京东:刘强东亲述创业之路》
融资 2007年:打开新世界 京东转型做电商,不早不晚。不像8848,成为先烈;也不像当当,在贫瘠土地上耕耘多年,才等到土地肥沃。2003年的“非典”,只是电商起来的一个小小契机。真正让电商站在风口上的,是中国互联网红利,经历过21世纪初互联网泡沫破灭的中国互联网开始重新兴盛;是中国互联网使用人口的持续增长;是中国经济腾飞带来的消费红利。尤其是2007...
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146
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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145
2025-06-18
《逆转:弱者如何找到优势,反败为胜》
注释 前言 歌利亚 描写大卫和歌利亚之战的学术作品众多。这是其中之一:John A.Beck, “David and Goliath, a Story of Place: The Narrative-Geographical Shaping of 1 Samuel 17”, Westminster Theological Journal 68 (200...
第5章
145
2025-06-19
《从0到1:开启商业与未来的秘密》
第5章 图5–1下滑企业的现金流现值 图5–2科技公司的现金流现值(领英) 垄断企业的特征 1. 专利技术 2. 网络效应 3. 规模经济 4. 品牌优势 建立垄断企业的方法 占领小市场 扩大规模 不要搞破坏 后来者居上 第5章 后发优势 规避竞争会帮助你打造垄断企业,但是只有经受住未来考验的企业才是成功的企业。比较一下纽约...
第四部分 企业的智能化之路
145
2025-06-20
《智能数据:如何挖掘高价值数据》
第四部分 企业的智能化之路 第9章 能够接受错误才是正确的经营态度 弹道式思维 用不断尝试打败加农炮理论 无计划时代的企业管理 孔子说…… 数据大狂欢 第四部分 企业的智能化之路 第9章 能够接受错误才是正确的经营态度 弹道式思维 “大部分人在考虑问题和行动时,都具有弹道式思维。”这句话出自1989年出版的畅销书《失败的逻辑》,作者是来...
误差和讹误
145
2025-06-19
《中信经典历史之世界史篇(共6册)》
误差和讹误 表7.1 公元前14000~公元2000年西方社会发展分数 图7.1 公元前14000~公元2000年东方和西方的社会发展分数(以对数-线性标尺标绘) 表7.2 公元前14000~公元2000年东方社会发展分数 图7.2 公元前14000~公元2000年东方和西方的社会发展分数(以对数–线性标尺标绘,将所有西方的分数提高10%,将所有东方的...
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145
2025-06-19
《第二次机器革命》
“我一直在思考那些让人惊叹的电子仪器……有了它们,我们的计算和综合思维能力增强了,工作和研究进程成倍增长,对这些进步……即使用叹为观止来形容也毫不为过。” ——德日进(Pierre Teilhard de Chardin,本名皮埃尔·泰亚尔·德·夏尔丹) 法国哲学家、神学家、古生物学家、中国旧石器时代考古学的开拓者和奠基人之一 在前面5个章...
第三部分 冠军企业的智能数据应用领域
144
2025-06-20
《智能数据:如何挖掘高价值数据》
第三部分 冠军企业的智能数据应用领域 第5章 更加智慧地接近客户——在合适的时间、以合理的价格、提供所需的产品 时尚策划 策划式配件 哈,这个卖家是真正了解我的! 贸易方面的分析小知识 在价格发现过程中,好货也得便宜 物理网点销售打败网络化销售 第三部分 冠军企业的智能数据应用领域 第5章 更加智慧地接近客户——在合适的时间、以合理的价...
第7章 黑天鹅事件
143
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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