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数智图书馆-无锡数智政务
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574
2025-06-19
《第二次机器革命》
“在你衡量你所谈论的话题时,如果能以数字的形式表达出来,那说明你对这个话题知其一二;而当你无法用数字表达时,你的知识就是贫乏的、不能令人满意的。” ——开尔文男爵(Lord Kelvin) 19世纪英国卓越的物理学家 “嗨,你听说过……吗?” “你得看看……” 像这样的问题和建议是我们每天都会面对的话题。它们是我们从朋友、家庭和同事那里...
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574
2025-06-19
《第二次机器革命》
“人类最大的缺点是无法理解指数函数。” ——阿尔伯特·A·巴特利特(Albert A. Bartlett) 美国科罗拉多大学物理学荣誉教授 虽然戈登·摩尔(Gordon Moore)是英特尔公司的共同创始人、最慷慨的慈善家以及总统自由勋章获得者,但他最为人熟知的是他在1965年所做的一个几乎是题外话的预测。摩尔当时是仙童半导体公司的工程师,...
结语
570
2025-06-11
《工匠精神:缔造伟大传奇的重要力量》
结语 结语 呼唤工匠精神 传统教育不利于工匠成长 本书描述了美国工匠的形成过程和思维方式。我们可以看出,美国正在失去一个使自身成为世界一流大国的关键特征。我希望这本书中包含的那些故事能够鼓励读者去思考如何培养自己和孩子的工匠思维。 我没有在书中提及教育改革或者重新确立美国人价值观的补救方法,因为我认为这些评论很可能带有我的主观色彩。我希望这本书通...
第10章 统计推断与假设检验
569
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10章 统计推断与假设检验 第10章 统计推断与假设检验 垃圾邮件过滤、癌症筛查、恐怖分子追捕,我们最不能容忍哪件事锖出错,又有哪件事情是可以“睁一只眼闭一只眼”的? 我在大四的第二学期选修了统计学课程。那时我对统计学或其他以数学为基础的学科并没有太大的兴趣,但我已经答应了我的父亲选这门课,回报就是可以跟他去苏联...
第13章 2号解锁秘诀:批量处理
568
2025-06-11
《慢思考:大脑超载时代的思考学》
第13章 2号解锁秘诀:批量处理 艾森豪威尔原理 帕累托法则 批量处理 合理安排每个人的任务 从根源上消除多任务并行 如何打败邮件怪兽 第13章 2号解锁秘诀:批量处理 作为现代社会的一员,你无法彻底避免多任务并行。有时候,多任务并行甚至是你工作中很重要的一部分。但是,如果你详细分析所有的干扰就会发现,大部分干扰与工作无关。最糟糕的是不断检...
盲人摸象
568
2025-06-13
《华尔街操盘手日记》
2007年4月12日 盲人摸象 今天,高老师培训的核心内容是从“盲人摸象”的故事开始的: 这个故事出自佛经《大般涅槃经》。从前,有一个国王,让大臣牵来一头大象,找来几个天生失明的盲人。在盲人们摸了大象之后,国王问他们,“你们现在知道大象是什么样子了吗?”。众盲人都说,“我已经知道了。”于是,国王说,“那你们说说,大象到底是什么样子。”...
误差和讹误
568
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...
第三篇 社会
567
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...
第1章 敏捷——高效软件开发之道
563
2025-06-17
《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》
第1章 敏捷——高效软件开发之道 不管路走了多远,错了就要重新返回。 ——土耳其谚语 这句土耳其谚语的含义显而易见,你也会认同这是软件开发应该遵守的原则。但很多时候,开发人员(包括我们自己)发现自己走错路后,却不愿意立即回头,而是抱着迟早会步入正轨的侥幸心理,继续错下去。人们会想,或许差不多少吧,或许错误不像想象的那么严重。假使开发软件是个...
第7章 黑天鹅事件
563
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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