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无须故意刁难 No parlor tricks 这是面试官的梦想：如果能给每个应聘者出个谜题，或是做个测试，就能看出谁聪明谁笨，那我们就用不着受累去看他们的工作经历，或是让他们试做项目了。 在20世纪90年代，微软因使用各种各样的谜题、测试、刁难人的题目来筛选人才而臭名昭著。《如何移动富士山——世界上最聪明的公司如何甄选最有创意的人才》（How Wo... -
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Table of Contents 版权页 扉页 目录 推荐序 第一部分 认知革命 第一章 人类：一种也没什么特别的动物 家族秘史 “思考”的代价 厨师的种族 兄弟的守护者 第二章 知善恶树 标致汽车的传说 绕过基因组的快速道... -
2.3 高效团队第二关：目标透明提升协作性
2.3 高效团队第二关：目标透明提升协作性 OKR制定透明：目标达成共识 执行透明：定期分享目标进度 图2-2 OKR洋葱会议 图2-3 每天站会白板模板 2.3 高效团队第二关：目标透明提升协作性 很多人都是通过谷歌公司经理发布的视频才了解到OKR的，这位经理就是谷歌风投合伙人瑞克·克劳，他曾负责YouTube网站主页。 ... -
注意力应集中在什么地方
注意力应集中在什么地方 注意力应集中在什么地方 是不是生活中的每个领域都值得你专注地思考呢？当然，答案是否定的。专注思维不是事无巨细，而是有选择性的。对我来说，这意味着将深入思考的时间花在四个领域：领导力、创造力、沟通力和有意建立关系。你的选择可能会和我有所不同，下面这些建议可以帮助你梳理清楚。 1.确定事项的优先级别 首先要考虑最优先的事项——无... -
参考文献
参考文献 参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们 以下为关于贝叶斯统计学方面的教材，适用于已经阅读过本书的读者 1 《图解入门 简单易懂的最新贝叶斯统计基础和构成》 松原望 著|秀和系统（2010年） 松原先生曾为笔者指导贝叶斯统计学的相关知识。本书为松原先生本人所著，为大家传授简单易懂的贝叶斯统计学的奥妙。在读完本书后，攻破这本书应... -
4.1 从数据中学习
4.1 从数据中学习 4.1.1 数据驱动 4.1.2 训练数据和测试数据 4.1 从数据中学习 神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的事情！因为如果所有的参数都需要人工决定的话，工作量就太大了。在第 2 章介绍的感知机的例子中，我们对照着真值表，人工设定了参数的值，但是那时的... -
03 扫清你“蜕变之路”上的一切障碍
03 扫清你“蜕变之路”上的一切障碍 03 扫清你“蜕变之路”上的一切障碍 2019年，我把第2章提到的一些核心观点和思考在一个小范围活动上做了一次分享，当时有60人左右在场，既有工作2～3年的，也有更加资深的朋友。 我大谈“你要想在职业成长游戏中通关，要么让自己成为一个顶级专家，要么让自己成为一个商业操盘手”，“要以头部效应为核心法则审视自己的职业... -
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3.3 基差风险 到目前为止，我们所考虑的对冲例子都完美得令人难以置信。在这些例子中，对冲者可以确定将来买入资产的准确日期，从而可以利用期货合约来消除在那一天几乎所有由于资产价格变动而带来的风险。在实际中对冲时常常并没这么容易，部分原因如下： （1）需要对冲价格风险的资产与期货合约的标的资产可能并不完全一样； （2）对冲者可能无法确定买入或卖出资产的... -
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4.6 如何看穿回报型众筹项目中的骗子 在非投资众筹项目中的欺诈行为是在众筹圈子里提及最多的，也是遭受批评最多的。在非投资众筹项目中经常出现骗子，而且很少被人们发现。在这里我们要重点介绍回报型众筹中的骗子。首先，我们会举例阐述众筹领域的骗子行为，分析这些项目所暴露出来的问题和它们所用的策略，这样可以帮助众筹项目发起者保护自己，不让自己成为被怀疑的对象。最... -
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互相依赖的君主 两千多年前，当印度的阿育王进攻和摧毁卡林加那片和平、安宁的土地时，他发现自己处于碎石瓦砾中，周围都是伤亡人员，他对他所做的事情感到惊恐。值得称赞的是，阿育王将他的后半生时间都用来弥补他之前所做的错事。他宣布放弃征服土地的贪婪野心，并且从经济和精神两个层面致力于消除暴力和贫困。他颁布了数以百计的法令，将其刻在石头上一代又一代地传下去，敦促着...