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数智图书馆-无锡数智政务
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365
2025-06-18
《《快公司》科技硅谷合集:科技带动创新》
家具的未来 作 者:DANIELLE SACKS 土色方块成了吉姆·布雷特(Jim Brett)的梦魇。2010年,布雷特开始出任家具零售商West Elm的总裁,当时他简直不敢相信自己的眼睛,家具店怎么会有那么多缺乏想象力的产品。“我大吃一惊,‘噢,天啊,那么多棕色方形家具是干嘛用的?’”布雷特说起当时的心情,“整个品牌的产品都是产自中国的棕色方形家...
第四篇 外交
362
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第四篇 外交 第一章 均势外交 第四篇 外交 第一章 均势外交 19世纪英国外交有两个基点,一是捍卫国家领土免遭侵犯,二是提高对外贸易、促进经济繁荣。在拿破仑战争期间,上述两点都受到严重威胁,这使英国认识到:维持欧洲均势才能维护英国安全,因此和平外交成为战后英国外交政策的主线,它服务于欧洲均势(balance of power)的原则。 1814...
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359
2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
术语表 (次序以原文字母顺序为准) A ABS 见资产支持证券(Asset-Backed Security)。 ABS CDO 由ABS所派生出的份额产品。 Accrual Swap 计息互换 利率互换的一种变形,一方的利息只在满足一定的条件时才进行累积。 Accrued Interest 应计利息 自上一个券息付出日到今天为止债券所累积的券息...
实践方法:戈文达拉扬的“遗忘借用学习法”和莱斯的“精益创业”
352
2025-06-18
《商业模式全史》
实践方法:戈文达拉扬的“遗忘借用学习法”和莱斯的“精益创业” 戈文达拉扬用“遗忘借用学习法”指导大企业创新 史蒂夫·布兰克的客户开发理念 莱斯的“精益创业” “开发·测试·调整”循环法让初创企业踏上成功之路 实践方法:戈文达拉扬的“遗忘借用学习法”和莱斯的“精益创业” 戈文达拉扬用“遗忘借用学习法”指导大企业创新 创新除了发生在新兴企业,也能...
尾声
350
2025-06-19
《先发影响力》
尾声 主动自愿的承诺 设置自动反应线索 关键的特权瞬间 延伸阅读 尾声 影响力长尾 持久的影响力 贯穿本书,我们看到,如果受众的注意力被暂时性地引导到有利于后续信息的心理概念上,就可以成功地施展出先发影响力。然而,如果先发影响力真的建立在暂时受到引导的注意力上,那么,就有了一个所有应用先发影响力的人必须面对的重要问题:要是沟通中的竞争对手,...
第五篇 外交
348
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第五篇 外交 第一章 均势、现实与理想 第五篇 外交 第一章 均势、现实与理想 自19世纪中叶起,英国一直奉行“光荣孤立”的外交原则,索尔兹伯里曾在1896年对此作过概括:英国不参加固定的同盟与集团,保持行动自由。但当索尔兹伯里正在伦敦市长举行的宴会上炫耀英国的外交孤立时,欧陆大国已通过结盟建立了密切的关系,尤其当德国与法、俄一起迫使日本将甲午战争...
使用正则表达式修改文本
344
2025-06-17
《精通正则表达式(第3版)》
使用正则表达式修改文本 例子:公函生成程序 举例:修整股票价格 自动的编辑操作 处理邮件的小工具 用环视功能为数值添加逗号 Text-to-HTML转换 回到单词重复问题 使用正则表达式修改文本 Modifying Text with Regular Expressions 到现在,我们遇到的例子都只是从字符串中“提取”信息。现在我们来...
第14章 重新设计工作岗位
342
2025-06-16
《AI极简经济学》
第14章 重新设计工作岗位 在人工智能和互联网出现之前,计算机爆发了革命。计算机让计算(尤其是把许多东西加起来的过程)变得廉价了。使簿记工作简便化的软件,属于第一批杀手级应用。 计算机工程师丹·布里克林(Dan Bricklin)在攻读工商管理硕士学位时,为了评估哈佛商学院案例中的不同情景,他需要没完没了地做...
序言
342
2025-06-19
《塞氏企业:设计未来组织新模式》
序言 如何设计更睿智的未来 序言 如何设计更睿智的未来 每周一和周四,我都要学习如何死去,我将此称为终结日。妻子费尔南达不喜欢这个词,但是我的家族中很多人(包括我的父母与祖父母)都死于黑色素瘤。总有一天我也会去见医生,他看着我的检验结果,也许会说:“里卡多,情况看起来不太好,你只剩下半年到一年的时间了。” 换作是你,大概就会开始思考要如何利用余下...
第8章 判断的价值
339
2025-06-16
《AI极简经济学》
第8章 判断的价值 更好的预测提高了判断的价值。毕竟,如果你不知道自己是喜欢不淋雨,还是讨厌随身带伞,光知道下雨的概率是没什么用处的。 预测机器不提供判断。只有人类才会进行判断,因为只有人类可以表达不同行动带来的相对回报。随着人工智能接管预测,人类会减少在决策中扮演预测加判断的综合角色,而更多地专注于发挥判断...
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