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数智图书馆-无锡数智政务
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第三章 艺术与科学
544
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第三章 艺术与科学 第三章 艺术与科学 19世纪,英国绘画艺术趋向繁荣,建筑风格竞相争艳,音乐与欧洲大陆相比基本上乏善可陈。19世纪初,新古典主义与浪漫主义并存,新古典主义以古典艺术为理想,突出理性与美德,希望用古典世界的理想改善世界。新古典主义甚至相信希腊和罗马的一切都尽善尽美,它强调永恒。浪漫主义发现激情无法驾驭,它并不背弃传统,而是以自身的价值来...
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543
2025-06-18
《像疯子一样思考,像天才一样行动》
大家好!我是安迪•麦克纳布。 你也许因为我之前的一两本书而知道了我的名字。如果你听说过我,那最好不过。但如果你还不认识我,不妨让我在此做个自我介绍。 我在英国军队里待了18年。我8岁时是一名步兵,10岁时加入了英国特种空勤团(SAS)[1] 。我最为人们所熟知的应该是我的第一本书《战火实录》[2] 。它说的是海湾战争期间八个侦察队特种兵在伊拉克的敌军后...
盲人摸象
542
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。”...
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542
2025-06-18
《《快公司》科技硅谷合集:科技带动创新》
宇宙留痕 作 者:BRENT SCHLENDER& RICK TETZELI 快公司:史蒂夫·乔布斯的智慧如何在苹果继续传承下去? 蒂姆·库克:史蒂夫觉得,大部分人生活在一个狭小的框架里,以为自己无法影响或改变世界,我想他会称之为有限的人生。而史蒂夫从不接受这样的人生,态度比任何人都要坚决。 他说服我们每一个人[高管们]摒弃这一理念。如果你能做...
前言
542
2025-06-17
《Python核心编程(第3版)》
前言 前言 欢迎各位读者打开本书 很高兴各位读者能够允许我们来帮助你们尽可能快、尽可能深入地学习 Python。Core Python系列图书的目标不只是教会开发人员Python语言,我们还希望各位读者能够形成足够的知识库,从而能够开发任何应用领域的软件。 在其他的Core Python系列图书(Core Python Programming和C...
第13章 2号解锁秘诀:批量处理
542
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...
误差和讹误
541
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...
第二十五章 亚洲对欧洲旧制度的反应
541
2025-06-19
《中信经典历史之世界史篇(共6册)》
第二十五章 亚洲对欧洲旧制度的反应 瓦哈比运动 改革的失败 英国对印度的控制 伊朗和突厥斯坦 印度教改革 基督教的巴尔干半岛 基督教在中国的传教 打开中国对欧洲贸易的大门 日本社会的动荡 第二十五章 亚洲对欧洲旧制度的反应 (1700~1850年) 在穆斯林眼里,《卡洛维茨和约》(1699年)完全违背了历史潮流,奥斯曼帝国在卡...
第1章 敏捷——高效软件开发之道
541
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
541
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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