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数智图书馆-无锡数智政务
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第二章 议会与法
244
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第二章 议会与法 第二章 议会与法 都铎时期的议会被看作全国公意的基础,议会法令被看作全国共同体必须服从的决定。1365年,首席法官罗伯特·索普爵士(Sir Robert Thorpe,Chief Justice)在解释法律时认为,每一个人都应该知道议会的法案或法令,因为“议会代表王国”(body of all therealm),无论法案是否在当地被...
第六章
244
2025-06-11
《有限游戏与无限游戏:一个哲学家眼中的竞技世界》
CHAPTER 6 第六章 ┇ 我们出于社会原因而控制自然 80 我们出于社会原因而控制自然。对自然的控制随着我们预测自然过程结果之能力的提高而提高。因为各种预测是相互抵牾的解释,所以身为解释,它们之间有可能会相互争斗。实际上,预测是游戏大师最高超的技能,因为若没有预测,对敌手的控制会难上加难。随之而来的便是:我们对自然的支配,并不是为了实...
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244
2025-06-19
《大数据云图:如何在大数据时代寻找下一个大机遇》
虽然地震的发生已有百万年之久,我们也掌握了与其相关的众多数据,但我们还是无法准确地预测出地震发生的时间和地点。每年有成千上万的人因此丧命,而一次地震带来的物质损失就有千亿美元之多。 问题就在于,根据我们所掌握的数据,地震和即将发生的地震之间相去甚远,直到即将发生的地震真正发生之后,两者间的区别才消失。但是到那时候,显然已经为时晚矣。可是,如果科学家在每次...
学习的程度
244
2025-06-11
《知识与权力:信息如何影响决策及财富创造》
06 学习的程度 1976年,为纪念《国富论》出版200周年,芝加哥学派经济学家乔治·施蒂格勒(George Stigler)在朝圣山学社 [1] 做了一个在经济学上具有里程碑意义的演讲,深入阐述了亚当·斯密提出的一个经典理论,即“市场范围塑造并呼唤劳动分工,进而催生了一系列创新行为”。施蒂格勒评论说:“这个深刻见解是让亚当·斯密能闻名于世的原...
第二部分 创建数据库
244
2025-06-17
《SQL入门经典(第5版)》
第二部分 创建数据库 第2章 定义数据结构 第3章 管理数据库对象 第4章 规格化过程 第5章 操作数据 第6章 管理数据库事务 第2章 定义数据结构 本章的重点包括: 概述表的底层数据 简介基本的数据类型 使用不同类型的数据 展示不同数据类型之间的区别 在本章中,我们将进一步研究前一章结尾时所展示的数据,讨论数据本身的特征及...
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244
2025-06-19
《人类简史:从动物到上帝》
第五章 史上最大骗局 人类曾有长达250万年的时间靠采集及狩猎维生,并不会特别干预动植物的生长情形。直立人、匠人或是尼安德特人都会采集野无花果、猎捕野绵羊,但不会去管究竟无花果树该长在哪,羊该在哪片草地吃草,又或是哪只公羊该跟母羊交配。虽然智人从东非来到中东、欧洲、亚洲,最后到了澳大利亚和美洲,但不管他们到了什么地方,仍然就是靠野生的动植物维生。毕竟,...
第5章
244
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...
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244
2025-06-19
《启示录:打造用户喜爱的产品》
第6章 招聘产品经理 Recruiting Product Managers 寻找出色的产品经理 “哪里能找到出色的产品经理?” CEO 经常问我这个问题。 我总是这样回答:出色的产品经理就在公司里,只不过在其他岗位上,有可能是软件工程师、用户体验设计师、系统工程师,等着伯乐去发掘。无论你打算从公司内部还是从公司外部招聘产品经理,必须...
第三章 历史学与历史学家
244
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第三章 历史学与历史学家 第三章 历史学与历史学家 20世纪对英国来说是一个大起大落的时代,两次世界大战一会儿把英国推进绝望的深渊,一会儿又让它浮上胜利的高潮。历史学研究不可能超越这个时代背景,它同样有希望也有失落。 历史学的专业化倾向加强了,过去那些有钱有闲的绅士用业余时间写作历史的情况不再存在,历史学家需要经过专业的培训,大学教授的职位增加了,其...
第7章 黑天鹅事件
244
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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