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数智图书馆-无锡数智政务
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第二章
510
2025-06-19
《中信经典历史之世界史篇(共6册)》
第二章 采集者是什么人? 等公交的马赛人猎手 图2.1 第二章中提到的地点和社会群体 时代的生存方式 昆申人的“大酋长”与肖松尼人的“兔老大” 第二章 采集者时代 采集者是什么人? 我就从觅食采集社会谈起吧。“觅食”(foraging),有一篇标准的参考文献帮我们做出了这样的定义,是指“猎取野生动物、采集野生植物以及捕鱼,而未能驯...
第1章 统计学是大数据时代最炙手可热的学问
510
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1章 统计学是大数据时代最炙手可热的学问 第1章 统计学是大数据时代最炙手可热的学问 基尼系数是否是衡量社会分配公平程度最完美的指标?视频网站是如何知道你喜欢的电影类型的?祈祷真的能让病人的术后康复状况改善吗?是什么导致自闭症发病率一直走高?哪些人最有可能成为恐怖分子? 我注意到一个有趣的现象。学生们在课堂上常常...
第一部分 从大数据向智能数据转变
502
2025-06-20
《智能数据:如何挖掘高价值数据》
第一部分 从大数据向智能数据转变 第1章 深陷数据过载的愁云惨雾 流感预测器也闹“流感” 技术成熟度曲线(Hype-Cycling) 没有“大爆炸”的大数据 以守为攻战术 第一部分 从大数据向智能数据转变 第1章 深陷数据过载的愁云惨雾 “它无所不在,它无所不知,它的名字是大数据。” ——呆伯特,2012年7月 流感预测器也闹“流感”...
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496
2025-06-19
《小米生态链战地笔记》
第一章 做产品,摸准时代的脉搏 去到那,比蓝还蓝的海。 怎样才能做一家大公司?我们认为,大公司都是时代的产物。 在过去30年里,中国有3个领域可以赚到百亿以上:第一个领域是房地产;第二个领域是能源;第三个领域就是互联网。在过去的30年里,创业的团队,如果不是进入这3个领域,那么无论你怎样努力,团队如何齐心,赚到百亿以上的机会都很渺茫。 所以,我们常...
第四章 军队
496
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第四章 军队 第四章 军队 尽管罗马官员的数量少得可以忽略不计,但在公元头两个世纪,罗马军人的数量却有30万之多。如果把当时罗马帝国的总人口设定为5000多万人,那么军人和平民的比例高达1∶150.换言之,军队是保障罗马国家正常运转的最强大的机器,军队就是国家。在不列颠,罗马军队驻扎在一些名义上由总督统辖的军事区,虽说罗马人在传统上高度看重辉煌的军功,...
2 特朗普秘笈:教你做生意
493
2025-06-11
《从20万到30亿:特朗普自传》
2 特朗普秘笈:教你做生意 我做生意的方式简单又直接。我给自己定很高的目标,然后为此不断付出,直到成功。有时候可能所得比预想的少,但多数情况我都能如愿。 我要强调一点,一个人做生意是需要天赋的,也就是说要有做生意的基因。这话并不是自以为是,做生意不是只要聪明就够了,虽然聪明是必要条件之一。做生意靠的是商人的直觉。比方说,一个沃顿商学院最聪明学生,...
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485
2025-06-24
《创京东:刘强东亲述创业之路》
融资 2007年:打开新世界 京东转型做电商,不早不晚。不像8848,成为先烈;也不像当当,在贫瘠土地上耕耘多年,才等到土地肥沃。2003年的“非典”,只是电商起来的一个小小契机。真正让电商站在风口上的,是中国互联网红利,经历过21世纪初互联网泡沫破灭的中国互联网开始重新兴盛;是中国互联网使用人口的持续增长;是中国经济腾飞带来的消费红利。尤其是2007...
第三章 艺术与科学
485
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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477
2025-06-17
《投行笔记》
一个IPO项目的回顾 如果打个比方,做完一个投行项目的感受,可能就像生完孩子一样,既痛苦又欣慰。一个项目结束后,项目人员自觉不自觉地都会时时回顾,有时作为谈资,有时引为借鉴,对于项目当中一些刻骨铭心的经历和感受总是难以忘怀。尽管投行项目很难做到不留遗憾,不过,终归是自己“生”的,哪怕不完美也有很深的感情。俗语道,黄鼠狼夸自己的儿香,刺猬还夸自己的儿光。 ...
第7章 黑天鹅事件
473
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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