读懂一本书

书籍是滋润我们心田的甘露；书籍是照亮我们人生的明灯；书籍给我们安上了双翅膀，让我们在奇妙的世界里自由翱翔；书籍赐给我们一双鱼鳃，让我们在知识的海洋里得以畅游。人的一生缺少不了书籍，她是我们终生的导师。但是书籍是贵在精不在多，一本好的书籍就足矣我们品味一辈子。每个人家里都有个属于自己的书柜。书柜里，琳琅满目，各式各样的书有多少本是曾经影响过读书人的。我家的书柜上只摆放着寥寥的几本书籍，其中那本《菜根谭》最让我收益良多。

触摸着褶皱的纸张，光滑的封面不复存在，那是本陪我走过多少个岁月的书籍啊。从我懂事时，爷爷就把这本书赠送给了我，并在第一页后面留下一行“嚼得菜根者，百事可做”，那是毛主席曾说过的话。翻过几页，泛黄的页面上一字一句依旧清晰可见：

“耳中常闻逆耳之言，心中常有拂心之事，才是进修德行的砥石，若言言悦耳，事事快心，便把此时埋在鸩毒中矣”。

人们常说“良药苦口忠言逆耳”。身处在青少年时期的我们对于某些事情还不能很好的做出判断。对于别人的赞美，会觉得高兴；对于别人的批评，会觉得愤怒。其实，批评才是世上最好的赞美。在我求学的道路上，我的启蒙老师会三天一小评五天一大评这样对待我。起初，我是不能理解的，甚至对老师渐生出一种厌恶。但领悟这句话后，我开始明白老师的用心良苦。在如今，我很感谢当初老师对我的批评，因为她的批评才会有今天从蚕蛹蜕变成蝴蝶的我。

“伏魔先伏自心，驱横先平此气，降魔者先降自心，心伏则群魔退听，驱横者先驱此气，气平则外横不侵”

这句话用在考试场上再适合不过了。还记得在中考数学考试中，学校外不知道发生什么事了，争吵声一直回荡在原本死寂的教室里。看着密密麻麻的数字，听着嗡嗡嗡的吵声，同学们的心情变得烦躁。有的人搔起头发，有的人转着铅笔，更甚者扭动着身子。到了收卷时，他们一个个慌张的脸容，让我每每一想起时都很兴庆自己有读过这句话，全靠它我才能在考试里不受外界的影响，顺利完成答卷。所以，我们在做任何事之前要平定下自己静躁不一的情绪，这样判断一件事物时就不会被外来因素所影响。

一文读懂大数据

一文读懂大数据：Hadoop，大数据技术及相关应用发布时间： 2014-4-30 10:25:47 这是一本小书而不是一篇文章，因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用的门外汉，变成一个熟知其概念和意义的“内行人”，所以它很棒！主要内容 ·1来自Wikibon社区的大数据宣言 ·2数据处理与分析：传统方式 ·3大数据性质的变化 ·4大数据处理和分析的新方法 4.1Hadoop 4.2NoSQL 4.3大规模并行分析数据库 ·5大数据方法的互补 ·6大数据供应商发展状况 ·7大数据：实际使用案例 ·8大数据技能差距 ·9大数据：企业和供应商的下一步动作来自Wikibon社区的大数据宣言为公司提供有效的业务分析工具和技术是首席信息官的首要任务。有效的业务分析（从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析）使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解，当这些见解转化为行动，会给公司带来更高的效率和盈利能力。所有业务分析都是基于数据的。传统意义上，这意味着企业自己创建和存储的结构化数据，如CRM系统中的客户数据，ERP系统中的运营数据，以及会计数据库中的财务数据。得益于社交媒体和网络服务（如Facebook，Twitter），数据传感器以及网络设备，机器和人类产生的网上交易，以及其他来源的非结构化和半结构化的数据的普及，企业现有数据的体积和类型以及为追求最大商业价值而产生的近实时分析的需求正在迅速增加。我们称这些为大数据。传统的数据管理和业务分析工具及技术都面临大数据的压力，与此同时帮助企业获得来自大数据分析见解的新方法不断涌现。这些新方法采取一种完全不同于传统工具和技术的方式进行数据处理、分析和应用。这些新方法包括开源框架Hadoop，NoSQL数据库（如Cassandra和Accumulo）以及大规模并行分析数据库（如EMC的Greenplum，惠普的Vertica和TeradataASTERData）。这意味着，企业也需要从技术和文化两个角度重新思考他们对待业务分析的方式。对于大多数企业而言，这种转变并不容易，但对于接受转变并将大数据作为业务分析实践基石的企业来说，他们会拥有远远超过胆小对手的显着竞争优势。大数据助力复杂的业务分析可能为企业带来前所未有的关于客户行为以及动荡的市场环境的深入洞察，使得他们能够更快速的做出数据驱动业务的决策，从而比竞争对手更有效率。从存储及支持大数据处理的服务器端技术到为终端用户带来鲜活的新见解的前端数据可视化工具，大数据的出现也为硬件、软件和服务供应商提供了显着的机会。这些帮助企业过渡到大数据实践者的供应商，无论是提供增加商业价值的大数据用例，还是发展让大数据变为现实的技术和服务，都将得到茁壮成长。大数据是所有行业新的权威的竞争优势。认为大数据是昙花一现的企业和技术供应商很快就会发现自己需要很辛苦才能跟上那些提前思考的竞争对手的步伐。在我们看来，他们是非常危险的。对于

《一本书读懂中国茶》导读

《一本书读懂中国茶》导读品茗读书会的各位茶友书友：大家好我是孙瑞江，今天给大家推荐的是陈龙老师主编的《一本书读懂中国茶》，此书由电子工业出版社出版，此书今年11月份被全国老龄工作委员会办公室、中国老龄协会评选为“2019年向全国老年人推荐的优秀出版物”。陈龙，出生于中国茶叶第一镇--安溪县感德镇，茶书网创始人、主笔，品茗读书会发起人。咖啡、饮料、奶茶……任何一种饮品都无法取代茶的地位，从古至今，饮茶风尚一直都在传承着，从未间断。爱茶就要懂茶，就要懂茶文化。本书首先从为什么喝茶说起，再说冲茶喝茶，再去了解各种茶的品种，随后才是茶的种植、加工、选购、存储，以及茶具、水、茶俗茶礼、茶史等用具与历史文化方面的内容。总之，本书是想让不懂茶的人开始了解茶，并喜欢上茶、爱上茶，一本书就能找到自己想知道的品茶秘籍。茶源于中国，中国是茶树的故乡，中国的西南三省云南、四川和贵州及其毗pí邻地区是茶树原产地的核心地带。俗话说：“高山云雾出好茶”，好茶生长的基础在于土壤、气候和地形。中国茶叶产区辽阔，北起山东蓬莱，南至热带海南岛，西到西藏林芝，东至台湾岛，分为四大茶区，即西南茶区、华南茶区、江北茶区和江南茶区。横跨了热带、亚热带和温带三个气候区。包括浙江缙云、四川蒙顶山、湖北恩施、广西苍梧、贵州石阡qiān、安徽休宁、江西仪征等名茶之乡。茶树的树型有乔木、小乔木和灌木之分，茶树由根、茎、芽、叶、花、果组成。茶叶采摘的好坏不仅关系到茶叶的质量、产量和经济效益，还关系到茶树的生长发育和寿命，茶叶采收分春、夏、秋、冬四季采摘，春茶根据时间又分为早春、晚春、清明前、清明后、谷雨前等茶，其中以清明、谷雨之间的茶品质为最佳。茶的鲜叶规格分为茶芽、一芽二叶、一芽三叶、一芽四叶、一芽五叶，根据叶子展开程度不同，可以分为一芽一叶初展、一芽二叶初展、一芽三叶初展。茶在我国古代就备受欢迎，被赞为“养生之仙药，延年之秒术”，如今茶更是一种不可或缺的天然饮料。茶叶兼具营养价值与药理作用于一身，它含有450种以上的有机化合物，不少于20种矿物质。经试验测定，一杯咖啡含有80-100毫克的咖啡因，而同样一杯茶中咖啡因的含量则是30-75毫克，因此喝茶上瘾的概率小。需要注意的是，茶叶中含的咖啡因成分有一定的耐受性，长期喝浓茶对健康不利。与其它饮料相比，茶有着不可替代的健康地位，可以清除体内垃圾、减肥瘦身，降脂降胆固醇，清除腹部脂肪，美容养颜，预防便秘又抗癌，对抗电脑手机辐射，清血管、降三高，提神醒脑、利尿解乏。茶叶的价格主要有品质和级别决定，品质主要指茶叶的产地和树种，级别由采摘的芽叶和加工工艺决定，例如西湖龙井的级别主要是采摘时间和采摘部位有关，茶芽、一芽一叶、一芽二叶的价格就相差很多，同样是龙井，清明前采摘的明前茶是最贵的。同样的茶叶、手工制作的通常要比机器加工的贵，所以大家在购买茶叶的时候，可以根据个人能力和口味进行选择。八因子评茶法，用以评定茶叶品质，审评内容包括条索（或颗粒）、整碎、净度、色泽、汤色、香气、

一文读懂大数据：Hadoop,大数据技术、案例及相关应用

你想了解大数据，却对生涩的术语毫不知情？你想了解大数据的市场和应用，却又没有好的案例和解说？别担心，这本来自Wikibon社区的小书想要帮你。是的，这是一本小书而不是一篇文章，因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用的门外汉，变成一个熟知其概念和意义的“内行人”，所以它很棒！主要内容目录 1.来自Wikibon社区的大数据宣言 (1) 2.数据处理和分析：传统方式 (2) 3.大数据性质的变化 (3) 4.大数据处理和分析的新方法 (5) 4.1 Hadoop (5) 4.1.1 Hadoop如何工作 (6) 4.1.2 Hadoop的技术组件 (7) 4.1.3 Hadoop：优点和缺点 (8) 4.2 NoSQL (8) 4.3 大规模并行分析数据库 (9) 5.大数据方法的互补 (10) 6.大数据供应商发展状况 (12) 7.大数据：实际使用案例 (13) 8.大数据技能差距 (14) 9.大数据：企业和供应商的后续动作 (15) 1.来自Wikibon社区的大数据宣言为公司提供有效的业务分析工具和技术是首席信息官的首要任务。有效的业务分析（从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析）使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解，当这些见解转化为行动，会给公司带来更高的效率和盈利能力。所有业务分析都是基于数据的。传统意义上，这意味着企业自己创建和存储的结构化数据，如CRM系统中的客户数据，ERP系统中的运营数据，以及会计数据库

中的财务数据。得益于社交媒体和网络服务（如Facebook，Twitter），数据传感器以及网络设备，机器和人类产生的网上交易，以及其他来源的非结构化和半结构化的数据的普及，企业现有数据的体积和类型以及为追求最大商业价值而产生的近实时分析的需求正在迅速增加。我们称这些为大数据。传统的数据管理和业务分析工具及技术都面临大数据的压力，与此同时帮助企业获得来自大数据分析见解的新方法不断涌现。这些新方法采取一种完全不同于传统工具和技术的方式进行数据处理、分析和应用。这些新方法包括开源框架Hadoop，NoSQL数据库（如Cassandra和Accumulo）以及大规模并行分析数据库（如EMC的Greenplum，惠普的Vertica和TeradataASTERData）。这意味着，企业也需要从技术和文化两个角度重新思考他们对待业务分析的方式。对于大多数企业而言，这种转变并不容易，但对于接受转变并将大数据作为业务分析实践基石的企业来说，他们会拥有远远超过胆小对手的显著竞争优势。大数据助力复杂的业务分析可能为企业带来前所未有的关于客户行为以及动荡的市场环境的深入洞察，使得他们能够更快速的做出数据驱动业务的决策，从而比竞争对手更有效率。从存储及支持大数据处理的服务器端技术到为终端用户带来鲜活的新见解的前端数据可视化工具，大数据的出现也为硬件、软件和服务供应商提供了显著的机会。这些帮助企业过渡到大数据实践者的供应商，无论是提供增加商业价值的大数据用例，还是发展让大数据变为现实的技术和服务，都将得到茁壮成长。大数据是所有行业新的权威的竞争优势。认为大数据是昙花一现的企业和技术供应商很快就会发现自己需要很辛苦才能跟上那些提前思考的竞争对手的步伐。在我们看来，他们是非常危险的。对于那些理解并拥抱大数据现实的企业，新创新，高灵活性，以及高盈利能力的可能性几乎是无止境的。 2.数据处理和分析：传统方式传统上，为了特定分析目的进行的数据处理都是基于相当静态的蓝图。通过常规的业务流程，企业通过CRM、ERP和财务系统等应用程序，创建基于稳定数据模型的结构化数据。数据集成工具用于从企业应用程序和事务型数据库中提取、转换和加载数据到一个临时区域，在这个临时区域进行数据质量检查和数据标准化，

大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用大数据时代的到来，是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言，通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。那么，大数据将给教育带来什么？如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念，真正读懂我们的学生？一张试卷，它带给我们的数据是什么？可以是简简单单的一个90分，但如果我们通过大数据，我们可以得到很多信息：每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，涂改了哪些题目……等等，这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。这些数据，该如何去处理与统计？这些数据究竟可不可信、有没有代表性？数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢？所以，大数据在教育中的应用，其最重大的意义，就是能够让我们走近每一个学生的真实。在大多数教研活动中，评判一个课堂的好坏，更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。大数据的到来，能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度，经由大数据的处理变得可视，这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的，我们总是认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。然后，我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是，这些因素真的是重要的吗？在大数据的思维方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。

读懂工业大数据

汽灵灵mp2016-03-13 08:50:54阅读(1062)评论(0)

当然了，工厂也会聘请资深的老师傅，他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求，而是去研究更好的生产工艺，对数据和工艺分解进行把控。这种模式下，效率和质量得到保证，效率随着生产线的扩容线性提升，有一批专家队伍不断研究提升工艺能力，定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看，后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界，在自动化基础上，以工业数据为基础，引入云计算和人工智能技术，提升工业的智能化水平，以满足大批量个性化定制的社会生产需求；美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力，基于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言，在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期，因此提出中国制造2025计划，通过工业化和信息化融合发展的方式，将工业化和信息化整体规划，并制定一系列的重点工程和推进计划。 2 工业大数据的特点和分类不管是工业自动化、还是工业智能化（工业4.0）、或者是工业互联网概念，他们的基础是工业数据。随着行业发展，工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面：一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营，积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据；二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程，一方面积累了企业的财务、供应商数据，也通过CRM系统积累了客户数据，通过CAD等积累了研发过程数据，通过摄像头积累了生产安全数据等，另一方面越来越多的外部数据也被收集回来，包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等；三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化，从单机机床到联网机床，使得数据交互频率大大增强；加工精度从1mm提升到0.2mm，从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测，都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加，构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认，这些数据都堆砌在工厂的各个角落，而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类：第一类是经营性数据，比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据，这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来，表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据，这部分是围绕企业生产过程中积累的数据，包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SC ADA系统的建设，这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现，是决定企业差异性的核心所在。

《如何高效读懂一本书》

秋叶《如何高效读懂一本书》读书笔记文/明日天地作者是谁？为什么要写这本书？这本书给出了怎样的答案？《如何高效读懂一本书》是PPT做的很牛的一位大叔——张志老师（网名@秋叶）今年的新作，这本书汇聚了张志老师这几年的读书经验以及由此而形成的阅读观，干货满满。对于那些自认为读过很多书，但是依然感觉没有什么用的人，建议读读这本书，学习一下张志老师的读书方法，相信收获会很大。按书中介绍的分类，本书属于经管类，介绍读书方法的书，因此适合框读法。然后我尝试运用秋大的一种框读法来解读本书： 1)本书想要解决这几个问题—— 为什么你老是感觉没有时间读书？（时间管理不好，不够坚持）为什么你看了许多书，却依然感觉没什么用？（观念不对，方法不对）究竟应该怎样读书？（阅读观、读书方法） 2)而现状却是这样的—— 首先，大部分人都有一颗求知的心，但大家都战胜不了自己人性的弱点，贪多，懒；其次，人们普遍缺乏正确的阅读观念；再次，大家对怎样高效阅读一本书缺少方法；然后，大家都还不太愿意动手。 3)在这样的背景条件下，大叔写了这本书。下面是我以“书摘+感悟”的形式来解读的笔记。这本书结构上分为四个部分，序篇+上篇+中篇+下篇。大叔介绍的读书方法都在序篇里，后面三个部分都是大叔围绕前面的读书方法在作实际演示，所以整本书可以大致总结为“理论+实践”的结构。在序篇中他提到很多阅读的观点，在此摘录其精华与大家分享： 1.学会时间管理，再忙一年也能读上百本书。书中多次提到柳比歇夫这个人，谈到这个前苏联大叔的时间管理方法，令人惊叹。给我传达的一个观点就是，一个人如果有一个伟大的目标，就容易做到自控自律，从而可以妥善安排自己的工作和生活。给自己的阅读制定一个目标，就可以很好的促进这样的过程。 2.做喜欢的事情就会付出足够多的时间。兴趣是最好的老师，高考学到的这句格言其实是很有道理的。带着好奇心，认真的去做，当你在阅读中找到了乐趣有了收获，兴趣就来了。兴趣都是培养出来的，毕竟，没有人他一出生就喜欢做某一件事啊。 3.合理搭配四类书：工具书，专业书，视野书，潮流书。工具书是随时要用到的书，比如词典一类的参考书，不论是语言类还是专业类，这类书不能少；专业书一年总要结合自己的研究方向看几本；视野书可以拓展我们看事情的角度，有助于换位思考，解放思维模式的局限性，因此各种领域都可以涉猎，权当乐趣消遣就不错；潮流书嘛，主要是一些新书，要保持与时俱进，适当看一些也不错。 4.要清楚自己每个阶段读书的重点，因为一个人在不同成长阶段选书是有侧重的。高中的时候课程任务紧，读的书基本都是课内书籍，枯燥的要死，那除了这些教材书，我课外比较喜欢看的是天星教育的疯狂阅读系列，那个时候选书比较侧重于这种文艺青春类的书籍。刚上大学，开始接触一些国内或国外各类的作家，比如国内的韩寒、三毛，国外的加西亚·马尔克斯、米兰昆德拉等等，那时就比较侧重于文学散文类。现在的自己，意识到成长的重要性，想要能力的快速提高，专业类和PPT等职场必备技能类书籍就是学习的重点。因此一个特定的时段围绕自己的某个梦想或目标选定阅读的侧重点是很重要的。 5.什么都不懂真不如先看懂一门比较好。这里我想到大叔在另外一本书上提到的一个观点——“在成为通才之前得先在某一个方面成为专才”，这个道理与读书是相通的。

八部电影帮你看懂大数据

八部电影帮你看懂大数据如果你是位数据分析行业的专家，你肯定以为我们会提到《点球成金》（Money Ball），很遗憾以下将要介绍的电影貌似与大数据无关，但能帮助我们从八个不同角度解读大数据的未来，以及，作为IT经理的我们的未来。一、《V客帝国》（V for Vendetta2005-James McTeigue）在大数据的世界里，V并非指“仇杀”（Vendetta），而是著名的3V定律： 1.Velocity速度——以接近实时的速度处理数据产生报告，而不是像过去那样漫长的休假结束后才能看到报告。 2.Volume容量——在不断膨胀的海量数据中依然能发现有价值的信息。 3.Variety多样性——能处理各种数据源（结构化、半结构化、非结构化数据）二、《速度与激情》（Fast and the Furious2001-Rob Cohen）在未来数据驱动的企业中，任何一项业务计划能否成功都需要依赖飞速的大数据分析，企业间比拼的是大数据跑车的极速性能，如果你能比竞争对手更快了解一个业务计划的可行

性并快速决策，你的将成为快公司，而那些不够Fast的CIO们，迎来的将是老板的Furious。三、《淘金记》（The Gold Rush1925-Charles Chaplin）你也许不止一次在讨论会上听说：数据将是未来世界经济的“原油”。大数据是个大金矿，但是对于大多数企业来说，通往大数据致富的道路铺满荆棘而不是鲜花。最大的障碍不是技术，而是来自企业向数据驱动型企业文化的痛苦转型，其艰难程度堪比卓别林在阿拉斯加啃鞋底。四、《飞屋环游记》（Up2009） Pixar出品的最感人的电影非《飞屋环游记》莫属。影片为我们展示了在云端漫游的浪漫和快乐。是的，弹性云基础设施能很好地应对大数据的规模增长。如果你过于关注大数据硬件的可扩展性，那么说明你还停留在解决技术支撑层面的事情，而不是大数据的商业价值。Amazon和Joyent这样的弹性云服务商能帮企业忘掉大数据的技术性问题。

读懂一本书

读懂一本书，精于一件事到青少年中去测问：你心中最为向往也最为恐惧的是什么？回答得最多的是：我将来干什么？做人难，首难在安身立命。这么大的世界，这么小的个人；大世界人太多，这么多的人与人既互相联系又互相排挤。时空莫逆，来路莫测。在世，要吃要喝要穿要住要建功立业要养家……千难万难，第一难确实就是如何给自己在这个拥挤的世界上找到属于自己的一席之地。难怪青少年最向往的是它，最怕的也是它--我将来干什么？若将这题目20年前拿来问我，我的回答也一样：我将来干什么？20年过去，向往已成昨日黄花，恐惧也灰飞烟灭，座标上，我的双脚迂回曲折了那么久那么久终于立定了，我摸索得太久，付出得太多，从懂得发问"我将来干什么"到我"干"了"什么"，花去了将近20年的。20年的代价教给我一点诀窍，我愿将它诚告现在的青少年，即：读懂一本书，精于一件事。 18岁或许早一些，你差不多已经高中毕业，在人类高容量的知识库里，你算扫了盲。这个时候，如果你上了，很好；没上成，也没关系，因为你已经具备了从各类书架上去挑选适合你胃口的某一类带专业性的书籍来阅读，也具备了寻师问友的能耐。花上三四年，只要真下功夫，你完全可以把某类专业修学完毕。这时候，你的脚下已经有了一片坚实的土地。就在你自行修学的同时，你可能已经随机而定地找到了一件谋生的事做，只是你也许不满意，你心中的"将来"不是现在这个样子。你当然可以对你的现状不满意，完全可以，也应该，因为你还年轻。但你千万别太着急，也不要怨天尤人。你记住你已有一块坚实的土地，因此，你一边随遇而安一边在你拥有的土地上"打井"--你将你已有的知识整理一下，选定其中一本最有代表性的最好的书来学。这回你不是记忆性的学了，是钻研！当你把它完全给"看透"了，你一定会豁然开朗，跃升到一个崭新的高度。你甚至可以找出这本书的谬误与纰漏。这时，你在某个学问领域，还具备了讨论、探索、发挥、创造的能力。你可以干点什么了！不必把专家学者看得太神秘，他们就是这么走过来的。有的青年会说，我不爱读书，不想做学问，不想做任何一个领域的哪个"家"，那我该怎么办？怎么办？去学做一件事。真学。修汽车、煎大饼、画画、养花……可做的事太多了。你选一样你喜爱又有相应条件的事一心一意做了去，哪怕诸如刻印章之类的"雕虫小技"，你学会了，做精了，世界的某个位置就属于你的了。老话说，"三十而立"。30岁时立功立业可谓早，至于通常的安身立命，三十才立就嫌晚了一点。年轻人，在二十五六岁时如果还没拥有相对稳定的，会急的。所以，务必在你刚刚成为公民的那个年龄就得着眼于未来。不要荒废时光，毋贪眼前之乐，年少尽量多学点文化，打开眼界，拓宽思路，，年稍长后才有在生活的夹缝里游刃的资本。不要自卑自贱，也不要好高骛远。人活在世，懂透了一部书抑或精于一件事，就不用心慌，就是有，也是暂时的。社会机制本身必然为学有所专技有所长的人提供机会。要这个，因为社会的运转需要这样的人。

一篇文章让你认识并读懂大数据

一篇文章让你认识并读懂大数据在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数

浅谈对大数据的看法

浅谈对大数据的看法大数据与大脑有相关性。大数据在日常生活中已经开始应用广泛，它的本质不是传统的数据统计带来的简单的因果关系，而是数据的相关关系。在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。这让人自然会想到大脑的功能，每个人的思维就是一个大数据处理体系，如果有的人擅长去寻找不同事件之间发生的因果关系，那么这个叫做因果错觉，因果错觉容易发生在女性身上，因为女性因性格敏感等特点，会不自觉的将事情发生的结果，采用自己主观判断来归因，但事实上，事情之间的相关关系才是真正的关系。人的思维体系中，相关关系更加重要，相关关系代表调取大脑中的既往相关经验，来处理眼前的事情，更加客观。大数据将开启一次重大的时代转型。信息广速度快，是很好，可是这不是最重要的，最重要的是不要让数据无处不在。大脑就像数据仓库，在数据充满我们的大脑、生活、生命中时，如果不去清理，不去遗忘，很容易一脑子浆糊，身心不舒畅。任何环境下我们都需要在纷繁的情况里简化问题。这时自然会产生疑问：怎么删除？在这个信息碎片化的时代，如何做一个自我的搜索和过滤器，最好做成一个芯片，安放在我的手腕处皮肤下，这样，我就可以快速的找到我想看到的东西，忽视噪音，更加直接的去感受和了解自己。因为路径缩短，我便可以将时间放长，慢慢的去体会和感受。当然芯片是个玩笑，出色的信息提取能力能够促进一个人的决策，一个人的一念一息及多年慢慢形成的价值观才是做选择的依据。你是不是有和我一样的经历，上千张照片中，删还是不删是个问题。怎么确定保留哪张，根据什么原则，每个人都有不同的原则，有的人认为，人最全的一定要留，有的人认为背景全的一定要留，有的人认为留表情最好的，有人认为留姿势最美的，甚至有的认为没对好焦距的朦胧的才是最有意境的。而我应该最清楚我怎么筛选，艺术家罗丹说，“雕像就在那块石料里，我只是将那些不要的东西去掉了。但是要知道雕像到底是什么，只有我自己才明白我自己到底要雕什么。”看书也是一样，书籍能使一个人瞥见这个世界的一角。是你自己选择去瞥见哪一角。从心理学的角度，做出选择，同时意味着舍弃其他的可能性，这是一件异常困难的事情。造成这个困难的无非是“利”、“弊”两个字，但因利弊两个字背后掺杂了太多的心理变量，因此难倒了古往今来多少英雄好汉。为了有能力更好的进行抽象的思考和决策，挑战自我，不妨尝试一下删删删删的效果。日本可能因为资源集中而紧缺，一直很倡导简生活，最近很流行的一位日本女士所著的一本书《断舍离》，将人身边的外物采用各种方式进行清理，代表对内心的一种扫除力，从而保持一种简约清爽的生活态度。还有很多其他方式对生活进行删减，看网上写过一个训练，基本要求为整天不语，不带手机，不带手表，

教你一本书读懂STEAM教育

教你一本书读懂STEAM教育数字星球正向人类走来，全球的“编程风”愈刮愈烈，已有24个国家在基础教育中设立了编程课程。对于提高我国少儿教育质量而言，少儿编程教育亦有非常大的优势。而未来领导力这一概念一经提出，就受到业界认可，经过少儿编程教育培训事业的深耕，未来领导力已被广大家长们，尤其是80后、90后家长们认可，随着STEAM教育被写进国家政策、大综合考试开始试点编程。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育。其中作为新东方投资千万的在线儿童编程教育机构——极客晨星应运而生，极客晨星采用游戏式互动教学法，螺旋式上升无缝衔接课程体系，专业名师倾力打造可视化模块课程，为全国6-16岁青少儿培养孩子的逻辑思维能力、想象力和创造力、综合学科能力。极客晨星在众多少儿编程教育机构中脱颖而出，其影响力和好评度持续上升，受到众多家长，尤其是80后、90后家长们的好评和认可。极客晨星开始在儿童编程赛道上疾驰，行业发展速度及影响力越来越受到关注。那么，如今大火的STEAM教育是如何发展起来的？有何发展历程呢？今天极客晨星小编就推荐一本书《中国STEAM教育发展报告》，让你从这本书中读到STEAM教育的前世今生。 STEAM作为整合了科技与人文学科的教育，用以应对因学科之间、学校与世界之间的割裂所造成的学习者无法解决复杂问题、在新硬件时代难以创造出高品质产品的现状，致力培养学习者设计、应用和创新的能力。《中国STEAM教育发展报告》借助实证调研，揭示出我国正在兴起的STEAM教育目前存在的诸多问题，并在剖析这些问题的基础上，提出了有效推进STEAM教育的建议。那么与少儿编程息息相关的STEAM教育是怎样的呢？ STEAM教育理念最早是美国政府提出的教育倡议，为加强美国K12关于科学、技术、工程、艺术以及数学的教育。STEAM的原身是STEM理念，即科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、数学（Mathematics）的首字母。鼓励孩子在科学、技术、工程和数学领域的发展和提高，培养孩子的综合素养，从而提升其全球竞争力。近期加入了Arts，也就是艺术，变得更加全面。 STEAM教育在美国的重要性不亚于中国的素质教育，在美国大部分中小学都设有STEAM教育的经费开支，而STEAM也被老师、校长、教育家们时时挂在嘴边。在STEAM教育的号召下，机器人、3D打印机进入了学校；奥巴马也加入了全民学编程的队伍，写下了自己的第一条代码；帮助孩子们学**数学、科学的教育科技产品层出不穷；而且这五个学科，技术和工程结合，艺术和数学结合，打破常规了学科界限。

让你一本书读懂小学生趣味编程c++

让你一本书读懂小学生趣味编程c++ 现在很多家长已经意识到应该早点让孩子学习编程。其实在国外，越来越多的学校已经将编程作为一门必修课，纳入中学甚至小学的教育体系之中。国内也有越来越多的家长开始让孩子从小学习编程。媒体上和朋友圈经常能够看到“编程将会被引入高考”“孩子再不开始学习就会输在起跑线上”“未来职业需要”之类的报道。其中作为新东方投资千万的在线儿童编程教育机构——极客晨星应运而生，极客晨星采用游戏式互动教学法，螺旋式上升无缝衔接课程体系，专业名师倾力打造可视化模块课程，为全国6-16岁青少儿培养孩子的逻辑思维能力、想象力和创造力、综合学科能力。极客晨星在众多少儿编程教育机构中脱颖而出，其影响力和好评度持续上升，受到众多家长，尤其是80后、90后家长们的好评和认可。极客晨星开始在儿童编程赛道上疾驰，行业发展速度及影响力越来越受到关注。那么，对于孩子学编程来说，你知道现在小学生编程c++么？今天极客晨星小编就来推介一本书《小学生趣味编程c++》，让你一本书读懂小学生趣味。关于本书：本书以单元和课的形式编排、符合小学生认知特点的编程入门书，知识点依次呈现，深入浅出，循序渐进。课课有习题，课课有课件，易学易会。以知识点为中心，适当地弱化语法，注重算法。利用流程图厘清思路，激发学习兴趣，培养计算思维。内容简介：本书是难度适当、易学易教的教材，是开展小学信息学教学的重要一环。本书选取80多个贴近小学生学习生活的例子，结合小学生的认知规律，激发孩子兴趣，以程序为中心，适当地弱化语法。本书利用流程图厘清思路，并提供多种算法实现举一反三，让小学生在学习C+ +语言编程的过程中，学会运用计算思维解决问题。本书循序渐进、层层铺垫地依次呈现各个知识点，深入浅出，让学生在探索中体会到编程的乐趣和魅力。适用范围：本书适合小学四年级及以上学生阅读使用，可作为全国青少年信息学奥林匹克普及组竞赛教材，也可作为信息教师学习C+ +语言的入门教材。正因为编程如此重要，从1984年起，中国计算机学会每年都举行“青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）”，希望通过比赛促进学校、社会开展程序教学。小学生学习编程并不是为了将来成为程序员，而是在学习中开发智力、培养创造力，学会运用计算思维解决问题。学会编程就拥有了一笔巨大的“财富”。未来的世界一定是智能化、自动化的世界，与大数据、人工智能等技术相关，而这一切的基础是程序。学会编程，有利于在信息化的今天更高效地利用计算机；学会编程，能更好地读懂世界、适应世界、创造未来世界。

对大数据的理解与看法(结课论文)—王继锋15321050

对大数据的理解与看法知行1501 15321050 王继锋首先我们要明白大数据是什么？大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：V olume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。对于“大数据”（Big data）研究机构给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。由此可见，大数据在现实生活中有着很大的用处，他能带动产业的发展，优化市场营销模式，创造出前所未有的价值，发现人们很难察觉到的机遇。那么，大数据有什么具体的应用呢？据显示，17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。

PayPal 联合创始人兼CTO Max Levchin 认为：“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期，更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。在近日的D11 大会上，Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过Glow，妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号，包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力，当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体Glow 是如何助孕的，女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了，还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待App Store 的审核。怀孕是两个人的事，不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示，未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前，丈夫也是可以使用Glow 来记录自己对妻子的观察数据。录入数据之后，Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间，而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外，在预测准确率方面，Levchin 表示，随着用户的增多，Glow 的大数据技术能够提高准确率。不只想做受孕预测，Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示，美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助，但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系，很多夫妻表示压力山大。对此，Glow 推出了一个“不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的

读懂一本书读后感(共2篇)

读懂一本书读后感（共2篇）读懂一本书读完一本名著以后，相信大家的视野一定开拓了不少，这时候，最关键的读后感怎么能落下！那么你真的会写读后感吗？以下是收集的读懂一本书读后感，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。利用周末的时间读完了樊登老师的作品——《读懂一本书——樊登读书法》。这本书详细讲解了如何选书、读书、解书和讲书。选书是起点，有可借鉴参考的标准和诀窍；读书和解书是过程，是看明白一本书的关键；讲书是结果，是验证读书效果的有效途径。相信每一个爱好读书的人都在追求高效读书的方法，我也不例外。但是每次不是被手机吸引，就是边读边忘，合上书根本不知道讲了点啥，浪费时间不说，整个人还备受打击。樊登老师的`这本书可以说直击痛点，如剥笋般层层剖析问题，提供解决方案，对我而言犹如拨云见日。首先要养成阅读的好习惯。读书期间一定要跟手机保持距离，物理上完全分开，眼不见心不烦；大部分人读书喜欢边看边画线，标出认为重要的内容，这期间虽然感受是愉快的，貌似很用功，但真实情况是你的大脑根本没记住，要学会放下笔，专心阅读，过后再回

忆书中内容，让大脑运转，使大脑与知识反复摩擦，这样可以加深对知识的理解。其次是读书前要做好解构工作。所谓解构，就是弄明白这本书着重要解决的问题，接着以问题为导向去了解研究现状、影响及解决方案等。这样读书是有目的且脉络清晰的，不会边看边忘。同时还要学会划重点，对此樊登老师为我们归纳了8条评判标准，分别是：主题的概念被清晰界定；感觉问题很严重的时候；某种解释或者观点令你意外的时候；递进关系；转折关系；不同侧面彰显书籍内在价值的时候；感受到心灵冲击时；奇闻异事。当这些内容出现时，要着重注意。第三是要不断做大理解力的池子。读书在精不在快，读书的目的不是读完，而是将书中的知识化为己有，转变为自己的能力，但知识到能力是有一个界限的，量变不经过积累进步的过程是很难产生质变的。为高效快速完成到能力的转化只有提升理解力，不断扩大理解力的池子。理解力的池子都应该包含哪些知识呢？樊登老师归纳了7类，分别是逻辑学、心理学、经济学、哲学、国学、管理学和人生经验。第四是做好知识的反刍。《论语》讲“学而时习之,不亦说乎!”就是教导看完一本书后不要将其束之高阁，要及时温习。樊登老师的

一本书读懂财务报表读书笔记

一本书读懂财务报表 ?现金流量表怎么做呢？它就是从经营、投资和融资三个角度，对现金的流入和流出进行了描述。 ?租赁被分为经营性租赁和融资性租赁：前者租赁时间短、金额小；后者租赁期限长、金额大。 ?融资性租赁其实是一种分期付款的购买行为。 ?企业当然最希望现金大多从经营活动流入，因为源自经营活动的流入一般是可以长久持续下去的。而在各种不同类型的流出中，企业最喜欢的是投资，因为投资的现金流出很可能在某一日创造出收益。 ?利润表是主要描述经营活动的一种财务报表。 ?资产负债表虽然与经营活动有那么一点点的关系，但和投资、融资才算是真正的“血亲”。 ?现金流量表是站在风险的角度，揭示企业的风险状况和持续经营的能力。 ?在第一个维度上，现金流量表描述了一家企业能否生存下去，即所谓风险的视角；在第二个维度上，资产负债表和利润表则展示了倘若这家企业能够继续生存它将是什么样子——有多少家底，又有多少收益——即所谓收益的视角。 ?那么投资者呢，他们更关注哪张报表？ ?答案是利润表。因为利润表将可持续的利润（经营利润）和不可持续的利润（营业外收支、补贴收入、汇兑损益）分别列示，不仅能展示企业现在赚了多少钱，还能使读报表的人形成对企业未来盈利的预期。 ?购买一家公司相当于购买了它的股东权益，因为收购使你取代了原有股东而成为这个公司的新股东，所以你买下的是股东权益。 ?一家企业的净利润率较高，说明在从营业收入到利润的转化过程中损耗较少，也就有更多的收入可以转化为盈利，那这家企业一定是一家效益不错的企业。 ?净利润率是一个与效益有关的概念。 ?总资产的周转率是一个与效率有关的概念。 ?即效率×效益=总资产报酬率， ?收入/总资产×净利润/收入=净利润/总资产=总资产报酬率 ?资产负债表左边的概念来说，总资产报酬率反映企业整体的投资回报；从资产负债表右边的概念来说，由于总资产等于负债与股东权益的和，所以总资产报酬率是股东和债权人综合的投资回报。 ?净资产报酬 ?企业的投资回报决定于效益和效率两个方面，效益可以用净利润率和毛利率来表示，效率则可以通过总资产周转率表现。 ?流动资产实际上扮演了两个角色：一个角色是为企业偿还流动负债作准备，另一个角色是为企业的日常运营提供流动资金。当一家公司的流动比率为1，那么它的营运资金一定是不足的。 ?五力分别是： ?毛利率其实反映了整个行业的竞争环境；应收账款和存货反映了企业和它下游购买方的关系；而应付账款则从侧面表现出企业上游供应商的谈判能力；另外，固定资产在总资产中的占比反映了这个行业的基本特征；最后，总资产周转率让我们可以了解企业的管理状况。 ?三张财务报表体现了两个维度：第一个是资产负债表和利润表共同构建的维度，

读懂一本书_高中作文

读懂一本书本文是关于高中作文的读懂一本书，感谢您的阅读！书籍是滋润我们心田的甘露；书籍是照亮我们人生的明灯；书籍给我们安上了双翅膀，让我们在奇妙的世界里自由翱翔；书籍赐给我们一双鱼鳃，让我们在知识的海洋里得以畅游。人的一生缺少不了书籍，她是我们终生的导师。但是书籍是贵在精不在多，一本好的书籍就足矣我们品味一辈子。每个人家里都有个属于自己的书柜。书柜里，琳琅满目，各式各样的书有多少本是曾经影响过读书人的。我家的书柜上只摆放着寥寥的几本书籍，其中那本《菜根谭》最让我收益良多。触摸着褶皱的纸张，光滑的封面不复存在，那是本陪我走过多少个岁月的书籍啊。从我懂事时，爷爷就把这本书赠送给了我，并在第一页后面留下一行“嚼得菜根者，百事可做”，那是毛主席曾说过的话。翻过几页，泛黄的页面上一字一句依旧清晰可见： “耳中常闻逆耳之言，心中常有拂心之事，才是进修德行的砥石，若言言悦耳，事事快心，便把此时埋在鸩毒中矣”。人们常说“良药苦口忠言逆耳”。身处在青少年时期的我们对于某些事情还不能很好的做出判断。对于别人的赞美，会觉得高兴；对于别人的批评，会觉得愤怒。其实，批评才是世上最好的赞美。在我求学的道路上，我的启蒙老师会三天一小评五天一大评这样对待我。起初，我是不能理解的，甚至对老师渐生出一种厌恶。但领悟这句话后，我开始明白老师的用心良苦。在如今，我很感谢当初老师对我的批评，因为她的批评才会有今天从蚕蛹蜕变成蝴蝶的我。 “伏魔先伏自心，驱横先平此气，降魔者先降自心，心伏则群魔退听，驱横

者先驱此气，气平则外横不侵” 这句话用在考试场上再适合不过了。还记得在中考数学考试中，学校外不知道发生什么事了，争吵声一直回荡在原本死寂的教室里。看着密密麻麻的数字，听着嗡嗡嗡的吵声，同学们的心情变得烦躁。有的人搔起头发，有的人转着铅笔，更甚者扭动着身子。到了收卷时，他们一个个慌张的脸容，让我每每一想起时都很兴庆自己有读过这句话，全靠它我才能在考试里不受外界的影响，顺利完成答卷。所以，我们在做任何事之前要平定下自己静躁不一的情绪，这样判断一件事物时就不会被外来因素所影响。书籍能够影响人的一生。《菜根谭》影响了我，你呢？其实读得书多，读得书广并不称之为真正的读书，读书的精髓莫过于读的精，就算一本不出名的书籍，只要你读得透彻，也能从中悟出道理，而不是广泛地无目的阅读。因此，读懂一本书才是我们目前所必须要做的一件事！