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数智图书馆-无锡数智政务
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第一篇 经济
168
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
第一篇 经济 第一章 经济政策 第一篇 经济 第一章 经济政策 经济理论和经济政策集中反映了同时期占统治地位的阶级的意志和经济利益,并被用来为巩固和加强统治阶级的地位服务,19世纪英国经济政策的演变清楚表明了这一点,从重商主义到自由贸易,从自由放任到国家适度干预,都受到经济理论的影响和指导。 19世纪英国占主导地位的经济理论是主张自由放任的古典政...
09 爸爸的规则影响孩子一生
168
2025-06-17
《爸爸的力量》
09 爸爸的规则影响孩子一生 09 爸爸的规则影响孩子一生 芭芭拉,44岁 我不知道从父亲那里学到了多少关于工作、金钱、生活的规则、信条和观念。但我知道,我一直遵循父亲的规则过日子。当我没有按照这些规则去做的时候,就感到非常不舒服,但我其实并不清楚这些规则到底是什么。 布莱德,32岁 我父亲是个军人,我的童年一直受到不许违反规则、要做个乖孩子的教...
第5章
168
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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168
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...
第十章 忍受孤独,是强者的必修课
168
2025-06-18
《强者的逻辑:你没有变强,是因为你一直待在舒适区》
第十章 忍受孤独,是强者的必修课 在孤独中“断舍离”,实现由弱到强的“蜕变” 一、耐得住寂寞,受得了委屈 二、在孤独中“断舍离”,找到应该坚持的目标 三、在孤独中“找问题”,制定正确的战术 四、在孤独中“等时机”,从不适中奋起 五、在孤独中“练内功”,具备强者的素质 我是独一无二的:成为别人无法复制的强者! 我是坚韧不拔的:成为永不言败的强者! ...
第六章
168
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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167
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,...
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167
2025-06-20
《第3选择:解决所有难题的关键思维》
犯罪的终止 犯罪是威胁这个世界的令人震惊且让人痛苦的现实。犯罪的影响看得见、有一定的独特性且是真实发生的,各警局领导都熟知这些。最近的犯罪数据反映了一些发人深省、令人压抑的现实: .全球每年超过160万人因暴力犯罪而丧生。暴力是引起全球15~44岁的人丧生的首要原因,在引起男性死亡的原因中占14%,在女性中占7%。相对于因遭受暴力侵害而死亡的人,更多人...
12 管理者今天需要的信息
167
2025-06-13
《巨变时代的管理》
12 管理者今天需要的信息 新型数据处理工具是在三四十年前首次出现的,自那时起,企业家们对信息在组织中的重要性不是高估,就是低估。我们(包括我自己在内)都高估了计算机生成的“商业模型”的可能性,我们认为这种模型可以做决策,甚至可以管理企业的许多事情。同时,我们也完全低估了新的工具;我们认为它们是改进管理者在管理组织的过程中所做工作的手段。 人们不再...
第7章 黑天鹅事件
167
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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