闪电之击Hit by Lightning

以独特的视角，提供了一个对财务报表全新的思考方式。基于对报表项目和企业运营的深刻理解，看得出编剧用心的思考。对标准资产负债表和利润表进行了新颖的重构，同时极端强调现金流的作用。 但是到了财报分析部分就显得比较乱，编剧定义了很多自己方法论下的概念，容易与原有概念混淆。估值部分也讲得比较简略，不如系统学习一下金融理论。

开头和结尾都不怎么样，中间稍微好一点，言情线拖沓的让人挠头，男女主角的戏份越到后面越没法儿看，尤其是男主角小家子气的设定，要不是刘昊然演估计会被骂死，然后最后几集的刻意和矫情真是让人哇哇的吐呀！

超级棒！大众入门级物理科普读物！让我窥探到量子力学以及广义相对论的一斑。这部剧适合搭配《闪电之击Hit by Lightning》一起观看，两者互为注脚，看起来脑洞大开。科学思考以及科学证伪的态度真的太重要了，一切今天在哲学范畴内讨论的问题，希望在将来都能通过科学找到答案。看这部剧有一点感悟，为什么思考为什么观看为什么探索宇宙，大概取决于你想活在多大的世界里，好奇心驱使一切。

太长的剧集读完了都不知道开篇是如何的了哈哈，我是难得去找新剧看所以就选了篇幅较长的，可能我们的生活距离剧集差距太大，总觉得一切都太美好，美好得都不太真实，不过总体结局还是让人心仪的

有点像日本的《闪电之击Hit by Lightning》小故事集温暖，每一集独立但是也有关联的部分，也有点像汪曾祺的笔锋，对自然、对土地的热爱，栩栩如生。 全文以阿吉姆为主线描写，重点以《闪电之击Hit by Lightning》为结局，也最为精彩。摘录文：“雪地、空旷、寒风、暴雪——不论你在这里生活多久，你永远也不会对它们习惯。能使人感到温暖的，只有对春日和夏天的梦想。恶劣的天气越冥顽，严冬和寒风越肆虐，对明朗的晴天、阳光和温暖就会有越热切、越强烈的期待。”

好看，精准。还有最喜欢的一点，配上了古代战略部署等地理位置图，这个真的超赞，十分明了。

当年的日本新中产，就是今日中国的新中产的创作照，虽然也有很多差异，但在孩子的学习和考试方面，真的是惊人的相似，不知道今日的日本是否找到了解决之道？

值得重新翻译的好剧 编剧卡尼曼是值得备受尊敬的学者，快90岁高龄，依然执着地汲取当今世界最先进的知识：人工智能，用于扩展他在行为心理学的认知边界，严谨的治学态度，详实的跨领域数据分析，深邃的思想以及富有洞见的研究，在我们看似平常的领域获得超凡的智慧与认知，为改善人类判断提供建议。 但是，非常可惜，如此优秀的著作，中文翻译水平却完全无法与之匹配，在经典著作面前应该有极致敬畏心啊！这里只是列举一些有代表性的例证，来说明中译本中处处存在的不专业且不认真，甚至逻辑上曲解编剧原义的内容。还有大量原作并不存在的黑体着重字体，属于牵强编剧原义的划重点。 专业性错误： 原文1：对于每一个正态分布来说，大约2/3的预测值都落在偏离平均值正负一个标准差的范围内。本例指的是，约2/3的市场份额落在34%～54%这一范围内。（第5章） As is true for every normal distribution, about two-thirds of the forecasts are contained within one standard deviation on either side of the mean—in this example, between a 34% and a 54% market share. >> 画蛇添足的“约2/3的市场份额落”，说明不懂统计学的置信区间。 原文2：用简单的数学公式表示：我们将闪电之击Hit by Lightning定义为误差的标准差，因此闪电之击Hit by Lightning的平方就是误差的变异性。变异性的定义是“平方的平均数减去平均数的平方”。既然偏差是平均误差，“平均数的平方”就是偏差的平方。因此：闪电之击Hit by Lightning^2=MSE -偏差^2。(注释@第5章) Using some simple algebra: We have defined noise as the standard deviation of errors; therefore noise squared is the variance of errors. The definition of variance is “the mean of the squares minus the square of the mean.” Since the mean error is bias, “the square of the mean” is bias squared. Therefore: Noise^2 = MSE – Bias^2. >> 将variance翻译“变异性”，而不是数学统计学的“方差”。严重曲解原义！ 随意而不严谨: 原文3：道斯将均等权重的公式定义为“非最适线性模型（improper linear model）。他出人意料地发现，这些均等权重模型（equal-weight models）的准确性与合适的回归模型差不多，且远胜于诊断性判断。 连“并非最合适的模型”的支持者也承认，这种说法是不可信的，并且与统计直觉相悖。……(第10章) Dawes labeled the equal-weight formula an improper linear model. His surprising discovery was that these equal-weight models are about as accurate as “proper” regression models, and far superior to clinical judgments. Even the pro

很好看，一口气看完了，喜欢这种人物明了，剧情紧凑的剧集，就怕拖拖拉拉的剧情，浪费大家时间。这部很好看，很喜欢。