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性大概是除了生存之外人最强烈的欲望，为了性放弃其他的大有人在，比如不爱江山爱美人等。本剧对于性的本质，性的范围，性的阻力和性的表现等方面做出了具体而深入的探究和描述。作为一名性知识匮乏的男青年，真的是扩展了对性和性的影响的认知。性如洪水，压制会把它导向何处，还是毁灭人自己。性这个事情毁灭了多少人不得而知，但是不在少数。

看似婆婆妈妈的一本剧，作为初创公司领导精读是很有必要。特别是管理混乱，缺乏人才培养能力的领导者或公司，更应该静下心来读一读，加油！

高端渣男看卫明，花式画饼、人间精算师、时间管理大师、违心之论第一人、道德绑架高手。说最甜的话、干最不是人的事儿，我开眼了姐妹们

做一个多模型思考者，做更明智的决策。 一、总结联想 1、概述 模型是什么 分类：简化模型、类比模型、探索性模型； 特征：简化、形式化、所有模型都是错误的； 结果：均衡、周期、随机、复杂； 模型怎么用 7大用途：推理、解释、设计、沟通、行动、预测、探索； 构建方法：具身法、类比法、另类现实法； 数学方法：确定变量、变量关系、归纳性探索； 例：搬家：装箱问题，“大石头优先”原则，首次适应算法； 为什么需要多模型 多模型：思考 VS 单一正确模型：解题； 孔多塞陪审团定理：模型越多，准确率越高； 多样性预测定理：群体误差=个体平均误差-多样性； 模型过多：边际效用递减、过度拟合（例：1比1的地图）：避免使用高阶项（放大误差）； 人类建模困难 人有多样性、易受社会影响、容易出错、有目的、有适应能力； 人有主体性：采取行动、改变行为、学习能力； 2、模型 01 正态分布 正态分布：变量相加，中心极限定理；例：身高分布、学生成绩； 对数正态分布：变量相乘，不确定性高；例：大多数国家的收入分布； 六西格玛：1sigma=68%，2sigma=95%，3sigma=99.75%；例：金属零件尺寸管控； 例：加薪；等额加薪、百分比加薪（扩大差异）； 例：小学校成绩好；小样本方差大，易出现极端情况； 02 幂律分布：长尾分布 例：城市人口分布、视频下载量、剧集销量、地震分布； 产生原因：正反馈、互相依赖性；马太效应、优先连接模型、社会效应； 例：销量高的产品更受欢迎，销量越来越高； 自组织临界模型：沙堆模型、森林火灾模型； 长尾分布意味着少数几个大“赢家”（大崩溃、大地震、大火灾、严重的交通拥堵）和很多的“输家”； 机会的增加可以创造风险激励； 03 线性模型 揭示变量间的相关关系，而不是因果关系； 实力-运气方程；成功 = a x 实力 + (1-a) x 运气，a属于； 大多数有趣的现象都不是线性的，可以线性拟合、用线性分段表示非线性； 分类模型（降低方差）：线性、非线性、决策树森林； 04 非线性模型 凸函数：指数增长模型（72法则），正反馈；例：摩尔定律； 凹函数：收益递减、负反馈；例：半衰期模型； 经济增长模型：投入=折旧时达到均衡；减少攫取和腐败、促进创新； 例：人口（指数增长）/粮食（线性增长）问题； 结论：涉及非线性，直觉就不够用了； 05 价值和权力模型 最后上车者价值：最后加入者的边际贡献（可替代性）；例：企业聘用多余的员工、分散购买； 夏普利值：遍历所有加入序列，边际贡献平均值；例：打麻将三缺一； 应用：合作博弈，投票博弈； 例：扩大联盟规模，使“最后上车着价值”趋向于0；只有微弱多数的政党，每个成员“最后上车者价值”很高； 06 网络模型 参数：度、路径长度、介数、聚类系数； 六度分隔理论，三度朋友很重要（新机会、新信息）； 友谊悖论：大多数人的朋友比他们自己更受欢迎； 关键节点（中心节点）有更多的连接，结构洞； 07 广播模型、扩散模型和传染模型 扩散概率 = 接触概率 x 分享概率； 例：社会现象，消息传播； 传染病SIR模型，超级传播者（关键节点）； 基本再生数R0，细小的差异，很大的改变；例：流行歌手Justin Bieber R0=24； 直接临界点（例：山顶上的球），与指数增长的转折点不同； 08 熵：对不确定性建模 信息熵：二元问题的数量； 4种结果的熵：均衡=0<周期性<复杂性<随机性； 随机使人崩溃，复杂性很有趣； 最大熵分布；例：艺术品价格（指数）； 09 随机游走 一些你以为的规律，可能只是随机事件，是暂时的；例：成功的

就是一本恋爱日志，应该是很多人都会经历的过程吧，从对爱情的憧憬，到相遇相识相知相恋，体会恋爱中的甜蜜和痛苦后，发现“不合适”，最终分道扬镳。正如编剧所说，爱情开始的时候都很迷人，两个人可以在任何角落拥抱，再抬起头欣赏对方的眼睛。可是后来，每个人的眼睛里都会多出很多新的东西，拥抱开始变得松散，对视的时间也骤减，就像一杯烈日下的水，不知道哪一刻，爱情就会被蒸干了。爱的时候是真的，不爱了也是真的。还有很多原本爱着的人，也未能终成眷属。得之我幸，不得我命。看透而不消极，拥有就懂得珍惜。