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• 作者：撷芳主人 发布时间：2012-04-28 07:26:23

  壁画里还是能找到一些比较有价值的信息。

• 作者：shumi2 发布时间：2017-09-16 16:25:27

  近似访谈录，成功属于偏执狂们。可惜对大科学设施背后的学术权威之争与政治角逐只是蜻蜓点水，也就这样了。原书名更有内涵。

• 作者：陆人哇哇哇 发布时间：2017-01-04 23:35:18

  目前读到的关于天津城最喜欢的一本。不过每逢发现一座已经消失的园子，又感伤不已。

• 作者：rhythm 发布时间：2021-11-03 11:02:52

  马马虎虎

• 作者：万人如海一身藏 发布时间：2015-07-14 20:50:39

  怒赞！

• 作者：Woods 发布时间：2020-08-17 16:16:45

  胡佛式的人为扩大和制造危机的方式，简单讲，就是通过“不公平”的扩散。一开始是试图维持工资率和就业，本质是工人付出的劳动和雇主支付的工资不对等，这是不公平的开始，结果是企业吃不消要倒闭，要让企业继续经营，就必须引入更多的不公平，政府出面，提供资金，鼓励银行向企业输血，这是对银行的不公平，于是危机扩散到银行业。维持农产品价格，这对收购农产品的国有企业不公平，也让农民接受到错误的市场信号，增加产量，扩大了供应过剩，强制向农民贷款，同样也扩大过剩，也增大了信贷风险。再往后，取消止赎权，对债权人不公平，债权人不愿意再拆借资金，造成通货紧缩。从行政命令不公平干预开始，造成问题，被迫用更多的不公平的干预来弥补，不公平扩散，生产力继续下降，最终造成大混乱，这就是美国大萧条。

• 回忆日德兰

  作者：xiajy333 发布时间：2020-05-12 19:15:39

  三个人的回忆录或回忆录节选组成的一本书，分别是公海舰队第1战列巡洋舰中队德·弗林格尔号战列巡洋舰第1枪炮官乔治·冯·哈瑟海军中校、德国公海舰队司令莱茵哈特·舍尔海军上将、英国本土舰队司令约翰·杰利科海军上将。

  首先来说一下第一印象，杰利科的文笔明显不如前两者，哈瑟和舍尔的回忆里看着看着会在大脑中自动生成激动人心的画面和从北海高空俯视的动态图样，杰利科的则略显枯燥。

  从船来讲，不算那些脆弱的前无畏舰，重点防御的英国船和全面防御的德国船在防御能力上完全不在同一个档次，但是此战中令德国人洋洋得意的低损失其主要原因并不在于装甲——这也是20多年后德国人吃了大亏的地方——而是发射药。英国的苦味酸发射药极易殉爆，而德国人的发射药只会燃烧并不会突然爆炸，被数十发大口径舰炮命中的冯·德·塔恩号战列巡洋舰就是一个例子——该舰C、D炮塔被贯穿多发穿甲弹后发射药被引燃，燃起的大火比桅杆还要高，纵使如此，该船依然动力强劲，撤退时还用副炮向后还击，最终依靠自身动力回港。

  大炮巨舰时代最重要的就是舰炮。由于装甲占用大量吨位，德国人的舰炮口径均比英国船小（比如同一时代的国王级和伊丽莎白女王级，分别是305mm和380mm），这让德国人吃了亏，所以舍尔在此战后提交的报告中向皇帝建议加大舰炮口径。不过德国人也有所之长——观瞄和射击技术。蔡司15倍瞄准镜让德国枪炮官看得更远，其三段测距法比英国皇家海军的二分法测距也占有速度和效率上的优势——在10000米~12000米距离上，德国人只需要三四次齐射就能对英舰形成跨射，而英国人至少需要两倍的齐射次数。

  不过德国舰炮的克星是第五战列舰中队的4艘伊丽莎白女王级战列舰——优化的重点防御装甲使公海舰队那些280mm、305mm穿甲弹无法击穿炮塔、重油库、舰桥、弹药库、轮机舱、火控塔，而伊丽莎白女王级的380mm主炮则可以撕开德国人的炮塔——1913年物价的5万英镑单舰造价完全物超所值。

  舰队战术方面，两方都表现完美。根据当事人描述归纳出来，当时用灯光信号将一个信息从A舰通过B舰中继传送至C舰最快需要4~5分钟，这个速度已经比当时的无线电传输速度快很多，滞后的通信技术加上只能肉眼目视的落后观瞄条件已经够可怕的了，再加上旧型战列舰14~16节的蜗牛航速拖累，在烟雾弥漫的傍晚指挥庞大的舰队对敌人进行有效攻击是只有数学天才+国际象棋大师+人形机器的组合才能干好。不管是杰利科在有限的自相矛盾信息下指挥6个纵队的战列舰编组成一列横队强占T字横头，还是舍尔在发现自己以劣势兵力居于T字一竖的不良战位后果断命令战列巡洋舰及附属鱼雷艇支队抵近冲锋、主力舰队敌前转弯，都是战列舰对决教科书般的操作。

  不过在想象力方面古老的皇家海军明显不如年轻的德国海军。当舍尔变换着花样下发灯光识别信号进行夜战时，杰利科却在呼呼大睡为第二天并不存在的决战做准备。

  尽管德国人在战术上占尽了便宜，然而保守的杰利科却让德国人在战略上没法占到便宜，一战结束后杰利科因无所作为而受尽嘲讽，但是他的对手，不管是哈瑟还是舍尔都对杰利科的指挥赞扬有佳。这也是当时大多数英国人所不了解的一个概念——威慑。杰利科指挥英国主力舰队在斯卡帕湾无所事事的几年，看似一事无成，但却像一队隐形的狱卒一样看守着德国海岸线，多年的封锁使得德国经济面临崩溃，成为最终迎来1918年革命和投降的原因之一。

  日德兰海战（斯卡格拉克海战）的影响并不止于此，此战还使潜艇走上历史的主舞台，该战使舍尔认识到战列舰决战的局限性，他提交给威廉二世的报告中称，主力舰决战无法战胜皇家海军，建议实行潜艇战封锁英国经济逼迫英国投降。道理是对，但是，U-20艇长手一抖击沉了装载有200多名美国乘客的路西塔尼亚号客轮。一旦美国参战，德意志第二帝国的命运就注定了。

• 大数据大数据，首先是“数据”，然后才是“大”

  作者：Yurii 发布时间：2015-07-12 09:53:14

  大数据俨然是当下热门的概念。和前些年“云计算”把人搞得云里雾里一样，围绕大数据也产生了无数迷惑人心的说法。归纳起来，各种说法都在强调大数据的“大”——规模庞大，计算复杂，等等。可惜说来说去，大数据到底是干嘛的，对工作有什么实际作用，能举出来的就只有干巴巴的几个例子而已。

  怀着对各种“大数据”书籍的失望，我翻开了车品觉的《决战大数据》。让我意外的是，书名里虽然包含“大数据”，通篇讲的却是“数据”，而没有多少篇幅来强调“大”的神奇。我相信，这样一本基于经验而没有太多神奇理论的书，反而能帮很多人真正树立对“大数据”的准确认识。

  《决战大数据》提到，大数据不只是规模大，更要求大家能驾驭数据。传统方式能应对数据的规模不大，可以挖掘出数据中的价值，很多时候靠的是基础直观的经验，比如经典的点击率、转化率等等数据，理解起来毫无门槛。这背后所掩盖的，是数据思维的断层：收集数据的人不知道数据会运用在什么地方，会怎么运用；运用数据的人不知道从哪里收集数据，收集什么数据。所以即便大家都在喊着“大数据时代”，思维方式却还停留在小数据的时代。怎样填充收集数据和运用数据的鸿沟，这是每家公司都需要思考的问题。

  先看收集数据的方面。传统的思维模式下，因为数据收集和应用之间的关系简单直观，很多时候可以直接从结果倒退过程。要算转化率，很容易想到去收集点击率和购买率。相应的，点击率和购买率的数据收集，也有直接的目的，就是计算转化率。但是在大数据时代，背靠海量的存储和分析能力，再简单收集这两个数据，就显得非常原始了。

  拿点击-购买来说，客户到底是用的什么浏览器，在什么网络进行的购买？在商品详情页是否执行了滚屏操作？如果执行了滚屏操作，是滚动到什么位置才下的订单？这样的数据如果不收集，事后也就无法复原。如果收集了，则可以相当精确地分析客户的购买行为，对商品详情页的排版起到非常好的指导作用，有效提高购买量。所以《决战大数据》提出，企业的数据部门应当从“根据需求被动收集数据”转向“主动养数据催生需求”，持续思考可以收集的数据，创造业务价值。

  “养数据”的观点我是非常认可的，虽然我之前没有专门做过数据部门的工作，但经验已经无数次证明，在没有现实业务需求的情况下，有意识地收集运行和业务数据，未来需要分析和决策时就可以起到非常重要的作用。

  数据养起来之后，无可避免地发现很多有意思的现象，甚至和简单直觉相违背，由此加深大家对数据的思考和理解。

  很多网站都喜欢在用户注册时让用户填一些基本信息，比如性别、年龄等等。通常，大家会觉得性别是一成不变的固定属性。但是分析用户的购买行为，却可以发现用户的性别经常会变化。比如用户性别分明是男性，收货地址也不变，但只有晚上购买男性用品，早上和深夜的购买行为都体现出女性的特点。原因很简单，是全家人共用一个帐号（这种情况也很普遍）。掌握了这一点，在规划业务时就能更加细致，也找到更多的机会。车品觉说，淘宝的用户有8个性别，原因就在这里——2个性别很可能是常识的结果，但忽略了用户的实际使用情况；8个性别看起来违背常理，却是符合实际的。

  车品觉进一步提出，大数据时代提供了海量数据的收集、存储、处理能力，其中要价值之一就是让数据符合实际，或者说，能最大限度地还原现实。

  举个例子：某人早上上班，他在地铁里看到了某件商品在淘宝上的广告。到公司之后，因为时间还早，他打开电脑登录淘宝，找到了这件商品，经过比较选定了商铺准备下单。不凑巧，单还没下，他被领导叫去开会了。因为会议很无聊，他掏出手机上淘宝，直接购买了之前已经确定的产品。

  在传统业务里，这个过程产生的数据会分配到三个领域：广告投放到购买，淘宝网站搜索购买行为，手机淘宝搜索购买行为。而且这三个领域是彼此孤立的：从广告端来看，投放广告的人不知道具体哪些购买是广告直接带来的，所以业务非常粗疏；从网站端来看，这个用户搜索比价之后却没有下单，所以打算去分析到底页面应该如何优化；从手机端来看，用户没有任何比较，直接购买了某件产品，毫无征兆可言。

  不得不承认，这种数据割裂的情形虽然怪异，却是普遍存在的，很多怪异的结果也正是来自于此。比如在很多公司，销售和售后的数据是分开的，所以冲销量的时候当然可以冲得很猛，超额完成任务，却看不到背后是退货率的急剧上升。

  针对这种情况，《决战大数据》指出，大数据的发展方向之一，就是增强对现实的还原能力。在上面的第一个例子中，如果我们能还原出用户的购买行为与之前广告展示的直接联系，以及手机端“延续”了电脑端购买过程的信息，就可以从整体上把握整个购买过程，不必为各种怪异的结论大费脑筋。在上面第二个例子中，如果我们可以把“冲销量”所产生的结果全面集中展现出来，当然就可以避免退货率急剧上升的尴尬。

  当然，要实现准确的还原能力，还有很长的路要走，但这个方向是没有错的。业界普遍认为，淘宝的广告投放效果比较好。但真的如此吗？就我所见，不光互联网媒体，甚至许多平媒的广告效果都不输于淘宝。不幸的是，其它媒体的广告投放，没有完整的数据追踪链条，也就无法准确还原广告产生影响的真实情况。结果就是，在淘宝投广告或许真实效果不一定最好，但能够完整追踪、有的放矢，自然更受广告主的青睐。

  增强数据对真实场景的还原能力，这是《决战大数据》反复提到的“大数据”的价值。仔细想想，它强调更多的其实是“数据”，而不是“大”。这个观点我非常认可，在我看来，让大数据回归数据，是打破“大数据”的魔咒，让大数据真正发挥价值的有效途径——要知道，企业的经营行为，很多时候无非是基于过去和现在的情况，对未来做出判断和决策而已。