《大数据时代》读书笔记-20140203
大数据意味着什么——《大数据时代》读书笔记
自英国人维克托.迈克.舍恩伯格（Viktor Mayer Schonberger）2013年写了一本叫《大数据时代：生活、工作和思维的大变革》的互联网专著，“大数据”一夜之间成为全球互联网领域的核心关键词，无论国外的谷歌、亚马逊、facebook、twitter，还是国内的新浪、腾讯、淘宝、京东、当当、百度等互联网企业及传播学者、新媒体研究者、媒体人都将注意力转移到这一核心关键词上面，仿佛这年头如果你还对大数据浑然不知，走出去都不好意思跟传播学大家谈互联网，谈新媒体，谈如今如火如荼的电子商务。那么，到底什么是大数据？大数据有哪些特征？大数据对互联网、对普通网民意味着什么呢？
去新华书店搬回来这本大部头，一口气读完，维克托用生动的案例幽默的语言，针对上述问题娓娓道来。
提起“数据”，大家都知道是一种用0、1等计算机语言表示的信息，而所谓的“大数据”就是一种流量、存储量超级大（以TB计算）数据。谷歌地图街景（图片）是大数据，每一个微博用户在微博上产生的全部内容合起来作为一个整体是一种大数据，淘宝店主和每一位淘宝用户在淘宝这个平台上产生的所有信息作为一个整体是一种大数据，国内最大的搜索引擎百度里面所有的无数条的类目信息合起来也是一种大数据，这些都是互联网企业普遍存在的大数据，事实上，大数据在我们的日常生活中还有更为普遍的应用：超级市场里每一位会员刷卡购物（非会员购物买单时留下的购物清单也是大数据的一部分）时留下来的信息是大数据，百货大楼、大商场里面各个角落里安装的摄像头拍下每一位顾客进出商场及在商场中活动的画面是大数据，甚至汽车里面安装的电子狗、导航系统作业时也能带来大数据。细数身边常接触的这些大数据，仿佛还不得不信维克托这位号称“大数据商业应用第一人”大胆提出的“大数据”这个新概念的存在。
大数据最大的特征就是数据量大、庞大、巨大。因为数据量大，所以才能商业特别是互联网企业带来不可估量的现时或潜在的价值，如果百度里面的数据量不够大，可供网民搜索的类目和条目不够多，那它毫无可能成为网民的“移动的百科全书”。如果超级市场里面顾客和会员没有留下大量的数据，那么超级市场根本无从精确判断下个月该进多少货，该进哪些货品。这，就是数据量够大带来的变革之一。其次，大数据还具有巨大的商业价值。
除了刚才举到的两个案例，再譬如汽车里面安装的导航系统如果除了导航还增加实时测速、安全气囊爆破记录甚至刹车、加速、减速记录功能，那么它形成的大数据对保险公司定制车险套餐，汽车维修店开发新业务具有强大的参考借鉴价值。再譬如，每一位微博用户，哪怕你从不发微博（内容）只是围观，对于新浪微博也具有商业价值，因为新浪微博大数据的构成离不开每一位微博用户。当然，大数据的商业价值远非于此，下文还会讲到。大数据的第三个特征是具有相关性。因为数据与数据之间具有相关性，大数据才可供分析，分析的结果才能带来更多的价值。但是在本书中，维克托主张一种观点，就是无需在乎数据之间的因果关系，只要能看到数据之间的相关关系即可。譬如汽车安全气囊爆破的概率和车祸之间没有必然的因果关系，但是安全气囊爆破和保险公司为车主定制更为精准的保险套餐之间却有相关关系，用户只要关注后者即可，而不必纠结与因果关系。除此之外，大数据还具有非精确性、免费和可重复利用等特征。
第三个问题：大数据对普通人意味着什么，即大数据能给普通人的生活带来哪一些影响呢？当然，提到影响就必然要分正面的和负面的来谈。首先谈谈大数据的正面影响。用维克托在《大数据时代》中提到的两个印象深刻的经典案例来说明这个问题。第一个案例是，facebook前几年通过搜集上亿条有关流感的信息进行分析，从而预测美国各大城市何时会发生流感，以让大家为预防流感提前做好准备。这是大数据给普通人带来实实在在正面影响的典型，此外这一案例还反映了大数据一个强大的功能，那就是预测功能，而维克托的这本书本身就是面向未来的，书中所提到的案例极少是已经实现了的，维克托提出的“大数据”这个新概念给互联网的未来描绘了一幅看起来前途无限光明的蓝图，而他提到的利用大数据进行商业和管理的案例大多有待进一步开发和尝试。当然，facebook、twitter上的信息既然能够预测流感，那它肯定还能够预测像电影票房这样的普通数据。第二个案例是，乔布斯利用大数据治疗癌症的例子。大家都知道乔布斯是因为胰腺癌于2011年去世的，但可能大家并不清楚乔布斯事实上早在好多年前就知道自己患了癌症并让他的医生给他做23对基因碱基配对，根据配对结果再制定用药计划，而基因碱基配对可以得出无数种（N+N+N+...）数据，这就意味着乔布斯在去世之前其实已经尝试了N种治疗方案了，而还未等到他尝试所有因基因碱基配对制定的药物治疗疗程就去世了。这个案例说明，大数据原来还可以在医疗领域进行应用。除了上述两个案例，维克托给人们描绘的大数据的强大用途还体现在商业运营、企业管理等领域，想了解更多大数据的用途建议有兴趣者去阅读这本书。
前面谈到任何事物都具有两面性，大数据对人们的影响除了正面的积极影响，同时也存在隐患和负面影响。作为一本学术专著，维克托在这本书的最后也提到了大数据带来的最大隐
患就是侵犯隐私和保护隐私权的问题。谷歌地图街景功能的开发应用，将普通人的生活毫无保留地呈现在公众面前，尽管在被控诉之后谷歌已对高清街景的隐私部分打了马赛克，作了模糊处理，但依然无法减少大家对这它的抱怨和恐惧。
写至此，我不得不说，大数据确确实实正在改变着商业，管理甚至普通人的工作、生活和思维，我们特别是互联网企业也领略到了大数据带来的诸多便利和好处，与此同时，大数据也带来了侵犯隐私等问题，大数据是一种信息，或者说是一种媒介，它是好是坏完全取决了利用大数据的人，一方面可以大胆想象并开发大数据的潜在功能和价值，为人们带来好处，另一方面，我们也应防止大数据的滥用。
《爱的教育》读书笔记10篇
《爱的教育》读书笔记10篇 《爱的教育》是一本日记体的小说，以一个四年级男孩安利柯的眼光，讲述了从四年级10月份开学的第一天到第二年10月份在校内外的所见、所闻和所感，全书共100篇文章。以下是小编整理的《爱的教育》读书笔记，欢迎阅读！ 《爱的教育》读书笔记1我看过很多书，但是当我翻开《爱的教育》这本书，里面一篇篇文章使我深受感动。让我感触到爱就在我们身边。 小说里的《侠义的行为》这篇文章让我最感动的人物就是残疾的科洛西。他平时不怎么说话，家里也非常穷。就靠他妈妈卖野菜过日子。在班里四个调皮的同学经常戏弄他，有时候用栗子壳扔他，有时候学他残疾的样子，科洛西都不会生气。但有一次科洛西，终于生气了，突然将摆放在课桌上的墨水瓶扔了过去。那同学敏捷地避开了，墨水瓶砸到了刚进教室的老师身上。得知原因后，老师斥责了四个调皮的学生。最后，经过老师的教育，那四个同学主动向科洛西道歉。 这一篇小说让我懂得了，别人有了困难，或者身体有了缺陷，我们不应该嘲笑，歧视别人，而应该多关心他，鼓励他，帮助他，让世界充满爱。 《爱的教育》读书笔记2今天我读了《爱的教育》中的《见义勇为的卡隆》深有感触。文中有一个红色头发一只胳膊残废的一位小男孩儿——克洛西和一位勇敢少年——卡隆。 一天班里的四个同学在捉弄克洛西，用尺捅他，往他脸上扔栗子壳，还骂他是“残废和怪物”。受尽欺负的克洛西爆发了，他随手抓了一个墨水瓶向他们砸去，没想到他们轻易躲开了，墨水瓶却砸到了刚进门的老师身上，就在老师责问时，班里每一个人站起来，但卡隆却站起来承担克罗西的责任，他的行为让我深有感动，世界上有多少向他这样的孩子？ 许多人都在危急时刻逃避责任，把自己犯的错误推给别人，哪儿会有人替别人承担错误的人呢？我被他这种舍己为人的精神所深深打动，如果每个人都能学习他的这种品质，那世界将会有多好呀！ 《爱的教育》读书笔记3当时在图书馆借来看的，没想到那么精彩，没看完，期限到了，我就买了一本青少版的，不过这本书的确好看。 这本书的作者是意大利的亚米契斯，主人公是一个叫安利柯的小男孩，里面还有富有正义感的卡隆，爱收集邮票的卡洛佩…… 当时我从第一页开始看，其实没什么精彩的，不过最令我有感的是每个故事都告诉了我一个道理，比如，万里寻母记讲述了一个小男孩不远万里只为见母亲，最后还把母亲给治好了，从此，一家人很快乐，这个故事告诉我们，人要有孝心。 同时我也感到了父母兄弟姐妹的伟大，打从那后，我明白了很多道理呢。 如果你想从书中找到黄金屋，那你就要如饥似渴的读哦！ 《爱的教育》读书笔记4父亲对恩里科讲述了学习是一件辛苦的事，但是世界上还有很多人都在学习，他们来自不同的职业，以不同的方式在学习。聋哑人和失明的孩子也在刻苦学习，也很盼望有一所学校给予他们知识。 全世界，从英国到印度，从加拿大到澳大利亚，成千上万的人都在学习。就像恩里科父亲说的，我们是一名士兵，书本就是我们的武器，班级就是我们的连队，学校就是我们的战场。把学习比作战斗，与全世界战斗，要成为一名优秀的士兵。不管是军人还是其他人，都应该接受知识的洗礼，知识能改变人生。 我们的学习生活与书中差不多，我们的目标不是超越一个同桌，一个班级，而是整个世界。如果我们停止学习，那么其他同学自然会超越我们。学习很重要，学习靠自己，学习是一件快乐的事。 《爱的教育》读书笔记5其中一篇讲了安利柯的朋友不小心把老人砸伤了，老师和同学没有骂他，而是鼓励他去向老人道歉，把邮票送给老人，老人病好后不仅把邮票还给他，
大数据时代的Excel统计与分析定制
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
新编大数据时代读后感精选多篇【优质精彩实用】
大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不
是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入
爱的教育读书笔记
爱的教育读书笔记 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
让教育充满爱 --读《爱的教育》 关庙小学高军建 最近一段时间，我认真地阅读了《爱的教育》这本书。这是一部流传世界各地的着作，它是以一个小孩日记的方式来写的，虽然每篇的篇幅不长，但却都是一个个感人的故事，每一篇文章都使我受益匪浅。 可以说，这是一本洗涤心灵的书籍。吸引我的,并不是其文学价值有多高,而是那字里行间洋溢着的对祖国、父母、师长、朋友的真挚的爱，有着一种感人肺腑的力量。 这也是一本永远不会过时的书。它用爱塑造人，引导我们永远保持一颗勇于进取而善良真诚的心。 在我感动的同时，也让我想到了教育中的爱。 记得有这样一句话“爱自己的孩子是人，爱别人的孩子是神”，也就是说爱自己的孩子是人的本能，而爱别人的孩子是神圣的。 它告诉我们：教育就是爱的别称，教育孩子就是爱孩子。 陶行知先生说：“爱是一种伟大的力量，没有爱便没有教育。” 爱是教育力量的源泉,是教育成功的基础。 作为一名教育者，传播爱心，不仅仅是我们的一份责任，更是我们对学生、对社会的一份责任。我们应该以身作则，用自己的爱心来熏陶别人，把爱洒向每一个学生的心田。
爱是滴滴甘露，即使枯萎的心灵也能苏醒；爱是融融春风，即使冰冻了的感情也会消融。 教育是爱的共鸣，是心和心的呼应。只有热爱学生，才能教育好学生，才能使教育发挥最大限度的作用。苏霍姆林斯基说过：“请你记住，教育——首先是关怀备至地，深思熟虑地，小心翼翼地去触及年轻的心灵”。 热爱一个学生就等于塑造一个学生，而厌弃一个学生无异于毁坏一个学生。老师不经意的一句话就可能会温暖他们冰凉的心，老师一句鼓励的话可能会影响他们一辈子。 虽然我们无法像太阳一样，将自己的光辉撒遍世界的每个角落，但我们却可以像母鸡爱护小鸡一样，关爱每一个学生。 今天，我们用爱心点燃了一盏盏生命的灯；明天，我们希望这些生命的光和热，能够温暖和改变更多的人。 让教育永远充满爱！ 所以：教育，就是爱。 我想，这就是《爱的教育》这本书带给我的答案吧。
大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
《走向新建筑》读书笔记知识讲解
精品文档 精品文档《走向新建筑》读书笔记 摘录： 建筑成了时代的镜子。 现代的建筑关心住宅，为普通而平常的人关心普通而平常的住宅。它任凭宫殿倒塌。这是时代的一个标志。 为普通人，“所有的人”，研究住宅，这就是恢复人道的基础，人的尺度，需要的标准、功能的标准、情感的标准。就是这些！这是最重要的这就是一切。这是个高尚的时代，人们抛弃了豪华壮丽。 作为一种有造型激情的东西，建筑在它的领域里，也要从头做起，要使用那些易于打动我们意识的、易于满足我们视觉欲望的因素，并且把它们处理得使它们的形象能以精致或粗犷、动乱或宁静、淡漠或热衷来清楚地影响我们； 体块是一种能充分作用于我们的感官，并使我们能够借以感知和量度的因素。 表面是体块的外套，它可以消除或丰富我们对体块的感觉。 平面是体块和表面的生成元，是它，不可更改地决定了一切。 建筑是一件艺术行为，一种情感现象，在营造问题之外，超乎它之上。营造是把房子造起来；建筑却是为了动人。当作品对你合着宇宙的拍子震响的时候，这就是建筑情感，我们顺从、感应和颂赞宇宙的规律。 我们正处于一个建设时期，一个重新调整以适应于新的社会和经济条件的时期。我们正在绕过一个海岬，新的前景只有在彻底修正现行的手段和确定合乎逻辑地建立起来的新的结构基础之后才能恢复伟大的传统路线。 有序布局是把轴线分等分级，也是目标的分等分级，意图的分类。 如果说数字计算的结果使我们感到满意和和谐，这是因为它们来源于这轴线。如果，根据计算，飞机的外形像一条鱼，像自然物体，这是因为它重新找到了轴线。如果独木舟、乐器、涡轮机，这些实验和计算的成果，在我们看来都像“有机的”现象，这就是说，像某种生命的载体，那是因为它们排列在轴线上。 现代的工程师，首先追求功能而把形式放在第二位，但他的成果总是造型美观的。优秀的现代画家为造型而追求造型，如果他有必要的能力，成品在造型上就会令人满意。 读后感： 看完《走向新建筑》，这是柯布西耶创作的一本现代建筑学的纲领性书籍。但是由于这本书语言的速度很快，而且是跳跃式的，没有明晰的条理。所以作为初学建筑的学生不能理解的足够清楚。所以我主要是感受柯布破旧立新的英雄主义激情和对建筑的热情。 柯布的美学观是完全现代主义的，特别偏好当时的立体主义以及某些未来主义。他认为真正的美必须是抽象的，他不停的提到“体块”“比例”“几何”，最反对的就是装饰，特别是住宅里面各种没用的各种风格的家具和装饰。 另外，柯布在开篇就提出的“工程师的美学”其实可以归结到一种自然美。因为工程师是忠于数学的，忠于自然规律的，所以是美的，柯布大力赞美了飞机、汽车和轮船的设计，对比建筑的落后。柯布还提出“住宅是居住的机器”，这是流传最广的一句话。 但是柯布从来没有认为所有的建筑都是这样，他在提倡“工程师的美学”的同时，又说“凸凹曲折是建筑师的试金石。他被考验出来是艺术家或者不过是工程师。柯布并没有让建筑师变成工程师，而是一个考虑到这些因素并超越他们而成为一个艺术家。这种艺术家不是传统意义上的艺术家，他不在意风格、不在意古典的一整套东西。而是从使用者的真实需要出发，首先正确地建造，然后艺术地建造。 这本书其实可以分为两部分，一部分是号召建筑师向工程师学习，另一部分是确立现代
大数据时代读后感(全)
《大数据时代》读后感 《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。 文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。 引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事
爱的教育读书笔记女老师
竭诚为您提供优质文档/双击可除爱的教育读书笔记女老师 篇一：《爱的教育》读后感教师用 《爱的教育》读后感 ------韩佰 《爱的教育》自二十年代被夏丐尊先生译介来后，被誉为著名的儿童读物。为教育界及一般人士所喜读。 这是一部小书，这是一部巨著。意大利的文学在中华的译介，除了但丁那部著名的《神曲》，多少华章，尚不及这部小书对无数人的益处。 我是在去年读到这本书的，安立柯这个小孩子的所行所为、所思所想，让一个初经启蒙的少年胸中似乎有火焰在燃烧。那些书中的故事让我把它居为奇书一部，拿书中的章节向多少同学炫耀。 《爱的教育》其实包含了两个部分，即《爱的教育》和《续爱的教育》。前者是丐尊先生据日译本翻译，后者是亚米契斯的朋友所著，也是据三浦关造的译本来的，对前者是一个合适的补充。
这个补充体现在哪里呢？体现在二者的分别与心理进 展的连续性上。《爱的教育》是安立柯做小学生的心理记述，主人公是安立柯及其父母，续集则是他做中学生时的记述，主人公是他的舅父白契。正像译者所说的，可以看到，亚米契斯的《爱的教育》是感情教育， 软教育，而续集所写的却是意志教育，硬教育、《爱的 教育》中含有多量的感伤性，而续集中却含有较多的兴奋性。 夏先生的话比什么都能说明问题： “我在四年前始得此书的日译本，记得曾流了泪三日夜读毕，就是后来在翻译或随便阅读时，还深深地感到刺激，不觉眼睛润湿。这不是悲哀的眼泪，乃是惭愧和感激的眼泪。除了人的资格以外，我在家中早已是二子二女的父亲，在教育界是执过十余年的教鞭的教师。平日为人为父为师的态度，读了这书好像丑女见了美人，自己难堪起来，不觉惭愧了流泪。书中叙述亲子之爱，师生之情，朋友之谊，乡国之感，社会之同情，都已近于理想的世界，虽是幻影，使人读了觉到理想世界的情味，以为世间要如此才好。于是不觉就感激了流泪。 这书一般被认为是有名的儿童读物，但我以为不但儿童应读，实可作为普通的读物。特别地应介绍给与儿童有直接关系的父母教师们，叫大家流些惭愧或感激之泪。” 然而就是这部能让大家“流些惭愧或感激之泪”的作品，
《 大数据时代 》读后感
《大数据时代》读后感 《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。 文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。 作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。 大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。
《爱的教育》读书心得5篇
《爱的教育》读书心得5篇 篇一：《爱的教育》读书心得 《爱的教育》是意大利作家亚米契斯的一部著作，这部书很有意思的是作者以一个小学生的名义，通过日记本的形式，讲述了很小的故事，然后将爱的教育融入这些故事，用以培养年轻一代的思想情操。 首先《爱的教育》的书名使我思考，在这纷纭的世界里，爱究竟是什么?带着这个思考，我与这个意大利小学生一起跋涉，去探寻一个未知的答案。一个四年级小学生在一个学年十个月中所记的日记，包含了同学之间的爱，姐弟之间的爱，子女与父母间的爱，师生之间的爱，对祖国的爱使人读之，尤如在爱的怀抱中成长。 爱，像空气，每天在我们身边，因其无影无形常常会被我们所忽略，可是我们的生活不能缺少它，其实他的意义已经融入生命。就如父母的爱，恩里科有本与父母共同读写的日记，而现在很多学生的日记上还挂着一把小锁。最简单的东西却最容易忽略，正如这博大的爱中深沉的亲子之爱，很多人都无法感受到。爱之所以伟大，是因为它不仅仅对个人而言，更是以整个民族为荣的尊严与情绪。《爱的教育》一书中描写了一群充满活力，积极要求上进，如阳光般灿烂的少年。他们有的家庭贫困，有的身有残疾，当然也有一些是沐浴在幸福中的。他们从出身到性格都有迥异之外，但他们身上却都有着一种共同的东西对自己的祖国意大利的深深的爱，对亲友的真挚之情。这里面不能忽视的是每个月老师读给那群少年听的精神讲话。这一个个小故事，不仅使书中的人物受到熏陶，同样让我这个外国读者也被其中所体现
出的强烈的情感所震撼。而面对我们的教育，爱应该是教育力量的源泉，是教育成功的基础。读了《爱的教育》，我走入恩里科的生活，目睹了他们是怎样学习，生活，怎样去爱。在感动中，我发现爱中包含着对于生活的追求。 希望更多的人去感受一下朴实语言中深厚的爱，我想这部好小说将会把这种美好的感受带给更多更多的人。 篇二：《爱的教育》读书心得 《爱的教育》是意大利作家亚米契思采用日记的形式(记录一个学年十个月的日记)以孩子的口吻来写孩子的生活和思想。其中也有父母写给孩子的,我也称这部分为亲子共写日记。这跟我们现在大部分孩子把日记锁起来、藏起来不让家长看形成了鲜明的对比。我建议家长和孩子都看这本书。 本书通过描写四年级小学生安里克身边发生的各式各样感人的 小故事，反映了意大利中下层人民穷苦、朴实、友爱的品德。书中提倡爱国、勇敢、善良、宽大、无私和博爱等精神。我认为作为一名老师，爱的这种教育方式永远不应该远离我们。去爱我们的每一个学生，关心他们的成长，为他们每一点进步而欣慰。 我非常欣赏书中提倡的几种爱的教育方式，他没有长篇大论的说教，只是拿很简单的事实教育身边人。比如说：在爱国教育方面，校长常常带着学生去看路过的军队，向军旗行礼。在助人方面,书中主人公的母亲休息日常带安利克去贫民窟送衣服、食物。父母乐善好施的行为教育安利克要从小帮助有困难的人。尊敬师长方面、父亲带安
大数据时代下数据分析的变化
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
建筑读书笔记
读书笔记 对于一名学习建筑的人来说，懂得什么是建筑是十分重要的。于是我便去看了一些建筑理轮的书籍，例如《建筑：形式、空间和秩序》（程大锦），《拙匠随笔》（梁思成），《建筑空间组合论》（彭一刚）。这些书籍让我深刻的了解了建筑，让我对自己的专业有了更进一步的了解。让我懂得了建筑的内在涵义。 常常有人把建筑和土木工程混淆起来，以为凡是土木工程都是建筑。也有很多人以为建筑仅仅是一种艺术。还有一种看法说建筑是工程和艺术的结合，但把这艺术看成将工程美化的艺术，如同舞台上把一个演员化妆起来那样。这些都是不全面的，不正确的。梁思成在《拙匠随笔》中这样给建筑下定义：建筑是一门技术科学——更准确的说，是技术科学，社会科学，美术等相结合的产物。建筑上问题都必须全面综合地从工程、技术上予以解决。因此建筑师需要具备各方面的能力。在建筑创作的过程中，除了要从社会科学的角度分析并认识适用的问题，使建筑与环境更加和谐，更加适合人的居住。建筑也需要用技术科学来坚固、经济的实现一座座建筑以解决这适用的问题。但是建筑更注重的是设计，建筑师本身就是一名美术家，从艺术的角度解决美观的问题，使建筑的外形更加美丽，更具有独特的美。这些需要美学的角度来欣赏，来设计出美的建筑。因此建筑师要具备各方面的能力和要求，我们只有现在努力学习各方面的专业知识才能有机会成为一名优秀的建筑师。 建筑师不仅要有艺术的美感，有良好的技术科学技能，更要了解中外的建筑历史和建筑特征。作为一名中国人，更应该了解中国的建筑特点，了解具有民族性的中国传统建筑特点，梁思成在《拙匠随笔》中讲述了中国建筑的九大特征: （一）个别建筑，一般有三个部分构成：下部的台基，中间的房屋本身和上部译状伸展的屋顶。（二）在平面布置上，中国所称的一“所”房子是有若干座这种建筑午以及一些联系性的建筑物为要这一个或若干个庭院或天井建造而成的。（三）中国的建筑以木材结构为它的主要结构方法。房身以木材做立柱和横梁，成为一副梁架为主要结构。（四）斗拱：用以减少立柱和横梁交接的剪力，以减少梁的折断之可能。这是中国建筑中最显著的特征。（五）举折，举架。（六）屋顶在中国建筑中素 （七）中国建筑大胆地用朱红作为大建筑物屋身的主要颜色。来占着极其重要的位置。
《大数据》读后感(精选多篇)
《大数据》读后感(精选多篇) 《大数据》读后感 佘洁婕 读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。 我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。 如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。 与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。 二等奖第三篇：《大数据》读后感 《大数据》读后感 现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世
爱的教育读书笔记_1
爱的教育读书笔记 导读：意大利作家亚米契斯的《爱的教育》，曾感动了成千上万的读者。下面是爱的教育读书笔记，快来围观吧。 爱的教育读书笔记一： 有一些好书曾让我感动，有一些片段曾让我铭记，有一些深度曾让我思索。《爱的教育》就是这样的一本书。 这本名著由意大利的作家德·亚米契斯根据他儿子的日记改编而成，它以时间为线索，讲述了一个名叫安利柯的小男孩的成长故事，记录了他在学校、家庭、社会的所见所闻。顾名思义，《爱的教育》，爱，便是贯穿整篇小说的主旨。就在那最平实的字里行间，作者融入了种种人间最伟大的爱：老师之爱、学生之爱、父母之爱、儿女之爱、社会之爱、国家之爱…… 《爱的教育》是我人生当中接触的第一部名著，所以，它所带给我的影响最深，给予我的启发最多。 我在小学时就曾读过《爱的教育》，但是由于当时年纪小，心智尚未发育成熟，所以并不能完全领悟书中所写的种种，以及书籍以外更高一层的真理。而随着年龄的增长，阅历的加深，现在再翻阅《爱的教育》，却是别有一番滋味在心头。书中的每一个故事依然深深地打动我的心，震撼我的灵魂，使人从中打破思想的枷锁，不断领悟人生的真谛，由此而与作者产生深深的共鸣。大概，这就是所谓的“温故而知新”，又或者说是“读书百遍，其义自见”。
在《爱的教育》当中，最使我记忆深刻的是里面的少年爱国者。由于家境贫寒，父母把他卖给了戏法班子;在戏法班子里，他挨打受骂，忍饥挨饿，饱受虐待。后来终于在一次国外演出中逃了出来，并寻得意大利领事馆领事的帮助，坐上了回家的轮船。在轮船上，有三位乘客在得知他的悲惨遭遇之后，给了他少许金钱，其他乘客也纷纷给了他若干的钱。正当这位少年欣喜地坐在床上盘算着怎样利用这些钱的时候，他却听见那三位给自己钱的乘客正在和其他乘客辱骂自己的国家，于是他把这些钱全部丢还给了他们，并且愤怒地说到：“拿回去!我不要那说我国坏话人的东西。”那一瞬间，我对这位少年爱国者肃然起敬!即使知道会一无所有，也要坚决捍卫国家的尊严，这样崇高的爱国精神是多么值得我们每一个人敬佩和学习啊!现实生活中，有太多的人为了个人利益而损害国家荣誉，这样的人与之相比，显得何其渺小。少年爱国者的言行让我深深体会到:无论何时何地，国家尊严和民族荣光都深深地刻在骨子里，成为生命当中永不磨灭的年轮。我由此而想到，无论中国怎样，请记得:你所站立的地方，就是你的中国。你怎么样，中国便怎么样;你是什么，中国便是什么; 你有光明，中国便不再黑暗。 臧克家说：“读过一本好书，像交了一个益友。”在我看来，一本好书，不仅像是一个益友，更像是一位良师。它所教会你的，绝不仅仅只是知识;它所使你开阔的，绝不仅仅只是视野。以前，对于人生和未来，我从不会去做过多的设想;面对身边的人和事，我也是一
大数据时代的数据概念分析及其他
大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations
建筑师的二十岁读后感
《建筑师的二十岁》读后感 《建筑师的二十岁》对于我们专业的同学来说确实是一本不可多得的好书。在我们初识建筑的时候，能够了解到英雄级大师级人物的经历对我们也是一种正确的导向，不至于让我们在茫茫求学之路上迷失了方向，失去了自我。 对大多数建筑工作者来说，二十岁正是求学的年龄。而在大学期间的经历，恰恰是今后孜孜不倦谈论的话题。我们的二十岁，也正是所选择事业的起点，解那些大师在20岁——这个与我们年龄相仿时的学习经历和所思、所想，对我们的职业规划，人生规划都有着非常大的帮助。 在这本书中，我更是对大师们的思想，经历，人生的道理，学术的哲学深深折服。也深深了解到了要成为一名杰出建筑师必备的素质修养。这也给正处于摸索中的我指明了追求的目标和努力的方向。 （一）对建筑诚挚的热爱 作为一名建筑业的同学，也是致力于在建筑事业中有长足发展的追求者，对建筑自然要有着一种发自内心的诚挚的热爱，如此在今后的道路中才能有源源不断的动力。看书中的大师们，不管是出身建筑世家的皮亚诺，还是平民草根成就卓越的贝聿铭，都怀揣着对建筑深深地热爱。 在进入CAUP前，填写高考志愿时确实有过迷茫，有过犹豫。然而最终还是选择了同济建筑。到而今，想起当时做出的决定，也从未后悔，甚至于感到非常幸运。建筑是一门涵盖门类非常广的专业，而且它绝不仅仅局限于理论的学习，也不是纯粹的实践，而是在理论和实践当中不断地培养不断地激发一个人最本真的创造性，从而使得自己的思想不再受原理概念的束缚，这一点至今深深吸引着我。不仅如此，建筑学同时也一直在探讨着一个人对于生活，对于自然，对于世界最本质的理解。在各种高端的理论当中也从不乏艺术气息。我爱上了建筑，它的魅力在于并不在于一个建筑本身的构成外形，而在于它表达的思想，传达的信息，以及给人的启示甚至是震撼。这没一样都这的人深深地思考和反思。 （二）从事建筑事业的纯粹性 看《建筑师的二十岁》，了解到大师们的生活并非开始都风光无限。贝聿铭曾漂洋过海，在异域的文化中苦苦挣扎着前行；弗兰克盖里由于家境窘迫做过卡车司机，上过夜校……然而生活的困难并没有阻止他们在建筑道路上的脚步。之所以成就卓越的原因还在于他们追求的是一种纯粹的建筑。 在我的身边，从来不乏这样一种人，为了金钱走上了建筑的道路。我想这样的人今后的路会越走越窄，不会有长足的发展。他们的思想被物质的欲望紧紧束缚，不
大数据时代(读书笔记)
大数据时代 维克托·迈尔·舍恩伯格 首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变： ●要全体不要抽样。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依 靠分析少量的数据样本。全数据模式，样本=总体。 ●要效率不要绝对精确。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再 追求精确性。 ●要相关不要因果。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸 的因果关系，转而关注事物的相关关系。 接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 ●大数据的核心就是预测 ●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。 ●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们 理解和组建社会的方法。 ?第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候 甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采 样。 ?第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精 确度。
?第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。 ●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很 多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。 ●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由 因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。 第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作 用的。 ●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应 该是竭力避免的。 ●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。我们理解世界不再 需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地 了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程 ●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析 来揭示人类行为和文化发展的趋势.