20190312【充实计划】第1006期

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充实每一天 发表于 2019-3-12 05:59
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《思想的力量：哲学导论》


460.

各种“主义”：自由主义、共产主义、社会主义、资本主义、法西斯主义、保守主义----这些定义是令人误解的，人们有时会认为它们指称着相互排斥的ZF形式。


461. 宗教哲学：理性和信仰
哲学和上帝的信仰
假设上帝存在在道德上是必须的。-------伊曼努尔-康德
上帝死了。  ----弗里德里希-尼采

神学家和宗教哲学家之间区别何在？
（对这些、那些的形而上学、伦理学、认识论的观点、原则作为宗教的前提和融合成宗教的一部分）

宗教哲学的任务就是去理解进而对它们作出理性的评价。
神学当然同样试图去清楚认识和理性评价宗教中的信条和原则，包括形而上学、伦理学、认识论的内容。

黑猫：一句古老的谚语描述形而上学和神学家之间的区别：形而上学家在漆黑的房间里找一只不存在的黑猫。神学家在同一个地方找统一样东西。最后找到了它。


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Blockchain：

Non-hierarchical
A hierarchical system is the one commonly found within companies and organizations. People at the top of a hierarchy have overwhelming power to direct resources and events. A hierarchy comes in different extremes. At one extreme, you could have a system wherein a single arbiter holds absolute power. At the other extreme, you could have a system where each member of the system holds identical direct power and therefore control exists through influence, reputation, or some other form of organizational currency.
In blockchain, a few forms of non-hierarchical patterns have emerged. The first is in proof-of-work mining systems. All miners are fundamentally equal participants in the blockchain, but their influence is proportional to the computing resources they make available to the network.

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1、文章链接：https://wallstreetcn.com/articles/3490343

2、文章摘录：根据近期发布的多份报告，女性挣钱最多的行业，并不一定是女性常常具有优势的行业，比如教师、居家服务等，相反，程序开发、计算机技术，工业制造等很多行业，是女性收入高的行业。

3月8日是国际妇女节，女性收入如何，很多人对此高度关注。近期多个排行榜数据显示，女性挣钱最多的行业并不是销售、教师等女性从事人员多行业，而很多是男性扎堆的行业，比如写程序等。

麦可思研究院发布的报告显示，女大学本科生收入最高的几个行业是软件工程、法语、物联网工程、计算机科学与技术等，而女高职高专毕业生收入最高的几个行业是空中乘务、软件技术、国际金融。女富豪分布最集中的行业为制造业
非常有意思的是，女大学生毕业多年打拼成女富豪，积累财富最多的行业，居然是在制造业，这与人们一般认为服务业女性有天然优势的情况不一样。

根据3月 7日发布《2019胡润全球白手起家女富豪榜》， 制造业仍然是全球白手起家女富豪最主要的财富来源，以14人排名第一。其次是房地产，有13人，再次是零售和科技行业，分别有11人。

3、文章感悟：妇女能顶半边天，尤其在中国，女性的地位也越来越高。常言说，经济基础决定家庭地位，对女性来讲，尤其是新时代的自由女性，其在市场获得认可的地位也至关重要。这份针对女性收入的分析报告就显得比较有意思。首先是收入最高的女性群体，大家可以发现是程序员、空姐，而男性收入最高的应该没有空乘，反而可能是机长，表明女性在一般岗位中并没有优势。对于巨富阶层的女性而言，更多的是继承父辈的遗产得来的，表明女性并未获得市场认可。统计数据是枯燥的，但他却影响着我们一个个活生生的人。

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生物测定学（biometrics）使用人的生理和行为特征来识别或认证人的身份，需要集成来自不同形态的输入。
生理特征的例子：面部图像、指纹、虹膜、手掌；
行为特征的例子：签字的力度、嗓音、步态、击键。
与通常的鉴别过程（照片、印刷签名、口令）相反，会有许多不同的输入（不相关的），伪造（欺骗）更困难，且系统更准确，不会对用户太不方便。
机器学习既用于针对这些不同形态而构建不同的识别器，也考虑这些不同数据源的可靠性，用于组合它们的决策，以便得到接受或拒绝的总体决策。

从数据中学习规则也为知识抽取（knowledge extraction）提供了可能性。
规则是一种解释数据的简单模型，而观察该模型我们能得到潜在数据处理的解释。
如一旦学会了区分低风险客户和高风险客户的判别式，我们就拥有了关于低风险客户特性的知识。可以更有效地争取那些潜在的低风险客户。

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