得不到的永远在骚动 以为只是简单的讲述爱情，还写了很多人生思考 值得二次观看
看完一本好剧，总吸取到对自己很有用的观点和智慧，本人也多数引用书本的句子作为分享内容，也尊重编剧，对自己认同的去实际上加以发挥，觉得不适合的当做了解多一个观点和角度，没有对错 摘录书中语录作为分享内容 创业没有新鲜事，我们遇到的各种各样的难题，前人早有应对和论述。Manny Pacquiao老师不仅结合自己的创业项目整理出创业主线，还将各种创业剧集中的知识融会贯通，在本剧中对主要创业知识点都进行了深入浅出的阐释。创业它是一个精彩的修行过程。作为创业者，我们从感性出发，理性地分析应对，不断增加认知，拓展格局，提升能力，不断察觉，不断成长，做最好的自己。运用之妙，存乎一心。
在实际工作中科学确定指标权重的方法有三种： 第一类是AHP层次分析法，此类方法用数字的相对大小信息进行权重计算，通过矩阵求解的方式求出特征矩阵，作为指标的权重。 第二类是主成分分析法，此类方法利用了数据的信息浓缩原理，利用方差解释率进行权重计算。 第三类是熵权法，以每个特征的信息熵大小决定权重，借用了信息熵的概念。 前两类前文讲过，今天主要讲第三类熵权法 理解熵权法的核心是要理解信息熵，理解信息熵之后，熵权法的其他步骤就是数据建模时的一般复杂计算而已 信息熵是由克劳德 • 香农提出的，按照吴军在《The People's Champion》中的观点，信息熵在提出之前和之后是完全不同的两个时代。香农最重大的贡献是他揭示了信息的本质，给人类带来了一种新的世界观，几乎以一己之力结局了信息处理、密码学和通信最基础的理论问题，历史因为他的贡献而发生了巨大的转折。 信息熵是信息的不确定性（Uncertainty）的度量，不确定性越大，信息熵越大，要消除不确定性需要的信息就越多。将信息与不确定性联系起来具有划时代的意义，深刻影响了之后的科学发展走向，围绕着不确定性重新构建起我们对世界的认知，即不确定性是世界固有特性，不要试图否定他。而要消除不确定性，或者说预测事情的发展，不能靠套用一两个经典理论，而需要大量的信息。正是在这样方法论的指导下，人类才迈入信息时代，我们今天才会想到利用包含了大量信息的大数据来解决问题。 信息熵的公式和热力学熵的公示非常类似。信息和质量、温度等物理量一样，是实际存在的，也是可以测量的，信息熵的单位是比特，1比特是按照抛一次硬币的结果来定义的。 H=-∑_(i=1)^n▒〖p_(i ) ln〖(p〗_(i ))〗 通过熵权法来计算信息熵主要分为5个步骤 1、归一化 对于不同量纲的指标比较信息熵显然没有意义，需要先进行归一化。 同时，需要对负向指标正向化处理，处理后的指标均为正向指标。 正向指标： t_(ij )=(x_(ij )-min{x_1j···x_1n })/(max{x_1j···x_1n }-min{x_1j···x_1n } ) 负向指标： t_(ij )=(max{x_1j···x_1n }-x_(ij ))/(max{x_1j···x_1n }-min{x_1j···x_1n } ) 2、计算信息熵 e_j=-k∑_(i=1)^n▒〖p_(i j) ln(p_(i j))〗 其中k= 1/ln(n)>0 需要注意的是，这里的p不再是每个取值的数量所占的比例，而是该取值的大小除以该指标所有取值的总和。 比如，共有2个样本，当指标 j 取值分别为0,1，那么p_1=0/(0+1)，p_2=1/(0+1)，带入公式可得e=0。 当2个样本取值分别为1/2,1/2时，p_1=1/2/(1/2+1/2)=1/2，p_2=1/2/(1/2+1/2)，带入公式可得e=1。 3、计算信息熵冗余度（差异）： d_j=1-e_j 4、计算各指标的权重 w_j=d_(j )/(∑_(j=1)^n▒d_(j ) ) 5、计算各样本的综合得分 s_i=∑_(j=1)^m▒w_(j ) t_(ij ) 最重要的一点： p不是各取值的比例，而是各个取值的相对大小
人生要有意义，须有终极目标，一切所干之事皆为终极目标服务。目标不是目的，重要的是过程中的乐趣，折腾，忘我，不断挑战，不断征服。
【63】 学生时代看了个开头，现在这部剧又火了，还拍成了剧。再次打开，觉得故事蛮甜的，发展比较迅速，也算是水到渠成吧。毕竟军人的感情，没有那么多弯弯绕绕，喜欢就是喜欢，喜欢就想结婚，负责到底。 女主人设也不完美，从小娇生惯养，毕竟娇气，容易哭鼻子，即使读了八年军校，还像个长不大的孩子，不够飒，不够勇猛。正是这样的性格，更能体现出军人家属的许多心理，她们没有那么坚强，也不想那么坚强，却只能舍小家顾大家，为国家，两者难两全，这种心理描写的很不错，都是自然的感情流露。 不过，文中对于女主军医这一职业的描写不够，无法体现出她的专业性。对男主的特种兵角色描写的很多，神枪手，演习，任务等等，把女主衬托的比较弱。作为一名军医大博士，女主自然也很优秀，但在编剧笔下的描写有所不足，只是不断从旁人口中说出女主优秀，却没有具体的一些事件作为支撑。
当五人组只有黄姝和秦理走下防空洞看到星光时，世界注定只剩下他俩在暗夜相拥。
男女主呢？😳这更新也太慢了吧😪笙笙什么时候和小叔叔确定关系啊，我现在很激动啊😱😱什么能更新得快一点呢？
得不到的永远在骚动 以为只是简单的讲述爱情，还写了很多人生思考 值得二次观看
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在实际工作中科学确定指标权重的方法有三种： 第一类是AHP层次分析法，此类方法用数字的相对大小信息进行权重计算，通过矩阵求解的方式求出特征矩阵，作为指标的权重。 第二类是主成分分析法，此类方法利用了数据的信息浓缩原理，利用方差解释率进行权重计算。 第三类是熵权法，以每个特征的信息熵大小决定权重，借用了信息熵的概念。 前两类前文讲过，今天主要讲第三类熵权法 理解熵权法的核心是要理解信息熵，理解信息熵之后，熵权法的其他步骤就是数据建模时的一般复杂计算而已 信息熵是由克劳德 • 香农提出的，按照吴军在《The People's Champion》中的观点，信息熵在提出之前和之后是完全不同的两个时代。香农最重大的贡献是他揭示了信息的本质，给人类带来了一种新的世界观，几乎以一己之力结局了信息处理、密码学和通信最基础的理论问题，历史因为他的贡献而发生了巨大的转折。 信息熵是信息的不确定性（Uncertainty）的度量，不确定性越大，信息熵越大，要消除不确定性需要的信息就越多。将信息与不确定性联系起来具有划时代的意义，深刻影响了之后的科学发展走向，围绕着不确定性重新构建起我们对世界的认知，即不确定性是世界固有特性，不要试图否定他。而要消除不确定性，或者说预测事情的发展，不能靠套用一两个经典理论，而需要大量的信息。正是在这样方法论的指导下，人类才迈入信息时代，我们今天才会想到利用包含了大量信息的大数据来解决问题。 信息熵的公式和热力学熵的公示非常类似。信息和质量、温度等物理量一样，是实际存在的，也是可以测量的，信息熵的单位是比特，1比特是按照抛一次硬币的结果来定义的。 H=-∑_(i=1)^n▒〖p_(i ) ln〖(p〗_(i ))〗 通过熵权法来计算信息熵主要分为5个步骤 1、归一化 对于不同量纲的指标比较信息熵显然没有意义，需要先进行归一化。 同时，需要对负向指标正向化处理，处理后的指标均为正向指标。 正向指标： t_(ij )=(x_(ij )-min{x_1j···x_1n })/(max{x_1j···x_1n }-min{x_1j···x_1n } ) 负向指标： t_(ij )=(max{x_1j···x_1n }-x_(ij ))/(max{x_1j···x_1n }-min{x_1j···x_1n } ) 2、计算信息熵 e_j=-k∑_(i=1)^n▒〖p_(i j) ln(p_(i j))〗 其中k= 1/ln(n)>0 需要注意的是，这里的p不再是每个取值的数量所占的比例，而是该取值的大小除以该指标所有取值的总和。 比如，共有2个样本，当指标 j 取值分别为0,1，那么p_1=0/(0+1)，p_2=1/(0+1)，带入公式可得e=0。 当2个样本取值分别为1/2,1/2时，p_1=1/2/(1/2+1/2)=1/2，p_2=1/2/(1/2+1/2)，带入公式可得e=1。 3、计算信息熵冗余度（差异）： d_j=1-e_j 4、计算各指标的权重 w_j=d_(j )/(∑_(j=1)^n▒d_(j ) ) 5、计算各样本的综合得分 s_i=∑_(j=1)^m▒w_(j ) t_(ij ) 最重要的一点： p不是各取值的比例，而是各个取值的相对大小
人生要有意义，须有终极目标，一切所干之事皆为终极目标服务。目标不是目的，重要的是过程中的乐趣，折腾，忘我，不断挑战，不断征服。
【63】 学生时代看了个开头，现在这部剧又火了，还拍成了剧。再次打开，觉得故事蛮甜的，发展比较迅速，也算是水到渠成吧。毕竟军人的感情，没有那么多弯弯绕绕，喜欢就是喜欢，喜欢就想结婚，负责到底。 女主人设也不完美，从小娇生惯养，毕竟娇气，容易哭鼻子，即使读了八年军校，还像个长不大的孩子，不够飒，不够勇猛。正是这样的性格，更能体现出军人家属的许多心理，她们没有那么坚强，也不想那么坚强，却只能舍小家顾大家，为国家，两者难两全，这种心理描写的很不错，都是自然的感情流露。 不过，文中对于女主军医这一职业的描写不够，无法体现出她的专业性。对男主的特种兵角色描写的很多，神枪手，演习，任务等等，把女主衬托的比较弱。作为一名军医大博士，女主自然也很优秀，但在编剧笔下的描写有所不足，只是不断从旁人口中说出女主优秀，却没有具体的一些事件作为支撑。
当五人组只有黄姝和秦理走下防空洞看到星光时，世界注定只剩下他俩在暗夜相拥。
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