Wie Schnee hinter Glas

不可思議的想像力。這個故事讓每個有正常嗅覺的人都會覺得上帝或是惡魔就是那個神奇的丑八怪。至於這個世界為什麼會有這般那般，與我們無關。我們都是造物的棄子或寵兒。因為我們只是凡夫俗子吧。

人类尚有无数需要解开大自然的奥秘，医学虽已是在不断的创新并掌握了更多更新的医疗技术和手段，但却仍有无数的需要认识和掌握的新的发现，而这些需要若干年和数代专业人员的辛勤和智慧，如此，眼下更多的美好愿望和寄托只好先通过未知者传送了，以表达一种情感和期盼！很敬佩编剧的医学专业知识！总之是一本不错的引人入胜的书！向编剧致敬！

国产剧里难得下饭有烟火气的职业剧。

读过本剧可以对电商的大框架有了比较明确的认识。内容需要自己提炼，总体干货很多。

蛮有意思的。以铜为镜,可以正衣冠；以古为镜,可以知兴替；以人为镜,可以明得失。

就如同序所言，这是一部波澜壮阔的武侠剧集。就如同彩蛋所言，这个行业中，价格受管制，资本结构飘忽不定，但确实人杰辈出。 我在这部中国保险史中看到了一个朝阳行业的高斜率扩展，也看到了拥有一个稳定而又积极进取的领导团队是如何的重要。 中国平安从当年被汇丰持股，到上周买入几乎5%的汇丰股权，市值实现了极速的膨胀，下一个目标是超越工行。平安这个管理团队是能力视野和际遇的结合体。而太保和新华，人寿一直在上下求索，至于其他，各有故事。 坦白讲，这是相当复杂的行业。保险精算师这种让人望其项背的精英，很清楚的高速大家，这个行业要搞懂真不容易。 我们简化一下关键字：财险和寿险，但人们更爱寿险。内含价值是净资产和有效业务价值。认真对待每一个保单，因为他们每年都会带来利润或者亏损。保险就是经营现金流，资本关注的是浮存金。全国有上百家保险公司，我们只需要关注前面几家，因为早在戴维斯年代就有过论断，保险购买人不关心是保险公司的名称，只关心费率，而小公司赔付确经常出问题。 拓展来看这个行业，经常有人误解巴菲特在保险公司上赚了巨额财富。但实际上，除了盖克保险之外，他只是在利用保险公司的浮存金和自己超强的投资能力来获利。盖克保险是为数不多的高超财险经营者，根本上是利用特定人群的大数定律。巴菲特在上面获利确实走的困境翻转的思路。实际上，早期巴菲特有大量的此类案例留下，眼光精准，凶狠，ALL IN。 但对对于中国保险行业的而言，这是一个大时代的开端。2015年的保险深度只有美国水平的不到10%，人群的保险意识不断加强……精准看清每个企业不易，模糊看准行业方向，应该不难。

天地不仁，无论我们同不同意，世界只是世界，它不依我们的期待展现。天地自然施为，没有好坏善恶分别。

看到熟悉的动物还是觉得挺有意思的，但是这个排版和设计实在让我看得有点困难，字也太小了。

设计是把国产剧升到了一个新高度，就是心理学水平还是离美剧还差不只是一条街。

全员可爱，看得蛮开心的。后半程很《Wie Schnee hinter Glas》。朱轩洋真的越来越会演

新年快乐！大大要保重身体，出门戴口罩哦！我们都乖乖蹲着你更新哒最新一章的男主有点病娇呢

佛法无边普渡众生！读了Wie Schnee hinter Glas！使我顿悟！余生好好修行！阿弥陀佛！

这部剧实在是太好看了！！！但是因为一些原因被迫停更……实在是令人心碎(⑉꒦ິ^꒦ິ⑉)

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

“收心，守心，修心。” 每次看每次心境的都不一样，应该经常翻看。

看了历史的温度5 才决定把1-4都看一遍。不像是看历史，倒更像是剖析每件历史重大事件。历史留在手上的是余温，每段事件都有它的前因与后果。只是，前因由前人引出，后果则与后人分担。历史没有对错，只能借鉴。我无法记得详细书中的每一个事件，但让我记忆犹新的是：在战场上得不来的，就不可能在谈判桌上得来。最后，依然是实力主导话语权。

关于内容不想总结了，对于成长管理类剧集，如何把知道转化为做到才是最重要的。书中编剧讲到的方法大多也都是其亲身经历，只有实际行动亲身实践才能带来自身成长。