课程简介这套课程来自黑马程序员Pytho人工智能就业课程，本课程0基础0经验小白人员；想尝试是否适合最低成本Pytho编程相关工作的转型人员。人工智能课程的和谐方向，we做了很多改革，we在人工智能、小智聊填机器人项目、黑马头条推荐系统项目等方面增加了黑马头条项目、新美多多商城项目、50多项新技术。ytho其他六个方向：自然语言处理、自动操作和维护、自动测试、数据分析、图像处理、爬虫等，使学生更深入。本课程的四个特点1、就业强化课程竞争力2、we开发课程占百分之百403、原创黑马头条项目含金量高4、1%的人工智能照片30适合人群：零基础从事ytho开发的人员想学网络爬虫的人想学习we框架开发人员对学习ytho迷茫的人员对ytho开发感兴趣的人。黑马Pytho5.0人工智能就业课程视频截图课程目录:2020黑马5.0[97.6G]┣━━课件资料V5.0解压密码：52kt.et[17.1G]┃┗━━课件资料V5.0[17.1G]┃┣━━阶段1-Pytho核心编程.rar[60.9M]┃┣━━阶段10-检测和分割人工智能物体.rar[1.9G]┃┣━━阶段12-爬虫开发.rar[24.6M]┃┣━━阶段2-ytho和Liux高级编程，阶段3-前端开发.rar[133M]┃┣━━阶段4-we开发.rar[2.2G]┃┣━━阶段5-人工智能经典算法编程.rar[3G]┃┣━━阶段6-人工智能项目.rar[1.6G]┃┣━━阶段7-开发自动化测试.rar[1.1G]┃┣━━阶段8-开发自动化运维.rar[4.1G]┃┗━━阶段9-人工智能NLP项目.rar[3.1G]┣━━19-ytho测试v5.0[9.2G]┃┣━━1-3手工测试.rar[4.4G]┃┗━━3-4手工测试.rar[4.8G]┣━━1-Pytho基础语法v5.0.rar[6.3G]┣━━2-面向对象编程v5.0.rar[3.8G]┣━━3-liux命令v5.0.rar[636.7M]┣━━4-多任务编程v5.0.rar[332.8M]┣━━5-we服务器v5.0.rar[690.7M]┣━━6-we前端开发基础v5.0.rar[806.3M]┣━━7-MySQL数据库v5.0.rar[770.6M]┣━━8-mii-we框架v5.0.rar[761.4M]┣━━9-djago框架v5.0.rar[2.1G]┣━━10-美多商城v5.0.rar[7.5G]┣━━11-DRF框架v5.0.rar[1.5G]┣━━12-美多商城后台v5.0.rar[2G]┣━━13-项目部署v5.0.rar[832.5M]┣━━14-flak框架v5.0.rar[536.4M]┣━━15-黑马头条v5.0.rar[3.9G]┣━━16-人工智能基础v5.0.rar[2.9G]┣━━17-推荐系统基础v5.0.rar[3.6G]┣━━18-黑马头条推荐系统v5.0.rar[4G]┣━━20-NLP自然语言处理v5.0.rar[3.5G]┣━━21-ytho运维v5.0.rar[8.2G]┣━━22-深度学习和机器视觉v5.0.rar[3.2G]┣━━23-爬虫v5.0.rar[7G]┗━━24-数据分析v5.0.rar[6.3G]相关下载点击下载...

2022-04-03 黑马人工智能 黑马 人工智能 视频

这套课程来自尚硅谷We前端开发培训全套课程价值1万元，课程年为2017年，虽然基础到高级开发实践系统课程非常扎实，本课程适用于前端开发，零基础学院理想课程，本课程是视频、课件、源代码、样、共分为八个阶段：前端基础、核心先进、后台服务器、必要框架、自动化建设工具、先进框架、项目实际战斗、面试问题98GB，本文底部有课程目录和下载地址。前端开发视频教程随机截图课程目录:尚硅谷:前端学科全套教程98.5G[98.5G]┣━━1.前端学科--基础阶段[22G]┃┣━━尚硅谷Boottra教程[1.1G]┃┃┣━━代码...

2022-04-04 尚硅谷前端 尚硅谷前端开发课程

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2022-04-04 嵌入式设备驱动程序 嵌入式驱动和应用

课程简介本课程来自网易云微专业计算机视觉AI工程师：从入门到进阶，攻破人工智能CV领域。官网售价2199元。现如今AI人工智能越来越广泛：人脸识别、监控视频分析、图像识别分析、智能驾驶、三维图像视觉、工业视觉检测、医学图像诊断、文本识别。从零开始学习课程Pytho，巩固数学基础，掌握深度学习算法，咀嚼3个月AI计算机视觉核心技术课程包括：ytho快速掌握，计算机视觉库oecv、计算机视觉应用实战、人脸检测与识别专题、深度学习基础、深度学习框架1teorflow、深度学习框架1teorflow、硅谷实战:对抗样式及对抗DL模型弱点包括课件资料18.68G文章底部有课程目录和下载链接。面向人群在校学生人工智能、计算机、数学等相关专业的学生·职场小白已经进入职场，技能需要补充，自学困难。·转行人员员工和企业管理者想要从传统行业转变为人工智能企业希望深入了解人工智能计算机视觉方向的团队经理课程收获系统掌握Pytho语言和图像数据处理方法主流深度学习算法系统的数学支持原理掌握人工智能计算机视觉方向的算法框架构建大量的课程练习和评估项目帮助你从学习到使用成功达到人工智能相关岗位的就业技能水平课程目录：计算机视觉AI从入门到进阶，工程师突破了人工智能CV领域[18.7G]┣━━硅谷实战:对抗样式及对抗DL模型弱点.rar[103M]┣━━计算机视觉库oecv.rar[1.2G]┣━━实战计算机视觉应用.rar[1.5G]┣━━课程导论.rar[287.3M]┣━━人脸检测与识别专题.rar[137M]┣━━深度学习基础.rar[569M]┣━━深度学习框架1teorflow.rar[516.6M]┣━━深度学习框架1teorflow(第二周).zi[918M]┣━━深度学习框架1teorflow(第三周).rar[1.7G]┣━━深度学习框架二kera.rar[1.2G]┣━━数学理论基础与ytho代码实现.rar[1.2G]┣━━项目答案1.rar[2.3G]┣━━项目答案2.rar[5.8G]┗━━ytho快速掌握.rar[1.4G]相关下载点击下载...

2022-04-03 计算机视觉 cvc 计算机视觉cv全称

这套课程由著名孔老师在尚学校讲授:AI人工智能模型识别强化学习官网售价16800元。这套课程已于2020年开始更新.就业课程AI专为在职开发人员和高等数学专业人员定制的课程包括55个项目案例和60个算法模型！10企业级项目包括:(电缆缺陷检测安全帽检测，OCR识别、自动聊天机器人、推荐系统、电子元件缺陷检测、人脸识别、实体关系提取、知识地图智能业务分析)，带您高薪就业！项目优势:尚学堂A目前有55个案例和10个企业级项目。新案例不一一例举，重点介绍新企业级项目：1)新增CV方向的CacadeRCNN算法和mmdetectio电缆缺陷检测项目工具2)新增CV方向的Darket工具配合Yolo完成安全帽检测项目3的算法NLP方向知识图谱项目4)新增NLP实体关系方向提取项目5)新增DataMiig智能商业分析的方向(使用AI算法分析指标，帮助公司更好地运作和决策)6)除了之前的ItemCF和GBDTLR算法,新增FM、FFM推荐算法，和Wide...

2022-04-05 缺陷检测算法matlab 缺陷检测算法实现

硅谷高创大学智能时代硅谷模式官网售价3899元。课程共四期:硅谷创新之谜和当前技术发展趋势5GloT推动未来经济发展，人工智能＋硅谷企业在数据资产和数字信息时代的管理特点。吴军先生分享了硅谷代表性企业的创新思维和世界级管理经验，了解了全球经济和商业的新模式，预测了未来十年如何应用人工智能、大数据、5G等新兴技术可以帮助生物医学、智能制造等领域的企业实现小班教学和在线互动的可持续发展。根据学生的特点定制课程后，可获得硅谷高等创新大学颁发的结业证书。适合人群：投资人企业董事长、高级管理人员大公司创始人技术决策高管有意向深入了解5G、loT、大数据等热门话题的学生有兴趣了解硅谷在智能时代的发展趋势，寻求职业提升的朋友文章底部有课程目录和下载链接。在吴军智能时代硅谷模式视频截图课程目录：吴军·硅谷模式在智能时代(结束)00精彩试看.m401硅谷创新之谜和当前技术发展趋势1.m4.m401硅谷创新之谜和当前技术发展趋势2.m4.m401硅谷创新之谜和当前技术发展趋势3.m4.m402：5GIoT推动未来经济发展.m4.m403人工智能数据资产和数字经济.m4.m404硅谷企业在信息时代的管理特点.m4相关下载点击下载...

2022-04-03 硅谷人工智能 硅谷动力智能终端产业园

作者：林中翘出版社：电子工业出版社格式:AZW3,DOCX,EPUB,MOBI,PDF,TXT产品经理进阶：100个案例搞懂人工智能试读：前言写作缘由2016年，我曾看过一则新闻，讲述日本的北海道大学修建了一段不会被大雪覆盖的道路。其奥秘在于道路边上铺设了加热管，道路中设置了几个摄像头，能够通过图像识别技术检测落雪的厚度。加热管根据落雪的厚度自动调节温度，这样做能够用最低的能耗保持道路不被积雪覆盖。这件事带给我很大的触动：原来人工智能还能这么玩，做这么酷的事情！人工智能可以帮助我们解决很“大”的问题，大到证券的量化分析、交通资源的动态配置等；也可以帮助我们解决很“小”的问题，小到让我们走在路上不用受积雪的困扰。这离不开工程师的开发能力，更离不开产品经理发现需求、寻找解决方案的能力。很荣幸我能成为其中一员，能为人工智能的发展做出一点贡献。最初，我刚开始接触人工智能的时候，学习算法的过程非常痛苦和艰辛，主要原因在于，国内外所有人工智能相关的教材几乎都是面向专业技术人员编写的，通篇都是公式的推导与计算，很少有老师着眼于原理和场景的讲解。这对于非专业出身的产品经理来说非常不友好，晦涩难懂的公式实在是难以消化，只能花大量的时间研究资料，慢慢理解。2018年，在电子工业出版社策划编辑郑柳洁的盛情邀请下，我萌生了为产品经理写一本算法入门书的想法。在写作过程中，我一直在思考采用什么形式才能将算法的本质讲得通俗易懂，减轻读者学习的压力。最终决定以案例讲原理，用生动的比喻代替枯燥的公式方式，让产品经理更容易接受、更容易理解。这也是本书名字的由来。如果你想成为人工智能领域的产品经理，但又不懂技术、不懂算法，那么本书能够让你对人工智能的算法与应用有新的认知和理解，不会再觉得人工智能是一个高不可攀、遥不可及的领域。相反，人工智能是普通人也可以理解、学习和实现的，没有技术背景的产品经理也能通过学习此书，成为一名优秀的人工智能产品经理。阅读建议本书旨在帮助想要进入人工智能领域的产品经理掌握常见的机器学习、深度学习技术，了解不同技术的应用方式与场景，同时掌握正确的工作方法，在整个产品研发周期中体现出人工智能产品经理的价值。全书共分13章，从数据如何处理开始，到模型调优，再到算法的原理与商业化应用，由浅入深，探索人工智能的奥秘。建议读者按照章节顺序阅读，以便对机器学习有系统的认识。第1章主要介绍什么是机器学习，以及哪些问题适合用机器学习来解决。当你对机器学习有一个初步认识后，我们再具体学习机器学习有哪些步骤，如何选择模型，以及机器学习可以分为哪些类别。第2章主要介绍数据预处理的各种方法。在实际的项目中，最初拿到手的原始数据总是存在各种各样的问题，为了让模型更好地学习数据中的规律，我们采用数据预处理的方法对原始数据进行加工。第3章主要介绍数据的探索方法与模型的评价指标。通过对数据本质、可视化方式及模型指标三方面的探索，让产品经理对数据有更深刻的认识与理解。掌握数据的基本概念可以让我们在收集数据及进行数据预处理时更有针对性，知道哪些是不符合要求的数据，哪些是有价值的数据。第4～8章主要介绍五大机器学习基础算法——回归分析、决策树、朴素贝叶斯、神经网络和支持向量机，它们的基本原理、应用场景，以及在模型开发的过程中产品经理如何有效地解决问题。第9～10章主要介绍集成与降维算法，这两类比较特殊的机器学习算法能够有效提升机器学习的效果。第11～13章主要介绍深度学习在图像识别、自然语言处理与AI绘画三个方向的发展与成果。深度学习已经成为计算机视觉、语音识别和许多其他领域中机器学习的主要方法，因此也是产品经理必须关注、了解的重要领域。致谢感谢家人给我的大力支持，特别感谢我的妻子张容焕一直以来对我的理解与鼓励。感谢深大互联网圈、十八罗汉工作室对本书的支持，感谢王正勇对本书的指导与帮助。感谢平安科技同仁，感谢姜凯英、王仲秋等领导对本书的支持。感谢电子工业出版社策划编辑郑柳洁为本书出版所付出的辛苦和努力。最后，由于作者的水平有限，书中难免存在一些错误或不准确的地方，恳请读者批评指正。如你遇到任何不解的问题，或想提出宝贵意见，请添加微信号jutiaqiao与作者交流，期待能够得到你的真诚反馈。1机器学习入门1.1什么是机器学习1.1.1人类学习VS机器学习自计算机问世以来，人类一直尝试赋予计算机思想，让计算机变得更智能，使它能够理解我们说的话，看懂我们的表情，还能够帮助我们处理复杂的事情。为此，一个专门的学科诞生了，即人工智能（ArtificialItelligece）。如今，人工智能已经成为计算机科学的一个重要分支，它主要研究智能的实质，并提出一种模拟人类思考的方式。该领域的研究对象包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。从20世纪50年代起，人工智能的发展进入第一阶段推理期，当时的人工智能通过赋予计算机一种简单的逻辑推理能力使它变得智能。在当时，计算机已经能够证明一些简单的数学定理，但远没有达到真正智能的标准。20世纪70年代，人工智能的发展进入了第二阶段知识期。在这个时期出现了大量的专家系统，很多科学家尝试将人类的知识教给计算机，这有点像中学生的“题海战术”。但人类产生的知识量巨大，计算机没有办法全部学会，因此人工智能的发展很快就遇到了瓶颈。无论在推理期还是知识期，计算机都是按照人类设定的规则和总结的规律运作的，没有办法做到举一反三。如果只教会计算机做题，却没有教会它解题的思路，则下次遇到别的题目时它仍旧不会。于是一些学者想到，如果教会计算机学习的方法，让它能够自我学习，问题不就迎刃而解了吗？因此，机器学习（MachieLearig）的概念应运而生，人工智能终于进入“机器学习期”。对人类来说，“学习”是指一个人通过观察、模仿、理解、实践等手段获得知识或技能的过程。父母亲会不断地和婴儿说话，婴儿则通过模仿“听”和“说”的方式逐渐学习语言。我们从小阅读书籍、模仿字帖写字，通过“听”“说”“读”“写”四种方式掌握使用、书写汉字的技能，这些都是学习的过程。机器学习，顾名思义，就是让计算机也能像人类一样学习，通过观察和训练，发现事物规律，从而获得分析问题、解决问题的能力。我们对比一下人类学习和机器学习两个过程，人类学习汉字时需要用的书籍、字帖对于计算机来说相当于输入数据（Data），人类通过“听”“说”“读”“写”等不同的方式掌握使用汉字的能力，机器则通过某种学习算法（LearigAlgorithm）去学习这些输入数据。最后人类把使用汉字称为一种技能（Skill）。对于计算机来说从这些数据中发现规律就是它的技能。通常，我们把机器学习的结果叫作模型（Model）。图1-1展示了人类学习与机器学习的对比。图1-1人类学习与机器学习的对比技能是运用知识和经验执行一定活动的能力。计算机通过学习，可以帮助我们做数据分类、轨迹预测、重要因子识别等事情。例如，根据基金的历史表现和对大盘的数据分析，预测明年众多的基金中哪些能够获得高收益；从茫茫人海中准确识别出每个人的容貌等。从事过资讯或电商行业的产品经理经常会提到“个性化推荐”技术，淘宝在很早之前就把这项技术应用到了产品设计中。如图1-2所示，我们每次打开手机淘宝，看到的淘宝首页的广告栏及推荐板块的内容都不一样，并且很可能会惊喜地发现这些东西正好是我们想要的。图1-2淘宝的个性化推荐1.1.2机器学习三要素怎么让计算机知道用户当下最想要买什么商品呢？要实现这个功能，需要具备三个方面的条件，如图1-3所示。图1-3机器学习三要素1.数据若想让计算机能够理解用户在想什么，首先要让计算机去观察这个用户在电商网站上都做了些什么，买了些什么。它需要观察的数据包括用户看了哪些商品，会点进哪些商品的详情页浏览，在哪些商品页面上停留的时间比较长，买了哪些商品等。这些历史数据中蕴含了绝大部分人的购买规律、生活状态，计算机甚至可以根据这些数据生成用户画像。这些数据像一座金矿一样静静地等待被挖掘，而我们希望计算机能够通过自主学习的方式，把其中的规律挖掘出来，以便将来面对新的用户和商品时，就能预测哪些商品会受到哪类用户的欢迎。2.学习算法算法是机器学习数据的一种策略，就像“听”“说”这种人类的学习方法一样，可以帮助模型理解数据。然而算法都有一定的局限性，因此面对不同的数据、不同的目的，需要选择不同的算法。例如，预测客户当下想购买的商品，建立用户的画像或者分析客户的购买决策因素，需要使用不同的算法。机器学习算法有很多，常见的有逻辑回归、贝叶斯分类、决策树、随机森林等，这些算法我们在后面章节会详细介绍。3.模型进行一系列的训练之后，计算机就能学得一个预测模型，下次用户登录进来时就能根据其历史行为做出判断，在首页推荐其想要购买的商品。同时也能做到面对新的用户和商品时，预测哪些商品会受到哪类用户的欢迎，让用户感觉该网站能够想其所想。讲到这里，部分读者可能会有这样的疑问：我们通过人工的方法也能掌握这些规律，在没有机器学习之前我们也一直在做类似的事情，那为什么需要机器学习呢？还是以淘宝为例，2017年“双11”的交易额突破了1682亿元，14万个品牌共投入1500万种商品参与到“双11”活动中。如此庞大的数据量已经远远超出了人类能够处理的能力范围，我们很难在短时间内从错综复杂的数据中找到蕴藏其中的规则，做出准确的判断。何况这些数据还是结构化的交易类数据，处理起来已经如此困难，更不用说现代企业每日决策所依赖的数据中有80%的数据为非结构化数据了。对企业来说，商品的交易数据、运输成本、库存管理、历史定价、服务成本、支持成本等数据仅仅是每日做决策时所需的结构化数据的几个主要来源。而非结构化的数据，如社交媒体、邮件记录、通话记录、客户服务、技术支持记录、物联网的传感数据、竞争对手和合作伙伴的定价信息、供应链跟踪数据等以指数级增长的数据，其中常常会蕴含对优化推荐销售更具有指导意义的预测模型，而这些数据正是当今企业所忽视的，也是我们很难去总结和应用的数据。但机器学习很善于处理这类问题，因为它会不断地学习并改善模型的表现。机器学习算法本质上是迭代、持续学习的，并且会寻找最优的输出结果。每出现一次误算，算法都会吸取教训并改正错误，然后开始下一次数据分析的迭代计算。计算过程以毫秒为单位，其可以异常高效地优化决策和预测输出。机器学习可以对大量数据进行分析并获得规律，然后利用规律对未知数据进行预测。它不但能从数据中看到人类能看到的规律，更重要的是能在更短的时间内发现人类看不到的规律，我想这就是机器学习最大的应用价值。在医学领域，机器学习通过图像识别技术，已经实现了让计算机自动识别肿瘤细胞，帮助医生快速进行医学诊断；在制造业领域，通过强化学习的方式自动检测产品缺陷，提高出品率，帮助企业加快生产周期，降低生产成本；在金融领域，利用神经网络技术可以避免传统程序化交易因为无法根据实时发生的市场变动调整算法，从而造成资产损失的风险。在零售、安防、航空、互联网等其他不同领域，机器学习都有广泛的应用，它已经使我们的生活产生了巨大的变化。作为产品经理，更要学习各种算法的实现原理，知道实现机器学习的必要条件，从而懂得在后续工作中需要重点关注哪些方面的内容，以便运用机器学习解决问题。1.2什么问题适合用机器学习方法解决1.2.1必备条件机器学习不是万能的，不能解决所有的问题。机器学习擅长的是通过已知经验找到规律去解决问题。如果我们面对的问题没有任何规律可循，完全是一个随机事件，那么使用再复杂的机器学习算法也无济于事。值得注意的是，很多问题看似没有规律，实际上是人类处理不了太大的数据量，看起来杂乱的数据掩盖了背后的规律，这类问题并非无迹可寻，只是需要用正确的方法。所以面对问题，产品经理首先要分析可行性，想清楚数据背后的关联关系，透过数据现象看到问题本质。当银行决定某个客户的贷款额度时，可以根据过往成功放贷的数据找出每个贷款区间的人群特点、自身的房车资产状况等，然后再根据这个客户的信息进行计算。每天我们的邮箱都会收到大量的邮件，其中包含了不少垃圾邮件。我们可以根据过往垃圾邮件的特点、经常出现的关键字和IP地址等，做一个能够自动识别垃圾邮件的程序。一些产品线众多的企业早已开始利用客户购买记录以及行为特点来优化不同产品线的交叉销售策略，例如研究同时购买“啤酒”和“尿布”的男性顾客、同时购买“面包”和“打折商品”的女性顾客的特点。上述例子都展示了适合用机器学习解决的问题，它们主要有以下三个必备条件，如图1-4所示。图1-4使用机器学习的三个必备条件1.有规律可以学习申请贷款、识别垃圾邮件和购买东西，这三者都不是随机事件，它们存在共性，有内在的规律等待被发现。2.编程很难做到利用编程把上面的规律都写下来的难度非常大，比如银行面对的客户数据维度非常多，数据与数据之间的联系也非常复杂，我们很难通过穷举的方式把规则全都列清楚，并且这样的规则在面对异常数据时也没办法自我修正，对新数据的适应性也会变得越来越差；反之，机器学习可以通过对大量的数据学习形成模型，实现规则的自我学习，不断提升模型的准确率。3.有足够多能够学习到其中规律的数据银行有大量历史上申请过贷款的客户可以参考，邮件程序有大量垃圾邮件的范本可以参考，企业也有大量成交客户数据可以供模型训练学习。最后这一点非常重要，谈机器学习而没有数据的支撑就像建造房子时没搭房梁便想砌砖加瓦一样。1.2.2机器学习可解决的问题满足这三个条件的问题，我们都可以尝试使用合适的算法去解决。如图1-5所示，通常我们可以使用机器学习解决以下五类问题。图1-5机器学习可解决的问题1.回归回归任务是机器学习最典型的应用场景，是一种预测场景。在这类任务中，计算机程序会通过输入数据的属性值（特征）找出规律来预测新的输出数值。就像是在二维平面中根据一些连续的点构建出一个函数方程，然后通过方程画出下一个点的位置。因此，通常我们把通过连续值构建模型的任务称为回归任务。常见的回归算法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归以及岭回归，等等。这类任务在日常生活中随处可见，例如保险公司通过历史保费数据去预测新投保人的索赔金额，以设置更合理的保险费，以及投资公司通过股票历史数据预测未来的价格等。这类预测也用在银行放贷交易中，根据已知数据和模型，评估应该给不同客户发放的贷款额度是多少。2.分类上面的预测任务是通过连续值构建函数从而找到下一个预测值，分类任务则是对离散值进行分类并判断预测值的所属类别。在这类任务中，输入的训练数据不但要有属性值（特征），还需要有对应的标签（类别）。所谓的学习，本质就是找到这一堆特征值和标签之间的关系。这样当下次遇到有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系预测出它们的标签是什么。常见的分类算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯以及神经网络算法等。分类任务不但在日常生活中很常见，在互联网领域也有着极为广泛的应用，典型场景有商品图片的自动识别分类、广告点击行为的预测，以及基于文本内容的垃圾短信、垃圾邮件识别，等等。在电商及金融领域常用的客户画像精准营销也是一种综合性的分类任务。另外，我们在电商领域中经常看到的推荐系统实际上是一个分类结合回归的复杂场景。推荐系统通常利用客户的历史行为、当前用户所处的环境以及商品的特点来决定推荐的内容。所以，当我们设计规则的时候可以从商品出发，找到其受众特点，也可以从人群出发，找到他们的商品偏好。值得一提的是，电商的推荐系统往往是由模型以及业务规则叠加组合而成的，并非单纯依靠算法计算适合推荐的商品。3.聚类聚类是指根据“物以类聚”的原理，将样本聚集成不同组的过程，这样的一组数据对象集合叫作簇。聚类的目的是使得属于同一个簇的样本相似，而属于不同簇的样本应该足够不相似。与分类不同，我们进行聚类前并不知道将要划分成几个组以及是什么样的组，训练数据不需要带有标签，完全依靠算法聚集成簇。产品经理经常做的用户行为分类就是一个典型的聚类场景，事先我们并不知道用户会进行什么操作，完全根据用户的使用情况对用户进行分类。在这个场景下往往根据运营人员所能接受的运营数目，给定聚类数来使用聚类。完成后为每个结果标注变量的大小，告诉运营人员每个类别的属性，然后分别制定不同的运营策略。4.寻找关键因素（归因）机器学习的另一个用处是帮助我们找到影响某个问题的重要因素。比如上述银行放贷的例子中，客户的属性非常多，通过模型我们可以找出对放贷影响最大的因素，以便指导业务同事重点收集客户与该因素有关的信息。5.异常检测在这类任务中，机器需要识别其特征显著不同于其他数据的异常值，并标记为不正常的数据。异常检测任务的一个典型应用场景是信用卡欺诈检测。通过对用户的购买习惯建模，信用卡公司可以检测到用户的卡是否被盗用。一旦发现某张卡出现大量和平时购买习惯不同的交易，信用卡公司会判定这张卡发生了不正常的消费行为，此时可以尽快冻结该卡以防欺诈。另外，在网络攻击、疾病的病因寻找、工厂的质量检测中也会大量运用机器学习的异常检测技术。产品经理拿到需求后，在构想整个使用场景的时候，应首先想这个问题到底适不适合用机器学习的方式去解决，同时还需要思考怎么拿到有效的数据，如果有数据缺失如何补充，数据类型是什么样的，是否有合适的算法可以支持实现。在心里有了初步的答案后，再和开发工程师进行交流。这种对数据的提前考虑能够极大地提高沟通效率。1.3机器学习的过程1.3.1机器学习的三个阶段学习了机器学习的概念后，我们知道机器学习实际上就是计算机通过算法处理数据并且学得模型的过程。“模型”这个词经常被我们挂在嘴边，但大部分人仍然不清楚模型是怎么做出来的，模型在计算机里是怎么表示的，对模型很难有一个具象的认识。实际上模型主要完成转化的工作，帮助我们将一个在现实中遇到的问题转化为计算机可以理解的问题，这就是我们常说的建模。如图1-6所示，在机器学习中生成一个模型的过程包括准备数据、建立模型以及模型应用三个阶段。准备数据有收集数据、探索数据及数据预处理三个步骤。对数据进行处理后，在建立模型阶段开始训练模型、评估模型，然后通过反复迭代优化模型，最终在应用阶段上线投产使用模型，在新数据上完成任务。图1-6机器学习的三个阶段在数据准备阶段，我们首先通过各种渠道收集相关数据，然后对数据、需求和机器学习的目标进行分析，尤其是对数据进行一些必要的梳理，从而了解数据的结构、数据量、各特征的统计信息、数据质量情况及分布情况等，以便后续根据数据的特点选择不同的机器学习算法。除此之外，为了更好地体现数据分布情况，我们通常选择用可视化的方式把数据的概况展示出来。通过数据探索，我们可能会发现不少问题，如存在数据缺失、数据不规范，有异常数据、非数值数据、无关数据和数据分布不均衡等情况。这些问题会直接影响数据的质量，因而得到的模型误差率会偏高。我们希望把样本数据的各个变量处理得更规范整齐并且具有表征意义，这样才能最大限度地从原始数据中提取特征信息以便算法和模型使用。为此，接下来要进行重点工作——数据预处理，这是机器学习过程中必不可少的关键步骤。生产环境中的数据往往是原始数据，也就是没有经过加工和处理的数据，这类数据常常存在千奇百怪的问题，因此，数据预处理的工作通常占据整个机器学习过程的大部分时间。接下来就是整个机器学习中的重头戏——建模。训练模型的过程从本质上来说就是通过大量训练数据找到一个与理想函数最接近的函数。这是所有机器学习研究的目标，也是机器学习的本质所在。最理想的情况下，任何适合使用机器学习去解决的问题，在理论上都能被一个最优的函数完美解决。但在现实应用中不一定能准确地找到这个函数，所以我们会去找与这个理想函数较接近的函数。如果一个函数能够满足我们的使用，那么我们就认为该函数是好的。在训练数据的过程中，通常认为存在一个假设函数集合，这个集合包含了各种各样的假设函数，我们需要做的就是从中挑选出最好的一个，这个假设函数与理想函数是最接近的。训练模型的过程，就好比在数学上，我们知道有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项，从而得到完整的方程。但在机器学习中，我们往往很难得到这个完整的方程，所以我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项的值，使得这个结果最接近原本的方程。图1-7展示了模型训练的本质。图1-7模型训练的本质这个过程非常重要，在后续章节真正学习机器学习算法时，我们需要利用这个过程去理解算法的实现过程、构造损失函数的原因，以及找到所谓“最优解”的方法。在实际问题求解中，我们将理想函数与实际函数之间的差距称为损失值，所有的损失值加起来构成一个损失函数。求解最好的实际函数，也就是求解令损失函数最小化的过程。1.3.2模型的训练及选择一般情况下，不存在在任何情况下表现效果都很好的算法。因此在实际选择模型时，我们会选用几种不同的方法来训练模型，比较它们的性能，从中选择最优的方案。在训练模型前，可以将数据集分为训练集和测试集，或将训练集再细分为训练集和验证集，以便评估模型对新数据的表现。构建模型后，我们通常使用测试数据测试模型的效果。如果我们对模型的测试结果满意，就可以用这个模型对新数据进行预测；如果我们对测试结果不满意，则可以继续优化模型。优化的方法很多，在后面的章节中再详细讨论。到这里模型训练的工作就完成了。计算机在样本数据上使用一个算法，经过学习后得到一个模型，然后为模型输入新的待预测的数据，得到最终的预测结果。总结上述训练模型的过程，可分为以下三步：（1）根据应用场景、实际需要解决的问题以及手上的数据，选择一个合适的模型。（2）构建损失函数。需要依据具体的问题来确定损失函数，例如回归问题一般采用欧式距离作为损失函数，分类问题一般采用交叉熵代价函数作为损失函数，这部分内容在后续章节会展开讲述。（3）求解损失函数。求解损失函数是机器学习中的一个难点，因为做到求解过程又快又准不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降法、最小二乘法等，这部分内容同样在后续章节会展开讲述。实际上在每个阶段，产品经理都可以做很多事情以帮助开发工程师提升模型的效果，因为产品经理最接近业务，最了解一线需求，也就是最了解问题背景、方案应用场景、业务数据，等等。在整个项目开始之前我们需要确保开发工程师能够完全理解业务场景，明确模型的目标。在准备数据阶段，我们可以根据业务经验告诉开发工程师哪些数据是业务同事重点关注的，哪些数据可能会更有价值，哪些数据之间可能存在关联。比如在建立一个预测客户贷款倾向度模型时，我们会根据银行的经验把一些符合贷款申请的条件和规则告诉开发工程师，以便他们做数据过滤及异常数据的处理。在建模阶段，我们同样可以根据对业务场景的理解提出模型与数据源优化的方向，让程序开发和场景应用两个环境能够真正有机地结合起来。1.4机器学习的类型产品经理在日常工作中经常要用到一些理论方法来帮助解决问题。例如，在需求调研阶段，使用深度访谈、焦点小组、问卷调查、可用性测试等方法获得用户的真实反馈。在需求分析阶段，使用KANO模型、RFM模型、重要性象限判断等方法划分需求优先级。选择方法的关键是看使用场景以及不同产品的特性。在机器学习方面同样也有很多不同的算法，选择算法的关键是看数据的类型和待解决的问题。如图1-8所示，机器学习最常见的分类方式是根据数据有无标签分为四类：数据全部有标签的情况称为有监督学习，这种学习通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的关系生成一个函数，再将输入数据映射到合适的输出数据；数据没有标签的情况称为无监督学习，这种学习直接对输入数据进行建模，挖掘数据之间的潜在关系；部分数据有标签的情况称为半监督学习和强化学习，前者综合利用有标签的数据和没有标签的数据，生成合适的分类函数，后者通过观察反馈自己去学习。以上几种学习方式并无优劣之分，只是应用场景不同。图1-8机器学习的四种类型1.4.1有监督学习大人们教导幼儿学习事物的类别时，会明确告诉幼儿哪些是书，哪些是桌子。类比到机器学习中，幼儿眼中看到的景物就是输入数据，大人们告诉幼儿的判断结果就是相应的输出。当幼儿见识多了以后，脑子里慢慢就会形成直观的感觉，记住这些事物的特点，这相当于通过训练得到了想要找到的函数，因而下次不需要别人告诉他们，他们就可以自己去判断哪些是书，哪些是桌子。这个过程叫作有监督学习（SuerviedLearig）。有监督学习的训练集要求每一条数据都包括输入和输出，也就是说必须带有特征和分类结果。训练集中的分类结果是人为标注好的，有监督学习是一个通过已有训练样本的输入与输出训练模型，再利用这个模型将所有的新输入数据映射为相应的输出，对输出进行判断从而实现分类的过程。最终模型具备了对未知数据分类的能力。有监督学习的目标是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。例如，在垃圾邮件检测中，模型的训练数据都是提前区分好的垃圾邮件与正常邮件，我们不需要机器去定义什么是垃圾邮件，只需要机器找到垃圾邮件出现的规律即可。有监督学习是最常见的传统机器学习算法，如人工神经网络、支持向量机、K近邻法、朴素贝叶斯方法、决策树等都是有监督学习。1.4.2无监督学习当幼儿长大成年之后，在认识世界的过程中经常用到无监督学习。例如，我们去参观画展，每个人对艺术的认识都不相同，这就需要我们自己去体会作品，寻找美的感觉。类比到机器学习中我们看到的画作就是输入数据，没有人告诉我们哪些画是更美的作品。看多了以后，我们会形成自己的审美标准，也就相当于通过大量的画作找到了一个函数，下次面对新的画作时，我们可以用自己的审美方式去评价这幅作品。这样一个过程就叫作无监督学习（UuerviedLearig）。无监督学习的训练集使用无标签的数据，也叫无输出数据。每一条数据没有所谓的“正确答案”，模型必须自己搞明白最后呈现的是什么。无监督学习的目标不是告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎么做，自己去探索数据并找到数据的规律。我们常说的“物以类聚，人以群分”就是最典型的例子。只需要把相似度高的东西放在一起，模型就能发现它们的规律。对于新来的样本，计算新样本与原来样本的相似度后，模型可以按照相似程度对它们进行归类。当我们在做营销方案时，经常会遇到没有任何分群依据的情况，这时候用无监督学习可以识别有相同属性的顾客群，从而在营销活动中以同样的方式对待这些客户，同时也可以通过模型找到适合这个活动的客户的特点，从而为营销建议提供决策支持。有别于有监督学习网络，无监督学习网络在学习过程中并不知道其分类结果是否正确。无监督学习的特点是仅仅从样本中找出某个类别的潜在规律。常见的聚类问题都属于无监督学习。1.4.3半监督学习通常我们能够使用有监督学习得到一个性能更好、泛化能力更强的模型。有监督学习最大的限制条件在于必须使用带有标签的数据。在如今数据爆炸的时代，想要给数万亿的数据都打上标签是不太现实的事情。在图像识别领域，我们可以轻易地收集到几十万或上百万张关于桌子、椅子、书本和玩具的图片，但是要对每一张图片都打上标签，标明哪张图片是桌子，哪张是椅子，代价非常高，是一项耗时耗力的工作。我们在实际项目中拿到的往往是其中只有少量数据有标签的海量数据，这种情况非常不利于使用有监督学习方法。半监督学习（Semi-uerviedLearig）就是为解决上述问题而产生的，其目的在于利用海量未带标签数据，辅之以少量带标签数据进行学习训练，增强计算机的学习能力。半监督学习在训练阶段结合了大量无标签数据和少量标签数据。虽然无标签数据不能够提供类别信息，但是这些数据中蕴含了大量的数据分布信息，这些规律对模型学习起到正向帮助的作用。半监督学习可被进一步划分为纯半监督学习和直推学习。纯半监督学习假定训练数据中的未标记样本并非待预测数据，而直推学习假定学习过程中所考虑的未标记样本就是待预测数据，学习的目的就是在未标记样本上获得最优泛化性能。也就是说纯半监督学习基于开放世界的假设，希望学得的模型能适用于训练过程中未观察到的数据；而直推学习基于封闭世界假设，仅试图对学习过程中观察到的未标记数据进行预测。对此，产品经理只需了解即可，不需要深入了解两种学习的区别。半监督学习结合了有监督学习与无监督学习的特点，利用有标签数据的局部特征和分类方式，以及更多无标签数据的整体分布情况，就可以得到比单一数据源更好的分类结果。1.4.4强化学习AlhaGo的表现让很多人认识到强化学习的威力，通过这一方式训练出来的模型竟能达到如此智能的地步。强化学习（ReiforcemetLearig）会在没有任何标签的情况下，先尝试做出一些动作得到一个结果，通过这个结果的反馈，调整之前的行为。通过不断的调整，算法强化自身的决策能力，最终能够根据不同的情况，获得不同的决策结果。这种学习方式和有监督学习有点类似，它们都会学习从输入到输出的一个映射。但有监督学习输出的是数据之间的关系，可以告诉算法一个输入对应什么样的输出。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，目的是获得最大的奖励信号。也就是说强化学习输出的是给机器的反馈，用来判断这个行为是正确的还是错误的。另外，强化学习的结果反馈有延时，有时候可能在走了很多步以后才知道前面某一步选择的优劣，而有监督学习做了比较坏的选择之后会立刻反馈给算法。有监督学习就好比有家长陪伴的学习，家长会马上告诉幼儿对错，纠正幼儿的错误。而强化学习就好比有一只还没有训练好的小狗，每当它把屋子弄乱后，主人就减少狗粮的数量。每次表现不错时，狗粮的数量就加倍。在这个过程中，先做一次小狗弄乱房间的试验，最终获得一个减少狗粮的负反馈结果，接下来小狗要是表现很好就获得一个增加狗粮的正反馈结果，这样反复很多次后，小狗会知道把客厅弄乱是不好的行为。虽然强化学习和无监督学习都使用无标签数据进行学习，但两者之间有很大的区别。例如在向用户推荐新闻的任务中，无监督学习会找到用户先前已经阅读过的类似新闻，并向他们推荐一个同类的新闻；而强化学习则通过向用户推荐少量新闻的方式，获得来自用户的反馈，最后构建用户可能会喜欢的新闻的“知识图”。选择哪种学习方式，主要看业务场景的需要以及具体问题下的实现难度。1.5产品经理的经验之谈本章开篇主要讲述机器学习的概念及机器学习适合解决的问题。对机器学习有一个初步认识后，我们再具体学习机器学习的过程，以及如何选择模型，机器学习可以分为哪些类别等。机器学习让计算机也能像人类一样通过观察大量的数据发现事物规律，获得某种分析问题、解决问题的能力。计算机需要得到数据、学习算法及模型三方面的支持，才能在面对新数据时自动做出判断，主动学习。机器学习不能解决所有问题。机器学习擅长的是通过已知经验找到规律从而解决问题。对于同时满足有规律可以学习，通过编程很难实现，并且有足够多能够从中学习到规律的数据三个条件的问题，我们可以尝试挑选合适的算法去解决。基于上述条件，我们经常用机器学习来解决预测、分类、聚类、归因、异常检测等方面的问题。预测和分类的主要区别在于使用的数据源类型不同。预测主要使用连续值构建函数，分类主要使用离散值构建函数。分类与聚类类似，主要区别在于在分类场景下，我们已经知道训练数据的分类有哪些，而在聚类场景下我们可能不知道，要根据需要对数据进行聚合。机器学习生成一个模型的过程通常包括准备数据、建立模型及应用模型三个阶段。准备数据阶段包含收集数据、探索数据、预处理数据三个步骤。处理数据后，在建模阶段开始训练模型、评估模型，然后优化模型，最终到应用阶段投产使用模型，在新数据上完成机器学习的任务。数据的质量直接决定了模型的表现如何，因此我们需要在数据预处理上花费更多的心思，让数据的表现力更强。其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题，即给定一些数据，判断每条数据属于哪些类，或者和其他哪些数据属于同一类等。如果我们只对这一堆数据进行某种划分，通过它们内在的一些属性和联系，将数据自动整理为某几类，这就属于无监督学习。如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别，并且有一部分数据（训练数据）已经被标上了类别，我们通过对这些已经标好类别的数据进行归纳总结，得出一个映射函数，从而对剩余的数据进行分类，这就属于有监督学习。而半监督学习指的是在训练数据十分稀少的情况下，利用一些没有类标的数据提高学习准确率的方法。根据反馈的好坏来推导规则，以进行下一步学习的方式就是强化学习。最后，产品经理是需求与开发之间的桥梁，千万不能把需求交给开发人员后，就摆出一副事不关己的姿态。产品经理不但要考虑如何提升模型的精度，更要思考模型应用后，如何提升应用效果。2数据的准备工作2.1数据预处理2.1.1为什么要做数据预处理数据准备有收集数据、探索数据、数据预处理三个步骤。这一章我们重点讲解如何挖掘数据的有效信息以及如何对数据进行预处理，以便从加工后的数据中提取特征，为模型学习打下坚实的基础。在信息化时代，数据逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像日常生活中不可或缺的水、电、公路、通信网络一样。同时因互联网的快速普及，全球数据量正呈现出指数级的爆炸式增长。弗雷斯特研究公司的公开研究结果表明，目前金融交易、社交媒体、GPS坐标等数据源每天产生超过2.5EB的海量数据。美国国际数据集团预测，按照目前全球数据总量50%左右的增长率预估，至2020年全球产生的数据总量将达到40ZB。面对如此庞大的数据矿山，想要挖出有价值的金子可不是一件容易的事情，其主要原因在于数据来源渠道太广泛，因此收集到的数据质量参差不齐，缺失大量的数据或存在很多异常数据。导致数据不完整或者不准确的原因有很多，例如不同渠道用户填写的信息不同、用户修改信息后历史数据没有被覆盖、数据传输过程中丢失、命名约定不一致或输入字段格式不一致等。在银行办理过业务的同学都有过这样的经历，填表时，对于不重要的信息选择不填写，不便透露的信息随便填写，“生日”直接选择默认值“1月1日”，“家庭住址”填写了城市，这些行为都会给数据处理人员造成不少的困扰。想象你是一家互联网金融公司的产品经理，你设计了一个功能，通过用户注册时填写的“兴趣爱好”来推荐不同的理财业务。上线后却发现转化率非常低，仔细一看数据才发现“兴趣爱好”区域中默认勾选了几个板块，因此很多用户懒得修改，就直接进入下一步了。从数据上看有几个板块较受欢迎，但实际上不是用户的真实想法。这种“不真实”的数据会让产品经理产生错误的判断。同样，这种“不真实”的数据也会给模型以错误的引导。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。这个说法形象且深刻地道出数据处理和特征分析的重要性。给定不同的训练数据，训练出来的模型的效果可能天差地别。因此上述这种数据格式不统一、存在异常值和缺失值的现象，会让机器的学习过程变得十分艰难。如图2-1所示，一般情况下，我们获得的原始数据可能存在以下几个问题。图2-1原始数据可能存在的问题（1）存在缺失值：部分字段没有信息，需要补充缺失值。（2）存在异常值：部分字段因为记录错误，导致出现不在正常取值范围内的数值。（3）信息的度量范围不同：很多字段的数值取值范围不同，例如年龄的取值一般在0～120的区间，身高的取值通常在60～230的区间。具有不同单位、度量范围的数据很难放在一起比较，需要通过某些方法让所有数据的取值都处在一个范围里。（4）信息表达的意义不准确：对于某些定量特征，其包含的信息是以区间划分的数值，不同数值代表的含义有很大差别。例如学生的考试成绩，“59分”和“60分”虽然只有1分之差但表示的含义是完全不同的，我们可以将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。（5）定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值，例如客户的“兴趣爱好”这个字段有“文体活动”“投资理财”等，我们可以把这些表述转化成“01”“02”这样的数值以便机器能够加以区分。（6）信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，部分数据的表达能力比较弱，需要通过数据增强的手段才能让机器更容易理解。为了解决以上问题，提高数据质量，工程师们在训练模型前首先需要想办法提升数据的质量。因此他们创建了许多数据预处理技术，通过这些技术能够增强数据的表现力，让算法发挥最佳的效果。数据预处理主要分为数据清洗、数据集成、数据变换及数据归约四个步骤。在数据清洗阶段，我们试图填充缺失的值，光滑噪声点和识别离群点，并纠正数据中不一致的取值。在数据集成阶段，我们会将多个数据源中的数据整合存放在统一的数据源中，这样做有助于减少结果数据集的冗余和不一致，提高后续建模的准确性和速度。在数据变换阶段，我们通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。在数据归约阶段，在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。这样，使用归约后的数据集训练模型更加高效，并且能够产生与原数据集相同的分析结果。2.1.2数据清洗拿到数据之后，我们首先进行数据清洗。数据清洗是整个数据预处理的第一步，也是对数据重新审查、校验的过程。通过这个环节，能够统一数据格式，清除异常值以及填补缺失值，不让错误、不规整的数据进入模型中。通常情况下，我们可以按照格式标准化、错误纠正、异常数据处理以及清除重复数据这样的顺序检查数据问题并且选择合适的方法处理其中待改善的数据，如图2-2所示。数据清洗的方法非常多，产品经理只需要了解数据清洗的一般思路，在面对实际问题时能根据数据源的特点选择合适的方法进行清洗即可，没有必要把全部方法都使用一遍。图2-2数据清洗的一般步骤1.格式标准化拿到数据之后，我们首先统一数据格式规范。不规范、不统一的数据可能不会影响我们对数据含义的理解，但是影响模型对数据的理解。因此含义相同的字段需要采用统一的表达形式，例如，1月30日、1/30、1-30表达的都是同一天，需要统一采用标准时间戳格式。深圳福田、深圳市福田区、深圳福田区都表达相同的含义，需要采用相同的表达形式。最后检查数据中不应该出现的字符，最常见的是字段中头部、中部、尾部误输入的空格，或者是姓名中存在数字、身份证号中出现汉字这样的情况。2.错误纠正接下来检查数据中有没有出现与该字段不符的内容，产品经理可以对数值型以及枚举型字段的取值设定一个范围，依靠业务知识与经验帮助工程师修正数据中出现的错误取值。例如银行在分析客户的消费情况时，会发现部分客户的信用卡消费金额中出现负数的消费记录，如果有对应数额的消费记录则可以判断这笔记录是一笔退款，则可以同时清除这两条消费记录。如果没有对应数额的消费记录，则判断这笔记录是一笔还款，则可以消除这条入账记录。还有一种常见的错误是输入位置错误，例如在姓名栏填写了性别，在身份证号栏填写了手机号等。对于这种情况，不能简单地删除错误数据，因为有可能是人工填写错误，也有可能是前端没有校验，还有可能是导入数据时存在部分或全部列没有对齐的问题，因此我们要仔细识别问题类型，逐个进行处理。3.异常数据清理统一数据格式后，开始分析数据的异常情况。在这个环节需要处理含有缺失值及异常值的数据，缺失值是指字段取值缺失的数据，异常值指的是数据集中偏离大部分数据的取值的数据。在没办法补充数据的情况下，对于数据的缺失值，一般采用删除法或插补法处理。删除法比较简单，如果存在缺失值的数据量不大，则可以直接删除这些缺失的记录。如果某个变量的缺失值较多且对研究目标没有太大影响，则可以将这个变量整体删除。在条件允许的情况下，可以用插补法找到缺失值的替代值进行插补，尽可能还原真实数据的分布情况。常见的插补法有两种形式。（1）使用属性的中心度量填充缺失值：统计某个缺失特征的数据分布情况，对于均匀分布的特征数据可以使用均值进行插补；对于分布不均匀的特征数据可以使用中位数进行插补，如图2-3所示。还是刚才银行分析客户消费情况的例子，如果部分客户的月收入特征没有数值，则可以统计所有客户的月收入情况，取月收入的中位数或均值，填充到缺失该特征的样本中。图2-3使用属性的中心度量填充缺失值（2）使用最有可能的值填充缺失值：使用算法推测缺失值，常见的算法有回归算法、贝叶斯算法或决策树算法。如图2-4所示，如果我们想要更加准确地知道一个客户的月收入，则可以通过决策树的方式找出和这个客户具有相同特征的人群，对比该人群的月收入情况再确定缺失值。或者通过回归算法，预测出这个客户最有可能的月收入情况，以此填充缺失值。图2-4使用算法推测缺失值异常值也称为数据噪声，若想处理噪声数据，首先要了解如何找到这些噪声点。通常我们会采用两种方法寻找噪声点：一种是计算该数据集的均值，选择与均值差距较大的数据点作为噪声点；另一种是采用聚类方法，将某个特征可能出现的取值集合成“群”，落在“群”集合之外的值被视为离群的噪声点。检查噪声后，采用分箱、聚类、回归、机器和人工检查相结合等方法让数据的分布情况变得更“光滑”，去掉数据中的噪声。产品经理不需要掌握具体的实现方法，只需要了解哪些是我们可以使用的技术。无论是缺失值还是异常值，都需要产品经理仔细思考，分析成因并推测出正确值。对于缺失或不能推测的数据也要想一些其他转化的方法让这部分数据的不良影响降到最低。4.清除重复数据数据清洗的最后一步是检查数据源中有没有特征值相同的记录。这个步骤比较简单，只需要判断样本数据的每一个特征值是否相同，将相同的记录合并为一条记录即可。2.1.3数据集成如果样本数据被存放在多个不同的数据源中，我们需要将这些数据源中的数据结合起来并统一存储。建立数据仓库的过程实际上就是数据集成，如图2-5所示。这个步骤就是将分散在不同数据源的样本有机地整合到一起，例如宽表整合，将所有的特征值合并到一张表上展示。集成有助于减少结果数据集的冗余，并且对数据进行统一处理，能够提高后续数据挖掘的准确性和速度。图2-5数据集成数据集成是指将多个数据库整合为一个数据库。在这个过程中需要着重解决命名差异、数据冗余以及数据值冲突三个问题。造成这些问题的原因主要是来自多个数据集合的数据由于在命名上存在差异而导致相同的特征具有不同的名称，或者是相同意义的字段采用了不同的表达方式，等等。实际上，命名差异与数据值冲突的问题在经过数据清洗后已经基本得到解决，数据冗余的问题通过数据变换及数据归约解决。在集成环节，只需要把不同数据集的数据结合并统一存储即可。2.1.4数据变换经过以上几步，我们可以得到一份格式统一、没有缺失值和异常值的初始数据。这样的数据集已经满足了机器学习的基本要求，可以开始训练模型了。但是在模型实际应用数据的时候会发现，使用这种数据训练起来速度慢而且效果也不好，其原因是数据量太大，部分有价值的信息没有被完全利用。为了提升模型的准确率，我们可以尝试变换数据，帮助计算机寻找数据之间的关联，挖掘出更有价值的信息。常见的数据变换方法有很多，例如标准化、归一化、正则化、特征二值化，等等。产品经理只需要了解这些方法的目的，不需要掌握具体的实现过程。图2-6展示了常用的数据变换方法。试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]点击下载...

2022-04-03

作者：(美)查尔斯·哈奈尔出版社：新世界出版社格式:AZW3,DOCX,EPUB,MOBI,PDF,TXT硅谷禁书试读：亚马逊网荐语对于任何一个难题，这儿都有一个解决方案；对于任何一个人，这儿都有一种寓意；对于任何的成功，这儿都有一条公式。“我们生活在一个可塑的、深不可测的精神物质海洋之中。这些物质一直处于生命和运动之中，并且，达到了高度敏感的程度。它按照精神的要求构造思想的形式。而这些思想形式的模式或者矩阵，是按照这些物质所表达的形式展现的。我们的理想由这个模具所塑造，并浮现出我们的将来。”哈奈尔先生在《硅谷禁书》中写下了这些词句，从中，你可以精确地发现，你以及你的思想和感受是如何地形成你周遭的世界，同时，你也能够发现自己能够运用精神的能力控制生活中所发生的事情。从这儿，你能够得到如下的秘密：1.掌握一种神奇的方法，让疾病和痛苦从此远离你的生活；2.学会对自己的运气、命运和机遇施加强有力的影响；3.只有2%的人促成了世界的进步，而本书的观念和方法将使你成为其中的一员；4.找到一种途径，使自己实现梦想，超越希望，过上自己所能想象到的最幸福、最圆满的生活；……马逊网编辑编者的话20世纪初，查尔斯·哈奈尔因一本小书《TheMaterKeySytem》（即《硅谷禁书》）而声名鹊起，受到各界人士，特别是政商两界精英人物的广泛重视。该书因其极具前沿性的思想、睿智的洞察力和非常简单实用的可操作性，成为当时人人争而阅之的畅销图书。在《硅谷禁书》成功的基础上，哈奈尔在其后续著作中进一步延伸和发展了其思想，如精神的作用、引力法则等，并于1922年推出了《MetalChemitry》（《精神化学》）一书。这本书的出版同样引起了人们的巨大兴趣，并被给予了很高的评价：对于每一个难题，这儿都有一种解决方案；对于每一个人，这儿都有一种寓意；对于每一种成功，这儿都有一条公式。这本书运用了心理学和精神科学的方法，对如何发挥人的主观能动性，如何运用心灵的力量实现人与环境的和谐，人自身内在心理世界的和谐，都提出了独到的见解。在本书的编辑过程中，考虑到从它最初出版至今已过80余年，书中的部分内容，随着近现代科学的发展，已经有了不同程度的认知差距。对此，我们根据时代的要求，对相关内容作了合并、删节和修改。同时，按照哈奈尔出版《TheMaterKeySytem》一书时的想法，他认为该书之后的其他著作，仍然是MaterKeySytem的组成部分，他所有的著作都是围绕着MaterKeySytem这一思想框架进行阐述、解释和应用的。因此，我们在编辑出版哈奈尔这一著作的中文版时，试图将其按照同样的方式组成一个系列，即《世界上最神奇的24堂课》系列，这也是本书取名为《硅谷禁书》的缘由。对此，相信本书的读者能够理解。最伟大的财富你大概熟悉很多大人物挣大钱的故事吧，从卡耐基、洛克菲勒、特朗普到比尔·盖茨，他们都有许多相似之处。1．他们几乎都是从一无所有开始的。2．他们不得不利用他们的想象、他们的心智、去详细领会他们的生意。3．然后他们不得不承认富裕法则和引力法则，这些为他们提供了把自己的观念加以具体化的方法和手段。4．之后，随着计划的就绪，他们不得不付诸行动。他们中的任何一个人，如果不利用他们的头脑，如果不认识到正在为他们工作的力量，那么他肯定会失败，就像太阳肯定会升起一样。你会注意到，许多成功了的人并不是最聪明的，也不是最有天赋的。大多数成功人士之所以实现了他们的抱负，并非因为智力或天才，而是利用了他们内心的潜在力量，驱使他们走向顶峰。选择一目了然：要想实现你的健康、财富和幸福的梦想，你就必须学会利用你所拥有的、任由你处置的潜在力量。……你需要《硅谷禁书》。决定一生命运的三种选择你怎样才能利用在你阅读这本书的时候所出现的所有机会呢？第一种方式是守株待兔——希望并梦想着某件事情发生，期待把你带向你所渴望的东西。大多数人都是这么干的，你可以看看他们的结果。日复一日，他们希望得到某件更好的东西，但这件东西从未出现过。就这样，他们挣扎了一辈子，斩获不大，得到的常常更少。兴许你不是那种人，否则你不会读到这么远。那么就把这一种方式从我们的清单上勾除吧。第二种为自己争取幸福的方式就是刻苦工作——非常刻苦。当然，刻苦工作是高尚的，也是成功和幸福的本质因素，但它并不是一切成就的全部和目的。你大概也知道，很多年复一年工作的人，都在加班加点地干活，有的人可能还有第二份工作，但他们从生活中所得到的东西，甚至还不如那些无所事事、白日做梦的人。这真悲哀，但却是真的。你每天都能听到这样的故事或新闻：有人一辈子为一家公司干活，到了退休的前几年，所得到的只不过是“裁员”的结果；或者，有人干活太卖命，以至于让自己过早地走进了坟墓。不，这第二种方式并不比第一种好多少。你能获得自己所渴望的东西、实现自己既定目标的第三种方式，就是学会如何利用自己的头脑去恰当地思考。你可以学会如何利用那笔任由你处置的“最伟大的财富”。当你明白了如何把自己的思想集中并把它们彰显为事实的时候，你也就认识到了你所渴望的东西离你并不远。实际上，你所要做的一切，就是伸出手，抓住它们。学习这些课程的人都会发现，它们的价值是无法估量的。他们所发现的是：富足是宇宙的自然规律——学会利用这一规律，就是带领他们从失败走向成功所需要的一切。第1课学会思考，才能学会创造1复杂都是由简单组成的。任何能想到的数字，都可以用阿拉伯数字1、2、3、4、5、6、7、8、9、0组成。任何能想到的思想，都可以用字母表中的26个字母来表达。任何能想到的事物，都可以用若干元素来构成。2但这并不是说我们的世界是简单的。0和1是简单的，但它们可以构建一个丰富多彩的、开放性的互联网空间。3当两个或两个以上的元素组合在一起的时候，一种新的物质就被创造出来了，这个被创造出来的个体所拥有的特征是那些构成它的元素所不曾拥有的。因此，一个钠原子和一个氯原子给我们带来了盐，这是一种完全不同于钠或者氯的物质。而且，也只有这种化合能给我们盐，其他任何元素的化合都不能做到。4在无机界中正确的东西，在有机界也同样正确。某些有意识的过程会产生某些结果，而且这种结果总是一样的。某种想法总是会紧跟着特定的结果，任何别的想法都无法服务于这个结果的产生。5在这里我们要插入一个很重要的概念，那就是精神化学。化学是处理物质在各种不同的影响下原子或分子之间发生内在变化的科学。精神被定义为“要么关乎心智（包括智力、感觉和意志），要么属于纯粹理性”。6而科学是通过精确的观察和正确的思考，并加以检验的知识。因此，精神化学就是处理物质环境在心智的作用下所发生的变化，并通过精确观察和正确思考来加以检验的科学。7正如应用化学中所发生的变化是物质有序化合的结果一样，精神化学中所发生的变化也遵循同样的方式。这是毋庸置疑的，因为原理的存在不依赖于它们借以发挥作用的条件，它们是独立且恒定的。光必定存在，否则就用不着眼睛；声音必定存在，否则就用不着耳朵；心智也必定存在，否则就用不着大脑。然而，个体的无穷性使力量得以彰显，正如思想的化合有无穷多种可能一样，其结果也可以在无穷多种境遇和经历当中看到。8因此，精神作用是个体与那些普遍适用的理念的交互作用。正如普遍适用的理念是遍布于所有空间、赋予所有生物以智能一样，这种我们可以称之为“万能化学家”精神的作用与反作用就是因果法则。因果法则不是在个体心智而是在普遍适用的理念中获得的，与其说它是一种客观能力，倒不如说它是一个主观过程。它放之四海而皆准。9利用精神化学能够改变动物和人身上的有机结构。原生质细胞渴望光，这促使它放送出它的推动力。这种推动力逐渐构造了眼睛。有一种鹿，其所觅食的地方树叶都长在高枝上，由于持续不断地伸颈够向它们喜爱的食物，于是便一个细胞接一个细胞地构造出了长颈鹿的脖子。两栖爬行动物渴望在水面上自由飞翔，于是它们发展出了翅膀，便成了鸟。10对栖生于植物身上的寄生虫所做的实验表明，即便是最低等的生命也会利用精神化学。洛克菲勒学会了雅克·罗卜博士作过的这个实验：为了获得材料，将一些盆栽玫瑰放置在一扇关闭的窗户前。如果听任植物干枯的话，先前没有翅膀的蚜虫就会变成有翅昆虫。经过蜕变，这些虫子离开了植物，飞向窗户，并沿着玻璃向上爬。很明显，当这些小虫子发现它们曾经赖以生息繁衍的植物，再也无法提供它们食物来源时，它们自我拯救的唯一办法，就是长出临时的翅膀远走高飞。结果，它们如愿以偿了。11赤身裸体、凶残野蛮的原始人，蹲坐在阴森的洞穴里啃着骨头，在一个充满敌意的世界里生老病死。无知，造就了他的敌意和他的不幸。“憎恨”和“恐惧”与他形影相随，手中的棍棒是他唯一愿意信赖的。他敌视野兽、森林、湍流、海洋、乌云甚至他的同类伙伴，看到的只有敌人，看不到它们互相之间或者它们跟自己之间存在的任何联结纽带。12现代人天生就奢侈得多。爱，轻摇他的摇篮，萦绕他的青春。当他起身要去拼搏，手里挥舞着的，是铅笔，而不是棍棒。他依赖的，是他的大脑，如今还有他的肌肉。他深深懂得，肉体只是一个有用的仆人，既当不了主人也不能看做平辈。他的同伴和大自然的力量也都绝非他的敌人，而是能赐予他力量的朋友。13从敌意到爱，从恐惧到自信，从物质的争斗到精神的控制——这一系列的巨变，都得益于“理解”的缓慢呈现，得益于他对下面这个问题理解的逐步加深：“宇宙法则”，究竟是值得羡慕的思想，还是恰恰相反？14精神图景直接作用影响脑细胞，反过来，脑细胞又作用于整个生命，这一点早已被华盛顿史密斯学会的埃尔默·盖茨教授证实。实验选择了在某几种色彩占支配地位的畜栏里圈养的一群几内亚猪。解剖结果表明，猪大脑的色彩区域比圈养在其他畜栏里的同类几内亚猪的色彩区域要大。有人对人在不同情绪下的汗水盐分进行过实验分析。一个处在愤怒状态的人所排出的汗，虽然颜色与平时无异，但尝试放一点点在狗的舌头上，狗就会发生中毒现象。15心智还会改变血液的运行，这一点在哈佛大学对躺在跷跷板上的学生所做的实验中得以证实：当让学生想象自己正在竞走时，跷跷板会朝脚的一头下沉，而让他做一道数学题时，平衡板就会朝头的一端下沉。这一系列的实验都充分表明，想法不仅仅能以远超过电流的高强度和高速度在脑间持续不断地闪现，而且，还构建了它借以发挥作用的身体。16显意识的心智活动，让我们了解到自己作为个体的存在，并借以认识我们周边的世界。而潜意识的心智活动，则是储存过往思想的仓库。17注意观察孩子学习弹钢琴的过程，我们可以理解显意识和潜意识的作用。老师教他如何控制自己的手指、如何击键，但练习的最初，控制手指的动作实行起来有些困难。他必须每天反复练习，全神贯注于他的手指，逐渐做出合乎规范的动作。最终，贯注的全部精神成为下意识，手指被潜意识所控制。在他练习的第一个月，很可能是第一年，他只有把自己的显意识集中在手指上才能演奏；但到了后来渐入佳境，他就能一边与人交谈，一边轻松自如地演奏了。正是因为正确动作的观念已经彻底渗透到潜意识中了，潜意识完全可以指挥它们，显意识的作用彰显已经无关大碍。18潜意识非主动型，只是忠实地执行显意识所暗示的东西。这样一种密切的关系，使得显意识的思考尤为重要。19人的血液循环、呼吸、消化、吸收全部都受潜意识控制。潜意识只从显意识那里获得刺激，因此，我们只需改变我们的显意识思考，就能在潜意识中获得相应改变。20我们生活的环境，如同一个深不可测的、可塑的精神物质海洋。这种精神物质永远是活跃、积极的，敏感得无以复加。它能根据精神需求而随物赋形。思想，便是这种物质赖以表达的土壤或母体。21宇宙一直是活跃的。必须要有精神，才能表达生命；没有精神，一切都不复存在。每一个事物的存在，都是这一基本物质的彰显证明，它创造万物，并持续不断地再创造。人的能力，就在于想要让自己成为一个创造者，而绝非被造物。22思考的结果，成就了万物。人能完成看似不可能的任务，正是因为在心底他不承认这件事是不可能的。人们凭借专心致志，遨游在有穷与无穷、有限与无限、有形与无形、有我与无我的空间，并为它们建立起了联系，提供了互相转化的可能。23伟大的音乐家创造出让全世界都为之颤抖的、神圣的狂想曲，伟大的发明家同样通过令世界震惊的创造建立了世界的联系。伟大的作家、伟大的哲学家、伟大的科学家，都获得了这样的和谐，并运用得如此宽广，感动世界。他们数百年前的创作，我们却才开始认识它们所蕴藏的真理。热爱音乐，热爱事业，热爱创造，让他们倾注全力，也促成他们稳妥地探索到了把自己的理想具体化的途径和方法。24因果法则，无处不在，遍及整个宇宙，不停歇地发挥着作用，拥有着至高无上的地位；此为因，彼为果，互为补充，决不能独立运转。大自然一直致力于建立一个完美的平衡。这就是所谓的宇宙法则，是永远活跃的。万物努力奋斗，就是为了求得宇宙的和谐。这一规律贯穿整个宇宙运动的始终。太阳、月亮、星星，和谐地守候着它们各自的位置，在自己的轨道上运行，在某时某地出现，天文学家正是借助这一精确的规律，才能够告诉我们：在千年那么漫长的时间里，星星会在哪个不同的位置出现。因果法则，正是科学家预测和探讨的前提和基础。这个法则，同样贯通于人的领域。当人们说到幸运、机遇、偶然和灾祸，想一想，其中任何一种情况难道不都是可能的吗？宇宙是不是一个单位？科学推论：如果是，而且，如果在其中一个部分存在规律和秩序的话，那么，它必定要扩展到其他所有的部分。25相像导致存在的每一层面上的相像，当人们带着暧昧的倾向相信这一点时，他们拒绝在他们所牵涉到的地方对之给予任何考量。追根溯源于以下这个事实：迄今为止，人并没有认识到如何让跟他不同的经历相关联的某些“因”动起来。26这种工作假说在几年前才被提出，应用在人的身上，我们不难归结出，宇宙的目标就是和谐，意味着万物之间平衡所能达到的完美状态。27我们有一个思想层面——是让动物做出响应的作用与反作用的所谓的动物层面，但人对此一无所知。我们还有几乎是无限的显意识的思想层面，人可以对之做出响应。在这一层面上，我们拥有了诸如无知、聪明、贫穷、富有、病弱、健康等众多足够丰富的想法。思想层面的数量是不胜枚举的，关键在于，当我们停留在某个明确的层面上思考时，我们就是立足于这个层面对思想做出响应，而反作用的效果在我们的环境中是显而易见的。28以一个正在财富的思想层面上思考的人为例吧。他被一种观念激发的结果就是成功，不可能有别的结果。他正在成功的层面上思考，他只接收跟成功相协调的思想，任何别的信息都无法抵达他的意识，因此，他对这些信息一无所知；事实上，他的触角进入了宇宙精神，并与他的计划和雄心赖以实现的观念建立起了联系。29此刻，你不妨就地坐下，耳边放一只扩音器，听最美妙的音乐，或是一篇演讲，或是最新的市场报告。除了来自音乐的愉悦和从演讲或市场报告中所撷取到的信息之外，还显示了些什么呢？30它首先显示，必定存在某种充分净化了的物质把这些振动携带到世界的每个角落。这种物质必定充分净化了，足以穿透人类所知的每一种其他物质。这些振动必定穿透了各种树木、砖块或石头，穿越了江河、山脉、地上、地下，纵横天地万物，在纵横的时空里，时间和空间早已失去意义。在匹兹堡或任何其他别的地方的广播里，正在播放的一支转瞬即逝的乐曲，只要有了设备，你都能亲耳听到它，如同在同一间屋子里听到的一样清晰。这表明，这些振动的传播是向四面八方，不论你身在何处，只要有耳朵，就能听到。31如果真的存在这样一种纯净的物质，能够携带人的声音向四面八方发送，那么，同一种物质也将会同样能够确凿无疑地携带思想，这绝对可能！我们该如何确信呢？实验！这是检验想法、确认真理的唯一方式。你不妨按照程序，亲手一试。32首先，就地坐下。选择一个自己非常熟悉的题目进行思考，沉静下来，一连串的想法就会接踵而至。一个想法会暗示另一个想法。你很快会觉得不可思议：自己只是这些想法彼此彰显贯通的通道。你难以置信，自己对于这个题目的认知居然会这么多，绝对超乎想象！你不知道，自己可以为它们捡拾出这样美丽的言辞，想法的诞生根本不费吹灰之力。你质疑：它们究竟自何而来？所有智慧、所有力量、所有理解的源泉，在哪里？你！你就是所有知识的源泉。因为每个曾经诞生过的想法不会消失，依然存在，准备并等待着某个契机，让它得以表达。正因为如此，你能够触碰到从前每位圣贤、每位艺术家、每位金融家、每位产业领袖的思想，因为思想是不会消失的。33如果你的实验不幸失败，那就再尝试一次吧。大多数人在做事的时候都难以一次性成功。就在我们第一次要站起来行走时，也并不成功。如果要再次尝试，不要忘记，大脑是客观心智的器官，它通过神经系统跟客观世界相联系，这一神经系统通过某种感官与客观世界联系起来。这就是视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉。思想这种东西，我们既看不到也听不到，不能尝也不能嗅，无法触摸。当然，我们尝试接收思想时，这五种感觉都会失去意义。因为，思想属于精神范畴，无法凭借任何物质到达我们身上。那么，我们要同时放松精神和身体，发出求助信号，并等待结果。实验能否成功完全取决于我们的接受能力。34在谈到这种物质的时候，东方的科学家们倾向于用“气”这个词。“我们在其中生活、运动，并表现出我们的行为举止。”它渗透万物，无处不在，是一切活动之源。科学家们喜欢使用“气”这个字，因为它意味着能够被测量，对于机械的科学家而言，无法被测量的事物都无法存在。但谁又能测量电子呢？35相对于原子的直径来说，电子的直径，打个比方来说，就像我们的地球直径相对于其环绕太阳运行的轨道直径一样。确切地说，经科学测定，一个电子是一个氢原子质量的一万八千分之一。由此看来，物质能够精细的程度，远远超出人脑所能计算的范围。电子等微粒构造物质的过程，是一个具体化智力能量的无意识过程。36众所周知，食物、水和空气这几个基本元素是维持生命所必需的。但确实还存在某种更基本的东西。我们的每一次呼吸，让空气充满了我们肺部，还让“气场能量”填充我们的身体。即使最简单的生命呼吸，也充满了心智和灵魂所需要的每一种必需品。这种赋予灵魂的生命，比空气、食物和水更加必不可少。没有食物，一个人也可以生存40天；没有水，能生存3天；即使没有空气也能坚持几分钟。古老的东方学说认为，一旦失去人体赖以运行的“气”，是一秒钟也坚持不了的。“气”是生命的主要本质，包括所有的生命本质。呼吸的过程不仅为身体的构建提供了食物，而且也为心智和灵魂提供了养分。因和果在思想的领域如同在肉眼所能见到的物质世界中一样，关系稳定，绝不偏移。精神是一位高明的织女，同时编织出内在性格和外部环境的衣袍。——詹姆斯·艾伦第2课仅仅因为思想，一切都将不同1有源就有流，源远才能流长。而普遍的理念一旦离开它的源头，就以物质的形式呈现，变得具体化了；它反过来又以这种物质形式作为载体回到它的源头。被电磁所激活的无机生命，是智能自下向上朝着它的普遍源头回归的第一步。普遍能量是具有智能的，物质正是在这一不由自主的过程中逐步形成的，这是大自然的智能过程，是大自然为了其特殊目的而把自己的智能个体化的结果。2生命与意识的基础就潜藏在原子的后面，可以在普遍存在的“气”中找到它。“气”中的心智，跟血肉之躯中的心智一样自然。它可以被理解为一种超物质，没有物质形态，充斥于一切空间，把那些聚合了动力的、被称做“世界”的微粒携带在它无际无涯、悸动颤栗的胸膛里。它赋予终极精神原则以形体，联合力量与能量作为源头，人类所感知的一切现象——物质的、精神的和属灵的，都源于这些力量与能量。除了能量与运动的功能，“气”还有一些与生俱来的属性，环境合适的话，能浮现出其他现象，包括生命、心智，或者可能存在于实体中的其他任何东西。3那些极其微小的会变成人的物质微粒——细胞，其中就不乏心智的征兆和萌芽。我们可以推论：也许心智的元素就存在于那些在细胞中找到的化学元素之中。4矿物质原子彼此互相吸引，形成聚合或团块。这种彼此吸引的力量被称做“化学亲合性”。正原子总是吸引负原子，它们彼此间的磁力关系导致原子的化合。一旦没有更大的正极力量使它们分离，化合就不会终止。两个或两个以上的原子化合形成分子，因此，原子被定义为“能维持其自身特性的物质的最小粒子”。一个水分子就是一2个氢原子与两个氧原子的化合（HO）。5大自然在构造一棵植物的时候，与之合作的不是原子，而是胶质细胞，因为大自然构造作为实体的细胞，正如同它构造赖以形成矿物质的、作为实体的原子和分子一样。植物细胞（胶质）有力量从土壤、空气和水中汲取它生长所需要的能量。因此，它汲取矿物生命并支配它。6当植物物质精炼到能够接受更多普遍智力能量时，动物生命就出现了。如今，植物细胞变得如此可塑，以至于它们有了个体意识的能力，还拥有了那妙不可言的磁力。它从矿物生命和植物生命中汲取生命力，并加以支配。7身体是细胞的聚合，倾向于把这些细胞组织成细胞群落的精神上的磁力赋予它以生命活力，协同组成身体的细胞群，操纵身体这个有意识的实体，使之能够把自己从一个地方带到另一个地方。8原子与分子以及它们的能量，如今都服从于细胞的利益。每个细胞都是一个活生生的、有意识的实体，能够选择自己的食物、抵抗进攻、繁殖后代。9一个普通人的身体，大约有26万亿个细胞，组成大脑与脊髓的细胞大约就有20亿个。每个细胞其实都拥有其个体意识、直觉和意志，每一个联合起来的细胞群也都有其集体意识、直觉和意志，推及到每一组协同工作的细胞群也是如此，直至整个身体有一个中枢大脑，所有细胞群之间的大协作就发生于此。10生物起源规律证明：每种脊椎动物，跟其他动物一样，都是由一个单细胞进化而来。人这个生物体，最初也是由一个受精卵构成。母亲和父亲通过卵子和精子分别把个人特征遗传给下一代。就像身体特征的遗传一样，这种遗传渗透到了最精细的精神特征。遗传物质究竟是什么呢？这种我们随处能找到的、作为生命奇迹的物质基础的神秘物质到底是什么呢？生物学家证实，有机生命的物质基础就是遗传物质。确切地说，它是一种化合物，能独立完成各种生命过程。就其最简单的形态而言，活细胞只是一个柔软的遗传物质球，内含一个稳定的核子。一旦受精，就会进行分裂繁殖，形成一个具有多个特殊细胞的群落或群体。11这些细胞群不断分化，通过特定过程，发展出那些组成不同器官的生物组织。那些已经得到发展的多细胞组成的生物体，包括人以及所有高等动物，都无异于一个社会或公民群体，其内在的众多单个个体的发展方向均不同，但最初都不过是拥有共同结构的简单细胞。12巴特勒博士在《如何实施精神治疗》一文中指出，以细胞的形式开始，诞生了地球上的所有生命，细胞组成躯体，心智赋予它生命。在开始以及后来很长的时间里，这种赋予生命的心智被我们称做“潜意识”。但随着形态越来越复杂，并产生了感官，心智便分化出了一个附加物，形成另一部分，我们称之为“显意识”。所有生物在最初都只有一个引导者，在所有事情上它们都必须遵循这个引导者。然而，后来成为心智附加物的那种东西给生物提供了新的选择。这就形成了所谓的“自由意志”。13智能被赋予到每个细胞，帮助自己完成复杂的劳动，如同一个奇迹。在涉及精神化学的奇迹时，我们必须在心底牢记这个事实：细胞是人的基础。14众多活生生的个人组成了一个民族，众多活生生的细胞组成了我们的身体。同在一个国家，公民在田野、森林、矿山和工厂从事不同的生产；一样从事流通，有人在运输线上，有人在仓库里，也有人在商店或者是银行里；在立法院里，有人在法官席上或行政长官的职位上从事管理；有人从事保护工作，职业分别是军人、水手、医生、教师和传教士。身体构造亦然：有些细胞从事生产，譬如嘴、胃、肠、肺，给身体提供食物、水和空气；有些细胞从事供应分发和废物排除，譬如心脏、血液、淋巴、肺、肝、肾、皮肤；有些细胞从事公共管理，譬如大脑、脊髓、神经；有些细胞则忙于保护，譬如白血球、皮肤、骨头、肌肉；还有些细胞则担负着物种繁殖的功能。15一个国家的活力和福祉，归根结底要依赖于其公民的活力、效率与协作，身体的健康与生命力，也依赖于其无数细胞的活力、效率与协作。16我们已经知道，细胞为了实现特殊的功能而被聚合成系统和群组，对于身体的生命与表达，这些功能都是不可或缺的，正如器官与组织所发挥的功能。只有几个部分为着生物体的总目标，和谐共处、互相尊重、统一行动，才会有健康与效率。当因为任何原因而发生不和谐时，疾病便会接踵而至，让安逸与和谐消失得无影无踪。17在大脑和神经系统中，细胞根据它们需要实现的特殊功能而聚合起来共同行动。我们的视觉、味觉、嗅觉、触觉和听觉正是以这种方式发挥作用。也正是以这样的方式，我们才得以回忆过去，拥有记忆力，以及其他种种。18假如精神和身体的状态都很好，就在于这些不同的神经细胞群彼此之间完美配合、通力协作，情况与病态时迥异。在正常状态下，正如我们作为细胞系统一样，自我控制所有这些个体细胞和细胞群，协调合作、统一行动。19疾病预兆了器官的分散行动。某些系统或群组由数量巨大的微小细胞组成，一旦开始特立独行，就会变得彼此间不和谐，由此颠覆整个生物体的步调。单个器官或系统也因此放弃跟身体其他部分的同调合拍，给身体造成严重损害。疾病由此产生。20在任何联合中，行动的效率与和谐都取决于其中枢管理机构所具备的力量和信心；一旦维持这些的条件失败，那么，随之而来的将是冲突与混乱。21在《细胞智能》一文中，内尔斯·奎里清楚地表达了这样一种观点：“人的智能就是他的大脑细胞所拥有的智能。如果说人是有智力的，他依靠自己的聪明才智，结合并安排物质和力量，以完成像房屋与铁路这样的建筑。那么，当细胞指挥大自然的力量实现了我们在植物和动物中所看到的那些建筑时，为什么不能说细胞也是有智力的呢？细胞并不是在任何化学或机械的外力下被迫行动的，它根据自己的意志和判断而采取行动，是一个独立的、活生生的动物。”柏格森在他的《创造进化论》一文中从物质和生命中似乎看到了一种创造性的能量。如果我们站在远处注视一幢摩天大楼逐渐升起，我们就会说，在它的背后必定有某种创造性的能量在推动这幢建筑，而且，如果我们没有近到足以看见正在干活的建筑工人的话，我们一定会认为是某种创造性的能量催生了这幢摩天大楼，除此之外不会有别的想法。22细胞其实就是一种动物，是高度组织化和专门化的动物。就以一种被称为“阿米巴”的单细胞动物为例，它没有组织器官可以制造淀粉，遇到紧急情况时，总是携带一种建筑材料给自己裹上一层盔甲以保命。还有一些细胞则携带一种被称做“色素胞”的组织，借助日光从泥土、空气和水里的天然物质中制造养分。从这些事实里，我们可以知道：细胞属于一种高度组织化、专门化的个体，以生命的观点来看，生命物质和力的原理都一样，一块石头从山上滚下跟一辆汽车在平坦的公路上移动也一样。一个是在地心引力下被迫运动，一个则是依靠引导它的智能在运动。生命（像植物和动物）的建筑，建造的物质取自泥土、空气和水，正如人类所建造的建筑（像铁路和摩天大楼）一样，这个事实让我们清楚地看到，细胞也是一种有智力的生命。23如果说细胞也像人一样经历过社会组织与进化的过程，那么，它其实就是像人一样有智力的生命。你是否想过：当身体表面有损伤或被擦伤时会发生什么呢？白细胞或者所谓的白血球就会成千上万地牺牲自己，以保住身体，这是必需的。它们在身体中完全自由地生活。不跟随血液随波逐流（除非是在忙乱中被带到某个地方），而是作为独立生命到处走动，留心仔细不出错。一旦发生擦伤或割破身体表皮的事情，它们立刻就会得到信息，前赴后继赶赴现场，指挥修复工作，如有必要，它们还会改变自己的职业，以承担不同的工作，为把组织凝固在一起而制造结缔组织。几乎在每一个裂口上（无论是擦破的还是被割开的），都有不计其数的白血球在修复和愈合伤口的工作中英勇献身。一本生理学的教科书曾简明扼要地提及这种情形：“当表皮受伤时，白细胞会在表皮上形成新的组织，同时，上皮细胞则从伤口边缘开始蔓延，停止生长，直到完成愈合。”24原来，身体中并不存在什么特殊中心进行智力活动。每个细胞几乎都相当于一个智力中心，不论它在什么地方，也不论我们在哪里找到它，它都清楚自己的职责。在细胞这个国度里的每个公民，都是一个独立的智力存在，全体细胞公民为了全民福祉共同工作。个体可以为大家的普遍福祉而牺牲性命，这样的结果，我们在其他任何地方都无法找到，也不可能以任何其他方式来获得，更不可能以代价更小的个人牺牲来获得，它对于社会生存是必不可少的。个体可以为了共同利益而作出牺牲，这样的原则被普遍认定，无可撼动，是属于大家的共同责任，赋予给每一个个体，在这种默认下，它们置自己的个人安危于一旁，尽心履行属于自己的工作职责。爱迪生先生说：我相信，我们的身体是由无数个生命单位组成的。我们的身体，本身并不是生命体或某个生命单位。我们用轮船“毛里塔尼亚”号做个例子吧。毛里塔尼亚号本身并不是个有生命的东西，船上的人才是活的。比方说，如果它在岸边沉没了，人都逃走了，当人们离开这艘船的时候，只不过意味着“生命单位”离开了船。同样，一个人并不因为他的身体被埋葬了就死掉了，而只是生命的本原，换句话说，就是“生命单位”，离开了他的身体。属于生命的每一样东西依然活着，不可能被消灭。属于生命的每一样东西依然服从于动物生命的规律。我们有无数的细胞，正是这些细胞中的栖息者，那些其自身已经超出了显微镜所能看见的范围的栖息者，赋予了我们的身体以生命。换一种方式说吧，我相信，我所说的这些生命单位，为了造出一个人，而把它们自己数百万数百万地组合在一起。我们太过轻率地得出这样的假设：我们每一个人本身都是一个单位。因为这一点（我深信这是错的），所以我们假定：这个单位就是人（这是我们能看到的），并忽视了真正的生命单位的存在。而真正的生命单位是我们看不见的，哪怕通过高倍显微镜。今天，没有人能为“生命”的开始和结束设定界线。即使在晶体的构造中，我们也能看到明确有序的工作流程。某些分解总会形成一种特殊的没有变异的结晶。在矿物与植物中发挥作用的这些生命实体，并非不可能在我们所谓的“动物”世界里一样发挥作用。25由此，我们应该已经对化学家们的实验室，以及他们的交流体系多少有几分认识了。26那么，他们的产品究竟如何呢？这是一个很现实的时代，甚至可以说是一个商业主义时代。一旦化学家们生产出的产品不具备任何价值，无法产生经济效益，对于我们来说，根本就不值一提。值得庆幸的是，在这个例子中化学家们所生产出的商品是人类迄今为止所有的商品中经济价值最高的。27这是一种全世界都梦寐以求的东西，在任何地方和任何时间都能实现；绝非一笔呆滞资产，恰恰相反，它的价值举世认可。28它就是思想。统辖整个世界，统辖每个政府、每家银行、每项产业、每个人以及每样东西。一切都因为思想而变得大为不同。人，因为思考问题而走到现在；人与人之间、民族与民族之间，之所以不同，说到底，也是因为他们思考问题的方式不同，如此而已。29那么，思想到底是什么呢？它是每个思想个体所拥有的化学实验室的产品，是盛开的繁花，是复合的智能，是之前所有思考过程的结果，是饱满的硕果，包含着个体奉献的所有果实中最好的结晶。30没有任何一种物质，也不会有人愿意为了世界上最名贵的黄金而放弃自己的思想。因为思想的价值无可企及。它不是物质的，属于精神范畴。31这就说明了思想具有令人叹为观止的价值的真正原因。思想是精神活动，也是精神所拥有的唯一活动。精神，是宇宙的创造性法则，因为，部分与整体的差别只在程度上，种类与品质上是一样的，所以，思想必定也是创造性的。32如同其他自然现象一样，振动是思想赖以保存的普遍原理。每一个想法导致振动，以这种形式一个接一个地扩张并减弱，好比一颗石头扔进水池所激起的波浪一般。来自其他想法的振动波有时会阻遏它，或者在逐渐虚弱中消失。33神经系统就是人体中思想的联络器官。脑脊髓神经系统是显意识心智的电话系统，是从大脑到每个身体部位（尤其是终端）的非常完善的线路系统，好比一个情报局。34交感神经系统则是潜意识心智的系统。其功能是：充当摆轮的角色，维持身体的平衡，防止脑脊髓神经系统过头或不足的行为。它直接受情绪的影响，恐惧、愤怒、嫉妒或憎恨，诸如此类的情绪很容易让身体的自动调节功能运转失调，从而颠覆一些身体功能，比如：消化、血液循环、一般营养供给等等。35以上所提及的恐惧、愤怒、憎恨等负面情绪会引起“神经质”以及身体不适、健康状况不佳等令人不快的体验。36因此，要充分发挥交感神经系统的功能，以此来维护身体正常、健康的运转状态，补偿由于自然耗损（包括情绪和身体）所带来的损耗。所以，我们的情绪状态如何至关重要：正面情绪富有建设性，而负面情绪则带有破坏性。那么，你还愿意为了一些小事而耿耿于怀、斤斤计较吗？那对我们的身体、我们的生活、我们的工作不但于事无补，还会带来负面效果。第3课完美人生的伟大规律——引力法则1宇宙广袤无垠，所包含的物质千般万种。其中有一种力量能够扫荡无穷时空、穿越来世今生，这股神奇的力量就是精神化学。它是由我们看不到却能感觉得到的意识、精神等汇成的不息川流；它拥抱过去，并把过去和无限扩展的未来联系起来；它是一种相关的作用、原因和结果携手并进的运动。在这里，规律与规律相榫接，所有的规律都是服侍于这一伟大创造的永远顺从的仆人。2这种力量是永恒的，没有始点，也没有终点，向前追溯，它的历史超过了最远的行星；往后展望，再经历几个世纪它也依旧存在。它见证着万事万物的产生、发展与灭亡，并把它的记忆告诉我们。它使繁花结出果实，它赋予蜂蜜以香甜，它度量天体的无穷；它潜藏在火花中、钻石中，潜藏在紫晶中、葡萄中；它无踪可寻，却又无处不在，它的足迹遍布每一个角落。3它是完美的公正、完美的联合、完美的和谐以及完美的真理的源头；而它坚持不懈的努力则带来完美的平衡、完美的成长及完美的理解。完美的公正，因为它给予付出以平等的回报。完美的联合，因为它的目标始终如一。完美的和谐，因为它让所有的规律和睦相处。完美的真理，因为它是天地万物的真理之母。完美的平衡，因为它度量准确。完美的成长，因为它就是一种自然成长。完美的理解，因为它解答了生活中的所有难题。4世界是运动的，这是永恒的规律，运动的真谛也潜藏在这一规律之中。因为只有通过运动，以及不断的变化，这一规律才能得以实现；只有当它不运动的时候，它才不再是规律。但是，运动是绝对的，静止是相对的，没有绝对的静止，所以这一规律也不可能停止。5无论在黑暗的寂静中和光明的喧嚣中，还是在作用的动乱中与反作用的痛苦中，这一规律的唯一目标是不可改变的。它一往无前，永不停止，去实现它的伟大目标——完美的和谐。6当把目光投向那些在溪谷中奋发向上，竭尽全力挣脱黑暗伸向光明的植物的时候，我们看到了、感受到了它的强烈渴望。尽管沐浴着同样的雨水，呼吸着同样的空气，然而所有的物种都在维护它们自己的特性：玫瑰永远是玫瑰，永远不同于紫罗兰，而紫罗兰也永远不会变成玫瑰；把橡子埋进土地，春暖花开时会有橡树的幼苗破土而出，而决不会是柳树或任何别的树，这是它们的特性使然。所有植物都扎根于同样的土壤，却有的纤弱，有的强壮；所有花蕾绽放在同样的阳光下，它们结出的果实却有的苦，有的甜；有些植物张牙舞爪令人厌恶，另一些植物却芳香扑鼻、美丽动人。由此可见，所有植物都是通过它们自己的根，从同样的土壤中，汲取那些让它们保持自己独特性的元素。植物中的这一伟大的生命法则，这种历久弥坚的强烈愿望，这种使它们不惜一切去彰显、去成长、去实现自己特性的隐秘力量，就是隐藏在至高权威中的“引力法则”，它没有发布任何指令，却无形中让每一个个体忠实于自己的特殊天性。或许有的个体试图改变这一法则，然而这些愿望的本性，并没有阻止这一法则发挥作用的力量，因为它的功能就是给成熟的果实带来苦，带来甜。7在矿物世界里，它就是岩石、沙粒和黏土中的内聚力。它是花岗岩中的力，是大理石中的美，是蓝宝石中的火花，是红宝石中的鲜血。当它在我们身边的事物中发挥作用时，我们很容易发现它；当它在我们的心智中发挥作用时，它那看不见的力量却更强大。8“引力法则”既非善，亦非恶，它超越道德的范畴，无法用道德的标准去衡量。它是一个中立的法则，它的结果总是与个体的愿望密切相关。引力法则的中立及其作用，我们可以在植物嫁接中找到例证。把苹果树胚芽嫁接到桑橙树上，等到结出果实的时候我们就会发现，同一棵树上一起生长着能吃的和不能吃的果实（译注：桑橙是一种不可食用的水果）；换句话说，健康的和不健康的果实都被同样的树液所滋养并使之成熟。9倘若把这个例证应用于我们自己身上，我们会发现，苹果与桑橙代表我们不同的愿望，而树液代表这一“成长法则”。正如树液使不同种类的果实成熟一样，这一法则也使我们的不同愿望得以实现。不管它们健康也好，不健康也罢，对这一法则来说都无区别，因为它在生命中的位置，就是遵循我们所拥有的愿望，以及这些愿望的特性、作用和目的，让我们的心智实现一个显意识的结果。我们每个人都选择适合于自己的成长线，有多少个体，就有多少成长线；而且，尽管没有两条完全相同的成长线，但我们当中的许多人却是沿着相似的轨迹运动。这些成长线由过去的、现在的和未来的愿望连接而成，并在不断形成的“现在”中彰显。它指明了我们生命的路线，我们将沿着它前进。10当这一法则作用于我们自身，我们则看到了它更为复杂、更为宏观的一面，简单心智对此完全无法理解。它在一个更大的领域中唤醒我们全新的力量，换句话说，就是更多的诚实、更强的理解力，以及更深刻的洞察力。11一个更真实的真理正向我们逼近，因此我们要懂得：真实就潜藏在行动之中，而不是行动之外。要生存，就要意识到这些规则在我们身上所发挥的作用。正如植物的真实，就是植物中隐藏的强烈渴望，而不是我们所看到的外部形态。12我们自身的知识，我们通过自己的活动加以灵活运用；外来的知识，我们一样可以通过他人的行动来获取；二者一起使我们的智力得以发展。慢慢地，我们就成为一个被赋予个性的单位，形成了独一无二的自我。13当我们摆脱蒙昧，获得促使我们生长发育的智性力量，进入不断变迁的自觉意识中时，我们就开始学着去探寻事物的来龙去脉。在探索过程中，我们认为自己是有独创见解的，而事实上，此时的我们只是过去历代部落生活和国家生活所积聚起来的信仰、观念和事实的学生。14我们经常被一种恐惧而无常的状态包围着，而战胜它的唯一武器是贯穿所有规律的不变一致性，这是我们必须认识的事实核心。在我们成为自己的主人（或环境的主人）之前，我们必须利用这一事实。成长法则是集体成熟的结果，因为它的一项最主要的功能就是“作用于那些我们让它对之发挥作用的东西”。15正如因果相循，先有“因”后有“果”一样，思想也先于行动，并预先决定了行动。每个人都必须有意识地、自觉地利用这一法则，我们不能不利用它，只能选择如何利用它。16在我们从原始人进化成为有意识的人的过程中，从表面上看经历了三个阶段。首先，我们的成长，经历了野蛮的或无意识的状态；其次，我们的成长，经历了意识发育的智性状态；最后，我们的成长，进入了认知意识的有意识状态。17众所周知，植物球茎在长出新芽之前必须先长出根，而它在阳光下绽放花苞之前必须先长出新芽。这一规律在我们人类的身上也同样起作用，在我们能够从原始状态（或类似球茎的动物状态）向意识发育的智性状态进化之前，我们也必须先长出根（我们的根就是我们的思想）；同样在我们能够从意识发育的纯智性状态进化到认知意识的有意识状态之前，我们必须长出根（此时我们的根就是包含理性因素的思维）。如果违背这一规则，我们将永远只是规律的创造物，而不是规律的主人。18像植物必须繁花盛开一样，我们也必须个性化。换言之，我们必须释放出一个完整生命所具有的、不断向四周辐射的美，必须坚持向自己、向他人表明：我们是一个力量单位，是独立的个体，是那些支配并控制我们成长的规律的主人。每个人体内都蕴藏着这种规律作用的力量，这一力量通过我们自己而付诸行动。正是通过这种方式，我们开始掌握规律，并通过我们对其作用的有意认知而产生结果。19生命严格服从于规律，我们是自己生命的有意识或无意识的化学家。当我们感受到生命真谛的时候，我们就会发现，它是由一系列化学作用所组成的。当我们吸入氧气的时候，化学作用就发生在我们的血液里；当我们摄入食物和水的时候，化学作用就发生在我们的消化器官内；当我们思考的时候，化学作用既发生在我们的心智中，也发生在我们的身体内；即使被宣布“死亡”的变化中，化学作用也同样发生，并开始分解人的肌体。所以，我们发现，生老病死、运动、思考都是化学作用。生命是符合规律的，我们的一切活动都必须遵循规律。20生命是一个井然有序的进步过程，受到“引力法则”的控制。我们的成长同样也要经历三个表面上看起来不同的阶段。在第一阶段，我们是规律的创造物；在第二阶段，我们是无意识的规律的利用者；在第三阶段，我们是显意识的意识力量的利用者。如果我们坚持仅仅利用第一阶段的规律，那我们就会成为这些规律的奴隶；如果我们只满足于第二阶段的规律和成长，我们就决不会意识到更大的进步。在第三阶段，我们唤醒了自己对第一和第二阶段的规律的意识能力，完全意识到了第三阶段的规律。21当我们抱有负面思想的时候，便引发了破坏性的有害化学反应，使我们的感受力变得迟钝，使我们的神经作用减弱，导致心智和身体都变得消极，容易受很多疾病的侵袭。另一方面，如果我们抱有正面的思想，便引发了建设性的、健康的化学反应，促使心智和身体变得可以抵御不和谐思想所带来的很多疾病的侵袭。如果我们思考痛苦，我们就会得到痛苦；如果我们思考成功，我们就会得到成功。当我们抱有破坏性思想的时候，我们就引发了阻止消化的化学作用，它反过来又刺激身体的其他器官，并作用于心智，导致疾病和不适。当我们烦恼的时候，我们就搅动了痛苦的化学作用的污水池，给心智和身体带来可怕的破坏。反之，如果我们抱有建设性的思想，就会给我们带来健康。22这些分析足以向我们证明：生命，主要是化学作用，而心智，则是思想的化学实验室，我们都是精神实验室里的化学家，那里的一切都是为我们而准备的，其产生的结果将取决于我们所使用的物质。换句话说，我们所抱有的思想的性质决定了我们所遭遇的境遇。我们在生命中播种什么，我们就会从生命中收获什么，既不会多，也不会少。23当我们真正理解生命力的时候，就会发现，生命力不是机遇问题，不是信念问题，不是国籍问题，不是社会地位问题，不是财富问题，不是权力问题，在个体成长的过程中，所有这些问题都将占有一席之地，但不起决定作用。我们最后必定会认识到：作为服从自然规律的结果，我们得到的只有“和谐”。24规律的这种严格的精确性和稳定性，是我们最大的资产，当我们意识到这一有效力量，并明智地加以利用的时候，就是我们发现能让我们获得自由的真理的时候。25近年来，在科学上取得了如此巨大的发现，展现了如此浩瀚的资源，揭示了如此巨大的可能性以及如此不为人知的力量，致使科学家们越来越不敢断言某些已经确立的理论颠扑不破，永远正确，也不敢声称某些理论荒诞不经、绝无可能。一种新的文明正在诞生。陈规陋习、僵化教条、冷酷残暴已经成为过去；取而代之的是开阔的视野、坚定的信念、服务的意识。人类正逐步从传统的镣铐中挣脱出来，军国主义与唯心主义的渣滓渐次涤净，思想获得了解放，真理以它的全貌展现在惊讶不已的人们面前。26尽管在人类历史上已经创造了无数奇迹，对于心智法则（它意味着精神的法则）所带来的惊喜，我们还仅仅是惊鸿一瞥。这种新发现的力量对我们来说至关重要，我们刚刚在一个微不足道的程度上开始认识到它的存在。它能给遵从它的人带来成功，这一点开始被数以千计的人所理解，所践行。更多的奇迹正在诞生。27现在，整个世界正处于觉醒的前夜，将迎来焕然一新的力量和意识，这是一种来自于我们内心的全新力量，是对我们内心的全新认识。上个世纪见证了人类历史上最辉煌的物质进步，而这个世纪，将给人类的精神和心灵带来更为伟大的进步。思想比所有的言辞更深刻，感受比所有的思想更深刻，一个人决不可能把自己尚未学会的东西教给别人。——哈奈尔第4课心智：一切行动赖以产生的中心1历史、环境、和谐、机遇、成功以及任何别的东西都是被行动创造出来的；而无论是有意识的行为还是无意识的行动，都是由思想产生的；而思想又不是凭空产生的，思想是心智的产物。因此有一点就变得很明显了，这就是：心智是一切行动赖以产生的创造性中心。2我们当前的世界是一个商业世界，这个商业世界刚被构建出来就受到了许多内在规律的控制，这些规律不可能被与它旗鼓相当的任何力量所中止或废除。但有一点是不证自明的：高层面上的规律可以压倒低层面上的规律。就如同树的生命力导致树液上升，地心引力规律并不能将它下降，而是被它所战胜。3博物学家耗费了大量时间用来观察可视现象，在他的大脑中负责观察的那一部分不断积累着相关知识。结果，在认识自己所看见的事物上，他就变得比未观察过这一现象的朋友内行得多、熟练得多。他只要随便扫上一眼，就能掌握大量的细节。他有意识地在观察方面扩大自己的脑力，通过训练他的大脑才达到了这样的程度。由此，我们得出了这样的结论：一个人从观察中所学到的知识远远多于未进行观察的同伴。反过来，一个人如果不行动、不工作，就会使他原本精细的思维变得越来越迟钝、越来越僵化，直到他的整个生命变得贫瘠而荒芜。4我们的愿望是思想的种子，在合适的条件下能够发芽生长、开花结果。我们每天都在播撒这样的种子，收获的又是什么呢？每一个今天，都是过去思考的结果，将来又会是现在思考的结果。我们通过自己创立或抱持的思想，创造着我们自己的品格、个性和环境。“引力法则”也同样存在于精神世界，跟原子引力并无二致。我们的思想也在找寻它自己的同伴，吸引着与自己相协调的精神流。每一种思想都可以变得很具体，精神流像电流、磁流和热流一样真实。5心智的巨大潜力，是通过持续不断的练习开发出来的。其活动的每一种形式，都通过实践而变得更完美。为发展心智而进行的练习，显示出各种各样的动机。它们包括理解力的发展、情操的培养、想象力的活跃、直觉力的舒展（对于直觉力，无需进行激励或禁止，只需让它自由发挥）。6此外，心智的力量，还需要通过道德品质的培养来发展。塞涅卡说：“最伟大的人，是以坚定的决心作出正确选择的人。”那么，伟大的心智力量，取决于它的道德践行，因此需要让每一次有意识的精神努力都能达到相应的道德目标。一种发展了的道德意识，都能够增强行动的力量及其连续性。因此，均衡发展的品格，需要以良好的身体健康、精神健康和道德健康为基础，这些因素联合起来形成了强大的力量并最终通向成功。7我们发现，大自然不断在万物之中寻求和谐，不断试图在每一种冲突、每一种创伤、每一种困境之间创造出和谐的环境。思想的和谐是大自然开始创造物质条件的和谐环境必不可少的条件。8如果我们理解了心智是伟大的创造性力量，那么一切就皆有可能。恰恰由于愿望是一种如此强大的创造性能量，因此我们要在生活和命运中培养、控制、引导我们的愿望，使它为我所用。拥有强大精神力量的人们，支配着他们身边的那些人；他们的影响力，不论远近都能感觉到，甚至能够支配那些与他们相距遥远的人。那些支配他人的强者，都是拥有伟大心智这种超强力量的人。他们让别人“想要”与他们保持一致，从而确保了他们的领导地位，也保证了他们的愿望得以实现。就这样，强者的愿望可以对其他人的心智发挥强有力的影响，引导这些人按照强者所制定的路线行动。9如果不发掘自身的内在力量，任何人都是软弱无力的。只有充分发挥自身的智力和道德征服力的人，才会表现出过人的权威。这一真理正是当今这个极度匮乏的世界所渴望的。每个人的身上都有一种与生俱来的神圣潜力，每个人都拥有智力，也拥有道德，只不过有的明显可察，有的正在沉睡。10我们每天都要经历一次日出、一次日落，尽管我们知道这只是运动的表象。虽然我们感觉自己脚下的地球是静止不动的，但我们清楚地知道它在飞速地旋转。因而我们说，世上不存在静止，静止存在于我们的心智。我们总把钟说成是“发声体”，然而我们都知道，所有的钟之所以能发声是因为空气中产生了振动。当这些振动达到了每秒20次的频率时，就产生了我们通过听觉能感知到的声音，直到频率为每秒20000次的振动，我们都能听得到。当频率超过这个数字的时候，一切复归于寂静。由此我们得出这样的推断：发出声音的并不是钟，声音就在我们的心智里。11我们感到阳光刺目，看到太阳“发光”，然而我们知道，它只是放射出能量，这种能量可以在宇宙中产生频率为每秒390万亿次的振动，引起人们所说的“光波”。当振动的频率减少到每秒390万亿次以下的时候，它让我们感觉不到光了，我们只能感受到热。于是我们知道，我们所说的光，只不过是一种运动方式，唯一存在的“光”，是这些波在我们的心智中所引发的感觉。当振动的频率改变的时候，光的颜色就产生了变化，颜色的每一次改变，都是由于振动的频率或速度的改变所引起的。所以，尽管我们说玫瑰是红色的，草是绿色的，天空是蓝色的，但我们知道，这些颜色仅仅存在于我们的心智里，是光波的振动导致了我们视觉的变化。于是我们知道，阳光是没有颜色的，颜色只不过存在于我们的心智。对我们来说，表象仅仅存在于我们的意识中，甚至连时间和空间都不存在了，时间只是连续的参照物，只是作为现在的思考参照，并不存在过去和未来。12现代科学已经教会我们懂得：光与声音只是强度不同的运动，这引发了对人的内在力量的发现，在作出这些揭示之前，人们从未设想过这样的力量。“心智是一种普遍存在的物质，是万物的基础。”许多人如今都在努力对这一令人惊奇的事实给出明确的言说，然而这一至关重要的事实，此前从未渗透到人们的普遍意识中。13每个原子无论是分是合，都不可避免被某个地方所接受。它不可毁灭，它只为使用而存在，并且只存在于它该存在的地方。归根结底，有一个法则支配并控制着所有的存在。支配我们生活的规律如果运用得当，能够为我们带来利益。这些规律不可改变，我们也无法摆脱它们，这些伟大的永恒力量，在寂静中发挥着作用。我们虽然无法消除规律，但是却可以使它们为我所用。让自己与规律和谐相处，度过和平而幸福的一生，是我们力所能及的事。14困境、冲突、障碍都向我们证明：成长是通过以旧换新、以次换好来实现的，要么是拒绝给予我们不再需要的，要么是拒绝接受我们所需要的。我们只能接受我们所给予的东西，我们也只能给予我们所接受的东西；它之所以属于我们，是为了表达我们成长的速度与和谐的程度。这是一种有条件的、互惠的行为，因为我们每个人都是一个完整的思想实体，这种完整，使得我们只有在自己给予的时候才有可能接受。如果我们死守自己所拥有的，我们就不能获得自己所缺乏的。15因为“引力法则”的作用就是只带给我们有利的东西，因此只要我们明确地知道自己想要什么、需要什么，我们就能够有意识地控制我们的环境，能够从我们的每一次经历中汲取我们进一步成长所需要的东西。我们所能达到的和谐与幸福的程度就取决于我们所拥有的获得成长所需的东西的能力。16当我们达到更高的层面、获得更宽广的视野的时候，我们获取并利用成长所需要的东西的能力也随之增长。我们越了解自己需要什么样的能力，我们辨别它、吸引它、吸收它的可能性就越大。除了我们成长所需要的，我们不需要别的东西。我们创造的所有条件和作出的所有努力都是为了我们的利益服务的。困难与障碍源源不断而来，我们可以从这些困难与障碍中汲取智慧，收集我们进一步成长不可或缺的东西。种瓜得瓜，种豆得豆，所予所取，不失毫厘。我们获得的力量的大小，取决于我们战胜困难时付出努力的多少。17生命成长中永恒不变的需求，要求我们尽最大的努力，去获取那些能够为我所用的东西。通过领悟自然法则并有意识地与之合作，我们才能获取最大程度的幸福。像其他规律一样，这一规律也对所有人一视同仁，而且处于持续不断的运转中，分毫不差地把行为的结果带给你。换言之，“人种的是什么，收的也是什么。”（《新约·加拉太书》第6章第7节）18心智的力量，常常受到一些麻痹的束缚，这些束缚来自人类原始质朴的思想，长期以来被人们所认可并对人们发挥着作用。恐惧、烦恼、无力和自卑的感想，每天都在侵袭着我们。这些因素就是我们得到的东西如此之少，生命如此贫瘠的根源。当然，心智创造负面境遇就像创造有利境遇一样轻而易举，当我们有意或无意地设想匮乏、局限与冲突时，我们就是在创造这些负面境遇；这正是许多人在无意之中所做的事情。但每个人都有无穷的潜力，只需释放欣赏触觉和健康的野心，使之扩展为真正的伟大，我们就可以挣脱束缚，摆脱负面因素的困扰。19因为女人拥有更为细腻的敏感性，使得她们更容易接受来自他人心智的思想振动，因此女人多半比男人更易受到负面因素的支配，因为负面的、压抑的思想洪流对女人的杀伤力更为强大。20但这种局限不是不可战胜的。有数不清的女性歌唱家、慈善家、作家和演员，都突破了这种局限，证明了她们有能力实现文学的、戏剧的、艺术的、社会学的最高成就。当弗洛伦斯·南丁格尔在克里米亚半岛付出前所未有的同情心的时候，她就战胜了这种局限性；当红十字会领袖克拉拉·巴顿在联邦军队中从事类似的工作时，她也战胜了这种局限性；当詹妮·林德在音乐艺术中为实现自己充满热情的渴望辛勤付出，最终达到那个时代最高的艺术成就并同时赢得巨额的经济回报，从而显示出非凡能力的时候，她也战胜了这种局限性。21思想的影响与潜力，受到了前所未有的追捧和重视，人们开始对其进行独具慧眼的研究。男人和女人都开始独立思考，他们对自己身上存在的可能性已经有了一些认识。他们迫切要求，如果生命中还有什么秘密的话，就应该把它们揭示出来。22如今，新的世纪已经破晓，站在熹微的晨光中，人们看到了某种巨大的庄严的东西，这就是生命无穷的潜力之源。站在这样的光明中，人们发现自己能够从生命无穷的能量中汲取新的力量（他自己也是这一无穷能量的一部分）。这种力量使人确信，人所能达到的成就是不可估量的，人向前行进的边界线是无法限定的。23有的人，似乎是轻而易举地攫取了财富、权力，毫不费力地实现了自己的雄心壮志，功成名就；有的人虽然也成功了，但却付出百倍的艰辛，成功来之不易；还有的人，他们所有的雄心、梦想和抱负，全部付之东流，一败涂地。何以会这样呢？其原因显然不在于人的体魄，否则，那些伟人一定是体格最健壮的人了。因此，差异必定是精神上的，即人的心智。创造力全在于人的内心，人的心智构成了人与人之间的唯一差异。在人生旅途中，正是心智使我们超越环境、战胜困难。24如果我们深刻理解了思想的创造力，就可以体会到它惊人的功效。如果没有适当的勤奋和专注，思想是不会独自产生这样的效果的。读者会发现，无形中有各种规律一直在控制着我们的道德世界和精神世界，如同物质世界中的万物都是严格依照明确的规律运转一样，毫厘不爽。要获得理想的结果，就必须了解并遵循这些规律。恪守规律，就会得到准确的结果。25思想由规律控制。思想的规律，就像数学规律、电学规律、地心引力规律一样明确。我们之所以没有显示坚强的信念，乃是因为我们对规律缺乏理解。如果我们理解了幸福、健康、成功、繁荣以及其他每一种境遇或环境都是有意识或无意识的思想的结果，那么，我们就会认识到，掌握统治思想的规律是多么重要。26科学家告诉我们，我们生活在物质的世界中。其中大多数物质本身是无形的，但却时时处处对我们产生影响，作用于我们的思想和言辞，围绕在我们的身边，充斥于我们的内心。我们根据自己的所思所想主动地、有意识地利用它们，我们所想的和所说的便是在客观上显示的结果。27那些有意识地去实现思想力量的人往往能够享受最好的生活，将那些高等级的实物变成了他们日常生活切实有形的组成部分。这是因为他们发现了一个更高力量的世界，并持续保持这种力量不断地运转。利用这种力量使那些看上去似乎不可战胜的障碍被战胜，困难被克服，困境被改变，命运被征服，甚至连敌人也被改变成了朋友。这种力量是无穷无尽的、不受限制的，因此可以不断向前推进，从一个胜利走向另一个胜利。28供应是取之不尽的，需求顺应我们所希望的路线。这就是需求与供应的精神法则。29我们的境遇与环境多半是由我们无意识的思想创造的，因此它们常常不尽如人意。要改善我们的境遇，补救的措施首先必须改进我们自己，有意识地改变我们的精神状态，努力使自己更加适合生存的环境，我们的想法和愿望会最先显示出改进。关于这一点，没什么可奇怪的，也不是超自然的，它只不过是“存在的规律”而已。30不懂心智规律就如同不懂得化学品的特性和关系而操作化学品一样，就像孩子玩火一样危险。这一点放之四海而皆准，因为心智是产生我们生活中所有境遇的主要根源。扎根于心智中的思想，肯定会结出其相应的果实。最伟大的谋士也不能“从荆棘上摘葡萄，从蒺藜里摘无花果”。31亚瑟·布里斯班说：“思想及其成果包括了我们所有的成就。”精神与思想，可以比做音乐家的天才与他的乐器中发出的声音。乐器之于音乐家，就像人的大脑之于激发思想的精神。不管多么伟大的音乐家，其天分都要依靠乐器来表达，乐器通过振动在空气中产生声波，声波把音乐带进大脑的神经，美妙动听的音乐才能被人所感知和认同。32如果给帕德雷夫斯基一架五音不全的钢琴，他演奏出的音乐也只能是嘈杂与混乱。或者给最伟大的小提琴家帕格尼尼一把走调的小提琴，哪怕他再有天赋，你听到的也只能是刺耳的、令人厌恶的声音。音乐的精神必须用正确的乐器来表达。同样，思想的精神，必须用清醒理智的头脑来表达。33精神与思想是等同的，正如音乐家的天才与他的音乐被人演奏时的声音也是等同的。在音乐中，声音表现并解释着音乐家的精神。这种解释及其精确性取决于乐队、小提琴或钢琴。当乐器变音走调的时候，你所听到的就不是音乐家的天才，而是曲解。同样，一颗高度发达的头脑，哪怕再聪明，如果处于混乱状态的话（比如，一个像尼采那样的有着巨大的天才和崩溃的心智的人的疯言疯语）要远比心智相对比较无力、比较简单的人更令人痛苦、更叫人厌恶。34由于我们始终生活在物质的世界里，我们的心智也不习惯处理抽象的问题。虽然精神是宇宙中唯一真实的东西，而我们把大部分思想和精力都投放到那些没有生命的物体上了，以至于许多人根本就没有想到精神便浑浑噩噩地在这个世界上走了一遭。大多数人仅仅只能表达真正精神生活的最轻微、最微弱的反映，到目前为止很少有和谐。只有不断完善的人类大脑，普遍适应的理念才会清晰地表达出来。然后，这颗地球就会真正变得和谐，由得到清晰表达的精神所控制。35想想尼亚加拉瀑布吧，不停运转的大型机械、被点亮的城市、灯火通明的大街、急速行驶的汽车，表面上看似乎全都可以同尼亚加拉瀑布所蕴藏的力量联系起来，然而，事实上这些都要归功于人的思想所表达的精神。正是精神，利用了尼亚加拉瀑布做动力；正是精神，把瀑布的力量传输到了遥远的城市。认真想想精神的特性和神秘力量吧。没有比思想更振奋人心、更令人痴迷、更叫人困惑的了。36但是精神却是看不到摸不着的，精神既没有形状也没有重量，既没有大小也没有颜色，既没有声音也没有气味。你问一个人“精神是什么”，他必定会回答：精神什么也不是，因为它不占有空间，也不占有时间。然而我们感觉得到，精神是存在的，正是精神赋予我们生命活力，在我们跌倒时伸出手将我们扶起，在成功时鼓舞我们，在失败与不幸时安慰我们，如果没有这种精神，生命里就根本什么都没有，就跟地里的一块石头并无不同，跟裁缝放在店门口的人体模型没有任何区别。37不管承认与否，精神无处不在，精神就是一切。视神经抓住了一幅画，把它送到大脑里，精神便看见了这幅画。世界只有被我们用精神的眼睛看到的时候才存在。精神正是通过越来越高度发达的大脑所进行的思考来发挥作用，并以此来表达自己。是精神逐步把人从原先野蛮未开化的境遇带到了如今比较文明的状态。同样是精神，通过比我们现在所能想象的更为高级的大脑在未来发挥作用，从而在这个星球上建立了真正的和谐。38不妨把精神与你所看到的物质世界，跟伟大画家头脑中的天才与他所创作的作品作一下比较。米开朗琪罗所创作的每尊雕塑、每幅绘画，都已经存在于他的精神中。但精神并不满足于这样的存在。它必须把自己形象化，它必须把自己展现在人们的面前。恰恰如同所有的母爱都存在于女人的精神里，但只有当母亲怀抱着自己的孩子，实实在在地看着这个有血有肉的、她所深爱、所创造的生命时，母爱才得以完整存在。精神只有被反映在物质世界中的时候，才真正有了生命。39最杰出的伟人，他们的成就最初也都是封存在他们的内心里，但只有当他们的精神通过大脑产生作用，通过想法表达自己，从而创造出作品的时候，他们的精神才会完全被人们所认识。正是作用于哥伦布的精神，欧洲人才第一次来到了美洲。40我们知道，一切有用的工作都是合理思考的结果。思想是精神的表达，是通过多少有些缺陷的大脑来运转的。倘若我们认识到思想本身是精神的表达，那么我们就会在责任感的驱使下，竭力给予我们所拥有的精神以最完美的表达，给予它以最好的机会，让它栖息在我们并不完美的躯体中，通过我们所拥有的并不完美的心智表达出来。41栖息于地球上的人类正在逐步完善自己，我们的种族在十万年前还是动物模样的人，有着巨大而突出的下颌、大牙齿、小额头，以及外形丑陋的躯体。千百年来，他们逐渐在改变，随着时间的推移，他们根除了自己身上残留的动物性，残忍的兽性慢慢地消失了，获得了更多的精神性。他们不断发展自己的身体，掌握必要的手段，下巴突出的脸蛋变得更饱满丰腴。下颌缩进去了，前额凸起来了，在前额的后面逐渐发展出了最终能够对精神给出恰当而充分的表达的头脑，以便能够恰当地解释赋予自己以生命活力的精神。42我们知道，我们每个人无一例外地受到某种看不见的力量的牵引或推动，始终在一代接一代地改进自身。这种力量，常常是已经从人世间消失很久的力量，父亲或母亲的活力与感召常常在儿子的生命中持续存在，并不断发挥作用，使得他能够从事仅凭个人的意愿决不可能完成的工作。认识到这一点确实是一件鼓舞人心的事。43这种改进要归功于父母们彼此之间的爱，以及他们对孩子的爱。它通常看不见，可能是家里树立着良好榜样的某个女人，给予那个正在干活的男人以其他任何人都不能给予的感召和力量。它可能是父爱，让一个男人能够替一个或许不能自理的孩子干活。第5课内在的富足引来外在财富1蓝天白云、日月星辰、风霜雨雪，大自然总是慷慨的、浪费的、奢侈的。在任何被造物中，丰富都被发挥得淋漓尽致，没有哪个地方能够体现出节约。丰富，是宇宙的自然法则。这一法则的证据是确凿的，毫不费力就能列举几项：无以数计的绿树繁花、植物动物，以及创造与再创造的循环过程赖以永恒延续的庞大的繁殖系统，所有这一切都显示出了大自然为人类准备环境时的浪费。大自然为每个人准备了丰富的供应，这一点很明显；同样明显的是，许多人却从来都没有享受到大自然的这种慷慨，他们至今没有认识到一切物质的普遍性，没有认识到心智是引发动因的有效要素，而正是凭借这种运动，我们才能获得自己渴求的东西。2思想是借助引力法则运行的一种能量，它的最终体现，便是人们生活中的丰裕富足。丰裕富足的思想只会对类似的思想产生共鸣，人的财富与他的内在相一致。内在的富足是实现外在富足的前提，它吸引着外在财富来到你身边。生产能力是个体真正的财富之源。因此，一个人如果对他所设定的目标全力以赴，全身心投入，那么他就已经非常接近成功的彼岸了。他的付出和收获成正比，他会不断地付出、给予。他付出的越多，收获的也就越多。3我们生活在自然的和社会的环境之中，并受环境的影响，如果我们想要成为环境的主人，就需要了解心智作用的相关科学法则。这样的知识是最有价值的资产，它可以逐步获得，一旦掌握就可以付诸实践。这使得我们跟环境建立起了一种全新的关系，揭示出了我们此前做梦也想不到的各种可能，这些是借助一系列井然有序的规律而引发的，而这些规律，必然与我们新的精神姿态有着密切的关系。而控制环境的力量，就是它的果实之一；健康、和谐与繁荣，是它的资产负债表上的进项。而它所需要的代价，仅仅是收获其庞大资源时所付出的劳动。4力量是财富的源泉，一切财富都是力量的产物；只有当财富能够赋予力量试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]...

2022-04-05 细胞原子分子大小排序 细胞原子质子电子

在美国，许多人使用埃隆·马斯克被认为是一个真正的钢铁侠——一个超级英雄，擅长技术发明，以保护自己免受阴谋的伤害，走上拯救地球的道路。史蒂夫，苹果的创始人·乔布斯的智慧和无拘无束是不同的。马斯克有一个更符合美国审美的硬汉形象，给人一种安全可靠的感觉。他身材高大，身体强壮，致力于创造和发明可以改变整个人类的命运。马斯克也是一位雄心勃勃的发明家和企业家。他从早期创立Zi2、X.com从SaceX、特斯拉、太阳城找到实现梦想的可行性，令其名声大噪。目前，45岁的马斯克既是后面这三家公司的最高管理者，也直接参与民用火箭、环保汽车特斯拉的研发与设计工作。此外，他还投资电影、热衷于慈善事业，精力之旺盛，匪夷所思。与史蒂夫相比，对于中国普通大众来说，·乔布斯，埃隆·马斯克目前是一个奇怪的名字。长久以来，我们只能通过有限的关于马斯克的报道，或者从硅谷创投圈人士语焉不详的描述中去获得关于他的信息，去了解他所从事事业的冰山一角。尽管埃隆在国内互联网风险投资圈和科技媒体圈·马斯克不是一张奇怪的脸。当这两个圈子的人谈论马斯克时，他们可以说更多关于他及其公司的事迹，至少可以说：啊，埃隆·马斯克，我知道，是那个想把人送到火星上的疯子。马斯克投资的互联网支付工具PayPal在中国甚至有一些追随者。2013年进入中国时，特斯拉汽车品牌引起了国内互联网企业家和老板的追逐，成为互联网潮流引领者的最爱。但是我们缺少埃隆·马斯克信息完整详细。现在，阿什利·万斯给了我们更全面的理解·马斯克的机会。万斯对马斯克及其家人、朋友、同学、同事、合作伙伴和童年玩伴进行了近4年的深入采访，试图让读者了解马斯克疯狂想法的来源、冒险精神的根源以及技术创新的初衷。在这本传记中，我们可以了解到：马斯克特立独行的风格来自于他母亲几代人继承的自由教育方式。这种方式始于他的祖父。一位从事农民、建筑工人、牛仔表演者、按摩师等多项工作的加拿大人，在事业和家庭达到顶峰时，毅然离开了家乡，卖掉了所有的产业，搬到了一个陌生而动荡的南非。从蹒跚学步的孩子开始，马斯克就开始听他的母亲讲述他祖父冒险的故事——深入丛林，寻找失落的城市；从南非到挪威，人飞机飞越数万公里，从南非到挪威，然后转移到澳大利亚，直到72在飞机事故中折断脖子。马斯克也喜欢冒险。他曾经从著名设计师拉夫开始·劳伦手中抢下全球限量出售（66辆）的迈凯伦F1赛车，并邀请甲骨文联合创始人与同一辆车竞争。像乔布斯一样，马斯克有一个不幸的童年，他的父母离婚了，分居了（马斯克和母亲住了几年，12开始和父亲住在一起，直到18岁）。当作者万斯试图了解更多关于这种不幸的信息时，他收到了马斯克的警告，我们无法知道细节。马斯克当时生活在南非，天生自由、散漫、粗犷，伴随着激烈的种族主义流血冲突，这让他感到羞愧。万斯坚信，这种社会环境导致马斯克从一开始就把拯救人类放在首位，而不是解决南非甚至非洲的问题。万斯作为一本商业传记，从早期的Zi2到X.com，再到创建SaceX，投资特斯拉和太阳城，亲自参与SaceX设计推广，到处宣传特斯拉，寻找投资。在Zi2和X.com在这两个项目中，马斯克因风险投资者的架空和与合作伙伴的矛盾而失去了对公司的控制。虽然他没有退出（毕竟，他获得了足够的财富来支持他进行下一次商业实验），但他终于明白，企业家对公司的实际控制是一件非常重要的事情。目前，马斯克似乎做得很好，有几家公司CEO的他依然牢牢地掌握着公司前进的方向盘。万斯试图让读者明白，马斯克的投资比追求利润的风险投资者更理想主义和人道主义。例如，马斯克公开声称要把人类送到火星上。你知道，与火星相比，地球上最荒野的撒哈拉沙漠是丰富的；例如，投资特斯拉的目的是生产纯电动汽车。他甚至不愿意妥协生产大多数汽车巨头热衷的混合动力汽车；另一个例子是SaceX的火箭探索技术不仅对抗某家公司，而且对抗俄罗斯和欧洲等公司。难怪他的前妻担心马斯克的举动可能会导致俄罗斯间谍的暗杀。马斯克是天才这是一些人对他的看法。这些人认为，马斯克公司正试图以最实惠的成本进行技术创新，以最前沿的技术研究，从事拯救全人类的伟大事业。马斯克是个骗子这是其他人对他的看法。这些人认为马斯克是一个商人，他打着技术创新的幌子，戴着拯救人类的伪善面具，到处炫耀和欺骗，唯利是图。主要依据是马斯克利用一些政治手段获得NASA采购订单，在此之前，SaceX火箭发射多次受挫，几乎破产。万斯没有采纳别人对马斯克的极端评价。在他的作品中，马斯克是一个疯狂的技术创新者，一个成功的商人，一个有血有泪的凡人。马斯克害怕黑人。离婚后，他会和朋友交谈；马斯克喜欢玩耍和化妆舞会。他曾在一次聚会上打扮成骑士，并用遮阳伞与一个打扮成黑色武士的侏儒作战；当然，马斯克也喜欢年轻漂亮的女人。当他第一次看到英国女演员露拉时·莱莉时，困扰他很久的胃病没有治愈。他甚至问这本书的作者：一个女人每周花多少时间和她在一起，10个小时？当企业家阅读这本书时，他们不仅可以感受到马斯克惊心动魄的创业过程和丰富有趣的生活经历，还可以获得其他有价值的信息。例如，当埃隆马斯克在宾夕法尼亚学习时，他学习商学学位和物理学。万斯认为这是刚刚20出头的马斯克。例如，马斯克就业方式，他喜欢重用顶尖学校的尖子生，寻找从小喜欢做事的人。这本书写道，SaceX前1000名员工，无论什么职位(甚至是清洁工)，都由马斯克亲自面试。例如，选择合适的合作伙伴和风险投资者，马斯克头两次创业，权力减少，是因为他的个人失去了实际控制和战略发展不可调和的矛盾，在特斯拉项目中，当类似情况再次发生时，第一股东马斯克笑到最后。据说马斯克也喜欢在工作中穿牛仔裤和黑色Tt恤，我们不要再学这个了。最后，如果你还不知道埃隆是谁·马斯克，欢迎搜狗搜索，我们愿意尽力。注：以上节选自本书推荐序二。————————————–本书书摘：驱使这些实业家推动世界进步的不是名利，而是强烈的使命感、充满个人英雄主义色彩的梦想和野心，以及极少数人终身有价值的好奇心。我们这一代人最好的头脑，都在思考如何让人点击广告，太糟糕了。15岁左右，他(埃隆马斯克)很难区分幻想和现实。很多人说我们不不能成功，事实上，有很多人，但即使他们这么说，命运也不会总是反对我们，第四次应该总是成功，不是吗？他总是要求同事考虑实现路径，而不是争论是否可行。事实上，他的思维方式是从未来的角度看待现状，这是一种超越。更多书摘…————————————–原作名：EloMuk作者：[美]阿什利·万斯译者：周恒星评分：8.0埃隆·马斯克是一位风格独特、视野独特、创新商业模式的企业家。PayPal，到特斯拉、SaceX、在太阳城，他在创业过程中遇到了无数困难的事件，但每一次突破都令世界惊叹。无论他喜欢什么领域，他都能表现出惊人的注意力。44岁的马斯克已经参与了互联网、金融、汽车、航空和能源行业的颠覆。他几乎疯狂地专注于技术，使他成为最成功的连续企业家和技术企业家。阿什利·万斯与马斯克的深入对话持续了40多个小时，记录了他从粗放贫瘠的南非到国际商业世界顶峰的非凡之旅。三年多来，作者首次深入特斯拉SaceX等公司采访了300多名马斯克合作伙伴、员工、家人和朋友，真实地讲述了马斯克正在建立和经营足以改变世界的公司(包括PayPal，特斯拉，SaceX和太阳城)发生的惊人故事。它还揭示了企业家和企业家如何专注于创业本身，管理多领域公司所需的能力、方法和经验，以及如何在与许多竞争对手竞争时不断促进企业创新。埃隆·马斯克的人生经历，就像无数改变世界的伟大实业家一样，是一个传奇故事，可以写成千上万遍的小说，搬到银幕后，每一次关注都依然令人兴奋。...

2022-04-04 埃隆·马斯克特斯拉 埃隆·马斯克特斯拉电动车