贝索斯去追求不变的名言

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贝索斯：不追求短期利润手机属考虑范围

北京时间1月15日消息，据国外媒体报道，亚马逊CEO杰夫-贝索斯日前接受了《哈佛商业评论》主编艾迪-伊格内修斯的专访。在采访中，贝索斯表示亚马逊更关注于公司的长期发展，在短期内的碰壁不会影响到公司所作出的战略决策。而如果企业希望在某一领域中成为领袖，那么在很长一段时间内遭遇外界误解则是其走向成功的必经之

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路。除此之外，贝索斯还透露，开发一款亚马逊手机的确属于公司所追求的创新产品范畴之内。 以下是本次采访主要内容：

伊格内修斯：杰夫，首先感谢你接受我们的专访。当亚马逊在1997年上市时，你曾致信股东称亚马逊致力于长线发展。那么，当时你是否认为自己的这一举动是在挑战传统呢？

贝索斯：我的想法是，我们必须向公众给出切合实际的建

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议。沃伦-巴菲特对此也十分理解，他曾说过你可以举办摇滚音乐会，也可以举办芭蕾舞演出，但你绝不能在举办摇滚音乐会时告诉大家自己正在进行芭蕾舞演出。因此，对于一间上市公司来说，他们的

懂你，是我不变的追求

——湖北省第12届小学数学中青年教师优质课竞赛评课

黄冈武穴 涂玉霞

取了这么一个浪漫而诗意的题目，是因为来到襄阳这座文化古城，沾了些文化气息，在耳濡目染中居然也想低吟清唱了。感谢刘莉老师给我与大家交流的机会，感谢15位教师带给我们的精神大餐。

这让我想起了著名诗人卞之琳《断章》的诗句：你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看你。明月装饰了你的窗子，你装饰了别人的梦。课堂上，老师和学生在共同创造着风景，我们所有的听课老师何尝不也是一道最美丽的风景线。

本次赛课活动，15位教师讲了7个教学内容，通过同课异构的方式让我们明白这样一个道理：基于自己的课堂、基于自己的理解，对待同一个教材内容，教师可以有不同的选择，其实这是有异曲同工之妙的！就如著名社会学家费孝通所说：各美其美、美人之美、美美与共、天下大同。

这两天，大家听课的热情高涨，自从组委会公布我的手机号后，我的手机短信爆满，共收到了178条短信。有对讲课教师的溢美之词，也有疑惑或者建议。因为时间关系，我不能一一回复。下面，我结合大家的观点以及我对这些课的理解，做一个简单的评价。

武汉小学高泓老师受到了听课老师的热捧，盛赞他的形象

和语言可与主持人、播音员媲美。他的课《解方程》

彼得.贝伦斯

百科名片

贝伦斯是德国现代主义设计的重要奠基人之一，早在1904年就参加了德意志工业同盟的组织工作，1907年德意志工业同盟在穆特修斯的大力倡导与组织下宣告成立，工业同盟的目的首先是要在各界推广工业设计思想，规劝美术、产业、工艺、贸易各界人士，共同推进\工业产品的优质化\，工业同盟的口号就是\优质产品\。同时贝伦斯利用担任杜塞多夫美术学院院长的地位，在学院推行设计教育改革。贝伦斯在建筑和设计方面的深远影响一直延续到今天。

中文名： 外文名： 国籍： 出生地：

贝伦斯

Peter Behrens

德国 汉堡

出生日期： 逝世日期： 职业： 毕业院校：

1868年4月14日 1940年2月27日

学者

卡尔斯鲁尔，杜塞尔多夫与

慕尼黑

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简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计 简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计

[编辑本段]

简介

彼得·贝伦斯(Peter Behrens)，（1868年4月14日—1940年2月27日），逝世于柏林。起先为画家，之后于第一次世界大战前成为现代工业建筑师。他最著名的是德国工艺联盟成员之一，与现代工业设计。他将工业设计规格化。

建筑业

贝伦

贝叶斯均衡及其应用

预备知识(共同知识) 静态博弈中的贝叶斯均衡 不完全信息下的古诺模型 用贝叶斯均衡解释混合策略均衡 显示原理 动态博弈中的贝叶斯均衡 信号传递博弈的精炼贝叶斯均衡 单一价格二手车模型 就业市场信号博弈 信息不完全条件下的囚徒困境问题

不完全信息博弈： 不完全信息意味着至少有一个参与人有多个类型。不完全 信息博弈是指、至少有一参与人不知道其他参与人的支付 函数。比如说, 你想去买件衣服时, 你并不清楚衣服的最低 价, 你和某人谈恋爱, 但在结婚前, 双方都是展现最好的一 面, 双方都不是很了解对方的很多品质, 等等, 这样的例子 举不胜举。在古代, 人们已经开始用到不完全信息博弈了。 比如在《三国演义》中, 周瑜伪造假降书, 诱骗曹操杀了蔡 摺、张允二将。曹操遂派蔡中、蔡和两兄弟假装降周瑜, 企图夺取东吴情报。周瑜识破曹操的诡计, 将计就计, 对黄 盖施以苦肉计。这一博弈中, 曹操只知道自己的部下蔡中、 蔡和是假降, 但不知道周瑜的情报周瑜知道蔡中、蔡和是 假降, 但曹操不知道周瑜知道自己是假降, 曹操不知道周瑜 已经识别了自己的计划。也就是说曹操的信息对周瑜的信 息是不完全的, 但周瑜很清楚曹操计谋, 于是周瑜就将计就 计。这

朴素贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯分类方法描述

设样本集T有n个属性：A1,A2,....An，可能类别为m个：C1,C2,...,Cm，待分类样本为：

X?{x1,x2,...xn}，分别计算条件概率：P(Ci|X)?P(X|Ci)P(Ci)，（1）

P(X)则条件概率最大的P(Ci|X)对应的类Ci就是X的预测类。

在公式（1）中，计算等式左边的每个条件概率时，右边的分母相同，因此只需要计算分子，然后比较大小即可。其中P(Ci)?|Ci类|Ci类的样本数 ?（2）|T|训练集T中总的样本数另外，用朴素贝叶斯分类时还需假设各属性之间相互独立，此时：

P(X|Ci)?P(x1,x2,...,xn|Ci)?P(x1|Ci)P(x2|Ci)...P(xn|Ci)??P(xj|Ci)(3)

j?1n二、条件概率P(xj|Ci)的估计方法

1、 如果属性Aj为离散型随机变量，则条件概率

P(xj|Ci)?Ci类中属性Aj为xj的样本数Ci类的总样本数 （4）例1 表1是用于构造分类模型的训练集，包含14个样本和5个属性：

，它的取值有三个：Sunny（晴天）、Overcast（阴天）、Rain（下雨）； A1为Outlook（天气）

，它的取值有三个：Ho

通过提供图形化的方法来表示 和运算概率知识 ，贝 叶斯网络克服了基于规则 的 系统所具 有 的许多概念上和计算上的 困难 。贝 叶斯网络与统计技术相 结合 ，使得其在数据分析方面拥有了许多优点 ， 与规划挖掘 、决策树 、人工神 经网络 、密度估计 、分类 、回归 和聚类 等方法 相 比 ，贝 叶斯 网络 的优点 主要 体现在 ：

(1 )贝 叶斯 网络使 用 图形的方法描 述数据 间 的相互关系 ，语义 清晰 ，易 于理解 。 图形化 的知识 表示方法使得保持概率知识库的一致性和完整性变得容易 ，可以方便地针对条件的 改变进行网络模块的重新配置。

(2 )贝 叶斯网络易 于处理不完备数据集。对于传统标准的监督 学 习算法而言必 须知 道所有 可能的数据 输入 ， 如果缺少其中的 某一输入就会对建立的模型产生偏 差 ， 贝 叶斯网络的方法反映的是整 个数据 库 中数据间的概率关系模型 ， 缺少某 一数据变量仍 然 可以建立精 确 的模型 。

(3)贝 叶斯网络允许学习变量间的 因果关系 。在 以往 的数据分析中 ，一个问题 的 因果 关系在 干扰较多 时 ，系统就无法做 出精 确 的预测 。 而 这种 因果关系 已经包 含在 贝叶斯网络模型

篇一：所有罗纳尔多成就对比

历史上全部罗纳尔多

Ronaldo（罗纳尔多）

Ronaldo（中文：罗纳尔多），葡萄牙语及西班牙语人名，等同于英文名中的Ronald（中文：罗纳德）。

罗纳尔多[1-2]可以指： ·罗纳尔多·路易斯·纳扎里奥·达·利马（Ronaldo Luís Nazário de Lima，1976年出生），通常被叫做罗纳尔多或者大罗，巴西职业足球运动员。 ·罗纳尔多·德·阿西斯·莫雷拉（Ronaldo de Assis Moreira，1980年出生），通常被称为罗纳尔迪尼奥（小罗纳尔多）或者小罗，巴西职业足球运动员。 ·克里斯蒂亚诺·罗纳尔多（Cristiano Ronaldo，1985年出生），常被称为C罗、小小罗、葡萄牙职业足球运动员。 ·罗纳尔多·圭亚罗（Ronaldo Guiaro，1974年出生），巴西职业足球运动员。 ·罗纳尔多·罗德里格斯·德·杰苏斯（Ronaldo Rodrigues de Jesus，1965年出生），巴西职业足球运动员，也被称作罗纳尔顿（大罗纳尔多）。 ·罗纳尔多·苏阿雷斯·吉奥瓦内利（Ronaldo Soares Giovanelli，1967年出生），巴西职业足球运动员。

金球奖获奖人

? 马修

一、贝叶斯决策(Bayes decision theory)

【例】某企业设计出一种新产品，有两种方案可供选择：—是进行批量生产，二是出售专利。这种新产品投放市场，估计有3种可能：畅销、中等、滞销，这3种情况发生的可能性依次估计为：0.2，0.5和0.3。方案在各种情况下的利润及期望利润如下表。

企业可以以1000元的成本委托专业市场调查机构调查该产品销售前景。若实际市场状况为畅销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为0.9、0.06和0.04；若实际市场状况为中等，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为0.05、0.9和0.05；若实际市场状况为滞销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为0.04、0.06和0.9。问：企业是否委托专业市场调查机构进行调查？ 解：

1.验前分析：

记方案d1为批量生产，方案d2为出售专利

E(d1)=0.2*80+0.5*20+0.3*(-5)=24.5(万元) E(d2)=40*0.2+7*0.5+1*0.3=11.8(万元)

记验前分析的最大期望收益为E1，则E1=max{E(d1),E(d2)}=24.5(万元) 因此验前分析后的决策为：批量生产 E1不作市场调查的期望收益 2.预验分析：

王雄杰《语音信号滤波去噪--使用脉冲响应不变法设计的巴特沃斯滤波器》第1页 共20页

语音信号滤波去噪——使用脉冲响应不变

法设计的巴特沃斯滤波器

学生姓名：王雄杰 指导老师：喻小虎

摘 要 本课程设计主要内容是设计利用脉冲响应不变法设计的巴特沃斯滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程。录制一段语音信号，并人为加入一单频噪声，然后对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，即 fn=3000Hz，并设计滤波器进行滤波去噪处理，最后比较滤波前后的波形和频谱，得出结果为，滤波器后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的巴特沃斯滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。

关键词 课程设计；滤波去噪；巴特沃斯滤波器；脉冲响应不变法；MATLAB

1 引 言

本课程设计需要录制一段频率为8000Hz，8位的单声道语音信号，并绘制波形观察其频谱，再对其进行加噪处理，同样要绘制加噪后的频谱图，再用MATLAB利用脉冲响应不变法设计一个巴特沃斯滤波器，将该语音信号进行滤波去噪处理。

1.1 课程设计目的

课程设计是教学的最后一个步骤，课程设

addpath(genpathKPM(pwd))

N = 4;

dag = zeros(N,N);

C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; dag(C,[R S]) = 1; dag(R,W) = 1; dag(S,W)=1;

discrete_nodes = 1:N; node_sizes = 2*ones(1,N);

bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes); onodes = [];

bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes, 'observed', onodes); bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'names', {'cloudy','S','R','W'}, 'discrete', 1:4); C = bnet.names('cloudy'); % bnet.names是一个关联数组； bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); CPT = zeros(2,2,2); CP