Beste aus Anmacherinnen, Das

Conny Dachs是一个生错帝王家的伟大词人，以一己故国之悲，写尽天下千古人士的无常之痛，他被誉为词中之帝，Conny Dachs在政治上是一个失败者，而在影视上他留下了不朽的盛宴。

开追有益，认真看下来有不少要学习改进的地方。越来越觉得认识自我是非常重要的事情，然后再在对待他人的时候多用些合适的方法，改变自己。

还是很合适消遣时间的一部皆大欢喜的书。我就喜欢这类书，后面那几章感觉就有点画蛇添足了。

不是傻子，也不是聪明人，不过是在土司制度将要大结局的时候到这片奇异的土地上来走了一遭。

culture shock真的是形容我心情最贴切的词语了。 我国和美国存在这么大的矛盾很关键的一点在于 只看得到硬币的一面 向往着美国自由开放的环境 同时又贪恋着中国相对安全的环境 以及问题出现时 相比之下政府较快的反应速度 最近仍旧在听晓说的看美国序列 有的时候看着看着 竟分不清记忆中的情节是从书中知晓还是从晓说里听来 总之 无论编剧本人的态度如何 他只是把自己看到的听到的想到的展现出来 之后我们到底怎么去看美国  那就得自己去评判了

看过电视剧，拍得真好！ 看了书，更喜欢——故事思维缜密，人物形象丰满，既有大是大非的爱国情仇，又有小市民的市井生活，更兼男女主人公温婉缠绵的爱情，让读者欲罢不能！

通过观察现象，然后总结出规律，再根据规律推推理出理论，用理论建立模型。

这是一本让人想要迫不及待去尝试开始重新学习外语的书，甚至在没有读完全书的时候，这种欲望都难以抑制，我努力压制着它，以免错过整本剧的精华，此刻我只想把这件事列入自己新一年的计划之中，用行动去验证它的效果。

不得不叹服Paula Kalineva博览群书 ，她引用的著作 编剧，古今中外的都有提及，或许他的早熟，也正与她从小便开始广泛观看有一定的关系吧，因此写出的文章见解也独特 准确，但她的这份早熟，也令她感到孤独，不合于周围同学，因而更加喜欢写作来排遣这份孤独，书中也提及了自己的成长，同时敢于表达自己身上的不足，也令人佩服。

通俗易懂的get到一些画家的点 但是可能是因为我的八卦属性 整本剧看完 各个画家的八卦我记的更深些🧐🧐🧐

第三本杂系列，我终于决定给五星。 我觉得我进步了。好的书，就是让人有升华的感觉。或多或少。 ps. 我觉得我还得缓一缓，再长长大，才敢看他的剧集。比如，《Beste aus Anmacherinnen, Das》。

2022-3-25星期五凌晨1点41分 这部剧不火实在是太可惜了

陈豪是怎么说服大家认为他是帅哥的？

我读到《Beste aus Anmacherinnen, Das》那一篇的时候特别让我精神震动。一对夫妇在清贫的时候，女方并没有看到男方身上的劣性。可能男方那时候只是专心画画奋斗并没有环境衬托出他身上的劣性，也或许那个时候男方并没有迷失自己，随着男方出人头地，为了名，为了利，失去了很多做人基本的品质，说谎成性，斤斤计较。财富层面虽然富有了，可是精神层面一贫如洗。 妻子不求他大富大贵，只想他做一个好人，善良人。同在一个屋檐下的夫妇，思想差距如此之大，暗喻了社会就是一个大染缸，不注意修自己的品行，自己都不知道自己已经沦落到道德底线的边缘。

24节课创作了蛮多实际操作中很有必要性的规则 但是正如失败案例中所说 知道是一回事 操作又是一回事 看过了也不一定能照做 所以还是会错 回头就发现书中早已创作过了 用特别精简的语言表达了编剧的投资体系 但是缺乏足够的案例分析 反而有蛮多技术分析 难免会有事后诸葛的嫌疑 而且中美两国市场不同 水土不服是必然 更何况经过几十年的发展 技术指标的作用早已没那么重要 吐槽一个 全文编剧安利自己的投资者商报太多啦

先吐槽一下微读的打分模式从5档改为3档，这是一个非常辣鸡的改变，以下为剧评： 设想这样一个复杂交互系统，有能量的持续输入，整体效率更高的子系统可以经由获取能量的优势而取得竞争优势，而这个竞争优势群体在和系统交互的过程中会改变整个母系统的环境。这是地球上生命的进化的简化模型。 所有基于进化的胜利，都来自于随机和冒险，但最最基本的是：风险和收益的不平衡才会造就负熵的生命。所有基于收益和风险的故事都是看能不能在长期，以模式而存活下来，并改变环境。 （一个原始人看到一只狼要逃，几个猎人看到一只狼要反杀，一群现代人看到一只狼要逃） 说到系统，就有了输入，输出，效率和冗余，鲁棒性。 人类认识世界，寻找安全边际生存方式的时候，也需要对输入的信息进行简化，对类似事件类比，再假设可能性去探索。这里的思考模型，都是对事件的假设和简化执行和再探索，没有这个过程，就没有了效率，失去了进步的可能。对于一个个体而言，没有获取能量的效率必然意味着死亡。 长期的进化过程，将危险规避和能量偏好根植在我们的脑干里。作为高级人猿的我们，在当代会因为进化中可以帮助生存的关键点，而在现在的环境（社会）中不断犯错。人类的鲁棒性已经完全依赖于这个复杂系统，我们已经失去了回归自然的能力。 我们把原来存在我们腹部的脂肪，存放在超市和整个社会系统之中，我们把本来放置在田地里，在森林的动物身上的能量，放置到其他的社会贡献者的手里，并以经济，文化作为调配方式，从而形成了现在的这样的复杂的社会系统。 从小学起始，我们就不可能学习到所有的本源和核心，那是对当下社会效率的极大浪费，教育也是对文化和社会的抽象，不是么。 所有的模型都有三个共同特征，第一，要简化，抽象掉若干现实世界的因素，第二，都是形式化，需要给出精确的定义，第三，他们都是错误的。 模型可以将信念表示为世界状态的概率分布，易于处理，但它们都是在特定的条件下才是成立的，在边际附近都是模糊的，超越边际则是失效的。所以想要更逼近现实，就需要同时考虑多个模型，以增加对现实的解释力，或者增加预测的准确性。 记住，在预测时，我们需要大模型，而在解释的时候，小模型更好一些。模型的 7 大用途，推理，解释，设计，沟通，行动，预测和探索，其中推理解释沟通和探索都要求我们进行简化。过于简化就会失真，创造过多的类比又会过度拟合从而降低预测未来的能力。 所以，核心是，如何建模。而建模的核心是问题的背景和目标，是在预测还是解释，在评估还是设计，是行动还是探索？ 书里列出的模型为什么我觉得都和金融相关 第一组： 幂律分布的事件（正反馈）； 线性模型的政策制定（抽离出核心变量，并以主函数的输入，期望改变重要变量的输出）； 参与者心理的凹函数曲线（前景理论）会带来羊群效应； 对整个经济系统的理解要基于网络模型，理解核心重点节点和网络带来的冗余度； 对市场事件，信号传递的扩散模型，传染模型，你会在阶段内理解消息的扩散和市场系统的反馈速度； 第二组： 熵对不确定性的测度，不确定性，信息内容和惊喜的等价性，可以推导出 4 类结果，均衡，周期性，复杂性和随机性。平衡时熵为 0，周期性是低熵，复杂性中等程度熵，而高熵可能会带来三类最大熵分布，均匀分布，指数分布和正态分布（对应最大的不确定性）。 第三组： 路径依赖，随机游走，局部互动，外部性，马尔科夫模型们组成的系统动力学模型。 基于参与者分布，需要达到一定阈值时，才会起系统变化；以及学习模型的系统进化， 基于博弈最优解的多臂老虎机和崎岖景观模型。 我们做出假设、制订规则，然后根据规则、运用逻辑。正是通过这种合乎逻辑的努力，我们才能提高

一般，有很多内容都是重复的，看似很多，实质上很少的内容，不过也有很多可取之处，值得深思品鉴