《Janosik. Prawdziwa historia》，其他作品，波兰,斯洛伐克出品，2009年上映。
喜欢Janosik. Prawdziwa historia，每个人物形象非常的鲜明。三个场面反应了三个时期的状况，非常的明了。喜欢
1587年，是为Janosik. Prawdziwa historia，丁亥次岁，表面上似乎是四海升平，无事可记，实际上我们的大明帝国却已经走到了它发展的尽头。在这个时候，皇帝的励精图治或者宴安耽乐，首辅的独裁或者调和，高级将领的富于创造或者习于苟安，文官的廉洁奉公或者贪污舞弊，思想家的极端进步或者绝对保守，最后的结果，都是无分善恶，统统不能在事业上取得有意义的发展，有的身败，有的名裂，还有的人则身败而兼名裂。
20222⃣️ 人所拥有的任何东西，都可以被剥夺，唯独人性最后的自由，——也就是在任何境遇中选择一己态度和生活方式的自由——不能被剥夺。 治疗师扮演的角色好比眼科专家而不是画家。画家试图向我们表达他自己所见的世界是什么样子，而眼科医生试图让我们自己去观察世界实际上是什么样子。 “知道为什么而活的人，便能生存。”
2022.03.03 阴天，磕着瓜子，剥着坚果，啃着鸡爪爪，喝着菊花茶，晃悠悠着小腿儿，大结局了这部剧。
两天看完（听完）。以前看剧少，现在逐渐多了一点。看剧也许是这辈子最大的憾事。好在还不太晚。娓娓道来，精彩不绝。如玉的人生。
第 1 章 精彩片段 1 摘录 预测，大数据的核心！ 剧评 & 感言 例1：谷歌通过收集用户对“流感”这个词的搜索量，可以预判某地区当前感染地区和人数，以及通过对旧数据的分析，预测出高发环境/季节/人数等信息 例2：购物网站的商品预测分析：通过对某商品往年销量/价格数据的分析（节日/季节/环境等），预测未来的价格涨跌，销量多少的预判等 可以将此技术运用到各个领域（酒店预订、卖车、旅游服务等） 精彩片段 2 摘录 更多！不再是随机采样，而是全体数据 （p94 剧评 & 感言 随机采样分析法：通过对数据进行一定的随机采样，获得宏观层面的概率。比如对某地区年轻人进行单身调查，就是对100个人进行随机分析，由此得出一个大体的概率。常见方法有：问卷调查/样本分析等。目的是从更少的数据掌握更多的信息 而大数据已经拥有了全部数据，所以能更深入的研究，得出更细节和更精确的分析 精彩片段 3 摘录 更杂！不是精确性，而是复杂性（p139 剧评&感言 对大数据的分析结果，不再执着细节的精确性，而是得出更多维度的可能性，思维不再局限，而是追求事物的全貌 精彩片段 4 摘录 更好！不是因果关系，而是相关关系（p199 剧评&感言 例1：通过沃尔玛大数据分析到，在美国飓风气候来临前，人们购买蛋挞的订单也增加了，所以当下个飓风季节时候商店会将蛋挞放置在结账位置，方便人们购买。飓风与蛋挞并无因果关联，只是大数据分析到的关联数据而已 例2：一个小男孩被患有狂犬病的狗咬了，他父亲恳求为其接种刚研发出来的狂犬疫苗，接种后小男孩活了下来，人们觉得是疫苗救了男孩。而其实人被狂犬病毒咬后死亡率也只有1/7，所以并不能完全说明是男孩的存活不是那85%。 在生活中，我们习惯用因果关系来思考，这也就是“快思考”，它是基于我们以往的生活经验。但很多的因素会影响到结果，这都会会削弱因果关系。 第 2 章 精彩片段 摘录 量化：数据的核心！计量和记录形成了大数据(p280 剧评&感言 例1：通过经纬度来量化地球方位，通过发射的GPS卫星来确定坐标，此后位置信息被量化 例2：将驾驶员的身型/坐姿/体重/压力数据进行量化和记录，就能辨别其是否是驾驶员，可以防盗并定位其身份信息，或判断是否是疲劳驾驶做安全提醒 有了大数据的帮助后，一连串发生的事件不再是自然或社会现象，世界变成了数据的海洋 精彩片段 摘录 价值！取之不尽用之不竭的数据创新 剧评&感言 例1：Recapctha辨别度低的识别码不仅解决了辨别是操作是人，还帮助识别了模糊单词，节省了大量的人力成本，用的人越多创造的价值更大。 例2：搜索网站收集到用户搜索的信息后，对这些数据进行分析预判，再定制化般的展示对应广告，购物网站也如此，创造更多的广告服务或促销活动等 例3：谷歌/百度拍摄收集到的房屋或道路街景，不仅优化了地图服务，并且对自动驾驶做出了更大的贡献 精彩片段 摘录 大数据价值链的三大构成 剧评&感言 1.基于数据本身的公司：拥有大量数据的公司 2.基于技能的公司：拥有专业技能或提出数据创新用途的公司，如数据分析公司等 3.基于思维的公司：拥有创新思维，知道如何挖掘数据的新价值 例：亚马逊就是一个拥有数据、技术、思维的公司，比如它的Kindle观看器，收集了用户很多观看数据（图书排行榜/搜索量/看剧标注等信息），如果把这些数据卖给播出社或者编剧，播出社将会根据数据或类型发布更多热门剧集，而编剧也能通过用户反馈写出更好的作品。但亚马逊雪藏了这些数据，可能为了以后的商业价值 第 3 章 精彩片段 摘录 风险，让数据主导一切隐忧 剧评&感言 例1：犯罪
黑暗的中世纪，点缀期间的是人性。有善良，有贪婪，有残忍，有怜悯。人物关系穿插其间，兄弟姐妹也有爱恨情仇。剧情起伏跌宕，不过我也猜对了几个发展路线（也许是编剧故意让我们得意忘形的）哈哈。考虑买实体书
影评评论
喜欢Janosik. Prawdziwa historia，每个人物形象非常的鲜明。三个场面反应了三个时期的状况，非常的明了。喜欢
1587年，是为Janosik. Prawdziwa historia，丁亥次岁，表面上似乎是四海升平，无事可记，实际上我们的大明帝国却已经走到了它发展的尽头。在这个时候，皇帝的励精图治或者宴安耽乐，首辅的独裁或者调和，高级将领的富于创造或者习于苟安，文官的廉洁奉公或者贪污舞弊，思想家的极端进步或者绝对保守，最后的结果，都是无分善恶，统统不能在事业上取得有意义的发展，有的身败，有的名裂，还有的人则身败而兼名裂。
20222⃣️ 人所拥有的任何东西，都可以被剥夺，唯独人性最后的自由，——也就是在任何境遇中选择一己态度和生活方式的自由——不能被剥夺。 治疗师扮演的角色好比眼科专家而不是画家。画家试图向我们表达他自己所见的世界是什么样子，而眼科医生试图让我们自己去观察世界实际上是什么样子。 “知道为什么而活的人，便能生存。”
2022.03.03 阴天，磕着瓜子，剥着坚果，啃着鸡爪爪，喝着菊花茶，晃悠悠着小腿儿，大结局了这部剧。
两天看完（听完）。以前看剧少，现在逐渐多了一点。看剧也许是这辈子最大的憾事。好在还不太晚。娓娓道来，精彩不绝。如玉的人生。
第 1 章 精彩片段 1 摘录 预测，大数据的核心！ 剧评 & 感言 例1：谷歌通过收集用户对“流感”这个词的搜索量，可以预判某地区当前感染地区和人数，以及通过对旧数据的分析，预测出高发环境/季节/人数等信息 例2：购物网站的商品预测分析：通过对某商品往年销量/价格数据的分析（节日/季节/环境等），预测未来的价格涨跌，销量多少的预判等 可以将此技术运用到各个领域（酒店预订、卖车、旅游服务等） 精彩片段 2 摘录 更多！不再是随机采样，而是全体数据 （p94 剧评 & 感言 随机采样分析法：通过对数据进行一定的随机采样，获得宏观层面的概率。比如对某地区年轻人进行单身调查，就是对100个人进行随机分析，由此得出一个大体的概率。常见方法有：问卷调查/样本分析等。目的是从更少的数据掌握更多的信息 而大数据已经拥有了全部数据，所以能更深入的研究，得出更细节和更精确的分析 精彩片段 3 摘录 更杂！不是精确性，而是复杂性（p139 剧评&感言 对大数据的分析结果，不再执着细节的精确性，而是得出更多维度的可能性，思维不再局限，而是追求事物的全貌 精彩片段 4 摘录 更好！不是因果关系，而是相关关系（p199 剧评&感言 例1：通过沃尔玛大数据分析到，在美国飓风气候来临前，人们购买蛋挞的订单也增加了，所以当下个飓风季节时候商店会将蛋挞放置在结账位置，方便人们购买。飓风与蛋挞并无因果关联，只是大数据分析到的关联数据而已 例2：一个小男孩被患有狂犬病的狗咬了，他父亲恳求为其接种刚研发出来的狂犬疫苗，接种后小男孩活了下来，人们觉得是疫苗救了男孩。而其实人被狂犬病毒咬后死亡率也只有1/7，所以并不能完全说明是男孩的存活不是那85%。 在生活中，我们习惯用因果关系来思考，这也就是“快思考”，它是基于我们以往的生活经验。但很多的因素会影响到结果，这都会会削弱因果关系。 第 2 章 精彩片段 摘录 量化：数据的核心！计量和记录形成了大数据(p280 剧评&感言 例1：通过经纬度来量化地球方位，通过发射的GPS卫星来确定坐标，此后位置信息被量化 例2：将驾驶员的身型/坐姿/体重/压力数据进行量化和记录，就能辨别其是否是驾驶员，可以防盗并定位其身份信息，或判断是否是疲劳驾驶做安全提醒 有了大数据的帮助后，一连串发生的事件不再是自然或社会现象，世界变成了数据的海洋 精彩片段 摘录 价值！取之不尽用之不竭的数据创新 剧评&感言 例1：Recapctha辨别度低的识别码不仅解决了辨别是操作是人，还帮助识别了模糊单词，节省了大量的人力成本，用的人越多创造的价值更大。 例2：搜索网站收集到用户搜索的信息后，对这些数据进行分析预判，再定制化般的展示对应广告，购物网站也如此，创造更多的广告服务或促销活动等 例3：谷歌/百度拍摄收集到的房屋或道路街景，不仅优化了地图服务，并且对自动驾驶做出了更大的贡献 精彩片段 摘录 大数据价值链的三大构成 剧评&感言 1.基于数据本身的公司：拥有大量数据的公司 2.基于技能的公司：拥有专业技能或提出数据创新用途的公司，如数据分析公司等 3.基于思维的公司：拥有创新思维，知道如何挖掘数据的新价值 例：亚马逊就是一个拥有数据、技术、思维的公司，比如它的Kindle观看器，收集了用户很多观看数据（图书排行榜/搜索量/看剧标注等信息），如果把这些数据卖给播出社或者编剧，播出社将会根据数据或类型发布更多热门剧集，而编剧也能通过用户反馈写出更好的作品。但亚马逊雪藏了这些数据，可能为了以后的商业价值 第 3 章 精彩片段 摘录 风险，让数据主导一切隐忧 剧评&感言 例1：犯罪
黑暗的中世纪，点缀期间的是人性。有善良，有贪婪，有残忍，有怜悯。人物关系穿插其间，兄弟姐妹也有爱恨情仇。剧情起伏跌宕，不过我也猜对了几个发展路线（也许是编剧故意让我们得意忘形的）哈哈。考虑买实体书