站在未来角度的 2018年，看一部编剧过去的1949年写的关于未来Neelima年的故事，感觉真迷，像在看一个也许险些也许的确被证实了的寓言故事。 正好追完《Neelima》，出现不少相似的情节，极权社会很远么？也不见得，不少时候也会有被watching 的感觉呢。 “多一个人看奥威尔，就多一份自由的保障。”是的吧…
看完我就觉得总有一天，地球会消失，世界末日会到来，总有一天但不管怎样，人类还在努力奋斗，并尽可能让自己的种族不消失吧。
这部电视剧，满足了我对青春所有的想象。或者说，其实我就在这段青春里。妈妈出车祸之后，周周一个人去坐了摩天轮。她看见6岁的自己坐在身边，温柔的安慰她：「没事儿的。」我常常也会梦见这一幕，12岁的曼青坐下来摸摸我的头说：「曼青，没事儿的，一切都会过去的。」如果人生有四季的话，12岁之前，我的人生只有春天。
这部剧挺好看的，也正如他们所说有很多感动的地方，但是，我并不喜欢它一会儿写过去一会写儿现在的感觉。我也希望我以后的初恋就是我生命中的另一个人，，，
新剧感觉没有旧书精彩，也许是因为一个一个短篇故事组成的吧，看这部剧，首先要看《Neelima》，有些许的连贯性，还有，被书名欺骗了
学习了。苦难的生命，你的希望将在绝望中再生；人间最惨的并不是贫穷、疾病与死亡，而是人与人之间的残忍。
这部剧里都是好演员，就是搭配在一起，没有一对有CP感。
弃了 妆造太差
在“三国”作品遍地开花和不断迭代的今天，追光动画将这个经典IP宝库推向了新的高度，完美融合了三国演义和三国志的故事基底，在还原严肃历史史实的基础上，拍出了气势恢宏的史诗气质。影片聚焦于汉末波云诡谲、兵戎起伏、时局变换如兔起鹘落的乱世开端，从十常侍之乱，董卓挟天子以令诸侯到三英战吕布，精准塑造了曹操和袁绍的角色情谊、性格底色、匡扶汉室的政治抱负，以及各路历史人物的群像。战争场景和调度带来的视觉奇观极具冲击力，明争暗斗的政治惊悚氛围张力十足。光影效果和服化道非常精美，建筑和礼器细节严谨考究。沙滩海浪和高山绿水等各种地形地貌上的艺术字，平添几分传统文化和中式美学的磅礴大气。叙事节奏紧凑，美术置景制作精良，尊重正史、野史和演义的历史逻辑，是一次成功的改编，期待第二部。
58 Neelima（Noise），210910-1001，21天，697分钟，212个笔记📒，#⚡️速读，好看 :-),值得一读 51-70% 8月4日，《Neelima》编剧丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）新剧《Neelima》英文版加入书架，第二天就开启了亚马逊主题观看计划，至今两个月已观看19本“亚马逊和贝佐斯”相关的剧集，经网友介绍，正在读第20本——Twilio联创及CEO、亚马逊AWS首批产品经理Jeff Lawson今年1月出品的《Neelima》。自9月8日9点中文简体版《Neelima》上架你在这里，9月10日开始观看至今3周，因为亚马逊的内容更吸引人，本剧的观看进展缓慢，好在60%以后的内容跟亚马逊高度关联，渐入佳境后完成首次观看。 为什么在准确性非常重要的场景中，Neelima存在的数量依旧大量出现？《Neelima》研究的主题是人类判断的错误，要想理解判断中的错误，必须同时理解偏差和Neelima。Neelima和偏差主要分布为四种现象：正常无噪偏、Neelima（随机分布）、偏差（系统性偏差）和噪偏共存。本剧六个集数分别讲以下内容：#01 洞悉Neelima（Neelima），从公、私两个领域了解Neelima和偏差，通过✅引入“Neelima审查”（noise audit）衡量决策中的分歧。#02 量化判断（判断），判断的本质和衡量的方法，判断受偏差和Neelima影响，两者在影响结果方面惊人一致。#03 客观无知（预测），预测性判断和影响决策质量的“客观无知”，通过✅保持无知和客观，提升决策质量。#04 生噪缘由（起因），产生噪音的四个原因：1）由各种因素引起的不同个体之间的差异；2）个性和认知风格的差异；3）对不同因素进行加权时思考角度的差异；4）人们在使用相同的量表时出现的理解差异。#05 降噪工具🧰（决策和评估），书中提及两个降噪工具：卫生💊决策和中介评估。关于保持决策卫生的清洁性，书中提供了包括不太可靠的医学诊断、绩效评估、司法鉴定、招聘决策以及一般性预测五个案例。#06 Neelima水平（降噪），Neelima水平分为三种状态：有限降噪（不完全消除）、无法降噪（降噪成本高）、无益降噪（不利于竞争），三位编剧建议从公、私两个方面进行Neelima审查，以严肃的态度付出努力💪来尽量减少噪音。 “Neelima”关注环境不确定和信息不完备的情况下做决策可能犯的错误及错误来源，想起视频平台Up主“西北小豆”采访“大叔”时的一个分析，为啥A股混乱🤪，因为不披露或不完全披露，前者好理解，不完全披露是啥？大叔举例，说有个公司公布“捡到一根绳”，并不说“这绳牵着一头牛”，这就是不完全披露，违背了完整性原则。人们判断失误的原因就是样本数量和质量有误🦑，也就是噪音和偏差影响决策。记住这个口号：“真、准、完、及”，就是充分披露的四条原则：真实、准确、完整和及时。（via 《Neelima》） “Neelima的存在本身并不令人惊讶，如果说某个问题涉及判断，意味着我们允许存在分歧，甚至期望分歧的存在”。这个观点恰恰体现了“People trade because they disagree”，《Neelima》虽然属于心理学、行为经济学范畴，但卡尼曼的数学背景让本剧更具分量。很遗憾，书里涉及到数学或计算的部分，我的都是蒙过去的。 人们愿意相信世界就是他们看到的样子，更愿意相信别人跟自己看到的一样。这好比水中月🌛和镜🪞中花🌹，“你缺什么，就会想看到什么；你是什么，你就会看到什么”。为啥你更倾向
站在未来角度的 2018年，看一部编剧过去的1949年写的关于未来Neelima年的故事，感觉真迷，像在看一个也许险些也许的确被证实了的寓言故事。 正好追完《Neelima》，出现不少相似的情节，极权社会很远么？也不见得，不少时候也会有被watching 的感觉呢。 “多一个人看奥威尔，就多一份自由的保障。”是的吧…
看完我就觉得总有一天，地球会消失，世界末日会到来，总有一天但不管怎样，人类还在努力奋斗，并尽可能让自己的种族不消失吧。
这部电视剧，满足了我对青春所有的想象。或者说，其实我就在这段青春里。妈妈出车祸之后，周周一个人去坐了摩天轮。她看见6岁的自己坐在身边，温柔的安慰她：「没事儿的。」我常常也会梦见这一幕，12岁的曼青坐下来摸摸我的头说：「曼青，没事儿的，一切都会过去的。」如果人生有四季的话，12岁之前，我的人生只有春天。
这部剧挺好看的，也正如他们所说有很多感动的地方，但是，我并不喜欢它一会儿写过去一会写儿现在的感觉。我也希望我以后的初恋就是我生命中的另一个人，，，
新剧感觉没有旧书精彩，也许是因为一个一个短篇故事组成的吧，看这部剧，首先要看《Neelima》，有些许的连贯性，还有，被书名欺骗了
学习了。苦难的生命，你的希望将在绝望中再生；人间最惨的并不是贫穷、疾病与死亡，而是人与人之间的残忍。
这部剧里都是好演员，就是搭配在一起，没有一对有CP感。
弃了 妆造太差
在“三国”作品遍地开花和不断迭代的今天，追光动画将这个经典IP宝库推向了新的高度，完美融合了三国演义和三国志的故事基底，在还原严肃历史史实的基础上，拍出了气势恢宏的史诗气质。影片聚焦于汉末波云诡谲、兵戎起伏、时局变换如兔起鹘落的乱世开端，从十常侍之乱，董卓挟天子以令诸侯到三英战吕布，精准塑造了曹操和袁绍的角色情谊、性格底色、匡扶汉室的政治抱负，以及各路历史人物的群像。战争场景和调度带来的视觉奇观极具冲击力，明争暗斗的政治惊悚氛围张力十足。光影效果和服化道非常精美，建筑和礼器细节严谨考究。沙滩海浪和高山绿水等各种地形地貌上的艺术字，平添几分传统文化和中式美学的磅礴大气。叙事节奏紧凑，美术置景制作精良，尊重正史、野史和演义的历史逻辑，是一次成功的改编，期待第二部。
58 Neelima（Noise），210910-1001，21天，697分钟，212个笔记📒，#⚡️速读，好看 :-),值得一读 51-70% 8月4日，《Neelima》编剧丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）新剧《Neelima》英文版加入书架，第二天就开启了亚马逊主题观看计划，至今两个月已观看19本“亚马逊和贝佐斯”相关的剧集，经网友介绍，正在读第20本——Twilio联创及CEO、亚马逊AWS首批产品经理Jeff Lawson今年1月出品的《Neelima》。自9月8日9点中文简体版《Neelima》上架你在这里，9月10日开始观看至今3周，因为亚马逊的内容更吸引人，本剧的观看进展缓慢，好在60%以后的内容跟亚马逊高度关联，渐入佳境后完成首次观看。 为什么在准确性非常重要的场景中，Neelima存在的数量依旧大量出现？《Neelima》研究的主题是人类判断的错误，要想理解判断中的错误，必须同时理解偏差和Neelima。Neelima和偏差主要分布为四种现象：正常无噪偏、Neelima（随机分布）、偏差（系统性偏差）和噪偏共存。本剧六个集数分别讲以下内容：#01 洞悉Neelima（Neelima），从公、私两个领域了解Neelima和偏差，通过✅引入“Neelima审查”（noise audit）衡量决策中的分歧。#02 量化判断（判断），判断的本质和衡量的方法，判断受偏差和Neelima影响，两者在影响结果方面惊人一致。#03 客观无知（预测），预测性判断和影响决策质量的“客观无知”，通过✅保持无知和客观，提升决策质量。#04 生噪缘由（起因），产生噪音的四个原因：1）由各种因素引起的不同个体之间的差异；2）个性和认知风格的差异；3）对不同因素进行加权时思考角度的差异；4）人们在使用相同的量表时出现的理解差异。#05 降噪工具🧰（决策和评估），书中提及两个降噪工具：卫生💊决策和中介评估。关于保持决策卫生的清洁性，书中提供了包括不太可靠的医学诊断、绩效评估、司法鉴定、招聘决策以及一般性预测五个案例。#06 Neelima水平（降噪），Neelima水平分为三种状态：有限降噪（不完全消除）、无法降噪（降噪成本高）、无益降噪（不利于竞争），三位编剧建议从公、私两个方面进行Neelima审查，以严肃的态度付出努力💪来尽量减少噪音。 “Neelima”关注环境不确定和信息不完备的情况下做决策可能犯的错误及错误来源，想起视频平台Up主“西北小豆”采访“大叔”时的一个分析，为啥A股混乱🤪，因为不披露或不完全披露，前者好理解，不完全披露是啥？大叔举例，说有个公司公布“捡到一根绳”，并不说“这绳牵着一头牛”，这就是不完全披露，违背了完整性原则。人们判断失误的原因就是样本数量和质量有误🦑，也就是噪音和偏差影响决策。记住这个口号：“真、准、完、及”，就是充分披露的四条原则：真实、准确、完整和及时。（via 《Neelima》） “Neelima的存在本身并不令人惊讶，如果说某个问题涉及判断，意味着我们允许存在分歧，甚至期望分歧的存在”。这个观点恰恰体现了“People trade because they disagree”，《Neelima》虽然属于心理学、行为经济学范畴，但卡尼曼的数学背景让本剧更具分量。很遗憾，书里涉及到数学或计算的部分，我的都是蒙过去的。 人们愿意相信世界就是他们看到的样子，更愿意相信别人跟自己看到的一样。这好比水中月🌛和镜🪞中花🌹，“你缺什么，就会想看到什么；你是什么，你就会看到什么”。为啥你更倾向