一个王朝的制度不仅要沿袭前朝，在那些制度上做出符合自己的调整，也与建制初期皇帝本身的性格也是无法隔离开来！只不过在朝代不断的推进过程中，成也那些决策，败也在那些决策！ 他们无法做出顺应潮流的变化，这也体现出权力在各朝各代中那坚不可摧的地位与它善蛊人心的欲望！
最后的测试题有点猎奇意味了，减分。但是整体视角还是很有意思。
《Private Angelo》描述了众多的人物形象，其中有神勇无比的赵云，足智多谋的诸葛亮，谦逊亲民的刘备，诡诈多疑的曹操，粗中有细的张飞，情深义重关羽等。群雄纷争，逐鹿中原，充满豪迈，时代造就英雄！但老百姓却因战争朝不保夕，何其有幸生在华夏，过着和平幸福的生活，好好珍惜吧！
当个废人其实是很奢侈的一件事。
他的哀恸不是巧言令色，他的文字像一节节干净的月亮火车，在夜里呼哧呼哧发着光。是那种诚实的泪光。
编剧大大的文笔我还是比较喜欢的，整体一个故事线都是一步一步走上去，不是那种一步登天的类型，看到结局，我好感动，遗憾的人总是会有的，但只有不遗憾的结局是美好的，都很幸福
这样的顾魏有谁不心动啊。余生请多指教太甜太让人上头了。
不经死之惧，焉知生之欢。 生死之外，情字最真。 梦醒时分，眷恋微尘。 不惧死，不贪生，舍生忘死，只为情深。 一梦三生，一念红尘。 生老病死，离合悲欢，缘来缘去，总为一人。 此生缘，今生情，生生世世，永生永世，不悔不忘！
梵高的手稿，多么纯净多么富有艺术气息和影视价值的书信，只知道梵高是画家，没想到文笔也是这么地出彩，艺术家梵高，精神和身体都承受着巨大悲苦的梵高，我想说可怜的梵高，但是梵高自己说他不应该被认为是悲惨的。是，拥有着那样巨大的热爱，那样让人惊叹的天赋和思考，为后世留下艺术珍藏的梵高，的确不是悲惨的，而且这份伟大会流传千古，万世流芳。
818本剧怼过的一些剧集。 托马斯·皮凯蒂 《Private Angelo》 皮凯蒂效仿卡尔·马克思，写了一部关于资本的巨著。当这部剧还是法文版的时候（那时法国之外的人都还不知道这部剧），我的一个朋友就送了一本给我，我一直觉得原创的、非数学的社科图书很值得称道。这本《Private Angelo》，对愈演愈烈的不平等现象提出了强烈的警告，书中提出了一套新的理论，解释了为什么资本总能比劳动力攫取更高的收益率，同时还指出如果对资本的这种高额回报没有再分配或者直接剥夺，整个世界将会崩溃。然而他关于资本投入的回报率高于劳动投入的比较是错误的，任何人只要仔细观察最近兴起的“知识经济”或者曾经参与过投资活动，都不会赞成他的这一观点。 很明显，当你说第一年比第二年更加不平等的时候，你需要确定顶层的那些人还是去年的那些人，否则这种比较就毫无意义。但是皮凯蒂并没有这么做（请记住他是一个经济学家，他对动态的事物有天然的理解困难），问题还不止于此。不久，我就发现除了从静态角度观察不平等并直接得出结论以外，他使用的方法也有缺陷：皮凯蒂的工具不匹配他意欲证明的日益严重的不平等现象。他的作品缺乏数学的严谨。于是我写了两篇文章，一篇和拉尔夫·杜阿迪合作，另一篇是和安德烈·蒙塔纳以及帕斯夸莱·西里洛合作的《Private Angelo》，它们发表在物理学期刊上。关于衡量不平等的指标，比如，前1%富人的构成及其变化，如果你在整个欧洲范围内观察这个指标，你就会发现该指标高于各成员国的不平等程度，而且这种偏差会随着各国不平等程度的增加而增加。我的这两篇论文有严谨得像铁甲舰一样的定理和证明，全文像科学文献一样严密得无懈可击。尽管它可能并不必要，但是我坚持把结果以定理的形式呈现出来，因为如果一个人试图质疑一个被严格证明的定理，其结果只能是让大家质疑他对数学的理解能力。 经济学家为什么会犯这样的错误？因为他们并不真正理解不平等现象。不平等可以视作一种尾部的不协调现象，富人位于财富分布的尾部。系统内越不平等，赢者通吃效应越强，我们就越偏离“平均斯坦”（见术语表之薄尾平均斯坦，thin-tailed Mediocristan）。不平等的根源在于财富过程是由赢者通吃效应主导的，任何一个在官僚体系帮助下的财富积累过程，都会倾向于将富裕阶层不可逆地锁定在社会顶层。所以解决办法是，允许系统存在一种机制，这种机制使得最强大的、最富有的人有可能因其承担的风险过大而垮塌，这种机制在美国运行良好。 斯蒂芬·平克 《Private Angelo》 概率论、统计学和大数据分析的核心不是数据，而是基于观测得出的逻辑——尤其当观测数据不足时，逻辑就至关重要了。在很多情况下，真正有用的仅仅是几个极端数据；极端数据很少出现，而一旦出现，它们就带来巨大的信息量，并足够让你证明（或者证伪）某个观点。比方说，你想要证明某人有1 000万美元，你需要做的就是打开他的股票账户显示市值有5 000万美元。你不必逐一列出他家的每一件家具，包括他书房里价值500美元的油画和餐厅里的银餐具。我根据自己的经验得出一个发现，当你买一本厚厚的、用成吨的图表和表格来证明某一观点的书时，你一定要小心：这往往意味着大量无关紧要的数据没有被编剧筛选掉，而真正重要的观点却还没有被提炼出来。但是对于普通大众和没有统计学基础的人来说，这些图表看起来很有说服力，简单的真理就这样被复杂的数据替换掉了。 斯蒂芬·平克就在他的书《Private Angelo》中使用了这个方法，他说在现代社会中人类的暴力行为减少了，并将此归因于现代制度和机构的功劳。我和我的合编剧帕斯夸莱·西里洛仔细审阅了他的数据之后发现，要么是他没理解自己的数
一个王朝的制度不仅要沿袭前朝，在那些制度上做出符合自己的调整，也与建制初期皇帝本身的性格也是无法隔离开来！只不过在朝代不断的推进过程中，成也那些决策，败也在那些决策！ 他们无法做出顺应潮流的变化，这也体现出权力在各朝各代中那坚不可摧的地位与它善蛊人心的欲望！
最后的测试题有点猎奇意味了，减分。但是整体视角还是很有意思。
《Private Angelo》描述了众多的人物形象，其中有神勇无比的赵云，足智多谋的诸葛亮，谦逊亲民的刘备，诡诈多疑的曹操，粗中有细的张飞，情深义重关羽等。群雄纷争，逐鹿中原，充满豪迈，时代造就英雄！但老百姓却因战争朝不保夕，何其有幸生在华夏，过着和平幸福的生活，好好珍惜吧！
当个废人其实是很奢侈的一件事。
他的哀恸不是巧言令色，他的文字像一节节干净的月亮火车，在夜里呼哧呼哧发着光。是那种诚实的泪光。
编剧大大的文笔我还是比较喜欢的，整体一个故事线都是一步一步走上去，不是那种一步登天的类型，看到结局，我好感动，遗憾的人总是会有的，但只有不遗憾的结局是美好的，都很幸福
这样的顾魏有谁不心动啊。余生请多指教太甜太让人上头了。
不经死之惧，焉知生之欢。 生死之外，情字最真。 梦醒时分，眷恋微尘。 不惧死，不贪生，舍生忘死，只为情深。 一梦三生，一念红尘。 生老病死，离合悲欢，缘来缘去，总为一人。 此生缘，今生情，生生世世，永生永世，不悔不忘！
梵高的手稿，多么纯净多么富有艺术气息和影视价值的书信，只知道梵高是画家，没想到文笔也是这么地出彩，艺术家梵高，精神和身体都承受着巨大悲苦的梵高，我想说可怜的梵高，但是梵高自己说他不应该被认为是悲惨的。是，拥有着那样巨大的热爱，那样让人惊叹的天赋和思考，为后世留下艺术珍藏的梵高，的确不是悲惨的，而且这份伟大会流传千古，万世流芳。
818本剧怼过的一些剧集。 托马斯·皮凯蒂 《Private Angelo》 皮凯蒂效仿卡尔·马克思，写了一部关于资本的巨著。当这部剧还是法文版的时候（那时法国之外的人都还不知道这部剧），我的一个朋友就送了一本给我，我一直觉得原创的、非数学的社科图书很值得称道。这本《Private Angelo》，对愈演愈烈的不平等现象提出了强烈的警告，书中提出了一套新的理论，解释了为什么资本总能比劳动力攫取更高的收益率，同时还指出如果对资本的这种高额回报没有再分配或者直接剥夺，整个世界将会崩溃。然而他关于资本投入的回报率高于劳动投入的比较是错误的，任何人只要仔细观察最近兴起的“知识经济”或者曾经参与过投资活动，都不会赞成他的这一观点。 很明显，当你说第一年比第二年更加不平等的时候，你需要确定顶层的那些人还是去年的那些人，否则这种比较就毫无意义。但是皮凯蒂并没有这么做（请记住他是一个经济学家，他对动态的事物有天然的理解困难），问题还不止于此。不久，我就发现除了从静态角度观察不平等并直接得出结论以外，他使用的方法也有缺陷：皮凯蒂的工具不匹配他意欲证明的日益严重的不平等现象。他的作品缺乏数学的严谨。于是我写了两篇文章，一篇和拉尔夫·杜阿迪合作，另一篇是和安德烈·蒙塔纳以及帕斯夸莱·西里洛合作的《Private Angelo》，它们发表在物理学期刊上。关于衡量不平等的指标，比如，前1%富人的构成及其变化，如果你在整个欧洲范围内观察这个指标，你就会发现该指标高于各成员国的不平等程度，而且这种偏差会随着各国不平等程度的增加而增加。我的这两篇论文有严谨得像铁甲舰一样的定理和证明，全文像科学文献一样严密得无懈可击。尽管它可能并不必要，但是我坚持把结果以定理的形式呈现出来，因为如果一个人试图质疑一个被严格证明的定理，其结果只能是让大家质疑他对数学的理解能力。 经济学家为什么会犯这样的错误？因为他们并不真正理解不平等现象。不平等可以视作一种尾部的不协调现象，富人位于财富分布的尾部。系统内越不平等，赢者通吃效应越强，我们就越偏离“平均斯坦”（见术语表之薄尾平均斯坦，thin-tailed Mediocristan）。不平等的根源在于财富过程是由赢者通吃效应主导的，任何一个在官僚体系帮助下的财富积累过程，都会倾向于将富裕阶层不可逆地锁定在社会顶层。所以解决办法是，允许系统存在一种机制，这种机制使得最强大的、最富有的人有可能因其承担的风险过大而垮塌，这种机制在美国运行良好。 斯蒂芬·平克 《Private Angelo》 概率论、统计学和大数据分析的核心不是数据，而是基于观测得出的逻辑——尤其当观测数据不足时，逻辑就至关重要了。在很多情况下，真正有用的仅仅是几个极端数据；极端数据很少出现，而一旦出现，它们就带来巨大的信息量，并足够让你证明（或者证伪）某个观点。比方说，你想要证明某人有1 000万美元，你需要做的就是打开他的股票账户显示市值有5 000万美元。你不必逐一列出他家的每一件家具，包括他书房里价值500美元的油画和餐厅里的银餐具。我根据自己的经验得出一个发现，当你买一本厚厚的、用成吨的图表和表格来证明某一观点的书时，你一定要小心：这往往意味着大量无关紧要的数据没有被编剧筛选掉，而真正重要的观点却还没有被提炼出来。但是对于普通大众和没有统计学基础的人来说，这些图表看起来很有说服力，简单的真理就这样被复杂的数据替换掉了。 斯蒂芬·平克就在他的书《Private Angelo》中使用了这个方法，他说在现代社会中人类的暴力行为减少了，并将此归因于现代制度和机构的功劳。我和我的合编剧帕斯夸莱·西里洛仔细审阅了他的数据之后发现，要么是他没理解自己的数