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4月读书：01，穷查理宝典02，像间谍一样思考03，放弃的艺术4月更新：5篇。4月读书营任务：完成能量按钮。4月不足：01，没有按计划读书。02，没有多参加读书营活动。03，没有花时间多更新。

阅读《穷查理宝典》后，你将可以收获到查理芒格的学习方法和投资策略——多元思维模型和逆向思维。这篇将主要分享关于怎样构建和查理芒格一样的多元思维模型。

有时我就在想，如果我们都按照育儿宝典去做会不会养出千人一面的孩子？我想答案是不会。

说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．

今天看到微笑书写青春的两篇文章：《收藏|最全的工薪族理财宝典！》

Pandas名字衍生自术语“paneldata”（面板数据）和“Pythondataanalysis”（Python数据分析）。

很赞赏这句话，和大家分享：国学是传统文化的精华，是家庭和谐的金言，夫妻相处的良方，为人处世的宝典，创守事业的根本，修身齐家的准则，富过五代的智慧。

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算法题（程序员面试宝典）解题思路主要来源于leetcode官方与《程序员面试宝典》。76.最小覆盖子串给你一个字符串s、一个字符串t。返回s中涵盖t所有字符的最小子串。

关系的建立不是对对方的控制，太顺从的人只会迷失自己找不到主力方向。摒除控制的优越感，让自己与对方有独立的空间。刻画的人物关系不存在于两者互动限制，反而迷失自我。

查理·芒格的这本《穷查理宝典》想必大家都有耳闻，但是我第一次读的时候，有些不理解查理为什么特别提到25个人类误判心理学，而且对其中的一些误判心理学有些不以为然，有点读不下去，直到一天一个朋友这里面讲得还是蛮对的

今天我们正式开始瞄一瞄这本《纳瓦尔宝典》吧！纳瓦尔说如果把他随意丢到任何一个说英语的街道，自己会在5到10年内重新变得富有，这是因为他已经掌握了赚钱的技能。

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线性回归、逻辑回归算法应用请参考：https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用PCA对数据进行降维的算法的基本原理及应

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图片发自App利用早上上班之前的时间，听了一本书《穷查理宝典》，主要讲述了查理芒格的生平、投资与为人。查理说，“只要他手里有一本书，他就不会觉得是浪费时间”。

（五十九）机会稍纵即逝，但你如果能在下一次准备好，机会永远不会真正消失真正好的投资机会不会经常有，也不会持续很长的时间，所以你必须做好行动的准备。要有随时行动的思想准备。——查理查理和沃伦全资买下喜诗糖果时，一个心里说如果再贵10万美元我就不要了，一个心里说如果再贵1万美元我就不买了。他们今天无比庆幸买下了喜诗糖果，他们也时常讨论自己当时愚蠢的想法，因为他们是因为喜诗糖果是一个优质的企业才购买的，

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『from《穷查理宝典》·P209』【二】禅绕练习

前言1、为什么选择Python进行数据分析?Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为伪代码，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。

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飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0六、数据加载、存储和文件格式原文：wesmckinney.com/book/accessing-data译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0此开放访问网络版本的《Python

/译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0十二、Python建模库介绍原文：wesmckinney.com/book/modeling译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0此开放访问网络版本的《Python

飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0八、数据整理：连接、合并和重塑原文：wesmckinney.com/book/data-wrangling译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0此开放访问网络版本的《Python

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马靖昊准备将财务分析稼接在《易经》的64卦上，弄出个东邪西毒，九阳真经，葵花宝典...…说到五行，很多人会想到《易经》，实际上，大家所熟知的五行原理正是来源于此。

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【原文摘录】《穷查理宝典》一书中有这样一段话：查理是一个完全凭借智慧取得成功的人，这对于中国的读书人来讲无疑是一个令人振奋的例子。

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数据离散化的意义数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入，月薪2000和月薪20000，

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