赤裸惊情Stripped Naked

编剧文笔很赞，很多段看着看着就哭了，生在乱世，有太多的不得已，感叹现如今的我们，在一起已经是很多人求不得的事，何必折腾作妖，浪费大好年华呢，珍惜，永远是失去以后才会懂得

弯曲的事物里总是深藏着隐忍和耐性，就像抽离了道德的人，上帝依旧会为他的灵魂赋上不泯于众的美感。

评论中对此剧褒贬不一，但我更多希望关注此剧对我的裨益。 简单来说，编剧的观点是成功并不是智商的结果，也即本剧的题目，赤裸惊情Stripped Naked，他们都不是赤裸惊情Stripped Naked，都是和你我一样的普通人。那些智商更高的人并不一定就能成功，那些成功所需的不仅仅是个人努力，其中也包含着时代、文化所带来的各种机遇以及并不高的智商门槛。 机遇为他们带来了什么呢？更多的练习时间。练习不是为了一次把事情做的更好而是为了把事情越做越好。了解了这一点之后就很明白了，既然机遇是带来了更多的练习时间，那么为什么非要去等待机遇而不能在平时就多去练习呢？这减少了等待机遇的借口。现在是一个信息时代，很多很好的资源网上都能免费获取，所以我需要的是首先提升自己搜索信息的能力，其次，开始多多练习吧。 对于成功编剧还提到了另一个纬度，即与人交流沟通合作的能力。如何舒服地和他人打交道以及清晰地表达自己的观点和利益诉求，知道如何为达到自己的良好愿望制定策略，而不是震慑于权威或者陷入对抗。这即是协同培养所带来的应对社会的经验。对此应该怎么办呢，我觉得多走出去，多和不同的人交流，多去认识不同的人，多参与公共事务，这都是免费锻炼自己的机会。 还有一点值得一提的是要了解到自己的文化和环境会塑造自己的观念和处事方式，这其中有好的部分也有坏的部分，不要认为这是自己的本性而反对改变，明白了自己错误的行事方式的形成原因之后就更愿意改变。 总结来说就是 节约时间多练习 多参与集体事务锻炼自己 以上，祝你能成为更好的自己

如何使需求预测更准确 把需求预测由前置仓集中到中心仓，在颗粒大的地方做预测。在清洗、整理数据的前提下，选择更好的预测方法，做好数据分析，提高基准预测的准确率。基于需求历史制定基准预测后，由销售、市场、产品管理等部门基于市场需求做出预测调整。 一、数据清洗 以数据清洗为前提，提高数据的准确性，为后续的需求预测和库存计划打好基础。 检验数据的一致性，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据，供进一步核对和纠正；用样品均值、中位数或众数代替无效值和缺失值，删除特定样品，甚至删除整个变量。 应采取“削峰填谷”的方法进行数据清洗，即促销期间以及相邻的时段，用之前一段时间的平均需求来代替。至于时段多长，取决于具体业务特点，跟移动平均法要用多长周期的历史数据的道理类似。削峰填谷后就得到基准数据，然后用合适的预测模型来制定基准预测。至于后续的促销，许需要另外预测，叠加到基准预测，就是最终预测。 【数据清洗的步骤】 1.预处理阶段： （1）将数据导入处理工具，单机跑数搭建MySQL环境，数据量大，可以使用文本文件存储+Python操作的方式。 （2）看数据。一看元数据，包括字段解释、数据来源、代码表等一切描述数据的信息。而是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据有一个直观了解，并初步发现一些问题，为后续的处理做准备。 2.缺失值清洗 （1）确定缺失值范围：对每一个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段的重要性，分别制定策略。 （2）去除不需要的字段 （3）填充缺失内容 ·以业务知识或经验推测填充缺失值 ·以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 ·以不同指标的计算结果填充缺失值 （4）重新取数 3.格式内容清洗 （1）时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致 （2）内容中有不该存在的字符 （3）内容与该字段应有内容不符 4.逻辑错误清洗 （1）去重 （2）去除不合理值 （3）修正矛盾内容 5.非需求数据清洗 6.关联性验证 二、数据分析 根据预测精准度，通过平均绝对百分比误差、均方误差的准确度指标，采取更优的预测方法，选择合适的预测模型，同时还要考虑现货率、库存周转率和运营成本。 复盘过去一段时间的预测，通过比较各种方法的准确度，来选择更合适的预测模型。对于每版预测，保留过去几周的值，计算每周的预测误差，求出均方误差，根据均方误差的大小，决定下次预测用什么方法。 1.移动平均法 适用于需求相对平稳，没有趋势、季节性的情况。 A.简单移动平均 Ft+1=过去n期需求的总数/n=D1+Dt-1+Dt-2+......+Dt-n+1/n B.加权移动平均 需求历史越接近，权重比例越大，所有权重加起来为1。 Ft+1=W1D1+W2D2+........+WnDt-n+1 2.指数平滑法（调整误差） A.简单指数平滑法 平滑参数(α) α介于0和1之间，通过选择不同的平滑系数，指数平滑法可以更好的匹配业务的变化 需求历史越近，权重越大，能更快的响应需求变化。 Ft+1=Ft+α(Dt-Ft) 平滑系数α的选取 ·当需求历史比较稳定时，选取较小的α值，0.05～0.2 ·当需求历史有波动，但长期趋势没有大的变化时，可选取稍大的α值，0.1～0.4 ·当需求历史波动很大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选取较大的α 值，0.6～0.8 ·当需求历史是上升或者下降序列时，α宜取较大值，0.6～1 B.霍尔特双参数法（应对趋势） 本期水平部分=α*本期需求实际值+（1-α）*（上期水平部分+上期趋势部分） 本期趋势部分=β*（本期水平部分-上期

我觉得是好看的 看之前会担心原著台词过于油腻 但是看完才发现 很多地方改的是真的好 而且男女主演技在线😭好看爱看

口腹人之大欲，其事非细。始求一饱，继而逐味，迨此盛世，至千金无下箸处。天地之出有恒，天地之赐，不可以不惜之。受其利，尽其用，得知味，品其妙，怀其恩，乐在其中矣。

上大二的时候就有朋友给我推荐这部剧，当时还没有看完，这次重读，感觉不太符合自己的观看期待，讲心理学也不是太过专业，也不是纯粹的鸡汤，个人感觉有点像《赤裸惊情Stripped Naked》。这部剧不用花太多时间，翻翻即可。

江阳啊本来是意气风发的一个人啊，期待白宇后期的表演。