購物車電影豆瓣

Ⅰ 豆瓣讀書能用支付寶嗎

能呀，但是其實不是豆瓣這個平台。你把
你要的
書加入
購物車
它提供你5個購書的地點分別對比價格區別，你選定其中一家，然後轉到其網頁後再用支付寶或者網銀付款。

Ⅱ 關於豆瓣

很簡單...豆瓣最主要是一個包括了各式各樣的資源資訊的平台，例如電影，音樂，書本。既然是一個資源資訊的平台，當然就沒得當場下載完整版來看，部分音樂有試聽，電影有預告，圖書有的有試閱，而且豆瓣圖書還和網上圖書商城合作，你看到喜歡的書加入購書單以後就可以進入購書單，看看哪個商城賣的相對便宜然後購買即可。

一句話說，豆瓣是提供大家交流並且找到相似的資源，找到口味相同的同好的平台。有時候豆友也會在留言的部分提供部分資源的下載地址，下載方式各式各樣。

豆瓣同城，就是在同一個城市的豆友們交流，組織活動，提供活動資訊的地點，你可以尋找自己喜歡的加入。

九點則是一個匯集了各種博文的地方，（注冊後可以在那裡訂閱你所喜歡的博主的博文，一旦有更新打開頁面是就會有提示，非常方便。

Ⅲ 擁有哪些好物品，可以提高幸福感

短期利己幸福感獲得有以下方法：


1適量運動，不要有運動目標，怎麼方便，怎麼舒服，怎麼來。可以藉助工具，比如瑜伽球，彈力帶，筋膜球，按摩軸，這些小工具適合隨身攜帶，非常方便。


2吃適量的甜食，甜食要選擇那些精美的甜食，不要吃多，過猶不及，吃撐後，不但會影響心情，還會影響正餐時營養的攝入。


3讀讀過的書，不要讀新書，有的書的內容過於生澀難懂，咀嚼時，反而會影響我們的心情，拿起一本你讀過的書，翻看那些精彩的細節，和你曾經在書中留下的痕跡，你會收獲滿滿的幸福感。


4看好看的電影，綜藝和劇集，需要注意的是，你需要在大塊時間進行，不適合用小塊時間觀看，最好在午休和睡前這段時間進行。


5撰寫影評，微頭條，適合小塊時間進行，你平時看過的電影，劇集和綜藝，要在豆瓣上標記好，不寫影評，在閑暇的時候，寫影評。


6撰寫文章，撰寫文章可以讓我獲得幸福感和安全感，撰寫文章要利用大塊時間來進行，在平時零散的時間里，有了靈感和思緒要迅速記錄下來，以便在大塊時間進行寫作。


7睡覺可以讓我極大地獲得幸福感，讀書和睡覺是我獲得幸福感最主要的方式，簡單粗暴，非常好用。


8清理個人衛生可以讓我迅速獲得好心情。


9整理，扔掉不要的雜物，使物品擺放更加有序。


10聽治癒的音樂。


11喝適量的好喝的酸奶。


12深呼吸。


13給綠植澆水。


14給自己買一束鮮花。


15梳頭。


16換手機殼。


17隨身攜帶心愛小物。


18復盤使我快樂。


19買買買，上網挑選好物，先放在購物車里，等到需要的時候再買。


20洗衣服。


21總結方法論。


22給室內通風，除臭。


長期的利己幸福感的獲得是讓自己變得更好，更帥，更健康，更豁達和事業愛情雙豐收，這需要長期的持續不斷的努力。


短期的利他幸福感通過幫助他人解決實際問題獲得，所謂利他，是一個充電的過程，如果在利他後，我們的幸福感被剝奪了，我們反而不快樂不幸福了，那這不是一個可持續性的利他，這是我們絕不願意看到的。為了避免這種情況，這需要我們在利他的同時，做到以德報德，以直報怨，如果有一個人曾經得罪過你，亦或是你看不上對方的人品，你發自內心的不想幫他，那你千萬不要利他，否則就是在作繭自縛，是在嚴重耗電，得不償失

Ⅳ 怎麼樣才能沉迷學習不能自拔

作者：underga
來源：知乎
著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。

答案是興趣。

我有一個朋友，不愛學習，每次說自己努力了3天就至少要放鬆10天才行，不然要瘋掉。大家都說她「懶」，她自己也承認。但她每天雷打不動在固定的鍾點做護膚，按摩臉一定要按夠足夠的時間，用鬧鍾計時呢；每天堅持早上床睡美容覺。這，哪裡是懶？

就是這個朋友，老是對我說，女孩子從20歲開始就不能不護膚啊！我很愛學習，大家都覺得我很勤快。可是一說到護膚，我就懶了：我堅持早晚都按摩了3天，就至少要10天什麼按摩都不做、甚至早晚什麼護膚品都不塗才行，不然要瘋掉。我覺得按摩臉好容易手酸啊！什麼睡美容覺，那麼早睡簡直要逼死人嘛！如果要有好皮膚就得每天定時睡覺，我……不如不要好皮膚！我太懶啦！護膚，是需要很勤奮很有毅力的同學才能做到的，臣妾做不到呀！我十分羨慕我那些能堅持護膚的同學。

同理，那些同學對於學習也是「臣妾做不到」的態度，又十分羨慕我。

人和人的差別，就是這么大，彼之蜜糖，吾之砒霜。

其實我不是「勤奮」，是對學習有興趣。很多人曾經對我說「怎麼能像你一樣，每天都很快樂，學習像玩兒一樣有動力」，我總是笑回，你逼我學習一個不喜歡也不擅長的科目試試？一樣抓狂啊。

如果有興趣，學習和玩沒有什麼區別。之所以大部分人沉溺於玩，是因為他們喜歡玩；很多人沉迷游戲，是因為他們喜歡游戲——我見過真不喜歡游戲的，數量還不少，逼他們打游戲都打不下去。參見我前面舉的護膚，我是死活做不下去，就像一些同學死活學不下去一樣。

我從小覺得打游戲和學習是差不多的東西：對一樣沒接觸過的新東西，先觀戰或是被一個已經入門的人帶著試玩，熟悉規則；下一步，大量實戰，再參閱進階教程，參與討論，自己歸納總結；一段時間後，可以著手看高手技巧，上高手論壇。有些游戲超難的，要打好的難度不亞於學很多科目。

我也一直覺得學習和休閑的鴻溝不在於休閑是看電影、看球、看閑書而學習是看論文、看專業書，而是學習要考察進度，休閑則不會。我看電影也會學習拍攝技巧，看球也會學習戰術，但是這不是學習，因為不考察進度。

我指的「有興趣」，是較強的意義上的。很多人平時聲稱愛看電影、愛看球，如果看電影後必須寫出影評，寫得不好要被批評，看球後必須做出戰術分析，寫得不好要被批評，那麼一定會嚇退一大半平時聲稱喜歡看電影、看球的人。但是真正有興趣的人不會受任何影響。不會被嚇退的，才是真正喜歡看電影、喜歡看球的人。其它的，不過是沒有別的娛樂方式，或是隨大流，反正沒事干，別人看電影、看球，我也就隨便看看吧。

真正有興趣的人，不會被「要求寫報告」嚇得不敢做這件事。豆瓣上那些長篇影評動輒上萬字，分析到每個鏡頭；虎撲上那些戰術分析，拿出各種數據各種截圖：這些作者們辛苦碼字，發到網站上自己得不到一分稿費。他們為什麼要這樣耗費精力？自己真的喜歡時，哪裡會覺得是在「辛苦碼字」，哪裡會在乎「發到網站上自己得不到一分稿費」？學習正式的科目也是一樣。

我曾見過一個人，因為看了楊冪演的一部電視劇，成了孝賢皇後的粉絲，本來是個歷史小白，居然開始讀與之有關的一切史料，熟悉了乾隆後宮每一年發生的事和每一個嬪妃的入宮年、升遷歷程和重要的軼事，每年每月發生什麼事，一件事究竟有哪些史料有載，哪些野史筆記有載，野史筆記的說法可能的來源，包括那些野史筆記的作者的來路和立場，全部了如指掌。她的歷史、中文功力也隨之見長，但你若和她討論魏晉歷史，她又恢復到歷史小白狀態，因為她對魏晉沒有興趣。

題主要想學習，就從自己有些好奇或興趣但還未真正入門的區域向四周發散摸索一下，培養出一個真正的興趣點。

這里要提到美國中產階級給孩子上「興趣班」的觀念：如果都要先有「興趣」再送去興趣班，孩子這么小能有什麼「自己的興趣」？還不如先在孩子「至少不討厭」的領域先報個班再說，讓孩子先去試學，如果發現真沒興趣再調整，如果發現不討厭但也沒多大興趣，再向周圍領域發散摸索，直到尋到真正能讓孩子愛不釋手的興趣為止。

題主的情況，我覺得應該缺乏一個真正有動力、十分想學的東西。可以廣泛涉獵，看看什麼東西是真正能夠到你的興奮點的。還有一種可能性是，題主其實並不適合一般意義上的任何「學習」。人天賦的分布本來就是不平均的，而且天賦也不只有「學習」這一種。說不定題主在社交、經商等方面有更多興趣，稍下點功夫就能有很大收益，你就快活地沉溺於你有興趣同時又相對能作為一項事業來經營（排隊了純粹的打游戲，除非你參加頂尖電子競技隊，否則是不能當一項事業的）的事情吧，何必逼自己「沉溺學習」呢？

歪樓：

我一直對學習很有興趣，覺得自己不需要勵志和心靈雞湯，因為我像別人愛玩一樣愛學習。直到我開始做研究，我方才知道，我熱愛的是學習，而到了需要教學和研究的年齡，我也是需要勵志的。學習在我這里就相當於常人眼中的休閑，做研究在我這里才相當於常人眼中的「學習」，是一種責任，為了有一個美好的未來而剋制一時愉悅舒適的誘惑的努力。所以，我也需要問別人「如何讓自己沉溺於研究」。學習對於我是一種和休閑一樣的東西，是一種好奇心和求知慾的滿足，而做研究才是真正的責任，是工作，是必須要做的。

我有個研究方向是race/ethnicity，大概就是研究美國民族狀況——有多少黑人、多少拉美裔、多少亞裔，彼此看法如何，各自的life chance如何……做這個有些年頭了，經典文獻和方法已經熟知。按照我沉溺學習的脾氣，這時候已經沒什麼可學的了。

但是研究者的職業倫理之一便是：新出的文獻都要去讀，不然跟不上前沿。最近幾年的所謂前沿，少有理論和方法上的突破，所以沒有學習的必要。之所以各種刊物上仍不斷有新的文章發表出來，都是因為有了新的數據集。比如現在2014年了，2013年的各種種族數據都出來了，就得著手分析，所用理論和方法都是陳規了，但是還得做，只因為這數據集是新的——即使理論和方法沒什麼新的東西，這是2013年最新的數據，本身就是個新東西吧？

所以我只能無奈地用軟體分析最新的數據集，把結果一行一行地讀。我當年對05-09年的數據做逐年分析，已經把分析方法掌握了，以後10年、11年、12年、13年每年的數據出來後都是一樣的方法，連統計軟體用的code都可以套用。我很不喜歡做這樣重復枯燥的事，寧可去學點別的新的領域。

然而，沒有人只因為我學了某門課並且知識上有進展就給我錢——如果不是因為美國大學以獎學金形式免了我的學費，我選課還得按學分收費。學習是需要掏錢的，教學和研究才能掙錢。

我們這些自詡知識分子的，得到錢並不是因為「我們愛學習、有知識」本身——不然怎麼解釋很多窮困潦倒的人其實酷愛學習、聰明淵博，卻沒有人為此付他們錢？我們得到錢，是因為社會需要我們的技能——我們比別人在某些專業領域懂得多些，用我們的專業知識做出研究，或直接轉換為應用，或把繁雜的數據寫成簡明的趨勢分析為別人提供洞見，本質上和其它靠勞動掙錢的人們沒有區別，都是按別人的要求貢獻腦力或體力，得到報酬。學習本身只是讓我們提高修養，學到技能，最終，我們可以憑這些技能（硬的方面）和修養眼界等（軟的方面）來掙錢。

從來沒有人因為我們愛學習就付給我們錢，反而一般的學習都要付錢。這和休閑一樣，很少有人會因為看電影、看球本身而得到錢，即使是影評人、足球解說員，也是在靠自己的技能賺錢，普通的觀眾和球迷因為喜歡看電影和看球而付錢，不是得到錢。在我眼中，人每天做的事情只有有興趣的和沒興趣的，賺錢的和付錢的，沒有學習和休閑這種區分法。學習瑜珈一般人認為是休閑吧，可是我認識一個對美體毫無興趣的女生天天被父母逼著塑身、瑜珈，「學習瑜珈」對她來說比參加公司培訓更痛苦，不易堅持；學習編程一般人認為是學習吧，可是我小學五年級就和同學參考了一本早期的計算機書編了個病毒弄壞了學校的機器，當時我眼裡仔細研讀那本計算機書上的病毒程序模本絕對屬於「玩」的范疇。

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知乎用戶 i zuo i die i still try
1、告訴別人你的學習目標，例如你要學會PS，你就把這個目標信誓旦旦的寫在朋友圈、人人狀態或者QQ簽名之類的社交網路上，並且告訴你的閨蜜或者基友什麼的，這樣你不完成都不好意思見人 可能你聽了TED什麼的 推薦相反的做法，不過這方法對於言(si)出(yao)必(mian)行(zi)的人，還比較管用。
2、每天上知乎、豆瓣、果殼、多貝這些牛人多、內容豐富的網站 挑選感興趣內容閱讀、學習
3、花錢買書讀，先在第2條裡面的網站找一些和你所學內容相關的、被推薦的好書，然後花錢買來，這樣比下載下來讀的動機強，因為花了錢，如果不讀完就總覺得不爽
4、把手機換成基本沒啥游戲的winphone、平板電腦換成kindle、電腦換成mac系統的或者渣配的，這樣你就基本和游戲告別了
5、把你薪水的一半交給你配偶\你媽\你爸，讓他保管，並且寫個字據，如果在xx日內你沒學會xx，那麼這錢就歸他了，同時也要賞罰分明，每學到一個階段得到一些成果，就讓他給你的購物車結一次賬。直到你完全掌握

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學習是一種投入時間多，收益慢而持久的行為，收益和成就感不能馬上獲得，所以想沉迷進學習不能自拔是不可能的，學習無法與讓人沉迷的游戲、上網、追劇相抗衡。所以我不寫雞湯式的答案，也不寫如何戰勝自我，投入學習的懷抱，因為學習的魅力不夠格讓你沉迷，可沉迷的事情太多了
所以最好的方法就是先隔離讓人上癮的東西，強迫自己開始學習，等學有小成，形成習慣，感受到收益和成就感之後，就能持續下去，而做到這一點，我想到的最好的方法就是上述5條，本人就是這么做的，目前已經背了很多單詞，讀了幾本書，掌握了solidworks的使用……這是本人自高中畢業之後最大規模的學習行動了

Ⅳ 怎樣理解互聯網行業「數據分析」的意義

互聯網企業擁有大量的線上數據，而且數據量還在快速增長，除了利用大數據提升自己的業務之外，互聯網企業已經開始實現數據業務化，利用大數據發現新的商業價值。

以阿里巴巴為例，它不僅在不斷加強個性化推薦、「千人千面」這種面向消費者的大數據應用，並且還在嘗試利用大數據進行智能客戶服務，這種應用場景會逐漸從內部應用延展到外部很多企業的呼叫中心之中。

在面向商家的大數據應用中，以「生意參謀」為例，超過 600 萬商家在利用「生意參謀」提升自己的電商店面運營水平。除了面向自己的生態之外，阿里巴巴數據業務化也在不斷加速，「芝麻信用」這種基於收集的個人數據進行個人信用評估的應用獲得了長足發展，應用場景從阿里巴巴的內部延展到越來越多的外部場景，如租車、酒店、簽證等。

因為客戶的所有行為都會在互聯網平台上留下痕跡，所以互聯網企業可以方便地獲取大量的客戶行為信息。由互聯網商務平台產生的信息一般具有真實性和確定性，通過運用大數據技術對這些數據進行分析，可以幫助企業制定出具有針對性的服務策略，從而獲取更大的效益。近年來的實踐證明，合理地運用大數據技術能夠將電子商務的營業效率提高 60% 以上。

大數據在過去幾年中已經改變了電子商務的面貌，具體來講，電子商務行業的大數據應用有以下幾個方面：精準營銷、個性化服務、商品個性化推薦。

1. 精準營銷

互聯網企業使用大數據技術採集有關客戶的各類數據，並通過大數據分析建立「用戶畫像」來抽象地描述一個用戶的信息全貌，從而可以對用戶進行個性化推薦、精準營銷和廣告投放等。

當用戶登錄網站的瞬間，系統就能預測出該用戶今天為何而來，然後從商品庫中把合適的商品找出來，並推薦給他。圖 1 顯示了用戶畫像會包括哪些用戶基本信息和特性。

圖 4 Netflix 電影推薦

YouTube 作為美國最大的視頻網站，擁有大量用戶上傳的視頻內容。為了解決視頻庫的信息過載問題，YouTube 在個性化推薦領域也進行了深入研究，現在使用的也是基於物品的推薦演算法。實驗證明，YouTube 個性化推薦的點擊率是熱門視頻點擊率的兩倍。

3）網路電台

個性化網路電台也很適合進行個性化推薦。首先，音樂很多，用戶不可能聽完所有的音樂再決定自己喜歡聽什麼，而且每年新的歌曲在以很快的速度增加，因此用戶無疑面臨著信息過載的問題。其次，人們聽音樂時，一般都是把音樂作為一種背景樂來聽，很少有人必須聽某首特定的歌。對於普通用戶來說，聽什麼歌都可以，只要能夠符合他們當時的心情就可以了。因此，個性化音樂網路電台是非常符合個性化推薦技術的產品。

目前有很多知名的個性化音樂網路電台。國際上著名的有 Pandora 和Last.fm | Play music, find songs, and discover artists，國內的代表則是豆瓣電台。這 3 個個性化網路電台都不允許用戶點歌，而是給用戶幾種反饋方式：喜歡、不喜歡和跳過。經過用戶一定時間的反饋，電台就可以從用戶的歷史行為中獲得用戶的興趣模型，從而使用戶的播放列表越來越符合用戶對歌曲的興趣。

Pandora 的演算法主要是基於內容的，其音樂家和研究人員親自聽了上萬首來自不同歌手的歌，然後對歌曲的不同特性（如旋律、節奏、編曲和歌詞等）進行標注，這些標注被稱為音樂的基因。然後，Pandora 會根據專家標注的基因計算歌曲的相似度，並給用戶推薦和他之前喜歡的音樂在基因上相似的其他音樂。

Last.fm | Play music, find songs, and discover artists記錄了所有用戶的聽歌記錄及用戶對歌曲的反饋，在這一基礎上計算出不同用戶在歌曲上的喜好相似度，從而給用戶推薦和他有相似聽歌愛好的其他用戶喜歡的歌曲。同時，Last.fm | Play music, find songs, and discover artists也建立了一個社交網路，來讓用戶能夠和其他用戶建立聯系，以及讓用戶給好友推薦自己喜歡的歌曲。Last.fm | Play music, find songs, and discover artists沒有使用專家標注，而是主要利用用戶行為計算歌曲的相似度。

4）社交網路

社交網路中的個性化推薦技術主要應用在 3 個方面：利用用戶的社交網路信息對用戶進行個性化的物品推薦，信息流的會話推薦和給用戶推薦好友。

Facebook 保存著兩類最寶貴的數據：一類是用戶之間的社交網路關系，另一類是用戶的偏好信息。

Facebook 推出了一個稱為 Instant Personalization 的推薦 API，它能根據用戶好友喜歡的信息，給用戶推薦他們的好友最喜歡的物品。很多網站都使用了 Facebook 的推薦 API 來實現網站的個性化。

著名的電視劇推薦網站 Clicker 使用 Instant Personalization 給用戶進行個性化視頻推薦。Clicker 現在可以利用 Facebook 的用戶行為數據來提供個性化的、用戶可能感興趣的內容「』流」了，而更重要的是，用戶無須在 Clicker 網站上輸入太多數據（通過評分、評論或觀看Clicker.com上的視頻等方式），Clicker 就能提供這樣的服務。

除了利用用戶在社交網站的社交網路信息給用戶推薦本站的各種物品外，社交網站本身也會利用社交網路給用戶推薦其他用戶在社交網站的會話。每個用戶在 Facebook 的個人首頁都能看到好友的各種分享，並且能對這些分享進行評論。每個分享和它的所有評論被稱為一個會話，Facebook 開發了 EdgeRank 演算法對這些會話排序，使用戶能夠盡量看到熟悉的好友的最新會話。

除了根據用戶的社交網路及用戶行為給用戶推薦內容，社交網站還通過個性化推薦服務給用戶推薦好友。

5）其他應用

因為電子商務企業基本上實現了業務流程的各個環節的數據化，所以可以充分利用大數據技術對這些數據進行挖掘分析來優化其業務流程，提高業務利潤。除了前面介紹的幾個應用之外，大數據在電子商務行業還可以應用在其他許多方面。

① 動態定價和特價優惠

電子商務企業可以通過使用數據構建客戶資料，並發現用戶喜歡花費多少費用和喜歡購買什麼產品，從而通過跟蹤客戶的消費行為，使用大數據分析來開發靈活的定價和折扣政策。例如，如果分析顯示用戶對特定類別商品的興趣飆升，則電子商務企業可以提供打折或買一送一優惠。

② 定製優惠

電子商務企業可以通過使用數據來確定客戶的購買習慣，並根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。數據也可以用於在客戶中止購買或只看不買時重新吸引客戶，例如，通過發送電子郵件提醒客戶他們查看過的產品或邀請他們完成購買。

③ 供應鏈管理

電子商務企業可以使用大數據更有效地管理供應鏈。數據分析可以揭示供應鏈中的任何延遲或潛在的庫存問題。如果某個項目存在問題，則可以立即將其從銷售中刪除，以免破壞客戶服務問題。

④ 預測分析

預測分析是指利用大數據技術分析電子商務業務的各種渠道，幫助企業制定未來運營的業務計劃。數據分析可能會顯示電商企業在線商店部門的新購買趨勢或銷售減緩的商品。

使用這些信息就可以幫助規劃下一階段的庫存，並制定新的市場目標。隨時了解電子商務的最新趨勢具有一定的挑戰性，但是利用大數據技術可以大大提高企業的利潤，並幫助企業建立一個成功的前瞻性思維業務。如果不利用挖掘大數據的力量，就可能會錯過市場成功的機遇。

Ⅵ 怎麼看待韓國電影《購物車》

使用網路網盤免費分享給你，鏈接：https://pan..com/s/1a5fSz8jnjYPR6PAj8w9Pkw

提取碼：1jof

《購物車》是由付智英執導，廉晶雅、文晶熙、金英愛、金康宇等主演的劇情片。影片講述了在大型超市工作的非正式員工們因公司無故解約而在一天之內失去工作，束手無策的他們首次聯合起來與公司斗爭的故事。該片於2014年11月13日在韓國上映。

Ⅶ 2020年十部最好看電影

今年我就看了大鵬的大贏家和八佰，這兩個還可以。

Ⅷ 怎麼評價動畫電影《香腸派對》

電影《香腸派對》雖然屬於動畫系列，卻並不適合兒童觀看，影片中存在大寫的「污」，觀眾對於此影片的爭議也是蠻大的，許多人保持排斥的態度。《香腸派對》卻也並非毫無亮點，不得不說編劇真是腦洞大開，以超市食物為第一視角，折射出人類世界的信仰，以及對於各個不同國家領域的諷刺，其實這是一部勵志片，也是一部極具想像力的創意片，同時又是一部蘊涵深意的內涵片。

其實電影《香腸派對》的故事結構和傳遞的主旨是非常好的，在搞笑的基礎上引人深思，當然影片主旨是需要觀眾細細品味的，不能只觀察浮現於表面的東西，拋掉有點污的情節，這是一部非常好的影片。