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Ⅰ 豆瓣读书能用支付宝吗

能呀，但是其实不是豆瓣这个平台。你把
你要的
书加入
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它提供你5个购书的地点分别对比价格区别，你选定其中一家，然后转到其网页后再用支付宝或者网银付款。

Ⅱ 关于豆瓣

很简单...豆瓣最主要是一个包括了各式各样的资源资讯的平台，例如电影，音乐，书本。既然是一个资源资讯的平台，当然就没得当场下载完整版来看，部分音乐有试听，电影有预告，图书有的有试阅，而且豆瓣图书还和网上图书商城合作，你看到喜欢的书加入购书单以后就可以进入购书单，看看哪个商城卖的相对便宜然后购买即可。

一句话说，豆瓣是提供大家交流并且找到相似的资源，找到口味相同的同好的平台。有时候豆友也会在留言的部分提供部分资源的下载地址，下载方式各式各样。

豆瓣同城，就是在同一个城市的豆友们交流，组织活动，提供活动资讯的地点，你可以寻找自己喜欢的加入。

九点则是一个汇集了各种博文的地方，（注册后可以在那里订阅你所喜欢的博主的博文，一旦有更新打开页面是就会有提示，非常方便。

Ⅲ 拥有哪些好物品，可以提高幸福感

短期利己幸福感获得有以下方法：


1适量运动，不要有运动目标，怎么方便，怎么舒服，怎么来。可以借助工具，比如瑜伽球，弹力带，筋膜球，按摩轴，这些小工具适合随身携带，非常方便。


2吃适量的甜食，甜食要选择那些精美的甜食，不要吃多，过犹不及，吃撑后，不但会影响心情，还会影响正餐时营养的摄入。


3读读过的书，不要读新书，有的书的内容过于生涩难懂，咀嚼时，反而会影响我们的心情，拿起一本你读过的书，翻看那些精彩的细节，和你曾经在书中留下的痕迹，你会收获满满的幸福感。


4看好看的电影，综艺和剧集，需要注意的是，你需要在大块时间进行，不适合用小块时间观看，最好在午休和睡前这段时间进行。


5撰写影评，微头条，适合小块时间进行，你平时看过的电影，剧集和综艺，要在豆瓣上标记好，不写影评，在闲暇的时候，写影评。


6撰写文章，撰写文章可以让我获得幸福感和安全感，撰写文章要利用大块时间来进行，在平时零散的时间里，有了灵感和思绪要迅速记录下来，以便在大块时间进行写作。


7睡觉可以让我极大地获得幸福感，读书和睡觉是我获得幸福感最主要的方式，简单粗暴，非常好用。


8清理个人卫生可以让我迅速获得好心情。


9整理，扔掉不要的杂物，使物品摆放更加有序。


10听治愈的音乐。


11喝适量的好喝的酸奶。


12深呼吸。


13给绿植浇水。


14给自己买一束鲜花。


15梳头。


16换手机壳。


17随身携带心爱小物。


18复盘使我快乐。


19买买买，上网挑选好物，先放在购物车里，等到需要的时候再买。


20洗衣服。


21总结方法论。


22给室内通风，除臭。


长期的利己幸福感的获得是让自己变得更好，更帅，更健康，更豁达和事业爱情双丰收，这需要长期的持续不断的努力。


短期的利他幸福感通过帮助他人解决实际问题获得，所谓利他，是一个充电的过程，如果在利他后，我们的幸福感被剥夺了，我们反而不快乐不幸福了，那这不是一个可持续性的利他，这是我们绝不愿意看到的。为了避免这种情况，这需要我们在利他的同时，做到以德报德，以直报怨，如果有一个人曾经得罪过你，亦或是你看不上对方的人品，你发自内心的不想帮他，那你千万不要利他，否则就是在作茧自缚，是在严重耗电，得不偿失

Ⅳ 怎么样才能沉迷学习不能自拔

作者：underga
来源：知乎
著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

答案是兴趣。

我有一个朋友，不爱学习，每次说自己努力了3天就至少要放松10天才行，不然要疯掉。大家都说她“懒”，她自己也承认。但她每天雷打不动在固定的钟点做护肤，按摩脸一定要按够足够的时间，用闹钟计时呢；每天坚持早上床睡美容觉。这，哪里是懒？

就是这个朋友，老是对我说，女孩子从20岁开始就不能不护肤啊！我很爱学习，大家都觉得我很勤快。可是一说到护肤，我就懒了：我坚持早晚都按摩了3天，就至少要10天什么按摩都不做、甚至早晚什么护肤品都不涂才行，不然要疯掉。我觉得按摩脸好容易手酸啊！什么睡美容觉，那么早睡简直要逼死人嘛！如果要有好皮肤就得每天定时睡觉，我……不如不要好皮肤！我太懒啦！护肤，是需要很勤奋很有毅力的同学才能做到的，臣妾做不到呀！我十分羡慕我那些能坚持护肤的同学。

同理，那些同学对于学习也是“臣妾做不到”的态度，又十分羡慕我。

人和人的差别，就是这么大，彼之蜜糖，吾之砒霜。

其实我不是“勤奋”，是对学习有兴趣。很多人曾经对我说“怎么能像你一样，每天都很快乐，学习像玩儿一样有动力”，我总是笑回，你逼我学习一个不喜欢也不擅长的科目试试？一样抓狂啊。

如果有兴趣，学习和玩没有什么区别。之所以大部分人沉溺于玩，是因为他们喜欢玩；很多人沉迷游戏，是因为他们喜欢游戏——我见过真不喜欢游戏的，数量还不少，逼他们打游戏都打不下去。参见我前面举的护肤，我是死活做不下去，就像一些同学死活学不下去一样。

我从小觉得打游戏和学习是差不多的东西：对一样没接触过的新东西，先观战或是被一个已经入门的人带着试玩，熟悉规则；下一步，大量实战，再参阅进阶教程，参与讨论，自己归纳总结；一段时间后，可以着手看高手技巧，上高手论坛。有些游戏超难的，要打好的难度不亚于学很多科目。

我也一直觉得学习和休闲的鸿沟不在于休闲是看电影、看球、看闲书而学习是看论文、看专业书，而是学习要考察进度，休闲则不会。我看电影也会学习拍摄技巧，看球也会学习战术，但是这不是学习，因为不考察进度。

我指的“有兴趣”，是较强的意义上的。很多人平时声称爱看电影、爱看球，如果看电影后必须写出影评，写得不好要被批评，看球后必须做出战术分析，写得不好要被批评，那么一定会吓退一大半平时声称喜欢看电影、看球的人。但是真正有兴趣的人不会受任何影响。不会被吓退的，才是真正喜欢看电影、喜欢看球的人。其它的，不过是没有别的娱乐方式，或是随大流，反正没事干，别人看电影、看球，我也就随便看看吧。

真正有兴趣的人，不会被“要求写报告”吓得不敢做这件事。豆瓣上那些长篇影评动辄上万字，分析到每个镜头；虎扑上那些战术分析，拿出各种数据各种截图：这些作者们辛苦码字，发到网站上自己得不到一分稿费。他们为什么要这样耗费精力？自己真的喜欢时，哪里会觉得是在“辛苦码字”，哪里会在乎“发到网站上自己得不到一分稿费”？学习正式的科目也是一样。

我曾见过一个人，因为看了杨幂演的一部电视剧，成了孝贤皇后的粉丝，本来是个历史小白，居然开始读与之有关的一切史料，熟悉了乾隆后宫每一年发生的事和每一个嫔妃的入宫年、升迁历程和重要的轶事，每年每月发生什么事，一件事究竟有哪些史料有载，哪些野史笔记有载，野史笔记的说法可能的来源，包括那些野史笔记的作者的来路和立场，全部了如指掌。她的历史、中文功力也随之见长，但你若和她讨论魏晋历史，她又恢复到历史小白状态，因为她对魏晋没有兴趣。

题主要想学习，就从自己有些好奇或兴趣但还未真正入门的区域向四周发散摸索一下，培养出一个真正的兴趣点。

这里要提到美国中产阶级给孩子上“兴趣班”的观念：如果都要先有“兴趣”再送去兴趣班，孩子这么小能有什么“自己的兴趣”？还不如先在孩子“至少不讨厌”的领域先报个班再说，让孩子先去试学，如果发现真没兴趣再调整，如果发现不讨厌但也没多大兴趣，再向周围领域发散摸索，直到寻到真正能让孩子爱不释手的兴趣为止。

题主的情况，我觉得应该缺乏一个真正有动力、十分想学的东西。可以广泛涉猎，看看什么东西是真正能够到你的兴奋点的。还有一种可能性是，题主其实并不适合一般意义上的任何“学习”。人天赋的分布本来就是不平均的，而且天赋也不只有“学习”这一种。说不定题主在社交、经商等方面有更多兴趣，稍下点功夫就能有很大收益，你就快活地沉溺于你有兴趣同时又相对能作为一项事业来经营（排队了纯粹的打游戏，除非你参加顶尖电子竞技队，否则是不能当一项事业的）的事情吧，何必逼自己“沉溺学习”呢？

歪楼：

我一直对学习很有兴趣，觉得自己不需要励志和心灵鸡汤，因为我像别人爱玩一样爱学习。直到我开始做研究，我方才知道，我热爱的是学习，而到了需要教学和研究的年龄，我也是需要励志的。学习在我这里就相当于常人眼中的休闲，做研究在我这里才相当于常人眼中的“学习”，是一种责任，为了有一个美好的未来而克制一时愉悦舒适的诱惑的努力。所以，我也需要问别人“如何让自己沉溺于研究”。学习对于我是一种和休闲一样的东西，是一种好奇心和求知欲的满足，而做研究才是真正的责任，是工作，是必须要做的。

我有个研究方向是race/ethnicity，大概就是研究美国民族状况——有多少黑人、多少拉美裔、多少亚裔，彼此看法如何，各自的life chance如何……做这个有些年头了，经典文献和方法已经熟知。按照我沉溺学习的脾气，这时候已经没什么可学的了。

但是研究者的职业伦理之一便是：新出的文献都要去读，不然跟不上前沿。最近几年的所谓前沿，少有理论和方法上的突破，所以没有学习的必要。之所以各种刊物上仍不断有新的文章发表出来，都是因为有了新的数据集。比如现在2014年了，2013年的各种种族数据都出来了，就得着手分析，所用理论和方法都是陈规了，但是还得做，只因为这数据集是新的——即使理论和方法没什么新的东西，这是2013年最新的数据，本身就是个新东西吧？

所以我只能无奈地用软件分析最新的数据集，把结果一行一行地读。我当年对05-09年的数据做逐年分析，已经把分析方法掌握了，以后10年、11年、12年、13年每年的数据出来后都是一样的方法，连统计软件用的code都可以套用。我很不喜欢做这样重复枯燥的事，宁可去学点别的新的领域。

然而，没有人只因为我学了某门课并且知识上有进展就给我钱——如果不是因为美国大学以奖学金形式免了我的学费，我选课还得按学分收费。学习是需要掏钱的，教学和研究才能挣钱。

我们这些自诩知识分子的，得到钱并不是因为“我们爱学习、有知识”本身——不然怎么解释很多穷困潦倒的人其实酷爱学习、聪明渊博，却没有人为此付他们钱？我们得到钱，是因为社会需要我们的技能——我们比别人在某些专业领域懂得多些，用我们的专业知识做出研究，或直接转换为应用，或把繁杂的数据写成简明的趋势分析为别人提供洞见，本质上和其它靠劳动挣钱的人们没有区别，都是按别人的要求贡献脑力或体力，得到报酬。学习本身只是让我们提高修养，学到技能，最终，我们可以凭这些技能（硬的方面）和修养眼界等（软的方面）来挣钱。

从来没有人因为我们爱学习就付给我们钱，反而一般的学习都要付钱。这和休闲一样，很少有人会因为看电影、看球本身而得到钱，即使是影评人、足球解说员，也是在靠自己的技能赚钱，普通的观众和球迷因为喜欢看电影和看球而付钱，不是得到钱。在我眼中，人每天做的事情只有有兴趣的和没兴趣的，赚钱的和付钱的，没有学习和休闲这种区分法。学习瑜珈一般人认为是休闲吧，可是我认识一个对美体毫无兴趣的女生天天被父母逼着塑身、瑜珈，“学习瑜珈”对她来说比参加公司培训更痛苦，不易坚持；学习编程一般人认为是学习吧，可是我小学五年级就和同学参考了一本早期的计算机书编了个病毒弄坏了学校的机器，当时我眼里仔细研读那本计算机书上的病毒程序模本绝对属于“玩”的范畴。

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知乎用户 i zuo i die i still try
1、告诉别人你的学习目标，例如你要学会PS，你就把这个目标信誓旦旦的写在朋友圈、人人状态或者QQ签名之类的社交网络上，并且告诉你的闺蜜或者基友什么的，这样你不完成都不好意思见人 可能你听了TED什么的 推荐相反的做法，不过这方法对于言(si)出(yao)必(mian)行(zi)的人，还比较管用。
2、每天上知乎、豆瓣、果壳、多贝这些牛人多、内容丰富的网站 挑选感兴趣内容阅读、学习
3、花钱买书读，先在第2条里面的网站找一些和你所学内容相关的、被推荐的好书，然后花钱买来，这样比下载下来读的动机强，因为花了钱，如果不读完就总觉得不爽
4、把手机换成基本没啥游戏的winphone、平板电脑换成kindle、电脑换成mac系统的或者渣配的，这样你就基本和游戏告别了
5、把你薪水的一半交给你配偶\你妈\你爸，让他保管，并且写个字据，如果在xx日内你没学会xx，那么这钱就归他了，同时也要赏罚分明，每学到一个阶段得到一些成果，就让他给你的购物车结一次账。直到你完全掌握

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学习是一种投入时间多，收益慢而持久的行为，收益和成就感不能马上获得，所以想沉迷进学习不能自拔是不可能的，学习无法与让人沉迷的游戏、上网、追剧相抗衡。所以我不写鸡汤式的答案，也不写如何战胜自我，投入学习的怀抱，因为学习的魅力不够格让你沉迷，可沉迷的事情太多了
所以最好的方法就是先隔离让人上瘾的东西，强迫自己开始学习，等学有小成，形成习惯，感受到收益和成就感之后，就能持续下去，而做到这一点，我想到的最好的方法就是上述5条，本人就是这么做的，目前已经背了很多单词，读了几本书，掌握了solidworks的使用……这是本人自高中毕业之后最大规模的学习行动了

Ⅳ 怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

互联网企业拥有大量的线上数据，而且数据量还在快速增长，除了利用大数据提升自己的业务之外，互联网企业已经开始实现数据业务化，利用大数据发现新的商业价值。

以阿里巴巴为例，它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用，并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务，这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。

在面向商家的大数据应用中，以“生意参谋”为例，超过 600 万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外，阿里巴巴数据业务化也在不断加速，“芝麻信用”这种基于收集的个人数据进行个人信用评估的应用获得了长足发展，应用场景从阿里巴巴的内部延展到越来越多的外部场景，如租车、酒店、签证等。

因为客户的所有行为都会在互联网平台上留下痕迹，所以互联网企业可以方便地获取大量的客户行为信息。由互联网商务平台产生的信息一般具有真实性和确定性，通过运用大数据技术对这些数据进行分析，可以帮助企业制定出具有针对性的服务策略，从而获取更大的效益。近年来的实践证明，合理地运用大数据技术能够将电子商务的营业效率提高 60% 以上。

大数据在过去几年中已经改变了电子商务的面貌，具体来讲，电子商务行业的大数据应用有以下几个方面：精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。

1. 精准营销

互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据，并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。

当用户登录网站的瞬间，系统就能预测出该用户今天为何而来，然后从商品库中把合适的商品找出来，并推荐给他。图 1 显示了用户画像会包括哪些用户基本信息和特性。

图 4 Netflix 电影推荐

YouTube 作为美国最大的视频网站，拥有大量用户上传的视频内容。为了解决视频库的信息过载问题，YouTube 在个性化推荐领域也进行了深入研究，现在使用的也是基于物品的推荐算法。实验证明，YouTube 个性化推荐的点击率是热门视频点击率的两倍。

3）网络电台

个性化网络电台也很适合进行个性化推荐。首先，音乐很多，用户不可能听完所有的音乐再决定自己喜欢听什么，而且每年新的歌曲在以很快的速度增加，因此用户无疑面临着信息过载的问题。其次，人们听音乐时，一般都是把音乐作为一种背景乐来听，很少有人必须听某首特定的歌。对于普通用户来说，听什么歌都可以，只要能够符合他们当时的心情就可以了。因此，个性化音乐网络电台是非常符合个性化推荐技术的产品。

目前有很多知名的个性化音乐网络电台。国际上著名的有 Pandora 和Last.fm | Play music, find songs, and discover artists，国内的代表则是豆瓣电台。这 3 个个性化网络电台都不允许用户点歌，而是给用户几种反馈方式：喜欢、不喜欢和跳过。经过用户一定时间的反馈，电台就可以从用户的历史行为中获得用户的兴趣模型，从而使用户的播放列表越来越符合用户对歌曲的兴趣。

Pandora 的算法主要是基于内容的，其音乐家和研究人员亲自听了上万首来自不同歌手的歌，然后对歌曲的不同特性（如旋律、节奏、编曲和歌词等）进行标注，这些标注被称为音乐的基因。然后，Pandora 会根据专家标注的基因计算歌曲的相似度，并给用户推荐和他之前喜欢的音乐在基因上相似的其他音乐。

Last.fm | Play music, find songs, and discover artists记录了所有用户的听歌记录及用户对歌曲的反馈，在这一基础上计算出不同用户在歌曲上的喜好相似度，从而给用户推荐和他有相似听歌爱好的其他用户喜欢的歌曲。同时，Last.fm | Play music, find songs, and discover artists也建立了一个社交网络，来让用户能够和其他用户建立联系，以及让用户给好友推荐自己喜欢的歌曲。Last.fm | Play music, find songs, and discover artists没有使用专家标注，而是主要利用用户行为计算歌曲的相似度。

4）社交网络

社交网络中的个性化推荐技术主要应用在 3 个方面：利用用户的社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐，信息流的会话推荐和给用户推荐好友。

Facebook 保存着两类最宝贵的数据：一类是用户之间的社交网络关系，另一类是用户的偏好信息。

Facebook 推出了一个称为 Instant Personalization 的推荐 API，它能根据用户好友喜欢的信息，给用户推荐他们的好友最喜欢的物品。很多网站都使用了 Facebook 的推荐 API 来实现网站的个性化。

著名的电视剧推荐网站 Clicker 使用 Instant Personalization 给用户进行个性化视频推荐。Clicker 现在可以利用 Facebook 的用户行为数据来提供个性化的、用户可能感兴趣的内容“’流”了，而更重要的是，用户无须在 Clicker 网站上输入太多数据（通过评分、评论或观看Clicker.com上的视频等方式），Clicker 就能提供这样的服务。

除了利用用户在社交网站的社交网络信息给用户推荐本站的各种物品外，社交网站本身也会利用社交网络给用户推荐其他用户在社交网站的会话。每个用户在 Facebook 的个人首页都能看到好友的各种分享，并且能对这些分享进行评论。每个分享和它的所有评论被称为一个会话，Facebook 开发了 EdgeRank 算法对这些会话排序，使用户能够尽量看到熟悉的好友的最新会话。

除了根据用户的社交网络及用户行为给用户推荐内容，社交网站还通过个性化推荐服务给用户推荐好友。

5）其他应用

因为电子商务企业基本上实现了业务流程的各个环节的数据化，所以可以充分利用大数据技术对这些数据进行挖掘分析来优化其业务流程，提高业务利润。除了前面介绍的几个应用之外，大数据在电子商务行业还可以应用在其他许多方面。

① 动态定价和特价优惠

电子商务企业可以通过使用数据构建客户资料，并发现用户喜欢花费多少费用和喜欢购买什么产品，从而通过跟踪客户的消费行为，使用大数据分析来开发灵活的定价和折扣政策。例如，如果分析显示用户对特定类别商品的兴趣飙升，则电子商务企业可以提供打折或买一送一优惠。

② 定制优惠

电子商务企业可以通过使用数据来确定客户的购买习惯，并根据以前的购买方式向他们发送有针对性的特价优惠和折扣代码。数据也可以用于在客户中止购买或只看不买时重新吸引客户，例如，通过发送电子邮件提醒客户他们查看过的产品或邀请他们完成购买。

③ 供应链管理

电子商务企业可以使用大数据更有效地管理供应链。数据分析可以揭示供应链中的任何延迟或潜在的库存问题。如果某个项目存在问题，则可以立即将其从销售中删除，以免破坏客户服务问题。

④ 预测分析

预测分析是指利用大数据技术分析电子商务业务的各种渠道，帮助企业制定未来运营的业务计划。数据分析可能会显示电商企业在线商店部门的新购买趋势或销售减缓的商品。

使用这些信息就可以帮助规划下一阶段的库存，并制定新的市场目标。随时了解电子商务的最新趋势具有一定的挑战性，但是利用大数据技术可以大大提高企业的利润，并帮助企业建立一个成功的前瞻性思维业务。如果不利用挖掘大数据的力量，就可能会错过市场成功的机遇。

Ⅵ 怎么看待韩国电影《购物车》

使用网络网盘免费分享给你，链接：https://pan..com/s/1a5fSz8jnjYPR6PAj8w9Pkw

提取码：1jof

《购物车》是由付智英执导，廉晶雅、文晶熙、金英爱、金康宇等主演的剧情片。影片讲述了在大型超市工作的非正式员工们因公司无故解约而在一天之内失去工作，束手无策的他们首次联合起来与公司斗争的故事。该片于2014年11月13日在韩国上映。

Ⅶ 2020年十部最好看电影

今年我就看了大鹏的大赢家和八佰，这两个还可以。

Ⅷ 怎么评价动画电影《香肠派对》

电影《香肠派对》虽然属于动画系列，却并不适合儿童观看，影片中存在大写的“污”，观众对于此影片的争议也是蛮大的，许多人保持排斥的态度。《香肠派对》却也并非毫无亮点，不得不说编剧真是脑洞大开，以超市食物为第一视角，折射出人类世界的信仰，以及对于各个不同国家领域的讽刺，其实这是一部励志片，也是一部极具想象力的创意片，同时又是一部蕴涵深意的内涵片。

其实电影《香肠派对》的故事结构和传递的主旨是非常好的，在搞笑的基础上引人深思，当然影片主旨是需要观众细细品味的，不能只观察浮现于表面的东西，抛掉有点污的情节，这是一部非常好的影片。