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"Dr. Gundry has crafted a wise program with a powerful track record.”

–Mehmet Oz, M.D., professor and vice chair of surgery, NY Presbyterian/Columbia Medical Center

Does losing weight and staying healthy feel like a battle? Well, it’s really a war. Your enemies are your own genes, backed by millions of years of evolution, and the only way to win is to outsmart them. Dr. Steven Gundry’s revolutionary book shares the health secrets other doctors won’t tell you:

• Why plants are “good” for you because they’re “bad” for you, and meat is “bad” because it’s “good” for you

• Why plateauing on this diet is actually a sign that you’re on the right track

• Why artificial sweeteners have the same effects as sugar on your health and your waistline

• Why taking antacids, statins, and drugs for high blood pressure and arthritis masks health issues instead of addressing them

Along with the meal planner, 70 delicious recipes, and inspirational stories, Dr. Gundry’s easy-to-memorize tips will keep you healthy and on course.

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书籍介绍

"Dr. Gundry has crafted a wise program with a powerful track record.”

–Mehmet Oz, M.D., professor and vice chair of surgery, NY Presbyterian/Columbia Medical Center

Does losing weight and staying healthy feel like a battle? Well, it’s really a war. Your enemies are your own genes, backed by millions of years of evolution, and the only way to win is to outsmart them. Dr. Steven Gundry’s revolutionary book shares the health secrets other doctors won’t tell you:

• Why plants are “good” for you because they’re “bad” for you, and meat is “bad” because it’s “good” for you

• Why plateauing on this diet is actually a sign that you’re on the right track

• Why artificial sweeteners have the same effects as sugar on your health and your waistline

• Why taking antacids, statins, and drugs for high blood pressure and arthritis masks health issues instead of addressing them

Along with the meal planner, 70 delicious recipes, and inspirational stories, Dr. Gundry’s easy-to-memorize tips will keep you healthy and on course.

• 作者：肖浑 发布时间：2011-12-02 03:52:03

  首尾两篇最好。永远的布谷鸟说的是缓慢的力量;屎捞人说的是卑微里的尊严。这两篇算是麦兜系列的总纲了吧…

• 作者：璃人泪@2011 发布时间：2015-12-06 10:18:03

  很多熟悉的场景，有些话从个外国人嘴里说出来，觉得莫名感动

• 作者：244598723 发布时间：2022-07-16 16:28:02

  实在读不下去（这算是言情小说吧），我不太喜欢这种类型的

• 作者：叶酱 发布时间：2022-09-26 11:04:48

  咖喱最喜欢的一页：“饭太热了，就一起吹一吹吧”

• 作者：在山清泉水 发布时间：2022-07-16 11:29:36

  作者谈到了《庄子》中的逻辑之美，而以逻辑线来评注《庄子.内篇》是本书很显著的特色。做自己的主人，从社会压在你身上的桎梏中跳脱出来，找到自己到底要什么，找到心灵上的逍遥，这是大智慧。

• 作者：白头翁 发布时间：2011-08-06 09:32:14

  语多重复。

• 优秀的数据管理实践教材——部分内容摘录

  作者：怀沙why 发布时间：2021-05-31 17:15:18

  这本书，特别是序言部分，站的角度非常高；读得出来作者有水平，有激情，涉猎广。感觉边实践边看会更加清晰。以下为简单的阅读笔记：

  序言一：华为董事-质量与流程IT总裁、CIO-陶景文

  数字化生产是一种商业模型：以数据为处理对象，以ICT平台为生产工具，以软件为载体，以服务为目的

  实践问题是数据孤岛

  目标：业务对象、业务过程和业务规则的数字化，实现

  感知、联接和智能

  的数据平台（建设与应用）

  感知是物理世界与数字世界之间形成完整有效的映射

  联接是把各种离散的数据相互联系成有机整体

  智能是在数据感知联接的基础上加入大数据和高级模型算法

  华为是怎么做的：

  一方面通过感知能力实现业务数据的自动采集

  一方面通过一定的技术手段，把相对独立的数据库中的数据按照一定的标准进行汇聚和联接

  数字化转型要强调业务价值：这里引用了罗默的《内生经济理论》

  数字化到底要解决客户的什么问题，用户需要什么

  业务战略要解决业务的什么问题

  变革是否有一个好的规划和持续的架构

  华为的问题：存量的IT烟囱遍布各个业务，短期见效的数据搬家自动化工具从帮手变成了帮凶，数据被私有化为各个BU的资产，员工为了数字化运营加班加点整理Excel，但是数据科学家却没有数据只能赋闲

  变革指导委员会的共识：数字化转型要坚持

  业务和技术双轮驱动

  ，连接双轮的轴是数据。所以要建立统一、清洁、智能的数据底座，实现数据实时可视、海量业务自动、算法支撑决策

  17年10月统一数据底座项目立项：

  痛点是：数据搬家多、找不到、读不懂、获取难、不敢信

  项目目标是：打破数据孤岛，支撑数字化转型，实现数据随需共享、敏捷自助、安全合规

  一手抓数据

  入湖与联接

  ，一手抓

  数据消费

  数据底座可以支撑差异化运营，各个BG的交易与分析，驱动各个领域的运营模式转型（在线、远程、集中）

  数字化转型不仅仅是技术的变革

  序言三：华为云首席数字化转型官-苏立清

  通过数据科学治理、数据平台建设、数据分析与建模，把数据变成服务，使数据能在企业内顺畅流动

  企业要构建以云为基础，以数据驱动的新型企业IT架构

  存量IT系统和大量数据如何处理：双模IT，立而不破，把新老数据、应用以及未来要产生的Iot数据连接在一起，构建统一的数据与应用平台，并与统计学习算法结合使数据产生更大的价值

  在数字化转型过程中，原则是对象、过程和规则的数字化

  第一部分：宏观上华为数据实践的框架和体系

  ch1数据驱动的企业数字化转型：理念，华为的数据治理框架

  提出数据原生企业概念：企业生产资料一开始就以数字世界为中心来构建。反之一开始是围绕的物理世界，天然缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口

  非数字原生企业的业务链路中沉淀着大量数据，由于不同企业发展需求不同，使用着各个版本的EPR软件和不同类型的数据库，IT系统历史包袱沉重

  归根结底是要解决企业成本和效率的问题

  ROADS体验：实时（real-time），按需（on-demand），全在线（all-online），服务自助（DIY），社交化（Social）

  五个举措：

  一是用数据化手段做厚做深客户界面，实现客户交互方式的转变

  二是围绕主业务流，以项目为中心实现基于ROADS的体验

  三是实现关键业务对象的数字化并不断汇聚数据，实现流程数字化和能力服务化

  四是转变运营模式，基于统一数据底座来实现数字化运营与决策

  五是云化、服务化的IT基础设施和IT应用，统一公司IT平台，构建智能服务

  数据治理的四个要求：（前面序言提到了）

  基于统一的数据管理规则确保数据源头质量及数据入湖，形成清洁完整一致的数据湖，这是数字化转型的基础

  业务与数据双驱动，加强数据联接建设

  针对汇聚的内外数据，确保数据安全合规

  不断完善业务对象、过程和规则的数字化，提升数据自动采集能力，减少人工录入

  整体思路：关键是要在现实世界的基础上构建一个

  跨越孤立系统、承载业务的数字孪生的数字世界

  ，通过在数字世界汇聚、联接和分析数据，进行描述、诊断和预测，最终指导业务改进

  ch2建立企业级的数据综合治理体系（整体体系如何构建实施）

  公司级的数据治理政策

  融入变革、运营与IT的数据治理

  数据治理融入IT实施，数据库表和字段的设计要承接信息架构的设计要求

  建立

  业务负责制

  的数据管理责任体系

  公司层面的数据管理组织

  ch3差异化的企业数据分类管理框架：不同类型数据的不同管理方式

  基于数据特性的分类管理框架

  以统一语言为核心的结构化数据管理

  以特征提取为核心的非结构化数据管理

  元数据问题

  以确保合规遵从为核心的外部数据管理

  作用于数据价值流的元数据管理

  第二部分：数据治理中的三项重点建设任务：信息架构、数据底座、数据服务（面向技术：是怎么做的）

  ch4面向业务交易的信息架构建设：信息架构的四个组件，引出业务对象、过程、规则

  组件：数据资产目录，数据标准，数据模型，数据分布

  基于业务对象进行设计和落地

  之前存在的问题是，信息架构和IT开发不协调

  实现面向数字化转型的拓展：

  对象数字化、过程数字化、规则数字化

  （定义类规则与行为类规则）、并打造与之对应的能力（核心在于物理世界与现实世界的映射）

  基于对象数字化建立完整的数字孪生

  ch5面向联接共享的数据底座建设：整体框架，建设实践：数据湖+数据主体联结

  问题在于信息分散，能够产生价值的数据很少

  支撑数字化转型的数据底座建设框架

  数据湖实现企业数据的逻辑汇聚

  数据主题联接：将数据转换成信息

  增加一个数据联接层，标签设计，指标设计

  企业数据治理的最终目的还是让数据更有效的服务于业务目标，创造价值

  ch6面向自助消费的数据服务建设：对数据搜索、加工和分析的消费过程管理方案

  实现数据自助高效和复用：数据消费者不需要关心技术细节，只要能够方便的拿到数据

  把数据湖内的单个资产封装为数据服务

  构建以用户体验为核心的数据地图

  数据也存在供应者和消费者

  人人都是分析师

  数据服务解决的是可供应性，数据地图解决的是可搜索和可获得性，消费方获得数据后提供可分析能力，帮助数据消费者结合自身需要获取想要的分析结果

  传统是保姆式开发，业务部门提需求然后所有方案给IT完成，但是这样周期长

  所以提出服务+自助的模式，公司总部只提供统一的数据服务和分析能力组件服务，各个业务部门可以根据业务需要灵活地消费数据

  此时，数据分析的方案和结果由业务自己完成

  业务自助分析：

  面向业务分析师提供自助分析能力

  面向数据科学家提供高效的数据接入能力和常用的数据分析组件

  面向IT开发人员，提供云端数据开发、计算、分析、应用套件，支持海量数据的分析和可视化

  关键能力：多租户管理，数据加工

  从结果管理到过程管理：数据赋能业务运营

  业务需求提出-数据需求解析-数据搜索和获取-数据服务提供-报告设计和展示

  基于数字化运营的经营管理过程

  第三部分：数据治理的三项关键能力：数据全量感知、综合质量提升、可控共享（面向业务：能怎么样）

  ch7数据硬感知与软感知：打造数字孪生的数据全量感知能力

  2003年 Michael Grieves教授提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达的概念”，即数字孪生

  数据感知能力架构

  NFC是在RFID基础上发展的，距离小于10cm

  各种数据的采集、信息规约的流程

  硬感知：通过设备搜集到的数据，软感知：软件系统里的数据（埋点）

  通过感知能力推荐企业业务的数字化

  ch8打造清洁数据的质量综合管理能力：业务数据异常监控，助力数据质量综合水平提升

  数据质量标准ISO8000

  ch9打造安全合规的数据可控共享能力：构建数据安全隐私保护框架

  可控共享

  元数据是描述数据的数据，对于安全隐私保护很重要

  核心资产安全优先，非核心资产效率优先

  分级标识数据安全隐私，保护公司信息、个人信息，绝密信息不上云

  从链条控制转向集中管控

  第四部分：总结与未来思考

  ch10未来思考：AI治理、数据主权与数据生态建设

  数据成为企业核心竞争力：数据要进入资产负债表，数据也是生产要素

  数据资产的价值由市场决定

  大规模交互的数据是战略资源，数据主权是自然人或公司实体对其数据进行排他性自觉的权利

  数据主权+云主权+数据采集组件的主权==生态主权

  欧盟-GDPR通用数据保护条例

  国际IDS协会：IDS架构只是提供身份提供者和经过认证的连接器组件，在经过认定的通信伙伴之间建立安全交换。相当于只做连接，不做存储

  类似b2b的互联网结构，是基于公钥基础设施的数据共享

  联邦学习：用多个不同机构的数据和计算来得到模型的分布式框架（那么多个银行可以共同开发学习模型）

  梅特卡夫定律：描述网络价值

  智能数据管理是数据工作的未来，要抵制算法歧视

  人类认知世界，认知能力和认知视角是不一样的。数据治理的核心是在企业内部对如何描述业务的数据语言形成统一的认知，这样可以大幅降低企业的数据处理成本，提升沟通效率。

  制定标准，统一认知，形成共识

  四个世界：物理世界，人类认知世界，数字世界，机器认知世界

• 《醒世姻缘传》里有哪些有趣的方言表达？

  作者：汕头人 发布时间：2019-02-24 16:36:52