b*****g
发帖数: 2322 | 1 用你的算法，陪审团12人里出现傻逼，黑白颠倒的人的概率是多少？ |
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e*****s
发帖数: 7359 | 2 haha 这就看你null hypothesis 是啥了。 |
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q****8
发帖数: 3281 | 3 没必要排除他干的可能，只要有不是他干的可能，就有reasonable doubt。 |
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m****e
发帖数: 160 | 4 你的百分比完全是胡扯，一张口就是信用很好1%，你这么做学问真是笑掉大牙
你要收集至少100个认识老张的人给老张的信用度打分，分值达到99，你才有一个依据
说他是top 1%
老张能达到99分的信用度？你开玩笑，做梦去吧，你给你自己老爹都打不了这个分 |
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m****e
发帖数: 160 | 6 不管发不发paper，你要你的结果reasonable & reliable，首先得证明你的每个预设值
都靠谱。不然你写这么多字都是bullshit。 |
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q****8
发帖数: 3281 | 7 照你这标准，本版所有帖子都是bs，都得先量化证明才行。 |
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发帖数: 1 | 8 公式没错，但其实没什么意义。
因为所有的概率都是你拍脑袋想出来的，没一个是客观观测到的，所以结果也自然反映
了你主观的看法。
比如p(A)，本来就是大家争论的焦点，你一下就给了0.255，这还ok了，因为这个毕竟
没人知道，你说多少都有一定合理性。问题更严重的是p(B)，这个就非常的不合理，你
应该知道P(B)=p(B|A)P(A)+P(B|A-)P(A-)，所以按你给的数字，那么P(B|A-)就等于0.
61，也就是在没性侵的情况下都有61%可能被判有罪，这美国的司法也太恐怖了，无辜
的人都有这么大的可能被判有罪，果然是有罪推论。 |
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c*******o
发帖数: 8869 | 9 there are 3 kinds of lies:
1. lies
2. damn lies
3. statistics
by Mark Twain |
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q****8
发帖数: 3281 | 10 你说的没错，这个給值本是很主观的。PA,PB都是单指老张事件，没有扩大化。这里很
多人觉得老张很可能被冤枉，也和P(B|A-)数值高相符。 |
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h********J
发帖数: 563 | 11 P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B)
只要是华人，不管PA多少，PB=1.
梁案中PA=0.
PB|A=infinite.
PA|B=0 |
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I***8
发帖数: 1949 | 14 尼玛
就这事贝叶斯定理都出来了
薛定谔的猫也不远了吧？ |
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发帖数: 1 | 16 我建议不要封老大爷的id。这个id提出的观点都很有思考价值，是这个论坛的一股清流。
按照美国医生建议的足够了，没必要反复全身检查，假阳性的几率太大，检查基本没有
任何意义。
中国人花费了大量时间学习一个便宜计算器就能算的本领，但是按照统计学对思维方式
反思大多数人一无所知，更多人就是道听途说什么个例，然后得出因果。
希望大家好好理解一下贝叶斯定理。 |
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a***m
发帖数: 5037 | 17 可以的吧 此处可用贝叶斯定理 估算武汉染病率
P(A) = P(A|B) * P(B) / P(B|A)
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D***n
发帖数: 6804 | 18 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
你是咋得出这结论的？ |
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i****x
发帖数: 17565 | 19 小本来看看一个概率的两种不同算法，看哪个是脱裤子放屁
算法1：
发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jan 29 18:00:59 2015, 美东)
根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
算法2：
P(死|福克斯) = P(死 in 福克斯) / P(福克斯)
=(#(死 in 福克斯) / #(all cars)) / (#(福克斯) / #(all cars))
=#(死 in 福克斯) / #(福克斯)
which is exactly what the stat is: driver deaths per million registered
vehicle years (for each... 阅读全帖 |
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D***n
发帖数: 6804 | 20 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
你是咋得出这结论的？ |
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i****x
发帖数: 17565 | 21 小本来看看一个概率的两种不同算法，看哪个是脱裤子放屁
算法1：
发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jan 29 18:00:59 2015, 美东)
根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
算法2：
P(死|福克斯) = P(死 in 福克斯) / P(福克斯)
=(#(死 in 福克斯) / #(all cars)) / (#(福克斯) / #(all cars))
=#(死 in 福克斯) / #(福克斯)
which is exactly what the stat is: driver deaths per million registered
vehicle years (for each... 阅读全帖 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 22 En 量子或女测得准李韦斯定理+莔得二遗传学定律 |
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a***m
发帖数: 5037 | 23 应该用贝叶斯定理吧
A: 某日涨
B: 前两日跌
跌了两天，第三天大盘上涨的概率
P(A|B) = P(A)*P(B|A)/P(B) |
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F******k
发帖数: 7375 | 25 叔用excel算了一下，还真是96.7365% |
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发帖数: 1 | 26 (3/6)/( 2/6+3/6 )=3/5对吗 |
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a****g
发帖数: 480 | 27 (1/2)*(3/6)/( 2/6+3/6 ) |
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F******k
发帖数: 7375 | 29 猜你公式可能用的这个：
P{A|B} = P{B|A} * P{A} / P{B}
P{B|A} = 3/6
P{A} = 1/2
P{B} = (2/6+3/6)/2 (这个你似乎忘了除以2) |
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发帖数: 1 | 30 市面上流行许多分析，计算股票价值的办法。许多都有道理，但都无明显的优势。根据
单一迹象来判断股票的涨跌，从统计来看，结果并不稳定。没有一种迹象对另一种迹象
有压倒的优势。
贝叶斯定理告诉我们：从多个迹象的发生来计算股票的涨跌，要比从单一迹象来判断，
会有更大的胜算。问题是，如何将这些迹象综合起来分析？
研究过古人的易经之后，大受启发：八卦其实就是从八种迹象来综合做预测：其实这很
好理解，当你单单看到阴天，就判断要下雨，能准确吗？（冬天会下雪）。八卦就是离
散数学，由多个变量来预测未来的学问。
https://www.youtube.com/watch?v=dCsoSXPcCZk |
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c*****u
发帖数: 867 | 31 通过贝叶斯定理求解中心极限得到的预测模拟，并辅以高尔顿板模型构建重对数律，最
终得到可测子集样本空间上的σ-代数。 |
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s******g
发帖数: 78 | 32 "通过贝叶斯定理求解中心极限得到的预测模拟，并辅以高尔顿板模型构建重对数律，最
终得到可测子集样本空间上的σ-代数。"
这个牛！能分享一下code么？ |
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o***a
发帖数: 1373 | 33 我一直不认为我是个天才，而很多是事情表明，我本可以留名青史的，如果我不是晚生
了些年的话。
一天我看到我的一个租客在愁眉不展，问他何故。 他说，在考精算，有道题不会。 我
很好奇地看看了题目，当即给了他答案。租客的大惊，这是贝叶斯定理的法拉叶转换，
你学过？我撇撇嘴，我都没上过大学。
我打麻将的历程也大致如此。 我父亲是反对赌博的，所以我一直没有接触麻将，直到
我离家打工时。 打工时的几位室友，没事就凑一圈，我就旁观。 没有人教，全靠自己
琢磨，不出一个月我就成了麻坛名将。很快室友们就不跟我玩带彩的麻将了；再后来，
大家都带我出去打送礼的麻将。譬如说，要送礼给A，我清一色豪华七小对儿上听一饼
，A打出一饼我不胡，最后A看到我的牌，会给他留下极其深刻的印象的。一分钱会有两
分钱的效果。
作为一个绝世而独立的麻将高手，是及其孤独的。能够感受到牌的气息，能够预见到牌
的分布，而你却不能说，说了也没有人相信，从而无法与人交流。更重要的是，现实中
已经没有人愿意与我玩麻将了。万幸，世上还有买卖地。
我常常在思索，如果没有买卖地的麻将室，我的生活会是怎样？ |
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n*2
发帖数: 19062 | 34 我一直认为我是个天才，而很少是事情表明，我本不可以留名青史的，如果我早生
了些年的话。
一天一个租客看到我在愁眉不展，问我何故。 我说，在考精算，有道题不会。 他
很好奇地看看了题目，当即给了我答案。我大惊，这是贝叶斯定理的法拉叶转换，
你学过？他撇撇嘴，他都没上过大学。
我打拖拉机的历程也大致如此。 我父亲是建议赌博的，所以我一直接触拖拉机，直到
我离家出走时。 打工时的几位室友，没事就凑一圈，旁观我。 有人教，不用全靠自己
琢磨，不出一个月我就成了拖拉机导师。很快室友们就不跟我玩带彩的拖拉机了；再后
来，
大家都带我出去打送礼的拖拉机。譬如说，要送礼给A，我清一色豪华拖拉机扣抵
，A打出A我天绝杀，最后A看到我的牌，会给他留下极其深刻的印象的。一分钱会有负一
分钱的效果。
作为一个绝世而独立的拖拉机高手，是及其孤独的。能够感受到牌的气息，能够预见到牌
的分布，而你却不能说，说了也没有人相信，从而无法与人交流。更重要的是，现实中
已经没有人愿意与我玩拖拉机了。万幸，世上还有买卖地。
我常常在思索，如果没有买卖地的拖拉机室，我的生活会是怎样？ |
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m***g
发帖数: 1435 | 35 话说这边马龙和马姐正在马年聊马卿卿我我，看到小凤那怨艾的目光，正准备过去和她
开房谈心，忽然那边厢吵吵嚷嚷了起来。。。
抬眼望去，却原来是首甲妹质疑月光和她师傅藕辣碗通牌作弊，无将凭空打出一张K，
居然是大的，莫名其妙无来由。于是双方吵了起来，质疑方认为就是作弊了，辩护方坚
拒不从，讲出各种理由。。。
本来首甲妹接受了对方的解释，双方和解了，彼此承认是个误会，握手拥抱互道年安泪
汪汪。。。却不料此时，杀出个大侠，乘着宇宙飞船，从天而降，一声暴喝：胡扯，就
是作弊！所有飞机航天飞机，都是作弊来的！
众人抬头一看，却原来是古龙古大侠，从小说里穿越纸面，仗剑而来，一通砍杀。对方
纷纷挺枪相应。各路英雄，维纳，陈牛，绣花女，巴斯坦，等等等等，闹闹嚷嚷，蜂拥
而出，于是一阵混战，各出绝招，再加乱拳，纷纷从背囊里掏出法宝，祭向对方，概率
理论，贝叶斯定理，空中乱飞，眼光如剑气，唾沫能杀人。。。
这马龙看乱箭穿空，剑气纵横，刀光血影，怕伤了他心爱的风后，抱起小凤，吱溜钻入
一个猫耳洞里，把风后紧紧搂入怀中，只露出两只惊恐的眼睛，向外观望。。。（这雷
公却不不老实，怀抱美玉，忍不住偷偷地乱摸起来。。。... 阅读全帖 |
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g***r
发帖数: 6820 | 36 记得谁说过：读书不做笔记等于没读。按照这个说法，我大概没读过什么书，因为基本
没有记笔记的习惯。2012年读过的几本书，粗略梳理一下，能记住多少说多少吧。
【虚构类】
【1】 The Girl with the Dragon Tattoo， by Stieg Larsson
这本书是看了美国版的电影以后读的，因为电影看得稀里糊涂，只是被女主角酷酷的形
象和做派所吸引。看了书以后更觉得年轻演员Rooney Mara的演绎非常地道，演出了这
位个性独特的现代侠妹的味道。整部小说是一部披着推理悬疑外衣的现实主义力作，对
于文明社会背后之腐朽，绅士外衣下之肮脏灵魂，以及光鲜外表后面之虚伪自私人性的
揭露令人震撼，引人深思。
【2】白鹿原
读这本小说的动机同样是因为电影，王全安要把这部著作搬上银幕的消息早早放出，我
急急忙忙想赶在电影上映之前读完。没想到，读完了大半年以后才看到电影。小说可以
用波澜壮阔来形容，把中国传统文化和黄土地的原生态文化自然的融入时代变迁之中。
对于这么一部波澜壮阔的长篇，我印象最深的就是作品清晰的线索，稳健的架构，和层
层推进环环相扣的故事安排。读起来绝对不会摸不着头脑... 阅读全帖 |
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m***g
发帖数: 1435 | 37 话说这边马龙和马姐正在马年聊马卿卿我我，看到小凤那怨艾的目光，正准备过去和她
开房谈心，忽然那边厢吵吵嚷嚷了起来。。。
抬眼望去，却原来是首甲妹质疑月光和她师傅藕辣碗通牌作弊，无将凭空打出一张K，
居然是大的，莫名其妙无来由。于是双方吵了起来，质疑方认为就是作弊了，辩护方坚
拒不从，讲出各种理由。。。
本来首甲妹接受了对方的解释，双方和解了，彼此承认是个误会，握手拥抱互道年安泪
汪汪。。。却不料此时，杀出个大侠，乘着宇宙飞船，从天而降，一声暴喝：胡扯，就
是作弊！所有飞机航天飞机，都是作弊来的！
众人抬头一看，却原来是古龙古大侠，从小说里穿越纸面，仗剑而来，一通砍杀。对方
纷纷挺枪相应。各路英雄，维纳，陈牛，绣花女，巴斯坦，等等等等，闹闹嚷嚷，蜂拥
而出，于是一阵混战，各出绝招，再加乱拳，纷纷从背囊里掏出法宝，祭向对方，概率
理论，贝叶斯定理，空中乱飞，眼光如剑气，唾沫能杀人。。。
这马龙看乱箭穿空，剑气纵横，刀光血影，怕伤了他心爱的风后，抱起小凤，吱溜钻入
一个猫耳洞里，把风后紧紧搂入怀中，只露出两只惊恐的眼睛，向外观望。。。（这雷
公却不不老实，怀抱美玉，忍不住偷偷地乱摸起来。。。... 阅读全帖 |
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d****o
发帖数: 32610 | 38 还等到面试？
我们高中教贝叶斯定理就讲过这题了
的。 |
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l*********g
发帖数: 1899 | 39 请从这里讲起：如何用贝叶斯定理计算这个楼的2楼里说的Monty Hall的题目。题目
copy and paste如下：
Suppose you're on a game show, and you're given the choice of three doors:
Behind one door is a car; behind the others, goats. You pick a door, say No.
1, and the host, who knows what's behind the doors, opens another door, say
No. 3, which has a goat. He then says to you, "Do you want to pick door No.
2?" Is it to your advantage to switch your choice? |
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l*********g
发帖数: 1899 | 40 我请教你如何用贝叶斯定理去计算这道题，你反问我如果换成1000个门要如何计算。
你很搞笑。我已经讲过，我在请教你，不是指教你。 |
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a*******z
发帖数: 144 | 42 未曾见过的东西未必不是真实的。比如，你看到过人的心脏某个部位(窦房结)可以放电
并且电流依次经过传导通路到达该去的地方吗？很多人没有机会看到，但是实际上这是
存在的。类似的，数学上有个帕普斯定理Pappus's hexagon theorem --谁能相信会如
此极端的情况下会有那三个点在一条直线上呢？很多人以为没有看到的东西，就是不存
在的。
为什么要说这些呢？因为接下来说的，很多人会争论说：这!不!可!能! -- 现在年轻人
都比较冲动:)
但以理书第3章记载过：伊拉克（那时称迦勒底）当时国王尼布甲尼撒二世曾经想用火
窑来烧但以理Daniel和他的另外两个同伴。结果尼布甲尼撒二世却看到那火窑里面竟然
多了一个人。
但以理3：25-30 王说，看哪，我见有四个人，并没有捆绑，在火中游行，也没有受伤
。那第四个的相貌好像神子。于是，尼布甲尼撒就近烈火窑门，说，至高神的仆人沙得
拉(但以理等犹太人被俘后强加的伊拉克名字），米煞，亚伯尼歌出来，上这里来吧。
沙得拉，米煞，亚伯尼歌就从火中出来了。那些总督，钦差，巡抚，和王的谋士一同聚
集看这三个人，见火无力伤他们的身体，头发也没有烧焦，衣裳... 阅读全帖 |
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A*L
发帖数: 2357 | 43 我也把最近的一些面试体会和大家说说吧，希望有所帮助。
对于一些技术要求比较高的职位，我感觉时不时参加些面试是有好处，一个是复习，二
个是提高，三个是看看外面的世界如何。
第一个公司，M公司，业界大牛，developer职位。联系我的渠道是Alumni的学校
networking。除去前面的assignment，电话等不谈，直接说on site。l一共五轮，比较
残酷的是，如果你一轮没有过，就没有必要见下一轮了，所以和同去的一个哥们在中途
碰到的时候，看到他惊讶地被叫会旅馆休息，让我颇有些不知所措。准备上面是一定是
非常熟悉你所熟悉的语言，要嘛是C++，要嘛是Java，不一定一定是那种，甚至Matlab
也成，但一定要熟。基本几个面试都是算法，该复习的就复习，我不是计算机出生，都
是自己看的，所以自己看也是可行的。树、搜索（包括环）、递归、迭代都有考到，常
见考题比如讲解几个排序方式，马上写出一种，ABCDEF任意排序，对于Debug的一些经
验谈。还有就是一些大范围的东西，比如贝叶斯定理的概率题目（这个非常热，好多面
试都考），科技的news，你所感兴趣的产品。我最后一轮见的是HR，总 |
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m***r
发帖数: 359 | 44 http://py.memect.com/weekly/2015-02-28/
## 2015-02-28 星期六，完整版 12 条
多变量线性回归做房价预测的Python实例 @爱可可-爱生活
IPython 3.0版发布 @网路冷眼
Python下层次化聚类热图制作教程 @爱可可-爱生活
好用的Python机器学习库 @cvnote计算机视觉笔记
Pyston 0.3 发布，基于LLVM的Python JIT解释器 @好东西传送门
## 2015-02-27 星期五，完整版 10 条
Python下用MonkeyLearn API分析Twitter数据 @爱可可-爱生活
如何阅读程序代码（以wtfroms为例） @Linuxeden开源社区
scipy的数据处理工具Pandas @尹绪森
10款最受Python开发者欢迎的Python IDE @WEB开发家园
基于Python的行为驱动开发实战 @CSDN研发频道
## 2015-02-26 星期四，完整版 9 条
Python强化学习库 @爱可可-爱生活
用Python讲解算法和数据结构 @网路冷眼
iOS程序员如何使用pyth... 阅读全帖 |
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P******0
发帖数: 9787 | 45 转贴转贴转贴转贴转贴转贴转贴转贴转贴转贴转贴转贴
====================================
"现代技术检测 HIV 病毒的准确度已经到了惊人的程度。如果一个人真是 HIV 阳性，
血液检测的手段有 99.9% 的准确率，也就是说有 99.9% 的可能性把他这个阳性给检查
出来而不漏网。如果一个人不携带 HIV，那么检测手段的精度更高，达到99.99% - 也
就是说有 99.99% 的可能性不会冤枉他。
现在假设我们随便在街头找一个人给他做检查，发现检测结果是 HIV 阳性，那么
请问这个人真有 HIV 的可能性是多大呢？
在你回答之前，我要提供一点背景资料。德国马普研究所的心理学家曾经拿这道题
考了好几百人，包括学生，数学家和医生。结果 95% 的大学生和 40% 的医生（这些医
生实际上都受过这方面的专门训练）都给出了错误的答案。
如果你真懂概率，你会想到要使用贝叶斯定理，然后你会发现这道题还缺少一个关
键信息：那就是一般人感染 HIV 的概率。现在已知一般人感染 HIV 的概率是 0.01%，
也就是说一万个人中才有一个人感染这种病毒。根据以上信息 |
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t*******o
发帖数: 1464 | 46 呵呵，Thinknight兄，你说的两点都make sense，不过好像没法解释我的疑惑。根据概
率论的贝叶斯定理，all in/out 与逐步加仓/减仓 最后得出的conditional
probability 一样的。 |
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l*****9
发帖数: 9501 | 47 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: lqm1989 (Jeremy Lin), 信区: Mathematics
标 题: zt 张寿武：一位天才加幸运的数学家
发信站: BBS 未名空间站 (Wed May 22 14:15:35 2013, 美东)
张寿武：一位天才加幸运的数学家
2007年7月26日，哈佛大学数学家丘成桐教授出资100万元，以其父之名在中国科学院晨
兴数学中心设立丘镇英基金会，用于资助世界顶尖级数学家来华举办讲座和从事学术研
究，美国哥伦比亚大学数学家张寿武教授应邀作首场“丘镇英学术讲座”。
“基金会的主要用途是邀请杰出青年科学家来演讲，因此第一位演讲者很重要，一
定是世界上最好的、在数学领域最有贡献的年轻数学家，所以，我很高兴能请到张寿武
来作第一个演讲。”在张寿武演讲结束后，丘成桐评价道：“这个演讲漂亮得不得了！
1997年，我在晨兴数学中心希望全国做几何分析的人要向汉密尔顿学习；今天，我还是
在晨兴数学中心宣布我希望中国数学家向张寿武学习，他正领导我们走出数论上一个新
的方向。”
近日，张寿武到晨兴数学中心主持一个讨论班，其间，... 阅读全帖 |
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l*****9
发帖数: 9501 | 48 张寿武：一位天才加幸运的数学家
2007年7月26日，哈佛大学数学家丘成桐教授出资100万元，以其父之名在中国科学院晨
兴数学中心设立丘镇英基金会，用于资助世界顶尖级数学家来华举办讲座和从事学术研
究，美国哥伦比亚大学数学家张寿武教授应邀作首场“丘镇英学术讲座”。
“基金会的主要用途是邀请杰出青年科学家来演讲，因此第一位演讲者很重要，一
定是世界上最好的、在数学领域最有贡献的年轻数学家，所以，我很高兴能请到张寿武
来作第一个演讲。”在张寿武演讲结束后，丘成桐评价道：“这个演讲漂亮得不得了！
1997年，我在晨兴数学中心希望全国做几何分析的人要向汉密尔顿学习；今天，我还是
在晨兴数学中心宣布我希望中国数学家向张寿武学习，他正领导我们走出数论上一个新
的方向。”
近日，张寿武到晨兴数学中心主持一个讨论班，其间，他接受了《科学时报》专访
，从在安徽农村的田埂上自学，到成为美国哥伦比亚大学数学教授，他讲述了自己的数
学之路。他说：“我是一个运气非常好的人，一直做自己非常喜欢的事。我小时候喜欢
数学，小学四年级时就想学数论，长大了还是做数学。我特别喜欢做数学的过程，坐在
那里慢慢地思考、重新规划... 阅读全帖 |
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d*****r
发帖数: 2583 | 49 —米歇尔·沃尔德罗普—复杂
概述
这是一本关于复杂性科学的书——这门学科还如此之新，其范围又如此之广，以至
于还无人完全
知晓如何确切地定义它，甚至还不知道它的边界何在。然而，这正是它的全部意义之所
在。如果说，
复杂性科学的研究领域目前尚显得模糊不清，那便是因为这项研究正在试图解答的是一
切常规学科范
畴无法解答的问题。比如：为什么苏联对东欧四十年的统治会在1989年的几个月之内轰
然坍塌？为什
么苏联自身也在其后不到两年的时间内分崩离析？这些当然与名叫戈尔巴乔夫和叶利钦
的两个人有一
定的关系。但即使是这两个人自己，也像是被他们完全无法控制的事件席卷裹挟而不能
自已。这是否
是因为有某种全球性的、超越个人能量的原因在起作用？
为什么股票市场会在1987年10月的一个星期一这一天之中猛跌五百多个百分点？很
多评论将之
归咎于股票生意的计算机化。但计算机的应用已有多年，有没有任何答案可以解释为什
么股票偏偏在
那个特殊的星期一狂跌不已？
根据化石标本的记载，古代物种和生态系统常常稳定地保持了几百万年，而后却在
地质期的某一
瞬间灭... 阅读全帖 |
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y***u
发帖数: 7039 | 50 何新希腊伪史批判：与希腊毫无关系的”希腊哲学家“和学派（1）
2012-08-29
【泰勒斯及学派】
泰勒斯（Thalês，英语：Thales，据说约公元前624年－公元前546年），据说公元前7
至6世纪的小亚细亚的思想家、科学家、哲学家。在所有的西方哲学史、包括官方的百
科全书和辞典中，此人一直被称作是：“希腊最早的哲学学派——米利都学派（也称爱
奥尼亚学派）的创始人”——“希腊科学和哲学之祖”，“古希腊及西方第一个有记载
有名字留下来的自然科学家和哲学家。””古希腊最早的、最著名的思想家、哲学家，
天文学家，数学家和科学家。“云云。
但是，这些叙述纯属无稽之谈，是彻头彻尾的谎言。
有趣的是，多年来这个谎言一未被人扒粪揭穿。人性的确很愚蠢。只要公共媒体异口同
声，谎言就可以植入集体意识，而成为一种大众的常识。
实际上。泰勒斯既不是希腊人，也不是西方人，而是小亚细亚地区人。他平生从没有去
过希腊半岛，他的种族、语言、文字都与希腊人无关。根据中世纪阿拉伯人的最早记载
，泰勒斯平生一直活动在小亚细亚和埃及。无论泰勒斯本人还是米利都学派都与希腊或
者雅典没有一丝一毫的关系，米利都在地理距离... 阅读全帖 |
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