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生活就像海洋,只有意志堅強的人,才能到達彼岸。
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耐心是商業(yè)中的美德。真正的奢侈品不能急于求成。
"Patience is a virtue in business. True luxury cannot be rushed."
伯納德·阿爾諾
不會說話可以學(xué)習(xí)說話,不會做事可以慢慢練習(xí),什么都不會可以推倒一切重新學(xué)習(xí),明白學(xué)習(xí)和提升自我的重要性,不再將時間浪費在無用的地方。
佚名
數(shù)學(xué)是為不同事物賦予相同名稱的藝術(shù)。
Mathematics is the art of giving the same name to different things.
彼得·拉克斯
這就像我們交朋友,過于熟悉就變成尋常溝通,有時突然見到他翩然登臺或宏著面世,才覺得要刮目相看。
余秋雨
我的眼睛深處,映出火團降落在紅葉山上的幻影。
川端康成
我們在謬誤中穿行的太久,以至于對它們熟視無睹。
謝作詩
想要迅速了解剛認(rèn)識的人的真實性格,可以給他們一個超級慢的網(wǎng)絡(luò)。觀察之。
To rapidly reveal the true character of a person you just met, move them onto an abysmally slow internet connection. Observe.
凱文·凱利
移動支付肯定是最大的驅(qū)動力。共享的歷史其實比現(xiàn)在這些公司都長,10年前北京就有人想共享汽車,你必須先跑去交押金,用完了再付錢,這太麻煩了。而現(xiàn)在掃碼就可以,流程極度簡化。技術(shù)層的完善帶來的機會是巨大的。
朱嘯虎
玉繩低轉(zhuǎn)。
蘇軾
I don’t ask writers about their work habits. I really don’t care. Joyce Carol Oates says somewhere that when writers ask each other what time they start working and when they finish and how much time they take for lunch, they’re actually trying to find out, ‘Is he as crazy as I am?’ I don’t need that question answered.
我不問作家關(guān)于他們的工作習(xí)慣。我真的不在乎。喬伊斯·卡羅爾·歐茨在某個地方說過,當(dāng)作家們互相詢問他們什么時候開始工作,什么時候結(jié)束,以及午餐花多長時間時,他們實際上是在試圖找出,“他和我一樣瘋狂嗎?”我不需要這個問題的答案。
菲利普·羅斯
多樣性和包容性不僅僅是錦上添花,而是任何組織的必備條件。
Diversity and inclusion are not just nice-to-haves; they are must-haves for any organization.
瑪麗·巴拉
識字這個技能,只不過是把人類從其它動物中區(qū)分開來而已。事實上,一個人必須學(xué)會用字,才是事實意義上的高級動物。
李笑來
你一定得認(rèn)識到自己想往哪個方向發(fā)展,然后一定要對準(zhǔn)那個方向出發(fā),要馬上。你再也浪費不起多一秒的時間了,你浪費不起
杰羅姆·大衛(wèi)·塞林格
時候到了,身體自然知道該怎么辦。相信它就好。
朱迪斯·歐洛芙
Bowed their heads and not give up, it is to see his own way; Please not proud, is to see their own sky.
低頭不是認(rèn)輸,是要看清自己的路。仰頭不是驕傲,是看見自己的天空。
科比·布萊恩特
The light of reason is different from the light of nature.
理性之光不同于自然之光。
羅伯特·胡克
我們是我們選擇的結(jié)果。
We are the result of our choices.
德尼·狄德羅
我的朋友!為什么說我“默默”呢?世間原有些作為,超乎語言文字之外。
冰心
無論是誰,無論是農(nóng)民、醫(yī)生、老師還是學(xué)生,如果他不知道自己對別人有價值的東西只是有內(nèi)在價值經(jīng)驗的副產(chǎn)品,他就不會理解自己的職業(yè)。
杜威
開發(fā)能夠處理高維數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)算法是該領(lǐng)域的一個主要挑戰(zhàn)。
The development of learning algorithms that can handle high-dimensional data is a major challenge in the field.
萊斯利·瓦利安特
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