怎么系统地学习看相？有什么书和课程吗？
怎么系统地学习看相？有什么书和课程吗？
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怎么系统地学习看相？有什么书和课程吗？
谢谢邀请。已经回答过很多次类似问题，看到题主说这么多，还是愿意简略回答下。在五术中，相术入门容易，想深入穷究人生祸福，则需要大量的观相经验累积，非一日之功。相术入门书建议熟读《麻衣相法》《潇湘识人相法》《柳庄相法》等。在熟读基本入门书后，应该在生活里多观察，或者网上为人免费看相，以积累观相经验，鉴别书中哪些断语准确，哪些需要综合其他部位观察。此后还需要学习骨相以及深入钻研气色休咎，并从相学智慧中领悟究竟哪些因素在决定人生成败，以此来明心见性，改善自我缺陷，才能对人生产生真正有益作用。
谢邀看相其实是有一些练习的方法的。但是我翻遍了很多相书，都没有提到这个。或许是因为太基础太简单而不值得一提吧。但是真正能够让你入门的，恰恰就是这种最简单最基础的东西，而不是什么高大上的理论。大部头的理论确实有很多，看上去似乎也确实文辞优美，义理深刻，然而这并没有什么卵用，那些理论你看不懂也用不上，和你没什么关系。能够和你有关系的，是一些甚至连入门都谈不上的训练方法。你踏踏实实的去练习了，才能真正站在相术的门口，还不敢说入门。练习方法：取一张你感兴趣的照片，盯着照片心无杂念的一直看，可以连续看十几二十分钟，直到你觉得这种照片被你看“活”了为止。什么是看“活”了：就是你觉得照片上的人似乎与你似曾相识，似乎是某种性格，或者某种表情在你头脑中越来越“放大”，在你头脑中越来越清晰，慢慢的你感觉他的这种表情似乎是和他的某种性格，某种命运有密切联系的（具体是哪种？可能头脑中一时半会也说不上来），可能这种感觉是连续的，也可能是一闪而过，这时候你要相信自己的直觉，无意之意是真意。真传一句话，假传万卷书。其实只要认认真真的按照我的方法去练习一阵子，有悟性的人自然可以窥见里面的门道。当然你也可以用自己的照片练习，只不过你会越看越觉得自己不顺眼，越看越觉得自己可恶。曾经很多人问我，可不可以给自己看相，我一般都说不可以，因为我厌烦他们接下来问我：你怎么看你自己。事实上是：完全可以，只要你狠得下心。我早期曾经经常对着镜子看自己，一看就是大半天。既然相由心生，那么给自己看相，也算是“三省吾身”的一种方式吧。@熊群 说得很好：看相可以以此来明心见性，改善自我缺陷。前提是：要舍得自己吐自己一口痰，自己否定自己。自己看自己，更容易看出自己内心的阴暗。如果你现在还继续问我：你怎么看自己的面相，我会大大方方的回答：我觉得自己并不是什么好鸟！自己 内心的很多东西，我看的清清楚楚。但是依旧有很多东西，我看不清楚。我始终觉得，相术是个很好的提高自我修养的手段。看相也一样，很多性格是隐藏的很深的，本人未必能够认识到。而关键时候，恰恰是这些你自己都意识不到的东西，决定了你的人生。药家鑫平时在大家眼里可是品学兼优的乖孩子，很文静，很乖。（药家鑫身份性格调查 平时很乖不像富二代(图)-捅死,药家鑫）但是看他照片，他眼神里的戾气是很明显的。或许他在监狱里也没搞明白，自己为什么会在那一瞬间突然失去理智成为杀人犯。相术其实无非是江湖派和文士派（也有叫学士派的）这两大系统。江湖派重技术，比较偏重于预测日后的祸福贵贱；文士派重神气，比较偏重于看人的性格秉性，以及相关的修身养性之道。街头算命看相的基本都是江湖派，文士派就是曾国藩的《冰鉴》那种。江湖派改变命运的方法侧重于风水调理，文士派其实类似于禅宗棒喝，会根据各人的性格缺陷提出不同的修养之道。网上有很多人讲相术，喜欢讲"甲字脸"、“由字脸”、“申字脸”、“王字脸”、“风字脸”之类的。这套理论其实是出自于一本叫《相理衡真》的书。对这本书，怎么说呢？其实古人已经说得很明白了：金不嫌方,木不嫌瘦,水不嫌肥,火不嫌尖,土不嫌浊。与其去分类什么甲字脸，倒不如好好琢磨一下相法的五行。看面相，也是要根据基本法来的此外再说一下如何入门这个问题。什么叫入门？手把手教，恰恰是最难入门的。聪明的人，自然会举一反三。聪明的老师，也从来都是最多只说一半，剩下的徒弟自己去悟。连孔老夫子都说了“不愤不启，不悱不发。举一隅不以三隅反，则不复也。”不要事事都做伸手党，要多多自己去悟，自己悟到的东西，才是你自己的，哪怕你自己悟到了八字面久字面十字追魂面，只要你验证之后是正确的，那就是你自己的东西，别人是学不来的，你想教也未必教得会。网上的资料多的很，鱼龙混杂。真要想学的人，就自己花点时间和精力，亲自去验证一下那些书，那些是含金量比较高的，那些是糟粕比较多的。这个亲自验证的过程，才是你真正入门的方法。有七八百人关注这个问题，也不知道有多少学相术的目的是为了更好的认识自己，而不是去揣摩别人？知人者智，自知者明。占个坑就有三十来个人给我点赞，但是我很抱歉，没什么太高明的理论奉献给大家。盛名之下，往往其实难副。其实我并不想去花什么精力去弘扬相术，倒不是怕人抢饭碗，而是现在这个社会太浮躁，弘扬相术的唯一结果，大概就是捧红了整形术。大家都一股脑去做手术把自己整成吉相了。前阵子就听说有人给自己的孩子选好剖腹产的良辰吉日，以图孩子有个好八字。呵呵呵呵！！！！也不知道到底是谁在糊弄谁。先占个坑，回头慢慢补充。
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我来说一下7-11的情况吧。7-11每天都有大量的卖不出去的过期蛋糕和饭团要扔掉。没错全部要扔，不可以留下来，这是规定。饭团的处理方式是掰碎扔入垃圾桶，其实店员何尝不想留着，这样很浪费的，就别说带回去自己吃吧，给那些流浪或者拾荒乞讨的人吃也好啊，但是这是绝对不允许的，这种就像是一个公司的文化和条例一样。比如维多利亚的秘密，那些顾客退回来的内衣是全部要剪碎扔掉，捐给慈善或二手机构，那又会破坏品牌形象。这也是他们公司一种经营的方式吧，如果不这样明令禁止的话，7-11早就乱套了。蛋糕店如果是连锁的大企业，一定也和7-11一样，不然公司不容易控制产品的质量，但要是私营的蛋糕店，那想怎样都可以的吧，反正
山东的方言分三种，分别是胶辽官话、冀鲁官话和中原官话。山东人同样也可以分为三个民系(这个词可能不好，但一时找不到别的词)，和这三种方言基本一一对应。胶辽官话主要分布于烟台、威海、青岛、日照、潍坊(部分)等沿海地区。这些地方的居民有大量小云南移民后代。所谓“胶东人”指的就是这些地区的人。不过“小云南移民”指的大概并不是云南人。具体是什么地方的人，众说纷纭。冀鲁官话主要分布于济南、淄博、潍坊(部分)、东营、滨州、聊城、泰安、莱芜、德州等地区。这些地方的居民有大量冀州枣强移民后代。中原官话主要分布于菏泽、枣庄、济宁等地区。这些地方的居民有大量山西洪洞移民后代。以上就是山东人大致分的三类。从文化上，山
谢邀。前人之述备矣，GMV=1销售额+2取消订单金额+3拒收订单金额+4退货订单金额*。GMV是流水，只要你下了订单，生成订单号，就算了GMV。而这个订单转化为平台的实际收入还会有2、3、4这些流失量。下单以后后悔了取消订单，订单送到你面前了后悔了拒收订单，订单以后后悔了要退货（这个步骤电商平台计算方法不一样，有的平台是不管退不退货都搜算进销售额中）。所以当我们看到各大电商平台公布的GMV数据都是有很大的水分的，上市公司除外。上市公司公布的GMV会有详细的指标释义，我公式中列举的GMV是最具水分的一种算法。
谢邀。我们刚刚做了一篇有关货车帮的报道百姓知道专栏。又及，我们还做了另外的互联网物流公司（报道还未发表），也曾经深度解读过京东物流百姓知道专栏，对物流这个行业也算是有一些了解。先限制一下范围，我们这里谈的是公路干线物流。货车帮或者说过去两年涌现的一批互联网物流公司，想做的是车货匹配。要了解这一点，得需要了解传统的车货是如何匹配。中国的货运个体户居多，很多司机自己买一台卡车（30万元到40万元）就跑起运输了。这两张照片摄于2016年5月的南京东阳物流园（采访其他互联网物流公司拍摄的），货车是司机们的，货源信息就写在那些黑板上。货主通过中介发布货源信息，司机就挨个挨个看，然后谈判。中介是公路干线运
有些大品牌，是没有跟京东合作，所以京东就通过一些经销商间接实现 了自营。比如苹果，亚马逊KINDELE；京东这样做也知道有风险，但京东为了扩大，扩大规模实际就是扩大销售额。京东目前只看销售额的指标，就不可避免会成为品牌的二道贩子。苹果手机一部5000，你们看京东自营的销售数量，都 过万 iphone - 商品搜索，这说明，仅苹果手机一年京东的销售额可能就近10亿 元。去年京东全年销售额是2600亿，苹果仅手机就销售10亿，对于京东的诱惑太大。京东当然会在没有苹果公司直接授权，也仍然会做。要搞清楚的是，联通华盛是京东的供货商，但是不是唯一很难说。联通华盛出的声明，说销售了序列号为XXXX的手机是
你先生有你这样的太太，应该感到很性福吧，不光替他怀宝宝，还考虑怀宝宝后他的性生活，真心给题主32个赞，我之前有过类似的回答，现在重新编辑后分享给题主，希望对你有帮助。先来普及下飞机杯的安全性：大部分飞机杯的材质是硅胶或者软胶，劣质产品所用硅胶原料通常含有超标的锰铜元素，锰铜元素会杀死皮肤细胞，对于除眼角膜之外人体最脆弱的JJ，使用锰铜元素超标的飞机杯3次，皮肤敏感度即永久性降低10%，不能再体验正常性爱快感！那么给题主的建议是选用正规的品牌飞机杯，此为，题主可以按照飞机杯不同的使用场景和不同的使用感受来多选择几款，这样可以让你先生享受到不同的愉悦。按照功用划分，我把飞机杯分为三类，分别是仿真类
既然是灵感类别的问题，那还是多给看客们一些灵感吧，原来这个世界上的适合小两口们出发的地方有辣么多：浪漫文艺型：1. 巴黎，法国巴黎是浪漫的代名词。住在哪里？可以试一下优雅的Plaza PlazaAthéneé酒店，酒店人员将在机场迎接，并通过海关护送，然后驾驶到酒店。看照片是不是似曾相识？没错，这里是欲望都市(sex & city)的取景地。做什么？可参考：TraveliD－法兰西行程建筑，美食和艺术都使得这个城市如此特别。奥赛博物馆，卢浮宫，艾菲尔铁塔，凡尔赛宫，吉维尼，奥韦斯和塞纳河谷，你的蜜月肯定不会错过这些，也可以Pont des Art大桥上绑一条丝带（现在不用锁），象征着你对彼此的
稳压器本身就分很多种类，同样大小的容量。种类不同，价格不同。另外，稳压器容量从500VA-2000KVA不等，有的甚至更大，价格也从七、八十块到几十万一台！
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　　按照功能把资源分为3个部分，开源综合与非综合类，以及其他网站博客等资料。都是能够在.NET平台使用的。谢谢大家支持，这些组件我日后肯定也会研究其使用，到时候有心得再分享上来。如果有兴趣，可以关注本博客。
本文原文地址：
1.开源综合类
1.1&AForge.NET
　　是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。这个框架由一系列的类库组成。主要包括有：
AForge.Imaging && 一些日常的图像处理和过滤器AForge.Vision && 计算机视觉应用类库AForge.Neuro && 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库AForge.MachineLearning && 机器学习类库AForge.Robotics && 提供一些机器学习的工具类库AForge.Video && 一系列的视频处理类库AForge.Fuzzy && 模糊推理系统类库AForge.Controls&& 图像，三维，图表显示控件
官方网站：
　　我个人认为这个是.NET平台机器学习和数据挖掘发展时间最长，最好，最全面的开源.NET组件之一。博客园有很多园友写过专门的使用文章。我本人也只是关注，还没有使用，因为方向和处理的问题不一样，暂时还没有实际应用。源代码，案例等都非常全面。
1.2&Accord.NET Framework
　　& Accord.NET Framework是在AForge.NET基础上封装和进一步开发来的。功能也很强大，因为AForge.NET更注重与一些底层和广度，而Accord.NET Framework更注重与机器学习这个专业，在其基础上提供了更多统计分析和处理函数，包括图像处理和计算机视觉算法，所以侧重点不同，但都非常有用。　　　　
官方网站：
1.3 Math.NET
　　不管是机器学习还是数据挖掘，都与数学离不开关系，既然是在.NET平台，那么这个组件以后你也许用得上。Math.NET是.NET平台下最全面的数学计算组件之一，基础功能非常完善。我的博客有对这个组件的详细研究：&。当然更多的功能还得大家自己使用中发掘，毕竟提供了源代码。Math.NET初衷是开源建立一个稳定并持续维护的先进的基础数学工具箱，以满足.NET开发者的日常需求。目前该组件主要分为以下几个子项目，该组件同时也支持Mono，而且支持的平台也非常广泛。Math.NET&Numerics是核心功能是数值计算。主要是提供日常科学工程计算相关的算法，包括一些特殊函数，线性代数，概率论，随机函数，微积分，插值，最优化等相关计算功能。详细的介绍和使用可以参考本站的菜单&Math.NET&，查看目录。
官方网站：
1.4 Infer.NET
　　好吧，上面说的那些很强大，强大一方面是说包括的面广，一方面是代码，注释，资源，案例也很完善。如果说上面那些是大炮，那么我认为这个Infer.NET就是战斗机，零零散散接触和研究，以及翻译它的文档代码已经有5个月了，时间越久，越感觉到它的火力之强大。我博客已经发表了2篇翻译的文档：，请关注。
　　Infer.NET是微软剑桥研究院基于.NET平台开发的一款机器推理组件，该组件的采用的是Microsoft Research License Agreement 授权，Non-Commercial Use Only.Infer.NET是一个概率图模型中(graphical models)用于运行贝叶斯推理机(Bayesian inference)的框架。如果对概率图模型或者贝叶斯推理的意义不了解，你可以参考一下相关资源文件，在Resources and References page页面。Infer.NET为各种应用程序所需要推理提供了先进的消息传递算法和统计程序。Infer.NET更关注与概率图编程或者贝叶斯理论的相关应用。这个随机因素和不确定世界中的很多问题，都可以适用，所以他的强大一方面是专注，另一方面是提供的建模语言。与其他的组件不同，其他组件是算法级，而Infer.NET是建模级别，附带了各种通用和常见的推理算法。可以通过简单的代码来创建模型，按照微软的话说是MSL建模语言，这也是这个组件让我肃然起敬的地方，估计也只有微软的研究人员才会想到这么干一劳永逸的事情。
官方网站：
　　另外一个小巧的，包含比较多的机器学习算法类库，支持监督式和非监督式学习。支持很多常见的机器学习算法，文档资源还不错。包括Cluster,KMeans,PCA,DecisionTree,KNN,NaiveBayes,NeuralNetwork等学习算法，内容也非常丰富，功能强大，同时也包括一些数值计算的实现。这个组件个人认为没有以上的那么复杂，结构小巧合理，代码也很优雅。看看下面这段代码，很快就可以构建一个决策树学习器进行预测：
1 var generator = new DecisionTreeGenerator();
2 generator.Descriptor = Descriptor.Create&Tennis&();
3 generator.SetHint(false);
5 Tennis[] tennis = TennisData.GetData();
7 var learned = Learner.Learn(tennis, 0.80, 1000, generator);
9 IModel model = learned.M
10 double accuracy = learned.A
12 Tennis t = new Tennis
Outlook = Outlook.Sunny,
Temperature = Temperature.High,
Windy = false
19 Tennis predictedVal = model.Predict(t);
　　numl的入门案例和文档比较全面，如果本身对算法比较了解，熟悉C#，那入门应该不是问题。并且可以通过组件本身构建和解决更加复杂的问题。
官方网站：
1.6&Alglib
　　ALGLIB是一个跨平台的数值分析和数据处理函数库，该函数库包括开源版本和商业版本。它支持多种编程语言，如C++，C#，Pascal，VBA等，可以在多个操作系统平台上运行，如：Windows，Linux和Solaris。ALGLIB有以下特点：
（1）线性代数（包括矩阵分析）；（2）方程求解（线性和非线性）；（3）插值；（4）最优化；（5）快速傅里叶变换；（6）数值积分；（7）线性和非线性最小二乘拟合；（8）常微分方程求解；（9）特殊函数；（10）统计（描述统计、假设检验）；（11）数据分析（分类、回归、神经网络）；
官方网站：
2.开源.NET平台非综合类
2.1 Adaboost算法
2.2 Apriori算法
2.3 PageRank算法
2.4 NativeBayes(朴素贝叶斯)算法
2.5&kmeans算法
3.其他资源与技术博客
，虽然是大数据的相关资料，主要是PPT等，但也有和机器学习有一点关系，需要的看看；
&里面有贝叶斯相关的论文资料，文章本身对朴素贝叶斯的原理也介绍得非常清楚；
自然语言处理博客 ，包含的内容非常多，可能理论性有点强&
西北工业大学博导聂飞平博客：
一个机器学习数据挖掘的博客，有不少资源链接：
&一个机器学习资源集中平台 &&&
博客园Bobby0322的博客：&中的商务智能与数据挖掘应用系列文章:
《BI那点儿事》数据挖掘与相关领域的关系
4.我的100篇博客之路
　　从日注册博客园开始，已经有5年多的时间了。这是博客的第100篇正式随笔文章。在2015年元旦的时候，看着自己的博客很久没有更新，只有40多篇文章，然后列出了一个写作计划，初期是至少完成高质量的文章50篇左右。而到现在只有4个月，没想到我几乎完成了全年的目标。当然发表的50多篇文章中，我认为高质量和有意义的可能只有40篇，但丝毫没关系，至少还有很多时间。这些文章是对自己经历和知识的总结，也是一个提高。在这100篇博客里程碑到来的时候，我简单的回顾了一下这100篇文章。
第1篇首日浏览量到1000的文章：
　　( 09:11) &
第1篇首日浏览量到3000的文章：
　　&( 08:35) &&
第1篇 上博客园头条的文章：
　　( 12:22) &
第1篇 推荐超过60的文章：
　　&( 10:35) &24
第1篇 推荐超过80的文章：
　　&( 08:02)
第1篇 总浏览量超1.6万的文章：
　　&( 11:20)
　　在所有的100篇随笔中，有13篇是目录和链接汇总，不能算是写的随笔，还有9篇文章是刚开始来博客园的时候，还在学习，技术含量不高。但我也没删除，毕竟是一段历史。加上有2篇关于比特币和源码的文章，准确的说不是我写的，大部分是@大石头的内容，还有2篇资源和百度吐槽是很随意临时写的，根本没打算发表在首页，只是做一个记录。所以实际比较有技术一点的文章或者心得数量是73篇。这73篇文章中:
在个人认为还不错的文章中有至少15 篇上了博客园头条(包括&最多推荐&和&最多评论&以及&编辑推荐&)
2.&( 10:04)
3.&( 09:03)
4.&( 06:10)
5.&( 07:55)
6.&( 08:52)
7.&( 08:32)
8.&( 07:37)
9.&( 06:10)
10.&( 09:24)
11.&( 10:35)
12.&( 09:35)
13.&( 07:59)
14.&( 08:02)
&另外还有一篇文章被博客园作为编辑推荐文章：
　 &&总的来说，文章是非常高效和得到大家的认可的，虽然技术含量不是特别高级，但可能基础的技术更多的能引起共鸣吧。我想说的是，每一篇文章都是经过很用心的编辑和写出来的，结果也是非常理想的，得到了很多人的支持和理解，所以才有了如此高效的访问量和推荐以及评论。
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