ChatGPT应用与Python开发实战
应用2.找到跨界的现实中的参照系。
但有些时候却是肥尾分布的，实战这时就需要非常小心，因为肥尾意味着异常点很多，比如蒙特利尔奥运会的实际花销约是预算的7倍，高得离谱。准备是安全港，应用花再多时间去琢磨都不为过，但实施却是穿过风暴渡海而行，风险巨大，不确定性激增。
实战尽可能多地把类似的案例放在一起才能给出有效的参照系。详细规划，应用哪怕多花点时间都没问题，这样可以权衡各方面的意见，也不给政治投机者以机会。卡尼曼强调，实战需要用参照系来替代个人的主观估计。
复杂大项目需要找到现实中的参照系复杂大项目很多时候被认为是独一无二的，应用根本没有参照系，也因此无法做好准备和规划。在大多数情况下，实战大项目不应追求第一、最大、最长、最高。
当然，应用很多人不愿意采用外部现实世界的数据也是因为主观的预测往往偏向乐观，可以压低成本，目的就是为了让项目能够立项上马。
故事板呈现出来的情节可以在吸纳反馈之后不断修改，实战不断试验，也让项目的各个方面——从大脉络到局部细节都可以被检验。有些时候案例的分布呈现出正态分布，应用这时取均值就可以作为锚定点。
比如，实战如果让你解释抽水马桶的工作原理，或者自行车骑行背后的科学道理，很多人是知其然，却不知其所以然。当然，应用细致准备也会避免人们常常犯的厕所实验的错。
详尽规划，实战在规划中注意吸收反馈、不断迭代，但执行起来要快，千万不要有拖延症，或者让外部因素有干扰的机会。这时候需要分两步走，应用剔除肥尾之外的情况，算出平均数作为起步的参照系，同时对可能出现的异常现象做好预案。
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