关于冠状病毒的思考

1. 病毒从啥时候出现的?可能伴随着细胞一起,因为病毒在自然界中难以独立存在,需要有宿主才能完成生命体的基本运作。那么为啥会有病毒存在?“上帝”为啥要制造病毒?病毒存在的意义在哪里?(普罗米修斯脸)病毒和细胞会不会是物质和暗物质一样的一体两面?
2. 假设病毒有人设、有思维,它会想什么?不断的演变、进化,以适应生存,如果把它放到和动植物一样的位置,似乎病毒也应该有生存权。
3. 可能它只是想演化成比如HGV病毒的那种构造--和人类相伴共生,还能共同抵抗外敌的可爱小生物。但在演化过程中因为不知深浅,就像一个想靠近你取暖的小刺猬一样,偶尔演化成了sars、mers、以及这次的covid-19。每次感染人类过后,可能还会像日剧少女一样回过头来,微笑着说一句“对不起呐”
4. 在病毒出现后,我们发现其实我们生存需要的东西很简单——食物、干净的水、健康、安全、家庭,他是一个“纠偏器”,给长久以来人类发展的狂妄和妄自菲薄踩了一脚刹车的同时,也让我们重新审视自己。

做了全球资产配置的好处

做了全球资产配置的好处就在于:心不慌了。

要打仗了:配置了黄金石油比特币
和平了:配置了股票房产
阿里要打美团了:把场子炒热,两边都是股东
特斯拉涨疯了:配置了上游锂电玻璃电子
产业链转移东南亚:配置了越南指数新加坡指数
美国泡沫:配置了空军期指

最终结果就是:心非常安定,有一种古今多少事都付笑谈中的豁达

区块链小白书

按:这本书比较适合小白科普,作者李笑来。李笑来是成功上岸的投机者,目前活跃在区块链、比特币圈。


区块链小白书

李笑来(著)© 2019

警告

区块链作为金融互联网新技术,不可避免地会涉及到投资和投机 —— 而对绝大多数普通人来说:

投资有风险,决策需谨慎!

前言

新华社北京10月25日电,中共中央政治局10月24日下午就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。

中共中央总书记习近平在主持学习时强调,区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口,明确主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批关键核心技术,加快推动区块链技术和产业创新发展。

习近平在主持学习时发表了讲话。他指出,区块链技术应用已延伸到数字金融、物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域。目前,全球主要国家都在加快布局区块链技术发展。我国在区块链领域拥有良好基础,要加快推动区块链技术和产业创新发展,积极推进区块链和经济社会融合发展。

习近平强调,要强化基础研究,提升原始创新能力,努力让我国在区块链这个新兴领域走在理论最前沿、占据创新制高点、取得产业新优势。要推动协同攻关,加快推进核心技术突破,为区块链应用发展提供安全可控的技术支撑。要加强区块链标准化研究,提升国际话语权和规则制定权。要加快产业发展,发挥好市场优势,进一步打通创新链、应用链、价值链。要构建区块链产业生态,加快区块链和人工智能、大数据、物联网等前沿信息技术的深度融合,推动集成创新和融合应用。要加强人才队伍建设,建立完善人才培养体系,打造多种形式的高层次人才培养平台,培育一批领军人物和高水平创新团队。

……

到了 2019 年,是李笑来在区块链世界里生存的第 9 个年头。这些年来,人们对区块链的误解甚至诋毁现在终于可以烟消云散了 —— 因为区块链技术终于在中国获得了认可与支持。

然而,需要注意的是,区块链技术作为金融互联网新技术,不可避免地与投机(或投资)联系在一起,导致的结果是市场上骗局丛生,行业里鱼龙混杂,所以有必要让民众对区块链有正确且清楚的了解。这就是《区块链小白书》的意义 —— 它就是写给小白的,目的不仅是为了让小白少走弯路,更是为了让小白不要误入歧途。

李笑来,二〇一九年十月,于北京

准备工作

1. 不要滥用类比

你将要尝试着学习并理解的,是一个前所未有的重大创新,其中有很多你一下子难以理解透彻的概念,很少有人能一下子全都弄明白……

在这样的时候,人们会不由自主地抄近路走捷径 —— 滥用类比:

“哦! 我明白了,这就好像是……”

比如,你经常会看到人们挣扎着理解了半天,突然冒出一句:“哦,我懂了,比特币就是电子黄金!” 类比是约等号(≈),而“这就是”是等号(=),约等号和等号之间的差别有时甚至超过十万八千里。 比特币与电子黄金之间的关系甚至干脆就谈不上是约等于…… 全然不是一个东西。

在理解全新事物的时候,滥用类比的危害非常大,因为你压根就找不到什么过往已经存在的东西真的和这个创新竟然一模一样 —— 否则,它也不可能被称为创新了,是不是?

这种不恰当的类比被滥用多次之后,就再也没办法形成正确的理解了 —— 因为理解一个创新需要理解多个前所未有的概念,每个都做了不恰当的类比之后,多次非常不恰当的约等于拼接起来之后,无论如何都没办法达到一个与正确理解相近的效果。

请务必注意,每次你的脑子里不由自主地冒出 “这就好像……” 这个念头的时候,你都要把它强压回去。

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薪资的计算公式:Introducing Open Salaries at Buffer: Our Transparent Formula and All Individual Salaries

按:国外有个叫Buffer的创业团队公开了自己的薪酬标准,可以参考。本人重点翻译下。

When we first established the Buffer values that we wanted to have as the center of our company culture, we knew that sticking to these ideas would be an incredible challenge. Especially since we’ve seen before that these values can easily end up being little more than a set of words written on a piece of paper.

In our culture deck, the second value on our list at Buffer is “Default to Transparency.” With this point especially, we started to think about everything we do within the company and how we could change it to something more transparent.

Sticking to radical transparency was probably both one of the most frightening and exciting things to do over the past months. It has meant to open up and make ourselves extremely vulnerable for ideas, since they were easily accessible to everyone on the team. Let me give a few examples of where we’ve started to put more transparent workflows in place:

  • Complete openness about our revenues and user numbers: Every month we publish the investor update here on the Open blog.
  • 完全公开我们的收入和用户数量
  • Every internal email sent between any 2 people on the team has a certain list cc’ed that is accessible for everyone: For example, if 2 engineers email with each other, they cc the engineers list, if it’s people on our customer support team they have a support email list cc’ed. Stripe was a great inspiration for this. (More about this)
  • 团队内的邮件互相公开

From the examples above, I often reflect on the power of transparency. I believe that it has such a unique potential to empower and inspire a team that it has largely transformed how we run Buffer.

One key reason transparency is a such a powerful value for a company’s culture is trust: Transparency breeds trust, and trust is the foundation of great teamwork.

Another thing that happens when you default to transparency is that it breaks down barriers within the team drastically. This is simply because defaulting to transparency means that you share every idea or new direction very early, before it’s completely solid.

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塑造世界最重要的三种力量

我们经常确切地知道故事的结局,却不知道故事因何而起。

举个例子:是什么引起了金融危机?

你必须了解抵押贷款市场。

什么塑造了抵押贷款市场?你得了解其之前30年的利率下降。

是什么导致利率下降?你得了解1970年代的通货膨胀。

是什么导致了通货膨胀?你得了解1970年代的货币体系以及越南战争的宿醉影响。

是什么引起了越南战争?你得了解二战后西方对共产主义的恐惧……

以此类推……

每个事件都有其原因、以及原因的原因。无视这些错综复杂的原因会迷惑你对事件的理解,从而给人造成错误的印象:事情发生的原因,持续的时间以及在什么情况下会再次发生。孤立地看待事件,而不了解事件的悠久历史的话,无助于解释现象,从未来事件走向为何难以预测到政治为何令人讨厌都得不到完整的客观的答案。

那些原因可以无限地继续追寻。但是,您越深入,就越接近大的历史事件:少数事件如此强大,它们影响着一系列看似无关的主题。

回到上面那个例子,这些事件最终是由第二次世界大战导致的。

从1939年到1945年的第二次世界大战给此后发生的几乎所有事情的变化都产生了深刻的影响。

青霉素的存在归因于战争。雷达,喷气机,核能,火箭和直升机也是如此。用消费信贷和可抵税的利息补贴消费是有意制定的政策,旨在在战时生产结束后保持经济的稳定。您今天早上开的高速公路是为了疏散城市并动员军队以防冷战期间发生核弹袭击,冷战是二战的表亲。互联网也如此。

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如何判断一个想法可不可行?

当有人给你提出一个想法时:

  1. 搞清楚他在描述一个什么样的场景?
  2. 谁生产/加工,谁使用/消费,对象是谁,为谁服务?
  3. 谁是上游,谁是下游
  4. 比起市面上现存的产品/服务,有什么改善
  5. 如何花钱,如何赚钱

在他回答时,同步思考:

  1. 他说的是事实吗?如何佐证(新闻)/验证(经验、统计数据)?
  2. 对事物真实性的描述,符合事实吗?
  3. 推理的过程,符合逻辑吗?
  4. 对客户体验的改进,客户真实感受得到吗?
  5. 对背后原因的推理/判断,准确吗?
  6. 整个链路,除了讲到的部分,还有缺失吗?会有哪些潜在的坑?
  7. 如果真的如他所说这么好,为什么现在没有人出来做呢?
  8. 所描述的投入产出的过程,有参考性吗?如何验证?
  9. 风险在哪里?极端情况下如何做?

银联高端卡的权益是样子货

银联高端卡有一些权益,比如1元机场CIP、1元高铁CIP、1元马术等等,看起来很美,但是真正用的时候发现都是坑。

因为这个活动是秒杀的,比如机场CIP和高铁IP每天400个,早上7:00开始,而马术是每天30单,早上10:00开始。

全国所有人抢这30个名额,能抢到的几率太小了,就算没有黄牛的话,能抢到的概率也微乎其微。

本着“不做单位时间内产生效益(包括物质和情感)小于工资的事情”的原则,放弃了银联这些权益。类似今年双十一这种邀请好友盖楼房这么花式的玩法,我也敬而远之。比较起来还是拼多多的有会直接有效,领个券减1000,所以我的手机啥的都是在拼多多买的。

银联对高端人士也这么讲究吗?什么时候能学一下AE和Visa呢?

鸡肋。

第一次把美元汇出国外

自从考虑资产全球化配置之后,我就开始逐步有意的在国外旅游时申请开办当地银行账户。但是因为理财是慢慢退出来,所以近日才有结余资金。

我首选了香港汇丰银行的账户做实验。私对私的个人旅游汇出,只要不触碰国家每人每年的外汇限制,还是比较容易汇出的,但是各家银行的费率和收取方式差别很明显。

比如招行是人民币100元的手续费+人民币150元邮电费,并不会扣汇款的资金。但建行却是在收取了手续费人民币20元和邮电费人民币80元之后,还会扣汇款资金,(比如我就被收取了美金24.48元)不知道走的什么渠道。


另外从体验上,招行通过手机银行APP即可操作,建行找了半天也搞不定,还是用WEB网银才搞定。

各银行收费标准:

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你所不知道的 AI 进展

人工智能现在是常见词汇,大多数人可能觉得,它是学术话题,跟普通人关系不大。

但是实际上,AI 突飞猛进,正在脱离实验室,进入日常生活。仅仅是现在的技术水平,就足以模糊现实与虚拟的界限,颠覆一般民众的认知。

(图1:2018年10月,世界第一幅 AI 生成的肖像画,拍卖成交价43.25万美元。)

为了让普通人了解 AI 的进展,谷歌的机器学习专家格里高利·萨普诺夫(Grigory Sapunov)写了一篇通俗的科普文章,介绍目前的技术成果。这盘文章非常精彩,有大量的图片,加上一些简单的解释,信息量很大,对于了解技术动态很有帮助。

(图2:谷歌的机器学习专家格里高利·萨普诺夫)

下面就是那篇文章的翻译,比较长,图片很多,但是值得耐心读完。我保证,有些内容一定会让你感到吃惊。

另外,插播一条活动消息。大家知道,国内最大的在线教育平台之一的腾讯课堂,赞助了我的个人网站。他们最近启动了"腾讯课堂101计划",推广优质的技术教育资源。 大家可以留意一下本文结尾的免费活动信息,帮你掌握开发网页和手机 App,提高技术水平。

一、图像处理

人工智能最早是从图像处理开始的。图像处理是一种常见任务,智能要求比较高,需要使用 PhotoShop 之类的软件人工编辑,一般的算法解决不了。

1.1 对象补全

2017年,日本科学家提出了一种图像的对象补全模型。经过训练,模型可以补全图片上缺失的部分。

(图3:图像的对象补全模型)

上图中,左边是原始图片,然后把中间的花盆涂掉,输入模型。模型会自动补全缺失的部分(右图),由于它不知道,那里有一个花盆,所以只会根据没有涂掉的部分,补上地板和扶手。

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