Another possibility is to try as much as possible to push your I/O and flow control primitives to the edges of the program or library, providing integration points for multiple backends.

波特五力」天生具有增强的趋势：

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Hierarchical Deterministic (HD)

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这是我的模板

经验主义亦称“经验论”。作为一种认识论学说，与“理性主义”相对。经验主义认为感性经验是知识的来源，一切知识都通过经验而获得，并在经验中得到验证。 这正是ChatGPT的思考和学习路径。 而虚拟进化又指数级放大了基于经验的学习速度。在波普尔看来，科学发展本身就是一种进化。

黄仁勋说：“AI既是深度学习，也是一种解决难以指定的问题的算法。这也是一种开发软件的新方法。想象你有一个任意维度的通用函数逼近器。”在黄仁勋的比喻中，“通用函数逼近器”确实是对深度神经网络的一个精确且富有洞见的描述。这个比喻突出了深度神经网络的核心特性：它们可以学习并逼近任意复杂的函数映射，只要网络足够深，参数足够多。

任何足够强大的形式系统，都存在一些在该系统内部既不能被证明也不能被反驳的命题。

热力学第二定律指出一个物理系统中的熵，或言无序度，总是在增长。依照这一定律，宇宙中的秩序必然在减少，那么由于生命存在所增加的秩序又要如何解释？薛定谔的回答是，生命需要吸收“负熵”（negative entropy），或自由能——即我们常说的食物和阳光。根据第二定律，阳光加热地球时破坏掉的有序度，必大于由于植物生长所增加的有序度。

笔记内容，阐明观点

尽可能用观点来命名笔记标题，这是一个指导性原则，踏出这一步，相当于一个靠天吃饭、有啥吃啥的人，忽然意识到要留下种子粮，以待来年。后续的耕耘规则多矣，我们将在《卡片笔记前缀编码的艺术》中继续讨论笔记的起名方法。

华罗庚曾以烧水煮茶为例，剖析顺序——用效率这个小圈子的话来说，就是“XX管理”——的重要性，而一个人如果不统观全局就开始使用工具，恐怕和那些干等水烧开的人一样误入歧途。

民族小说强调当代世界日常生活中最普遍的议题：健康、退休、旅行——这一点特别重要。我们不妨将民族小说看作是说明书式小说，或者档案库式小说。

血统（la filiation）、联姻（l'alliance）、居所（la résidence）、世代（la génération），这是民族学的四个维度，这是个人所需的最低限度的社会意义。

Discussion

愛引動我們去想像美好，並且提供動力去追求美好。

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我需要每年都洗牙吗？不需要，但宣传每年洗牙是利大于弊的。前文已经介绍了，牙结石是由牙菌斑矿化而来的。理想情况下，如果你能够及时且完全地清除牙菌斑，实际上就是从根源杜绝了牙结石的产生，自然也不再需要洗牙。但现实中你是无法做到完全清除牙菌斑的。比如，如果你之前没有使用牙线或者其他工具清洁邻面的习惯，很有可能你的牙间隙中就有一些牙结石。所以我的建议是，如果你之前从来没有洗过牙，可以先去正规医院进行一次检查，由医生判断你是否需要洗牙。如果需要洗牙，可以记下来自己牙结石较多的区域，这也是你平时没有清洁到位的地方。之后，只要你能够保持良好的口腔卫生习惯，每年形成的牙结石数量都是非常少的，完全没有必要每年都去洗牙。而且洗牙多多少少还是会对牙龈和牙齿造成损伤的。洗牙这个活又脏又累，收费还低，其实没有多少医生愿意去做。对于口腔诊所来说，如果用销售的思维去想，洗牙本身是一个低客单的产品，它的主要作用是吸引顾客。过程中可以给顾客介绍高客单的产品，从而赚取高额的利润。而对于三甲医院和医疗科普人员来说，洗牙的过程相当于进行了全面的口腔检查，可以检查出可能存在的各种口腔问题，的的确确能够促进口腔疾病的早期诊治（二级预防）。而且，从现阶段牙周炎和龋齿的高发病率来说，大部分人都没有办法做到良好的口腔清洁。所以现阶段，宣传每年洗牙肯定是利大于弊的。

我对星露谷在2016第一季度的火爆百万销量，有一个理论： 和制作者一样，独立游戏的主力玩家目前是30岁出头（85后）的男性。独立游戏从最早的braid，超肉，fez，spelunky我称为平台跳跃四巨头——代表这批玩家（和开发者）的游戏启蒙之作：超级马里奥。随着时间推移，更年轻的制作者也会试图“复刻”他们孩童时代印象最深的游戏，于是Zeldalike（Issac），Metroidvanialike（Axiom Verge），Earthboundlike（Undertale），HarvestMoonlike（Stardew）逐个出现了。我认为indie游戏的热点是会随着时间推移，每次的热点则是大约20年前的热门游戏类型。所以我估计很快就会出现一波日式rpg，幽浮/铁血联盟like和FPS的热作。 所以这些大热作品一方面是运气，另一方面也是必然——同年龄的玩家总会用steam订单来投票选出他们儿时最喜欢的游戏类型。

bytes = append(bytes, "that is a int"...)

价格战的战火还延伸到了资本市场。9 月 12 日，新款问界 M7 发布，官方数据显示，这款车型的累计大定已超过 10 万辆。截至目前，理想汽车股价已较今年 8 月的高点跌去超过 25%。多位二级市场人士告诉《晚点 Auto》，新款问界 M7 的热销虽然没有影响到理想的销量和订单量，但大幅压缩了理想在 2024 年的单车利润预期，这是引发理想股价下跌的重要原因之一。对于不同类型汽车品牌来说，新能源渗透率越高，其在价格战中的态度就越强势。在价格战中首当其冲的，就是以新势力厂商为代表的自主品牌。乘联会数据显示，年初至今，自主品牌的新能源渗透率已经从约 44% 提升到 60% 以上，而豪华品牌的新能源渗透率目前为自主品牌的三分之一左右，主流合资品牌的新能源渗透率虽然所有提升，但仍未超过 7%。

新能源汽车市场过去几年蓬勃发展，新品牌、新车型层出不穷，但背后也是困难重重、几经生死，一个要素出问题，可能满盘皆输。仅生产资质，各车企便用尽办法，这是不为大众所知的一面。拿到生产资质，既不是起点，亦并非终点。最早获批的 15 家新能源车企，大部分没有逃脱销量惨淡、破产清算、被收购，甚至消失的命运。毕竟，在所有好市场，都是多数人看到机会，少数人抓住机会，但最终，活下来的，是极少数。

收购是解决问题的直接方式。但在重投入的创业初期，收购会拖累企业的现金流。2017 年 2 月和 8 月，威马通过子公司收购了大连黄海汽车有限公司和中顺汽车，拿到两张造车资质，但仅第一笔交易就花了 11.8 亿元。当年，威马亏损达 16.96 亿元。力帆集团有两张造车资质，分别是力帆汽车和力帆乘用车，2018 年，理想虽然以较便宜的价格——6.5 亿元收购了其中的力帆汽车，获得造车资质；但在当年，理想亏损 7.19 亿元，负债 8.3 亿元。可想而知，当年的这笔收购，让理想承受巨大压力。不仅如此，收购还意味着承担对方公司的债务。2018 年，拜腾汽车以 1 元价格收购一汽华利汽车，但承担了其 8.55 亿元债务，以及 5462 万元员工薪资。2020 年，受资本寒冬和新冠疫情双重冲击，拜腾汽车 C 轮融资失败导致资金链断裂，于 2020 年 7 月宣布停工停产，无法偿付到期债务。一位知情人士告诉《晚点 Auto》，在蔚来内部，也曾有人提议用收购的方式拿下生产资质，但当时管理层的意见是，“不想花冤枉钱”，“也不想深度绑定地方，变成重资产。”

一些企业已经死了，还能把政府批准的资质卖出几千万甚至 1 亿元，“这是绝对不应该发生的”，苗圩今年 2 月在中国电动汽车百人会论坛上回顾。今天来看，仍在市面上有声量的车企只有哪吒、奇瑞新能源。剩余车企，部分销量惨淡，部分破产清算。云度汽车曾和蔚来、小鹏一样是 “新势力新星”，2017 年 10 月，云度推出首款车云度π1，2018 年，云度销量达 9300 辆，仅次于蔚来，位居当年的第二名。2023 年前 10 个月，云度新能源的销量只有 1985 辆。

如今，拿到生产资质后，12 月 5 日，资金并不宽裕的蔚来依然斥资 31.6 亿元从江淮收购了第一先进制造基地和第二先进制造基地的生产设备和资产。这是新势力艰难取得造车资质的一角缩影。过去 10 年，政策趋严，审批门槛变高，为拿到牌照，从代工、收购汽车厂，到变更股权结构、探索华为模式，不同时期入局的新玩家们，进行了符合时代的种种尝试。

新能源汽车生产资质，又称牌照、准生证，对于 2014 年之后不断涌现的新能源造车企业来说，它是能否进入整车生产制造领域的敲门砖。2016 - 2017 年，15 家车企获批发改委牌照。据中国汽车工业协会数据，这 15 个拿到新能源牌照的车企产能共计 91 万辆。据《南方都市报》统计，当时正在排队的车企超过 20 家，产能是这 15 家车企的 2 - 3 倍。

随后 Google 开展了裁员。这次裁员是一个短视行为导致的无谓错误，目的是确保股价能够季度对季度保持增长，而不是遵循谷歌过去重视长期成功即便短期有所损失的策略 (这正是 “不作恶” 原则的核心)。裁员的影响是隐蔽而深远的。过去员工可能会关注用户需求或者公司整体利益，坚信做正确的事最终会得到回报，即使超出自己的职责范围。但是裁员后，员工不再相信公司会坚定地支持他们，于是极度规避任何有风险的举动。职责的边界被严格划分，知识和信息被视为珍宝一般囤积起来，因为不可替代性变成了保住工作的唯一手段。我在谷歌亲眼见证了这一切。员工对管理层缺乏信任，因此管理层也不再信任员工，只凭借荒谬的公司政策进行治理。2004年，谷歌创始人明确告知华尔街 “谷歌不是一家传统公司，我们无意成为一家传统公司”，但如今的谷歌已经名存实亡。

A lot has been written about AIs as existential risk. The worry is that they will have a goal, and they will work to achieve it even if it harms humans in the process. You may have read about the “paperclip maximizer“: an AI that has been programmed to make as many paper clips as possible, and ends up destroying the earth to achieve those ends. It’s a weird fear. Science fiction author Ted Chiang writes about it. Instead of solving all of humanity’s problems, or wandering off proving mathematical theorems that no one understands, the AI single-mindedly pursues the goal of maximizing production. Chiang’s point is that this is every corporation’s business plan. And that our fears of AI are basically fears of capitalism. Science fiction writer Charlie Stross takes this one step further, and calls corporations “slow AI.” They are profit maximizing machines. And the most successful ones do whatever they can to achieve that singular goal.

如果你想学会如何独立思考，那么第一性原理思维是最好的方法。第一性原理的思维方式强调独立思考，而不是人云亦云。马斯克在这一点上非常像乔布斯。“Think Different”是乔布斯最喜欢的广告词，一般译为“不同凡响”，有朋友说译为“不同凡想”更贴切。Think Different中的Different一词从英语语法上说是错误的，正确的用词应该是副词Differently。乔布斯团队巧妙地借助了这个语法错误，强调自己的标新立异，既然英语语法说Think Differently，苹果就要说Think Different创新的本质就是要与众不同，如果干什么都和别人一样，那就不是创新了。

欧几里得的几何学就形成了非常庞大的体系。但最初只是从五条公设推出来的。欧几里得几何学的五条公设：  任意两个点可以通过一条直线连接； 任意线段能无限延伸成一条直线； 给定任意线段，可以以其一个端点作为圆心，该线段作为半径作一个圆； 所有直角都全等； 若两条直线都与第三条直线相交，并且在同一边的内角之和小于两个直角，则这两条直线在这一边必定相交；  这五条就是亚里士多德所说的第一性原理。在亚里士多德眼中第一性原理有着至高无上的地位，甚至是充满神性的。他曾这样说过：“神性无所不在，就在那自然之中。”这是一种泛神论的思想，与希腊早期神话的观念和其他民族对神话的想法格格不入。亚里士多德将这种性质看作是最高贵的，所以叫做第一性原理。

Lex Fridman：首先，我希望生活中的一切都有一个有趣的模式。与 LLM 进行互动时，有趣模式不仅仅有趣，还有一种吸引人的东西。我还不确定这是什么，因为我只玩了一点时间，但它使得与系统互动更加有趣、更加生动。 Elon Musk： 绝对是。我们的 Grok 是根据《银河系梦游指南》中的刺猬模型制作的，这是我最喜欢的书之一，它是一本关于哲学的书，这个家伙只是一本关于幽默的书。我会说，这构成了我的哲学基础，那就是我们不知道生命的意义，但是我们越能扩大意识的范围和规模，无论是数字化的还是生物学的，我们就越能理解该问什么问题，以了解宇宙这个答案，我有一种好奇心哲学。

Lex Fridman：也许一个好问题是，关于中国有些什么东西是人们不了解的？从文化角度看，有哪些积极的、有趣的事情你学到了？ Elon Musk： 中国有大量聪明、勤奋的人，这一点令人难以置信。有多少聪明、勤奋的人在中国？他们比这里多得多。我认为中国可能是从能源角度看最不缺的。中国近年来的建筑比美国更令人印象深刻，无论是火车站、建筑还是高速铁路。真的比我们在美国所拥有的更令人印象深刻。我建议有人去上海和北京看看那些建筑，坐火车从北京到西安，那里有兵马俑。 中国有令人难以置信的悠久历史。我认为中国可能是从文字使用的角度来看，最古老的，或许是最古老的文字。而且中国人确实记录了事情。 所以，从历史上看，中国总是以内部为重。他们不是征服型的。他们打过彼此，发生过许多内战。在三国战争中，我相信他们损失了大约 70% 的人口。他们发生过残酷的内战，与美国内战相比简直微不足道。所以我认为重要的是要认识到中国并不是单一的。我们通常将中国视为一个思想统一的实体，但根据我所见，这绝对不是事实，我认为大多数了解中国的人都会同意，中国人想到中国的次数是他们想到中国以外事物的 10 倍，所以他们 90% 的考虑都是内部的。

Lex Fridman：你坦诚地谈到了美国和中国之间可能发生战争的可能性，如果在台湾问题和一个中国政策上找不到外交解决方案的话。那么，我们如何避免这两个超级大国发生冲突的轨迹呢？ Elon Musk： 值得一读的是《修昔底德陷阱》这本书，我非常喜欢战争历史，几乎反复研究过每一场战役，并试图弄清楚真正的胜利原因，而不是一方或另一方声称的原因。 Lex Fridman： 无论是胜利还是战争的爆发和整个过程。 Elon Musk： 是的，所以雅典和斯巴达就是一个典型案例。想想希腊人，他们真的写了很多东西，他们喜欢写作。世界上许多地方发生了很多有趣的事情，但人们没有记录下来，所以我们不知道发生了什么，或者他们没有详细地写。他们只会说，我们进行了一场战斗，我们赢了，还能加点什么吗？希腊人真的写了很多。 他们非常善于表达。我们保存了很多那样的文字，所以我们知道导致伯罗奔尼撒战争的原因，即斯巴达和雅典联盟之间的战争。我们知道，他们看到了即将到来的战争。斯巴达人没有写很多东西。他们本性上不是很健谈，但他们确实写了东西，但他们很简洁。 雅典人和其他希腊人写了很多，他们像这样说：斯巴达本是希腊的领袖，但雅典每年都变得越来越强大，每个人都认为雅典和斯巴达之间的冲突不可避免。我们怎样才能避免这种冲突呢？他们不能。他们看到了即将到来的战争，但仍然无法避免。 如果一个群体、文明或国家超越了另一个，从经济角度来看，美国自 1890 年左右以来一直是世界上最强大的经济体。美国是世界上最强大的经济引擎，比任何人都活得久。战争的基础是经济。 现在，以中国为例，其经济规模可能是美国 2～3 倍，想象一下，你原来是街头最强壮的孩子，然后现在突然出现了一个孩子，他体型是你的 2 倍。

Lex Fridman：你希望乌克兰战争如何结束，以及再次减少人类痛苦的路径是什么？ Elon Musk：我认为可能发生的事情，也就是现在的情况，是停火或和平的线条会非常接近目前的线条，但现在的情况是，无论哪一方发起进攻，都会遭受几倍于防守方的伤亡。因为你有深层防御，有地雷阵、战壕、反坦克防御。没有一方拥有空中优势，因为防空导弹远比飞机更先进，所以双方都没有空中优势。 坦克基本上是移动缓慢的死亡陷阱，它们不是反坦克武器的免疫，所以你真的只有远程火炮和战壕中的步兵。这就是第一次世界大战的再现。撤退、向对方扔旧炮弹。

Lex Fridman：战争的规模一直在增加，就像苦难的规模和繁荣的规模之间的竞赛，许多人似乎正在利用这场悲剧来敲打战争的鼓，喂养军工复合体，你担心那些支持升级的人吗？如何阻止？ Elon Musk： 我担忧的一件事是，现在活着的人中很少有人能真正感同身受地理解战争的恐怖。至少在美国是这样，显然，在乌克兰和俄罗斯前线的人们知道战争有多么可怕，但西方有多少人真的理解呢？我的祖父参加了第二次世界大战，他遭受了严重的心理创伤。 他在东北非和意大利战场上待了将近六年，所有的朋友都在他面前被杀害。他们本来会把他送上前线，但他们随机做了一次智商测试，他的成绩很高。尽管如此，他因为没有完成高中学业——他不得不辍学，因为他的父亲去世了，他必须工作来养活他的兄弟姐妹——所以没有资格加入军官团，被归类为炮灰。 后来，他因为这次测试被转到了伦敦的英国情报部门。那是他遇到我祖母的地方，但他患有严重的创伤后应激障碍，他几乎不说话，如果你试图和他交谈，他只会让你闭嘴。他获得了许多勋章，但从不炫耀，甚至没有暗示。 我是从他的军事记录上发现这些的，他会说绝对不要再经历那样的事情，但现在他已经去世20年甚至更久，30年前，还有多少人记得第二次世界大战呢？

Lex Fridman：就像我说的，有些争议地，你在 Twitter 上和其他地方一直是和平的支持者。让我问你关于当今正在进行的战争，以及实现和平的路径，你希望以色列和加沙当前的战争如何结束？你认为在那个地区减少长期人类痛苦的路径是什么？ Elon Musk： 认为那个地区绝对是，如果你查一下词典中“没有简单答案”的定义，会看到中东，特别是以色列的图片，所以没有简单的答案。或者我的意见是，哈马斯的目标是激起以色列的过度反应。他们显然不期待军事胜利，但他们真的希望犯下他们能犯下的最恶劣的暴行，以引发以色列尽可能激烈的回应。然后利用这种激烈的回应来动员全世界的穆斯林支持加沙和巴勒斯坦的事业，他们在这方面已经成功了。 这里的反直觉之处，我认为应该做的事情，即使这很困难，是我建议以色列进行尽可能显眼的善行。每一部分，每件事都是实际上破坏哈马斯目标的东西。 Lex Fridman：在某种意义上，如果在地缘政治中有意义，就是实施“以德报怨”。 Elon Musk：这不完全是“以德报怨”，因为我确实认为以色列找到哈马斯成员并杀死他们或把他们阉割是适当的。像这种事情必须做，否则他们就会一直来，但除此之外，他们需要尽其所能。例如，有人谈论建立一个移动医院。我建议这样做。只是确保有食物、水、医疗必需品。而且要非常夸张地做，并且非常透明，以至于你的猫咪可以一直盯着那个网络摄像头。 Lex Fridman：部署善行。 Elon Musk： 这些善行是明确无误的，意味着不能以某种方式被哈马斯所诈骗，所以你必须对付他们的诡计。 Lex Fridman：这最终会对抗该地区的普遍仇恨。 Elon Musk： 是的。我不确定是谁说的。这是一句名言，但“以眼还眼，最终让所有人都瞎了”。现在，那个地区的话，他们真的相信“以眼还眼”，但我的意思是，如果你不打算对一个整体民族进行种族灭绝，显然这对任何人都不应该是可接受的，那么你基本上会留下很多恨以色列的人，所以真正的问题是，你杀死一个哈马斯成员，你创造了多少个？如果你创造的比你杀死的还多，你就没有成功。那就是真正的情况。可以肯定地说，如果在加沙杀死一个人的孩子，至少会有几个哈马斯成员会去杀以色列人。这就是情况，但我的意思是，这是可以讨论的最有争议的话题之一，但我认为，如果最终的目标是某种长期的和平，就必须从长远来看，恐怖分子的数量是增多还是减少？

使用外部电阻器分压器即可实现该分压。这是一种简单的设计方法，但优缺点很明显。放大器的增益误差和 CMRR 取决于外部输入分压器电阻器的精度和匹配度。除了增益误差和 CMRR 误差之外，外部电阻器的容差将导致输入电压不平衡，从而引起额外的输出误差。根据电阻器的温漂规格，此误差会随温度而增加。将输出误差最小化的一种方法是使用 0.1% 匹配度的精密低温漂移外部电阻器分压器

作为负责任的发展中大国，中国从人类共同命运和整体利益出发，提出构建人类命运共同体，建设一个持久和平、普遍安全、共同繁荣、开放包容、清洁美丽的世界，为人类未来勾画了新的美好愿景。共建“一带一路”以构建人类命运共同体为最高目标，并为实现这一目标搭建了实践平台、提供了实现路径，推动美好愿景不断落实落地，是完善全球治理的重要公共产品。共建“一带一路”跨越不同地域、不同文明、不同发展阶段，超越意识形态分歧和社会制度差异，推动各国共享机遇、共谋发展、共同繁荣，打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、责任共同体和命运共同体，成为构建人类命运共同体的生动实践。

2015年底，OpenAI成立了。据四名知情人士，2017年底，马斯克策划了一个从奥尔特曼和其他创始人手中夺走OpenAI控制权的计划，他想把这个实验室变成能与特斯拉联手的商业实体，让其靠汽车公司正在研发的超级计算机运行。遭到奥尔特曼和其他人的反对后，马斯克表示退出实验室，并说他将集中精力在特斯拉搞自己的人工智能系统。2018年2月，马斯克在这家初创公司用一个卡车工厂改造的办公楼的顶层向OpenAI员工们宣布他将离开，三名参加了那次会议的人说。OpenAI突然急需得到新资金。奥尔特曼在飞往太阳谷参加一个会议时遇到了微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉。合作看来是自然的事情。双方在2019年达成协议。奥尔特曼和OpenAI在原来的非营利框架下成立了一家营利性公司，他们得到了10亿美元的新资本，微软则有了一个新方法来将人工智能纳入其庞大的云计算服务。

马斯克投资DeepMind时打破了自己一条不成文的规定，那就是他不投资任何不由他本人运行的公司。他在生日派对上与佩奇发生口角的事儿过去了还不到一个月，他与这名同是亿万富翁的前朋友再次面对面坐下来时，他投资DeepMind决定的不利方面已显而易见。那是在DeepMind伦理委员会于2015年8月14日召开第一次会议的时候。该委员会是在这家初创公司创始人的坚持下成立的，目的是确保他们的技术卖出后不会造成任何伤害。据三名了解会议情况的人，委员会成员在马斯克SpaceX办公室外的一间会议室召集了这次会议。但那也是马斯克的控制结束的地方。谷歌把DeepMind买下来时收购了整个公司。马斯克出局了。

蒂尔被迷住了，第二天就邀请他们三人再次来到家中。这三人介绍了他们的计划，不久，蒂尔和他的风险投资公司就同意为他们的初创公司投资140万英镑（约合225万美元）。蒂尔是他们的第一位主要投资人。他们给公司起名DeepMind，寓意与人工智能系统通过分析大量数据学习技能的所谓“深度学习”、神经科学，以及科幻小说《银河系漫游指南》中的“深思”超级计算机有关。到2010年秋，他们开始建造自己的梦想机器。他们真心诚意地认为，因为自己懂得其中的风险，所以唯有他们可以保护世界。“我不认为这是一个矛盾的立场，”DeepMind的三名创始人之一穆斯塔法·苏莱曼说。“这些技术将带来巨大的好处。目标不是排除它们或暂停它们的发展，而是减少不利因素。”

八年后再来看，两人当时的争论似乎颇有预见性。人工智能究竟是提升还是毁灭世界——或者至少造成严重破坏，这个问题在硅谷的创始人、聊天机器人用户、学者、立法者和监管机构之间引发了一场持续不断的辩论，它涉及究竟应该对人工智能技术进行管控，还是任其自由发展。这场辩论让一些世界上最富有的人相互对立：马斯克、佩奇、“元宇宙”平台公司的马克·扎克伯格、科技投资者彼得·蒂尔、微软的萨蒂亚·纳德拉，以及OpenAI的萨姆·奥尔特曼。所有人都在为分得一杯羹和塑造它的权力而战。这场争论的核心是一个令人费解的悖论。那些说自己最担心人工智能的人，也恰恰是最积极推动它的发展并从中获利者。他们认为他们的宏伟构想是正当的，理由是基于一种坚定的信念：只有他们才能阻止人工智能危害地球。

拼多多是成为了这个低增长时代选中的梦中情人，受到这个红利的公司还有很多，这不意外的，这是一个可确认全球经济难再现高增长，消费降级的时代，开始卷性价比的时代，拼多多是顺势而出。我认为资本投下的这一票也是对这一趋势的认可，比如京东在重上已经做得不错了，虽然组织和团队都憨，但确实大环境并不是京东能快速顺势的。

temu是黄峥“更加激进的全球化”这句话落地的产品，他当年面对面给张一鸣的建议，现在双方都在享受丰硕的战果。传统艺能，极致压榨供应链和公司团队率先产生了终端的优势，明年预计要达到300亿美元的gmv，标志着一件可怕的事情，就是pdd电商全球化这件事基本在海外复制成功，并未水土不服，这让市场看见了全球化+中国卷王这件事情的巨大红利。黄是一个细节能精微，人性透彻，也有大智慧的sharp型CEO，还没有开始做他的多元化，当时不代表他不擅长。明年亚马逊将迎来剧痛，shein，tiktok，temu三个中国企业要在美国玩三国演义。

拼多多是一个成功创业者多次成功积累经验后的厚积薄发，黄峥是一个少见的能规划好创业步骤，先求不败再取胜，当时也能在合适的机会激进扩张的CEO。具体可关注黄理性的创业发展规划，他对事物本质和人性的理解sharp程度可以几乎是当下CEO的top3级别。在公司的根本问题上很少犯错。作为社交电商的能力是黄峥前面几个成功公司的能力积累，“xxx拉队伍的能力真的是太可怕了”，具体表现他发展初期的获客成本优势是碾压级别，商业模式上，唯一一个农产品生鲜做稳了的电商，有两个结果：1. pdd在一级市场的烧钱体量很小，三到四轮后就上市，快速进入到了资金来源更广阔的的二级市场。2. 创始人的股份稀释惊人少，整体掌控力，团队组织都近于高效率的威权。Doris，陈磊，黄的三人团决策效率极高。（这一点，客观说，因为天地人因素，阿里其实先天不占优），而阿里的组织艺术，有体会的都懂。

ChatGPT横空出世时，“为什么又是美国”的声音此起彼伏。但如果把时间拉长，会发现从晶体管、集成电路，到Unix、x86架构，再到如今的机器学习，美国学界和产业界几乎都是领跑者的角色。这是因为，虽然关于美国“产业空心化”的讨论不绝于耳，但以软件为核心的计算机科学这门产业，不仅从未“外流”到其他经济体，反而优势越来越大。至今70多位ACM图灵奖的获得者，几乎全部是美国人。吴恩达之所以选择Google合作“谷歌猫”项目，很大程度上是因为只有Google拥有算法训练所需要的数据和算力，而这又建立在Google强大的盈利能力的基础上。这就是产业厚度带来的优势——人才、投资、创新能力都会向产业的高地靠拢。中国在自身的优势产业里，也在体现出这种“厚度优势”。当前最典型的就是新能源车，一边是欧洲车企包机来中国车展拜师新势力，一边是日本车企高管频繁跳槽到比亚迪——图什么呢？显然不是只图能在深圳交社保。

而微软对GPU的不置可否显然让辛顿有些火大，他后来在一封邮件里建议邓力购买一套设备，而自己则会买三套，并且阴阳怪气的说[6]：毕竟我们是一所财力雄厚的加拿大大学，不是一家资金紧张的软件销售商。但在2012年ImageNet挑战赛结束后，所有人工智能学者和科技公司都对GPU来了个180度大转弯。2014年，Google的GoogLeNet以93%的识别准确率夺冠，采用的正是英伟达GPU，这一年，所有参赛团队GPU的使用数量飙升到了110块。这届挑战赛之所以被视为“大爆炸时刻”，在于深度学习的三驾马车——算法、算力、数据上的短板都被补足，产业化只剩下了时间问题。

这就是ImageNet诞生的契机。当时，即便是最大规模的数据集PASCAL，也只有四个类别总共1578张图片，而李飞飞的目标是创建一个包含几百个类别总共上千万张的数据集。现在听起来似乎不难，但要知道那是2006年，全球最流行的手机还是诺基亚5300。依靠亚马逊众包平台，李飞飞团队解决了人工标注的庞大工作量。2009年，包含320万张图片的ImageNet数据集诞生。有了图片数据集，就可以在此基础上训练算法，让计算机提升识别能力。但相比三岁孩子的上亿张照片，320万的规模还是太少了。为了让数据集不断扩充，李飞飞决定效仿业内流行的做法，举办图片识别大赛，参赛者自带算法识别数据集中的图片，准确率最高者获胜。但深度学习路线在当时并不是主流，ImageNet一开始只能“挂靠”在欧洲知名赛事PASCAL下面，才能勉强凑够参赛人数。到了2012年，ImageNet的图片数量扩大到了1000个类别总共1500万张，李飞飞用6年时间补足了数据这块短板。不过，ILSVRC的最好成绩错误率也有25%，在算法和算力上，依然没有表现出足够的说服力。

2012年6月，Google研究部门Google Brain公开了The Cat Neurons项目（即“谷歌猫”）的研究成果。这个项目简单说就是用算法在YouTube的视频里识别猫，它由从斯坦福跳槽来Google的吴恩达发起，拉上了Google传奇人物Jeff Dean入伙，还从Google创始人Larry Page那里要到了大笔的预算。谷歌猫项目搭建了一个神经网络，从YouTube上下载了大量的视频，不做标记，让模型自己观察和学习猫的特征，然后动用了遍布Google各个数据中心的16000个CPU来进行训练（内部以过于复杂和成本高为由拒绝使用GPU），最终实现74.8%的识别准确率。这一数字震惊业界。吴恩达在“谷歌猫”项目临近结束前激流勇退，投身自己的互联网教育项目，临走前他向公司推荐了辛顿来接替他的工作。面对邀请，辛顿表示自己不会离开大学，只愿意去Google“待一个夏天”。由于Google招聘规则的特殊性，时年64岁的辛顿成为了Google历史上最年长的暑期实习生。辛顿从80年代开始就战斗在人工智能的最前线，作为教授更是桃李满门（包括吴恩达），是深度学习领域的宗师级人物。因此，当他了解了“谷歌猫”项目的技术细节后，他马上就看到了项目成功背后的隐藏缺陷：“他们运行了错误的神经网络，并使用了错误的计算能力。”

马斯克提出过 “白痴指数”：用零件的价格除以这个零件所需原材料的成本。这个数字越大，说明这个零部件 “越白痴”，要么是中间环节太多，要么是制造效率太低。每当遇到一个白痴指数过高的部件，特斯拉就会重新思考流程、革新制造方式以降低成本，使该指数尽量回归 “1”。马斯克追求让汽车的制造成本无限接近汽车所用的钢铁、铝、硅、锂等材料的成本之和。2007 年，马斯克查询伦敦金属交易所的电池材料价格后，算出电池的 “白痴指数” 是 7：当时每瓦时电池的锂、钴、镍等材料的成本只有 82 美元，但锂电池售价却超过 600 美元，这一数字已是索尼、松下等电池公司努力 20 年的结果。

第一性原理的局限则是它不可能超越时代限制。当特斯拉的目标无法被当下的技术实现，它也得付出巨大的时间与金钱投入，才能缓慢前进一点点。2017 年量产 Model 3 时，特斯拉曾栽过跟头：马斯克当时认为可以用机械臂完全取代人工，这是制造业的必然。但他高估了整个自动化技术的水平，机械臂连简单的梳理电线都做不好。特斯拉随即陷入产能地狱，马斯克重新把工人召回工厂才走出危机。电池制造也是这样一个领域：它涉及多学科复杂任务，工序之间环环相扣，牵一发动全身。“用湿的正负极材料涂布、再烘干”，这是马斯克最初认为多此一举的环节。但删除这个环节，就需要把整个从混料、涂布、模切到烘干的工艺都推倒重来。

《马斯克传》中多次描述了第一性原理手到擒来的过程。在制造 SpaceX 火箭时，马斯克挑战权威，提出用更便宜的不锈钢替换碳纤维制造火箭，最终只花 NASA 登月计划 2% 的钱就造出了能飞上太空的 Starship。特斯拉和马斯克执掌的其它技术公司似乎总能凭第一性原理另辟蹊径，证明传统观念是错的，一次次取得技术领先。但在 4680 电池上，特斯拉的做法遇阻。这款电池决定着特斯拉下一代车的产能和定价，而它的量产时间和性能都没有达到最初发布时的目标。这是近年被不少公司奉为至宝的第一性原理的另一面：当遇上复杂创新，从原理出发推导重来常常只是一趟艰难旅程的起点。

熔盐堆 (MSR) 的基本原理是堆芯使用Li，Be，Na和Zr等的氟化盐以及溶解的U，Pu和Th的氟化物熔融混合作为燃料，在600~700 ℃和低压条件下形成熔盐流直接进入热交换器进行热量交换。

熔盐储能（热能）技术。熔盐储热是一种显热储热技术，利用材料在升温或降温过程中的温差而实现热能存储，在整个工作温度范围内，储热材料始终保持液态。

ingested or indexed spans

因此，牛市后期巨大的成交量就是牛市喧嚣后沉默的背景音。这也许是一个黑暗的秘密。因此，我们总结一下：1，股票永远不是股权，小股民毫无任何权利，而且比股权还要贵10-100倍，任人鱼肉。2，因此股票投资的主要风险控制措施就是卖出（割肉）3，为了确保在必要时能卖得出，必须不择手段4，投资大师持仓巨大，卖出很困难，因此往往只能选择沉默所以，大师跟你讲股权思维，却不讲股票思维才正常。宣传股权思维，没有利益冲突，你好我好大家好。宣传股票思维，谁和谁博弈呢？一旦要卖出个股，恐怕就没那么容易了！

见过压政治大题的，没见过压数学大题的，兄弟是有啥特殊的路子么2022-12-06 21:58 IP属地：北京IP属地：北京29回复加入黑名单举报 小元老师高数线代概率.st0.lv6{fill:transparent;}.st1.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#F04C49;}回复 @有些无趣 :没有，其实从18年开始，数学老师大家都押题了。李林带起来的。压题型容易，原题比较难2022-12-06 22:26 IP属地：上海IP属地：上海5回复加入黑名单举报 机灵女侠.st0.lv6{fill:transparent;}.st1.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#F04C49;}18年李林压了一百多分，考试时直接默写，导致现在李4跟6封面都印着“不靠押题，靠实力”这样的此地无银三百两字眼2022-12-07 11:34 IP属地：河南IP属地：河南16回复加入黑名单举报 o猎户座o.st0.lv5{fill:transparent;}.st1.lv5{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv5{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#EE672A;}回复 @机灵女侠 :这两年数三是不是都怎么压中呀2022-12-07 14:26 IP属地：湖北IP属地：湖北回复加入黑名单举报 南烟不亦.st0.lv4{fill:transparent;}.st1.lv4{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv4{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FEBB8B;}回复 @机灵女侠 :好多人说是lou题了也不知道真假2022-12-07 16:22 IP属地：辽宁IP属地：辽宁回复加入黑名单举报 小元老师高数线代概率.st0.lv6{fill:transparent;}.st1.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#F04C49;}回复 @机灵女侠 :60多分，争议很久。后来有小题押中的，没大规模2022-12-07 21:24 IP属地：上海IP属地：上海3回复加入黑名单举报 是你的NiKa呀.st0.lv3{fill:transparent;}.st1.lv3{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv3{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#7BCDEF;}回复 @南烟不亦 :最早的几十年考研都不是很火，所以出题没有像高考那样严苛，都是有题库的，每年就是从题库里选题然后改编组成一张卷子。李林以前在命题组待过，所以题库的题多多少少他都见过，你是没见过他最早教考研数学的那个自信，直接就说，你们把难题交给我就行2022-12-08 12:50 IP属地：四川IP属地：四川12回复加入黑名单举报 小元老师高数线代概率.st0.lv6{fill:transparent;}.st1.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#FFFFFF;}.st2.lv6{fill-rule:evenodd;clip-rule:evenodd;fill:#F04C49;}回复 @是你的NiKa呀 :嗯呢，现在押题命中的少了

另一方面，1981《决议》浓墨重彩地描述了拨乱反正的过程，将自身包装成有自我纠错能力的政党，实际上也将其执政权力的合法来源绑定在对文革错误的纠正之上。这使得一切对文革记忆的运用，哪怕是那些看似不具颠覆性的，都隐约触及后毛时代共产党政权的合法性。

1.算子法绝对不是什么旁门左道，而且我认为你花一个小时练熟这个对你的帮助绝对是大于你三天两头琢磨各种乱七八糟的竞赛题、网红题的。（针对大多数考研党，数学爱好者和目标140以上的人除外。）2.练算子法的前提肯定是要把待定系数法练熟，毕竟写上怎么设特解也是会有步骤分的，而且小题也会考解的结构的题，需要你对设解熟悉。3.关于某道题怎么用算子法算，算子法怎么在考试里用，视频里说的很清楚了，希望大家好好吸收，自己多花点时间练习，就不要再私信问我了，这类题我都不会再回复了。4.网上很多人攻击性很强，做题方法也有莫名其妙的鄙视链，我个人认为这些都是前人的智慧结晶，咱们这些还在为了个数学考试焦头烂额的人真没必要也没资格妄加评论一个方法，只能说某个方法在某种题型上确实是很适用，希望各位不要争论（至少不要在我这争论）算子法有没有用了，保持一颗敬畏之心。5.最重要的，看了视频，一定要动手做，不管是看我的还是看其他老师或者up，一定要落实到做题上去，不要太高估自己的记忆力，好记性不如烂笔头。

a majestic affair

原子性原则：这意味着每个笔记包含且只包含一条信息和知识 ( one unit of knowledge ) 。这将使后续第 3 步链接所有成为可能。用你自己的话：当你从网文、书摘和灵感中「精简摘要」出信息和知识，是为了会对将来有帮助。现在理解了，可能很快就忘掉，所以需要用自己的话解释一下记录的内容，将来要用到这个的时候，你能快速理解究竟是什么意思，不要将你的「精简摘要」变成保存复制粘贴信息的地方。保留上下文：总是在「精简摘要」中关联相关上下文 ( 我在第 3 步链接里实现 ) 。这可以使未来的你在无法理解「精简摘要」时能够回忆起当时为什么记录。

使用这套方法绝不是浪费时间。你永远不必决定这些信息是否值得存储在你的 第二大脑 中。如果它很有趣，请添加它，即使你不确定它是否与你当前的工作和项目相关。并且我们记录的信息并不是一次性用过就扔，很多这次用过的素材、资料，可以下一次用在完全不同的地方。

对一般人来说，开始做一件事情是相对容易的。但是对 ADHD 来说，哪怕很简单的动作，比如拿出笔写作业、打开电脑工作、下床洗脸，都非常艰难。因为一件事情在开启的那刻，需要很高的能量作支撑。不是不想做，而是拿起笔的这一下，或者坐到桌子前的这一下，它就是很难。

Unlike serial flash and EEPROM, the FM25V10 performs writeoperations at bus speed. No write delays are incurred. Data iswritten to the memory array immediately after each byte issuccessfully transferred to the device. The next bus cycle cancommence without the need for data polling

你提到的形式是一个具有常系数的 nnn 阶线性非齐次微分方程。这个方程可以写作：xny(n)+p1xn−1y(n−1)+…+pn−1xy′+pny=f(x)x^n y^{(n)} + p_1 x^{n-1}y^{(n-1)} + \ldots + p_{n-1}xy' + p_ny = f(x)xny(n)+p1​xn−1y(n−1)+…+pn−1​xy′+pn​y=f(x)其中，p1,p2,…,pnp_1, p_2, \ldots, p_np1​,p2​,…,pn​ 是常数，f(x)f(x)f(x) 是给定的函数。这是一个 nnn 阶线性非齐次微分方程，通常可以通过常数变异法或特殊解法求解。这个方程中 xnx^nxn 的系数为零，是这个方程与一般形式的 nnn 阶线性非齐次微分方程的主要区别

进入正题，下面是我在考场上做每道题当时的思路和想法。考察渐近线，常规题目做对了应该是二阶常系数线性微分方程，我当时的时候可能太紧张了，不知道怎么想的，非要我把它当成缺x的微分方程来做，也有可能是我考前复习发现对这个不熟，特意背了这个公式，考时自然往这方面去想，做了半天，解不出来，做错了，最可惜的一道题。可导性与连续性的判别，本来应该是一个常规题，但是它给的函数是带有绝对值的参数方程，我没见过这种形式，不会处理，做错了。完全不会空着比较分块矩阵秩的大小，也是不会做，当时举了两组ABC的特殊值，排除了两个选项，花了很多时间，最后还是选择跳过，空着。后来我看解析，分块矩阵可以一列的每块乘上一个矩阵，然后去消另列，神奇，从来没见过这种方法，错了也应该。判断矩阵是否能相似对角化，常规题特别简单对了这道题李林四压到了，有类似的题，李林老师还是很强的，没做李林四的话，感觉这道题我不可能做对。X服从参数1的泊松分布，求E|X-1| ，带绝对值的期望，我只会求连续型的，泊松是离散的没做过不会，空着。后看解析才知道，其实直接把这个绝对值表达式乘以概率的表达式再求一个和就行了。统计三大分布，常规题对了不会空着我选了6道题，其中没有A，空着的四道题全涂A，蒙对两道。11.极限题，泰勒展开，常规题对了12.求切平面，常规题对了13.傅立叶级数，我想到了x赋特殊值可以巧做，正解是x赋零和1两式一加，我只想到赋0，赋1没想到，做错了14.抽象函数求积分，凑不出来，做错了。答案看完觉得很简单，但这道题在考场如此紧张的情况下很难想到，要把1到3的积分拆成1到2和2到3上的积分。15.线代向量题很新颖没见过，但不是很难，拿每个a去乘，发现a123都是相互正交的，能依次算出来k值，做对了。16.简单题，口算就出来2/3×1/4+1/2×1/3=1/3至此选择填空错六个，用时1小时20分钟。17.常规题，先解一阶微分方程，变上限积分函数求导求最值，对了18.无条件二元函数极值，令偏导等于0，方程不会解，猜了两个驻点(0,0)和(1,1)，没解全。后面判别式等于0，无法判断又不会处理了，没见过这种判别式不能用的情况，错了。解析用y=2x2，一通操作我现在也没整明白。这道题看似常规，但判别式失效这种情况没遇到过，考场上真的解不出来。19.线面积分常规题，高斯公式，奇偶性化简，再先一后二，用极坐标再点火公式秒解，一套组合拳下来，感觉是这套最简单的做的最爽的一道大题。20.证明题，备考期间直接放弃，没练过，但第一问我能看出来用泰勒，写了一个零点的泰勒展开，不知道能给几分。21.线代题寄了，因为二次型我不会配方...没练过这种用配方做的大题。只会相似对角化的解法，我的思路只会A和B都相似于同一个对角矩阵。我把A和B全部相似对角化发现特征值不一样，不会做了。。。看了解析才知道配方这么简单，送分题白白丢掉了22.先把边缘分布都求出来，因为xy对称求一个另一个自然也出来了，求协方差要求EX EY EXY，我求完边缘分布已经半张纸没了，求完协方差需要做三个积分，写完纸都不够了，我直接没算了，蒙了个协方差等于0，让我蒙对了；第二问因为已经有了边缘分布，直接说明fx•fy不等于fx，y就行了；第三问z的概率密度，常规题，汤家凤反复强调过这类题的通用解法，二重积分很快解出分布，再求个导，做对了。后来看解析发现EX 可以直接通过f（x，y）求一个xf（x，y）从负无穷到正无穷的二重积分算出，平时没练过第一次知道能这么算。这道题二三问解对了，第一问只写了结果不知道会扣几分。整套卷选填对十个，大题完全对的只有两道，估分80～90，总得来说，有常规题但不多，新颖的题和一些偏题还是占一定比例的，有的题技巧性很强，真上考场不止需要练常规、正统解法还要拥有解题技巧和策略，要精确识别哪些题是能拿分的题，拿不到分的题及时跳过。我练的题还是太少了，备考过程十分极限，12月才开始刷套卷。正常10月底之前结束强化开始刷套卷是比较科学的。对于23数一难度各大机构老师评估介于21和22之间，比22稍简单，微博广大考生说难但实际23比22要简单的，这也反应了考生数学普遍准备的不充分，数学尖子是少数。我的备考经历和解题过程可能会是每个普通考研人的缩影。希望这篇文章可以让24考研er对数学预期分数有一个客观的认知，能对估分择校提供可靠的依据。分数出来了，最后总结一些实战技巧给大家：选择遇到不会的题先空着，会几道做几道，会做的题一定保证全对，剩余空着的题全蒙一个选项，哪个选项选的少就全蒙哪个。比如只会6道题，选了3个C 2个B 1个D，其余空的四道题全蒙A。这种方法既快捷又好用。比一些花里胡哨的蒙题法和无脑选C的方法效果好。填空不会没法蒙，没思路尽快跳过，大题还可以编一编，先做后面的题，有时间回过来再看。线代题不会千万不要空，二次型写成矩阵形式就能得2分，然后无脑相似对角化，不用管别的反正你不会，无脑对角化就行，有几率能得6分。这次考试我就没想到第一问的正解配方，我直接把两个矩阵全部对角化，得到估计一半的分数概率题没思路就缺什么求什么，把边缘分布二维分布全都求出来摆上，坚决不空题，求期望就把积分式摆上，求协方差方差就把公式写上，实在算不出来，蒙也要写上一个得数。我这次就蒙对了协方差得数，老师看我有分布函数求解步骤有公式，结果又对，没准就得到全分。数一的复习过程中一定要把无穷级数，线面积分多练，必考一道大题，这两块程式化很强，多练一定会有效果。比如这次考试线面积分，熟练的话很快就解出来，刷这类题性价比很高上面几点看似没什么技术含量，但都是经验中总结出的精华，是刷多少题都了解不到的，我靠这几点多拿了至少10多分。希望能帮到大家

电子技术中大量使用半导体材料是因为其优良的可控导电性，重点在于可控哦。路边减的硅块导电性可控吗？不可控。它内部的杂质含量已经决定了他的导电性能强弱，但是掺杂其他元素的本征半导体导电性却是可控的，是由我们的掺杂浓度决定的，而可控往往意味着更多的可能性，这就是我们折腾的意义。

一个区域D中，任一闭曲线所围区域，都属于区域D，称为“单连通区域”。 这就意味着，区域D是实心的，不能有空洞。

小孩子就别参与讨论西游记了。猴子就不可能是最高战力，拿个最简单的比喻，现如今在外面富豪榜上有名的，都不是最富的。猴子显得强，一方面是自身有实力，另一方面是多方愿意看到的结果，借他的手完成自己的目的。先看原著，看完一遍不够，看过解析，再看一遍，有了和生活贴近的经验之后再看一遍，你就会明白为什么这东西能成为四大名著。

:你说只有悟空有三灾的话，这点我是不同意的，因为孙悟空也是在顶级的大品天仙诀，又经过三年清心寡欲、六根清净地修炼才道有所成之后，菩提才跟他说明白长生不老和长生不死的区别，也就是修仙的本质，因为只要是没有达到长生不死，每500年就会经历一次三灾利害，“天雷灾”、“ 陰火灾”、“ 赑风灾”，所以这应该是所有修仙之人都要经历的

孙悟空学艺的时候，菩提祖师跟他说过，即便是得道成仙也不是无穷寿命，每500年一次天灾，很多神仙也就是500-1500年这个岁数，所以这天底下就三种可以增加寿命的方式，第一是人参果，但是数量稀少，镇元大仙太强不好惹，第二是蟠桃，蟠桃宴被猴子搅和了，正如视频所说，猴子才能吃几颗桃子，这蟠桃宴一停，所有等着续命的神仙都急眼了，还不是王母想怎么拿捏怎么拿捏，最后一种方法，唐僧肉。

And to become proficient with async Rust, I've accepted a lot of things. There are blue functions and red functions, and red (async) functions are contagious.

Rust’s async/await syntax is an example of a stackless coroutine mechanism: an async function is compiled to a function which returns a Future, and that future is what is used to store the state of the coroutine when it yields control. The basic question at hand in this debate is whether Rust was correct to adopt this approach, or if it should have adopted a more Go-like “stackful” or “green thread” approach, ideally without explicit syntax that “colors” functions.

A term that gets thrown around a lot in these discussions is coroutine, and it is used in somewhat contradictory ways. A coroutine is a function which can be paused and then later resumed. The big ambiguity is that some people use the term “coroutine” to mean a function which has explicit syntax for pausing and resuming it (this would correspond to a cooperatively scheduled task) and some people use it to mean any function that can pause, even if the pause is performed implicitly by a language runtime (this would also include a preemptively scheduled task). I prefer the first definition, because it introduces some manner of meaningful distinction.

These limitations are fine up to a certain point, but for massively concurrent programs they do not work. The solution is to use a non-blocking IO interface and schedule many concurrent operations on a single OS thread. This can be done by the programmer “by hand,” but modern languages frequently provide facilities to make this easier. Abstractly, languages have some way of dividing work into tasks and scheduling those tasks onto threads. Rust’s system for this is async/await.

Context-switching between the kernel and userspace is expensive in terms of CPU cycles.OS threads have a large pre-allocated stack, which increases per-thread memory overhead.

The first concept we need to get straight is the very purpose of the feature: “user-space concurrency.” The major operating systems present a set of fairly similar interfaces to achieve concurrency: you can spawn threads, and perform IO on those threads using syscalls, which block that thread until they complete. The problem with these interfaces is that they involve certain overheads that can become a limiting factor when you want to achieve certain performance targets. These are two-fold:

The basic issue at stake in this debate is Rust’s decision to use a “stackless coroutine” approach to implementing user-space concurrency. A lot of terms are thrown around in this discussion and its reasonable not to be familiar with all of them.

Between 2017 and 2019, I drove the design of async/await syntax, in collaboration with others and building on the work of those who came before me. Forgive me if I am put a bit off when someone says that they don’t know how anyone could look at that “mess” and “think that it was a good design,” and please indulge me in this imperfectly organized and overly long explanation of how async Rust came to exist, what its purpose was, and why, in my opinion, for Rust there was no viable alternative. I hope that along the way I might shed more light on the design of Rust in a broader and deeper sense, at least slightly, and not merely regurgitate the justifications of the past.

有的放矢。只有你明文写下的地方会被修改，没写进脚本的就保持原样，这就避免了整体迁移造成的泥沙俱下。我有个老友，贪方便，喜欢用系统迁移助手，结果有个 flash 残留文件像幽灵一样跟了他十年，好在只是垃圾而不是病毒；至于有没有病毒，像他这样整个儿搬迁数据，我就无从知晓了。 改动留痕。既然所有改动都写成了脚本，那就有据可循，设置完成后如果发现哪里不对劲、有 bug，或者第三方软件死活运行不了，就可以检查一下哪些地方被修改了，据此排查问题。换言之，脚本是可逆的。 随意分享。这是脚本最容易被忽略的优点。自己电脑的配置，好像一套穿搭，断然不能分享给别人，不仅送的人胆战心惊，接受的人恐怕也会嫌弃。但脚本则不然，它不涉及任何敏感信息，只是对系统的细节调整，完全可以分享给别人；而下载的人如果对某个设置不感冒，那么删掉那一句就好，其他脚本仍然可以照常运行。 总之，将常用设置脚本化，不仅能够自己掌控系统设置，也方便日后查错，还可与他人共享。在传统方法无法照亮的阴影角落，往往就是脚本发光发热之处。

比如说你做了一件事，这件事做失败了。如果没有进行推演，你的复盘就是——“我做了一件事，但是它失败了，失败的原因是XXX，所以我下次做的时候应该要注意XXX......”而如果你进行了推演，你除了得出上面的结论以外，还会多出来一步：“这件事我一共分了五个步骤来做，其中第一步没有问题，是必须要这么做的。”“但是做第二步的时候，其实有abc三种解决办法。”“我现在进行的是a，如果我进行的是b或者c呢，下一步又会发生什么，还会发生失误吗？”“如果发生失误我应该怎么改正，结果又会怎么样......”

电影《教父》中有句经典台词：“花半秒钟就看透事物本质的人，和花一辈子都看不清事物本质的人，注定是截然不同的命运。”而这两种不同命运之间，也许就差一个深度思考。

确定曲面上侧和下侧的方式：法向量方向：通常，曲面的法向量指向曲面的外部。如果法向量指向空间中的特定一侧，这一侧就可以被视为曲面的上侧，另一侧则为曲面的下侧。问题的限定条件：在某些问题中，可能会有明确的条件或规定，这些条件可以帮助确定曲面的上下侧。例如，问题中可能提到了一个范围或一个特定的物理条件，以指示哪一侧是上侧。坐标系的选择：在特定情况下，可以通过选择合适的坐标系来决定曲面的上下侧。通常，沿着正方向看到的一侧可以被视为上侧。确定上侧和下侧的方法取决于具体的问题和所面对的曲面。在使用曲面积分时，确保正确地选择曲面的定向非常重要，因为它直接影响到积分结果的符号和物理意义。

如果一个函数在某一点的二阶偏导数存在，并且在该点的梯度为零（或梯度向量为零向量），那么可以使用二阶偏导数的符号信息来判断该点是否为局部极值点：如果二阶偏导数的 Hessian 矩阵是正定的（所有特征值都为正），那么该点是局部最小值。如果二阶偏导数的 Hessian 矩阵是负定的（所有特征值都为负），那么该点是局部最大值。如果 Hessian 矩阵的特征值有正有负，那么该点是鞍点。然而，这只是局部极值存在的一种判定方法，而不是必然的。在某些情况下，即使存在二阶偏导数，函数也可能在某点没有极值，例如 Saddle Point（鞍点）的情况。总之，存在二阶偏导数是判断局部极值的一种充分条件，但并非必要条件，因为函数在某一点有梯度为零不一定就是极值点

实际上，即使我们将延迟降到微秒级，许多应用也无法充分利用这个低延迟。其中一个原因是延迟隐藏问题。当我们等待这些微秒级事件时，比如进行网络通信或者存储设备的读写，CPU 应该去执行什么操作？在传统的计算机体系结构中，CPU 的流水线能很好地隐藏纳秒级事件。也就是说，在等待这些事件时，CPU 可以执行其他指令，而不需要软件干预。然而，对于微秒级时延的事件，CPU 的流水线深度不足以隐藏时延，因此 CPU 就会卡住等待这个慢速的指令，其效率是很低下的。对于毫秒级事件，操作系统可以处理这些任务切换，这是软件的职责。操作系统在进行进程或线程切换时，只需几个微秒就能完成，因此不会浪费太多时间。但是，如果事件本身就是微秒级的，比如访问存储花费 10 微秒或访问高速网络花费 3 微秒，这时候如果将 CPU 核切换到其他进程或者线程上，操作系统本身就要花费几个微秒的时间。操作系统切换到其他进程或者线程，再切换回来，这个过程花费的时间可能比直接等待事件完成还要长。所以，对于微秒级的时延，操作系统的任务切换实际上是在浪费时间。体系结构和操作系统的机制都不能隐藏微秒级的时延，而如今最先进的网络和存储硬件时延都降到了微秒级，这就是微秒级时间隐藏难题的原因。

与此同时，人类的动物本能在成长的过程中也被逐渐地抑制，按照弗洛伊德的理论即“本我”的支配地位逐渐被“自我”和“超我”所取代。 人类也在这个过程中实现了相对于自然的独立，获得了自由。伴随这份自由同时到来的往往还有孤独，迷失，不安全感，和自我怀疑。 在这种情况下，人类会本能地产生逃避这种自由的冲动，最自然的选择是屈从于某种权威。 然而更好的一个选择，是在不否定个人的前提下，主动自发地与世界建立联系。 这种联系的极致表现就是“爱与创造性的工作”。 希望这篇指南能够帮你实现个人与世界的链接，回归人类创造的本性，成为一个拒绝逃避自由的创作者。

如果在一个待排序的序列中，存在2个相等的数，在排序后这2个数的相对位置保持不变，那么该排序算法是稳定的；否则是不稳定的。

封装有机基板（Organic Substrate）是一种通常用于芯片封装的基板材料。它的主要成分是有机材料，通常是基于聚酯、玻璃纤维或陶瓷材料的有机复合材料，具有较低的热导率和较高的电气绝缘性能，这使得它们在高频电路的应用中具有一定的优势。此外，封装有机基板的生产成本通常比硅基板低，因为它们的生产工艺更简单，而且在生产过程中可以使用较低成本的材料。

哥们有一定的基础，这些回复的估计单词都没背完。技巧是搭配在基础上的，你单词句子都看不懂，再好的技巧也是空中楼阁，每个老师技巧课都能录几十个小时以上，但核心几句话就能概括完，不都是把握文章中心，定位，找逻辑这一套么，你不打基础光学技巧，我只能说那只能让你蒙的时候更有勇气，第二年还有你

“减肥神药”缺货？巨头宣布→ 2023-11-16 22:39:45 来源： 作者：张雪 收藏(0) 微博 微信 用微信扫描二维码 分享至好友和朋友圈 QQ空间 扫一扫 用微信扫描二维码 分享至好友和朋友圈 　　居高不下的市场热度，放量狂增的产品销售，肉眼可见的产能瓶颈……近期司美格鲁肽供货紧张的传闻，不禁让市场各方感受到一阵焦虑。　　不过令人振奋的是，诺和诺德日前宣布扩产，再次点燃市场热情。诺和诺德表示，计划未来几年投资超过420亿丹麦克朗（约超60亿美元），扩大位于丹麦卡伦堡的现有生产设施，以满足现有及未来的慢性病系列产品的产能需求，这其中就包括GLP-1产品。　　诺和诺德全力扩产　　司美格鲁肽是诺和诺德开发的一种GLP-1受体激动剂，目前共有三款产品在售，分别是降糖用司美格鲁肽注射液Ozempic、口服降糖药司美格鲁肽片Rybelsus，以及减肥用司美格鲁肽注射液Wegovy。　　在诺和诺德近期发布的第三季度财报中显示，司美格鲁肽前三季度累计销售额达142亿美元，其中减肥药收入30.86亿美元，同比大增481%。　　最新消息显示，为了确保患者用药连续性，美国的司美格鲁肽低剂量规格的使用已经受到限制。　　行业观点认为，GLP-1市场空间广阔，产能不足正在制约着潜在消费者，GLP-1产能争夺战正在悄然打响。　　礼来的前瞻　　上周三（11月8日），美国食品和药品管理局（FDA）宣布，批准礼来公司的替尔泊肽注射液用于长期体重管理，商品名为Zepbound，对标丹麦制药巨头诺和诺德的减肥药物司美格鲁肽（商品名：Wegovy）。而其同样面临产能和供应问题。（2型糖尿病药物Mounjaro为替尔泊肽的另一适应症）　　早在Mounjaro上市伊始就出现了短缺问题，由于减肥药需求巨大，为了避免重蹈诺和诺德的覆辙，礼来已经开始积极扩建生产基地。　　据悉，礼来已在美国北卡罗来纳州建设两座工厂，投资40亿美元，力争在2023年底前使含有替尔泊肽的肠外肽类药物产量提高一倍。　　上周，礼来公司董事长兼首席执行官戴夫·里克斯在新闻发布会上表示，得益于在北卡罗来纳州新建的制造工厂以及其他生产基地的扩大生产，到今年年底，公司的产能将是去年这个时候的两倍。　　GLP-1产业链振奋　　Insight数据库统计，全球目前共有27款靶向GLP-1类肥胖治疗药物的临床在研项目，以GLP-1R为靶点的药物（含临床前到批准上市）共有289个，其中国内有149个药物，占比超过一半。中国进展最快的20个GLP-1类药物，其中8个仅针对GLP-1R，剩余12个均为GLP1R、GIPR、GCGR的复合多靶向药物。　　据招商证券统计，信达生物的玛仕度肤(IBI362)全球首个进入临床III期的GLP-1/GCG双靶激动剂，恒瑞医药（600276）在GLP-1布局上布局单靶点口服、双靶点、与胰岛素复方制剂。华东医药（000963）在GLP-1赛道布局全面，利拉鲁肤减肥适应症已获批。小分子口服创新药进入II期临床，且有全球布局。通化东宝（600867）布局了利拉鲁以及注射GLP-1/GIP双靶点激动剂和口服非肤类小分子GLP-1RA。博瑞医药的BGMO504注射液减重和2型糖尿病治疗两项适应症均获得了I期临床试验伦理批件，其中2型糖尿病治疗的I期临床已开始入组。诺泰生物原料药进度领先，根据公司公告，公司目前已建成司美格鲁150Kg/年，利拉鲁200Kg/年的产能。　　从中游来看，药明康德（603259）、凯莱英（002821）、翰宇药业（300199）、普洛药业（000739）、九洲药业（603456）、圣诺生物、普利制药（300630）等企业都在搭建或已储备了多肽药物品种的开发和生产能力。　　GLP-1涟漪除了原料药、CDMO、创新药/仿制药研发以外，可能最后还会传导到器械。业内认为，GLP-1产业链的爆发力平淡，但受益于渗透率、国产替代率的双重提升，业绩将有一个长期的爬坡过程，而且不受中下游势必出现的内卷局面的任何影响。　　例如，诺和诺德、礼来部分注射笔采取与OEM企业合作的模式进行生产，将有巨大的市场机会释放给外部代工企业（医疗器械CDMO）。甚至针头、胶塞、卡式瓶等细分赛道企业，都可能看到GLP-1产业链的那扇打开的窗。

想要避开这个雷区，最好的方式就是打明牌，发直球，尽可能地表露真实的意图，不断驱散那些迷雾，如果你们的关系中有什么迷雾不能驱散，有什么禁忌始终存在着，那么它就有可能成为你们未来关系的雷区。任何需要猜疑的关系都是不健康的，我们需要去询问那些我们不确定的东西，也需要去回应对方所疑惑的事情，如果关系里有某些“真实”不能呈现，它就会成为一个不稳定因素，这种不稳定因素越多，这段关系就越脆弱。在一开始就看到那些暗藏的礁石，是一种规避真正风险的方式。

I think what many people really want from money is the ability to stop thinking about money. To have enough money that they can stop thinking about it and focus on other stuff. But that ultimate goal can break down when your relationship with money becomes an ingrained part of your personality. You struggle to break away from focusing on money because the focus itself is a big part of who you are.

这就是为什么这些内心的框架很重要。它们让你能够分析自己冲动的原因。在我们的场景中，要确定的是你想要改变宏观使命是因为一种真实的自我演变，还是习惯于半路而退的偏见。你的躁动是来自一只配置正确的八爪鱼的预料之中的牢骚；还是来自正确道路的长途跋涉带来的疲劳；还是在旅途中新获得的关于自我或者这个世界的信息，改变了你那些错误的初始假设；或者是因为有些东西在发生根本上的改变，比如一些下图中蓝色或者黄色环的行为：

一个更合理的目标是知足：那种正在体验一条优质的生命路径的满足感，那种知道自己所作的努力将会变成最终大拼图的一部分的自豪感。追逐快乐是菜鸟的做法，聪明人的做法，是在选择和境遇的结合给予你应得的一切的时候，感到知足。人们总说活在当下，但还有一种更广阔的“当下”的概念，一种更宏观的“当下”——活在你生命的每一个当下。如果在你职业的点上，你能诚实的告诉自己感觉很不错，你应该停下来享受一下。虽然之后还要再回来重拾大局观，但是在这个享受的时刻，你可以暂时放下大局观，把你所有的能量导向当下。这段时间，你可以好好体验活着的感觉。

我们作为旁观者，会觉得这个朋友过于愚钝，根本不知道怎么寻找一份快乐的感情。所以在选择职业的时候，我们不要犯和这个朋友一样的错误。接下来要面对的那个点不是什么大不了的事情，它就好像你和某人的第一次约会一样。 这是个很好的事情，因为这样的想法，会让你在地图上画一个箭头变得不那么可怕，你只是往接下来的那个点上画一个箭头罢了。选择困难的真正原因，是你一边能看到现在社会上可供选择的职业选项，同时又错误的把那些职业看成40年长的管道，这两者的结合是致命的。把你的下一个重大职业生涯决策，重构成一个赌注低很多的选择，会让众多的选项看起来更加亦可赛艇，而不是充满压力。

当你把职业看成一条管道，做出正确选择就好像参与一场赌注很高的赌博，让选择困难症的程度瞬间爆炸。对于完美主义者来说，这简直是件痛彻全身的事情。

但是长处不应该是我们的技能，而应该是那些决定我们步伐和坚持的特质。独创性，或者独创性的缺乏，是这个讨论的重要因素。比如敏捷和谦卑（厨师思维的重要特点）就是明显的长处，固执、智识的懒惰（厨子思维的标志）则是重大的弱点。专业精神的那些细微要素，比如更容易深度集中，或者容易拖延，也应该是这个讨论的重要部分。当然，我们还应该包括才华之外的天分，比如机智和招人喜欢程度。涉及到坚持的特质，韧性、决心和耐心，都应该是长处。想要快速在人前显贵的心态，则是个明显的危险信号。 更重要的是，这所有的特质，不应该按照它们现在这个瞬间的情况来讨论，而是要依据你能对每个特质所具有的潜能来思考。

坚持比步伐要简单，你花在追逐一颗星星的时间越长，你就离星星越近。一辆30迈的车开十分钟，就是没有一辆10迈的车开两个小时走得远这就是为什么坚持非常重要。一个只愿意为了自己梦想职业付出三年的时间然后就要返回保底工作的人，其实就是在放弃自己真的获得这个梦想职业的机会。无论你多么厉害，如果你在努力两三年后没有突破就决定放弃，你是不太可能成功的。几年的时间，是不够走完摘取最亮的星星做需要经过的漫长旅程的，不管你的步伐迈的多大。

最后，记得，你做出的不是一个永久的决定。恰恰相反，这是一个用铅笔画的草稿。这是一个你能够测试和修改的命题，测试的过程就是你实际按照欲望排名来生活时的感受。

当你把这些赚钱的内在驱动力抖出来的时候，也许你会发现，在这一切驱动力的核心，你的核心驱动力是安全感，而不是巨额的财富——这也是应该被抖出来的。 对于安全感的渴求，最简单的形式，可能是实用主义触手在起作用，也可能是你的生活方式触手和社交欲望触手对于生活的奢华有一些基本的要求。

然而，个人欲望触手也是最常被忽略的那个。在很多的案例中，个人欲望是最不被待见的，因为这只触手上承载的恐惧常常不是那么紧急，而且在事业的早期，其它的触手往往因为本能的蛮力而占据上风。

“想要”框的填充难点在于，你有很多不同的想要的东西。或者说，你有很多不同的方面，各个方面的自己都有想要的和恐惧的东西。既然意志是会互相冲突的，你就不可能获得所有自己想要的东西。获取一件想要的东西，很多时候就意味着不能获取另一件东西。有时候这两样东西可能是完全相矛盾的。“想要”框，是一场和自己的妥协游戏。

我们认为要实现储能行业的高质量发展，必须做到可信赖、可持续。在宁德时代我们简称为可信可续。

目录是否有必要存在 基于路径的索引难以并行或分布式化，因为我们总是需要查到一级目录的底层编号才能查到下一级，这是一个天然串行的过程。在一些性能需求极高的环境中，可以考虑弱化目录的权限控制职能，将目录树结构扁平化，将文件系统的磁盘布局变为类键值对存储。

一般来说，活性分析是通过求解活跃变量方程来完成的。为了介绍活跃变量方程的概念， 我们需要先引入下面四种针对基本块的集合： Def 集合：一个基本块的 Def 集合是在这个基本块内被定值的所有变量。所谓的定值 （definition），可以理解为给变量赋值，例如加法语句给目标变量定值等（注意：Store 语句不给任何变量定值，Load 语句则会给对应变量定值）。 LiveUse 集合：一个基本块的 LiveUse 集合是在这个基本块中所有在定值前就被引用过的变量，包括了在这个基本块中被引用到但是没有被定值的那些变量。 LiveIn 集合：在进入基本块入口之前必须是活跃的那些变量。 LiveOut 集合：在离开基本块出口的时候是活跃的那些变量。 其中 Def 和 LiveUse 是基本块本身的属性，对每个基本块从后往前遍历基本块内的指令便可以求出。 有了基本块的这四个集合的概念，我们给出控制流图中每个基本块满足的活跃变量方程: 该方程说的是一个基本块的 LiveOut 集合是其所有后继基本块的 LiveIn 集合的并集，而且 LiveIn 集合是 LiveUse 集合的变量加上 LiveOut 集合中去掉 Def 集合以后的部分。 这个方程的直观意义是： 一个基本块的任何一个后继基本块入口处活跃的变量在这个基本块的出口必须也是活跃的。 在一个基本块入口处需要活跃的变量是在该基本块中没有定值就被使用的变量，以及在基本块出口处活跃但是基本块中没有定值过的变量（因为它们的初值必定是在进入基本 块之前就要具有的了）。 根据这个方程，我们可以通过迭代更新的办法求出每个基本块的 LiveIn、LiveOut 集合，以下是求解的伪代码：

名为 DARE（Drop And REscale）的削减冗余参数的方法。顾名思义，Drop 和 Rescale，DARE 的思想非常简单，分两步走，首先给定一个随机的删除率 ，以 为概率随机删除 Delta 参数（置为 0），即 Drop 的过程，而后以 为概率等比例扩大剩余保留的参数，就完成了 DARE 的过程，流程图如下图所示：如果形式化的定义 DARE，即为：最终，得到后，与 相加，即 ，从而完成 DARE。在实验中，论文作者惊讶的发现，采用 DARE，可以在舍弃大量冗余参数的同时，维持模型的性能。从图中可以看到，随着 Drop rate 的上升（舍弃的参数越来越多），模型的性能仍然可以维持不错的水平。同时，模型的参数量越大，在不影响精度的情况下其最大 Drop rate 的值也在上升，甚至可以达到 99% ！这意味着 DARE 可以在几乎删除 99% 的参数的基础上仍然维持模型的性能，这一发现不仅表明，有监督微调确实是如何 LoRA 那样在学习一种“低秩结构”，并且也进一步说明了Delta 参数确实是大量冗余的。

在以“新一代信息技术”为主题的文献中“物联网”是最常出现的技术类别，但这并不意味在中国知网上以“物联网”为主题的文献在所有技术类别中是最多的。

it doesn’t implement gradient accumulation

散序处理（Out of Order Execution）是现代CPU非常重要特性，x86、arm的新架构基本都支持这种特性，要进行指令优化必须要对散序处理有个基本的了解。 与散序处理相对应的就是顺序处理（In Order Execution），两者在指令的处理步骤上存在明显区别： 顺序处理 In Order Execution ： 获取指令。 如果操作数已就位（操作数位于寄存器内），则可以把指令分配到相应的功能单元。如果有一个或多个操作数未就位，则需要花费数个时钟周期来获取该操作数，在这段时间内处理器会处于停止状态。 所有操作数就位后，指令会被相应的功能单元执行。 功能单元把执行结果写回寄存器。 散序处理 Out of Order Execution ： 获取指令。 指令进入指令队列。 在操作数就位前，指令会在队列内进行等待。一旦操作数就位，指令就会处于就绪状态，处于就绪状态的指令可以先于前面的未就绪指令出队列。 指令在出队列后会被分配到相应的功能单元执行。 指令进入重排序队列。 重排序队列需要指令按照原本的顺序把执行结果写回到用户可见的寄存器/内存，写回后从队列中删除指令。   散序处理的第6步，也就是最后一个步骤，被称为Instruction retirement，具体实现的部分被称为Retirement unit。程序指令原来的执行顺序叫做program order，不过在散序处理的CPU中，指令的处理顺序是基于数据的，当指令在其所依赖的数据就绪后即可开始执行，这种执行顺序叫做data order。不过对于用户来说，为了便于调试与维护，还是有必要在用户可见的范围内维持程序原有的顺序，retirement unit做的就是这个工作。Retirement unit把指令的执行结果按照program order写回用户可见的寄存器，使得用户以为程序是顺序执行的，实际上在CPU内部，指令是散序执行的。   散序处理总体上可以按照上面的描述进行理解，细分开来则涉及到较多的CPU特性。

TimerSendModule 配置文件如下

现在假设有两个操作系统os1、os2驻留集分别为m,n，且0<m<n。 为方便描述，需要引入两个个人定义的概念： 1.稳定区：即在os2的驻留集中，存在一个大小为m的区域，其页面次序与os1完全一致。也即os1是os2的真子集。 2.稳定状态：即os2中存在稳定区时候的状态。Belady发生的两个必要条件：1.os2不存在稳定区。2.接下来访问的页面在os1中有，而os2没有。 而FIFO算法会产生Belady现象的根本原因则是，在os2中，尽管驻留集更大，但并不是一直存在一个“稳定区”。这会导致一个结果：os1与os2换出的页面有可能不一致。如果os2换出的页面p2是下一步将要访问的，且os1中仍旧持有p2，此时os2就将比os1多置换一次，便产生了Belady现象。

belady现象的出现，是由于置换算法将需要经常访问的页面置换了出去导致的。例如FIFO算法，即便最开始进入内存的那个页面是最近以及未来要经常访问的，但是FIFO还是选择把它换出去。FIFO选择替换最早进入内存的页面，没有考虑到这个页面未来是否可能会经常访问，所以导致了belady现象。类似的算法还有clock算法，clock算法本质跟FIFO一样，假如物理页帧数为4，并页面p1、p2、p3、p4先后被访问并被载入物理页帧，从p4被载入内存的时刻t1开始，直到下一次发生缺页的时刻t2为止这段时间内最经常访问的页是p1，根据局部性原理，未来p1有很大可能要继续访问。但是clock算法给这四个页面都设置了访问位，而且很遗憾的是，这个访问位只有一个比特，它根本区分不了这个四个页面中谁被访问最频繁，这4个页面的访问位都是1，根据clock算法，t2时候发生缺页，clock算法按照被载入内存的时间先后扫描所有页帧，将第一个访问位为0的页面置换出去，但是显然这四个页面的访问位都是1，所以clock算法会将这4个页面的访问位依次置为0，然后循环扫描，将p1置换出去。所以clock算法是存在belady现象的。

。这是首次将中央处理器（Central Processing Unit，CPU）集成于一块硅芯片上，从而使制造体积更小、性能更稳定的微型计算机成为可能。按照字长划分，以微处理器为核心的微型计算机的发展经历了 4 位机、8 位机、16 位机、32 位机、64 位机、Pentium 阶段。高性能微处理器的出现不仅使微型计算机在性能上可以取代过去的中、小型计算机，而且也将微型计算机推广到了干家万户。

物理页号和全部的标志位以某种固定的格式保存在一个结构体中，它被称为 页表项 (PTE, Page Table Entry) ，是利用虚拟页号在页表中查到的结果。 上图为 SV39 分页模式下的页表项，其中 [53:10] 这 44 位是物理页号，最低的 8 位 [7:0] 则是标志位，它们的含义如下（请注意，为方便说明，下文我们用 页表项的对应虚拟页面 来表示索引到 一个页表项的虚拟页号对应的虚拟页面）： 仅当 V(Valid) 位为 1 时，页表项才是合法的； R/W/X 分别控制索引到这个页表项的对应虚拟页面是否允许读/写/取指； U 控制索引到这个页表项的对应虚拟页面是否在 CPU 处于 U 特权级的情况下是否被允许访问； G 我们暂且不理会； A(Accessed) 记录自从页表项上的这一位被清零之后，页表项的对应虚拟页面是否被访问过； D(Dirty) 则记录自从页表项上的这一位被清零之后，页表项的对应虚拟页表是否被修改过。 由于pte只有54位，每一个页表项我们用一个8字节的无符号整型来记录就已经足够。

默认情况下 MMU 未被使能，此时无论 CPU 位于哪个特权级，访存的地址都会作为一个物理地址交给对应的内存控制单元来直接 访问物理内存。我们可以通过修改 S 特权级的一个名为 satp 的 CSR 来启用分页模式，在这之后 S 和 U 特权级的访存 地址会被视为一个虚拟地址，它需要经过 MMU 的地址转换变为一个物理地址，再通过它来访问物理内存；而 M 特权级的访存地址，我们可设定是内存的物理地址。 注解 M 特权级的访存地址被视为一个物理地址还是一个需要经历和 S/U 特权级相同的地址转换的虚拟地址取决于硬件配置，在这里我们不会进一步探讨。

可以想象对于不同的应用来说，该映射可能是不同的， 即 MMU 可能会将来自不同两个应用地址空间的相同虚拟地址翻译成不同的物理地址。要做到这一点，就需要硬件提供一些寄存器 ，软件可以对它进行设置来控制 MMU 按照哪个应用的地址空间进行地址转换。于是，将应用的数据放到物理内存并进行管理，而 在任务切换的时候需要将控制 MMU 选用哪个应用的地址空间进行映射的那些寄存器也一并进行切换，则是作为软件部分的内核需 要完成的工作。

part

看CRPG这一个品类的奇妙历史，你都能感觉到在这其中的讽刺性：这个品类的游戏很多其实根本就不“小众核心”。它销量低的假象，完全是由核心玩家们的定义造成的——当一家CRPG公司的游戏大卖之后，他大卖的那些游戏就会被玩家们开除CRPG籍！

发生在近代上海最早的中国人与欧美白人之间的正式的跨种族婚姻，是1862年3月，美国人华尔娶上海买办杨坊的女儿杨彰美为妻。这在同治初年是很著名的事件。【9】第二例跨种族婚姻，是圣约翰大学校长、美国人卜舫济与黄素娥的婚姻，他们于1888年结婚。黄素娥是圣公会华人牧师黄光彩的女儿，【10】后来担任上海圣玛利亚书院首任校长。发生在上海最著名的跨种族婚姻，要数犹太商人哈同与罗迦陵的婚姻。他们于1886年秋结为夫妻。罗迦陵本人就是混血儿，1863年生于上海九亩地（今露香园路、大境路一带），其生父罗路易是法国人，母亲姓沈，福建闽县人。

这里可以告诉大家一个非常简单的方法来区分普通抗磁性材料的悬浮和超导体的悬浮，那就是把材料放到磁铁的下方，看其会不会在磁铁的下方悬浮。能够实现磁悬浮的超导体，不仅可以在磁铁的上方浮起来，也可以在磁铁的下方悬挂住。因为磁通线实际上部分穿入了超导体内部，又部分被超导体强烈排斥，而且超导电子可以把磁通线牢牢锁住，产生很强的作用力，所以无论是浮还是悬，都足以克服重力。但普通抗磁性材料却根本不能在磁铁的下方悬浮，因为这类材料抗磁性很弱，绝大部分磁通线可以穿透材料且没有很强的作用力，在磁铁上方可以借助微小的抗磁斥力而悬浮。如放到磁铁下方，普通抗磁性材料会掉下去。

Apache HTTP Serverやnginxなど、Webサーバーの設定ミスによりInternal Server Error 500が発生するケースがあります。Webサーバーの設定ファイルである.htaccessの記述誤りや、ファイルのパーミッションの設定ミスがある場合に本エラーが発生する可能性があります。

The turns ratio of the secondary winding, NS ,to the bias winding, N B, sets the voltage t

Aresonant converter is a converter whose switchingoccurs when the sinusoidal-shaped voltage and/orcurrent goes through zero, resulting in an almostlossless transition.

High power will require arelatively tiny inductance, but it is just not sensibleto use an inductance so small that the circuitparasitics will completely dominate. That wouldlead to an unreliable design that would never berobust enough to be practical in a mass-marketproduction lot.

Applicable power is also limited because theprimary inductance value is inversely proportionalto the required power

t is actually poorly utilized and fairlybulky when compared to other converters at thesame power level because it provides energystorage as well as energy transfer

In an attempt to alleviatethe issue of abrupt frame transitions, we use an overlap of50 % between the generated waveform frames

(2) We do not fully consider various levels of aggre-gation at which data may be available. In prac-tice, customer data may be offered by a vendor in“blocks.” This will be an interesting and relevantextension

oal of data acquisition is to identify a set of most usefuland valuable attributes or features to acquire, still keep-ing the cost of data acquisition within the organization’sbudge

可以看到，我们在不可压缩情形推出过的Alfvén波是一个解，这说明它不受可压缩性影响。此外，我们有两个新解，分别是快和慢磁声波：

如果你的仓库包含大量文件或大文件（比如二进制文件或视频文件），执行 git add . 可能会非常耗时。这是因为Git需要计算每个文件的哈希值并将其添加到索引中。当文件太大时，计算哈希值和写入索引将会消耗大量时间。

从以上的分析，我也得到了另外两点推论：1、​既然大部分人都是二把刀，所以二把刀最大的竞争优势是工作态度。AI已经证明了这一点，同样是二把刀，人类和AI之间不存在人际关系摩擦，AI没有脾气，​效率如一，​所以更有优势；2、在没有AI之前，人可以轻易地把​责任归结为二把刀。有了AI之后，人就有可能意识到之所以事情不行，可能自己才是​最大的原因。二的不是二把刀，而是自己。自己提出的要求，可能自己都没想明白，更不知道应该如何去做。

我是 happy3 小时前发布 #1 2023年10月18日星期三 09点59分 已编辑最近买了一个美西ip的 OVH 0.97刀小鸡，目的是为一些自用的美国服务提供一个稳定的访问 ip。 既然是自用，我决定使用比较小众的 Snell 协议。 搭建过程异常简单，我就说两点值得注意的地方。 搭建教程，看这一篇就足够了。再简单一点，直接运行这个脚本，让你一键安装： wget -O snell.sh –no-check-certificate getcats.tk/BfhGmR && chmod +x snell.sh && ./snell.sh 使用一键安装脚本时，一路确认下去即可。服务启动后，下一步是在 Surge 里添加节点。然而当我在 Surge 上通过编辑配置文件来添加节点时，修改几次参数都没有连通，这时，换个思路，去 iOS 上的 Surge，通过“代理服务器”里的“添加代理”，逐一填入 ip，密码等信息，把该打开的选项都打开（因为你一键安装时都默认打开了），节点的正确配置，就被写入配置文件，我试了一下，可以连上了。然后，自己编辑一下 Surge 的配置文件，把节点名字加入需要的规则组就能愉快地使用了。

这就要说到另一个新知识：大脑在不同任务之间切换，是需要时间的，注意力无法随叫随到，即便你已经切换到了新的事情上，注意力也会在上一件事情上残留一段时间。即便你可以一边发微信、一边听播客，表面上看起来可以在十几秒内切换任务对象，但其实大脑会有一部分注意力留在之前的活动里。这就是所谓的「注意力残留现象」（attention residue）。换句话说，即便你只在一个任务上停留了几秒钟的时间——比如读了一条信息，然后马上切换回来，最终要付出的时间代价也远不止这些。注意力残留的时间长度没有确切的答案，但研究表明大致会在几分钟时间。也就是切换任务的频率越高，损失的时间越多。

An alternative would be to first go to the AC system, but then the power would go through three converters, each taking out some efficiency.

另外一个 64 位的 CSR mtimecmp 的作用是：一旦计数器 mtime 的值超过了 mtimecmp，就会触发一次时钟中断。这使得我们可以方便的通过设置 mtimecmp 的值来决定下一次时钟中断何时触发。

默认情况下，当 Trap 进入某个特权级之后，在 Trap 处理的过程中同特权级的中断都会被屏蔽。这里我们还需要对第二章介绍的 Trap 发生时的硬件机制做一下补充，同样以 Trap 到 S 特权级为例： 当 Trap 发生时，sstatus.sie 会被保存在 sstatus.spie 字段中，同时 sstatus.sie 置零，这也就在 Trap 处理的过程中屏蔽了所有 S 特权级的中断； 当 Trap 处理完毕 sret 的时候， sstatus.sie 会恢复到 sstatus.spie 内的值。 也就是说，如果不去手动设置 sstatus CSR ，在只考虑 S 特权级中断的情况下，是不会出现 嵌套中断 (Nested Interrupt) 的。嵌套中断是指在处理一个中断的过程中再一次触发了中断从而通过 Trap 来处理。由于默认情况下一旦进入 Trap 硬件就自动禁用所有同特权级中断，自然也就不会再次触发中断导致嵌套中断了。

从底层硬件的角度区分同步和异步 从底层硬件的角度可能更容易理解这里所提到的同步和异步。以一个处理器传统的五级流水线设计而言，里面含有取指、译码、算术、 访存、寄存器等单元，都属于执行指令所需的硬件资源。那么假如某条指令的执行出现了问题，一定能被其中某个单元看到并反馈给流水线控制单元，从而它会在执行预定的下一条指令之前先进入异常处理流程。也就是说，异常在这些单元内部即可被发现并解决。 而对于中断，可以想象为想发起中断的是一套完全不同的电路（从时钟中断来看就是简单的计数和比较器），这套电路仅通过一根导线接入进来，当想要触发中断的时候则输入一个高电平或正边沿，处理器会在每执行完一条指令之后检查一下这根线，看情况决定是继续执行接下来的指令还是进入中断处理流程。也就是说，大多数情况下，指令执行的相关硬件单元和可能发起中断的电路是完全独立 并行 (Parallel) 运行的，它们中间只有一根导线相连，除此之外指令执行的那些单元就完全不知道对方处于什么状态了。

老木虽然只是个村支书，案子却是由市监察委指定区监察委管辖调查。在指定给区监察委调查前，县监察委就已经对老梁刨地三尺，最终得出的结论是仅仅违纪，不构成刑事犯罪，给了个党内处分。也不知道老木得罪了什么大领导，市监委一下炸了毛，也不让县里查了，直接指定给了区里，还顺手给了县监委几名调查员一个警告处分。这么一来，区这边自然就知道是什么意思了，哪里还敢怠慢，但凡能沾点边的，都给老木往刑事上靠。但刑事司法归根结底还是要讲证据的，我在二审介入代理了老木的案子，经过一番复杂博弈，中院最终以部分事实不清，撤销原判发回重审。一般来说，以事实不清发回重审的案件，上级法院都会附上一份补查提纲，列明有哪些需要进行证据补强的地方。如果检察院能够补过来，那再结合补强情况考虑是否作出有罪判决，如果压根补不过来，那也就对不住了，法院只能按事实不清作出无罪判决。一个刑事案件，从立案、侦查、起诉、一审判决、二审发回，往往一两年甚至更长的时间已经过去，这期间会发生很多微妙的变化。有些运动型案件，可能运动的高潮早已消退，有些领导意志型案件，可能早已调离岗位甚至落马被查，以致人亡政息。因此我常说，刑事案件不怕慢，就怕快。很多家属在处理刑事案件时沉不住气，一味求快，心情可以理解，悬而未决的等待是世上最残酷的刑罚，但从最终解决问题，营救亲人的角度考虑，还是要静下心来，争取以时间换空间。真正的冤案非常少，大多数刑事案件，最终都是因为国家司法资源不再持续投入，只能草草收场。用大白话说，就是国家放你一马。比如洛阳东昆案，发回重审时，东昆已经在看守所住了三年，外面早已物是人非。当年主抓扫黑的公安局副局长落马，连专案组都已解散，抽调人员各回了各单位。检察院拿着法院发回的补查提纲找公安局补充证据时，连个对接人都找不到。最后的结果是一页纸都没补回来，法院只能作出证据不足的无罪判决。

编写应用程序的科学家（简称应用程序员）来自不同的领域，他们不一定有友好互助的意识，也不了解其他程序的执行情况，很难（也没必要）有提高整个系统利用率上的大局观。在他们的脑海里，整个计算机就应该是为他们自己的应用准备的，不用考虑其他程序的运行。这导致应用程序员在编写程序时，无法做到在程序的合适位置放置 放弃处理器的系统调用请求 ，这样系统的整体利用率还是无法提高。 所以，站在系统的层面，还是需要有一种办法能强制打断应用程序的执行，来提高整个系统的效率，让在整个系统中执行的多个程序之间占用计算机资源的情况相对公平一些。

虽然 -2 和 2-3 里面的 - 意义不同，但 lexer 不知道这点（parser 才知道），所以它们都会用同样的 token kind - 表示。 但有时，可能需要后续阶段告诉 lexer（或 parser）一些信息，最经典的例子是 “typedef-name identifier problem”。

在 RISC-V 中，a0 和 a1 是 gcc 调用约定上的存储返回值的寄存器，返回值会按照其大小和顺序存储在 a0 和 a1 中。也就是说，如果你有一个 32 位的返回值，你可以放在 a0 中返回，如果你有两个 32 位的返回值，你就需要把它们分别放在 a0 和 a1 中返回。更多的返回值会全部放入内存返回，如约定好的栈的某个位置，这取决于函数调用约定。

1 、Spring 容器的启动：入口是八股文说烂了的 refresh() 方法，不过把这个流程看懂，可以搞明白：（ 1 ）了解 Spring 容器的体系：包括整个 BeanFactory 和 Application 体系的整体设计，以及一部分组件的存在（是的，知道这玩意存在可能本身也是一种收获）；（ 2 ）了解很多关键步骤发生的时机：比如配置文件的加载，环境的切换，国际化处理、事件的机制，以及一部分钩子函数调用；2 、Bean 的创建：这个也是被八股文说烂的，不过确实也很重要，看懂以 getBean 方法的调用开始的整个 Bean 创建流程，可以搞明白：（ 1 ）配置文件上的 Bean 到底是怎么完成依赖注入变成容器里面的 Bean 的（废话）；（ 2 ）一堆钩子函数，比如各种 PostProcossor 、Aware 还有其他回调的触发时机，这点尤其重要，因为 Spring 本身就是通过这边的各种回调把五花八门的功能缝合在一起的；（ 3 ）进一步了解 Spring 容器的各种组件 /机制，以及这些它们所支持的功能，比如别名、FactoryBean ，三级缓存，还有类型注入（泛型解析机制），甚至是各种工具类；

昨天和两位朋友坐在遮阳伞下喝酒​，从下午一直喝到晚上。不知不觉就下起了秋雨，很快我们就坐在地面上一片四四方方的空白里​。其中一个人总结说，你们看，坐到现在，我们没有一个人有电话打进来，没有一个人的微信​里有人找自己。说完，我们为了这中年的福利满饮一杯。​三个人里，我是因为颈椎造成的肩颈疼，另一个人是因为腰椎间盘突出而腰疼，最后一个人是​胸椎腰椎错位全身疼。各自最疼痛的时光都早已经过去了，三个劫后余生的人坐着喝酒，​交换治疗心得，漫无边际地扯淡。我们现在相信风。以我为例，​在今年之前我从未惧怕过空调。等到我的颈椎病发作，一条线从脖子一直烧到指尖，空调的风吹在我的手臂上，我就立即能够感觉到整条线都在阴疼。关闭空调的瞬间，疼痛也就随之消失。腰椎间盘突出者补充说，他的这条命全靠腰背上贴满​的暖宝宝吊着。只要暖宝宝开始发热，​那就是人间天堂。

.globl kern_entry # 使得ld能够看到kern_entry这个符号所在的位置, globl和global同义

好象是由流通时间引起的

信息性-原理图捕获的最终输出更多是信息性的内容，而不是电路的直接物理设计。 它显示了连接到何处的内容，并很好地概述了电路的内部工作原理。 这仅显示了使用行业标准符号和约定绘制的电路的各种组件。

至于说2022年取得如此亮眼的业绩，这是因为他在坚守防御策略并高度集中的基础上，市场先生给黄海的惊喜。