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  • 杭州陂湖湿地公园游览攻略

    千次阅读 2021-05-13 11:37:44
    陂湖位于今杭州市富阳区城北皇天畈平原。据考证,皇天畈古称陂湖,是古内陆湖区,已是鱼塘,是个鲜为人知的古湿地。 陂湖分为一湖七园,一湖为陂古湖,七园分别为蒹葭园、一岭花、花漫园、荷风园、鱼趣园、...

    杭州各大知名景点大都快被我玩遍了,无奈囊中羞涩的我只能探奇一下杭州的新景点–阳陂湖湿地公园。来让我用程序猿的视角看下免门票的阳陂湖湿地公园吧!一如既往的我留下我的游玩轨迹,实时胜于雄辩。夜色下的阳陂湖更美丽!传说中的大草坪和沙滩我没有找到,下次去了再欣赏吧!
    由于杭州中环还在建设中,我想走下杭州西复线西面南线部分,开车出发。结果导航把我带到一个断头路田间小道。我开始怀疑网上对阳陂湖的描述,难道还在开发中的阳陂湖是这个鸟样!我准备把目的地换成东吴文化公园。我扭头向西南走,结果看到一个正建设的小湖泊。我开车去一问还需要停车收费,这个就是阳陂湖。既然来了去看看也不错。实际的阳陂湖比我看到的要大的多的多。
    阳陂湖位于今杭州市富阳区城北皇天畈平原。据考证,皇天畈古称阳陂湖,是古内陆湖区,已是鱼塘,是个鲜为人知的古湿地。
    阳陂湖分为一湖七园,一湖为阳陂古湖,七园分别为蒹葭园、一岭花、花漫园、荷风园、鱼趣园、清涟园、稻香园。串联起各个景点的就是各具特色的39座桥。
    阳陂湖主湖水面面积并不大,实际是由各种道路隔开的多个湖泊组成,和西溪湿地一样都属于湿地类型,整个阳陂湖景区面积是很大的。只是和西溪湿地又不太一样,西溪湿地有很多树木看不远,阳陂湖树木很少也不高一眼能看很远,这个可能就是阳陂湖湿地的特色吧!
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    游玩时间与路程
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    游玩路线及景区概貌。可以看到乘坐地铁6号线到阳陂湖地铁站出来向西部远就到阳陂湖景区了。
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    游玩具体路线(由于部分时间app关系了导致一部分经纬度数据丢失,直接拉直线,看到好像从湖里直接通过,实际是从旁边道路通过)
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    正在建设的阳陂湖北大门外湖景,我就是看到这个湖泊所以才确定来到了阳陂湖。

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    北部湖区和西北湖区风景
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    荷风园等中部和东部景区风景。远处可以看到西湖区最高峰如意尖。五一后闹的风风雨雨的杭州野生动物金钱豹突击逃跑事件就发生在山的那一面。由于杭州野生动物园消息封锁,五一期间金钱豹正在山那面瞎转悠,我无知者无畏,在阳陂湖里瞎逛。
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    傍晚的阳陂湖南部是不是很美,不过天这么晚了,不知道金钱豹离我有多远。当时我在杭州野生动物园后面的接近狗头上的的山顶遇到野生的大蟒蛇经过山顶的石板路。大蟒蛇经过时压的石板轰轰响,当时我离那个大蟒蛇可是不超过三米啊!我是听到声音异常,朝前看看到前面一个大蟒蛇从石板路上经过发出的声音。我从没有见过那么大的大蟒蛇有手腕那么粗,是个灰色的大蟒蛇,当时瞎坏了,当时扭头带我老婆就往回跑。都过去几年了出现金钱豹逃跑事件才确定是大蟒蛇从杭州野生动物园逃跑的可能性很大。
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    阳陂湖中部和中西部风景。阳陂湖的中部指的是二号茶室附近。我按照百度地图导航沿着孙龙线想出景区找我的车子,结果走到导航说让我走过去,但是哪里是20米左右的湖面我难道下湖游过去,没有办法只能原路返回了。所以别尽信导航,不然只能下水摸鱼去了。从我的轨迹图上可以看到那个行走路线。阳陂湖风景最美的景点就在中部区附近。其中中部偏西南风景最美。

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  • 在新年的暖

    2020-10-29 11:06:03
    此时终于又座在暖下,很好的阳光正在融化着积雪,因为破旧,办公室的楼顶有些漏水,滴滴春水落在办公室地面上的脸盆中,叮咚而清脆作响,加上涌入窗内的春风,更其让我相信春天来了。  看到窗外的鸽子,忽然使我...

    2008.02.26
      过去雨水已经有几天,却又下了场雪,此雪比在冬季时的大小不相上下。这又使我惊奇,一如过去五年我所经历过的。此时终于又座在暖阳下,很好的阳光正在融化着积雪,因为破旧,办公室的楼顶有些漏水,滴滴春水落在办公室地面上的脸盆中,叮咚而清脆作响,加上涌入窗内的春风,更其让我相信春天来了。
      看到窗外的鸽子,忽然使我想起别些也生存在这星球上的生灵,它们也会在某个风波过后,疏理羽毛、啄食寄生虫,或者别的什么,只有在悠闲时光里才做的事。
      对我们而言,这样的时光,还需要有这样的闲情,和一颗能要求自己在需要疏理时去疏理自己的心。幸运的是,此时此刻,我都有了。但是乱绪如麻,又该从何开始呢?是从生活的琐碎还是政治的凶险?情感的曲折还是生命的意义?或者我未了的愿望?
      我想起那些为了逃避黑暗而荒费在网络游戏里的时光,以及因此而形成的与游戏的粘性,或者说我放纵了自己已经到差不多不可控的贪玩的心,形成一个习惯是可怕的,我总会在打开电脑时不自觉地紧接着打开游戏客户端。然后会在某一时刻惊觉,觉到游戏没有意义。但是第二天又会重复这样的过程。
      现在黑暗已经过去,并正朝着光明而去,做为见证并经历过这一过程的人,失去和得到难以评估,因为失去的有机会再拥有,而得到的却需要在未来的日子里实践。
      远处龙凤山的柏松林黛青连绵,它们在冰雪之后将繁茂生长,近处有群影翔过,它们是鸽子,它们疏理并准备好了,天空属于它们,它们将在每一个晴空中尽情飞舞。

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  • 采用流变仪测定水泥乳化沥青(CA)浆体的流变曲线,考察沥青与水泥质量比、沥青的组成和离子乳化沥青中乳化剂含量对CA浆体表观黏度和屈服应力的影响,通过激光粒度仪测定乳化沥青平均粒径,探讨乳化沥青平均粒径对CA...
  • 也就说本来属于哪个类,预测出来还是那个类,就叫真阳性。对于类A而言,实际是A,预测出来还是A的有“璇璇”和“晓慧”,那么类A的真阳性TP的个数为2。对于类B而言,实际是B,预测出来还是B(说成预测出来是B,实际也...

    参考链接:https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51733244

                      https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/83448724?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

                      https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/83278256?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

     

    很早以前就知道这些概念了,不过由于跟自己的认知习惯不一样,所以碰到了还是会忘。于是索性把这些概念总结一下,以后再忘了也不好找(其他的文章太罗嗦额,计算方法也写的不清不楚)。

     

    真阳率、假阳率

    这些概念是从医学那引入到机器学习的,所以其思维模式多多少少跟机器学习有点出入。我们去看病,化验单或报告单会出现(+)跟(-),其分别表现阳性和阴性。比如你检查是不是得了某种疾病,阳性(+)说明得了,阴性(-)说明没得。

    那么这种检验到底靠不靠谱呢?科研人员在设计这种检验方法的时候希望知道,如果这个人确实得了病,那么这二个方法能检查出来的概率是多少呢:

    真阳率:

    含义是检测出来的真阳性样本除以所有真实阳性样本数。

    假阳率:

    检测出来的假阳性样本数除以所有真实隐形样本数。

    ROC

    很简单,就是吧假阳率当作X轴,真阳率当Y轴画一个二维平面直角坐标系。然后不断调整检测方法的阈值,即最终得分法偶遇某个值就是阳性,反之就是阴性,得到不同的真阳率和假阳率数值,然后描点。就可以得到一条ROC曲线。

    需要注意的是,ROC曲线必定起于(0,0),止于(1,1),因为,当全部判断 为阴性时,就是(0,0);全部判断为阳性(+)时就是(1,1)。这两点间斜率为1的线段表示随机分类器。所以一般分类器需要在这条线上方。

     

    方案一:

    我们可以对于总体样本中的M个正样本和负样本,组成个pair,如果某个pair正样本score大于负样本,则记1分,反之记0分,先等记0.5分。然后总分初一AUC的值了。复杂度

    方案二:

    基本思想一样,不过复杂度可以缩减到。

    首先,我们将所有样本毒粉从大到小排序,则排名最高的样本rank为M+N,第二的为M+N-1,以此类推。然后我们将所有正样本的rank加和,其思想为:排名k的正样本至多比k-1个负样本的score要大。当我们将正样本的rank加权后,再减去,即正样本的个数,就是正样本scorel比负样本score大的pair个数。在除以就是AUC的值了。

     

    注意:对score相等的样本,需要赋予相同的rank(无论这个相等的score是出现在同类样本还是i不同类的样本之间,都需要这样处理)。具体操作就是把所有这些score相等的样本的rank取平均值。然后再使用上述公式。比如score为0.8的两个样本,rank为7和8,则其最终代入公式为rank7.5。

     

    TP、True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正

    FP、False Positive  假阳性:预测为正,实际为负

    FN、False Negative 假阴性:预测与负、实际为正

    TN、True Negative 真阴性:预测为负、实际也为负

     

    也就是说,预测和实际一致则为真,预测和实际不一致则为假;如果预测出来是“正”的,则为“阳”,预测结果为 “负”,则为“阴”。

     

    先看一个简单的二分类问题。

    比如说总共有100个人,其中60个人患有疾病,40个人是健康的。我们的要找出里面的病人,我们一共找出了50个我们认为的病人,其中40个确实是病人,另外10个是健康的。因为我们要找的是“病人”,所以“病人”就是正样本,健康者是负样本。

    TP 正阳性:预测为正,实际也为正,也就是预测为病人,实际也是病人的样本数目,一个有40个。

    FP 假阳性:预测为正,实际为负。预测为病人,但实际不是病人,有10个。

    FN 假阴性:预测为负,实际为正。我们找出了50个我们认为的病人,剩下50个我们认为都是健康的,但事实上剩下的50个人中,有20个是病人。这20个就是假阴性的数目。预测没病,但实际有病。

    TN 真阴性:预测为负,实际为负。我们找出了50个我们认为的病人,剩下的50个就是我们预测的负样本,但是这50个样本中,有20个是病人,剩下30个才是负样本,所以真阴性的个数为30。

    以一个等级预测为例。

    人员

    璇璇

    晓慧

    美君

    鱼丸

    奶副

    菌菇

    铁扣

    甜甜

    梦慧

    实际等级

    A

    A

    A

    B

    B

    B

    C

    C

    C

    预测等级

    A

    A

    B

    B

    A

    C

    C

    B

    B

    为了叙述方便,下文一律把“等级”称呼为“类”。

    首先看真阳性TP:预测为正,实际也为正。也就说本来属于哪个类,预测出来还是那个类,就叫真阳性。对于类A而言,实际是A,预测出来还是A的有“璇璇”和“晓慧”,那么类A的真阳性TP的个数为2。对于类B而言,实际是B,预测出来还是B(说成预测出来是B,实际也是B是等效的)的只有“鱼丸”,所以类B的真阳性个数为1。同理对于类C而言,真阳性TP的个数也为1。

    接下来看假阳性FP:预测为正,实际为负。就是说你预测她是某个类,但她实际不是,就是假阳性。对于类A而言,假阳性FP的个数为1,就是“奶副”,预测为A,但实际是B。对于类B而言,假阳性FP的个数为3,分别是“美君”,“梦慧”和“甜甜”,预测出来是B,但实际都不是。类C的假阳性FP个数为1,是“菌菇”,预测出来是C,但实际是B。

    假阴性FN,预测与负、实际为正。就是预测不是,但是实际是,还是结合前边的表格来看。对于类A而言,假阴性就是预测不是A,但实际是A(注意和假阳性的区别),这样的情况有“美君”,预测为B(负),但实际是A(正)所以类A假阴性的个数为1。类B假阴性的,有“奶副”和“菌菇”,所以为2。同理类C的假阴性个数为2,分别是“甜甜”和“梦慧”。

    至于真阴性在多分类中的应用我暂时还没搞明白。不过无碍,毕竟还是用Precision和Recall比较多,而这两个用不到真阴性。

     

    二:精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)

    准确率(Accuracu):这会儿三个指标里最直观的就是准确率:,模型判断正确的数据(TP+TN)占总数据的比例。

    Acc= (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

    召回率(Recall):针对数据集中所有正例(TP+FN)而言,模型正确判断出的整理(TP)占数据集中所有正例的比例。FN表示被模型误认为是负例但实际是正例的数据。召回率也叫查全率,以物体检测为例,我们往往把图片中的物体作为正例,此时召回率高代表着模型可以找出图片中更多的物体。

    Recall =(TP)/(TP+FN)

    精确率:针对模型判断出的所有整理而言。其中真正例(TP)占的比例。精确率也叫查准率,还是以物体检测为例,准确率高表示模型检测出的物体中大部分是物体,只有少量不是物体的对象被当成物体。

    Precision = (TP)/(TP+FP)

    区分好召回率和精确率的关键在于:针对的数据不同,召回率针对的是数据集中的所有正例,精确率针对的是模型判断出的所有正例。

     

     

     

     

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  • 本书讲述未来经济的新形势,作者佐藤航阳是日本传奇企业家,相当于中国的黄兴,黄铮,雷军等角色,被福布斯评价为拯救日本十大企业家,他曾经打造了日本的传奇企业,一直与人工智能,虚拟货币,宇宙打交道,他谈...

    随着科技的发展,经济系统将被重塑,价值将取代金钱,成为资本主义的新形态。

    关注投资会发现,加密数字货币非常热,以比特币为代表的数字货币价格一路飙升,在过去一年的时间里,比特币涨幅达到10倍,听上去就很疯狂,大家的看法非常不一样。

     

    马斯克认为,加密货币是货币的未来,是一种势不可挡的金融工具;

    巴菲特则认为,比特币没有任何价值,是人们凭空创造的金融产品;

    大部分人处于这两者之间,一方面不了解比特币这类数字货币的价值何在,另一方面又看着比特币在不断地创造奇迹,最高价格不断飙升。

     

    比特币究竟是否会有未来呢?

     

    本书讲述未来经济的新形势,作者佐藤航阳是日本传奇企业家,相当于中国的黄兴,黄铮,雷军等角色,被福布斯评价为拯救日本十大企业家,他曾经打造了日本的传奇企业,一直与人工智能,虚拟货币,宇宙打交道,他谈未来经济很有信服力。

     

    举世知名的艺术家达·芬奇,在音乐、建筑、数学、几何学、解剖学、生理学、动植物学、天文学、气象学、地质学、地理学、物理学、光学、力学、土木工程学等各个领域都有建树,因而被看作“万能人”,不过我认为重要的是他发现了所有事物的共通模式。

    实际上,从不同角度来看社会细分形成的各种概念,其底部构造都相同。就像经济系统,与大脑、企业、社会等其他所有组织,底层构造相同,都接近大自然的构造。因此,只要找到那些看起来完全不同的事物的共通模式,面对未知,就能随机应变。

    在研究经济机制的过程中,感觉和经济最相似的体系是自然界。经济是模仿大自然的一种体系,是大自然的一部分。

    经济就是网络。人与人之间形成一张巨大的网络,金钱沿着这张网络在人与人之间流动。这个动态网络具有两个特征:极端失衡,不确定性和不稳定性。

    而大自然除了上述两个特征之外,还有以下三个特征。

    1.自发的秩序形成;2.能量循环;3.秩序因信息而强化;

     

    未来经济系统趋势:分散化,价值主义,好的经济系统需要什么因素。

     

    一,分散化

    每年有新的技术出现,比如大数据,物联网,人工智能,区块链,AR,而这些技术也会深刻影响经济世界。比如过去都是现金支付,随着智能手机的普及以及互联网电子技术的成熟,现在大家刷码支付。技术对经济世界的影响是方方面面。在经济世界中,变化最重要的是分散化,与中心化相对。现在大多数社会经济系统都是通过中央集权维持秩序,在系统中存在中心管理者,国家的中心就是政府,企业的中心就是管理人员。政府通过发行货币对经济进行调控,管理人员通过薪资的调节来向下进行管理。在分散的经济系统中,并没有中心管理者,大家都是彼此联通的。比如以区块链为底层逻辑的数字加密货币,就是一个分散的经济系统,在这个系统中,比特币不是由某一个人或某一个机构发行的,任何人都可以去挖矿,也就是生产比特币。分散化容错性和抗风险能力更强。一张网络,我们都是一个节点,经济活动就是线。有一些连接的线特别多,比如银行是一个中心节点,因为我们对他们信任。如果银行倒闭,就很可能有金融危机。虽然金融危机不常发生,但是中心节点出问题的事情还是经常出现的,比如前两年假疫苗事件。这类中心节点出问题的情况,对于网络整体的影响是很大的。而在分散化网络中,单个节点出现问题不影响,因为大家还是可以跟其他节点产生活动,影响有限,容错性更强。摧毁中心化节点就会摧毁中心化系统,摧毁分散化系统难度很大,破坏成本会更高。

    那为什么人类长久采用中心化系统?因为技术的发展还达不到。现在可以慢慢分散化,出现了很多新的经济体系,包括评价经济和共享经济、通证经济。共享经济和评价经济大家都很熟悉了,作为公司,不再需要为用户提供商品和服务,只需要支持提供资源的个体。在这个网络中,节点是分散的,比如使用滴滴打车的乘客和司机不会产生强联系,任何大众点评上商家也不会成为中心节点,他们的被破坏对整个网络的影响很小。通证经济大家比较陌生,因为现在还没有被大规模应用,在通证经济中,生产者可以发行通证作为内部的货币成为相对独立的经济体系,比特币、以太坊等数字货币也属于通证经济一部分。虽然这种模式还存在很大争议,但是作者佐藤航阳认为,他们是分散化的产物,会成为未来经济的大趋势。

     

    二,价值主义

    在现代社会,价值标的现在是金钱,资金实力够不够雄厚,这是资本主义时代典型特征。资本主义是金钱1.0时代,随着时间推移,价值主义将取代资本主义成为金钱2.0时代。金钱只是衡量价值的一种媒介,媒介还可以是粉丝数,其他货币等等。

    他认为资本主义存在很明显的缺陷,资本主义通常认为的价值是有用性,也就是说只有能转换成资本的东西才有价值。但实际上,除了有用性,价值还包括内涵价值和社会价值,内涵价值指的是和个人感情有关的东西,比如爱情、好感、信赖等等,这些在现实生活中并没有什么用,但是对个人来说却有着很积极的效果,所以也是一种价值。而社会价值指的是能够有利于社会的活动,这些活动从金融角度来看,似乎只是有费用支出,而没有产出,所以是没有价值的,比如去沙漠种树,去发展中国家建学校之类,但整体的利益也应该是人类所追求的价值。如果资本主义只把有用性作为价值,而忽视另外两种价值,那么整体体系最终将会崩溃。如果企业只追求公司的利润,迫使员工在恶劣的环境中工作,并且不关注任何社会价值,这种企业也吸引不到优秀的人才。要是整个体系不崩溃,资本主义必须要进行转型,转而关注价值的方方面面。

    随着科技的进步,经济水平的提升,人们对于金钱的欲望会进一步降低。比如大城市人们都开始实行断舍离,有不少国家正在探讨引入基本收入制度,国家给所有国民发放满足最低生活需求的基本费用。如果这个制度普及,将会把人们从不得不劳动的困境中解除出来,人们对于金钱的欲望还会进一步降低。到那时,人们想的不再是怎么赚钱,而是想着怎么干点有意思的事情。内在价值和社会价值会进一步被放大,这时我们就进入了金钱2.0时代,也就是价值主义时代。

    而在价值主义时代,资本不再是衡量价值的唯一媒介,可能会诞生更多媒介,比如社交网络上的同感、感谢、点赞等内涵价值可能会成为媒介。一个人可能没有很多钱,但是他在社交媒体上有很多赞,社会也可能会认同他。虽然人们在未来工作的目的不再是为了钱,而是价值驱动,但这种价值驱动反过来,也能够驱动经济。那些因为热爱而从事某项工作的人,可能会有非常不错的收益。尽管最后的结果听上去是一样的,但人们的出发点已经完全发生改变。

    以上就是我们要讲的第二部分,还要考虑内在价值和社会价值。在价值主义社会,金钱只是其中的一种衡量媒介,还会有更多的媒介诞生。

     

    第三部分,好的经济系统应该具备什么要素。

    好的经济系统需要包含5个方面要素。分别是激励、实时、不确定性、等级制度和沟通。

     

    第一个是激励机制,既然被称为经济系统,自然会有激励机制。如果没有报酬(激励)、明确的利益,参与者就不会加入。那些让人感觉“看起来挺好,就是不太想积极参与”的组织或者公司,通常就缺少这种激励设计。

    激励机制是可以满足人类的生物欲望,比如衣食住行,繁衍后代,也可以是满足人类的社会欲望,比如说金钱欲望、认可欲望、竞争欲望等等,有些激励能够同时满足好几种欲望。相对于生物欲望而言,社会欲望更容易起到激励作用。能够满足人类欲望的经济系统会更容易快速发展起来。

    第二个要素是实时,经济系统不能一尘不变,而是要不断变化,因为人只有在变化的系统中才能保持高活力。如果系统不能做到实时更新,那也应该做到每天、每周都有变化,只有这样,人们才不会遗忘这个系统,才会不断使用这个系统。

    市场不断发展,职场环境每天都会发生无法预测的事情。在因为自己的努力、判断有可能导致结果大不相同的环境中,感觉到紧张、刺激的人就会增加。

    第三个要素就是不确定性,也就是说人们无法掌控最后的结果。

    不确定性会使公司会迸发出活力。投行、媒体、IT业等由于行业环境变化剧烈,难以预测,即便这类公司在这方面不做什么努力,也因为行业环境天生具备这样的特性。

    第四个要素是等级制度,这不是说上下等级关系,而是每个人要清楚自己在系统中所处的位置。比如会根据系统成员的贡献度来建立不同的等级,给不同等级的人不同折扣。这也是一种等级制度。

    如果不管工作是否努力,每个人的工资、待遇都没有差别,当然没人愿意去努力工作。和成果相对应的工资、等级,能够让等级制度实现可视化管理。

    很多追求销售额的公司,会把目标数值、竞争对手比较、个人成绩等数据张贴在办公室的墙上,让所有人都看见,每天都会更新。这种做法看起来很土,实际上非常有效。这些可以进行比较的、明确的数字能让所有人意识到等级制度,每个人都能获得积极工作的动力。

    第五个要素是沟通,系统中的参与者要有交流机会,比如说对于互联网产品来说,要有社群,聊天和评论功能。

    沟通是人事部门一直努力的领域。很多人都觉得参加部门聚餐、公司年会非常麻烦。

    但实际上,这种交流场所对一个组织来说非常重要。即便是聊些和工作无关的话题,员工之间也能够变得更加亲密。工作出现麻烦的时候,员工可以轻松地和同事打个招呼或互相帮助。公司员工的交流机会越多,企业的一体感就会越强。

    以Facebook为例,设计了点赞系统,这是激励机制,满足了用户的社会欲望;其次,内容是实时变化,用户每次登陆都可以看到新消息,满足了实时性,而且用户发布了内容,都无法预测自己的内容会引发什么样的反应,这是一种不确定性;Facebook的点赞数,粉丝数,浏览数等各种数字化指标能直观反应用户之间的情况;还有根据行业和兴趣,为用户排好了先后顺序,满足了等级制度这个要素;用户还可以随时交流和讨论,满足了沟通。Facebook是一个很好的系统。

     

    除了要满足这5个要素,经济系统要可持续发展,还需要2个追加因素,分别是追加寿命和共同幻想。

    所谓追加寿命,指的是我们不要一开始就建立一个完美的系统,而要预测系统是要有寿命的,并且准备几项备用选项。比如Facebook就预设,所有的年轻用户未来都会离开Facebook,所以收购了社交应用WhatsApp和Ins,这样即使用户放弃了Facebook,大部分也会流向这两个社交应用,那对于Facebook系统来说,还是在可持续发展。

    共同幻想指的是要让参与者有共同的思想和价值观,这就好比是公司的愿景一样,需要系统的设计者不断给参与者灌输。

     

    比特币完美地符合了这些要素,它有明确的报酬奖励制度,还有区块链技术吸引技术人员,比特币的价值和数量是实时更新的,参与者完全无法预测,大家都知道自己的持币数量处于什么水平,用户也可以实时交流,更重要的是它满足了两项追加因素。比特币用自由论的思想号召了全社会参与进来,让人们建立起了一种信仰。而且它的代码是开源的,如果哪天比特币消亡了, 参与者很容易转移到别的虚拟货币系统中去。

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  • * 默认所有的配置集都属于:DEFAULT_GROUP; * 1111,618,1212 * * 项目中的使用:每个微服务创建自己的命名空间,使用配置分组区分环境,dev,test,prod * * 3、同时加载多个配置集 * 1)、微服务任何配置...
  • 花开、、

    2011-03-04 16:50:00
    花开的季节、用向日葵温暖眼瞳。心若向阳、无畏悲伤.做不成耀眼的玫瑰,做一朵仰望阳光的葵也不错。我想我们应该面朝太阳,... 一起见证属于我们的辉煌  一起呼吸着淡淡幽香  一起浅笑  一起沉浸在这个梦幻天堂
  • 发光二极管简称为LED。由含镓(Ga)、砷(As)、磷(P)、氮(N)等的化合物制成。 当电子与空穴复合时能辐射出可见光,因而可以用来制成发光二极管。...led3mm和5mm区别 共5mm发光二极管参数
  • EPR谬,Bell不等式和CHSH不等式 在上个世纪上半叶,物理学获得了极大的发展,其中尤其以相对论和量子力学最为显著。但是,这了两种理论却不能很好的相融。尤其是量子力学,因为使用波函数去描述粒子,其在波恩...
  • 11、胜则阴病:是指邪致病,偏胜必然要导致阴伤,故说胜则阴病。 12、阴胜则寒:是指阴邪所致疾病的性质而言。阴邪致病的性质是寒实证。 13、阴胜则病:是指阴邪致病,阴偏胜必然导致衰,故说阴胜则...
  • “大力丸”是壮阳药吗?

    千次阅读 2019-02-11 00:15:52
    很多人以为,旧社会江湖人卖的“大力丸”,就是壮阳药。其实那玩意儿别说不是壮阳药了,是不是药都不好说。吃完之后,没准昨天还生龙活虎,今儿个就阳痿了呢……在马志明、黄族民的经典相声《大保镖》中,逗哏的有一...
  • #print(y_train[2]) #第三个图片属于第四类 #plt.imshow(x_train[2]) 训练模型和评估 model = tf . keras . Sequential ( ) model . add ( tf . keras . layers . Flatten ( input_shape = ( 28 , 28 )...
  • 你是属于哪种体质

    2018-09-24 10:06:00
    太阳和少阳是什么意思呢?太阳就是更加偏阳一些,程度更强一些;少阳就是阳少一些。同样,太阴就是阴性的程度更强一些,少阴就是阴性的程度稍微弱一些。体质的差异是由于个人的先天禀赋有强有弱,平时的饮食习惯各不...
  • 相信很多人对孕线并不陌生,但是对于底部孕线形态以及底部孕线形态的特征还是不够了解的,小编最近在QR社区里学习到了很多关于孕线形态特征的相关知识内容,接下来就由小编带...第二条K线是一条短小的线,称为孕...
  • 如:杰伦 8划+6划=14划型(1、10、19、28、37、46、55、64)水型(2、11、20、29、38、47、56、65)空型(3、12、21、30、39、48、57、66)木型(4、13、22、31、40、49、58、67)风型(5、14、23、32、41、50、59、68...
  • 第八招: 追随即将起飞的“两夹一阴” 两夹一阴(有时会是三阳夹一阴)的K线组合形态,即指某只个股在第一天收出了一根实体中线,次日,该股的价格并未出现持续性的上升,而是收了一根实体基本等同于第一天阳...
  • 10月28日FMI2018人工智能与大数据高峰论坛深圳场圆满落幕,平安科技高级算法工程师瞿晓就云端终端双场景的AI加速研究进行了精彩的分享。   平安科技高级算法工程师瞿晓   以下是瞿晓演讲全部内容,飞马...
  • 数据库关系模型

    2019-11-29 12:29:36
    一个员工属于多个部门,一个部门有多个员工 建立第三表 一对一 联系 假设有实体管理者,一个管理者管理一个部门, 一个部门只有一个管理者 字段建在哪张表都行 一对一关系用的较少,往往表示表A的...
  • ---------♥--------- 声明:本内容来源网络,版权属于原作者 图片来源网络,不代表本公众号立场。如有侵权,联系删除 如何画出漂亮的深度学习模型图? 如何画出漂亮的神经网络图? 一文读懂深度学习中的各种卷积 ...
  • FaceNet论文翻译

    千次阅读 2019-05-30 22:11:12
    我们没有对一小批中的硬锚阳性对与所有锚 - 对进行并列比较,但我们在实践中发现所有锚定阳性方法在开始时更稳定并且训练收敛得稍快一些。 我们还与在线生成一起探索了三联体的离线生成,它可以允许使用更小的...
  • 谈谈Spring IOC是怎么实现解耦的

    千次阅读 2017-09-17 01:38:00
    在李洋等人翻译的《UML和模式应用》中,将内聚和耦合翻译为软件工程中的阴与,是中国人对内聚和耦合的最佳解释。   综上所述,“高内聚”给软件项目带来的优点是:可读性强、易维护和变更、支持低耦合、移植和...
  • 阴阳

    千次阅读 2015-03-28 09:18:03
    万物负阴而抱,冲气以为和。” 文解:道,何谓道,道路,导向。有序,就是道,就好似车辆走上马路、行人走斑马线、飞机沿着航线——上了正确的道路。 因为宇宙无极(混沌)找到了自己的道——从无序的运动转为...
  • 如果ASI指标并未创新高,就还要观察,看次日ASI指标是否会创新高,如果连续几日都不创新高甚至ASI指标开始下行,那么这个上影线就属于出货造成的,短期M头形成。         实战的例子很多。近期我推荐的科技股...
  • <html> <body> <?php $i=1; do { $i++; echo "The number is " . $i . "<br>"; } while ($i<...2020款车的代表字母是K,具体是如何解读车架号知道什么字母代表出厂日期...
  • 市场上最不缺的就是股民了,但是大多市场得上的股民做的都不是很好,虽然... 1、如果某股票在一天交易完毕后,出现巨量线,且在成交量柱体图上出现半年来最长的成交量柱体。此时,柱体图的最高点是顶格的,称为...

空空如也

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属于阳的是