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  • 这场趋势实在太浩大,不断地循环往复,对于创业者(还有像我这样的投资人来说),则意味着令人激动万分的创业机会在等待我们去发现。当然这不是什么新鲜事,每一家大公司和创业的小公司都将目光放在了移动上面。移动...

    (原文来自 AllThingsD
     
    听起来有点唬人,但是移动变革的确是这个时代最大的一次技术平台升级事件。这场趋势实在太浩大,不断地循环往复,对于创业者(还有像我这样的投资人来说),则意味着令人激动万分的创业机会在等待我们去发现。当然这不是什么新鲜事,每一家大公司和创业的小公司都将目光放在了移动上面。移动互联网的竞争实在是太激烈了,创业者们如果知道一两个诀窍的话会很有益处。
     
    在这篇文章里,我将会分享自己多年在移动领域创业以及在“Facebook Home”团队工作中发现的一个秘密。我认为,由于这个秘密的关系,将出现一家始终存在的移动科技公司,我指的可不是什么人们用过一次就抛之脑后的 app 应用。
     
    让我们直接进入正题:这个秘密就是,对于移动领域的创业公司来说,现在有机会打造一款能够与 Google Chrome 同日而语的浏览器。这一想法的细节实施在 iOS 和安卓两个平台上有稍许不同,本文我将重点放在安卓平台上,因为这是一个开发者的开放平台。
     
    “插件功能”的历史发展模式:最终落入恶意软件势力之手
     
    为了弄清楚这个秘密的含义,我们首先要回顾一下过去。在加入 Facebook 之前,我曾经创办了几家有关浏览器插件技术的公司,在那之前,我在微软公司负责必应工具条的开发。那时的互联网和今天比大不一样。几年前,网络浏览器会使用“工具条”,现在人们听起来就像个笑话一样。但在当时,正是这些看似简单的插件能够真正将产品转化成盈利丰厚的商业模式。今天,浏览器插件上的创新很大程度上已经消失了,理由却是好的——浏览器会将最有价值且最具创新的功能整合进去,同时浏览器在平台和安全方面的插件被限制了功能,为的是防止浏览器插件对非资深用户的电脑作恶意操作。
     
    尽管浏览器插件的名声不是那么好,但工具条却显示出插件和定制化在改进流行软件的用户体验方面的能力,同时还能够为开发者带来可观的回报。工具条让浏览器有更多功能,让用户觉得更有趣。而在这款软件背后,工具条开发者则会从谷歌、雅虎、必应以及其他渴求工具条带来搜索流量的公司那里赚很多钱,也就是改变了浏览器默认使用的搜索引擎。工具栏就这样从一个有用的附加插件堕落成了恶意软件、病毒和木马的帮手,工具栏对开发者来说仍旧是不错的生意,后者从搜索引擎插件联盟的利益链条中收获了数十亿美元。
     
    总之,工具栏市场领域的发展变化在缓慢地遵循这样一个模式:原版的浏览器会在商品化之后停止使用体验方面的创新;接下来插件功能的创新提升了浏览器的体验(搜索框、表格自动填充,等等);接着互联网的恶意软件势力开始利用插件所取得的用户规模;之后,最核心的插件功能会被直接收入浏览器当中,插件的用户规模被缩小;最终,所有通过工具条和浏览器附加插件实现的产品体验创新都会消失。
     
    同样的模式:安卓 launcher 堕落为罪恶利益均沾联盟的“入口”
     
    回顾这一历史能够让我们更好的分析今天移动互联网的发展。在安卓平台的世界里,“launcher”——以及更广泛意义上的安卓 Intents 机制和平台设计——与浏览器插件兴盛时期的模式十分类似:用门槛较低的产品改进软件的核心功能体验。目前已经有成百个 launcher 在开发过程中,推出一款新的安卓 launcher 没有意义,除非我们打算再走一遍前文所述的工具条的老路。安卓 launcher 需要关注的是核心手机体验上的创新,这样才能够获得用户装机量,并被用户持续使用。和工具条类似,成功的 launcher 开发者作为关键的一环,也将从利益链条中获取回报。
     
    但是这种安逸的想法大概持续不了多久了,一些 launcher 开发者将会在安卓平台上做一些不地道的事情——之前一些工具栏的开发者也做过同样的事情。不仅 launcher 会用绑定的应用把手机里的原生拨号器、摄像头、浏览器、日历、邮件、短信、键盘甚至更多都替换掉,而且 launcher 还能够将竞争对手的应用隐藏起来,使得用户改用其他替代产品,比如那些会为这个利益链条付费的产品。病毒和木马将会窃取你的信息,还有过度商业化,这些都是显而易见的作恶之举,更重要的是,用户体验被降级成设计糟糕的产品,成了各家利益均沾联盟的“入口”。毫无疑问这一点将会变成现实,用户们一定要警惕自己下载安装的是什么 launcher。
     
    如果历史重演的话,launcher 将和工具栏一样最终消失。曾经有几年的时间,工具栏是最吸引人且利润丰厚的生意。之后像火狐和微软这样的一些浏览器厂商将带有创新功能的浏览器插件整合到了自己的产品中,好的产品逐渐就荒废了,而剩下的插件则陷入绝境。
     
    秘密:打造第三个移动平台的机会
     
    现在,回到文章开始所讲的,秘密。也就是,我坚信当下移动领域的创业公司,有机会在安卓平台上打造一款能够与 Google Chrome 平起平坐的浏览器。这种以用户为中心的战略很容易就能够让一家创业公司掌控(iOS 和安卓之外的)第三个移动平台——这也是微软、Palm、亚马逊和许多其他公司耗资数十亿美元想要实现却始终未能完成的目标。
     
    想要打造一家长线移动技术公司的开发者应该寻找重新定义核心安卓功能体验的方式,让用户为之倾倒,而不是去寻求那些来自付费广告联盟的快钱。智能手机体验的每一个方面都有无限的改进空间,令人惊讶的是,几乎没有太多创业公司在尝试做到这一点,但是(一旦成功的话)回报将是巨大的。首先采取行动并能够将产品完美执行出来的人有机会成功。
     
    但是不要忘了,这个领域的竞争也很激烈。已经有一些成功的应用让把安卓变得让 iOS 用户都感到嫉妒。另一些公司则跳过了 launcher 这个层级,直接用定制版本替换整个安卓系统,比如小米公司的 MIUI 就是,这些公司都在用安卓平台的极限,打造自己的产品体验。这些公司的下一步则是推出使用定制 OS 的设备,这种作法将把目前所有操作系统当中安装软件的阻力都去除掉。
     
    当然这些公司也在做别的事情,我的脑海中总有一个声音在问,Chrome OS 是不是也会采用同样的策略。当然,这一点我们还不知道。

     

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  • 一、第四章  在这一章里,作者站在经济增长与经济...换个角度来看同一类问题,经济本身发展有衰退的,发展和衰退构成了一个国家经济的循环,但是什么力量能够使得经济封闭的循环被打破转而变成经济增长呢?...

    一、第四章

      在这一章里,作者站在经济增长与经济循环往复的角度去探讨社会中的经济现象。人类自古是从农业经济逐渐转化为工商业经济的,可是农业经济是一个有序的循环,工商业经济也是一个有序的循环,到底是什么因素使得经济能够打破原本的循环而迈向新的循环呢?换个角度来看同一类问题,经济本身是有发展有衰退的,发展和衰退构成了一个国家经济的循环,但是是什么力量能够使得经济封闭的循环被打破转而变成经济增长呢?对于当前需要突破瓶颈继续发展的我们这个社会来说,这的确是一个既重要又紧急的问题啊!在这一章里,作者先阐明财富的意义,然后尝试描述社会通过经济活动而积累财富的过程。最后,则是指出现代经济体系里,循环起伏的可能原因。

      财富的意义

      在这个部分,作者讨论了一个重要理论的一个小的侧面,那就是芝加哥大学法学院波斯纳教授所提出的“波氏财富最大化”理论。他原本是学法学的,但是在芝加哥大学任教的时候,接触到了经济学,于是成为了经济学的忠实拥簇,而且拓展出了“法律经济学”这个现在非常热门的学科。他认为,法官在判大部分案件的时候,都可以以“财富最大化”的概念作为依据,以促使社会财富最大化。但是这个论点极具争议,因为对于传统法学来说,公平正义才是最高指导原则。我感觉这个论点的提出是把经济学的最高目标移植到了法学上。当然历史一路走来的事实是,波氏“财富最大化”的观念在今天已经不再是洪水猛兽。

      于是乎,我们有一个疑问,把法学的公平正义最高准则放在一边先不讨论,就说在经济活动中,追求财富、累积财富自然理所当然,可是为什么在人类的其他活动中,也值得把财富当作目标呢?作者用了一个例子来试着阐述财富的意义。作者回忆自己在一节课上所讲到的一个观点,那就是“以‘价格’表现的财富很容易转换成为其他的‘价值’,而像美丑善恶这些其他的价值却很难转换成别种的价值”。这个论点在课下受到了某位年轻漂亮的小姐的质疑,她说,她不认为只有价格才能转换成为其他的价值,她可以轻而易举把她的快乐分享给她的朋友,这说明其他的价值显然也是可以转换的。“她不太清楚我的意思,”熊先生说,“一个人当然可以把他(她)的情怀释放出来,让其他人分享他(她)的喜怒哀乐、爱恨情仇;特别是心灵上有交集契合的人,感受更是深刻。可是这只是近距离、小范围里的‘转换’,范围一扩大、距离一拉长,转换的可能性就大幅度降低。因此,你可以把‘正义感’这种情怀很轻易地展现在自己的办公室里,却不容易让远在天边的人体会到你的心意......相形之下,以价格表示的金钱(财富)却可以很方便、无所不及地发挥功能:我可以把钱由台北汇到高雄去,捐给贫困户;可是即使我有满腔的正义感,我能把这份正义感电汇到高雄吗?仔细思索一下,金钱这种价值确实比较容易变成其他的价值......而且,金钱这种价值在辨认、交换、处理上要比其他的价值容易得多。当我由口袋里拿出两张五百块的钞票时,所有的人都知道我可以掌握、控制、运用一千块的资源,也都愿意接纳和承认我的权利。但是,如果我高声声称我心里有一万个单位的正义感,想交换一个苹果、两张戏票,别人愿意承认我的权利吗?别人‘应该’承认我的权利吗......因此,和其他的价值相比,金钱这种价值的运用比较没有争议,正因为比较没有争议,所以以金钱进行的活动可以引申蔓延出其他进一步的活动,也就是创造和累积更多的价值。”

          这一段辩驳之所以要完全引用原文,是因为没有什么能够比原文更精彩、精炼的解释这个问题了,在欣赏的同时我也突然意识到读书笔记原来真的可以潜移默化影响人的三观。金钱其实就是一种媒介而不是目的,将这种媒介运用好,才能享受更多的价值。回到波氏“财富最大化”的观点,其实也就是强调只有财富最大了,才能够使得公平和正义得以实施,这应该是从实际运用的角度对于法律最高理想的一种“现实观照”吧!“只有当社会的资源(广义的财富)愈来愈多时,才有更充沛的条件追求其他的价值和支持人的尊严;波氏财富最大化的观点,确实见前人所未见。”熊先生给的评价是多么高啊!

      经济活动的变迁

      有时候我会有这样的疑问,那就是在今天这个时代,信息那么发达,无论是哪一个领域哪一种人都有无数奋斗成功的案例;再扩展一些,到了国家这个层面,也有富裕的国家和贫穷的国家,但是为什么弱者不能从强者之所以成功的案例中汲取经验,贫穷的国家不能学习富裕的国家的经济、政治制度,从而达到人与人、国家与国家横向比较之下的共同富裕、共同强盛呢?作者试图用“比聪明”的例子来解答我的疑惑。比如说,生产与交易的过程,生产者原本是要通过上乘的货物品质来吸引消费者、用良好的服务来获取良好的口碑以扩大消费数量,但是很多人,尤其是在中东的很多集镇上,因为本身规模很小,所以卖东西的人和买东西的人都是陌生人、萍水相逢,卖的东西质量参差不齐,一次交易完成后,以后可能再不碰面,所以这个时候双方都很希望能够只在“这一次”的交易上取得实惠。买卖双方自然而然就会花很多的时间去讨价还价。卖东西的人巧舌如簧,买东西的人挑三拣四,双方计较得失很厉害,所以也就把各种欺诈的伎俩发挥的淋漓尽致。这样的特性一旦形成,就会形成一种恶性循环。这个循环的重点在于,只要能在言辞上胜过对方,货物本身的质量如何并不重要,也就不需要通过提高质量去提高口碑,也就不需要去建立信用,反正都是“一锤子买卖”!“所以,几十年或几百年来所买卖的东西,可能并没有什么太大的不同!”另一方面,这种模式也会导致对人性的摧残,人们都不再诚实、守信,而是虚浮狡诈,都是一丘之貉,没什么好坏可言。这样长此以往,就算有好的模式好的例子,因为环境和循环已然形成,还是会停滞不前!对于这种情况,作者提到了一个词叫做“低度均衡”,用来和先进社会的日新月异、良性循环的“高度均衡”做对比。有些时候,外国人对于中国人有一种刻板印象就是,中国人很聪明,但是不团结。很多的聪明才智,就往往用到了这样的“低度均衡”里,勾奸耍滑、无往不利,倒不如“不那么聪明”的外国人组成的西方社会那么开放、自由、公平公正。

      那么怎么样才能够摆脱低度均衡,走上发展和繁荣的良性循环呢?作者认为,就整体而言,社会能不能支持正常的经济活动、并且追求成长和繁荣,关键在于是不是有开放自由的环境;使人们能发挥自己的潜能,并且享受自己努力的果实。简言之,就是环境稳定,崇尚自由,保护财产。为了佐证这个观点,作者又讲了一个故事。在16世纪以前,欧洲大陆的人口数量一直维持在一种“低度均衡”里,人在一定的时期里多了以后,较偏远的土地就会被逐渐开垦生产,但是这些地的生产力又较差,所以人的平均所得就下降,生活质量就较差,这就导致人口数量会下降,下降到一定数量以后,当土地恢复地力、人均占有量又多了以后,生活水平提高,人口数量就又上升了,如此便落入一个首尾闭合的循环中。但是16世纪以后,荷兰、英国由于发展起来自由主义商业,既保障了财产所有,又捍卫了政治稳定,从而带动了经济的繁荣发展,所以人口数量开始逐年增多。与之对比的是法国和葡萄牙,法国处于资本主义萌芽阶段的时候,皇室却设置了很多打击、阻挠的规定,西班牙则是为了维持庞大的军力而大量征税,因此它们都逃脱不了盛极而衰的宿命!由这个故事就可以透露出,从长远看,在稳定的财产权和政治安定的情形下,经济活动才可能活络和发展。作者反复在谈及自由资本主义的好处。

      经济起伏

      这个部分作者谈了关于经济波动的一些问题,他举了一个“林间小径”的例子来证明两点:1、自由市场经济中自然而然会形成这样那样的一些秩序,就好像如果要穿过一片林子,虽然有很多种走的可能,但是到最后必然会形成一到两条小路,大家就只沿这两条路走;2、一旦出现了信息上的扩展、不对称或者政府主动干预的情况,经济活动就会出现“脉动”,在很大的区域内(现在应该是全球)都会产生连锁反应。从这个故事里面可以揣测作者对于政府干预市场的态度,应该是未置可否或者说是觉得有必要但是充满疑问。因为他最后问道:“政府不能只是旁观者,而必须是参与者;可是参与的权限有多少?通过什么样的机制,可以避免使参与者本身变成问题的来源?”后面这句话,我觉得很重要,能够说明经济起伏和经济增长的关系以及经济增长在经济里所处的地位,那就是,经济起伏是一种周期性、循环性的现象,这种变化与经济增长不同,经济增长是经济体系挣脱了周期性的循环,而进入另外一种轨迹;经过一段时间的成长,经济体系又迟缓下来,往往又进入了周期性的起伏。就比如说中国,三十年来的经济高速增长,五年以来的经济中高速增长本身就是一种奇迹,但是当人口红利逐渐消失、企业面临转型、创新能力不足、改革进入攻坚的深水区时,如何继续保持快速增长而不致进入经济起伏的周期性循环,需要一代又一代的精英和大众在把握规律的基础上做好顶层设计,选好方向走对路,把创新付诸实施,用智慧开启未来经济新气象、新纪元。熊先生跟我想到一个层面了,而他则说的更加直接具体也有点叹息的味道,在短期,如何维持物价稳定、充分就业,而避免景气萧条和通货膨胀;在长期,如何不致于经济停滞或衰退,而能继续增长和繁荣,“到目前为止,对于经济学者来说,这两个问题还没有一致赞同的正确答案!”

    二、第五章

      这一章主要探讨的是经济领域里的经济问题。这个时代的人们,经历了经济史上空前的巨变,一方面是经济学开始逐步的向社会学、政治学、法学等领域扩展,给学科彼此都带来了深远的影响;另一方面是经济学从20世纪60年代起,在自身也掀起了一场革命。这场革命,就是把过去一个不起眼的因素纳入分析,结果是原本得出的许多重要结论都必须要加以条件限制或是推倒重来,还有一些经济学内涵也得到了不断的丰富。这个过去不起眼而现在却是各行各业的命脉的因素,就是信息。因此在本章的讨论中,作者先解释信息问题的意义,然后说明信息问题对于经济活动和其他活动的影响,接着分析信息缺憾所引发的诱因问题,最后讨论信息泛滥的现象。

      信息问题

      这部分先讲了一个著名的例子叫做“囚徒困境”。说的是两个江洋大盗犯下了案以后被抓到了官府,被抓之前他们商量好相互之间绝不泄密和出卖对方,但是当他们被隔离审讯以后,双方就开始担心自己会不会已经被出卖?到底招还是不招?假如他们可以相互之间通信,保持信息上的畅通,就可以相互勾通,都拒不松口,这样官府也就没有证据,草草了事;然而往往官府就是利用这样的信息不畅通给这两个人分别造成心理压力和心理暗示,从而从一方找到突破口,把两方都击破。这个例子充分体现了信息的重要。事实上,生活中有一系列类似的囚徒困境,而语言文字、手势表情等等,都是为了解决信息交换问题而发展出的工具。再大一些,综观我们的社会,如果大家都能掌握充分的信息,很多类似于新闻播报员、老师、警察之类的职业就可以取消,因为我们都有了他们有的信息;很多行业里的制度就可以取消,因为在彼此都掌握充分信息的情况下,谁都很难撒谎也不愿意撒谎。

      讲到信息问题就必然要考虑信息不对称的问题,而作者首先关注的是诚实的问题。正如前面所说,如果信息对于每一个人来说都是百分百对称的,那么没有任何一种必要需要不诚实,因为对方能知道你心里想的什么,因此,“只有在‘信息不完整’的时候,诚实的特质才有其作用;也就是说,诚实这种特质的作用,是在抒解信息不完整对人际交往(交易)所造成的困扰。”那么,为什么在当今这个信息严重不对称的时代,人需要去诚实呢?作者的结论是,诚实能够让人获利最多。比如一个人他不诚实,那么别人就不会信任他,虽然一次两次的交易里他会获得一些小便宜,但是最终还是不如诚实的人能够获得的缔约多。但是问题是,如何来判断这个人是诚实的?总不能他说自己是诚实的他就是吧?所以,诚实这种特质必须和某种外在的行为特质连接在一起,才能成为取信他人的佐证。最后作者引申到,诚实,其实就是一种工具,而这种工具的出现,是因为面对信息不对称的问题时,理性、自利的人所发展出来的。美名、良好的人际关系和最大化的利益,就是人选择诚实的诱因。

      信息与经济活动

      信息的不对称所引发的问题其实比一个人诚实不诚实要严重的多。过去经济学家所得出的很多结论,在结论的论文里很多都有这样的附注:本文的结论,都是根据信息完整的假设;如果信息不完整,本文的结果会受到少许(但相信不太严重)的影响!其实,一旦考虑到信息不完整或是信息不对称的情况(有的人握有信息,有的人没有),许许多多的结论都不再成立。针对这个论点,作者提出三点论证支撑:“首先,经济学者体会到,如果信息的结构不完整或不对称,即使有人想卖有人想买,交易也不一定会达成;在更严重的情况下,整个市场都有可能消失无踪......其次,在信息分布不健全的情形下,即使达成交易,交易的性质可能很特别——也许会有限价或限量的做法......最后一点,在信息缺憾的情形下,正常的市场可能不存在;即便存在,也可能有限价或限量的做法。”下面的故事,就是描述信息不对称时,市场交易的特殊现象。

      1970年,经济学者阿克洛夫教授发表一篇论文,讨论旧车市场的特色。问题的焦点在于,旧车对于卖方来说,性能清清楚楚,毕竟用过一段时间,但买车子的人多半不能判断车子的好坏。这就是信息的一种不对称,导致的是什么问题呢?从一般情况下看(特殊情况卖主急需变现除外),性能好的车子通常人们舍不得卖,所以二手车市场上的车多半都有这样那样的问题;而买车人虽然有购车的需求,但是对于二手车市场的这一情况也略有了解,所以迟迟不肯下手,这就导致一个很有趣的现象:有人想卖车,有人想买车,最后可能却谈不成买卖,市场里没有交易发生。这对于经济学传统观点“有供有求就会有交易”是一次极大的挑战。因此,阿克洛夫这篇开创性的论文也就成为了经济学文献中重要的经典之一。后面作者还讲了一个樱桃的故事,大概的意思是说,在盛产樱桃的华盛顿,有些商贩喜欢把樱桃大个的挑一块儿,小个的挑一块,分级分价格出售,而还有一些商贩则把樱桃混合起来出售,这样定价就是一个特点,混合樱桃的价格肯定介于大个樱桃和小个樱桃之间;另外分级的商贩也会有几筐混合的樱桃和分级樱桃一块出售,为什么他能挑也愿挑却不挑了?因为商贩知道这几筐樱桃质量不佳,不值得拣。既然如此,分级商贩的混合樱桃的定价该是多少?当然就应该是在不分级商贩的混合樱桃价格之下了。这样就形成了四个层次的价格,分级大个>不分级混合>分级混合>分级小个。作者觉得,这是市场的机能在起作用,市场能够通过自己发展出的一套机能去分辨樱桃的质量,这就再一次证明市场机能有各取所需且区分高下的威力。就像东南亚地区的很多华人在做生意时往往只和亲戚或者熟客打交道,陌生人的生意宁愿不做一样。“原因也和信息不对称有关。”

      诱因问题

      这个部分我不是特别明白。作者觉得在信息不对称的情况下,引发了很多诱因问题,比如民主社会的定期选举、学校的月考和期末考、公司机关的年度考绩以及媒体对于民意代表的监督,都和信息不足的诱因问题有关。如果信息是对称的,以上的事情都毫无必要,每个人就好像耶稣一样能知世事,既能异口同声的说出继任者的名字,又能轻易的对人和事作出客观的判断。

      后面的故事里,作者讲到诚实的孩子面对老师的质询,同一反应、不同被对待的方式所导致的不同结果。这个故事我觉得讲的很有教育意义,可以详述一下。有一位中年高级警官,在熊先生的课上回忆了自己童年的一件事情,那就是几十年前在读小学六年级的时候,又一次午休老师不在,大家嬉笑叫闹,吵到隔壁正在休息的班级。隔壁班的老师向班主任打小报告,老师下午上课的时候脸色铁青,要中午大声吵闹的小朋友自己站出来承认错误。这位高级警官和其他几个小朋友诚实的走到了教师前面,于是老师一语不发,拿起木棍重重地打了每个人的屁股。后来,熊先生的儿子也经历了类似的事情,儿子的幼儿园上午去参观美术馆,中午到小公园午餐。老师告诉小朋友:刚才在美术馆觉得自己太吵闹、不守规矩的举手;这些小朋友吃过饭后不能去玩,其他的小朋友可以去玩半个小时。结果,只有儿子和另外一个小女孩举手,儿子说,在美术馆还有很多比他更吵更闹的小朋友都没有举手。内人问儿子自己觉得怎么样,他说虽然看到别的小朋友能够去玩有些难过,可是老师称赞他和另外的小女孩都很诚实。所以,他觉得还好!

      从这两个故事当中我们可以萃取一些关于诚实的人生智慧,作者的原文是这样写的:“高级警官的经历大概是坏得不能再坏的情况,诚实的小朋友受到处罚,下次(比较)没有意愿讲实话;不诚实的小朋友从‘先见之明’中得到启示,下次更不可能会讲实话;老师自以为对症下药、杀鸡儆猴,结果是下次无鸡可杀,而可能只好鸡兔同笼、牛骥同皂地一视同仁。没有任何人因为这次的经历而得到正面的启发,事情只会往“较不好”的方向演变。相形之下,儿子的经历可隐含了很多层正面的意义:诚实的小朋友是在知道后果的情形下,自己作的选择;而且事后还意外得到了老师的赞扬。所以,以后还会继续说实话。不诚实的小朋友虽然有得(可以去玩),但是也有失(没讲实话的成本和没有得到老师的鼓励);因此,可能有些人下次会愿意讲实话。老师事先就讲明处罚,得到一部分真实的讯号;处罚了举手的小朋友,但也给了他们别人所没有的奖赏。所以,下次很可能会过滤出更真实的信息。而且有趣的是,老师对诚实的肯定为这件事添增了一个光明可喜的面向:老师等于是凭空创造出一种可贵的资产;不但在这一次事件上产生了正面的意义,而且为未来诱发出更多好的价值!”处理真假信息问题,其实就是处理“诱因”问题。可是到底谁是因谁是果?我一直不明白。最后作者指出,“好的制度,是能经得起时间的考验,一直维持适当的诱因结构。”

      信息泛滥

      有时候,一个事物的价值来自于稀缺性,譬如钻石;有时候,价值又来自于普及性,譬如电话。在表面上这两种观点固然冲突对立;可是从另一个角度看,这两者并不冲突,而是反映了更高层次的通则——一件事物的意义,是由其他相关条件所衬托而出。就比如说信息时代,就算是信息如此泛滥,但是还是存在着信息稀缺性的问题。这个时候面临的是两个问题,第一,如何取舍有价值信息;第二,如何直接解读信息。“因此,必须愈来愈依靠其他的人,帮助解读生活里的各种讯息。”信息过多,就意味着环境变得越复杂,那么是不是可以在行为上采取一些规则以降低因应环境的成本?

      多年以前,信息问题还是一个微不足道的问题,可是现在已经成为了命脉和咽喉一般的致命因素!当时的经济学家忽略了“信息因素”这个重要信息,那么,我们会不会还在忽略着别的经济学因素呢?“有没有谁拥有这个信息?”

    转载于:https://www.cnblogs.com/stzhang/p/5037201.html

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  • 提高分析灵敏度几乎是分析化学的一个永恒话题。...尤其在环境分析、药物分析和食品分析方面,正是这种要求促进了仪器的发展,而仪器的发展又对法规制定者提出更高的检测灵敏度要求,这种互动是循环往复的。如何提高A...
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    提高分析灵敏度几乎是分析化学的一个永恒话题。仪器制造者和分析工作者总是设法制造高灵敏度的仪器和开发高灵敏度的方法。那么针对实验室常用仪器及方法,小析姐整理了哪些提高灵敏度的方法呢?

    随着科技的进步,及有关法规的完善,检测方法对灵敏度的要求越来越高。尤其在环境分析、药物分析和食品分析方面,正是这种要求促进了仪器的发展,而仪器的发展又对法规制定者提出更高的检测灵敏度要求,这种互动是循环往复的。

    如何提高AAS灵敏度

    1、灯电流

    火焰原子吸收分光光度计使用光源大都是空心阴极灯,空心阴极灯操作参数只有一个灯电流。在一定范围内增大灯电流可以增大辐射强度,同时灯稳定性和信噪比也增大,但是仪器灵敏度降低。相反,在一定范围内降低灯电流可以降低辐射强度,仪器灵敏度提高,但灯稳定性和信噪比下降。

    2、雾化器

    雾化器作用是将试液雾化。它是原子吸收分光光度计重要部件,其性能对测定灵敏度、精密度和化学干扰等产生显著影响。雾化器喷雾越稳定,雾滴越微小均匀,雾化效率也就越高,相应灵敏度越高。

    3、提升量

    提升量大小影响到灵敏度高低。增大提升量办法有:

    (1)增大助燃气流量。这样增大负压使提升量增大。

    (2)缩短进样管长度。缩短进样管长度使管阻力减小,使试液流量增大。相反,如想降低提升量,则可以减小助燃气流量或加长进样管长度。

    4、分析线

    每种元素的分析线有很多条,通常共振线灵敏度最高,经常被用来作为分析线,但测量较高浓度样品时,就要选择此灵敏线。

    5、燃烧器位置

    调节燃烧器高度和前后位置,使来自空心阴极灯光束通过自由电子浓度最大火焰区,此时灵敏度最高,稳定性最好。若不需要高灵敏度时,如测定高浓度试液时,可通过旋转燃烧器角度来降低灵敏度,以便有利于检测。

    6、火焰

    火焰类型和状态对灵敏度高低起着重要作用,应根据被测元素特性去选择不同火焰。目前火焰按类型分有空气-氢火焰、空气-乙炔火焰、一氧化氮-乙炔火焰。空气-氢火焰的火焰温度较低,用于测定火焰中容易原子化的元素如砷、硒等;空气-乙炔火焰属于中温火焰,用于测定火焰中较难离解的元素如镁、钙、铜、锌、铅、锰等;一氧化氮-乙炔火焰属于高温火焰,用于测定火焰中难于离解的元素如钒、铝等。

    7、狭缝

    在灯电流、负高压等条件一定的情况下,狭缝越小灵敏度越高,但采用多大的狭缝应根据被测元素的特性去确定。当被测元素无邻近干扰线时,如钾、销等,可采用较大的狭缝。当被测元素有邻近干扰线时,如钙、铁、镁等,可采用较小的狭缝。上述影响灵敏度的几个因素是对立统一的。在具体的检测工作中,检测人员应将几个因素统筹考虑,根据仪器和被测样的情况去调节几个因素以达到最好的工作状态。

    如何提HPLC灵敏度

    1、提高柱温;

    2、减小柱径;

    3、缩短检测器的响应时间;

    4、使用高纯硅胶柱;

    5、改变流动相pH值;

    6、改变有机相%;

    7、改变键合相;

    8、改变有机添加剂。

    如何提高GC分析灵敏度

    1、样品浓缩

    样品浓度低于仪器检测限时,采用浓缩方法往往是提高分析灵敏度的有效途径。比如分析水和食品中的残留农药时,其浓度常常是ppb(10-9g/ml)到ppt(10-12g/ml检测器是达不到这一检测限的。所以必须对样品进行浓缩。常用的方法有:

    (1)液-液萃取之后挥发溶剂,然后再定容;

    (2)用固相萃取(SPE)进行浓缩。

    这两种方法均可使样品浓缩几个数量级,因而广泛应用于实际分析中。但这种浓缩方法的明显缺点是费时、费溶剂、有可能损失样品、以及污染环境。

    2、使用选择性高灵敏度检测器

    使用选择性高灵敏度检测器也是色谱工作者提高分析灵敏度的常用方法。如分析含卤素化合物时采用ECD,分析含氮和含磷化合物时采用NPD,分析含硫和含磷化合物时用FPD等。还可用AED,MSD等较高灵敏度的通用型检测器。

    3、降低仪器系统噪声

    仪器系统噪声通常来自两个方面,一是仪器本身,如检测器噪声、电路噪声、色谱柱固定相流失等;二是样品基质,如食品萃取物中含有很多杂质。前者可以通过采用选择性检测器和低流失色谱柱来实现抑制,后者则需要对样品进行纯化,如采用SPE技术,但这同样有费时和样品损失的问题。

    4、改进进样方式

    前面已经介绍过不分流进样、冷柱上进样和程序升温进样技术,它们都可在一定程度上提高分析灵敏度,同时简化样品处理步骤。近年发展起来的大体积进样(LIV)技术更是一种有效提高灵敏度的方法。采用比常规GC 大几十到几百倍的进样量(5-500μl)就可提高灵敏度一到两个数量级。

    如何提高GCMS的灵敏度

    GC/MS联用仪现在也逐渐成为常用的化学分析仪器。在药物,食品,环境领域中被广泛应用,是水中挥发物质、半挥发物质,食品中农残,香精香料等测试的主要工具。无论在定性还是定量上均有强大功能。但是在日常应用中,我们发现GC/MS的功能并未被完全发挥,或者说大家使用GC/MS来进行化学分析,但得到的结果并不是真正好的结果。

    一般文献上的方法都只会提供主要参数,如升温程序,离子源的温度等,其实在GC/MS的仪器设置中还有一些是比较重要,而且这些参数的设置应该随测试的不同而不同。

    如何新建仪器方法?许多仪器操作人员喜欢在已有方法的基础上手动选择需要修改的参数,这样做往往会遗漏一些重要的参数设置。所以建议从仪器预设的缺省方法开始编辑完整方法,如菜单中就有Edit enter method的选项。

    1、首先的仪器参数为进样量

    一般的GC/MS方法都会是1ul,如果方法要求检测线低,按照溶剂膨胀率也可以提高进样量,但需要注意膨胀体积应小于衬管体积。

    2、对于微量或痕量分析

    我们会选择部分流进样,但脉冲部分流进样的方式可以提供更窄的峰宽,可以最大限度的提高灵敏度。

    3、升温程序

    我们需要注意的是溶剂聚焦的应用,设置低的柱箱初温可以很好的起到溶剂聚焦,以减少峰宽的作用。

    4、质谱参数的设定

    如果进行的定量分析,单纯Scan的灵敏度较低,但是单纯的SIM可能丢失很多有用的信息,比如测试复杂基质可以通过Scan的数据了解基质的组成等。现在大多仪器都可以进行Scan和SIM的同时分析,在Scan和SIM的同时分析中特别应注意的是检测器时间的分配。

    5、离子源的温度

    离子源的温度对物质的灵敏度也有较大的影响,一般离子源温度会设为230度,但最新的离子源可以設到300度,对化合物的灵敏度是一个很大的提高。

    如何提高方法灵敏度

    1、选择合适的分析方法

    不同的分析方法,它的灵敏度是有区别的。这是由于他们的测定原理和仪器结构不同所造成的。可以根据不同的测定组分及其不同的含量来选择合适的分析方法。

    2、优化实验条件

    对于某一特定的分析方法,必然有一些实验条件影响待测组分的分析测定。只有在最优化的实验条件下,该分析方法的灵敏度才会最高。

    3、减小空白值

    4、增大进样量

    5、富集待测组分

    使用合适的浓缩富集方法对样品中待测组分进行分离、浓缩,从而提高分析方法的灵敏度。

    在仪器分析中,分析灵敏度直接依赖于检测器的灵敏度与仪器的放大倍数,当提高检测器的灵敏度与仪器的放大倍数,灵敏度提高,噪声也随之增大,随灵敏度的提高噪声也增大。而方法的灵敏度是用测定下限来表示,测定下限越低,鉴定方法越灵敏。所以选择合适的方法,以及将仪器设置调到最佳参数状态,对于实验室分析来说必定会起到事半功倍的效果。

    (内容来源:实验室经理人 由小析姐整理编辑)

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  • 唐杰:AI 未来靠迭代

    2020-10-16 16:19:00
    具体来说,便 System 1 和 System 2 的循环往复,不断迭代,从而打造出具备认知能力的系统——当前基于深度学习的模型作为 System 1,进行信息的抽取、匹配和知识扩展过程;而更具逻辑性和推理性的System 2,将...

    2020-10-13 16:12:17

    唐杰:AI 未来靠迭代

    来源 | 北京智源人工智能研究院

    未来十年人工智能将如何发展?

    清华大学教授、智源研究院副院长唐杰认为:认知智能将成为一个重要的且可能实现的方向。

    具体来说,便是 System 1 和 System 2 的循环往复,不断迭代,从而打造出具备认知能力的系统——当前基于深度学习的模型作为 System 1,进行信息的抽取、匹配和知识扩展过程;而更具逻辑性和推理性的System 2,将进行判断和推理,输出答案或者将相关知识存储到 System 1 当中。

    此外,从更长远的角度,唐杰教授基于认知科学中的全局工作理论(GWT),提出了一个多处理器链接/非链接的全局认知模型。

    1 什么是认知智能?

    什么是认知智能?首先用一个例子来说明。

    假如我们要解决一个问题:

    哪个导演于2003年在洛杉矶的Quality咖啡馆拍过电影?

    Who is the director of the 2003 film which has scenes in it filmed at The Quality Cafe in Los Angeles?

    人类的做法会是,先搜索相关的文档,从中找到相关的电影,在电影的介绍文档里面进一步找到该电影的导演 Todd Phillips ,经过比对电影的拍摄时间(2003年),最终确定答案是Todd Phillips 。

    唐杰:AI 未来靠迭代

    人类大脑思考和解决这个问题的过程为:

    1)根据问题解读其中的关键信息;

    2)做出判断。如果答案正确,整个推理引擎会输出最终的答案;如果答案不正确,整个过程会继续。

    这就是一个经典的带推理的过程。

    对于这类问题,机器是怎么做的?简单来说就是:利用 BERT、XLNet 等训练一个模型,然后对给定问题,在长文档中进行匹配。

    但,这个过程缺乏可解释性。

    对此,最近也有很多相关的工作,试图把知识图谱或知识概念(包括逻辑推理)融入到模型当中。

    总体来说,可以用 Yoshua Bengio 在 NeurIPS 2019 大会中的主旨报告来总结:所有的这些模型都属于人脑认知中的 System 1。

    他认为,在人脑的认知过程中,包括了 System 1 和 System 2。前者更多是做一个快速的、直觉的、无意识的匹配,当给定一个问题时,系统一直接匹配相关的一些答案,并且把这个答案直接输出。但这些答案的匹配缺乏推理过程,而且直接用习惯性的结果进行匹配,目前的深度学习更多的是这种匹配。

    唐杰:AI 未来靠迭代

    作为对比,System 2 相对较慢,没有 System 1 的快速匹配过程,但它带有更多的逻辑推理和序列推理,这是一个有意识的带规划、带认知的过程。

    这正是认知智能所要做的事情。

    2 认知图谱的理论基础

    重新思考刚才的推理过程。

    假如我们用 System 2(认知过程)来做,这个过程应该怎么做?

    基于认知科学中的双通道理论,我们可以在求解过程中,先用 System 1 模拟知识扩展过程,即找到关键信息,并对关键信息进行直觉扩展;然后把 System 2 变成一个决策过程,即判断信息是不是我们需要的。

    唐杰:AI 未来靠迭代

    我们把这个工具叫作认知图谱(Cognitive Graph)。

    认知图谱更像一个迭代的过程。它里面有两个系统:一个对应 System 1,它会抽出关键词,从外部资源中找到相关的信息,再从里面抽取出重要的信息。另一个对应 System 2,它会判断抽取的信息是否有用,或者是否是最终答案;如果不是,但有用,System 2 就会把这些信息放到 System 1 中。System 1 持续做这种扩展,System 2 持续做判断,最终输出我们需要的答案。

    System 1,可以用已有的机器学习模型,如 BERT、XLNet、GPT-3 等,先做一个预训练,然后在预训练模型基础上做匹配,最后从匹配结果来做知识扩展。

    有了 System 1 以后,可以参考人类的推理过程做 System 2。人在拿到相关的信息以后会把这些信息建造成一个知识网络,然后在知识网络的基础上做决策,发现最终要的答案。基于这样的思路,我们可以用图神经网络对信息进行建模,然后决策、判断得到的信息是否是我们所要的。

    唐杰:AI 未来靠迭代

    在这方面的研究工作,可以查看唐杰教授近期的研究工作,其报告中这方面的细节,再次不再赘述。

    总结来看,整个模型有几个重要的信息:

    1)它是一个迭代的框架。它里面包含两个过程,一个是 System 1 的信息扩展或者信息匹配过程,另一个是 System 2 的带决策和推理的过程。

    2)它最大的优势是可以从外面不断地获取新的信息,且有很强的可解释性。

    3)它利用了双通道理论中的 System 2 的推理过程,从感知过程推进到了认知过程。

    我们非常有信心认为,认知智能就是 AI 下一个十年重要的研究方向。

    如果追溯 AI 的发展历史,会发现 AI 的发展(甚至包括计算机的整个发展)历程,从早期以存储和计算为主,已经发展到了当下以感知为主,但却没有包含任何认知过程。认知的第一个要务是能够组织和生成知识。

    有些同学也许会讲, GPT-3 已经体现了一定的推理和生成。但其实,它离人的推理过程还差得很远。因此,AI 发展的下一步,关键就是认知,怎么把 AI 从感知推进到认知是目前一个非常重要的发展趋势。

    3 第三代 AI

    如果回顾一下AI的几个阶段,会发现:

    第一代的符号 AI,当时构造了符号模型、规则模型和感知机。

    第二代 AI 更多是做感知智能,通过在大数据上做统计学习。目前我们初步实现了这种感知智能,这基本上是 System 1 做的事情。

    在此背景下,张钹院士在 2016 年提出了第三代 AI 的雏形,当时的思想是把数据和知识推理两个融合起来,与人脑认知融合,做下一代的AI。

    目前这方面急缺的是高质量的、超大规模的知识图谱(这也是 AI 的基础设施),以及面向知识的理解能力(面向认知的深度学习算法)。

    唐杰:AI 未来靠迭代

    那么,AI 未来更多地要做什么呢?

    在国际上,Yoshua Bengio 及 DeepMind 的一些人在推动认知过程与深度学习的结合。他们的思路是,把原来的符号系统与深度学习结合,这是超越深度学习的一个最简单的思路。空间非常大,需要研究的东西也非常多。

    我们认为,下一个十年 AI 最重要的一个方向是做认知推理。它是实现大数据到知识、到智能的一个关键。

    唐杰:AI 未来靠迭代

    我们再说远一点, 30 年以后的挑战是什么?

    我认为,应该是让计算机具有自我意识,我们称其为有意识 AI 。核心内容是,把认知推理跟人的记忆模型、计算机的自我意识联合起来。这种模型借鉴了认知心理学中的全局工作理论(GWT)。

    我曾经对 GWT 做过一个解读,放在这里也是合适的:

    所谓有意识学习,就是有目标的机器学习,给定数据,训练一个模型,通过模型进行分类(决策)。所以有意识学习输出是一个短期记忆模型,但这个短期记忆模型比较简单:数据有限、无背景知识。

    所以无意识就对应着长期记忆模型。长期记忆模型有点类似半监督或者无监督学习模型,或者当下比较流行的预训练和自监督学习。无意识处理对应多种长期记忆,所以无意识可以考虑多个不同的处理器,这些处理器之间可以有链接,也可以没有,很多时候是并行处理。但针对特定任务,比如有意识思考某个问题的时候,形成特定连接,包括无意识处理器(无监督模型)和有意识处理器(有监督模型)之间的连接,这里可以考虑成fine-tune。当然连接权重可以通过外界反馈强化学习来实现。无意识处理器之间的连接以及和有意识处理器之间的连接可以类比为注意力机制。

    最后值得注意的是长期记忆的构造和实现,人脑记忆保存的是模型图,而不是概念图。每个长期记忆都可能是一个模型,可以生成样本,具体学习方法,可以想象一下是一个层次聚类。通过这样就可以用有监督、无监督、强化、注意力、fine-tune 来实现 GWT 模型。

    这其实相当于用计算机模拟了人的全局工作理论。这个方面的研究工作仍在初期阶段。如果有兴趣,可以加入研究,一起做相关的探索。

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空空如也

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