探讨:博友关于“银行股十年十倍”的几个问题(三)

基于固件的漏洞挖掘方法梳理 相关论文 2013 Fie on firmware: Finding vulnerabilities in embedded systems using symbolic execution, USENIX 2013 方案:Fie 技术:符号执行,静态分析,基于C源码,KLEE,基于MSP430系列微控制器 点评:对于某些固件,完整的分析是难以处理的,分析中的各种不精确来源可能会导致误报或漏报。改进符号执行技术来适应固件特定的功能。结果表明Fie可以发现许多内存错误 资源:https://www.usen 阅读详情

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老股民声明:这里是深度套牢者抱团取暖的地方。由于我本人的失误,致使很多老朋友进入深度套牢的尴尬。所以,从去年十一月份开始,我只对因我而套进去的人及在这里的老朋友们说,和他人一概没关系,我的思维仅限于此。

老股民特别说明:本人以及这里的老朋友们满仓持有、深度套牢于银行股。所以,这个所谓的分析报告是屁股指挥大脑的结果,而不是理性客观的研究结果,纯属自娱自乐与寻求心理安慰的结果。

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在回答不敢兄的问题以前,先和大家说一点题外话吧。其实,我对于宏观经济是门外汉,也可以那样说:我并不懂宏观经济。我对于所谓的宏观经济的研究,与其说是研究还不如说是一种感觉,一种粗线条的直觉,是为了自己的立场找理由而已。因为我明白,宏观经济其实是不能预测的,也是无法预测的。就因为宏观经济形成趋势的过程中有着太多的“人为”这个元素,而“人为”这个元素是难以预测的。

在这里三年前,我曾经说过那样一句话:一个知名的经济学家,在其一生中只要有一次能准确预测未来的宏观经济,那么他就可以就此扬名立万。由此可见,预测宏观经济趋势是何等的高难度。所以,我们的有些经济学家就想办法投机,始终看好或始终看空未来趋势。如此,他就肯定有预测成功的那一天。呵呵,我也如此。

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我是个乐观主义者,所以,我的观点一般来说比较乐观,这一点务必请大家注意。也就是说,我对于宏观经济的预测基本上是属于闹着玩的心态。再说了,假如我长期看空未来,那么我无论如何也不会现在为止还拿着股票,而且是满仓,早就应该卖出了不是。由于我乐观的判断未来,所以就让我屁股坐在满仓股票上面。也可以那样说,是我的大脑指挥了屁股位置,屁股位置又影响了大脑的判断。

当然,也由于我的乐观性格,使我在去年吃够了苦头(没什么可避讳的,我本就是个普通人嘛),我也希望我不会再一次踏入这条小河。

在这里,我有必要说明一下,我的这个研究或者说判断有可能是错误的,宏观经济完全有可能朝着我相反的方向过去。

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同时,我也大量、认真的阅读、思考了未来看空者的观点,他们的主题词大多数集中于体制与经济结构两个方面,虽然林林总总的理由不少,但我并没有获得或者说发现能说服我改变乐观的理由。

用一句话来表达就是:我乐观所以满仓,我满仓所以乐观。

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不敢兄的问题之三:经济的超级动力在哪里?

上一轮是出口和房地产,未来还有没有这样的超级发动机?如果没有,德智体全面发展?如果有,可能是什么?

内需经济?这是一个长期和缓慢的过程。

新能源?这是世界主流?但我搞不清楚在整个新能源产业链中我们位置是什么?该赚哪一段的钱。

答:关于未来经济的超级动力在哪里的问题,我个人觉得还是在投资这一块。上一轮经济的恢复靠的是高速公路投资与房地产投资,还有就是出口与消费这两块,这就是所谓经济增长的三驾马车。

对于政府投资来说,这一次启动的是铁路加公路加机场“铁公鸡(机)”的基础设施投资,同时加大保障性住房这一块的投资。我估计出口这一块对于GDP的拉动作用会逐渐减弱,不可能如此增长下去的。消费的增长我估计会适当的提高,与出口形成此消彼长的形态。所以,我觉得未来拉动GDP增长的主要动力还是在于投资这一块。其实,我们的投资还有着很多的提高余地。

我记得我们目前的城镇化率大概在40%多一点吧,近年一般就是每年提高1个多百分点,这一块大概可以拉动GDP三个百分点左右。

还有产业技术升级换代的投资,这一块的投资也是不容忽视的。几个主要的大行业,都有着产业技术升级换代的投资需求。

至于说新能源,从技术上来说,我们这个与欧美国家的差距并不是太大,但要成为经济的拉动器恐怕不行。一是这行业目前本身就不大。二是我们也没有那么多财力,这是个需要有关方面补贴的行业。

一般来说,在政府主导的投资进行了两三年以后,民间投资也会起来的。

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不敢兄的问题之四:税收政策

炒股票的所得到底会怎么收税?不收税好像也不合理吧,我还不知道美国是怎么收的,税收的调整是个复杂得不得了的问题,搞不清楚。

答:呵呵,这个问题好像目前没必要考虑的,除非证券市场疯了,引起有关方面疯了,否则在十年以内基本上用不着考虑这个问题。

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希望大家提出不同意见,以帮助我更客观的考虑问题,谢谢!

另,希望朋友们针对我那个“十年计划”提出更多的问题,否则我明天就没事干了。

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开源大模型“去审查化”技术解析:从LLaMA架构到本地部署与伦理边界 大型语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量数据训练获得理解和生成自然语言的能力。其核心原理在于自注意力机制对上下文关系的建模。为了确保输出内容的安全与合规,主流模型普遍采用基于人类反馈的强化学习(RLHF)等技术进行安全对齐。这一过程旨在使模型行为符合人类价值观,是AI伦理工程实践的关键环节。然而,在特定研究场景下,如对抗性测试或内容安全算法研究,技术人员需要模拟极端对话以评估系统鲁棒性,这催生了针对“去对齐”或“移除护栏”的技术探索。此类技术通常通过对预训练模型进行反向微调或继续训练来 阅读详情

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