杂谈

作者分享了近期亲自动手装修的经历及感受,并由此联想到市场供需规律的重要性。此外,他还反思了个人在股票投资上的态度,强调不应盲目追求短线操作,而应着眼于长期价值投资。

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好像好久没有更新了。

最近一直在忙,每个周末都回家帮忙装修。因为想省钱,这次家里的装修很多是自己动手。不得不吐槽,装修真的很累人,现在装修工人的工资水平因为供需关系提高了很多,但是还真不是人人都愿意干的。噪音,粉尘等等。别的不说,就是提着地板砖从一楼到三楼,来回跑个20,30趟,对全身的肌肉都是一种挑战。

anyway,现在越来越崇尚市场规律了,其实说白了就是供需关系。你说你自己工资低,要求政府,公司这啊那的,有没有想过,这样给你了,还是会有其他地方收回来的?为什么你不提高自己的能力。例如,以前我会觉得为什么某些公交系统班次那么少啊,为什么学校的饭堂物价要涨啊,政府不是补贴了很多吗?  但是现在我有了新的想法,假设公交班次密集增加,搭载的客就会减少,司机成本增加,油耗,车损增加,但是收入却没有增加,甚至有可能入不敷出,靠政府补贴。政府补贴哪里来?税收。但是地方财政有限。当地方政府不够钱的时候,怎么办,目前最普遍的做法就是卖地圈钱,还有就是一味追求经济放弃环境等等。最终受害的其实还是大家。学校饭堂的例子其实也是一样的。当然现实中还贪污等在中间。


怎么感觉怎么写都写不深入的感觉。。。还得修炼修炼,这段时间股票看盘浪费的时间太多了,不好。

看盘其实对我们没什么大用处,切记!!!!对于我这种小散投资者,有自己的工作,股票只是理财的一种方式。所以,

不要炒短线!

不要炒短线!!

不要炒短线!!!

炒短线很容易跑不赢大盘,跑不赢大盘还不如去买基金。看到很多人说在中国的股市有中国特色,价值投资那一套不适合中国。但是我想问,中国有什么东西没有中国特色?什么东西乱套上去就能乱扯淡了么。况且股市有中国特色,你就不能发展价值投资有中国特色了么。而且如果只是用形似,没有神似的价值投资外壳浅尝即止就说它没用,未免太无理了一点吧。

的确,很多老手对我说,价值投资都是新手经常挂在嘴边的理念,实际行不通的。indeed,我还没有什么的经验,还在0-1岁的炒股阶段,但到底是井里没水?还是你没挖得够深?

不过,路总是自己走出来的。读书人(自诩)总是有一种懒惰,以为自己读过就知道了,缺少身体力行,我希望自己不要这样,多读,多行,多用,多体会,多感悟,该用力的时候千万不要经常懒惰松懈。

现在我正在尝试用收购公司的目光去选股票。路漫漫,不止步。

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这篇文章没有思路的,因为写文章的开头是因为我太久没跟新blog了。没想到后来写着写着就讲到最近炒股了,也挺好的。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
### 智能车技术最新进展 智能车技术近年来取得了显著进步,尤其是在自动驾驶领域。长城汽车于2021年6月推出的咖啡智能2.0智慧线控底盘整合了多个核心底盘系统,包括线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门和线控悬挂,成为国内首个支持L4+级自动驾驶的线控转向底盘系统[^4]。 此外,中航集团旗下的耐世特也在2018年发布了SBW技术,并推出了静默方向盘系统及随需转向系统,这些技术支持L3+级自动驾驶。这表明在高级别自动驾驶方面,国内外厂商都在积极布局并取得了一定的技术突破。 与此同时,新能源汽车市场的快速发展也为智能车技术提供了更多可能性。根据外媒CleanTechnica统计的数据,比亚迪、特斯拉和上汽通用五菱分别以506,868辆、406,869辆和183,054辆的销量位居前列,占据了全球新能源汽车市场约34%的份额[^3]。这种市场需求的增长推动了智能车技术的研发与应用。 值得注意的是,随着深度学习技术的进步及其广泛应用,人工智能伦理和社会影响逐渐引起重视。确保人工智能技术发展既能提升社会福祉又能规避潜在风险已成为重要议题[^2]。这一趋势同样适用于智能车领域,特别是在数据隐私保护、算法公平性和安全性等方面需要持续关注。 ```python class AutonomousDrivingSystem: def __init__(self, level): self.level = level def describe(self): if self.level >= 4: return f"L{self.level} autonomous driving system with full automation capabilities." elif self.level == 3: return f"L{self.level} autonomous driving system requiring driver attention but capable of handling most situations autonomously." else: return f"Lower-level ({self.level}) autonomous assistance features." # Example usage ad_system_l4 = AutonomousDrivingSystem(4) print(ad_system_l4.describe()) ```
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