从金本位到法定货币:银行家世界观的

19世纪末至20世纪初,国际银行家逐渐发展出法定货币体制,这一体制摆脱了金银对货币发行的限制,使得银行家可以通过无限增发货币获取更大利益,并通过通货膨胀悄悄转移国民财富。

  大转变

  19世纪末以来,国际银行家对金钱的认识再一次实现重大飞跃。

  原有的英格兰银行模式,即以国债作为抵押来发行货币,通过两者的死锁,实现政府举债,银行发行货币,确保债务规模越来越大,从而保证了银行家不断增长的巨额收益。在金本位体系之下,银行家坚决反对通货膨胀,因为任何货币贬值都直接伤害了银行家的利息实际收入。这种思路还是比较原始的放贷吃利息的办法,主要的缺点就是财富积累得太慢,即使是用上部分储备金制度(Fractional Reserve),仍然不足以满足银行家们日渐膨胀的胃口。特别是黄金和白银增加缓慢,这就等于给银行放贷总量设了一个上限。

  19、20世纪之交的欧洲,银行家们已经摸索出一套更为高效也更为复杂的法定货币体制。法定货币(Fiat Money)彻底摆脱了黄金和白银对贷款总量的刚性制约,对货币的控制更加有弹性,也更加隐秘。当银行家逐渐明白通过无限制地增加货币供应来获得的收益,远比通货膨胀带来的贷款利息损失要大得多时,他们随即成为法定货币最热烈的拥护者。通过急剧增发货币,银行家们等于掠夺了整个国家储蓄者的巨额财富,而比起原来银行强制拍卖别人财产的方式,通货膨胀要“文明”得多,所遇到人民的抵抗也要小得多,甚至难以被人察觉。

  在银行家的资助之下,通货膨胀的经济学探讨逐渐被引导到纯数学游戏的轨道上,由于增发纸币所导致的通胀(Currency Inflation)的概念,在现代已经完全被价格上涨的通胀(Price Inflation)理论所淹没。

  这时,银行家们赖以发财致富的手段中除了原有的部分储备金制度、货币与国债死锁之外,又增加了一个更为强大的工具:通货膨胀。从此,银行家实现了从黄金的卫道士到黄金的死敌这一戏剧性的转变。

  凯恩斯就通货膨胀的评价可谓一针见血:“用这个办法,政府可以秘密地和难以察觉地没收人民的财富,一百万人中也很难有一个人能够发现这种偷窃行为。”

  准确地说,在美国使用这个办法的是私有的美联储而不是政府。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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