人类科技发展,工业革命,新技术的广泛应用与生产力跃进

1、自英国第一次工业革命以来,重工业开始在欧洲遍地开花,催生了铁路和汽车等大型机械重工业的发展,此时欧洲是全球一切的中心,

1、自英国第一次工业革命以来,重工业开始在欧洲遍地开花,催生了铁路和汽车等大型机械重工业的发展,此时欧洲是全球一切的中心,

2、基于重工业发展的惯性,又诞生了纺织业等轻工业,这个进程从19世纪到20世纪初,核心都是在欧洲;

3、在上面的两个阶段进行的过程中,在地球的另一边有一个好学的国家日本,悄悄崛起了,真的是好学啊,八竿子打不着边,穿越中国,穿越中东,去欧洲和美国学习,学的还不错;直到二战时,基本是除了欧洲和美国,这个世界上最屌的国家了,工业及其发达,整体文明水平在整个东亚无人能比,这也催生了征服世界的信心,与德国结盟在发动二战,侵略全世界,而在这个时候,德国是欧洲最强的国家,英国已经开始没落;日本是除了欧洲和美国外最屌的国家了,这两国底子是厚的,故有发动世界大战,侵略各国的信心;

4、而英国在二战后彻底失去世界第一的老大地位,德国战败,美国崛起,成为新的世界老大;

5、日本和德国是战败国,战败后的那几年,过得很凄惨,但是毕竟是底子厚啊,熬了几年苦日子,还是世界一流,德国直到今天为止依旧是欧洲第一,日本依旧是除了美国外综合实力(除军事外)最强的;

6、德国和日本的强盛诞生于后重工业时代,差不多也就是19世纪末吧,这个惯性发展了100多年了,也并没有因为战败而逆转;

7、甚至日本在战败后,短暂调整,后面更是蓬勃发展,在重工业,轻工业,信息产业,智能等领域依旧世界一流的角色;

8、汽车产业诞生于欧洲,辉煌于德国,后转移到美国,二战后却又被日本按在地上摩擦,直接把底特律干倒闭了,成了锈带,无比萧条;

9、如今全球主要的汽车依旧是来自日本,汽车领域日本在全球称霸了几十年了;

10、日本这个国家诞生于亚洲,但真不该是亚洲国家该有的样子,倒像是从欧洲走出来的,真是怪异,是什么推动他成为整个亚洲的奇葩?

11、技术引进,工业革命,教育于学术,持续蓬勃发展,自二战后就没有停歇过,在学术领域活跃在世界一流前沿的除了美国就是日本了;

12、人类经历的重工业,比如:火车,汽车,等大型机械;到轻工业,比如:纺织业;到智能时代早期的单机信息处理,比如:计算机,芯片;再到智能时代的中期,比如:信息革命,基于无线电,有线电的联机处理,互联网诞生;再到智能时代后期,完全超越人类的全面思考能力和行动能力,全新高等智慧的诞生;

13、在上面这个进程中,在智能时代中期,信息革命的后期,互联网的诞生的这个时间点上中国改革开放了,中国踩着这个节点,与这一波全球技术浪潮(生产力革命浪潮)共同发展,成为这个阶段人类技术进步进程中最吊的国家;

14、改革开放碰上了人类发展的这个进程阶段,催生了中国互联网的蓬勃发展,进步飞速,在网络应用层面,成为全球除美国外最强的国家;

15、改革开放后的30多年,恰好就是互联网从诞生于蓬勃发展的30多年,中国虽然没有在这个阶段到来之前该积累的核心技术(美国、欧洲,日本,等国家在这个阶段到来之前就早已掌握了扎实的核心技术),却在应用层面上做的最为优秀,成为世界一流;这个世界上再互联网产品应用层面上,没有任何一个国家能够超越中国;真的是世界顶尖水平了,当你游历其他国家的时候,这种感受特别的强劲;并且产生了强大的输出的能力:Shein, Temu, Tiktok… 这就和第一次工业革命到纺织业革命这个历史阶段英国对全球的输出,美国在二战后对全球的输出一样,领先于全球的水平,便诞生了强大的输出能力;

16、软件本来就会吞噬世界,而基于网络的软件,那就是极其强悍的吞噬力量了,中国在这个过程中,利用基于网络的软件,重塑了一切关系,人与人之间的关系,组织与组织之间的关系,生产者与生产者之间的关系,消费者与消费者直接的关系,生产者与消费者的关系,政府与人民的关系,一切的社会关系都被重塑,生产力的飞跃通过网络+软件,将所有流通环节(商流,资金流,人流,信息流…)冗余繁杂消灭,使各个层面的交互成本极大降低,而这个成本在传统的生产关系,消费关系,协作关系中是巨大的;

17、如此整个社会的运作成本极低程度的降低了,生产机借助这种模式也得到了巨大飞跃,国家摆脱穷困,变得强盛,物价变得低廉,人人都能吃饱饭;

18、在这种蓬勃发展的进程中百花齐放,各个领域的互联网应用在全球都具备举足轻重的地位;

19、但是智能时代的后期,远超人类的新的智慧体的诞生,这又是一次巨大的技术浪潮,巨大的生产力革命,人类的状态可能就是躺着被机器人饲养,啥也不用管,做个宠物的阶段;这个阶段已经从美国开始爆发,这个阶段哪个国家会是新秀?日本?中国?其他?

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相关系数异常告警系统 - 滚动窗口Beta增强

一、核心概念 1.1 什么是滚动窗口Beta? 滚动窗口Beta(Rolling Window Beta) 是一种动态计算Beta系数的方法,通过在时间序列上滑动固定大小的窗口,计算每个时间点的Beta值,从而捕捉Beta系数随时间的变化趋势。 核心思想: 静态Beta: [========全部数据========] → 单一β值 滚动Beta: [窗口1] → β₁ [窗口2] → β₂ [窗口3] → β₃ ... → ... 1.2 为什么需要滚动窗口Beta? 问题:静态Beta的局限性 当前方案计算的是静态Beta,使用全部历史数据得到单一β值: # 当前方案 beta = Cov(全部ALT收益, 全部BTC收益) / Var(全部BTC收益) # 结果: β = 1.25 (一个固定值) 但现实中,Beta系数会随时间

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皮尔逊相关系数异常值影响

一、执行摘要 1.1 问题概述 在加密货币市场的相关性分析中,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)作为衡量两个资产收益率线性相关性的核心指标,对异常极端值高度敏感。当市场出现闪崩、闪涨、交易所故障或数据错误等异常情况时,这些极端值会显著扭曲相关系数的计算结果,导致: * ❌ 相关性被低估:当只有一个序列出现异常值时 * ❌ 相关性被高估:当两个序列同时出现异常值且方向一致时 * ❌ 分析结果不可靠:基于失真的相关系数做出的决策存在风险 1.2 核心发现 1. 异常值影响显著:单个异常值可能导致相关系数变化超过 50% 2. 加密货币市场异常值频繁:闪崩、闪涨、流动性枯竭等事件常见 3. 当前系统缺乏保护:hyperliquid_analyzer.py 中未实现异常值处理机制 4. 解决方案成熟:Winsorization 方法可以有效缓解此问题 1.3 建议措施 * ✅ 立即实施 Winsorization

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如何找到、训练、养成英文独特的韵律感呢?

🎧 方法核心:模仿“音乐”,不是模仿“单词” ① 不看字幕,先听节奏 选一小段(10–15 秒): * 美剧 * 播客 * 演讲 先不管意思,只听: * 哪些地方重? * 哪些地方快? * 哪些地方拖长? ② 跟读时“夸张重音” 刚开始一定要夸张: * 重的地方用力 * 弱的地方糊过去 宁愿像“表演”,也不要像“念书”。 ③ 用“哼”的方式练 一个秘密方法: 把句子当旋律 先用 “da da DA da da DA” 哼出来 再把词塞进去 这是训练韵律感最直接的方式。

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英文独特的韵律感

很多中国人英语“听得懂、单词会、语法也对”,但一开口就不像英语,问题几乎都不在音标,而在你说的这个——韵律感(rhythm & melody)。 一、为什么英语有“音乐感”,而中文人普遍缺? 1️⃣ 英语是重音节奏语言(stress-timed) 英语的节奏不是“一个字一个字平均念”,而是: 重音像鼓点,不重音的部分被压缩、弱化、连过去 例如一句话里: * 只有少数词被“敲响” * 其余词快速滑过、模糊处理 你听母语者说话,会感觉: 哒 —— 哒 —— 哒 中间的东西像流水一样带过去 2️⃣ 中文是音节节奏语言(syllable-timed) 中文更接近: 每个字时长差不多 所以中国人说英语时容易变成: I / WANT / TO / GO / TO / THE / STORE (每个词都一样重)

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