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博客
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【油猴脚本】将网页中的IPFS链接自动转到本地的IPFS节点,以便加速加载
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联邦学习:保护隐私,共同进步
近年来,人工智能技术飞速发展,机器学习模型在各个领域都取得了显著成果。然而,传统的机器学习方法通常需要将所有数据集中到一个中央服务器进行训练,这可能会引发数据隐私和安全问题。为了解决这一问题,联邦学习应运而生。
联邦学习:数据不共享,模型共训练
通俗来说,联邦学习就像一群人共同学习一项技能,每个人都拥有自己的学习资料,但他们可以互相交流学习方法,最终共同提高技能水平。在联邦学习中,多个设备或数据源在不共享原始数据的情况下,共同训练模型以提高预测性能。
联邦学习的工作原理
联邦学习的工作方式可以概括为以下几个步骤:
- 初始化阶段: 中央服务器或云端会初始化一个全局模型。
- 本地训练: 参与方(本地设备)使用自己的本地数据集对全局模型进行训练,这个训练过程只在本地设备上进行,不会共享原始数据。
- 模型聚合: 参与方将训练得到的模型参数更新发送回中央服务器,中央服务器对这些参数进行聚合,得到一个新的全局模型。
- 迭代更新: 重复进行本地训练和模型聚合的过程,直到全局模型收敛到一个满意的状态。
联邦学习的优势
联邦学习的优势主要体现在以下几个方面:
- 数据隐私保护: 原始数据保留在本地,不需要共享,因此可以更好地保护数据隐私。
- 降低数据传输需求: 仅传输模型参数更新,而不是原始数据,从而减少了数据传输的需求。
- 适用于分布式数据: 适用于数据分布在不同地点或设备上的情况,如移动设备上的个人数据。
异构联邦学习:应对现实世界中的差异
联邦学习的核心理念是将模型训练分布在多个参与方之间,保护数据隐私的同时提高模型的整体性能。然而,现实世界中的数据分布、模型结构、通信网络和系统边缘设备存在很大差异,这些差异被称为异构性。
异构联邦学习的主要特点
异构联邦学习面临着以下几个方面的挑战:
- 异构数据: 参与方的数据可能来自不同的领域、行业或地区,具有不同的特征分布和属性。
- 异构计算能力: 不同参与方的计算能力可能不同,有些设备可能更强大,而其他设备可能计算资源有限。
- 异构通信环境: 不同参与方之间的通信环境也可能不同,有些设备可能具有较快的网络连接,而其他设备可能连接较慢。
- 异构模型: 不同参与方所希望用到的模型更加的本地化,因此不同参与方用到的模型有所差异。
异构联邦学习的分类
为了应对这些异构性,异构联邦学习采取了一些策略,并被分为以下三个层次:
- 数据层: 在客户端之间对数据进行操作,以减少局部数据的统计异质性或提高数据隐私。
- 模型层: 在模型层面设计的操作,例如共享部分模型结构和模型优化。
- 服务器层: 服务器级方法需要服务器的参与,例如参与客户端选择或客户端聚类。
数据层方法
数据层方法主要包括数据准备和数据隐私保护。数据准备包括数据收集、过滤、清洗、增强等操作,可以缓解统计异质性。数据隐私保护则通过数据加密、扰动和匿名化等技术来保护客户端数据的隐私。
模型层方法
模型层方法主要包括联邦优化、跨模型的知识转移和架构共享。联邦优化通过正则化、元学习和多任务学习等技术来提高模型的适应性。跨模型的知识转移则通过知识蒸馏和迁移学习等技术来实现模型之间的协作。架构共享则通过共享部分模型结构来提高模型的效率。
服务器层方法
服务器层方法主要包括客户端选择和客户端聚类。客户端选择是指选择合适的客户端参与训练,以提高模型的性能。客户端聚类则是将具有相似特征的客户端进行分组,以提高训练效率。
未来方向
异构联邦学习仍然面临着许多挑战,未来研究方向包括:
- 提高通信效率: 探索更有效的通信策略,减少通信开销。
- 联邦公平性: 保证不同参与方在联邦学习过程中的公平性。
- 隐私保护: 设计更强大的隐私保护机制,防止数据泄露。
- 攻击鲁棒性: 提高联邦学习系统对攻击的抵抗能力。
- 统一基准: 建立统一的基准数据集和测试框架,方便不同方法的比较和评估。
总结
联邦学习是一种新兴的机器学习技术,它能够在保护数据隐私的前提下,实现分布式模型训练。异构联邦学习则进一步考虑了现实世界中数据和计算环境的差异,为联邦学习在实际应用中提供了更强大的支持。随着研究的不断深入,联邦学习将为人工智能技术的发展带来新的机遇。
参考文献
[1] Heterogeneous Federated Learning: State-of-the-art and Research Challenges. https://arxiv.org/abs/2112.10542
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SiLu:深度学习中的“平滑”激活函数
近年来,深度学习领域取得了飞速发展,各种新技术层出不穷。其中,激活函数作为神经网络中不可或缺的一部分,也得到了广泛的研究和应用。SiLu 激活函数,也称为 Swish 激活函数,便是近年来备受关注的激活函数之一。它由 Google Brain 在 2017 年首次提出,并逐渐在深度学习模型中崭露头角。
SiLu:Sigmoid 和 ReLU 的“完美结合”
SiLu 激活函数的数学表达式为:f(x) = x * sigmoid(x),其中 sigmoid(x) 是标准的 Sigmoid 函数。简单来说,SiLu 函数将 Sigmoid 函数与线性函数相结合,既保留了 Sigmoid 函数的平滑特性,又具备 ReLU 函数的线性特性。
那么,SiLu 究竟有哪些优势呢?
- 无上界有下界: 与 ReLU 函数不同,SiLu 函数在负数部分仍然有输出,避免了 ReLU 函数在负数部分梯度为零的问题,有效缓解了梯度消失问题。
- 平滑: SiLu 函数在整个定义域内都具有导数,这使得它在训练过程中更加平滑,更容易进行优化。
- 非单调: 与 ReLU 函数相比,SiLu 函数是非单调的,这使得它能够更好地拟合非线性数据。
SiLu 的应用:从 YOLOv5 到更广阔的未来
SiLu 激活函数在深度学习领域已经展现出了强大的应用潜力。例如,在 YOLOv5 等目标检测模型中,SiLu 激活函数被广泛应用,并取得了优异的效果。
为什么 SiLu 能够在深度学习模型中取得成功呢?
- 缓解梯度消失问题: SiLu 函数在负数部分仍然有输出,避免了梯度消失问题,使得模型能够更有效地学习深层特征。
- 提升模型性能: SiLu 函数的平滑特性和非单调特性,使得模型能够更好地拟合复杂的数据分布,从而提升模型的性能。
结语
SiLu 激活函数作为一种新型的激活函数,展现出了其独特的优势,并逐渐成为深度学习领域的重要工具。未来,随着深度学习技术的不断发展,SiLu 激活函数有望在更多领域发挥重要作用,推动深度学习技术的进一步发展。
参考文献
[1] SiLu 激活函数解释_silu 函数 -CSDN 博客
[2] [CV – Image Classification] 图像分类之激活函数 SiLU – YOLOv7 使用的激活函数 – 知乎
[3] [杂记] 激活函数 SiLU 和 Swish 的区别 -CSDN 博客 -
穿越海洋,开拓世界:地理大发现的传奇与影响
地理大发现,又称探索时代、海权时代,指的是从15世纪到17世纪,欧洲航海家们在全球范围内进行探索和殖民的时代。这段历史充满了冒险、发现和征服,也深刻地改变了世界格局!
远洋探索的序幕:从陆路到海上
在中世纪晚期,欧洲人对东方的渴望日益浓厚。他们渴望获得来自东方的香料、丝绸和其他珍贵商品,但陆路贸易路线漫长且危险,还受到穆斯林和蒙古帝国的控制。
13世纪,马可·波罗的传奇旅程,为欧洲人打开了通往东方的视野。他的《马可·波罗游记》详细记录了他在东方旅行的见闻,激发了欧洲人对东方的向往。
然而,陆路贸易路线的局限性促使欧洲人寻找新的航线。15世纪,造船技术和航海技术的进步,为远洋航行提供了可能。卡拉维尔帆船的出现,使得欧洲人能够离开地中海,驶向广阔的大西洋。
葡萄牙的开拓:探索非洲海岸线
葡萄牙是最早进行远洋探索的欧洲国家之一。在恩里克王子(又称航海王子)的领导下,葡萄牙人开始探索非洲西海岸,寻找通往东方的海上航线。
1487年,巴尔托洛梅乌·迪亚士绕过了非洲南端的好望角,证明了通往印度洋的航线是存在的。1498年,瓦斯科·达伽马成功抵达印度,开辟了欧洲通往东方的海上航线。
西班牙的崛起:发现美洲大陆
西班牙在葡萄牙之后,也加入了探索的行列。1492年,克里斯托弗·哥伦布受西班牙王室资助,试图寻找通往东方的西航路线,却意外地发现了美洲大陆。
哥伦布的发现引发了欧洲人对美洲的殖民热潮。西班牙人征服了阿兹特克帝国和印加帝国,并将大量财富和资源运回欧洲。美洲的发现,不仅扩展了欧洲人的视野,也为欧洲带来了巨大的财富和资源,为欧洲资本主义的发展提供了动力。
环球航行的壮举:麦哲伦的伟大航行
1519年,斐迪南·麦哲伦率领一支西班牙舰队,开始了人类历史上首次环球航行。麦哲伦的舰队历经艰险,穿越了大西洋、太平洋、印度洋,最终回到了欧洲,证明了地球是球形的。
麦哲伦的环球航行,不仅是航海史上的壮举,也为欧洲人提供了更全面的世界认知。
探索时代的结束与影响
地理大发现时代,最终结束于17世纪末。欧洲人对世界各个角落的探索,不仅扩展了他们的视野,也为欧洲带来了巨大的财富和资源,促进了欧洲资本主义的发展。
然而,地理大发现也带来了殖民主义、奴隶贸易和对原住民的压迫。欧洲人将自己的文化和制度强加于其他文明,给当地人民带来了巨大的痛苦和灾难。
地理大发现,是人类历史上的一个重要转折点。它不仅改变了世界格局,也深刻地影响了人类文明的发展进程。
参考文献
- 维基百科:地理大发现
- 张箭. 世界文明史. 北京: 商务印书馆. 2002.
- 郑一钧. 郑和下西洋. 北京: 海洋出版社. 2005.
- 戴维·阿诺德. 地理大发现1400-1600. 上海: 上海译文出版社. 2003.
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穿越时空,走进中世纪:一个充满传奇与变革的时代
中世纪,这个被历史学家称为“古典时代”和“近现代”之间桥梁的时期,横跨公元476年到1492年,涵盖了欧洲历史的漫长篇章。它见证了西罗马帝国的衰落与崩溃,蛮族入侵的冲击,基督教的兴起和传播,以及封建制度的建立和发展。中世纪并非一个“黑暗时代”,而是充满了传奇故事、文化繁荣和社会变革的时代。
罗马帝国的余晖:从衰败到分崩离析
公元2世纪,罗马帝国达到了其疆域的顶峰,但接下来的两个世纪却见证了其统治力的衰落。经济问题、来自边界的外部压力以及频繁的政权更迭,共同构成了“三世纪危机”。军费开支不断增长,军队规模膨胀,而罗马军团逐渐被骑兵和小规模部队取代。财政压力下,税收不断加重,而愿意承担本地行政管理的人却越来越少。
为了应对危机,公元286年,皇帝戴克里先将帝国分为东西两部分,但并没有真正分裂。然而,内战和外部压力不断加剧,最终导致了西罗马帝国的崩溃。公元476年,西罗马帝国最后一位皇帝罗慕路斯·奥古斯都被废黜,标志着西罗马帝国的正式灭亡。
蛮族入侵:新秩序的建立
西罗马帝国的衰落为蛮族入侵提供了机会。日耳曼蛮族入侵西罗马帝国,建立了各自的王国,如法兰克王国、西哥特王国、汪达尔王国等。这些入侵者带来了新的文化和习俗,与罗马文化融合,形成了新的社会秩序。
欧洲民族大迁徙,这个时代最显著的特征之一,改变了欧洲的政治版图和人口结构。法兰克人、阿勒曼尼人、勃艮第人进入高卢,盎格鲁人、撒克逊人、朱特人进入不列颠岛,汪达尔人征服了北非,匈人则在欧洲中部和东部掀起了一波又一波的侵略浪潮。
中世纪前期:新社会的形成与发展
在西罗马帝国崩溃后,欧洲进入了中世纪前期。这个时期,新的社会秩序逐渐形成,基督教成为主要的宗教信仰,并对欧洲文化产生了深远的影响。
墨洛温王朝的建立,标志着法兰克王国的兴起。法兰克国王克洛维皈依基督教,并通过与罗马教廷的合作,逐渐征服了高卢地区。
拜占庭帝国,作为东罗马帝国的继承者,在经历了短暂的衰落后,在查士丁尼大帝的统治下,经历了一段复兴时期。查士丁尼大帝编纂了罗马法,并收复了部分失地,但最终未能阻止斯拉夫人的入侵和阿瓦尔人的扩张。
农业社会在中世纪前期占据主导地位。土地所有制形式多样,农民的生活水平也因地区而异。城市生活和文化发生了巨大的变化,罗马式城市衰落,而新的城镇逐渐兴起。
中世纪中期:繁荣与冲突并存
公元1000年以后,中世纪中期到来。农业科技的进步带来了经济繁荣,欧洲人口迅速增长。封建制度逐渐完善,庄园成为主要的社会组织结构。
十字军东征,从1095年开始,旨在从穆斯林手中夺取耶路撒冷和其他圣地。十字军东征对欧洲社会产生了重大影响,促进了欧洲与东方的交流,并推动了欧洲的商业发展。
经院哲学在中世纪中期占据思想界的主导地位。托马斯·阿奎纳的神学理论、乔托·迪·邦多纳的绘画、但丁和杰弗里·乔叟的诗歌,都体现了这一时期的文化成就。
中世纪后期:危机与转型
中世纪后期,欧洲经历了饥荒、瘟疫和战争的考验。1347年至1350年间爆发的黑死病,夺走了欧洲三分之一的人口,对欧洲社会造成了巨大的冲击。
宗教改革,从1517年开始,对天主教教会的教义和制度进行了批判,并最终导致了基督教的分裂。
中世纪后期,欧洲的文化和科技发展日新月异,预示着欧洲近代史的开端。
结语
中世纪是一个充满传奇与变革的时代。它见证了欧洲从罗马帝国的衰落到现代社会的形成,也见证了基督教的兴起和传播,以及封建制度的建立和发展。中世纪并非一个“黑暗时代”,而是充满了传奇故事、文化繁荣和社会变革的时代。
参考文献
- 维基百科:中世纪
- 杨豫. 世界文明史. 台北: 知書房出版集團. 2000.
- Cunliffe, Barry. Europe Between the Oceans: A History. Oxford: Oxford University Press, 2007.
- Collins, Roger. Early Medieval Europe, 300–1000. London: Macmillan, 1991.
- Brown, Peter. The World of Late Antiquity. London: Thames & Hudson, 1971.
- Wickham, Chris. The Inheritance of Rome: A History of Europe from 400 to 1000. London: Penguin Books, 2005.
- Backman, Clifford R. Worlds of Medieval Europe. New York: Oxford University Press, 2007.
- James, Edward. Europe’s Barbarians. London: Routledge, 2002.
- Gies, Frances, and Joseph Gies. Life in a Medieval City. New York: HarperCollins, 1994.
- Reilly, Bernard F. Medieval Spains. Cambridge: Cambridge University Press, 1993.
- Loyn, H.R. “Jews.” The Middle Ages. Ed. Norman F. Cantor. New York: Macmillan, 1966.
- Adams, Robert M. A History of Western Art. New York: McGraw-Hill, 1991.
- Geary, Patrick J. Before France and Germany: The Creation of the West, 481–911. New York: W.W. Norton & Company, 2002.
- Toulmin, Stephen, and June Goodfield. The Fabric of the Heavens: The Development of Astronomy and Dynamics. Chicago: University of Chicago Press, 1982.
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算法交易:更复杂,更不可预测?
近年来,算法交易在金融市场中迅速崛起,彻底改变了金融资产的交易方式。然而,算法交易带来的影响并非简单地提高了交易效率,而是带来了更复杂、更不可预测的市场动态。本文将带您深入探讨算法交易如何改变了金融市场的复杂性和不确定性。
算法交易的兴起:从自动化到智能化
算法交易是指使用预先编写的交易指令自动执行交易,这些指令会根据时间、价格、交易量等因素进行调整。算法交易利用了计算机的速度和计算能力,在交易速度和效率上远远超过了人工交易。
算法交易的发展可以追溯到 20 世纪 70 年代,当时纽约证券交易所推出了“指定订单周转系统”(DOT)。随着全电子交易市场的兴起,程序化交易也随之出现,它允许根据各种因素自动执行交易。20 世纪 80 年代,程序化交易在标普 500 股票和期货市场之间广泛使用,形成了指数套利策略。
21 世纪初,算法交易的复杂性和智能化程度大幅提升。2001 年,IBM 研究人员在国际人工智能联合会议上发表了一篇论文,证明了在金融市场中使用的电子拍卖的实验性实验室版本中,两种算法策略(IBM 自己的 MGD 和惠普的 ZIP)能够始终优于人工交易者。
2005 年,美国证券交易委员会(SEC)实施了“国家市场系统法规”,改变了交易方式,例如“交易通过规则”,该规则规定市场订单必须以最佳可获得价格发布和执行,从而防止经纪公司从匹配买卖订单的价格差异中获利。
随着更多电子交易市场的开放,其他算法交易策略也随之出现,例如:
- 市场做市:通过持续发布高于当前市场价格的卖出限价单(或报价)或低于当前价格的买入限价单(或出价)来获取买入价差。
- 统计套利:利用统计模型识别多个证券之间的价格差异,并通过同时买入和卖出这些证券来获取无风险利润。
- 事件套利:利用特定事件(例如合同签署、监管批准、司法裁决等)来改变两种或多种金融工具的价格或利率关系,从而获取利润。
- 高频交易:以高周转率和高订单交易比率为特征的算法交易形式。
算法交易带来的复杂性和不确定性
研究表明,算法交易虽然能够提高市场流动性,但也带来了新的复杂性和不确定性。
微观层面的确定性与宏观层面的不确定性
算法交易遵循预先设定的规则,在微观层面,算法的自动化行为使某些部分的交易动态更加可预测。然而,在宏观层面,整体的交易动态变得更加复杂和不可预测。
更细致的市场洞察与更大的不确定性
算法交易能够深入挖掘市场数据,发现人类交易者无法察觉的细微价格差异,从而在更细致的层面上进行交易。然而,这种更细致的市场洞察也带来了更大的不确定性,因为市场动态变得更加复杂,可能的交易结果也更加多样化。
信息理论:理解复杂性和不确定性的关系
信息理论为我们提供了一个框架,帮助我们理解算法交易带来的复杂性和不确定性的关系。
- 信息熵:信息熵衡量的是一个随机变量的不确定性。信息熵越大,不确定性越大;信息熵越小,不确定性越小。
- 预测复杂性:预测复杂性衡量的是预测一个动态过程所需的最小信息量。预测复杂性越大,动态过程越复杂;预测复杂性越小,动态过程越简单。
- 剩余不确定性:剩余不确定性衡量的是在已知过去信息的情况下,对未来事件的不确定性。剩余不确定性越大,预测的准确性越低;剩余不确定性越小,预测的准确性越高。
研究表明,算法交易会增加交易动态的预测复杂性和剩余不确定性。这似乎是一个矛盾,但信息理论解释了这种现象:算法交易创造了新的结构,但同时也增加了可能的交易结果,从而导致更大的不确定性。
算法交易的未来:更复杂,更不可预测?
算法交易的快速发展带来了新的挑战,例如:
- 黑箱问题:算法交易的复杂性使得交易者难以理解算法的决策过程,增加了市场风险。
- 系统性风险:算法交易的快速执行速度可能会导致市场波动加剧,甚至引发系统性风险。
- 市场操纵:一些交易者利用算法进行市场操纵,例如“欺骗性报价”和“报价填充”。
算法交易的未来发展趋势是更加复杂和智能化。随着人工智能技术的不断发展,算法交易将变得更加强大,也更加难以理解和控制。这将给金融市场带来更大的挑战,也需要监管机构和市场参与者共同努力,确保算法交易的健康发展。
参考文献
- Hilbert, M., & Darmon, D. (2020). How Complexity and Uncertainty Grew with Algorithmic Trading. Entropy, 22(5), 499. https://doi.org/10.3390/e22050499
- The New Investor, UCLA Law Review, available at: https://ssrn.com/abstract=2227498
- The New Financial Industry, Alabama Law Review, available at: https://ssrn.com/abstract=2417988
- Virtu Financial Form S-1, available at https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1592386/000104746914002070/a2218589zs-1.htm
- Wikipedia: Algorithmic trading
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无条件基本收入:解放人类,还是不劳而获?
近年来,“无条件基本收入” (UBI) 的概念在全球范围内引发了热烈的讨论。这个看似“不劳而获”的提议,究竟是人类社会进步的阶梯,还是通往懒惰和经济崩溃的深渊?让我们一起深入探讨。
UBI:人人享有,无需条件
简单来说,UBI 指的是政府或组织定期向每个公民发放一定金额的现金,无需任何条件或资格审查。这笔收入旨在满足人们的基本生活所需,包括食物、住房、医疗等,为每个人提供经济保障,落实现代社会的基本人权。
UBI的起源:从乌托邦到现实
UBI 的概念并非新鲜事物,早在文艺复兴时期,英国思想家托马斯·摩尔(Thomas More)在其著作《乌托邦》中就描绘了一个没有货币和私有财产,人人平等,共同劳动、共享成果的理想社会。摩尔的好友,法兰德斯学者乔汉尼斯·维夫斯(Juan Luis Vives)更进一步,提出了具体的基本收入计划,认为政府应提供最低生活保障,确保每个人都能免于饥饿。
18世纪末,法国启蒙思想家孔多塞侯爵倡导社会保险,保障劳动者生活,美国开国元勋汤玛斯·潘恩则明确提出政府应该定期发放现金给国民,认为国家资源属于每个公民,使用国家资源应该得到补偿。
20世纪,随着科技的进步和社会福利制度的发展,UBI 的概念逐渐得到更多关注。经济学家米尔顿·傅利曼提出“负所得税”的概念,即政府向低收入者发放现金补助,以弥补收入差距。
UBI的争议:工作意愿与经济衰退
UBI 的提议引发了巨大的争议。反对者认为,UBI 会让人们失去工作的意愿,导致经济衰退。他们担心人们会选择依靠政府发放的现金生活,而不愿工作,最终导致社会生产力下降,经济陷入困境。
此外,反对者也质疑 UBI 的资金来源。他们认为,政府需要征收高额税收才能负担 UBI 的支出,这会对企业和个人造成沉重的负担,最终导致经济萎缩。
UBI的优势:解放劳动力,促进社会进步
支持者则认为,UBI 可以帮助人们从劳动的束缚中解放出来,让他们有更多时间和精力去追求自己的兴趣和梦想,从而促进社会进步。他们认为,在科技高速发展的今天,人类需要更多时间去学习新技能,适应新的工作环境,而 UBI 可以为他们提供经济保障,让他们有更多机会去探索新的可能性。
此外,支持者还强调,UBI 可以有效地缩小贫富差距,改善社会福利,提高人们的生活质量。他们认为,UBI 可以消除现行社会福利制度的弊端,例如繁琐的申请程序、歧视性的审核机制等,让每个人都能平等地享受到社会资源。
UBI的未来:机遇与挑战并存
目前,全球多个国家和地区都在进行 UBI 的试点项目,例如芬兰、加拿大、纳米比亚等。这些项目旨在收集数据,评估 UBI 的实际效果,为未来的政策制定提供参考。
UBI 的未来充满机遇和挑战。随着科技的不断发展,人类社会面临着越来越多的挑战,例如自动化带来的失业问题、环境污染问题等。UBI 或许可以成为应对这些挑战的有效工具,帮助人类构建更加公平、可持续的未来。
总结
UBI 作为一种全新的社会福利模式,其可行性和有效性仍需进一步研究和验证。但它无疑为我们提供了一个全新的视角,让我们思考如何利用科技的力量,构建更加平等、自由、可持续的未来。
参考文献
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新柏拉图主义:追寻“一”的哲学之旅
新柏拉图主义,顾名思义,是源于古希腊哲学家柏拉图思想的一种哲学流派。它诞生于公元3世纪,由亚历山大城的普罗提诺创立,并迅速成为古希腊文化末期最重要的哲学流派之一,对基督教神学产生了深远的影响。
一种宗教哲学
新柏拉图主义并非仅仅是对柏拉图思想的简单继承,而是将柏拉图的学说与斯多葛学派和亚里士多德的思想融合,并进行了新的诠释。它更像是一种宗教哲学,将哲学与宗教信仰紧密结合。
新柏拉图主义的核心思想是“一”。它认为,所有存在都来自一个“一”,即“太一”、“元一”或“一”。“一”是至高的善,是所有存在的根源,是永恆的、不改变的。普罗提诺用一个比喻来解释“一”:就像无限的喷泉,永不枯竭;又像是太阳,从它身上辐射出光芒,而太阳本身却不会因此而减少。
宇宙的层级结构
新柏拉图主义认为,宇宙是一个层级结构,从“一”出发,不断地流溢出不同的存在层级。第一个阶段是“纯粹的思想”或“精神”,也称为“心灵”,它是现象世界的模型或标准,不占时间、空间,是完美、永恆又和諧的,是可以用智力理解的世界。第二个阶段是“灵魂”,它起源于“纯粹的思想”,并具有两个方面:一方面趋向于“纯粹的思想”,另一方面又趋向于感官世界。第三个阶段是“物质”,它是由“灵魂”产生的,是绝对的贫乏,是邪恶的基质,离“一”最远。
灵魂的回归之路
新柏拉图主义认为,灵魂的最终目的是回归“一”,与“一”合而为一。这个过程是艰辛的,需要通过禁欲主义的进化过程来实现。在最高的出神入迷的狀態時,就是普罗提诺所说的“飞向元一”。
与柏拉图上帝观的差异
新柏拉图主义与柏拉图的上帝观存在一些差异。柏拉图认为上帝是至善的理型,是非人格化的。而普罗提诺则认为上帝是“太一”,是绝对超验的,任何描述都不适合他。
新柏拉图主义的影响
新柏拉图主义对基督教神学产生了重大影响。它为基督教神学提供了关于上帝、世界和灵魂的理论框架,并影响了后来的基督教神秘主义形式。
参考文献
- 藝術與建築索引典—新柏拉圖學派 [永久失效連結] 於2011年3月14日查閱
- Copleston, Frederick. A History of Philosophy. Vol. 1, Greece and Rome: From the Pre-Socratics to Plotinus. Newman Press, 1946; New York: Doubleday, 1993.
- Frank Thilly,葛力譯, History of Philosophy《西方哲學史》,2004,北京,商務印書館,p135,
- Paul Tillich, A historyof Christian Thought ,尹大貽譯,香港,漢語基督教文化研究所,2000,p100
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柏拉图主义:从理念到现实
柏拉图主义,这个源自古希腊哲学家柏拉图的思想体系,对西方哲学产生了深远的影响。它不仅代表着柏拉图的哲学,也包含了后世学者在柏拉图思想基础上发展出的哲学系统。
柏拉图主义的核心:理念世界与现实世界
柏拉图主义的核心在于承认抽象对象的真实存在。这些抽象对象,例如性质、类型、命题、意义、数字、集合和真值,并不依赖于时间和空间,它们存在于一个超越感官世界之外的“理念世界”。
柏拉图认为,我们所感知的现实世界,只是“理念世界”的影子。理念是永恒不变、完美无缺的,而现实世界则是理念的不完美复制品。例如,我们看到各种各样的“美”,但这些“美”都只是“美”这一理念的影子。只有通过理性思考,才能理解“美”这一理念本身,获得真正的知识。
柏拉图主义的发展:从学院到新柏拉图主义
柏拉图主义的发展经历了几个重要的阶段:
- 柏拉图学院时期: 柏拉图创立了著名的柏拉图学院,他的学生和继承者们继续发展他的思想。
- 学院怀疑主义时期: 前3世纪,学院的领导者阿尔克西拉乌斯开始强调怀疑主义,认为我们无法获得绝对的知识。
- 中期柏拉图主义时期: 前90年,阿什凯隆的安条克拒绝了怀疑主义,将柏拉图主义与逍遥学派和斯多葛主义融合。
- 新柏拉图主义时期: 公元3世纪,普罗提诺将中期柏拉图主义与神秘主义融合,建立了新柏拉图主义。他认为,最高存在是“一”,也就是善,是万物之源。通过美德和沉思,灵魂可以回归“一”,获得与神的合一。
柏拉图主义的影响:从古代到现代
柏拉图主义对西方哲学、宗教和艺术都产生了深远的影响。
- 哲学: 柏拉图的理念论、灵魂理论、认识论和政治哲学,都对后世的哲学家产生了重大影响。
- 宗教: 新柏拉图主义的思想影响了基督教的神秘主义,许多基督教神学家将柏拉图的理念理解为上帝的思想。
- 艺术: 柏拉图的审美思想影响了文艺复兴时期的艺术,艺术家们开始追求理想的完美和和谐。
柏拉图主义的争议
柏拉图主义也引发了一些争议:
- 形而上学: 一些人认为柏拉图的“理念世界”过于抽象,难以理解和验证。
- 政治: 一些人批评柏拉图的“哲人王”统治理念是极权主义的思想。
尽管存在争议,柏拉图主义仍然是西方文明的重要组成部分。他的思想,为我们理解世界和人生提供了新的视角,并继续激励着后世的哲学家、艺术家和思想家。
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柏拉图:从洞穴到理想国
柏拉图,这位伟大的古希腊哲学家,以其深刻的思想和富有想象力的著作,在西方文明史上留下了浓墨重彩的一笔。他是苏格拉底的学生,亚里士多德的老师,三人并称“西方三圣贤”,奠定了西方哲学的基础。
柏拉图的生平:从贵族子弟到学院创办人
柏拉图出生于一个富裕的雅典贵族家庭,他的家庭据传是古雅典国王的后裔。他从小就展现出非凡的才华,被誉为“阿波罗之子”。公元前399年,他的老师苏格拉底被判处死刑,这对他造成了巨大的震撼,也让他对当时的政治制度彻底失望。
为了寻求知识,柏拉图开始了漫长的旅行,足迹遍布意大利半岛、西西里岛、埃及和昔兰尼加等地。大约在公元前387年,他返回雅典,并在城外创办了著名的柏拉图学院。这所学院是西方文明最早的有完整组织的高等学府之一,后世的高等学術機構也因此而得名,也是中世纪时在西方发展起来的大學的前身。
柏拉图的思想:从洞穴到理想国
柏拉图的著作大多以对话录的形式记录,其中最著名的作品是《理想国》。在《理想国》中,柏拉图提出了著名的洞穴囚犯寓言,用以解释他的形而上学理论。
他认为,我们所感知的世界只是“形式”世界的影子,而“形式”才是真正的现实。我们就像被囚禁在洞穴中的囚犯,只能看到墙上的影子,而无法看到真实的世界。只有通过理性思考,才能摆脱感官的束缚,看到“形式”世界,获得真正的知识。
柏拉图还提出了“理想国”的概念,他认为,一个理想的国家应该由“哲人王”统治,这些“哲人王”是经过严格教育,拥有智慧和美德的人,他们能够以理性来治理国家,实现社会和谐与正义。
柏拉图的爱情观:柏拉图式恋爱
柏拉图的爱情观也十分独特,他提出了“柏拉图式恋爱”的概念。他认为,真正的爱情并非肉体的欲望,而是对精神和灵魂的追求。这种爱情超越了世俗的限制,是灵魂之间的一种纯洁的连接。
柏拉图的影响:从古代到现代
柏拉图的思想对西方文明的影响是深远的,他的哲学思想影响了后世的哲学家、科学家和艺术家。他的“形式”理论、理想国和柏拉图式恋爱等概念,至今仍然被人们广泛讨论和研究。
然而,柏拉图的思想也引发了一些争议。例如,他的“哲人王”统治理念被一些人视为是极权主义的思想,他的形而上学理论也被一些人认为过于抽象和难以理解。
尽管存在争议,柏拉图的思想仍然是西方文明的重要组成部分,他的著作和思想,为我们提供了理解世界和人生的新的视角。
參考文獻
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- Sallis, John. The Art of Reading: The Textual Presence of Being in Plato’s Dialogues. Indiana University Press. 1999. ISBN 978-0-253-21308-2.
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- Aspects of antiquity: Discoveries and Controversies by M.I. Finley, issued 1969 by The Viking Press, Inc.
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古希腊:文明的摇篮
古希腊,这个在地中海东部闪耀着文明光芒的名字,承载着西方文明的起源和发展。它并非一个统一的政治实体,而是一系列城邦的集合,在公元前12世纪迈锡尼文明毁灭后,至公元前146年被罗马共和国征服,这段历史成为了我们今天所称的“古希腊”。
从黑暗走向光明:城邦的崛起
古希腊的历史并非一帆风顺,在迈锡尼文明毁灭后,希腊进入了一个被称为“黑暗时代”的时期。人口锐减,辉煌的建筑和墓葬消失,铁器被可能的入侵者带入,艺术风格也变得更为简单。
然而,黑暗终将过去,公元前9世纪末期,海上贸易再次兴盛,新的城邦国家纷纷建立,标志着古希腊文明的复兴。城邦是古希腊政治生活的基本单元,也是古希腊文明的独特标志。每个城邦拥有独立的政治制度、法律体系和文化传统。其中最著名的两个城邦是斯巴达和雅典。斯巴达以其严苛的军事化制度闻名,而雅典则以其民主政治和繁荣的文化而著称。
光辉岁月:古典时代的辉煌
公元前5世纪,雅典和斯巴达领导的希腊城邦联军在两次波希战争中战胜了强大的波斯帝国,古希腊文明迎来了它的黄金时代。
雅典的民主改革在伯里克利时期正式完成,商业、手工业、哲学、科学和艺术空前发展,涌现出苏格拉底、柏拉图、亚里士多德等伟大的思想家,以及希罗多德、修昔底德等杰出的史学家,以及索福克勒斯、欧里庇得斯等戏剧大师。这个时期,古希腊人对民主政治、哲学、艺术和科学的探索达到了前所未有的高度,为后世留下了宝贵的精神遗产。
帝国的兴衰:希腊化时代的变革
公元前4世纪末,马其顿国王亚历山大大帝征服了希腊,古希腊文化开始向更广阔的地区传播,从埃及到印度河流域,都留下了古希腊文明的印记。这段时期被称为“希腊化时代”。
希腊化时代见证了希腊文化与东方文化的融合,也见证了古希腊城邦的衰落。亚历山大大帝的帝国在他死后分裂,希腊化时代主要由安提柯王朝、塞琉古帝国和托勒密王国统治。虽然这些王国之间存在着战争,但文化交流却十分活跃,希腊、埃及和西亚的文化相互交融,创造了新的文明形态。
古希腊文明的遗产
古希腊文明对西方文明的影响是深远的。它的民主政治思想、哲学思想、艺术成就和科学成就,为西方文明奠定了基础,影响了后世的政治、文化、艺术和科学发展。
古希腊的民主政治思想,为现代西方民主制度提供了重要的思想基础。古希腊的哲学思想,为西方哲学的发展奠定了基础,影响了后世西方哲学的各个流派。古希腊的艺术成就,为西方艺术的发展提供了重要的源泉,影响了后世的建筑、雕塑和绘画。古希腊的科学成就,为西方科学的发展奠定了基础,影响了后世的数学、物理学、天文学和医学等学科。
古希腊文明的遗产,不仅体现在西方文明的各个领域,也体现在我们今天的生活中。从民主制度到哲学思考,从艺术创作到科学探索,古希腊文明的思想和精神,仍然在影响着我们。
参考文献
[1] Richard Tarnas, The Passion of the Western Mind (New York: Ballantine Books, 1991).
[2] Colin Hynson, Ancient Greece (Milwaukee: World Almanac Library, 2006), 4.
[3] Carol G. Thomas, Paths from Ancient Greece (Leiden, Netherlands: E. J. Brill, 1988).
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上海二手房市场:政策首周成交“炸了”,老破小成主角!
5月27日至6月2日,上海链家全市二手房转定单1793套,创下近两年来最高周转定单量,二手成交的议价空间明显收窄。 这意味着上海二手房市场在政策调整后迎来了爆发式增长,成交量远超预期。
“炸了”的成交量:
数据显示,上海链家全市二手房转定单量在政策首周达到了1793套,相当于全市7796套的周成交量,日均成交量更是达到了1113套,远超以往的单日成交量。
为什么说成交量“炸了”? 因为转定单量反映的是购房者实际决定买房的时间,而网签数据往往滞后一两周。这意味着政策首周的真实成交量远高于目前看到的网签数据,这才是“炸了”的真正原因。
老破小成主角:
政策放开社保年限、放开外环内二手房购买限制,以及企业购房政策的调整,让更多年轻购房者有机会进入市区,而他们能负担的房子大多是老破小。
数据显示,在1793套转定单中,500万以下的成交订单占比高达76%,成交量涨幅也十分明显。除了年轻刚需群体,原本有购房资格的老人、没有购房资格但有套房的老人,以及之前被离婚限购的群体,也纷纷选择购买500万以下的房子。
议价空间收窄:
虽然政策调整后,部分房东调高了挂牌价,但更多的是成交价格未动,议价空间却在收窄。
链家数据显示,5月27日至6月2日,全市二手房成交的议价空间明显收窄,是近一年来议价空间最大程度的回调。
外环内二手房市场“天亮了”:
政策调整后,外环内二手房市场迎来爆发式增长,但价格尚未实质性变化,总体上还处于以价换量的阶段。
未来展望:
政策首周的成交量已经超出了预期,但未来市场走向仍需观察。新增挂牌量和降价房东数量将是关键因素。
对于房东来说,抓住窗口期,尽快出售房屋,才能在市场竞争中占据优势。
参考文献:
- 上海链家全市二手房转定单1793套,为近两年来最高周转定单量,二手成交的议价空间明显收窄。
- 新政后上海二手房市场火爆,老破小成主角!
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使用 pm2 管理 Node.js 进程并配置定时重启
pm2 是一个强大的 Node.js 进程管理器,可以帮助你轻松管理 Node.js 应用,包括启动、停止、重启、监控等。下面介绍如何使用 pm2 管理 Node.js 进程并配置定时重启:
1. 安装 pm2
npm install -g pm2
2. 启动 Node.js 应用
使用
pm2 start
命令启动你的 Node.js 应用,例如:pm2 start app.js
3. 配置定时重启
使用
pm2 restart
命令配置定时重启,例如:pm2 restart app.js --cron "*/30 * * * *"
解释:
pm2 restart app.js
:重启名为app.js
的进程。--cron "*/30 * * * *"
:使用 cron 表达式配置重启时间。
cron 表达式:
*/30
:每 30 分钟执行一次。*
:表示所有时间单位都匹配。
4. 查看 pm2 进程状态
使用
pm2 list
命令查看所有 pm2 管理的进程状态。5. 停止 pm2 进程
使用
pm2 stop
命令停止 pm2 管理的进程,例如:pm2 stop app.js
6. 删除 pm2 进程
使用
pm2 delete
命令删除 pm2 管理的进程,例如:pm2 delete app.js
7. 其他 pm2 命令
pm2 提供了丰富的命令来管理 Node.js 进程,例如:
pm2 logs
: 查看进程日志。pm2 monit
: 监控进程状态。pm2 reload
: 重新加载进程配置。pm2 restart
: 重启进程。pm2 stop
: 停止进程。pm2 delete
: 删除进程。
注意:
- 定时重启可能会导致应用短暂中断服务,请根据实际情况选择合适的重启时间。
- 使用
pm2 ecosystem.config.js
文件可以更方便地管理多个进程和配置。
示例:
// ecosystem.config.js module.exports = { apps: [ { name: 'my-app', script: 'app.js', watch: ['src'], env: { NODE_ENV: 'development' }, env_production: { NODE_ENV: 'production' }, restart_delay: 1000, cron_restart: '*/30 * * * *' } ] };
使用
pm2 start ecosystem.config.js
命令启动应用,并根据配置进行定时重启。
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配置 crontab 定时重启 Node.js 进程
您可以使用以下方法配置 crontab 定时重启 Node.js 进程:
1. 编写重启脚本
首先,您需要编写一个脚本,用于重启 Node.js 进程。以下是一个示例脚本:
#!/bin/bash # 进程名称 PROCESS_NAME="your_process_name" # 查找进程并重启 for i in $(seq 1 10); do PID=$(pgrep -f "$PROCESS_NAME$i") if [ $? -eq 0 ]; then echo "Restarting process $PROCESS_NAME$i with PID $PID..." kill -9 $PID # 重新启动进程 # 使用您实际的启动命令替换以下命令 nohup node your_app.js $i & echo "Process $PROCESS_NAME$i restarted." else echo "Process $PROCESS_NAME$i not found." fi sleep 1800 # 等待 30 分钟 done
解释:
#!/bin/bash
: 指定脚本解释器为 bash。PROCESS_NAME
: 替换为您的 Node.js 进程名称。pgrep -f "$PROCESS_NAME$i"
: 查找名为PROCESS_NAME$i
的进程,并获取其 PID。kill -9 $PID
: 强制杀死进程。nohup node your_app.js $i &
: 重新启动 Node.js 进程,使用您的实际启动命令替换node your_app.js $i
。sleep 1800
: 等待 30 分钟,然后重启下一个进程。
2. 配置 crontab
将脚本保存为
restart_process.sh
并赋予执行权限:chmod +x restart_process.sh
然后使用
crontab -e
命令编辑 crontab 文件,添加以下内容:0,30 * * * * /path/to/restart_process.sh
解释:
0,30 * * * *
: 表示每小时的 0 分和 30 分执行一次。/path/to/restart_process.sh
: 替换为restart_process.sh
脚本的路径。
3. 测试
保存 crontab 文件并测试脚本是否正常工作。您可以使用
crontab -l
命令查看 crontab 文件内容,并使用tail -f /var/log/cron
命令查看 cron 日志。注意:
- 确保
restart_process.sh
脚本中的启动命令正确,并根据您的实际情况进行修改。 - 您可以根据需要调整脚本中的
sleep
时间,以控制重启间隔。 - 为了确保重启进程的正常运行,建议您在脚本中添加日志记录功能,方便排查问题。
希望以上信息对您有所帮助。
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【ffmpeg】libfdk_aac 优化编译参数支持 AVX512
为了让 ffmpeg 编译时支持 AVX512 并优化 libfdk_aac 的性能,你需要修改编译配置参数。以下步骤将指导你完成操作:
1. 确认你的 CPU 支持 AVX512
首先,你需要确认你的 CPU 是否支持 AVX512 指令集。可以使用以下命令检查:
grep -q avx512 /proc/cpuinfo && echo "AVX512 supported" || echo "AVX512 not supported"
如果输出 “AVX512 supported”,则你的 CPU 支持 AVX512。
2. 修改 ffmpeg 编译配置
在编译 ffmpeg 时,需要添加以下参数:
./configure --enable-libfdk-aac --enable-neon --enable-avx2 --enable-avx512 --enable-runtime-cpudetect
--enable-libfdk-aac
: 启用 libfdk_aac 库。--enable-neon
: 启用 ARM NEON 指令集 (可选,如果你的 CPU 支持)。--enable-avx2
: 启用 AVX2 指令集。--enable-avx512
: 启用 AVX512 指令集。--enable-runtime-cpudetect
: 启用运行时 CPU 检测,允许 ffmpeg 在运行时选择最佳指令集。
3. 编译 ffmpeg
完成配置后,使用以下命令编译 ffmpeg:
make -j$(nproc)
4. 测试
编译完成后,你可以使用以下命令测试 ffmpeg 是否支持 AVX512:
ffmpeg -version | grep avx512
如果输出包含 “avx512″,则表示 ffmpeg 已经成功支持 AVX512 指令集。
注意:
- 启用 AVX512 指令集可能会导致某些旧硬件出现兼容性问题。
- 编译 ffmpeg 需要一定的系统资源,建议使用较快的 CPU 和充足的内存。
其他优化参数:
除了上述参数,你还可以尝试以下其他参数进一步优化 ffmpeg 的性能:
--enable-libx264
: 启用 x264 编解码器。--enable-libx265
: 启用 x265 编解码器。--enable-libvpx
: 启用 libvpx 编解码器。--enable-libopenh264
: 启用 OpenH264 编解码器。
总结:
通过修改编译配置参数,你可以让 ffmpeg 支持 AVX512 指令集,并优化 libfdk_aac 的性能。在编译时,请根据你的 CPU 和系统资源选择合适的参数。
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超级智能的未来:十年展望与挑战
随着人工智能技术的飞速发展,我们正站在一个全新时代的门槛上。在未来十年,我们有望见证从人类水平的人工智能(AGI)到远超人类智能的超级智能的转变。本文将探讨这一变革背后的技术趋势、潜在的社会影响以及我们必须面对的挑战。
技术进步:从AGI到超级智能
在过去的几年里,人工智能已经从简单的模式识别和数据处理,发展到了能够进行复杂推理和创造的智能系统。根据Leopold Aschenbrenner在《态势感知的未来十年》中的分析,我们正处于一个关键的转折点,AGI的实现已不再遥不可及。
“到2027年实现AGI是非常可信的。” —— Leopold Aschenbrenner
AI的进步不仅仅局限于模拟人类的智能。事实上,一旦达到人类智能水平,AI将能够自我改进,引发所谓的“智能爆炸”。这将使得AI的能力在极短的时间内得到指数级的提升,从而迅速超越人类智能。
社会影响:经济与军事的重塑
超级智能的出现将对全球经济和军事格局产生深远的影响。拥有超级智能的国家将获得前所未有的科技优势,从而在国际竞争中占据主导地位。这不仅意味着技术上的突破,还可能引发全新的军事革命。
“超级智能将带来决定性的经济和军事优势。” —— 同上
然而,这种优势也伴随着巨大的风险。如果超级智能落入不负责任的手中,或者在国际竞争中失去控制,其后果将是灾难性的。
挑战与应对:确保安全与伦理
面对超级智能的挑战,我们必须确保技术的发展方向符合人类的长远利益。这包括建立严格的安全协议,防止AI的滥用,并确保技术的伦理使用。
Leopold Aschenbrenner强调了在AI研究中加强安全意识的重要性,并提出了一系列应对策略,包括技术监控、算法透明度以及国际合作。
“确保AGI的机密和权重免受国家行为者的威胁将是一项巨大的努力,我们还没有走上正轨。” —— 同上
此外,超级智能的发展也需要全球性的法律和伦理框架,以确保所有国家都能在公平和安全的基础上参与竞争。
结语:未来已来
未来十年,我们将面临前所未有的挑战和机遇。超级智能的实现不仅将重塑我们的世界,还将重新定义人类在宇宙中的地位。现在,正是我们采取行动,为这一变革做好准备的时刻。
参考文献:
- Aschenbrenner, L. (JUNE 2024). 态势感知的未来十年.
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如何增强互联网的记忆力?
IPFS(InterPlanetary File System)是一个点对点的媒体传输协议,旨在建立一个持久的、分布式的文件系统。它通过内容寻址的方式来定位和获取文件,使得文件在网络中具有高可用性的特性[2]。而dreamlink.cloud是一个基于IPFS的静态网站,提供了一系列在去中心化P2P网络上运行的工具[1]。
以下是对IPFS和dreamlink.cloud的介绍:
IPFS的特点:
- 去中心化:IPFS没有特权节点,所有节点都是平等的,任何用户都可以存储和分享文件内容[2]。
- 内容寻址:IPFS使用内容的哈希值作为文件的唯一标识,通过请求哈希值来获取文件内容,而不是通过地址寻址[2]。
- 高可用性:IPFS中的文件可以被存储在成千上万的节点中,即使某个节点宕机或下线,其他节点仍然可以获取到文件内容[2]。
- 安全性:IPFS使用哈希值来校验文件内容的完整性,如果文件在传输过程中被篡改,哈希值将与请求的哈希值不一致,从而保证了数据的安全性[2]。
dreamlink.cloud的特点:
- 无需安装IPFS节点:dreamlink.cloud提供了一个在Web浏览器中运行的IPFS节点,用户无需自行安装节点即可使用IPFS功能[1]。
- 无限制的文件分享:用户可以上传文件和文件夹,没有账户、大小或带宽限制,实现自己的文件提供者角色[1]。
- 分布式搜索:通过ipfs-search.com进行文件和文件夹的搜索[1]。
- 文本粘贴板:用户可以创建和分享任何文本格式的内容[1]。
- 加密P2P聊天室:用户可以创建加密的P2P聊天室,与信任的人进行自由通信[1]。
IPFS和dreamlink.cloud的优势:
- 高可用性和抗审查:IPFS的去中心化特性使得文件具有高可用性和抗审查的能力,而dreamlink.cloud作为基于IPFS的静态网站,进一步增强了这些特性[2]。
- 无需中心化服务器:与传统的互联网不同,IPFS和dreamlink.cloud不依赖于中心化的服务器托管商,任何人都可以注册一个节点,成为一个高效的文件提供者[2]。
IPFS是一个点对点的媒体传输协议,通过内容寻址的方式实现高可用性的分布式文件系统。而dreamlink.cloud则是一个基于IPFS的静态网站,提供了无需安装IPFS节点的文件分享、搜索、文本粘贴板和加密P2P聊天室等功能。
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《活着》- 人所体现生命的价值
书籍介绍
《活着》是作家余华的代表作之一,讲述了在大时代背景下,主人公徐福贵的人生和家庭经历。在内战、三反五反、大跃进、文化大革命等社会变革的背景下,徐福贵一家人经历了种种苦难和挣扎,最终只剩下他和一头老牛相依为命。这本书通过一个普通人的故事,反映了生命在特殊历史时期所承受的磨难和人性的坚韧。
内容概要
《活着》以第一人称视角讲述了主人公福贵的生活经历。福贵出生在一个地主家庭,因为赌博而输光了全部家产。随着时代的变迁,他的家庭也逐渐变成农奴,为别人劳作。在动荡的年代中,福贵偶然间加入国民党军队,后来成为解放军的俘虏。最终,他回到家乡,发现母亲已去世,女儿因发高烧而失去了语言能力。随着社会变革的继续,福贵失去了所有亲人,只剩下他和一头老牛相依为命。
个人感言
《活着》这本书只有一百多页,却通过福贵的一生展示了生命的真谛。福贵经历了家庭的破碎、亲人的离去,最终只剩下他一个人和一头老牛。这个故事让我深刻思考生命的意义和价值。
在我看来,生命的意义不在于追求权力、财富或名誉,而在于活在当下,珍惜身边的人和事。福贵在经历了种种苦难后,依然努力活着,为自己的亲人尽力。他的故事让我明白,人活着的意义就是活着本身,无论生活带来快乐还是苦痛,只要好好活着,明天就有希望。
《活着》这本书通过福贵的故事,深刻地揭示了生命的脆弱和宝贵。它让我重新审视自己的生活,珍惜身边的人和每一天。无论遇到什么困难和挑战,我都要坚持活下去,为自己和身边的人创造更美好的未来。
结尾
《活着》这本书通过福贵的一生,让我们深刻思考生命的意义和价值。它告诉我们,生命的意义不在于追求功名利禄,而在于活在当下,珍惜身边的人和事。无论遇到什么困难和挫折,只要我们坚持活着,明天就会有希望。
参考文献:
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透视未来:视觉语言模型的空间推理能力
近年来,大型语言模型(LLM)如Llama 2、Mistral和GPT系列在问答、语言生成和算术推理等基于文本的任务中取得了令人瞩目的成就。在此基础上,视觉语言模型(VLM)应运而生,它们不仅具备LLM强大的文本处理能力,还能够处理和理解多模态的视觉信息,例如图像和视频。
然而,VLM的空间推理能力,即理解和推理物体之间空间关系的能力,仍处于发展初期,尚未得到充分的研究和评估。为了填补这一空白,来自剑桥大学的研究人员提出了一种全新的评估基准TOPVIEWRS,用于评估VLM从顶视图视角理解和推理空间关系的能力。
为什么选择顶视图?
与传统的第一人称视角相比,顶视图更贴近人类阅读和理解地图的方式。试想一下,当你查看地图寻找路线时,你是否会下意识地将自己置身于地图上空,以“上帝视角”俯瞰整个环境?
顶视图的优势在于:
- 信息丰富: 一张顶视图可以包含大量关于场景、位置、物体及其相互关系的信息。
- 易于控制: 室内场景的物体和布局相对稳定,便于进行可控实验,从而更清晰地分析VLM的不同空间推理能力。
TOPVIEWRS:挑战VLM空间推理能力的试金石
TOPVIEWRS数据集包含11,384道多项选择题,每道题都配有一张真实世界场景的真实或语义顶视图。
- 真实地图直接拍摄自模拟环境,保留了场景的真实细节。
- 语义地图则用不同颜色的色块表示不同类型的物体,简化了环境信息,更侧重于评估VLM对物体类型和空间位置的理解。
TOPVIEWRS数据集的设计具有以下特点:
- 多尺度顶视图: 包含单个房间和整栋房屋的顶视图,增加了空间推理中实体(物体或房间)的粒度差异,更贴近真实世界场景。
- 丰富的物体集: 每个场景平均包含80个物体,确保了物体位置分布的自然性和复杂性。
- 结构化的任务框架: 清晰定义了四个难度递增的任务,涵盖九个细粒度的子任务,例如物体识别、场景识别、物体定位、空间关系推理等,可以更全面地评估VLM的空间推理能力。
VLM的空间推理能力:现状与挑战
研究人员使用TOPVIEWRS数据集评估了10个代表性的开源和闭源VLM,包括Idefics、LLaVA-Next、InternLM-XComposer2、Qwen-VL、GPT-4V和Gemini等。
实验结果表明:
- 整体表现不尽如人意: 目前最先进的VLM在TOPVIEWRS数据集上的平均准确率低于50%,与人类表现存在较大差距。
- 识别和定位任务表现相对较好: VLM在物体识别、场景识别、物体定位等任务上的表现优于空间关系推理任务。
- 模型规模并非决定因素: 更大的模型并不一定意味着更好的空间推理能力。
展望未来:通向更强大的空间推理能力
尽管VLM在空间推理方面仍有很大提升空间,但TOPVIEWRS数据集的提出为未来研究指明了方向。研究人员指出,未来可以探索以下方向:
- 改进模型架构: 例如,将更强大的空间推理模块集成到VLM中。
- 开发更有效的训练方法: 例如,使用包含更多空间信息的数据集进行训练。
- 探索新的应用场景: 例如,将VLM应用于机器人导航、自动驾驶等领域。
参考文献:
- Li, Chengzu, et al. “TOPVIEWRS: Vision-Language Models as Top-View Spatial Reasoners.” arXiv preprint arXiv:2404.04268 (2024).
VLM空间推理能力为自动驾驶保驾护航
自动驾驶汽车被誉为未来交通的颠覆者,而实现安全可靠的自动驾驶离不开强大的环境感知和空间推理能力。传统的自动驾驶系统主要依赖于各种传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)收集环境信息,并通过算法进行处理和分析。然而,这些系统在处理复杂场景、理解交通规则、预测其他车辆和行人意图等方面仍面临巨大挑战。
近年来,随着VLM在视觉理解和语言推理方面的突破,其在自动驾驶领域的应用也逐渐引起关注。VLM强大的空间推理能力可以为自动驾驶系统提供以下助力:
1. 更精准的环境感知:
- 识别复杂物体: VLM能够识别和理解图像或视频中的各种物体,包括车辆、行人、交通信号灯、道路标识等,即使在光线昏暗、遮挡严重等情况下也能保持较高的识别精度。
- 理解场景语义: VLM不仅能够识别单个物体,还能理解物体之间的空间关系和场景语义,例如识别道路类型、判断车辆行驶方向、预测行人过马路意图等。
2. 更智能的决策规划:
- 理解交通规则: 通过学习大量的交通规则和驾驶数据,VLM能够帮助自动驾驶系统更好地理解交通规则,并在复杂路况下做出更安全、合理的行驶决策。
- 预测其他交通参与者行为: VLM可以根据其他车辆和行人的运动轨迹、姿态变化等信息,预测其未来行为,提前采取避让措施,提高驾驶安全性。
3. 更人性化的交互体验:
- 自然语言交互: VLM可以实现自动驾驶系统与乘客之间的自然语言交互,例如,乘客可以通过语音指令设定导航目的地、调整车内温度等,提升乘坐体验。
- 解释驾驶行为: VLM可以将自动驾驶系统的决策过程以人类可理解的方式解释出来,例如,告诉乘客为什么要加速、减速或变道,增强乘客对自动驾驶系统的信任感。
应用实例:
- Waymo:谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo正在探索将VLM应用于其自动驾驶系统,以提高其对复杂场景的理解能力和决策能力。
- 特斯拉: 特斯拉在其Autopilot和Full Self-Driving系统中也开始尝试使用VLM技术,以提升其对周围环境的感知和预测能力。
挑战与展望:
尽管VLM在自动驾驶领域展现出巨大潜力,但仍面临一些挑战,例如:
- 实时性要求高: 自动驾驶系统需要对环境变化做出快速反应,而VLM的计算量通常较大,需要进一步优化算法和硬件,以满足实时性要求。
- 数据安全和隐私保护: VLM的训练需要大量的驾驶数据,如何确保数据安全和用户隐私也是一个重要问题。
总而言之,VLM的空间推理能力为自动驾驶技术的发展带来了新的机遇。随着算法和硬件的不断进步,VLM有望在未来自动驾驶系统中扮演更加重要的角色,为人们提供更安全、高效、舒适的出行体验。
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Analysis of “TOPVIEWRS: Vision-Language Models as Top-View Spatial Reasoners”
This research paper investigates the capabilities of Vision-Language Models (VLMs) to understand and reason about spatial relationships from a top-view perspective. The authors argue that while VLMs have shown promise in various multimodal tasks, their spatial reasoning abilities, particularly from a top-view perspective, remain underexplored.
Here’s a breakdown of the paper’s key aspects:
1. Problem Definition:
- Focus on Top-View Perspective: The paper emphasizes the importance of top-view perspective, similar to how humans interpret maps, for tasks like localization and navigation.
- Limitations of Existing VLMs: Current VLMs primarily focus on first-person perspectives and lack sufficient capabilities for top-view spatial reasoning.
- Need for Controlled Evaluation: Existing datasets often conflate object recognition with spatial reasoning. The paper highlights the need for a dataset and evaluation framework that can disentangle these abilities.
2. Proposed Solution:
- TOPVIEWRS Dataset: The authors introduce a novel dataset called TOPVIEWRS (Top-View Reasoning in Space) specifically designed to evaluate top-view spatial reasoning in VLMs.
- Features:
- Multi-scale top-view maps (realistic and semantic) of indoor scenes.
- Realistic environments with rich object sets.
- Structured question framework with increasing complexity levels.
- Advantages:
- Enables controlled evaluation of different aspects of spatial reasoning.
- Provides a more natural and challenging setting compared to existing datasets.
- Features:
- Four Tasks with Increasing Complexity:
- Top-View Recognition: Recognizing objects and scenes in top-view maps.
- Top-View Localization: Localizing objects or rooms based on textual descriptions.
- Static Spatial Reasoning: Reasoning about spatial relationships between objects and rooms in a static map.
- Dynamic Spatial Reasoning: Reasoning about spatial relationships along a dynamic navigation path.
3. Experiments and Results:
- Models Evaluated: 10 representative open-source and closed-source VLMs were evaluated.
- Key Findings:
- Unsatisfactory Performance: Current VLMs exhibit subpar performance on the TOPVIEWRS benchmark, with average accuracy below 50%.
- Better Performance on Simpler Tasks: Models perform better on recognition and localization tasks compared to reasoning tasks.
- Larger Models Don’t Guarantee Better Performance: Larger model sizes do not consistently translate to better spatial awareness, suggesting limitations in current scaling laws.
- Chain-of-Thought Reasoning Shows Promise: Incorporating Chain-of-Thought reasoning leads to some performance improvements, highlighting its potential for enhancing spatial reasoning.
4. Contributions:
- Novel Dataset: Introduction of the TOPVIEWRS dataset, a valuable resource for future research on top-view spatial reasoning in VLMs.
- Structured Evaluation Framework: Definition of four tasks with increasing complexity, allowing for a fine-grained analysis of VLM capabilities.
- Comprehensive Evaluation: Evaluation of 10 representative VLMs, revealing significant performance gaps compared to human performance.
- Insights for Future Research: The findings highlight the need for improved VLM architectures and training methods specifically designed for spatial reasoning tasks.
5. Overall Significance:
This paper makes a significant contribution to the field of Vision-Language Models by:
- Highlighting the importance of top-view spatial reasoning.
- Providing a challenging and well-designed benchmark dataset.
- Conducting a comprehensive evaluation of state-of-the-art VLMs.
- Identifying key limitations and suggesting directions for future research.
The TOPVIEWRS dataset and the insights from this study will likely serve as a valuable foundation for developing more robust and spatially aware VLMs, paving the way for their successful deployment in real-world applications that require sophisticated spatial understanding.