寒蝉 Hancic

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2026-08-23 23:21

善恶正邪是人道，生死贫富是天道，这本是完全无关的路，但很多人总愿意相信好人有好报，坏人有坏报，当现实不足以支撑这一观点时，他们又会说不是不报，时候未到，我从这里只看到了自欺欺人的无能和怯懦，尤其反感所谓的“正义只会迟到，不会缺席”，迟到的正义算得上正义么，枉死的人能复活么，被毁掉的人生还能从头再来么，受过的苦难就没有痕迹了么，没有无缘无故来的报应，与其交给老天睁眼，不如靠自己送出现世报。

2026-08-19 12:39

很多人喜欢说一些自认为微言大义的正确的废话，似乎无懈可击，但也只是提出了一个于现实毫无意义且肤浅直观的论点，既没有提出正确的问题，也没有提出任何有用的建议

2026-08-18 09:03

弱时慕强，强时慕真，人在自已不行的时候，很容易被表面的气势唬住，褪去浮华，才知道什么才是真正的强大

2026-08-14 12:18

判断一件事是否可做，我给自己定了六条标准：

  1. 是否会严重伤害到其他人
  2. 成本和代价是否可以承受
  3. 是否有后悔和挽回的机会
  4. 机会窗口是否收窄
  5. 信息是否足够完整
  6. 准备是否足够充分
2026-08-09 19:22

一个及格的商业项目至少需要满足以下几个条件： 有真实的市场需求 有对应的解决方案 有人愿意为此付费 能够持续盈利 能够规模化

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量化概念 07：复权（前复权 vs 后复权，回测为什么必须用它）

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除权除息让 K 线留下"断崖"，不是暴跌而是价格调整。三种价格三种用途：看盘不复权、看图前复权、算收益/做因子/跑回测一律后复权——后复权历史固定，前复权历史被未来的分红不断改写，等于偷看未来。

为什么从 demo 到生产路还很长？一次数据拉取功能的复杂度演进复盘

16 阅读 0 3196 字 · 约 11 分钟

从 50 只 demo 到全市场生产，一个数据拉取功能长出了八套机制。回看演进链：规模 → 数据量 → 真实数据 → 失败 → 速度 → 成本 → 并发 → 接口限流 → 内存，每一层的解决都打开下一层。调用量靠估算暴露、内存靠崩溃、失败靠事故、并发靠推演、成本靠习惯、接口限流靠拒绝——demo 是单次的、小规模的、理想环境的，它把"功能正确"之外的所有维度都屏蔽了。

#工程思维 #复杂度 #数据拉取

从活字印刷到 AI 和机器人

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从雕版到活字为什么等了三四百年？材料、规模、工艺链三道门槛叠加，活字等的不是技术而是整个社会到了能支撑模块化的程度。用同样的视角看 AI 和机器人：模块化不是终点，模块化之后谁用得起、谁掌握最关键的那一环才是。

#AI #技术史 #模块化

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