AI时代的创业选择——解读塔勒布的《肥尾效应》

要看清AI时代的创业生存法则，我们需要借助跨界思想家纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（NassimNicholasTaleb）在其硬核数学著作《肥尾效应》（StatisticalConsequencesofFatTails 塔勒布在书中将世界划分为两个完全不同的统计领域，这是我们理解风险与机会的起点：平均世界（Mediocristan）：受正态分布统治。单一极端事件无法对整体产生决定性影响（如人类的身高、体重）。 但塔勒布指出，如果底层分布是肥尾，它们相加后依然是肥尾，根本无法通过简单叠加来消灭极端风险。AI创业启示：如果你同时做了5个高度依赖某一家闭源大模型API的应用，不要以为这叫“多元化产品线组合”。 3.卡帕统计量(κ\kappaκ)与行业筛选塔勒布在书中提出了κ\kappaκ统计量，用来定量测量一个分布究竟有多“肥”（即大数定律失效的剧烈程度）。 塔勒布在《肥尾效应》以及前作《反脆弱》《非对称风险》中给出了最终的解：构建凸性选择权（Convexity）。所谓凸性，就是“下行损失有限，上行收益无限”的非对称结构。

Day4——查布铎徳勒

Day3——查布铎徳勒

通过今天学习可以明确元素可以是任意数字、符号、字符串，而标量则是由一个元素组成的变量，向量则是多个元素组成的变量。

Day6——查布铎徳勒

Day5——查布铎徳勒

Day7——查布铎徳勒

主要通过合成dna时，通过添加ddNTP阻断dna的合成，利用放射性ddNTP通过凝胶电泳分离和放射自显影来读取序列。

蔡勒公式

蔡勒公式 蔡勒公式是一种计算任何一日属一星期中哪一日的算法，由蔡勒（Julius Christian Johannes Zeller）推算出。 ? 公式都是基于公历的置闰规则来考虑。 公式中的符号含义如下： w：星期 c：世纪（前两位数） y：年（后两位数） m：月（m 的取值范围为 3 至 14，即在蔡勒公式中，某年的 1、2月要看作上一年的 13、14月来计算，比如2003年1月

科勒照明

之前的“光学照明系统——科勒照明方式”少了光路。光学照明系统中最为常用的照明方式:科勒(Kohler)照明。 科勒照明的前身是临界照明(Critical illumination),也就是通过透镜将照明光源的像投射到样品下,用以照亮可以透射光的样品。 而科勒照明由于样品平面是光源的频谱面,光源即使有光强不均匀的分布,由于每个光源上的点都均匀地通过透镜投射到整个掩模版平面,所以照明是很均匀的。 科勒照明的创新是在照明光路上增加了一个额外的透镜，将图像转换为平行传播的光波，光源结构不再成像。有了这个额外的镜头，人们可以看到照明光源的不同点，如图中的红线、绿线和蓝线所示。 图：科勒照明中的透镜配置光学图。左边的灯丝向各个方向发光。红色、绿色和蓝色路径说明了从灯丝上的三个不同点发出的光路径。

【阅读】《黑天鹅》—学会在不确定的世界里决策 ，前沿理论

“我们生活的世界越来越不确定”，这是《黑天鹅》的作者塔勒布的结论。对此，他自己也非常沮丧：“我越思考我的课题，就看到越多的证据表明，我们头脑中的世界与实际的世界实在是不一样。 对这种情况，《黑天鹅》的作者塔勒布的建议是：关注小概率事件，在思想上避免从众。但是，有谁知道大家都在想什么呢？ 塔勒布在《反脆弱》一书中所定义的“反脆弱性”，是那些不仅能从混乱和波动中受益，而且需要这种混乱和波动才能维持生存和实现繁荣的事物的特性。 在《黑天鹅》中，塔勒布向我们揭示了极其罕见而不可预测的事件如何潜伏在世间万物的背后，而在《反脆弱》中，他极力为不确定性正名，让我们看到它有益的一面，甚至证明其存在的必要性，他还建议我们以反脆弱性的方式构建事物

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塔神：不可忽视的肥尾分布！

QIML公众号编辑部出品 塔勒布最早因为著作《黑天鹅》而被大家所熟知，他相信黑天鹅事件（往往伴随市场大跌，911，英国退欧都是比较典型的黑天鹅事件）的出现频率远远超出投资者的预期，由于无法预测什么时候会以何种形式出现 今年5月塔勒布还在Twitter上和AQR的Cliff相互Diss ，大概是： AQR 发布了两篇有问题的报告，声称用期权来对冲尾部风险的做法很“贵”，不管用（理论上）然后他们却没有告诉大家： 1、他们自己的风险溢价 近日，塔勒布在上周举行的Quant Insights Conference中透露了他的新书INCERTO系列的第二部《Convexity, Risk and Fragility》的即将出版，早在之前的第一部 《Statistical Consequence of Fat Tails》及《黑天鹅》中，塔神就不遗余力的强调肥尾分布给传统统计理论带来的冲击及其在投资中的重要性。 大胡子爷爷塔勒布 公众号将塔勒布在此次峰会演讲的精华部分进行总结，同时结合公众号自身研究，对相关问题进行拓展与剖析！赶快阅读吧~ 什么是肥尾？

计算机从业人员如何从不确定性的大环境中受益？

10.1休假至今，都没有写技术文章，因我这段时间迷上了一个人「塔勒布」这个人非常厉害，他靠黑天鹅的方法论，从类似于911恐怖袭击这样的黑天鹅事件中，大赚了几笔钱，早早就实现了财务自由。 在塔勒布看来，看似稳定的上班族生活实质上是脆弱的。那些依赖高度专业化技能的职业，在受到失业、经济危机等黑天鹅影响时遭到的破坏尤其巨大。相反，出租车司机这种看似收入波动大的职业其实是反脆弱的。 2.3、杠铃策略 塔勒布建议用杠铃策略来增强反脆弱的能力。杠铃策略指的是采取两个极端，而不是中间策略。 比如投资，极端指的是将90%的钱购买无风险的产品，比如固定收益的银行理财，将10%的钱买高风险的产品，对于这10%资金亏光也就10%，而收益是无上限的，塔勒布不建议采取中间策略。 塔勒布厌恶中间路线，因为它模糊不清晰，他不愿意做不在自己认知之内的事情，他只选择正面的黑天鹅和负面的黑天鹅这些结局清晰的事物。

沉思录·奥勒留

前言 书名《沉思录》 作者 马可.奥勒留 世间事如白驹过隙。 人生渺小，朝生而暮死。 所有一切都会湮灭，保持灵魂的良好状态，倾心享受所发现的美好事物。

Benteler本特勒 EDI需求分析

近期陆续收到一些新EDI需求咨询，是关于Benteler/本特勒的。今天来详细分析下Benteler/本特勒 EDI需求，便于你了解Benteler/本特勒让供应商做什么？ Benteler/本特勒使用的Axway EDI平台，支持OFTP2协议。 OFTP2是一种实现EDI电子数据交换的安全可控文件传输协议。 当然在Benteler/本特勒提供的《供应商EDI连接要求》文档中第一页，也定义了EDI的概念、优势以及他们要求的数据类型(EDIFACT 标准)。 - DELFOR：滚动计划订单 - DESADV：预到货通知单（送货单） - INVRPT：日消耗报告（仅限于寄售供应商） 留意到Benteler/本特勒在文档中提到了不同的连接方式，主要是区分直连EDI 实施过程，涉及三步： - OFTP2连通性测试：准备OFTP2连接信息，然后与Benteler/本特勒交换OFTP2信息，各自完成交叉配置后续进行连通性测试。

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特雷-杨', '劳里-马尔卡宁', '朱利叶斯-兰德尔', '达龙-福克斯', '扎克-拉文', '安东尼-爱德华兹', '德马尔-德罗赞', '尼古拉-约基奇', '帕斯卡尔-西亚卡姆', '杰伦-布伦森 ', '克里斯塔普斯-波尔津吉斯', '吉米-巴特勒', '杰伦-格林', '凯尔登-约翰逊', '克莱-汤普森', '达里厄斯-加兰', '博扬-波格丹诺维奇', '德斯蒙德-贝恩', '凯尔-库兹马 -马克西', '泰勒-希罗', '保罗-班切罗', '贾马尔-默里', 'RJ-巴雷特', '弗雷德-范弗利特', '朱-霍勒迪', '小凯文-波特', '多曼塔斯-萨博尼斯', '小贾伦-杰克逊', 德马尔-德罗赞 球队:公牛 得分：24.60 编号：16 姓名：尼古拉-约基奇 球队:掘金 得分：24.50 编号：16 姓名：帕斯卡尔-西亚卡姆 球队:猛龙 得分：24.50 编号：18 姓名：杰伦-布伦森 球队:尼克斯 得分：24.20 编号：19 姓名：克里斯塔普斯-波尔津吉斯 球队:奇才 得分：24.00 编号：20 姓名：吉米-巴特勒 球队:热火 得分：23.20 编号：21 姓名：杰伦-格林 球队

费德勒vs费德勒：我看到的怕不是一场假比赛

于是，你可以看到，费德勒与德约科维奇对打： 甚至还能看到“两个费德勒”对打的精彩画面： 这是前不久，斯坦福大学的研究人员开发的一款名为Vid2Player的基于AI的播放器，它可以生成逼真的网球比赛。 这得益于研究人员最新发布的训练系统——“sprites”，基于费德勒等网球选手比赛的真人视频来塑造角色，因而更加逼真。然后，再用他们比赛的视频来训练AI，模拟他们打网球时的动作。 另外，在建立统计模型时，研究人员利用了网球的周期性，来预测像德约科维奇和费德勒这样的明星选手在特定情况下的表现。在训练AI方面，该团队使用了一个带有注释镜头的数据库来训练。 这将使费德勒比纳达尔更接近底线，反映出他们两人在现实生活中的打法。 这些功能使系统可以创建潜在的无限假设场景。正如在上文中看到的，它可以生成费德勒与自己或小威廉姆斯比赛的画面。

《云原生》鲍里斯.肖勒

云原生指的就是那些从服务诞生日起就在云端的服务，随着服务的发展，巨石应用的缺点也暴露的越来越明显，快速更迭的互联网时代，需要更敏捷，更可持续创新性的下一代服务架构。基于微服务的云原生架构显然满足这些要求，相比于传统服务，它具有体积小，启动快，资源使用更少，可快速扩展的优势。容器在云原生中起着隔离，移植的作用，当然其相比于虚拟机来说，启动更快，更轻量级，易于扩容和解决了虚拟机缺少依赖的问题，促进了云的发展。对于管理云服务，可以通过容器编排，对云容器扩容或缩容，网络映射，负载均衡。其次，对于无服务架构，CaaS容器即服务，微服务的特性，说明了云服务的特性，以及应该如何上云。作者后面所介绍的工作就有点太浅了。

N阶勒让德公式

书上的一道递归练习题 /* * 勒让德多项式 * 本博客源代码如无特殊说明均为本人原创 * 转载请注明出处及网址 */ #include <stdio.h> long p(int n,int return 1; } if (n == 1) { return x; } if (n > 1) { //勒让德公式 return ((2 * n - 1) * x - p(n - 1, x) - (n - 1) * p(n - 2, x)) / n; } } int main() { //求n阶勒让德多项式的值 int x, n; printf("请输入勒让德公式中的N 和 X 的值以空格隔开。 \n"); scanf("%d%d", &n, &x); printf("勒让德多项式P%d(%d) = %d\n", n , x , p ( n , x ) ); return

推荐系统炼丹笔记6：双塔篇，是塔，是塔，就是塔

双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。 左边是user塔，输入包括两部分，第一部分seed是user当前正在观看的视频，第二部分user的feature是根据user的观看历史计算的，比如说可以使用user最近观看的k条视频的id emb均值 右边是item塔，将候选视频的feature作为输入，计算item的 embedding。之后再计算相似度，做排序就可以了。 SENet双塔模型 参考上图，其实很简单，就是在用户侧塔和Item侧塔，在特征Embedding层上，各自加入一个SENet模块就行了，两个SENet各自对User侧和Item侧的特征，进行动态权重调整 参考资料 是"塔"！是"塔"!就是它，我们的双塔！

软件系统反脆弱指南

反脆弱性这一概念源于纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）在其著作《反脆弱》（Antifragile）中提出的理论。 塔勒布对错误的定义非常广泛，包括波动（如金融系统中的波动）、攻击和冲击（如免疫系统中的挑战）、死亡（如人类系统中的致命事件）等。 然而，塔勒布的观点与工程实践之间尚需建立实际的联系，本论文为此提供了初步探索，并讨论了传统软件工程概念与反脆弱性之间的联系。 首先，本文将探讨软件反脆弱性与经典故障容错技术之间的关系。 正如塔勒布所说，反脆弱系统“喜欢错误”。而软件工程师则不然。首先，错误是有成本的：找出和修复漏洞耗时。其次，它们是不可预测的：几乎无法预测何时何地发生错误，也无法准确估计修复的难度。 在塔勒布的反脆弱性理论中，关键在于，真正的反脆弱系统不仅能应对错误和冲击，甚至能够从中变得更强。例如，人体免疫系统就是这样一个典型案例：它需要持续面对微生物的挑战来保持其敏锐和强大。