2025年9月21日
也许我们每个人都曾怀揣过“回去”的愿望，回到熟悉的街巷、家人身边，重新扎下根，但制度的河流、产业的格局、机会的分布，早已决定了大多数人无法轻易回返。
2025年9月16日
黄金价格几乎一路狂飙，美元指数却在一路走低，美国债务的可持续性也不断遭受市场质疑，但对谁是下一个世界货币的问题似乎市场的答案还是统一的。
2025年9月10日
本文将从无套利定价理论到实操风险，揭示 Box Spread 策略这一"合成债券"工具的真实面貌。其看似“无风险套利”，实则对散户而言充满风险；但在机构手里，它却能被打造成贴近国债的合成债券，还带来额外的税务优势。
2025年9月8日
近年来，“文科无用论”在社会舆论与教育政策中频繁出现。最常见的论据是：在就业率、薪资水平、职业发展等指标上，文科生整体表现不如理科生。由此产生的批评，不仅直接针对文科教育的价值，更进一步转化为对“文科生”的群体性贬抑。这种说法看似基于劳动力市场的统计事实，却逐渐被社会普遍接受并上升为一种“常识”，仿佛文科天然带有“无用”的烙印...
2025年9月6日
“忍住一颗糖就能成功”的传说，其实是个科学神话。最初的棉花糖实验样本仅32人，方法学缺陷严重，却在媒体与培训行业的推动下，被演绎成“成功密码”。后续大规模研究发现，当控制了家庭收入、母亲教育水平、认知能力等变量后，所谓“延迟满足效应”几乎消失。真正决定孩子未来的，是稳定可信的环境、教育资源与社会支持，而非单一的自控力测试。与其焦虑孩子能等多久，不如帮助他们建立值得等待、可依赖的成长环境。
2025年8月28日
这几年，"长期主义"几乎成了一个万能符咒。只有几个人业务毫无起色的公司老板在说要坚持长期主义；股票投资浮亏一半的投机者在说自己坚持长期主义；个人成长鸡汤要挂上一句"长期主义"来彰显格局；甚至营销号都来凑热闹，卖着三无产品说着坚持长期主义。仿佛只要念叨这四个字，就能洗净一切短期的狼狈，换来一身道德与智慧的光环。
2025年8月17日
这些年断断续续写过不少东西，散落在不同的角落：有些文章已经丢失，有些只剩下草稿，最新的版本往往没能留下。以前我常常嫌旧文章写得不好，就干脆删掉。所以在这里重新开始，把能找到的都汇总起来，也算是给未来的自己留一张地图。
2021年3月25日
用自己的电脑远程办公的时候，提交的代码邮箱都是个人邮箱，这让强迫症肯定不能忍呀。如果一两个项目还可以通过改.git/config来配置，但是在公司久了接手的维护的项目大大小小几十个，每个都配一遍那肯定受不了啊。而且要换台电脑就又得从头再来，这可不是个好选项。遂搜了一圈，发现可以通过includeIf来配置指定文件夹下的Git配置。
2018年6月1日
事务（Transaction）是数据库区别于文件系统的重要特性之一。在文件系统中，如果正在写文件，但是操作系统突然崩溃了，这个文件就很有可能被破坏。当然，有一些机制可以把文件恢复到某个时间点。不过，如果需要保证两个文件同步，这些文件系统可能就显得无能为力了。例如，在需要更新两个文件时，更新完一个文件后，在更新完第二个文件之前系统重启了，就会有两个不同步的文件。这正是数据库系统引入事务的主要目的：事务会把数据库从一种一致状态转换为另一种一致状态。在数据库提交工作时，可以确保要么所有修改都已经保存了，要么所有修改都不保存。
2018年5月14日
死锁是指两个或两个以上的事务在执行过程中，因争夺锁资源而造成的一种互相等待的现象。若无外力作用，事务都将无法推进下去。如果程序是串行的，那么不可能发生死锁。死锁只存在于并发的情况，而数据库本身就是一个并发运行的程序，因此可能会发生死锁。
2018年5月12日
锁是数据库系统区别于文件系统的一个关键特性。锁机制用于管理对共享资源的并发访问。InnoDB存储引擎锁的实现和Oracle数据库非常类似，提供一致性的非锁定读、行级锁支持。行级锁没有相关额外的开销，并可以同时得到并发性和一致性。
2018年1月22日
Redis 将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件， 以此达到记录数据库状态的目的。
2017年2月7日
我一直希望能从事一些数据相关的工作，但是最近找工作的过程并不顺利。
2017年2月4日
决策树是一种树状结构的监督学习模型，用于分类和回归。其核心是通过递归划分数据，选择合适的特征和分割点，使得每个子集的相似度逐步提高，最终达到高准确率或低误差的预测效果。
2017年2月1日
朴素贝叶斯是一个分类模型，它的目标是：根据已知的特征（如单词、数值等），通过计算概率来实现分类，预测一个样本属于哪个类别（如垃圾邮件/正常邮件）。它的核心思想是：如果一个样本的某些特征在某个类别下出现的概率很高，那么这个样本很可能属于这个类别。
2017年1月31日
K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是直接利用训练样本进行决策，无需构建显式模型。该算法适用于分类和回归问题。
2017年1月29日
开发过程中，Flask 这样的 Web 框架解决和简化了很多问题，帮我避开了许多繁琐的底层细节。事实上我现在也不懂 HTTP 协议、TCP 协议，但我依然借助 Flask 搞出了这个博客，而且仅用了不到 200 行 Python 代码
2017年1月28日
感知机（Perceptron）是一种二分类线性模型，输入为特征向量，输出为类别标签 +1 或 -1。其目标是找到一个超平面将数据分为两类。
2017年1月26日
梯度下降算法是机器学习和优化领域中的核心方法，本文会从最基础的概念出发，由浅入深地解释梯度下降的原理，算法及其性质，并通过 Python 进行代码实现。