人，越老越容易思维固化、形成路径依赖。 段永平几乎踏空了这轮AI大潮，仅在25年四季度极低仓位（不到1%）建仓了英伟达、CoreWeave（AI专用云服务商）、Credo（AI数据中心高速连接解决方案）、Tempus AI（AI医疗），建仓区间大致如下图框中。可以看出，除了英伟达，他投的方向偏向服务、应用，类似AI中的大消费。而作为消费电子老兵，全球排的上号的手机厂OPPO、VIVO的爹，他理应比更多人更早知道存储涨价，存储供应趋紧，产能拉满，价格飞涨，但显然，他选择了无视。 他投泡泡玛特也是所谓的新消费，在消费萎缩的大潮中，他宁肯在萎缩中找亮点，也不远站上增量的风口。 一般，我们管这种叫“逆潮流而动”。这种，大概率受损，极小概率会获得超额收益。你别听他事后讲他如何英明神武、指点江山、脑容量异于常人，本质上这个超额收益都是你承担确定性风险所享受的对价，本质上，所有逆潮流而动的成功者都是幸存者偏差。

第一个不太了解。张雪机车背后请了专业的工程师，专业的赛车手，专业的人做专业的事。董路那个纯粹偷换概念，投机取巧。时间会证明一切。

人口战争：印度人正在“换种”全世界？一场无声的全球占领 真正的入侵，早就换了赛道。国家之间的入侵方式至少分四个层级：初级是战争统治，坦克大炮硬碰硬，成本高、风险大；中级是经济掠夺，跨国公司、美元霸权让你辛辛苦苦干一辈子，利润全被抽走；高级是文明颠覆，文化输出、意识形态渗透，让你自己怀疑自己的祖宗。 而今天我要讲的是第四种——终极入侵，人种替换。不需要打仗，不需要掠夺，甚至不需要你承认被入侵。只要源源不断地把人送过去，生孩子，投票，当议员，当总统，几代人之后，这片土地就换了主人。

车同轨，书同文，行同伦 这九个字真的是功在千秋啊 ​​​ 其他少数民族也同理 $内蒙2518(564671.SZ)$

不是，这和美国直接投降、赔款有啥区别

到底发生了什么？ 我如果是个纯学者， 我一定把这当成一个课题来研究 幸运的是，我不是学者 我只喜欢搞钱

#高手股语# 危机应对 金融危机会来吗？ 中国市场处境如何? 普通人如何应对? 股民的正确操作? 看看高手怎么说。 $高股息ETF广发(159207.SZ)$ $自由现金流ETF华夏(159201.SZ)$ #版主计划#

我有一个朋友搞股票16年，目前已财务自由，但操作历程非常艰辛，他跟我说股票是个高风险和高回报的投资市场，他经历了多次大起大落，送过外卖，做过网约车司机，在工地打过工，甚至一些难以启齿的活都接过，但是每次都挺过来了，从来没有放弃过，目前在深圳有两套大平层，一辆宾利欧陆，一辆宝马X6，一辆小米YU7，还有好几个60多岁的女朋友。

马斯克宣布，禁止中国客户投资Space X。 $特斯拉(TSLA.US)$

韩国半导体大V： 如果韩国将半导体输给中国，韩国将变成没有诺基亚的芬兰——或者底特律。 $中芯国际(688981.SH)$

老登的夏天要来了吗？

【推演题：五步之外】 1.纳什加息， 2.关闭老虎等外网券商通道； 3.香港开户难度提高； 4.但斌等国内私募公开发表在美股赚麻了言论； 5.黄仁勋和台湾企业领导有满屏的言论风向； 6.韩国两倍做多半导体工具； 7.5 月美国开发了三倍做空**的工具。 现在到未来半年可能发生的事情有哪些？ 1.应对政策如何定 2.资金如何投 3.事件会有哪些 4.已经准备好的，有哪些？ 5. 解开这到题，才是区分实力高低的。 大家不都关心半导体吗，开始答题吧，股友们！

李亚鹏在青海省玉树囊谦县偶遇在此定居两年多的大学同学，看房子内部非常简陋，但精神富足

【一粒沙】在社区里待越久越不敢吹牛的。第一，机会是国家层面给的，谁敢说今天拿个涨停明天拿个涨停是自己牛？！是国家政策+产业激励+时代趋势的结果。。。能在 23 年 24 年 说“相信光”“光纤”，那才是真的厉害。24 年 10 月以后都是国家送的，没有牛人，只有牛政策。 第二，社区里面的股友，社会身份上远远超过其他网络平台。税务的，财务的，董监高的，公务员的，银行的，基金的，还有搞量化的程序员跟我私聊，，，涨涨跌跌的帖子发了没意义。 第三，最近半年我很少发贴，主要是交易等涨，赚多赚少才是这个“时间窗口”的第一要事，十年一个政策红利期，我们又有几个十年呢？ 错过了红利期，心意的姑凉不敢娶，看上的好车不敢买，本质上就是错过人生黄金期。目前 70% 是国家托底和行业景气度托底，年轻人要“勇”，错了亏了快速调整优化升级学习。中年人也要“勇”，本就一堆烂摊子了，最好的为什么不去抢。把钱投去“餐饮网店直播电商”打水漂，玩好公司还有止损修正的时间和窗口。 退休了，更要“拿”，一个时代的新行业，新事业是年轻人闯天下打天下了，用钱让年轻人帮自己做事，又有什么不好呢。 量化奕然历史帖子里都是避险的内容，“趋利避害”，避掉了 90% 的风险，不就剩下机会了嘛。

何其有幸，在市值风云有如此重视奕然的股友，将量化奕然历史帖子编成册，600 多页花了多少时间和功夫啊！还总结心得和方法，我连夜阅读，写得非常到位👍。对于我这样的思考者来说，知音难觅，知己难求！何其有幸能有不少反反复复阅读量化奕然帖子的朋友们。反反复复阅读帖子的股友很多，不一一列举了，我在后台是能看到大家的点赞的。能听我言，践行写公司分析的是@小莲蓬翻倍之旅 ，反反复复阅读还打赏好贴，还汇编成册，千里迢迢来见我，非常非常用心的@吴成姝 ，感谢兰姐。也有很多股友在评论区互动交流，已然能看到其在量化奕然帖子中的收获和思考深度。😊能有听众，能有趣味相投者是我的幸运☺️

中国团队发布无人机作战团灭算法 $中无人机(688297.SH)$ 据香港《南华早报》5月30日报道，西北工业大学航天学院副教授张栋领导的研究团队近日发布了一项新算法，该算法有望从根本上改变无人机蜂群搜寻并摧毁敌方目标的方式。 这项被称为HG-STR（异构图时空推理决策方法）的算法，有望使一支固定翼无人机编队即便是在其通信信号遭到干扰、视线被遮蔽的情况下，也能在广阔的战场上自主搜寻，并消灭每一个敌方目标。 根据5月19日发表于中国航空领域顶级学术期刊《航空学报》的一篇同行评议论文，HG-STR在任务成功率上达到了96%，杀伤率达到100%，两项核心指标均显著优于对比算法。《南华早报》则称，这是目前已知首个能够实现100%目标摧毁率（杀伤率），同时运行速度足以跟上现代战争节奏的算法。 报道还援引一名不愿透露姓名而要求匿名的中方防务专家称，目前大多数无人机作战任务仍由人类飞行员进行远程操控。这名专家表示：“这项技术预示着这样一种未来，成群的无人机将被派往高风险、强干扰的环境中，在与人类指挥彻底断开联系后，它们仅凭一道最终指令——‘搜寻并全歼所有敌人’，便能独立执行任务。” 据报道，传统的算法往往将友军、敌军及地形等各类信息，一概视为同一种类型的数据。中方科研团队认为，这种处理方式往往会导致信息混淆。 他们提出的新方法构建了一种“异构图”，即一种能够赋予不同对象真实语义的智能网络。在这一网络中，友方无人机是一类节点，搜索区域是一类节点，敌方目标则是另一类截然不同的节点。 该算法能够通过学习，精准地识别并关注各类对象之间正确的关联关系。当一架无人机发现敌方目标时，该信息会被系统判定为高优先级的威胁，而当附近有友军单位时，系统则将其视为开展协同作战的契机。 据张栋及其同事介绍，得益于此，无人机蜂群能够瞬间判断出何时需要向友军提供支援，何时又该对敌方展开追杀。 相比之下，那些基于既定规则的旧式系统，其运作模式类似于预先编写好的剧本，一旦遭遇不按“剧本”出牌的敌方，便会彻底失效。大多数现有的优化方法，就像一台逐一推演每一步棋的国际象棋电脑一样，其运行速度都过于缓慢。 论文中指出，得益于端到端的神经网络前向推理，HG-STR的单步耗时仅为6.6毫秒，即仅需6.6毫秒即可完成决策，这相较于传统方法无疑是一次巨大的飞跃。 以另一种方法GA+PSO+MPC为例，该方法虽然在覆盖率上略高于HG-STR，但其代价是高达5.8秒的计算延迟。在100米每秒（m/s）的飞行速度下，这意味着每步决策期间存在近600米的盲飞距离，这在强电子对抗环境下是致命的。 不过，真实战场充满各种不确定因素。敌方电子干扰可能切断通信链路，使无人机陷入孤立状态；无人机自身传感器所能观测的地面范围也十分有限；而“搜索与摧毁”任务本身则是一场与时间和燃料消耗赛跑的行动。 这支中国科研团队直面挑战，提出了相应的解决方案。首先，他们为每架无人机植入了一套“记忆系统”，一旦无人机与友机失去联系，便可依靠一种特殊的记忆模块（即“门控循环单元”——GRU）来回溯并记住友机的最后位置，以及敌方目标最后一次出现的坐标。 其次，他们为无人机设计了一套分层式的“大脑”决策机制。无人机首先确立宏观任务目标：“究竟是继续搜索，还是转入打击模式？”随后，它会选定具体的攻击对象。最后，它将根据实际情况决定应投入多少弹药进行攻击。 通过将复杂的决策问题拆解为层层递进的子任务，无人机成功避免了因试图“眉毛胡子一把抓”而陷入混乱的局面。 在该团队开展的仿真实验中，即便是在通信半径极度受限的弱连通条件下，仍能保持94%的任务成功率。 实验结果还表明，该算法具备极强的泛化能力：只需在小规模的仿真场景中完成训练，便可即刻无缝迁移并应用于规模更为庞大、涉及更多无人机与敌方目标的复杂战场环境之中，而无需进行任何额外的重新训练。 展望未来，该团队计划将这一算法从实验室环境推向真实的战场应用。此外，他们还将致力于进一步提升算法的鲁棒性（即抗干扰与容错能力），使其不仅能够妥善应对通信中断的突发状况，更能有效处理信息传输延迟以及数据受损等各类复杂问题。 研究报告写道：“未来工作将重点探索该算法在算力受限的嵌入式机载平台上的轻量化部署与实飞验证，并进一步将信道竞争、随机丢包与传输延迟纳入马尔可夫决策状态空间，研究非理想通信信道下的集群决策韧性。”