建议先看一千个交通事故视频再上路

刚想说 IT 行业的知识传承机制出了大问题，
后来转念一想，是不是 IT 行业根本就没有什么值得传承的知识呢？
而那些真正有传承价值的，是大型软件工程的组织管理知识。
而此类系统工程知识是可以迁移复用到很多领域的，一通百通。
反而是那些框架、语言、轮子、甚至基础设施本身，根本就没有传承下去的价值。

《猫和老鼠》
《蓝猫淘气三千问》
《冰菓》
《花开伊吕波》
《夏目友人帐》
《日常》
《凉宫春日的忧郁》
《吹响悠风号》
《四月是你的谎言》（漫画）

有一说一，就我自己的观察，住处和工作地的京东快递员，多年来人员稳定，形象体面，态度友善，服务优质，派件必先电话联系，写门牌号必然上门派送，这在所有快递里是独一家。

合影

——“来者不善啊！”
——“你才是来者~”

有趣，建议重力加速度可调

因为没有有力的兜底机制，多数人的失败是滑坡式的、正反馈的、系统性的，一步错步步错。
所以必须锱铢必较、必须防微杜渐、必须不落下风，才能勉强维持稳定。
尽量不在任何小事上吃亏，避免接踵而来的系统性溃败，这是许多人的生存法则。

真不错

FM 、中波、短波，各有各的乐趣。
PL-330 、PL-368 支持单边带解调和同步检波，可玩度更高一点。
祝玩得开心。73 ！

你不理财，财不离你

V2EX NGA 化不可避

香农第一定理（无失真信源编码定理）表明，楼主所说的“通用压缩算法”是存在的。
但是对于音视频这种与人类感官有关的信息，由于感官对于失真有一定的容忍度，此时就可以运用香农第三定理（保真度准则下的信源编码定理），在 rate 和 distortion 之间寻求平衡。其中 R(D)的选取和优化是关键。变换域编码、帧间 /帧内预测等编码工具，以及拉格朗日等优化算法，都是实现率失真优化的手段。视频、音频、点云等不同“模态”的信息，其失真度量和 R(D)都是不同的。
失真度量是关键，反映了信源的内在性质。例如 MP3 、AAC 等标准，都大量引入了心理声学算法，衡量不同场景下编码失真与人类听阈之间的关系，用来引导码率-失真优化循环来寻找最优编码参数。
总结起来就是，根据香农第一定理，只用熵编码固然是可行的，因为它是通用的。但是对于特定模态的数据，可以容忍一定的失真，因此可以在失真和码率之间权衡，此时适用香农第三定理。

涉密不上网，上网不涉密

不就是自函子范畴上的幺半群嘛，这有什么难以理解的？

@xz410236056 抛开科学不谈，确实很有道理

数据备份，数据备份，数据备份

“标记不喜欢”等于“在乎”。
如果真的不喜欢，不要让推荐算法知道你不喜欢。
什么都不要做。