文字转换编码，有时候就是乱码。这样就建议微信有一个选项，是否文字转换编码。米侠浏览器也有相似功能，这样阅读txt的时候，如果显示的内容不顺眼捣鼓捣鼓就顺眼了！微信应该有一个选项，那些内容聊天记录可见，那些内容是否隐藏也可以。
极客狗装机
微信还有这骚操作！跟好友聊天“加密”，隐私内容仅双方能看懂
幼线体
指8002的冠号字体偏细，比普通字体要窄一些。分为混合编码和非混合两类。
混合编码即正常字体与幼线字体混合出现，非混合则全部数字都是幼线体。
前几天，一张PMG66分的混码幼线体，以97元的价格成交。
时，尾号为“666”豹子号的幼线体，以1.03万的价格拍卖成交。
数字之心
“颜色数字说”（4）
摄影是用光“书写”，录音机是用声音“书写”，新媒体，也是用代码“书写”。
通过二进制，把每一个文字、数字、符号“翻译”成一串由“0”和“1”组成的字符串。实质上就是把信息（数据）转成二进制码。
早期，存储二进制码，靠晶体管电子设备。手工作业，体积受限，使用不便。
20世纪50年代，美军方需要电子设备中包含更多电路，需要压缩电路体积。
1958年，基尔比，曾在一家消费类电子设备公司工作了十年，新加盟德州仪器公司后说，“在一个硅片上制造电阻器、电容器、晶体管和二极管，就可以实现许多电路的极致微型化。”
1959年，诺伊斯所在的仙童半导体公司，为美国空军的一种新型机载计算机制造硅晶体管，因潜在的污染物，废品多；赫尔尼重新设计了晶体管，将发射极、基极和集电极集成在同一个镀了二氧化硅层的平面上，从而创造出一种更实用的装置，可以用机器通过类似印刷的方式连接电路。并命名为平面工艺。
“这种工艺有诸多应用，其中非常有价值的一种就是在一片硅上制造多个器件，从而在制造过程中实现器件之间的互连，进而减小每个有源元件的尺寸、重量和成本等。”（诺伊斯）
基尔比设想了一种用单个半导体制造的完整电路，并进行了实物演示。诺伊斯则是提出了一种新的互联方法，即平面工艺，用这种方法可以在芯片上制造完整的电路并进行互连。将基尔比和诺伊斯的想法结合，就诞生了一种新的装置——集成电路（或微芯片）。
1968年，罗伯特·诺伊斯和戈登·摩尔一同离职创办了新公司——英特尔，迅速主导了微芯片市场，并推出了一种新型芯片——微处理器，为个人计算机带来了曙光，和移动通讯手机普及开辟了道路。（/07/06老邓）
胡润大消费民营百强企业印象图
下图中，字体越大，表示品牌估值越高。
从字体看，华为、比亚迪、小米、美的和海天是估值最高的五个民营品牌。
有网友说，词云图颜色太多容易看花眼。在此改进代码中的这个缺陷，使用纯色来替代原来的彩色。
渐变色的背景，是一种防伪标记，同时也让颜色不那么单调。
【Excel单元格按照颜色排序的技巧】
Excel除了能够按照文字、数字、编码排序，也能够按照字体颜色、单元格背景色进行排序。
在下例中，我们按照单元格颜色从深至浅进行排序。在Excel 文档的【开始】菜单，选择【排序和筛选】，弹出的快捷菜单选择【自定义排序】选项。
打开【排序】对话框，先设置【主要关键字】，在下拉列表中选择本例中的“姓名”，接着【排序依据】里面选择【单元格颜色】，次序选择最深色，保持后面的“在顶端”不变。
在【排序】对话框，重复上述步骤，按照单元格的从深至浅规则，设置排序规则。这样就可以了。当然可以举一反三，设置字体颜色。
小伙伴们，职场必备神技一起学，我是“Excel精进之路”！在使用Excel中还碰到过哪些问题，评论区留言一起讨论学习！
#我在岛屿读书# 再读《桃花源记》
头条和江苏卫视共同出台了最新的读书节目“我在岛屿读书”，真是一档清流，作者们在岛屿读书、生活、漫谈，这些情景仿佛在重温一些阅读的美好时光，一时间让人又有了看书的念头。
近期感觉到国家正在逐步加强传统文化的教育，那些流传久远的古诗词又再次回归到孩子们的视野中。不过，对于孩子们来说，古文的学习总不像那些新鲜的科技元素来得容易，要理解，要记忆，要体会，还得下一番功夫。
居家多日，可以抽空读书也是一件难得的趣事，尤其是再读经典书籍，更觉知识的厚重。
最近一直都在看蒋勋老师的书，老师磁性的声音太有魅力，文字也特别生动，非常美。
作为一位从历史学者转型成为美学大师的作者，艺术感知力必然是不同于普通人。
在蒋勋老师说文学之美的套装书里，有一本《美，看不见的竞争力》，是在公开场合发表的几篇演讲稿整理，其中解读了好几个他个人觉得非常美的诗篇。
在老师的语言牵引下，我不自觉地回头翻看了多年前，初中学过的一篇古文，可以说这篇古文应该是脍炙人口的，那就是《桃花源记》。
桃花源的故事，相信很多人都知道，也有围绕这个故事加以想象的很多影视作品，包括舞台剧和歌舞剧之类的艺术作品。
即使这么多人演绎过，学生时代还考过背过，但我还是从未深入思考过，为什么这首古文如此值得千年传诵？
这里并不是要说它的文学地位，相信已经有无数学者都做过研究，而是作为一个平常人的角度，我们如何去理解这个脑洞大开的故事，如何触及作者那个时代的背景？
谈谈几点感受：
首先，《桃花源记》可能大多数人还不知道它其实是一首诗的序言，也就是《桃花源诗》的开头，但事实是喧宾夺主，序言比诗还长，比诗更出名，教科书里几乎都在引用这篇序。
之所以这么出名，当然还是这个故事讲得太好，太绝了，不仅是在当时的那个年代还是在今天，这个故事无疑是带给我们很大的感动。
这个故事用散文的形式，简单、浅显、自在的语言和形式，不押韵，也没有格律，看起来平平无奇的一篇文章，却可以将读者代入到一个思想领域，而且不露痕迹，从头到尾没有任何说教之词，就是一个短篇故事。
其次，诗人虚构了一个武陵捕鱼人，描写他是怎样发现桃花源的，其中类似“忘路之远近”和“忽逢桃花林”，这样的语言，好像小学生都可以看懂，但是每个人看完或许都可以生出不同的感受来。
从诗人的角度看，理性的世界消失了，忽然走到了一个虚幻世界了，而生命里最美好的事物往往就发生在“忘路之远近”的不经意间，转化成今天的情境，就是你忘掉目的性之后，才会碰到美景和奇景。
“忘”和“忽”就是一种很奇妙的生活状态，我们每天要记住的东西是不是太多了，电话号码、开机密码、证件号码，各种补习记住的代码一大堆，那些东西慢慢就把自己给框住了，以至于都像一个另外的自己。
而当我们忘记了这些的存在，心灵世界里，那些美的东西就会出来。“芳草鲜花，落英缤纷”，这是一个没有人来过得世界，我相信我们很多人会在梦中遇到过吧。
陶渊明最厉害的地方就是让我们相信文字的力量和它超强的治愈力，甚至觉得后来的李杜，苏轼他们一个比一个会写，哪怕生活过得多么不尽如人意，却还是依然活得洒脱自如，怕是不是受了这位鼻祖的影响。
最后，这篇散文的复杂性，就像捕鱼人最终找不到来时路一样，浅读一下，不过是个故事，深读下来，居然深藏着一套生活哲学。
讲到了当年的时代背景，也讲到了人性，讲到美与丑，当人没有心机时可以看到最美的景色，当开始有心机时，还想拿到赏金，所有的东西都不见了。
悲哀的是，最后一个相信渔夫的隐士都不在了，就再也没人相信还有桃花源的存在。
不过后来有个台湾作家把这个结尾编成了另外一个结局，渔人没有告诉太守，也没去找桃花源，而是带回来一根桃花枝，插在自己家里，后来成了一片桃花林。
文化真是一个非常有趣的传承，历经千年之后还可以有更多样化的发展，所以说，好的创作，好的作品，它的创造力是不断的。
“聊乘化以归尽，乐夫天命夫奚疑！”这是陶渊明的《归去来兮辞》说到的，一个人追求他生命中最快乐、最自然的属性，这还要怀疑吗？
《桃花源记》和《归去来兮辞》的重要性在于，今天我们还可能从这里得到一个生命完全解脱的期待和向往，这也是魏晋文学给我们的最大贡献。
在那个战乱纷纷的时代里，居然可以涌现如此多的文化名人和充满美好幻想的奇妙故事，如此不可思议，如此让人流连忘返。
这两篇都是鼓励心灵出走的作品，可是这个“出走”，不要误会说是永远出走，而是出走以后，更好地回来的基础，不会把自己真正变成一个被奴役的状态。
我们每一个人都不可能离开群体。家、国、职业，其实我们都不可能离开，可是如果有一个内在部分是桃花源，有一天“忘路之远近”，其实就够了。#今天读书了吗##桃花源记#
#做早饭时想# 今天是世界读书日，在人类信息发展史中，用纸这种介质做信息载体，用文字进行信息编码，进行信息传输，这种模式有2000多年的时间，影响了整个文明的历程。
今天信息传输的模式已不完全依靠读书了，图书生产成本高，信息量小，信息传输的模式也单一，它面对了音频、视频等多种媒体，而介质也从纸转为硅片来进行信息的存储。
但我相信未来很长时间，图书依然有生命力，读书是把文字这种抽像的编码进行解码，再用理解能力进行逻辑、理念、观点、感情、场景的重构，这对人的智力是重要的训练。
最后想说，图书不是每一本书都不会辜负你，其实大部分书都很狗屁，一生只要读几百本，甚至几十本好书足矣。
#读过的每一本书都不会辜负你#
模型的训练过程
人工智能研究所优质科技领域创作者
Transformer 模型第7个知识点，其模型的训练过程如下：1、第一步，第二步，无论是源输入句子，还是目标输入句子，我们都需要进行单词ID 的初始化，把每个单词都赋值一个不重复的数字2、然后我们就需要把句子经过word-embedding与positional encoding进行编码（第三，第四步）3、word-embedding与positional encoding相加后的句子序列传递给Transformer 模型的编码器部分进行注意力机制的计算（第五步）4、目标序列传递给Transformer 模型的解码器部分进行注意力机制的计算，只是KV矩阵来源于编码器，而Q矩阵来源于解码器（第六步）5、经过解码器的序列经过一个最后的线性层与softmax后，便生成了目标序列单词ID 的权重值（第七步）6、根据权重值，我们挑选出最大权重对应的中文文字即可（第八步）7、然后模型根据优化器进行loss的计算，并进行前向传播进行训练Transformer的训练过程与预测过程有一些差别，这个我们下次再聊吧#动图详解transformer模型#
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