周报 01 - 学而不思则罔

前言

距离我第一次打算用博客来写周报这件事过去有一年了，终于今天打算开始写写，希望最后能发出来。

是怎么可以拖到现在的？一方面是拖延症患者晚期重症看护，另一方面是考虑到周报毕竟想输出点价值，而不是仅仅是生活记录的流水账。其实在这一刻我也不清楚这个系列具体要有怎样的一个形式，虽然也在订阅一些大佬的 Newsletter，比如 Ali Abdaal，但相比别人的人生经历、阅读量和对周遭的思考，目前的我是没什么内容的，这也在无形中增加了写作的压力。

内容这一块，刚开始会偏向个人对生活的一些反思，这毕竟是动动脑子的事，想做还是挺容易的，而且现实世界中一直有正在发生的事，小到上班路上乘客和司机的争吵，大到社交媒体上大佬们的隔空喊话。不管是亲历还是旁观，如果能思考多一点，还是能挖掘到不少的内容。不过这个「发现-思考-记录」的过程，我也在摸索中，记录的少也没啥深度，可能是近期的一大特点，哈哈。

除了对生活的思考，还会记录一些听到（播客）或看到（文章）的内容，主题可能偏向科技、商业多一点。我会把自己当成一个沙滩上捡贝壳的人，人生海海，潮起潮落，总有一些细微的东西被遗忘，我希望这些东西能被发现、并潜移默化地浸染我平凡的生活，当然，如果也恰好对你也有启示，那就再好不过了。

面对选择

在听播客了解到一个成年人每天至少要做 35000¹ 个选择题时，我有点吃惊，但仔细想想也不意外，因为大部分的选择题都被我们的脑袋一笔带过了，或者说有时候选择过快还没等我们反应过来那是一次选择。而这种一笔带过或更确切说「理所应当」是我想浅谈的。试想生活中是否有很多瞬间在想我刚刚为什么要那样做，为什么要说那样的话。也许大部分人都在不知道如何选择的时候做了选择，匆匆忙忙却又停滞不前。很多时候我们的不开心，大抵也是我们做了莫名其妙的选择。

如何改变

目前我还说不上一种解决方案，不过能意识到那些选择的瞬间，慢一点，然后让理性介入，而不是想当然，我想应该会大有改观。「理所应当」在某种程度上讲也是一种偷懒，偷懒思考、偷懒决策。所以，当遇到下一次的不开心时，想想刚刚经历了什么，是否可以放慢一点做选择，下下一次是否可以优化或避免。

另外除了自己，也观察身边的人，他们在做怎样的选择，比如：

• 面对早高峰上班途中占座的老人
• 没提前买票而一直嚷嚷的中年妇女
• 大米先生没好气的收银员

向量数据库

这周在刷小破站的时候，了解到向量数据库的概念。这里仅做一个简单的抛砖引玉，具体内容还需后续深入。

向量数据库是因近期 AI 大模型而火的。传统的数据库比如一张 Excel 表存储的结构化的数据，但现代信息技术的爆炸式增长产生了很多非结构的数据，比如图片、音频和视频。如何检索这些数据，给大模型提出了挑战。

一个视频它包含很多特征和属性，比如视频时长、介绍的主题、受众群、点赞数等等。如果把这些属性剥离出来，并在属性上赋予数值（评价），这样多个属性就组成了一个向量空间，那么该视频在这个空间内就有一个坐标，这个过程也叫数据的向量化。

相似的数据体如果向量化后，在向量空间内会离得比较近，这也就非常适合做推荐算法。

为什么数据要向量化

因为对向量的运算是计算机最擅长的。

向量化和标签系统

前一段时间在研究自己的标签系统，比如怎么给笔记打标签，给邮件打标签，给收藏的网页打标签等等，关于标签后面有机会可以单独讲讲。这里主要想说，打标签的过程在某种程度上有点类似向量化，而标签系统也可以说一种弱化的向量数据库。目的都是通过属性的提取和抽象来实现内容更好地检索和关联。

边缘计算

近期在玩 TI AM62A 的板子，顺便也了解了 Edge Computing 概念。边缘计算之前在科技类频道或多或少听说过，区别与云计算，边缘计算侧重在物联网设备或嵌入式领域，包括 Edge AI。

图片来源：Edge Intelligence

这项技术的发展主要还是考虑到，那些边缘设备（特别是各类传感器）采集到的数据很冗余，如果直接上传数据中心来云计算，那会消耗很大的带宽，同时边缘设备一般都是电池驱动，功耗优先。所以最好能在边缘就做了数据的清洗和处理，仅在需要的时候才上云，这样也能避免数据隐私的问题。

作为人工智能的最后一公里技术，感兴趣的可以参考这篇论文，做进一步学习。

业绩披露

前两周深证主板、创业板迎来密集的中报预告披露²，底部区间的票可以看看预增，如果你是短期炒作选手，不过仅在 7.15 号之前，现在已经过了。

逃不掉的流水账

这个部分会记录本周的一些工作和学习的进展，同时也罗列看过或听过的书籍和影音、购买的好玩的东西等，内容会比较流水账。

技术学习

• 结合 SK-AM62A 准备 TI Edge AI 的组内分享会
• 学习了 Linux u-Boot 的大概开发流程
• 使用 Gitea + PostgreSQL 重新搭了 Git 服务器
• 使用 Hugo + IIS 搭了知识型内网
• Miniconda 跑了一些 DL 的模型
• 看书重新学习一下 Git 和 WSL 技术

书和影音³

• 播客：来都来了 - No.152 - 嘉宾叶斌：既要又要的人生，真的是你想要的吗？
• 播客：商业就是这样 - Vol.118 英伟达如何变得“不可替代”？
• 播客：What’s Next｜科技早知道 - S7E19｜一亿人支持 Meta 新产品「像素级拷贝」Twitter
• 电影：她说 She Said
• 视频：向量数据库爆火背后的逻辑
• 视频：向量数据库技术鉴赏

投资和健身

• 完成 4 次划船机训练，总时长 82 分钟
• 上周股票收益率 +1.36%，不及大盘 +1.92%