最近DeepMind提出了一种新的强化学习技术，这种技术以一种全新方式来模拟人类行为。它可能会比之前发布的人工智能决策系统更强大，这对希望通过自动化提高生产率的企业来说可能是个福音。
TOKEN估值真的不是越高越好，反而是越低越好，低到什么程度呢？只要用80%的筹码换来足够开发出第一个版本并实现开源的钱足矣。假设一定要1600万美金才能完成开发，如果公募估值2000万美金，意味着要预先出售80%的TOKEN，但1600万美金真的已经是天量的启动资金了。 很多区块链创业者落到了一个古典融资怪圈里，以为融来的BTC/ETH才是钱，出售同样多的TOKEN，融得BTC/ETH越多越好。其实不是的，通过TOKEN预售募集的BTC/ETH只有一个目的：成本经费，是要花掉的，花掉才能把第一个开源项目版本做出来，然后交给社区。团队实现财富自由靠的是剩下来的、比例并不是很高的团队TOKEN（当然，还有很多团队成员自己也以投资人的身份参与自己的项目，预购自己的TOKEN）。 募集来的BTC/ETH要以成本的方式花掉，加上团队身体力行去推广和步道、经营好社群的规模和质量，确保社区开源项目能够取得成功，然后广大的社群都会使用这个TOKEN。社区成功了，TOKEN才能有真正的使用价值，团队手里留下来解锁的TOKEN才值钱，团队才能实现财富自由，也有真正的成就感。炒币割韭菜不符合硅谷技术宅男的创业初心。 所以要让广大的、真实的社区用户持有TOKEN、使用TOKEN，同时也让早期参与购买TOKEN的社区用户们享受到TOKEN增值带来的好处，尽最大可能减少“投机炒币者”的参与数量和比例。 公募的TOKEN总估值如果能低于2000万美金（比如当初的小蚁NEO）就最理想了，我记得让投资人赚了1万倍的物联网底层链 IOTA 是按照250万美金的总估值做的公募，创始人没有给自己预留TOKEN，而是跟其他投资人一起以这个估值参与购买了一部分IOTA。足够低的公募价格，能够调动社区最大的积极性，不论是传播还是参与，社群都会毫不犹豫。每个社区成员心里都有一杆称，不同的价格，参与的心态不同。每个人从内心里都怕被割韭菜，高价格会自动启动投资者的“预防割韭菜”机制，所以难免让真正的社区用户产生“炒短线”的心态，这真的是日后社区管理的噩梦。 如果项目十分优秀，团队顶级，背景很好，方向也有巨大的想象力，执行和落地能力也能配套，那我建议公募TOKEN的公募估值可以高一点，但是上限不要超过5千万美金，这是世界顶级团队的上限，适合硅谷优质的Google/Facebook boys们，但尽量不要超过这个估值了，尤其是这个熊市下。 如果项目方能制定一个合理的公募估值，加上项目本身的方向和团队背景都很优质，那么项目就势必会成为社区热议的对象并且也会积极参与，就像Quarkchain可以引来全球上万人在线考试为了获得2ETH的额度一样。这样的场景，项目方可以严格的挑选和考核公募参与人（社区用户）的资格，不合格的参与人都拒在门外，为将来的市值稳定提供优质的持币用户（价值共识）。精挑细选的社区用户一定会给项目带来超值的贡献，从传播步道、商业合作对接到自发的市值维护，他们会把社区当自己的来经营，至少长线持有的概率会提高很多（每个人就2ETH额度，亏了也不心疼，卖早了也没意思）。 关于这一条，我最后的建议就一句话：给社区一个良心价！
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
我可以明确告诉你：不是玩家1和2平分4300，也不是玩家1和玩家2按1:2比例分这4300。
有n 个筹码。第 i 个筹码的位置是position[i]。假设有3个筹码，1个放在1的位置，其余都放在2的位置，那么数组中的表示就是：position=[1,2,2]。
在股市中，筹码就是交易最真实的刻画，我们摸索了一年，最后还是决定罢黜百家，独尊筹码。就是说炒股首先是趋势，其次才是战术。时代创造英雄，但很少有英雄创造时代。股市应该服从趋势第一的原则。在正向趋势内的波涛才是水手展现才华的地方。所以这块作者借此机会再用python画一个筹码图。稍微写个笔记，当做打发周末的美好时光了。
1. 题目 数轴上放置了一些筹码，每个筹码的位置存在数组 chips 当中。 你可以对 任何筹码 执行下面两种操作之一（不限操作次数，0 次也可以）： 将第 i 个筹码向左或者右移动 2 个单位，代价为 0。 将第 i 个筹码向左或者右移动 1 个单位，代价为 1。 最开始的时候，同一位置上也可能放着两个或者更多的筹码。 返回将所有筹码移动到同一位置（任意位置）上所需要的最小代价。 示例 1： 输入：chips = [1,2,3] 输出：1 解释：第二个筹码移动到位置三的代价是 1， 第一个筹码移动到位置三
强制性的留守限制和禁止室内小团体聚会的规定在一些地方有所缓解，但社交距离的拉开仍然是现实，这让朋友之间打牌变得有些风险。
常言道“小赌怡情”。这是一个很简单的小游戏：首先由计算机给出第一个整数；然后玩家下注赌第二个整数将会比第一个数大还是小；玩家下注 t 个筹码后，计算机给出第二个数。若玩家猜对了，则系统奖励玩家 t 个筹码；否则扣除玩家 t 个筹码。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-cost-to-move-chips-to-the-same-position/
男人从一出生开始，就走上了一条创业的道路，这个创业本质上就是经营男人自己，也包括经营自己的家庭、工作和生活。当创业发展到一定阶段之时，大部分男人都需要引入外部投资者——即女性另一半来帮助自己一起经营创业大计。
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面试官「黑脸」，交流起来感觉他很不耐烦的样子，怎么破？ 回答这个问题之前，我们先来解释一下面试官为什么会黑脸。 首当其冲的原因：面试官很忙。他可能一天需要开两三个会议，修四五个 outstanding bug, 新的 feature code 总找不到时间写。在焦头烂额的时候，calendar 弹出小窗口，通知他在15分钟后要做面试（偶尔还要跑到别的办公楼）。说实话，想开心也挺难的。 其次，面的人多了，大部分面试官会觉得这个过程很 boring, 甚至觉得面试浪费了自己做事的时间。要是 candidate
常言道"小赌怡情"。这是一个很简单的小游戏：首先由计算机给出第一个整数；然后玩家下注赌第二个整数将会比第一个数大还是小；玩家下注 t 个筹码后，计算机给出第二个数。若玩家猜对了，则系统奖励玩家 t 个筹码；否则扣除玩家 t 个筹码。 注意：玩家下注的筹码数不能超过自己帐户上拥有的筹码数。当玩家输光了全部筹码后，游戏就结束。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/play-with-chips
在上次的文档中，我说自己要用python实践一下网络上流传的筹码分布算法，后边我做了，但是感觉计算量比较大，我假设一个周期是120天，也就是120天的话，基本所有持仓的人都会卖出自己手中的筹码。然后我选择要展示的是最近的120，因此在计算的时间窗口上，我采用240天，也就是前边的120天是仅仅是为保证最近的120的数据不会有大的出入。除此之外还实现了论文2中的算法，相对来说比较简单。对于基于行为金融学中的算法，我选择了放弃，因为每次都要从股票上市的哪天进行计算，计算量比较大。通过对后边两种算法的实现，发现网上流传的筹码分布算法和各种软件上筹码分布图非常类似，差别很小。这里贴出我的实践结果。
“赌博”从来都不是一个好东西，‘十赌9分骗还有1分在暗算’不是简单的说说而已！可能此文发出后，评论区有各种品台代理什么的，大家千万不要相信，赌博真的是一条不归路！！！
随机变量的函数 在前面的文章中，我先将概率值分配给各个事件，得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射，让事件“数值化”，事件的概率值转移到随机变量上，获得随机变量的概率分布。 我们使用随机变量的
从传统投资领域转战币圈的他，从事着一个对圈外人而言非常陌生的职业：加密货币币值管理。“其实就是职业庄家。”
调整何时都会出现，只要是金融市场，就不要期待会出现每日收盘价上涨的情况发生。关键的问题是，调整以什么级别出现。调整力度如何以及调整的时间怎样。BTC由熊市向牛市转换的时候，与任何金融市值的走势一样，都是在消耗抛售压力的时候扩大涨幅。而价格在低位反弹的过程中，抛售压力也是最大的位置。关于BTC的量价表现，除了场内BTC放量企稳，场外出现了类似的情况。场外交易量回升，显示美国市场的投资者对BTC的上涨非常重要。
在项目一开始，乙方严格按照甲方副总经理提的需求编写需求规格说明、制作系统原型，与客户开了 20 多次会议。
程序员的价值观是什么 当我第一次深入考虑我的职业生涯时，我一度认为我要做的就是集中精力做技术向导。我想知道成为公司的技术专家能让我走多远。我觉得团队领导和管理人员的角色并不适合我。我甚至都无法想像自己有一天不能编码是什么样子……更不要说几个星期不能接触代码了。在过去的年月中，我一直秉持着这个信念，坚决反对那些看似是职业生涯发展的自然结果。 但是，我周围的人告诉我，我是一个好领导，我擅长于架构解决方案，我带来了很多宝贵的经验。于是，我开始涉足管理方面，并开始领导项目和团队，尽管一开始我并不热衷于此。可是，我越
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
为此，东京大学的研究人员引入了Suspicion Agent这一创新智能体，通过利用GPT-4的能力来执行不完全信息博弈。
一句话总结：所谓趋势交易，要发现指示趋势的渔网节点，还要基于多个相关节点的判断是否收网。
打算制作一款30秒游戏的机器人和其他玩家下注情况识别软件，遗憾的是，经过仔细分析，得知这个游戏的网络协议并不提供具体玩家下注的信息，而只提供每个区域的下注总额信息。这样就没办法做识别了。
已经有证据表明，仅仅根据前一天的分布的类型，不可能始终如一的预测我们今天最有可能面对什么行情类型。
目录❣❣ 1221题目描述🌌: 解题思路🌌： 代码附上🌌： 1217 题目描述🌌： 解题思路:🌌 : 代码附上🌌: 1029题目描述🌌： 解题思路🌌： 代码附上🌌： 10.11 题目描述：🌌 解题思路🌌： 代码附上🌌： 1221题目描述🌌: 在一个 平衡字符串 中，'L' 和 'R' 字符的数量是相同的。 给你一个平衡字符串 s，请你将它分割成尽可能多的平衡字符串。 注意：分割得到的每个字符串都必须是平衡字符串，且分割得到的平衡字符串是原平衡字符串的连续子串。 返回可以通过分割得到的平衡
你说描述的基本上依据我和其他毕业生沟通发现基本就是这样情况的。你提到的这些有硕士点的学校经费还不如xxx，xxx地区高校经费短缺。个人建议和之前课程上提过的差不多，还是要努力构建自己的第二张名片。毕竟咱们学校文凭找不到啥好工作。技能的含金量和稀缺性决定了自己走向社会之后的谈判筹码。还有就是不要有任何精神心理内耗，积极乐观面对。
“我吃了三年的药，吃掉了房子，吃垮了家人。”患者这句无奈心酸的话，让许多人潸然泪下。而众所周知的进口专利药与印度仿制药悬殊的价格落差，也让人震惊。
大数据技术作为决策神器，日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用，美国，欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略，类似谷歌，微软，百度，亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发
Elastic 开发者上个月向 elasticsearch-py 提交了一个 PR（已被合并），旨在修改 Elasticsearch Python 客户端连接到 Elasticsearch 的验证逻辑。根据 PR 的描述，修改后的客户端将无法连接到由 AWS 维护的 Elasticsearch 分支 OpenSearch，以及一些版本较低的 Elasticsearch 开源发行版，或是托管到 AWS Elasticsearch Service 的 Elasticsearch。 AWS 对此表示：“Ela
有同学问：老师，我现在负责部门的数据分析，可实际就是个跑数的，每天跑来跑去也就是那些东西，感觉不到技能提升，求解放！
在实验中，Pluribus程序与11名人类专业选手轮流进行1机+5人的比赛，共打了10,000盘，结果Pluribus战胜了所有人类选手，赢了最多的筹码。同时，Pluribus自身复制了五份，与两名人类选手分别进行5机+1人的比赛，总共也打了10,000盘，Pluribus同样战胜了两名人类选手，赢得了更多筹码。
项目的成功完成绝不仅是项目经理或项目组的责任，它是所有项目利益相关者（stakeholder）共同努力的如果，调查结果表明，项目成功的第一保证是利益相关者在项目全生命周期中的有效协作。
Egregor勒索软件是一款相对较新的勒索软件（最早出现在2020年9月），就目前的发展情况来看，它似乎正在努力成为勒索软件界的Top 1。从使用的代码混淆技术、API调用和勒索信息来看，Egregor被认为是Ransom.Sekhmet的一个变种。
点击关注公众号，Java干货及时送达 大家好，我是栈长。 在职场中，我们应该追寻一种平等关系，也就是说公司看中求职者的能力，求职者希望公司给予自己满意的薪资和发展空间。 公司有权利选择我们，我们也有权利选择公司！ 因此，面试是选择和被选择的关系，拒绝和接受都是很正常的事情，而非一方的强人所难或是“王婆卖瓜”行为。 近日，一名程序员在求职过程中由于个人能力出众，公司很是满意，于是让 HR 面谈薪资。而该程序员对于该公司给出的薪资并不满意，从而礼貌拒绝了。 但是没想到该 HR 却气愤称：估计你一辈子就是个
最近出了篇文章，把我吓出了一身冷汗，标题是《下不了手开除70、80后，公司死了谁负责？》
预测建模的成功与否，可能取决于你使用的数据，以及你使用这些数据的方法。问题的数据和框架可能是你完成项目的最大筹码。
陷入经济困境的企业可以通过与供应商进行协商调整合同、尽量减少预付款项目，并推迟审计、增加谈判筹码等策略，在保留技术优势的同时，减少合同带来的负担。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
Gary Loveman，1989 年在美国顶尖学府麻省理工学院（MIT）获得经济学博士学位。和现在相比，Gary Loveman 读书时所能获得的数据十分有限，他认为当时摆弄的数学只是象牙塔里学究们出于个人兴趣的消遣，而对真实世界的决策没有帮助，这让他一度感到不满甚至沮丧。毕业后，他也和很多博士一样在大学谋得一个教职，在哈佛大学商学院任教授。1994年他在《哈佛商业评论》上发表的一篇有关客户服务的文章引起商业界的广泛关注。很多公司向他伸出了橄榄枝，他最终于1997 年接受了主营赌场业务的Harrah’s
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1月9日，全球最大的国际消费类电子产品展览会（简称CES）在美国拉斯维加斯开幕，腾讯叮当首度公开发布“腾讯叮当生态伙伴计划”，腾讯智能平台产品部总经理莫沙表示，作为一款腾讯AI助手，腾讯叮当将全面开放积累两年的AI能力，为各产业互联网发展赋能。
德州扑克被AI攻克？才刚开始 作者：余小鲁 作者系理论物理博士，人工智能专家。新浪扑克学院特邀讲师 Sunday， 31 December 2017 余小鲁博士(右)在新浪总部大厦接受专访 不只是一个纸牌游戏——德州扑克AI的意义 和谷歌研究围棋AI一样，卡内基梅隆大学研究德州扑克AI，也是“志不在此”。因为德州扑克中存在很多和社会生活类似的普遍难题，此研究才有根本重要的意义。德州扑克AI的意义 德州扑克AI的里程碑——Libratus（冷扑） Libratus是“balanced”的拉丁文，意为均
最近，Arxiv上的一篇题为《Solving Imperfect-Information Games via Discounted Regret Minimization》引发关注，原因主要在于本文的两位作者的鼎鼎大名，CMU计算机系博士生Noam Brown，以及该校计算机系教授Tuomas Sandholm。这两位就是去年的著名的德州扑克AI程序“冷扑大师”（Libratus）的缔造者，堪称德州扑克AI之父。
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