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              身邊那些月入十萬以上的都在靠什么賺錢？

   第鼓壹類賺錢方式需要是較高的社會地位，或者是較為廣闊的人脈，第二類賺錢方式需要的是大量的原始資本和資產，無論是哪一種都是大多數人難以獲得的，厚街數控車床，對于廣大的屌絲而言，逆襲的有可能的方式就是依靠眼球賺錢。今年被稱為網紅經濟元年，在各個視頻播客上面，錐子臉、超高事業線、大長腿等等清涼美女紛紛出現，有可能只需要唱一首歌，可能就要成百上千的收入，依靠互聯網支付技術的快速發展，無論在全國的任何一個角落都可以把錢支付給你所需要支付的地方。

     按照凡勃侖的《有閑階級論》所說的，對于一個人而言真正的成功在于有錢有閑，對于大多數人而言，每天除了上班的8小時，睡覺的8小時，以及吃飯、干雜事的時間以外，大概還有4個小時的時間可供自己支配，如何占據這4個小時的時間，就是大多數網紅們絞盡腦汁在想的事情了。

        只要能讓用戶在自己這個平臺上停留的時間越長，那么收益也就越高，網紅經濟簡單的邏輯就是每個人給我一塊錢，那么我就有13億的收入了。網紅經濟其實不一定是美女，只要是有別人需要的東西都可能成為網紅，比如說Papi醬的脫口秀，比如說羅振宇的羅輯思維等等。

只要有吸引眼球的能力，再加上支付的技術基礎，那么網紅的收入也就滾滾而來了。

          第四類人，靠搬磚賺錢。

這類人可以說是我們大部分人的生活狀態，一沒有高端的人脈資源和社交優勢，二沒有巨額的資本積累，三沒有姣好的面容或者能吸引眼球的才華，在這樣的狀態下我們只能回歸到原始，辛苦的賺錢方式，靠出賣自己的勞動力，出賣自己的時間去賺錢。

在社會上辛辛苦苦的打拼賺錢菲薄的收入來養活自己和家人，一個普通的人，一個勤奮的學生，通過讀書十年寒窗，刻苦讀書，披星戴月，加班熬夜也不過是一個月幾千的低收入，而網紅往往一首歌就相當于別人一個人的收入水平，讓人不得不有些心寒。

靠勞動力賺錢是一種與十幾億人競爭的紅海，由于有廣大的勞動后備軍存在，幾乎沒有任何討價還價的能力，只能在食物鏈的下游苦苦掙扎。

        為什么我們的身體會被掏空，就是因為我們沒辦法像前三類人一樣賺錢，數控車床加工技術，只能夠通過增加勞動時間來賺取多一點點收入，無論是起早貪黑的早餐店店主還是天天熬夜的金融白領在這樣方面其實并沒有任何差別。

          任何人的精力是有限的，不可能無限制加班，所以靠出賣勞動力賺錢其實是一種暗中消耗的行為，所以對于廣大的第四類人群而言，不是你不夠努力，而是你努力的賺錢方式并不對。

           對于大部分人而言，要跳出賣勞動力賺錢的困局，必須要想辦法提升自己的勞動生產率，要么讓自己的人脈更有實力，要么讓自己變成知識網紅打造自己的IP，要么就去祈禱中彩票獲得高額資本吧。

    成功取決于八小時之外你所做的事情，每天下班，你選擇看電視，還是愿意去翻一本書？

周末你會越朋友到處玩，還是復習知識，考個證書？

     很多人上班以后，就再也不看書了，同時也失去了學習的能力。覺得上班就是為了賺錢，每天掙多少錢，干多少事兒，根本不需要在業余時間努力?？墒钱斈阆掳嗪?，和朋友擼串喝酒，對著電腦屏幕哈哈大笑的時候，無聊地舉著手機刷了N遍朋友圈時，別人可能正在進行Word、PPT、PS技巧學習，別人可能在研讀一本工作上的專業書籍，正在參加一個行業沙龍向同行請教學習......

       一個人的努力程度，并不看他加班到幾點，而是他在不工作時，愿意花多少時間去做與工作相關的事，愿意付出多少努力去提升自己。

                  凱恩利分享：機器人也會產生性別歧視 原因是人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘自：中國機床網） 凱恩利12 年專注臺灣機床研發經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鉆攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理念：品質重於推銷，服務重於承諾！我們注重細節的完善，不斷的在創新改變！感謝一路有您的支持我們會走的更遠！

   據《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞所帶來的偏見。

   雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現在對語言進行分析的機器學習算法。這種偏見被證明已產生影響，如對求職者進行分類的基本計算機程序，斜床身數控車床，可能會基于關鍵詞而對某些求職者產生歧視。但美國有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。

   微軟研究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡萊（AdamKalai）正與波士頓大學的研究人員合作，試圖從計算機中刪除這種偏見。

   該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，教育機器如何通過尋找單詞之間的關系來處理語言。使用該方法，機器可以通過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，當計算機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，對于“她-他”配對，計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室內設計師-建筑師”。

     向計算機輸入來自谷歌新聞的文章，正如所預料的，對于“她-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“未婚夫-室友”。但一些基于性別偏見而產生的配對可能有問題。例如，“可愛”被認為是一個女性專用詞，而“輝煌”等于男性，同樣還有“家庭主婦”與“計算機程序員”配對。

   在職業上，這種性別歧視極端的例子是，哲學家、戰斗機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業包括家庭主婦、社交名媛、接待員和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是在新聞文章中……但你發現，這些單詞配對存在相當嚴重的性別歧視性質?！?/p>

   在網上近公布的一篇研究報告中，該研究小組發現，他們可以訓練機器忽略單詞的某些關聯，同時保持了所需的關鍵信息。他們解釋稱：“我們的目標是減少單詞配對的性別偏見，同時保留其有用的屬性?！?/p>

   通過調整他們的算法，該小組能夠去除單詞之間的某些關聯，如“前臺”和“女性”，同時保持合適的單詞配對，如“女王”和“女性”。

   雖然其算法仍基于性別產生配對，但忽略了某些潛在的關聯——即某些詞被視為更男性化或女性化。他們認為這種方法或許能通過“詞向量”技術改進機器學習，在保持有用關聯的同時擺脫單詞固有的偏見。

   根據NPR的報道，問題是并不一定要用“詞向量”算法來處理語言，高品質數控車床，這種算法可以區分性別和種族，但只有當研究人員希望專注于某一特定性別或群體時，才可能需要這種算法。

   當這種技術被打算作為一種不偏不倚的方法對數據進行分類，而不考慮性別或種族偏見時，這種技術可能會有問題。對此，研究人員解釋稱：“理解基于種族、民族和文化的固有成見而產生的直接和間接偏見，是一項微妙的工作。今后這項工作的一個重要方向將是量化和消除這些偏見?！?/p>
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