大多数人用大量的时间使用微信进行“社交”，其实是在模拟社交，这种微信社交的最大特点是，大家都很虚假，大家都不真实，大家只拿出自己讨人喜欢和好的一面，大家只享受效用，不承担责任。

这种关系除了排解寂寞和孤独之外，可能并没有任何意义。

因为这种关系，就是你就算今天 GG 了，别人可能最多就是感慨一句，那谁谁谁人挺好的，可惜了。

这像什么？就像一堆老头老太太，在公园经常一起跳舞，其中那个老李几周没来，谁也不知道，最后发现，原来老李 GG 了，这样最多大家感慨一句，老李 75 了，可以了。

这种飘渺虚伪浅薄的关系是值得投入一秒钟的吗？

不值得。

也不可惜。

应该把时间更多的给自己，更多的做真的爱自己的事情上，同样也应该把时间给自己热爱的事物和人上。

时间有限，时不我待。

用心体验的前提是要体验真实的东西。

真，哪怕是丑陋的，也比虚假的美，强上万倍。

两个坎儿吧。

男性应该尽早明白，你不需要被虚假的尊重或者被大众尊重。

女性应该尽早明白，你不需要被虚假的爱或者被大众爱。

大众的，都是假的。

人应该自尊自爱。

先明白，后做到，也可以反着来。

来真实世界吧，一起去冒险，不冒险的旅程，有什么意思呢。( 冒险意味着痛苦和责任

斯坦福大学新的一项机器人研究成果
展现 AI 机器人Mobile ALOHA已经可以做人类很多事情了
-做饭🍳🍳
- 洗衣服👔👖
- 自充电⚡️
- 使用真空吸尘器
- 水生植物🌳
- 装载和卸载洗碗机
- 使用咖啡机☕️
- 从冰箱里拿出饮料并打开啤酒🍺
- 打开门🚪
- 和宠物一起玩🐱
- 扔掉垃圾
- 打开/关闭灯💡
人类的硅基保姆很快就要进入家里
这个项目还是开源的，2024 年会涌现类似的机器人🤖🤖
迫不及待看到它们到来🤩🤩
#机器人 #人形机器人#家用人形机器人#CyberDaily

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在大学，学习数学养成了边看边写的习惯，没想到十多年后，还会不由自主地这么做，真是刻到骨子里头的学习方法。

手机圈这么卷吗？连着买了两个遥遥领先的张雪峰又跑去给一加站台。
媒体不待见的kol，品牌还是买账的。

牛逼！！这个人把所有已公开的
AIGC教程文档给收集起来了！
想要了解AI工作流的朋友可以冲！！

文档链接：https://qwu28uf3j5.feishu.cn/docx/Ofp1dBDp2oH1nGxTmk9cRZDvnQe

如果你不想持有一只股票十年，那就不要持有十分钟。

同理，如果一个功能你不想让其在产品上存在十年，那就压根别做。

吊诡的是，大多数研究价值投资的产品经理，在产品功能设计上却总是机会主义者。

今天新知：当数据太多时，删除也是有费用的。

没有成本常识，新功能与新技术就是业务死亡的加速器。

但大多数设计者，并不会看（或者也没权限看）财务数据。

常识非常识。

SuperCopy 超级复制 这款插件真心好用！

我们经常在CSDN、360Doc等论坛中必须登录才能复制相关文字或代码，非常不方便。而这款插件就完全解决了这种问题。

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张一鸣被投资人吐槽了呀？

做个客气的预测，五年后阿里这几年楼塌了的事情，都会一模一样的发生在某蹦跶公司里面。

结构化的油腻，已经发生了。

Python常用三方库，小编根据工作经验分了下类，仅供参考：

后端框架类、办公类、数据分析类、爬虫类、GIS类、人工智能类等。

一、后端框架类

1、Django

Django 是Python中最为流行的Web框架之一，它提供了完整的Web开发支持，包括ORM、模板引擎、路由、中间件等功能。

2、Flask

Flask 是Python中最为常用的Web框架之一，它提供了轻量级的Web开发支持，同时也支持RESTful API的开发。

3、FastAPI

FastAPI是一个用于构建API的现代、快速（高性能）的web框架，使用Python 3.8+并基于标准的Python类型提示。

二、办公类

1、openpyxl

openpyxl 是一个处理 Microsoft Excel 文档的 Python 第三方库，它支持读写的 Excel 的 xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm 等格式文件，并进一步处理 Excel 文件中的工作表、表单和数据单元。

2、xlrd

xlrd 模块可以用于读取Excel的数据，速度非常快，推荐使用！

3、xlwt

xlwt 可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改，速度也很快，但是只支持xls格式！

4、xlutils

xlutils 可用于拷贝原excel或者在原excel基础上进行修改，并保存。

三、数据分析类

1、numpy

numpy 是 Python 的一种开源数值计算扩展第三方库，用于处理数据类型相同的多维数组（ndarray），简称“数组”。这个库可用来存储和处理大型矩阵，比 Python 语言提供的列表结构要高效的多。

2、pandas

pandas是基于numpy扩展的第一个重要的第三方库，它是为解决数据分析任务创建的。提供了一批标准的数据模型和大量快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

3、scipy

scipy 是一款方便、易用、转为科学和工程设计的Python工具包，是在numpy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。

4、Matplotlib

Matplotlib 是Python中最常用的绘图库之一，它可以生成各种类型的统计图表，如折线图、散点图、柱状图等，支持各种格式的输出。

四、爬虫类

1、Requests

Requests 是Python中最为常用的HTTP库之一，它提供了简洁的API，使得开发者可以轻松地进行HTTP请求的发送和处理。

2、Httpx

Httpx 是 Python 3 的全功能 HTTP 客户端，它提供同步和异步 API，并支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2。

3、Scrapy

Scrapy 是Python中最为常用的爬虫框架之一，它提供了完整的爬虫开发支持，包括HTTP请求、数据解析、数据存储等功能。

4、Beautiful Soup

Beautiful Soup 是Python中最为常用的HTML解析库之一，它可以将HTML文档解析为Python对象，使得开发者可以更加方便地进行数据解析和数据提取。

5、Playwright

Playwright 是微软在 2020 年初开源的新一代自动化测试工具，它的功能类似于 Selenium、Pyppeteer 等，都可以驱动浏览器进行各种自动化操作。它的功能也非常强大，对市面上的主流浏览器都提供了支持，API 功能简洁又强大。虽然诞生比较晚，但是现在发展得非常火热。

6、DrissionPage

DrissionPage 是基于python的网页自动化工具。既能控制浏览器，也能收发数据包。可兼顾浏览器自动化的便利性和requests的高效率。功能强大，内置无数人性化设计和便捷功能。语法简洁而优雅，代码量少。

五、GIS类

1、GDAL

GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。

2、shapefile

shapefile 是GIS中非常重要的一种数据类型，在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class)，主要包括点(point)、线(polyline)和多边形(polygon)。

3、shapely

shapely 是专门做图形计算的包，基本上图形线段，点的判断包里都有，实现的几何对象的基本类型是点、曲线和曲面。

六、人工智能类

1、TensorFlow

TensorFlow 提供了深度学习相关的算法和工具，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，是人工智能领域中广泛使用的库。

2、PyTorch

PyTorch 是Facebook开发的机器学习框架，它也支持各种深度学习算法的实现和封装，同时也提供了一些高层次的API，使得开发者可以更加轻松地使用PyTorch进行深度学习。