liyucheng/zhihu_rlhf_3k huggingface dataset:
问题：你有哪些「独特」的高效阅读技巧？

回答一：我是觉得阅读当以取乐为主的。 但既然提问是阅读如何高效，那就说点效率方面的吧。 ——先读序言或后记。 大多好书，作者或译者都有心得，发之于序或后记，便是最好的导读。提纲挈领，洞悉就里。 远胜过其他管中窥豹的噱头评论或广告词。 ——论述性的文本，看每个章节的开头与结尾，中间各段落看头两句话。是所谓观其大略。 因为写得靠谱的书，章节开头说论点，结尾做总结；中间段落主要是论证与列举。有兴趣且从事此专业的自然可以细看，但如果只是想汲取大致观点，这是最有效率的法子。 ——书的开头，宁可读慢些，之后才快得起来。 小说的人物关系、学术书的组织逻辑与专业术语、随记的浓缩精华，大多在书的开头部分。开头读顺了，读通了，之后读起来自然舒畅。 开头如果图快草草吞咽，之后就会开始吃夹生饭，乐趣与欲望全无。 ——读一本书的过程中，试着把这本书自己理解的内容，最好是口头，转述给亲友听。 写过论文，而且答辩过的诸位都明白的：你被迫收集大量信息、反复研读、最后理出框架、自己写完后，这些东西也就记住了。 为什么口述尤其有用？ 因为写作毕竟是书面语，可能你一路书面语概括下来，都不过脑；许多人写完论文之后一两年回头看，都觉得认不出自己写的东西了。 口述则得将那些话语，转化为日常语言。转化的过程中，你也就理解并记住了。 这也有利于你拆解消化已读下来的文本，并进一步吃透接下来的文本。 实际上，将上面两步结合，即，吃透一本书的开头基础部分，并习惯消化并转述这本书，你的思维逻辑，就会不自觉地跟上了作者，懂得以他的逻辑和角度来思考。 之后继续读下去，甚至会有“我大概感觉到作者会怎么写了→看果然如此→这逻辑很顺嘛！→我完全理解这个作者和这本书了！” 举一反三。 于是能越读越快，顺流而下一泻千里。

回答二：在我看来，一定是有具体的输出任务时，阅读最高效。 尤其是这个任务有明确的截止日期，给的时间还不多时。 曾用时一年半完成18万字的地方民俗传播研究专著。在筹备资料及阅读爬梳的那个阶段，我大抵查阅了四五十本民俗资料和上百篇知网文章。 那么具体方法有哪些？ 这一点非常重要，因为只有如此，才能相应知道自己需要哪些相关资料，而且也只有如此，才能迅速根据书籍资料的主题和目录将阅读书籍进行结构化分类，确定每本书阅读顺序以及阅读的重点内容。 课题有时限，必须懂得取舍。 有的书籍以观点取胜，论据多是常见的素材，这种书主要搞清楚它的总观点以及分观点能否给自己写作带来启发或是佐证。如能，那就要进一步重点研读观点的合理性、疏漏及延展性。 有的书籍则以研究素材取胜，作者做了大量一手的现场调研，或是作者挖掘到了不为人知的冷僻资料，如果这些资料和自己研究主题有关，那需要先考证其研究方法是否合理，材料的真伪、时效性及价值，如果经不起推敲，快速pass掉，如果经得起推敲，那就列入精读范畴。 到了这一步，那就得坐得住冷板凳，把筛选出来的书籍进行细致研读。 研读的时候要带着自己的课题做好笔记。 笔记需要注意三点： （1）要清楚注明书籍的基本信息以及具体某些片段所在页码等基本信息。 （2）根据重要性，分别用不同色彩的笔做好醒目的标记。 （3）对索引资料要在笔记中明确注明可以对应适用于自己写作中的哪一部分。 以上，就是我要分享的经验。 哈哈，写完之后，反思一下，这两三年难怪读书效率不高，原来不做课题没压力，人懒了！ 不行，给自己规划规划！愿我们经常多交流多相互鼓励！兔年，跑起来！
问题：过敏药一定让人犯困吗？

回答一：正在复习药物化学准备期末考试，，，正好能用一些皮毛知识回答一下这个题目，若有专业错误还请修正： ===========这是一条可爱的分界线================ 首先，从药物方面来说，抗过敏药也是分成两种的：嗜睡的药和不嗜睡的【废话】 嗜睡的药物包括：马来酸氯苯那敏（扑尔敏）、盐酸苯海拉明、盐酸赛庚啶、富马酸酮替芬等。 这些药物从作用机理上就比较容易进入血脑屏障，在结构上与局部麻醉药，安定药相近。一方面是经典的H1组胺受体拮抗剂，另一方面对中枢神经有一定的抑制作用或者抗5-羟色胺或者抗胆碱作用。所以临床上常用来在治疗抗过敏的同时，止咳平喘防晕车助睡眠等等…… 【简单来说就是，，，吃这个药，科学地说，副作用就是会让你睡觉】 不嗜睡的药物包括：盐酸非索非那定、阿伐斯汀、替美斯汀、左西替利嗪、氯雷他定等。 这些药物从分子结构上进行了修饰，针对于通过血脑屏障和抗5-羟色胺、抗胆碱能等副作用而做出改进具有更好的H1受体拮抗选择性。像氯雷他定和左西替利嗪就属于完全没有中枢神经抑制作用，可以在白天使用的抗过敏药物。 【再简单一点就是，，，吃这个药，科学地说，不会想睡觉】 ===========这又是一条可爱的分界线============== 那为什么您吃扑尔敏和您先生吃扑尔敏就是完全的两种症状了呢？ 这里我们要引入一个叫做个体差异的概念，还是简单一点说，可能你的细胞对于这种药物分子有比较好的亲和力，而您的先生却不一定。 其次，您不是过敏性体质而您的先生是，说明他也曾经长期使用过一些抗过敏药物，可能身体产生了一些药物耐受，对于他的细胞的组胺受体来说，常规用量无法达到药效而增加药量却又会增加副作用效果。 啊对了！您先生有过敏性哮喘，所以可能医生在开药的时候也许也会开一些特定的含有镇静作用的药物来辅助治疗哮喘，而这些药物的共同特点就是嗜睡，毕竟是中枢神经抑制药嘛，，，情绪暴躁嘛…起床气？？？【噗嗤—】 【啊！感觉很像上课做的小组Case Study讨论啊！李老师大法好！】 ===========分界线什么的，一点都不可爱=========== 我的皮毛知识只能允许我这样做出一些解释啦~~ 也许这甚至与药物的制剂方面会有一定的影响呢？比如加入一些有镇静作用的辅料什么的……不同公司生产的药物，药效也不一定一样。 其实呢在用药方面，不同的个体的用药方案并不是完全一样的。这也是为什么我们现在强调精准医疗的原因所在。不过用药也不是随随便便的事情，药物的复合作用也会要命的！比如某些感冒药和某些退烧药合用会急性中毒，，，所以用药还是要遵医嘱啦~！ 希望能帮到你~

回答二：只要一粒药，床上软三天
问题：篮球场馆是如何实现「一座场馆多种赛事」的？

回答一：谢邀 @腾讯体育 ，我是五棵松体育馆（现已冠名为乐视体育生态中心）的运营总监，董志德，负责场馆的运营工作，恰巧乐视体育生态中心目前为冰球和篮球双主场（冰球主队为KHL中北京昆仑鸿星俱乐部，篮球为CBA中北京首钢俱乐部），那么我就以五棵松体育馆为例，介绍一下冰篮转场的情况。 篮球赛事与冰球赛事使用的竞赛场地尺寸有所不同，众所周知，篮球比赛的竞赛场地为 15米x28米，职业比赛还要求四周要有至少2米的缓冲区，五棵松体育馆使用的篮球竞赛拼装地板为美国进口，普遍用于NBA赛事，该地板的尺寸大概为20米x38米，竞赛场地内除了木地板外，还包括篮球架、计时器、技术官员席位、场地观众坐席、内场摄像机位等相关功能区域；而在五棵松体育馆使用的冰球竞赛场地为60米x30米（奥运冰球赛标准尺寸），该竞赛场地内除了冰场外，还包括界墙、挡网、球员席、裁判席、受罚席等相关功能区域。冰球、篮球之间的转场，简言之，就是将冰球比赛的相关功能区域转换为篮球比赛的一个过程。篮球场转冰球场，就是一个相反的程序。   五棵松体育馆篮球赛模式  五棵松体育馆冰球模式  我们来拿冰球转篮球举例。  冰球比赛结束后，  1、安排冰车对冰面进行一次扫冰维护。  2、拆除界墙外的相关竞赛区域，包括球员席、裁判席、受罚席等。  3、拆除为球员和冰车搭建的临时通道。  4、拆除 “快装式界墙”并将挡网收好升至高空。五棵松体育馆使用的“快装式界墙”为芬兰进口，专门定制，与传统固定安装式的界墙最大区别就是所有连接件均为快速拆装件，在符合联赛要求的同时，可以在4-6小时完全拆装完毕。   5、为冰面覆盖“冰被”。这个“冰被”是转场工作的关键，专门从美国采购的，NBA大部分冰篮双主场的球馆都在使用。“冰被”为块状板材，从外观看和塑料板没什么差别，其实是发泡聚氨酯材料，厚度大概在2.5厘米左右，可以起到隔温和保护冰面的作用，还能保证地面的硬度以及达到防滑效果。多块“冰被”拼接，覆盖在冰面上。遇到弧形的冰面，得将“冰被”切割，以保证严丝合缝，不留空隙。盖好“冰被”后覆盖整个冰面后，无论是篮球比赛的木地板，还是演唱会的舞台，都可以直接在上面搭建。通常情况下，冰面的表面温度为零下6摄氏度左右，“冰被”覆盖完毕后，“冰被”表面的温度可以达到零上9摄氏度左右。   6、在“冰被”上搭建篮球专用地板（从美国进口，采用的NBA常用品牌，模块化设计，可快速拆装）、篮球架、技术官员席等相关功能设备。篮球地板搭建完毕后，在不开启场馆暖风的情况下，表面温度可以达到零上13摄氏度。  7、将场馆移动看台伸出至篮球模式。 而从篮球转为冰球，基本上就是将这个过程逆向过来即可。 其实就像很多朋友们提到的，这样的模式在NBA很多场馆已经常见，目前国内五棵松体育馆仍是唯一一家可以实现冰篮双主场的场馆，也希望随着我们国内体育产业的发展，涌现出越来越多的多功能场馆。

回答二：一段视频解决题主的所有问题。 https://m.v.qq.com/x/page/g/g/e/g0335ox5pge.html?ptag=iqiyi.life%23v.play.adaptor%231&mreferrer=https%3A%2F%2Fm.baidu.com%2Ffrom%3D1000953f%2Fbd_page_type%3D1%2Fssid%3D0%2Fuid%3D0%2Fpu%3Dsz%25401320_2002%252Cta%2540iphone_1_10.0_2_7.1%252Cusm%25400%2Fbaiduid%3D792B8ED45360DE64ED3C43BC1A4D9466%2Fw%3D0_10_%2Ft%3Diphone%2Fl%3D1%2Ftc%3Fref%3Dwww_iphone%26lid%3D14005334304190386916%26order%3D4%26fm%3Dalop%26tj%3Dwww_normal_4_0_10_title%26url_mf_score%3D3%26vit%3Dosres%26m%3D8%26cltj%3Dcloud_title%26asres%3D1%26nt%3Dwnor%26title%3D%25E6%2596%25AF%25E5%258F%25B0%25E6%2599%25AE%25E6%2596%25AF%25E4%25BD%259C%25E4%25B8%25BA%25E4%25B8%2589%25E6%2594%25AF%25E9%25A1%25B6%25E7%25BA%25A7%25E7%2590%2583%25E9%2598%259F%25E7%259A%2584%25E4%25B8%25BB%25E5%259C%25BA%25E6%25AF%258F%25E6%25AC%25A1%25E6%259B%25B4%25E6%258D%25A2..._%25E8%2585%25BE%25E8%25AE%25AF%25E8%25A7%2586%25E9%25A2%2591%26dict%3D32%26w_qd%3DIlPT2AEptyoA_ykzqg5cx4CuFklVpGriokt_sBG3dx2NGuF-%26sec%3D17698%26di%3Db3f91262f8928014%26bdenc%3D1%26tch%3D124.283.41.724.1.216%26nsrc%3DIlPT2AEptyoA_yixCFOxXnANedT62v3IE2iERGBX0TPrzyefva02E2VhZ8KhVnzGUJKgu8bLcMhYrizfQjoz7aQ0aPszxmhLkjy5rKXmrszMS_%26eqid%3Dc25cf158a1dc50001000000258623faa%26wd%3D%26clk_info%3D%257B%2522srcid%2522%253A%25221599%2522%252C%2522tplname%2522%253A%2522www_normal%2522%252C%2522t%2522%253A1482833839340%252C%2522xpath%2522%253A%2522div-a-h3%2522%257D
问题：在 NBA 打球是什么体验？

回答一：上个星期有幸进了76人的主场打球，体验了一把“在nba打球”的快感。 不知道职业球员怎么想，但是当站在球场中间的时候，我这个来参观的人都会觉得特别复杂 这里是nba 你是全球最顶尖的篮球运动员之一 你站在了一个伟大的球场上 你站在了张伯伦 艾弗森 这些创造了伟大历史的球员曾经站在的场地上 那种感觉，压力 澎湃 兴奋 紧张 令人心旷神怡

回答二：可惜我王路飞大哥被封号了
问题：在如今的中国，拍出一部不烂的电影难在哪里？

回答一：我们一定不要不要忽略的是电影的创作周期。一部电影从有点子开始，再开始编写大纲，创作剧本，最后筹备制作、拍摄、后期、宣传、呈现，往少的说需要一年半到两年，往长的说，筹备了七八年的《刺客聂隐娘》，拍了十几年的《少年时代》我们也不是没见过。 也别太低估从业者的水平和能力，如果他们都任性的拍自己最想拍的那些东西，观众也不爱看啊。哪个想要赚钱的搞商业片的从业者，不是冲着观众们看得懂，看的欢，愿意买账去的。 我们在2016年看到的这些烂片，他们被决策的时间，大致是在2014年下半年到2015年的上半年。除了个别天赋异禀和资源广泛的导演和制片人之外，大部分电影制片人都没法在几个月内就搞出一部电影作品来。 所以，现在我们看到的华语电影这么烂，多数源自于大约两年前在北京朝阳区各大办公楼、会所和咖啡厅里聊项目的那些决策者做的决定特别烂。而他们当时的决策依据，来自于他们当年对于受众的理解。是的，普通观众在当时就是被理解成那么好忽悠，那么容易被骗钱。 所以，yolfilm的那种说法很有趣，而且挺针砭时弊的。电影就是那个时代这个社会的倒影和体现。只是，按照产业发展的通常道理而言，这一到两年的时间差所产生的电影创作者和投资决策者们与观众的隔阂，是很容易被弥合的。 张亮利用这个问题又跑出来说互联网产业的好话，显得不算得当。电影创作者又不能收到观众反馈之后，几个小时或者几天之内就打个补丁，更新个版本再上映。如果真能这样做，内容产业的人不都开心疯了。 所以，归根到底，现在烂片多，是因为2014年那阵的投钱的和拍片的都不够聪明，当然也怪市场和观众成长太快，不到两年，当年还行之有效的招立马就不利索了。 说到底，电影工业和制造业不一样，看似一个电影投了几千万几亿，大部分还是投在了人身上。场景也好，特效也好，剧本也好、服装也好，哪个不是数以百计、千计的人各尽其责的怼起来的。 所以一个电影要搞好，还是要看那几个管理着数以百计、千计各司其责的关键人士，他们聪不聪明，厉不厉害。 客观的说，早些年，电影工业的智力水平和很多顶尖行业的从业者水平也确实有差距。毕竟穷嘛，所以眼看着不挣钱，原本学这些专业的人，也都去干其他更赚钱的活儿去了。 12、13、14年那会儿，看起来电影工业很赚钱，进来了一批顶顶聪明的人，只是可惜他们可能也不那么爱电影吧，所以首先想到的还是怎么快速的多赚点钱。做决定办事儿，拍脑袋或者拍屁股的事儿还是多了。而原本一些大家特喜欢的电影，总共没投几个钱，却聚集了一批聪明能干有才华的从业者。结果一看挣钱挺容易的，就都各自为战自立门户去了。结果刚出了一些不错的东西，资源和智力又分散了。愿意投进来的热钱反倒没少。反正最后的效果也不大好，估计还得重新理理思路。 但行业还是起来了。愿意进来的聪明人更多了。 现在电影看起来没那么赚钱了，但是内容行业的其他部门还是特别赚钱，又进来一波顶顶聪明的人。这波人中多半应该能出一些更有前瞻性，更愿意理解观众，更舍得付出智力和精力的人吧。他们终极的目标还是要搞大项目，要青史留名的，最后多半还是会来搞电影。那我们可以期待一两年后，或者几年后的项目水平或许能蹭蹭往上拔起来。 如果还不够，那就再多来点聪明人，或者行业内的人也该逐渐聪明起来了，事儿还是能成的。 所以你要说，当下中国拍一部好电影，难在哪儿，还是难在凑齐一群聪明又能干的人呗。

回答二：抛开审查的因素，难在挣钱太容易了。 不是多数电影都亏了吗？对，但亏的是投资人，而制片人、导演那帮人都是挣的，而电影质量主要由他们决定。 这是2012年的新闻： 几年前媒体就预警了，有用吗？没用。投资人一波接一波往前冲。 今年的新闻： 那投资人就那么傻？亏了还往上冲？倒下一批又上来一批新的？ 这我就不知道了。我也想知道为什么。 对观众来说，如果能坚持不去电影院，形成一种“投资电影必亏”的舆论，或许能有点用。 ----------------- 看看韩国，同样都是东亚人，怎么他们就可以有好片呢？一没审查，二没有对进口电影的限制，去年韩国进口了九百多部电影！在这种严酷的竞争环境下，没有哪个韩国导演敢不拿观众当回事，可中国导演就敢。对了，韩国导演到了中国也敢！以郭在容为例，他在韩国拍的电影是这样的： 而在中国拍的电影是这样的： 是不是明白了什么？
问题：在如今的中国，拍出一部不烂的电影难在哪里？

回答一：每次看到某些论调： 1、“子不嫌母丑，狗不嫌家贫。XX为了得奖，居然迎合西方人口味去拍中国的阴暗面，你们愧为中国人。” 2、“你居然看《蓝宇》这种变态片？” 3、“这个人好牛逼，能双手撕掉日本鬼子！” 4、“李易峰演得好好，好帅哦！” 我就想说：“有什么样的观众，就有什么样的广电。” 知乎er总有个错觉：认为自己代表了主流审美取向。其实主流审美取向完全不是这样的，广电除去政治把关部分，其他的还真代表了主流审美取向。

回答二：作为一位从业者说说吧。 最近这两年的最大的改变，片子筹备越来越短了。没有经历过电影厂时代，据说一部普通电影筹备个一年两年都很正常。现在用心点的，三个月到半年不等；抢钱的，一个月不到就要开机，经常是剧本边拍边改。 这样下来，幕后都在被压榨。前两年为了专业尊严或者什么艺术理想，一边骂一边加班把活弄得像个样子，不至于脸面挂不住。后来是实在扛不住了，这种工期根本不是拼命加班就能完成的，更何况上层根本不在乎，观众也未必多在乎——票房多好啊！ 于是也就习惯并且理解这个业界的状况了，就为了份工作何必把自己弄得这么累，这一行本来就是职业病高发行业，真要比较起来，薪酬福利工作密度也许还没一般上班族好。 这问题下有个回答说因为做电影没有“心”，哈哈哈，笑死人。谁不是为了能拍电影入行的？可谁能在这么操蛋的状况下一直死扛？幕后筹备没有正常工作时间，几乎从起来到入睡都是工作；没有周休国定假日；而合拍片里的外国人都是正常一周休息两天，工作时间一到就立刻下班，中方的都继续工作……以至于老外闲逛遇见还要问为什么你们中国人还在工作？冯小刚说的民工当然不是指我们这一层，但我们又比民工好到哪里去呢？ 不多发牢骚了，总结来说，国内的电影从投资-剧本-筹备-实拍-后期……所有环节都是缺失或者不正常的。当每一个环节都偷工减料、当每个打工的都被往后推但这个行业居然是赚钱的……那观众能不看烂片么？
问题：日本动画里的音乐版权归属是什么?

回答一：日本动画中的声音分为「音乐（音楽）」包括了由人演唱的歌曲和只有乐器演奏的纯音乐，具体的著作权所属并不总是一样的。比如歌曲的著作权是音乐制作公司的，但用作背景音乐的纯音乐著作权是作曲家和相应演奏者的，情况有很多种，具体案例具体分析。但通常情况下不属于影片制作方。 在日本《著作权法》的规定中，电影（类）作品中的音乐是具有独立著作权的，天然的著作权人是其作者。如果是歌曲，就是作曲家、词作家、歌手，如果是纯音乐，就是演奏者。但毕竟还涉及到录音、出版之类的问题，因此把著作权让渡给音乐出版公司、音乐出版公司支付相应费用的情况很常见。当然也有作者直接委托「 JASRAC（日本音楽著作権協会）」进行著作权管理的情况。 但不管怎样，音乐部分的著作权和影片本身都是分离的。

回答二：说到版权意识，肯定就要讲到日本了。照片的、美术的、学术的……各个行业，基本都拥有自己的版权管理组织。同时，在这些版权管理团体中，名气最大的大概要数这家——JASRAC，全称 日本音楽著作权协会。   这个组织的版权巨多，虽说不是所有音乐的版权都在这个组织手上，但是它拥有相当·相当大的一部分。岚、宇多田光、安室奈美惠、AKB、x-japan等等,但凡有点名气的偶像歌手，还有各类曲谱、包括各种乐器教程等，不出意外，版权都在JASRAC的手上。 也就是说，在日本，如果想要使用这些曲子，都需要向JASRAC 支付一定的费用。而向JASRAC付的钱，一部分到作曲家的手上，一部分则作为JASRAC 的运营费用。 由于版权是一个非常麻烦的东西，这里就直说不需要给钱的两个例外。 1.完全个人用的复制。如果你的复制品给了朋友，那也算散布了。从理论上来说需要通过JASRAC告知作曲者。 2.没有盈利目的的演奏。这个需要同时满足3个条件，少一个就要给钱。第一：没有门票第二：演奏相关人员没有报酬第三：举行这个演出的企业，是不以盈利为目的。 照理说，这是一个对作曲家等创作者，特别好的组织，帮各位作曲家省心省事，确保了创作人员的权益和收益。 但是关于JASRAC的名声，却不是很好，主要的争论点在于他们的“吃相”难看。曾向日本传统雅乐的演奏者岩佐堅志先生，要求支付雅乐版权使用费，并且态度糟糕,古代的曲子早就没有版权了，最后被岩佐先生爆上推特。还被很多店家、网站制作者爆出，自己网站或店里明明没有用JASRAC的曲子，却被要求支付版权费。 这种不管三七而已，逮着就向你要钱的行为，总之就是让大家特别不爽。而让JASRAC名声雪上加霜的是，今年2月，他们表示： 从2018年1月开始，要向日本音乐教室征收著作权使用费。    需要注意的是，这不是在说买曲谱的钱，JASRAC是向上课教曲征收费用。其实这件事情说到底，不是版权问题，而是演奏权问题。 要说是无理取闹吧，JASRAC还是有·理·有·据！JASRAC认为，不管是老师课上弹奏教授，还是学生练习的弹奏，都属于演奏行为。一旦构成演奏行为，能免收版费的情况必须要满足3个条件，而音乐教育机构既是以营利为目的的企业，上课还产生费用。那么，免收版费行为不成立，自然要付钱（JASRAC要求上课费的2.5%）。 竟然无法反驳…… 这个声明一出，JASRAC的段子更是一个接一个：曾经有一个人，漂流到了无人岛，即便大声呼喊，在沙滩上写上大大的sos，都没有人来救他。就在他心灰意冷的时候，想起了故乡的歌曲，轻轻哼了起来，1个小时后，jasrac的使用费申请书来了…… 总之听到这个消息，大家的怨念也是很强的。 不过，音乐教室也不是吃素的！今年7月4号，以雅马哈、河合乐器为中心的一众音乐企业，向日本文化厅递交了55万件的署名书，要求停止这种征收行为，认为JASRAC阻碍音乐市场发展。同时日本音乐教育保护会向东京法院提起诉讼，要求“音乐教育上的演奏，例外于现在的演奏权法律”。    话说，这是要改变法律定义的事情，法院大概会想个一两年。但是不从法律上改变，就不能从根本上改变，文化厅也就只能从中协调。到了2018年，这个费用说不定还是要付，只是付多付少的问题。 而这2.5%的费用，兜来兜去，还是要学生来背。JASRAC到底是保护版权还是杀鸡取卵，只能持续观望了…… 【日本现象】音乐版权大佬——JASRAC
问题：在与 AlphaGo（包括 Master） 的对局中是否出现了一些人类历史上从未想到过的着法、技巧？

回答一：挺多的。先介绍一下阿尔法狗版本： 第一个版本即战胜樊麾时的人工智能，简称阿尔法FAN 第二个版本是2016年4:1战胜李世石的阿尔法围棋，简称阿尔法LEE 第三个是在围棋对弈平台名为“Master”（大师）的版本，其在与人类顶尖棋手的较量中取得60胜0负的骄人战绩，第二次人机大战3:0胜柯洁。 第四个是alphago zero（就是阿尔法元），对AlphaGo李100:0碾压，对MASTER89:11。阿尔法元是从零开始阿尔法狗自己和自己下的，而MASTER及之前是通过学习人类高手的棋谱到一定程度再慢慢自己跟自己下慢慢进步的。 第五个是AlphaZero：AlphaZero的程序在三天内自学了三种不同的棋类游戏，包括国际象棋、围棋和日本的将军棋，无需人工干预。AlphaZero围棋打败AlphaGoZero，超越了日本将棋最强程序：电猴Elmo（Electric  Monkey），在国际象棋上接连击败了等级分超过3500的鳕鱼引擎Stockfish8与Stockfish9。 alphago LEE其实很多棋和人类还是挺像的。在alphago zero和alphago LEE的20局中，很多棋对人类比较有借鉴意义。 一. 对于中国流的这个变化，人类一般都是下在A位。 黑阿尔法元25碰是第一次见过。白是阿尔法LEE，以下的变化和人类的走法虽然不一样，不过其实差不多。（其实也许有0.1目的区别，不过对于人类来说，这点小区别，人类可以忽略不计。） 二 黑阿尔法LEE，13尖顶第一次看到。人类一般走ABC。当然这个走法并没有好，和人类的走法差不多。 三. 阿尔法狗LEE下出了人类觉得很大的白22，没想到阿尔法元黑竟然置之不理，抢占大场！ 阿尔法狗LEE很生气，28点三三，卡塔狗认为阿尔法狗LEE的白28点三三亏了半目。 四. 阿尔法元的白12是令人惊讶的新手。而且这个新手还比人类的走法略好一点。 阿尔法狗LEE黑15不太好，上当了，走A位比较好。 阿尔法狗LEE的黑23还是应该A位补活，虽然很苦，但是还是应该忍让。 白24吃掉左下角，黑亏了3目左右。 ------------------------- 五. 这个白22没有高手下过，一般人类都是下在A位 这是后续变化，仅供参考。两个变化结果来说差不多。 迷你中国流，一般直接挂角少见，黑9大飞第一次见过，10也是比较有阿尔法狗特色的应法。从结果来说，差不多。根据卡塔狗的分析，差不多，可以一试。 六。 黑23一般是应在A位，这个尖顶很少见，而且卡塔狗分析之后，意外的这个23还便宜1目！ 最终下成这样，以供参考。

回答二：有，而且非常多。我棋力不算很高，在这里仅说说自己的理解。 第一，关于定式。alphago并不喜欢完全按照定式来下。人类基于定式，认为某个选点之后必然导致某变化，所以不好；但是实际上某些定式中间改一手随机应变是更适合的变化。 第二，关于脱先和大局观。alphago很擅长局部脱先，而人类经常在局部惯性思维持续下。这是因为alphago大局观非常好，在序盘阶段已经在关注全局子力搭配情况了，所以局部缺失一块不要紧，全局找补回来即可。或者你可以认为，alphago倾向于下在最大的地方。 第三，关于胜负。alphago的胜负观与人类不同。人类觉得在某个位置占便宜，或者某个局部要赢的多，这样保证后面赢的余地大；而alphago的意识则是，下在胜率最高的地方，即使吃亏。比如某些吃亏的下法简明了局面，简明后依旧是我赢，为何不用稳妥的看上去吃亏的下法？ 另外，alphago自对弈的棋谱已经发出，白胜的更多，这与柯洁执白胜率高如出一辙。看来黑棋贴七目半，也许是贴多了，但是贴六目半是不是贴少了，这就不得而知了。 总之alohago给人类围棋带来的思索是很多的。但围棋界不应该因为输了，导致沮丧，迷惘，恐慌。alphago还是很像人类的，它的算法和存储模式依旧是人脑的延伸，我们应该把它当作一个研究围棋的工具，而不是假想敌。
问题：深度学习做股票预测靠谱吗？

回答一：模型不是越高深效果越好，而是有各自适用的范围。比如，如果linear regression都过拟合，那用ML和DL就没什么意义了。但是很多人不管三七二十一，上来就套一个高深模型，希望能发现战胜市场一夜暴富的策略。可是也不想想，如果真的这么简单暴力，估计也轮不到你了。 我个人的经验，日度的数据，用ML预测无卵用，加上盘口的高频数据ML倒是有可做的空间，但是还是无法满足DL对数据的质量要求。当然，如果是对策略进行优化，而不是纯以预测股价为目的，ML应该会有更多的应用空间。但总而言之DL现在做量化的应该是几乎不用的。

回答二：本文中了2022 NIPS，它是在DeepAR基础上做的，建议先看一下DeepAR论文和我关于DeepAR文章的解析： 它关注DeepAR甚至是整个序列预测领域很少关注的问题，即从序列值离散化的角度来解决序列预测。 和DeepAR差不多，本文也是只考虑单变量概率预测。 本文的核心其实就是下面这一张图： 如图(a)所示，如果我们知道序列值的大概范围，就可以将这个值区间划分为12个容器，相当于对连续的序列值做了离散化（我这里用容器指代bin），这可以将预测问题变成分类问题。但是(a)这种简单的划分容器的方式，要达到较高精度（即较多的区间），需要很多个容器。因此，可以使用一种分层的方式，由粗到细。如图(a)和图(c)，如果是像图(b)中分两层的话，先将值区间划分为6个粗容器，然后每个粗容器内部又可以划分为6个细容器，这样的话，总共只需要12个容器索引，即可得到36个值区间。图(c)分三层的话是同理的，分再多层也是依次类推。对于这种分层的方式，在预测时，可以先分类出预测值坐落在哪个粗容器，然后以此为条件，分类出预测值坐落在哪个细容器。这种思路实际上已经存在于CV、NLP领域。 这样做的优势是什么呢？主要有以下几点： 上图中显示了，在每一个时间步中，多层结构如何进行训练和预测。 B   代表层数， z^i  代表第 i  层中的取值区间索引，是离散的值， x 是其他辅助特征。可以使用一个分类网络加上softmax输出每一类的概率，然后负对数似然来训练模型，其实就相当于交叉熵损失。预测的时候就是逐层由粗到细采样自回归。本文中，每一个level使用独立的分类网络，而不是共享参数。 具体的输出分布 因为通过上面的过程，只能知道预测值在哪一个细粒度区间，假设就处于区间 (a,b)  中。如果需要得到一个具体的分布，则需要额外的参数化分布： 如果区间的边界都有限，则直接用均匀分布，即预测值均匀处在此区间内。如果区间的上或下边界无限，则可以用Pareto分布。Pareto实际上就是长尾分布，在值比较大的地方概率较小。它的参数 \alpha_1  和 \alpha_2  是用一个额外的MLP网络输出的。当然，根据实际情况，也可以用其他分布来代替Pareto分布，比如左侧或右侧截断的高斯分布。 将C2FAR中的网络 h 设置为RNN，即可得到C2FAR-RNN，可用于概率预测。 下图是C2FAR-RNN在所有时间步上high-level（没有说明每个时间步内部的分层操作）的示意图，其中 z_{t}=(z_t^1,z_t^2,...,z^B_t) 指在 t  时间步的各个级别的索引形成的向量， z_{t}^{<B}=(z_t^1,z_t^2,...,z^{B-1}_t) 指除了最后一级的索引之外形成的向量： 可以对比DeepAR的图来看： 可以看出来两者的区别为：C2FAR-RNN的每一个 z_{t} 是向量，向量中每个元素是每一级别中区间的索引，而DeepAR中每一个 z_t  是标量；C2FAR-RNN的输入中还包括额外的 z_{t}^{<B} 。 如果详细地来看每个时间步内部的分层操作，C2FAR-RNN的示意图如下： 在时间步上，有一个自回归的过程，即以过去为条件，回归未来；在每个时间步内部，也有一个自回归的过程，即以粗容器为条件，回归细容器。 将序列值离散化来预测的思路很有意思，我觉得并不会因为将连续值离散而损失精度有害于预测，因为实际预测中并不会要求特别高的精度，有时候预测出来的值仅仅需要保留整数即可。这种思路也能解决一些很现实的问题，就像作者说的，同一个数据集中序列并不是很理想，往往同时存在有离散的、连续的、半连续的序列。
问题：深度学习做股票预测靠谱吗？

回答一：Lstm 对序列数据处理能力我是不怀疑的，我也做过很多实验，但是做股票分析就差远了，这完全不是序列数据分析这么简单的问题，我敢保证这个世上至少一百万的人想过用lstm 或者其他时序分析的方法来预测股票，但是如果做的出来的话早就闷声发大财去了谁还去读什么博士。 通常一个东西没有人做出来有两个原因，一是大家做过了做不出来，二是这个东西没有意义。我想赚钱应该算不上没有意义吧 股票预测绝不简单是一个序列数据丢到深度学习里面就可以发大财的问题，比如买入点，交易量，历史价格，k线一大堆东西你都不知道用哪些数据。所以股票预测是要在你了解股票金融市场数学模型的背景下，同时具有统计和深度学习等等相关理论的条件下才有可能找到一个入手点，我想这世上没几个人能够做到发财的地步。 当然也不要这么悲观，说几个真事： 1.香港有个科研工作者用模糊理论做股票预测已经成为富翁了 2.我导师的朋友用马尔科夫理论做个自动炒股软件每年也稳稳的赚点零花钱 3.我一个学长用深度学习成功预测出了两次股灾，论文已经发了，当然细节我没关注过 题主可以深入研究这个问题，我觉得这个问题至少可以作为一个博士课题，如果解决了记得告诉我，我和导师都yy 一年了

回答二：趁着完成了本周assignments来佛系更新一下。其实本文模型的原型是ALSTM(Attentive LSTM), 是机器学习选股常见的，也是微软qlib自带的一个baseline，只不过本文作者为了降低模型的过拟合并提高泛化能力，在每一次Iteration里面增添了对抗样本 e_{adv} 以及对应的损失函数部分。我对网络的完整架构和单次BP的过程做了手动复现。由于未参考源代码，或存在部分不妥之处欢迎交流指正。 原论文：《Enhancing Stock Movement Prediction with Adversarial Training》 作者将该问题抽象成一个经典的低频机器学习预测涨跌的分类模型（可参考我往期的若干篇文章），对于股票 s ,给定时间戳 t 的特征矩阵 X_s \in \mathbb{R}^{T\times D} ,希望训练模型预测该股票在下个持仓期的涨跌标签： \hat{y_s} = f(X_s,\Theta) \in \{-1,1\} 由于股票市场高随机波动特性，传统的机器学习模型通常会表现出较差的泛化能力，尽管会添加如L2正则化这样的方法，还是会难以避免出现模型过拟合的情况。比如，现在很多模型所喂入的都是短期价量数据（可见此前我的文章AlphaNet因子挖掘网络），学习短期价量特征和收益率的关系，但是这种price-based features是随时间演化的高度随机变量，可以认为是从时变联合分布中不停采样的一组样本，为了适应这种随机性，作者在ALSTM的基础上引入了对抗学习，提升了模型在不同股票数据集上的表现。因此我的复现也基于两大部分：ALSTM的架构和对抗学习部分。 ALSTM模型的整体架构如下： 最后的损失函数架构： 首先是定义一些参数： 整个模型被拆分成四个主要部分： m_t^s = tanh(W_mx_t^s+b_m) \in \mathbb{R}^{T \times E} h_t^s = LSTM(m_t^s,h_{t-1}^s),\quad  [h_1^s,...h_T^s] \in \mathbb{R}^{T \times U} 注意PyTorch里的LSTM层的输入参数，batch_size是在中间的，RNN也是这样。 \mathbf{a}^s = \sum_{i =1}^T a_t^s \mathbf{h}_t^s, \\ a_t^s = \frac{e^{\hat{a}_t^s}}{\sum_{i=1}^T e^{\hat{a}_t^s}},\\ \hat{a}_t^s = u_a^Ttanh(W_a \mathbf{h}_t^s+b_a) 对应的代码： \mathbf{e}^s = [\mathbf{a}^s,\mathbf{h}_T^s]^T \in \mathbb{R}^{2U} 最终的涨跌标签预测： \hat{y}^s = sign(W_P \mathbf{e}^s+b_P) \in\{-1,1\} 完整的模型实现（代码有模糊处理） 针对分类问题，本文的损失函数主要基于Hinge Loss： l(y^s,\hat{y}^s) = max(0,1-y^s*\hat{y}^s) 因此我先实现了一个类： 所谓对抗学习，即在每次迭代训练的时候，给一个batch内的数据添加一个自适应的perturbation，相应的仍然计算这些攻击样本的输出并纳入损失函数，从而提高模型的泛化能力。基于前文给出的最终向量表示 e^s , 先计算一次hinge loss，并计算loss对于 e^s 的梯度，从而构造对抗样本： e_{adv}^s = e^s + \epsilon \frac{g^s}{||g^s||}, \quad g^s = \frac{\partial  l(y^s,\hat{y}^s)}{\partial e^s} 从而得到对抗样本的输出 \hat{y_{adv}}^s 。最终的损失函数可以表示为： \Gamma_{adv} = \sum_{s = 1}^S l(y^s,\hat{y}^s) + \beta\sum_{s = 1}^S l(y^s,\hat{y}_{adv}^s) + \frac{\alpha}{2} ||\Theta||_F^2 最后一项是模型复杂度的L2正则化，单次BP的过程如下(代码经过模糊处理）：
问题：高三的学生怎样在一个月内把英语成绩提高最快？

回答一：如何在这短短一个月让自己的英语成绩有一个质的飞跃，是完全有可能的！ 本人中考英语148高考英语142 辅导过一些学生短期内提高20～60分，自认为自己的方法还是得当的( ´͈ ⌵ `͈ )σண♡﻿ ～～～～～～这里是分割线～～～～～～ 555刚才码了好多字忘记保存了，重新码✧＼  (눈౪눈)  /／✧ 近期很多高三学生私信我如何短期提高英语成绩，这里提些建议吧～ 认真实行，会有意想不到的惊喜哦(*•̀ᴗ•́*)  ̑̑ 一.清楚自己的薄弱环节 一张英语试卷分为听力，阅读理解，完形填空，语法填空，改错，作文六大板块（19全国一卷为例） 一个月，从40到140几乎不可能，但从40分到及格是完全可以的。你要在有限的时间抓最多的分，清楚自己失分最多的板块，对症下药。 举个栗子，你的阅读是六大板块中最差的，就买练习册专门训练自己的阅读，不断纠错不断总结。 我建议“全差”（每个板块都不太行）的同学一定要抓阅读！抓阅读！抓阅读！阅读在短期内提分空间最大！ 我带过一名江苏艺考生，他的阅读真的是很烂，只能对三四个的水平。但是短短一周，他的阅读有了飞跃的进步，基本上只错两三个。所以说，无论你的成绩多差，阅读一定提的上去，要相信自己！ 正确的阅读方法会使我们又快又准地拿下阅读下面我来讲一下自己总结的阅读方法吧，很多学生用这个方法做题进步都很明显～ 第一步:通读 通读即迅速浏览全文,重点看文章的第一段和每段的第一句或者小标题 第二步:读题,定位,关键词 即浏览短文后的题目。这一步是至关重要的!!! 阅读试题的题干和选项后,找到关键词,准确定位文中相应的段落 通常出题顺序和行文顺序是一致的。 第三步:核查 对那些难度较高或者不确定的题目,我们要做 上标记,做完整篇文章后再进行核查 如:归纳总结题、主旨大意题等,在最后根据全文及各题答案反复思考、比较后，观察所选答案与原文在意思、时态、复数等是否致,否符合逻辑。而对细节理解题、词义猜测题等,不能仅凭自己的主观臆想,要针对性地从文章中迅速找出所需要的关键信息才能做到准确无误。 下面这张图就能反映出“定位，关键词” 当然，我们也要掌握一下阅读题的小技巧 如： 二.学会归纳总结 如果把你做过的试卷放在一起，你会发现很多题目错的知识点是一样的，换句话说，同一个坑你跳了很多次。 所以，我们要从错题中汲取教训，学会归纳总结。 无论是错题集好题集还是归纳本总结本，适合自己的才是最好的，不需要花很多时间浪费在花式记笔记上，只要你记住这个知识点，不会犯同样的错误，就是很棒的～～～(๑ºั╰╯ºั๑) 给大家康康我高三的错题本吧  再给大家康康我给学生总结的知识点 ( •͈ᴗ⁃͈)ᓂ- - -♡﻿   三.刷真题 市场上花里胡哨的试卷习题太多了，我反对大家啥都买，到最后一套也没做完。 建议大家买一本真题，最后一个月十年的可能做不完了，就买五年的或者三年的真题。类似这种： 认认真真刷完，错题千万不能放过，要仔细看答案解析，弄透知识点并且寻找每年试卷的规律（什么完形填空答案分布均匀之类的） 同时要学会归纳真题考的知识点  四.对自己有信心 不要总觉得自己干啥啥不行，要坚信自己一定能行(●°u°●)​ 」 一定要有信心，你就是考场最棒的崽(ง •̀_•́)ง  最后祝大家都能取得好成绩，超常发挥哈～ 听说点赞的都会考好噢！

回答二：我英语小白，常年英语70分，短短一两个月到110经验分享。看似玄乎，其实我才刚刚拿够了英语的基础分，也就是随便努努力就能拿到得分，接下来废话不多说，直接上干货了，集中注意力观看哦~  首先，为了方便观看先上一张思维导图，想详细了解的就继续看下去啦~ 一、熟记单词 众所周知的要想学好英语，单词肯定得过关吧，不说所有单词都得会，但至少3500个高考单词你得认识，这样在做题的时候才能保证至少看得懂是什么意思吧。我想很多老师都说过单词是英语的基础吧，可是你可能就是不想记单词或者找借口说记不住。  那是不是可以有一种方法不记单词，还可以提高英语分数呢？的确可以不记单词，那你想要的高分就基本与你无缘了，天下哪来这么好的事，又不干活又有饭吃？要记单词我们首先要摆正态度，拿出3500词必被我拿下的决心去记。  那这个时候你可能又会说了，单词我记了又忘怎么办，天呐，你看看这个问题，记了又忘这不是再正常不过的吗？我想还没有那种过目不忘的神仙吧，都说重复是记忆他妈，你忘了就重新再记一次嘛，重复重复再重复，一次不行就两次，两次不行就三次嘛，总会记住的。  说到记单词，这里我建议大家按照课本单元分类去背，强制规定一天背多少，例如一天一单元这样子，白天背不完，晚上接着背。除了直接记单词以外，刷题时我们也会遇到很多生词，这个时候可以写在便利贴上一起背，效率更高。  此外我还有一个小妙招，就是默写单词，我之前就是买了一个默写本，英译汉、汉译英都有，可以先用铅笔写，直到自己熟悉以后再用黑笔写，默写本的图片我放在下面咯，大家可以参考参考。   二、分类刷题 刷题前，答应我把模拟题之类的卷子全扔进垃圾桶好吗？为什么这么说呢，因为你做了高考真题会发现，每个题型都有每个题型的特点和相应的解题技巧，每个卷子难度基本一样，该拿的基本分都不会变，但是你看看平时做的模拟题，要么简单的简单到弱智，要么难就难到升天。  模拟题不仅难度不稳定，就连题型解题思路也千奇百怪，不像高考题总是有规律可循。刷多了自己就会明白什么样的题怎么做，所以我建议你分类刷题，例如七选五、阅读理解、完型填空......等分板块做题。  我之前基本上都是一天只刷一个板块，能刷多少就刷多少，我发现很快就能掌握一个类型的做题方法了，我之前买的资料放在下面的图片咯~   三、良好心态 抱着“现在的我差不要紧，因为我知道未来的我一定不会差”的心态，刚开始刷题肯定会遇到各种各样的困难、比如单词不认识、句子读不懂、文章做了好久做完了发现没一个正确的，这个时候不要心急，要沉下心来分析问题、解决问题。  还有不要在意周围人的眼光，其实说难听了就是“nobady cares about you"，大部分人都在专注自己的事情，这个时候不管你是进步了被羡慕、被嫉妒，还是退步了被嘲笑，都不要难过，难过就是再浪费时间、浪费提分的机会。  最多最多允许自己小小的感伤一下，然后化悲愤为动力，继续刷题，做你应该做的事情，心态平稳，不要操之过急，给时间一点时间，让花成花，让树成树。  这篇回答如果热度高，下一篇就详细讲具体的做题方法哦~这里是丁仪up，一个专注于更新高考逆袭干货的无名小辈，你的每一个点赞、收藏、转发都是我继续更新干货的动力~
问题：一部电影是如何制定拍摄计划和方案的？

回答一：1.前期策划阶段
先做策划案。策划案阶段确定好电影的题材、大概的故事梗概、制作成本、发行渠道是普通院线还是电视台、农村院线、部队院线又或者是网络平台。确定好之后再确定大概选择什么咖位的主创团队、演员阵容，拉好大概的制作周期，猜想一下预期收益。
方案讨论确定可行，出品单位（一般也是主要的制作单位）开始推进项目。一边找好合适的导演、编剧，推进创作；另一边寻求多方投资合作。当然，也有编剧直接拿现成的本子来的情况，但多数会根据导演、制片人和出品方的要求改来又改去。
于此同时，拿着故事梗概和确定好的主创名单、出品信息等到所在省广电备案公示，一般题材只要有梗概就行，特殊题材和涉及敏感内容的往往要求调阅剧本。公示结果有三种：通过、修改后通过、不予通过。各地审查标准不一，自主性比较大。如果通过，那就可以拿拍摄许可证，继续推进项目。（是网络电影的话，不需要广电亲自审查，所以不备案也可） 2.中期拍摄 终于剧本好了，主创妥了，剧组各工作人员也七七八八码齐了，取景地敲定，准备开机，此时负责拍摄计划的统筹出场。 一般在前期策划阶段制片会定好大概拍摄多少天，哪几天在哪儿拍，演员的档期如何如何。统筹要做的就是把整个剧组的拍摄计划详细落实到每一天。 首先，通读剧本，整理好每场戏的信息： 1）光照环境：日景/夜景/黄昏/黎明 etc. 2）场景：内景/外景 整理的同时要对应好剧本中的场景和实际拍摄的场地； 3）演员：哪几个主要演员出镜，另需龙套几何群演几何； 4）服化提示、道具：这里指和剧情产生直接关系的特殊服装化妆要求和道具要求。 这个阶段有一些统筹还会整理每场戏大概的内容以方便剧组对着通告单准备之后的拍摄。 整理完剧本，接着要落实到每一天的实际拍摄。这个时候就要把同一个或者相近拍摄地的戏都怼到一起、把同一个演员的戏尽量集中到一起，同时考虑到天气、白昼时间、休息时间、每天必须完成的拍摄量等等乱七八糟的因素排好每一天的通告。一般来说……拍摄过程当中通告每天都在变，计划赶不上变化啊…… 附一张国内的拍摄通告单以供参考。(不是我做的)一般一天拍完哪些主演杀青也会写，开机会写开机大吉，杀青会写杀青大吉，昨天（情人节）还看见一个写不管单身还是有伴儿都应该放下儿女情长好好工作之类的段子。 3.后期制作/宣发
后期没什么好说的，剪辑、定剪、做声音、做特效什么什么的。
后期完成之后交片到广电审查。审查分内容审查和技术审查，有需要修改的那就改改，然后过审，拿龙标。拿了龙标才能到除了网络平台之外的渠道公映。（（这里想为广电正一下名。很多人觉得总菊限制自由创作，但个人觉得总菊目前存在的意义还是在于筛掉一部分烂片。没错，现在烂片是多，但总菊不审你觉得好片就会爆发吗？并不会。去看看那些网络大电影就知道了，烂到毫无下限，并且大部分片方前赴后继不以为耻。（2017-6-11更新：网剧几次下架之后好像部分平台会要求网剧也拿到广电许可，网大似乎暂时不受影响 宣发计划一般从确定启动项目的时候就开始排了。大概的定在什么档期，想谈什么发行商。大体量的片子一定是项目立项就规划好和哪家合作发行播出了，小片子/冲业绩才全弄完了再到处兜售。档期和发行确定了，倒推着来排你什么时候发什么软文、什么时候做地推、首映式。先排好宣传计划，然后你就知道在拍摄过程中需要准备什么样的宣传素材、需要提前接洽哪些平台。 最后，上映，后续宣传跟一波，等着结钱，项目结束。 写得比较没劲，大概是这么一个过程，实际操作的话……总是会有很多计划赶不上变化的情况呢。

回答二：制作拍摄计划是电影拍摄的重要环节，一份可靠的拍摄计划可以让剧组人员有一个明确的目标，并按照计划一步步去实现它。 在制作拍摄计划的时候，除了要考虑到档期和预算等基本条件外，如何合理安排日程保证团队能劳逸结合？如何制定管理策略帮助剧组提高积极性？这些问题对于一个优秀的统筹人员来说都应该考虑在内。 在制定具体的拍摄计划之前，我们应该对大概会拍摄多少天，演员档期如何等信息有基本的了解，对于统筹来说最重要的事情就是把一个个拍摄任务安排在日程表中。 一般来说，拍摄计划表会包括以下这些信息 第一天拍摄计划要宽松些。即使剧组的时间很紧张，也不要在第一天就把日程排的满满的，至少要给剧组人员一天的时间来相互磨合。如果因为任务太重导致第一天的拍摄计划就有滞后，也会影响整个团队的士气。 把重要的场景放后面。同样，不建议在前期就去拍摄那些重要的场景，比如剧情的转折点、故事的大结局之类，这些可以等演员拍了很多天，已经入戏了再去拍摄。 注意剧组中高龄和儿童演员的工作节奏。拍戏是一件很消耗精力的事情，他们的体力与青壮年演员也有所差别，在制作拍摄计划的时候不要让他们连续工作太长的时间。 注意那些特殊场次。有些场景除了标准的剧组外，还会涉及到与爆破、编舞、烟火等有关的镜头，需要专业人员现场指导，在排戏的时候也可以跟他们交流一下，看他们是否会有什么特殊需求。 整理好拍摄场景。在制作拍摄计划的时候，场景信息一定要特别关注。剧组的转移是一件费时费力的事情，要记得在做拍摄计划的时候就把场地路径给规划好。 把情绪相近的戏放在一起。对于专业演员我们当然会要求他们能随时进入状态，但把那些情绪相差极大的戏排在一起也会给演员带来一定的压力，有条件的话把角色的情绪因素也考虑到拍摄计划中吧。 及时调整拍摄计划。在片场总会发生各种各样的意外，完全按照一开始的拍摄计划拍摄几乎是不可能的事情，你需要做的是根据片场节奏及时调整自己的计划，让片子能按时杀青。 用更加灵活的方式制作制片计划。有些剧组习惯用Excel来做制片计划，但因为无法与剧本产生联动，许多信息都要靠统筹一个个去拆分，费时费力。遇到有变动的情况依靠Excel来调整也是个很大的工程。 你也可以使用影视全生命周期流程管理软件AGILESHOT（安捷秀）轻松制定你的拍摄计划。 安捷秀各个模块的数据无缝对接，为影视工作者提供了极大的便利。你可以利用安捷秀根据人工智能+自然语言处理技术自动拆解后的剧本数据，直接把「待计划场次」拖拽到日期下，省去了统筹一遍遍录入校对场次信息的工作。 此外，更有服化道联动、分组拍摄管理等功能等待你的探索，详情可查看AGILESHOT（安捷秀）产品日志：
问题：谷歌与特斯拉在研发自动驾驶时的技术方案有何不同？哪个更具优势？为什么？

回答一：这也是我最关心的问题。 特斯拉的无人驾驶方案以毫米波+相机为主，最开始有MobileEye的参与，以相机为主，毫米波作为辅助。出现撞卡车事件后，Tesla改为毫米波为主，相机为辅。这个思路是正确的，在可靠性上，目前毫米波虽然虚警较多，但漏检很少，更加安全。 谷歌的方案基本上是以激光为主，毫米波为辅，相机几乎不参与。谷歌似乎对相机一直不感冒，即使涉及到物体/行为识别，谷歌仍倾向于用三维激光。 我所在团队有上述两种传感器（包括MobileEye），使用感受是：在高速上，使用毫米波+相机是完全够用的；城区道路上，毫米波+相机偶尔会有漏检，但很少很少。注意，这里包括白天、黑夜、雨天等极端环境，说的是对正前方障碍物的检测。如果前边有SUV横着停呢？对不起，MobileEye似乎无能为力，撞上去是分分钟的事。提醒广大Tesla用户，碰到这种情况还是接管吧！ 而谷歌的激光方案，主要的缺陷在于三维激光的感知范围有限，在80米外返回的点过于稀疏，几乎做不了任何可靠的估计和判断。好在有毫米波站出来，80~200m的前方车辆稳稳的。 两种方案各有利弊，目前各个厂商都在深入探索相机/视觉在无人驾驶中的作用，因为人开车也没有用毫米波和激光嘛，理论上用多个相机就能完成自动驾驶任务。但前路漫漫，安全可靠的方案，我投谷歌一票。

回答二：讨论用什么传感器都不算是本质，因为： 特斯拉和谷歌是完全不同的技术路线。 特斯拉目前是2级的Autopilot，不久之后的系统会是功能更加丰富，性能更加稳定的2级系统。 若干年后，特斯拉可能会发展到3级有条件的自动驾驶系统。 非常久之后可能有4级...（不知道特斯拉能否活那么久） 谷歌现在的系统是无人驾驶，5级！ 真的没法说谷歌的更高级，因为还是概念车，量产的话比现在概念车考虑问题多多了…它是有条件还是无条件的无人驾驶呢？ 我觉得是有，不然来中国可以试试，行的话再去印度试试.. 本质上特斯拉是车厂，谷歌是IT公司！！！
问题：如何基于 Barra 风险模型进行因子收益预测？

回答一：在回答你的问题前，我们先回顾下Barra模型的一些理论知识： 首先，多因子模型有两个重要组成部分：因子暴露和因子收益： R=\beta_1 X_1+\beta_2 X_2+...+\beta_nX_n+\varepsilon 其中， \beta_i 是因子 i 的暴露， X_i 是因子 i 的收益， \varepsilon 是个股特别收益（specific return or idiosyncratic return）。Barra的风险模型主要提供三个重要的值：因子暴露，因子收益的协方差矩阵，和个股的特别收益。其中，因子暴露是直接通过个股的信息计算而得。比如，市值因子，是根据个股的市值标准化而得。因子收益的协方差矩阵是通过横截面回归而得。一个常用的方法是，先确定用来拟合协方差矩阵的股票池，在每个时间t，通过横截面回归得到因子在时间t的收益。重复此操作，计算多天的因子收益，然后计算因子间的协方差矩阵。最后，个股的特别收益是横截面回归得到的残差项。它的标准差即为个股的特别风险（specific risk）。有了这三个重要组成部分，我们就能很好的估计出组合的系统风险。 下面来回答楼主的问题，首先风险在计量上的表达是标准差（或者说波动率）。标准差是对一段时间的现象的描述。用标准差预测风险的假设是大环境变化不大。这样，将要预测的点是可以被包括在有相同标准差的时间段内。这也是之前有评论说的，二阶更好预测的原因，本质是段和段的关系。  现在来看你关心的收益预测。你在问题中提到，协方差矩阵是由收益而得，它们是在同一个框架下的。从开始的背景知识的讲解，可以看到，因子收益是通过横截面归因而得。然后，我们用得到的因子收益计算协方差矩阵。得到的协方差用来预测风险。那既然协方差可以用来预测风险，为什么回归得到的因子收益不用来预测未来的因子收益呢？理由是理论可行，但效果不好，意义不大。常规的方法是通过之前的因子收益去拟合一个时间序列模型（比如ARCH）。这里，如果要这么操作，我们要给每个因子都要找到一个合适的时序模型，且随着时间变化，模型要不断调整。这里的难度是，找到一个合适的时序模型不容易。另外，简单的时序模型都有强假设，预测效果不一定好。再者，我们还要考虑因子与因子间的相关性。如果说之前风险预测是段预测段的问题，那么收益预测就是点预测点的思考。点预测点需要先把之前的点串起来，还要假设之后的点也会在串的线上。假设强，难度大，效果不一定好。 最后，再提一下实际应用中的预测模型。这类的预测模型不需要精确刻画，换句话说，我不要求模型准确预测这只股票明日的收益率是多少，我更关心的是涨跌的方向，和在所有股票中的相对涨幅（即涨的水平处在股票池中的水平）。正因为是这样，像常用的打分法，通过直接取Alpha的暴露值加权得到分数，然后依据分数高低进行交易。这样简单粗暴且有效的方法，往往会比花大功夫但效果不一定好的方法，来的更受欢迎，且更有实际应用的价值。 

回答二：收益率难估（一阶矩），协方差矩阵好估计（二阶矩），所以才叫barra风险模型，不叫barra收益模型，barra主要用来控制风险，至于收益的部分，如果你可以对其有较为准确的估计，赚钱不在话下，资金容量也很大