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本文基于耶鲁大学投资总监大卫·F·斯文森的著作《不落俗套的成功》，探讨了个人投资者可借鉴的两大核心实践。作者结合自身经历，首先强调了资产配置与再平衡的关键性。书中提出将资产分散配置于国内股票、国外股票、房地产及不同债券等六大类，而实践中可根据可得标的（如A股、港股、债券基金等）进行调整，关键在于避免任何单一资产占比过高（如超过30%）。作者以自身追高导致亏损的教训，说明应坚持定期再平衡：在资产涨幅过大时卖出、在跌幅过大时补仓，以维持目标比例，这虽反人性但能有效控制风险。 其次，文章深入剖析了高费率基金的长期弊端。通过数十年数据及作者持有的私募基金实际案例（显示费后收益显著低于表面收益），揭示管理费与提成如何大幅侵蚀收益，尤其在市场波动中导致投资者实质亏损。基于此，作者转向低费率指数基金，并投资于少数理解其商业模式的个股。总体而言，该书通过数据论证了分散配置与规避高费率对个人投资成功的重要性。
这篇讲的是人脸识别近40年来的核心算法演进。作者开篇就点明，这个领域融合了计算机视觉、机器学习等多学科知识，算法难以统一分，通常根据输入数据分为基于静态图像和视频图像两大类。 文章重点对比了三类经典的静态图像识别算法。特征脸方法通过主成分分析将人脸投影到一个低维子空间进行匹配，思路直观，但得到的特征在区分不同类别时未必最优。弹性图匹配则更进一步，它用图结构表示人脸，节点编码局部纹理，边记录几何关系，这种方法对光照和姿态变化有一定鲁棒性，但计算代价过高影响了实用。3D形态模型则另辟蹊径，尝试用三维模型参数来描述人脸的形状和纹理，从而更好地处理姿势和光照变化。 针对视频人脸识别，文章梳理了三个发展阶段。早期方法本质是“跟踪后识别”，利用多帧投票来提高稳定性。随后发展出融合声音、步态等信息的多模态系统。最新的方向则是同时在空间和时间维度上建模，直接利用视频中连续的动态特征进行识别。文章也坦诚地指出了视频场景下面临的图像质量低、人脸尺寸小等严峻挑战，这为后续研究指明了方向。
这篇文章从阿尔法狗与李世石的对弈讲起，引出了一个更值得深思的现实问题：在机器学习浪潮下，哪些人的职业未来会受到冲击？作者先以戏谑的方式提出了一个关于AI文明发展的宏大猜想，随后将话题拉回地面——Google为机器学习专家开出超200万美元年薪，正是因为资本正在押注这项技术的盈利潜力。 核心观点很明确：机器学习将首先替代那些重复性强、无需创造性思考的岗位。例如，机械搬运网络段子的小编辑，其工作可能很快被推荐算法取代。相反，那些需要灵感与创造性的职业，比如段子手、艺术家、导演，以及最重要的软件工程师，则拥有更长的“安全期”。作者甚至断言，当机器能完全替代程序员时，那可能已是AI文明终结地球之时。 因此，文章最终将“程序员”定义为地球上最后一个消失的职业，并建议有志者不妨从Python开始，踏入这个面向未来的领域。
