1. 雷游优化器，桥水达利欧原则？

第一次听说桥水和达利欧是在公司公共办公空间的大屏幕上，似乎是一鸣看了达利欧的《原则》之后非常欣赏他的理念，所以请行政同学制作了一些达利欧的演讲短片和讲解动画在公共大屏幕上反复播映。后来出于好奇在头条上搜索了一下这位大神的生平，发现居然是这么一位NB的人物，摘一段知乎的简介：

瑞·达利欧（Ray Dalio），世界上最大的对冲基金公司桥水创始人，号称金融界的乔布斯。过去20多年，桥水基金创造了超过20%的年平均投资回报率，管理基金规模超过1500亿美元，累计盈利450亿美元

当然，如果单是这些成就，达利欧先生可能仅仅是一位成功的投资家，解释不了为啥人家出了一本书就在互联网投资圈引起轰动。达利欧的不同之处在于，他不仅在过去几十年的职业生涯取得了巨大的成功，而且拥有一套在实践中不断优化的，关于为人处事的独特方法论，或者称为一系列的原则（principles）。在达利欧看来，正是这些原则造就了自己在事业上和人际关系上的成功（令人印象深刻的是，达利欧把良好的人际关系视为和事业上的成功同等重要），作为一个垂暮之年的老人，他希望把这些原则系统性的整理出版，帮助更多的人获得成功。在他看来，一个人生命的真正终结在于世界上已经没有人记得TA，而理念和知识的流传可以让生命真正永生。作为一位已经非常成功的人，传播他在四十多年创业经历中实践的处世原则，帮助更多的人成功成为了他最后的愿望，这种朴素的理念，和中国传统文化中“立德，立功，立言”的追求不谋而合。

达利欧先生的原则到底是什么呢？虽然从公司的内部宣传短片中对《原则》一书有些只鳞片爪的了解，但为了全面理解达利欧理念的精髓，去年我专门买了一本《原则》的英文原版拜读，一来避免中译版本的信息损失，二来正好磨炼一下英文阅读能力（除了学术论文，有好多年没有看英文书了）。《原则》这本书分别介绍了达利欧先生的生平和创业史（Where do I come from），个人生活中的原则（Life principles）和工作中的原则（Work principles）。一个人的理念很大程度上来自于所处现实的塑造，了解一个人是如何成长，成功，成熟的，可以帮助读者更好的理解其理念产生的背景以及这些理念本身，这大概就是本书第一部分的用意。第二部分内容主要是达利欧先生基于自身的丰富阅历以及身边众多成功人士的经历提炼出的一些处世原则。第三部分内容与其说是工作的原则，不如说是一个组织内部，一群人在一起协同工作时需要共同遵循的协作方式，或者说一个组织的组织文化和价值观。个人认为第三部分的最佳受众是管理者，越是高级别的管理者，比如CEO或者企业创始人，读过之后收获会越大，而第二部分则更为普适，无论你的角色是什么，要处理的问题是什么（家庭关系，职业发展，朋友交往），都有很好的参考价值。

时间所限，这里很难一一列举书中的重要原则，简单列几个印象比较深刻的理念，更详细的内容感兴趣的朋友可以亲自拜读达利欧先生的原作。

生活中的原则：

最伟大的宇宙规律就是演化（evolution），一切系统都在演化，我们每个人，乃至整个人类也是演化的一部分，适应演化才能成功，抗拒演化则会衰败，灭亡

面对现实，不能面对和理解现实就没有办法顺应演化的规律。要正确的理解现实，需要激进的开放心态（radical open mindedness），克服自负（ego），保持谦逊，学会借助他人的优势和知识，减少自身思考的盲点

进化使得人类同时具有高层级的自我（意识，逻辑，理性，推理）和低层级的自我（下意识，情绪，冲动，灵感），虽然低层级的自我也有独特的价值，不要让它支配你。当然无视它也不是一个好主意，更好的方式是协同工作，当它下达指令时，用高层级的自我检视这个指令

工作中的原则：

一个组织的成功主要取决于两个因素，即优秀的文化和优秀的人，如果组织的目标没有达成，一定是其中一个因素出了问题。组织的领导者应该把主要精力放在这两个因素上，如何定义好的组织文化并推行，如何找到适应该组织文化且优秀的人

好的组织文化应该包含下面一些特征：鼓励激进的透明和激进的求真；组织成员之间需要建立了解事实真相比维护自我更重要的共识；尽一切可能记录所有的决策过程和参与者的意见，事后可追溯，让组织成员的决策能力和可信赖度通过一系列的决策自动得到公开公正的评估

激进的透明是有前提的，组织成员需要自觉避免重要信息的泄露，避免给组织带来损失。所谓外部越保密，内部就能越透明

个人感觉我司的组织文化其实很多地方和达利欧的理念不谋而和，只是在公司还比较小的时候没有系统化的整理，记录，主要靠早期团队成员的言传身教，以身作则来体现，但是这两年公司扩张的非常快，需要有更清晰的公司文化来筛选合适的新同学，避免公司文化的稀释。因此我们也归纳整理了字节跳动的核心组织文化，并命名为字节范，很可能在这个过程中一鸣读到了达利欧的《原则》一书，发现这本书非常适合帮助大量新同学理解公司的组织理念，所以不但在内部推荐这本书，而且推动了相关宣传短片的内部传播。从我自己的阅读体验来看，尽管之前已经是在公司工作了超过五年的字节老兵，自认为对公司文化的理解比较到位，阅读了本书之后仍然对字节范产生了很多新的理解和思考，对今后的工作和团队管理帮助非常大。如果你也是一位互联网行业从业者，如果你所在的团队也推崇激进求真，激进透明，激进开放，保持谦逊的管理理念，强烈建议阅读这本书。如果你的团队并没有上述文化，而你是团队的核心管理者，那更要建议你阅读本书，从而了解推行这些文化会给你的团队带来怎样的改变。

2. 统计分析的区别是什么？

人工智能（Artificial Intelligence），简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

作为计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人工智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

众所周知，人工智能领域知识庞大且复杂，各种专业名词层出不穷，常常让初学者看得摸不着头脑。“机器学习”、“深度学习”、“强化学习”就属于这类名词。那么，针对这三者各自具体有哪些内容？三者是否有相关性？不同核心及侧重点是什么？以及各自的应用领域有哪些？应用的前景如何？等问题，本文将进行详细的阐述。

一、机器学习是人工智能的子领域人工智能就是让机器能够像人类一样思考。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，弱人工智能让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理；而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到的问题。

很多外行人会简单地误以为“机器学习就是人工智能，人工智能就是机器学习。”为什么呢？这主要是因为目前“机器学习”是人工智能的一个大方向，且在AI中处于核心地位。

根据定义，机器学习的研究旨在让计算机学会学习，能够模拟人类的学习行为，建立学习能力，实现识别和判断。机器学习最基本的做法就是使用算法来解析海量数据，从中找出规律，用学习出来的思维模型对真实事件做出决策和预测。

二、什么是机器学习机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。传统的机器学习算法已经能够满足指纹识别、人脸检测等商业化水平，但大多数识别任务要经过手工特征提取和分类器判断两个基本步骤，随着数据量的不断增大，之后人工智能领域的前进就需要依靠深度学习的相关技术与知识。

三、深度学习是一种实现机器学习的技术深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： 1、强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点。2、明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。

典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等，在这里，就不对这些模型进行描述了。

深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术、以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

但凡有关提到人工智能的产业报道，必然离不开深度学习。比如，2016战胜人类顶尖围棋选手的AlphaGo，其主要原理就是“深度学习”。同时，深度学习也使几乎所有的机器辅助功能都变为可能，如无人驾驶汽车、预防性医疗保健等。

四、强化学习强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价（通常为标量信号），而不是告诉强化学习系统RLS如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。

强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习和无模式强化学习。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数算法两类。深度学习模型可以在强化学习中得到使用，形成深度强化学习。

强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。

强化学习是另外一种重要的机器学习方法，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习和深度学习的主要区别在于：1、相比深度学习，强化学习的训练不需要标签，它通过环境给出的奖惩来学习。2、深度学习的学习过程是静态的，强化学习则是动态的，动态体现在是否会与环境进行交互。也就是说，深度学习是给什么样本就学什么，而强化学习是要和环境进行交互，再通过环境给出的奖惩来学习。3、深度学习解决的更多是感知问题，强化学习解决的主要是决策问题。因此有监督学习更像是五官，而强化学习更像大脑的说法。但是深度学习和强化学习之间并不是泾渭分明，它们之间可以相互组合，比如在强化学习系统中使用深度学习（深度强化学习）等等。

强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。

综上所述，从整体范围大致来看：AI>机器学习（ML）>深度学习>强化学习。人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的来说，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。深度学习是实现机器学习的一种技术。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大，由于外部给出的信息很少，强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习。通过这种学习获取知识，改进行动方案以适应环境。

本文分享自华为云社区《【云驻共创】机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么》，作者：龙腾九州。

3. 问道雷怪进化水魔神怎么进化说下过程？

只要一个就行了，洗个全满水魔，去城里找达闻散人，主宠放雷怪，副宠放水魔，点进化就可以了，现在进化优化了，不在需要中间的宠物了，可以直接洗一只自己想要进的宠物就行了，但是花费的元宝还和以前一样，约差不多2万元宝，

4. 炒股如何建立自己的交易系统？

炒股策略系统要有，策略管用不管用又是另一回事，要做的就是不断的修正自己的策略，比如你的策略最高是1.0版本，然后发现有不对的地方要改进一下，改进之后变2.0了，然后又发现3.0了，在新版本没有确定前就按一一个版本来操作。

在短期操作，股票是变化多端的，你是无法断定股票是怎么走的！为什么?因为这个市场存在有博弈现象，打个比喻炒股就像玩剪刀石头布一样，市场出剪刀的时候你就要出石头才会赢，但是你出石头的时候又避免不了市场会不出剪刀，现实市场其它有N个可能，远不止石头剪刀布这三种！

虽然股票在短期内无法预测的，但从长期趋势来看，还是可以预测的。这就为制定以后操作奠定了坚实的基础！

炒股策略系统要有，策略管用不管用又是另一回事，要做的就是不断地修正自己的策略，比如你的策略最高是1.0版本，然后发现有不对的地方要改进一下，改进之后变2.0了，然后又发现3.0了，在新版本没有确定前就按一一个版本来操作。这就是常有的事情，交易系统都建立在顺势的基础的。

散户做股票看庄家，庄家其实也在看散户。操作过程中，庄家的买卖行为由于对敲等原因，对散户有一定欺骗性，而散户的买卖行为庄家却了如指掌，这就是一种不对称性。散户必须在行情判断、价值判断、获利目标等方面形成自己的方略，有自己的判断，才能从根本上打破这种不对称性。

不知道大家有没有从战术这个概念品出一点滋味来，战术的关键在于权变，它要适应环境，适应对手，适应技术变革，适应人员素质，适应时代特点等。

各种事物、各种活动都有一定的规律及规则。当然股市也不例外！

首先看大盘情况，寓于何种趋势中，目前处于什么阶段，应该做哪类板块，板块中哪些个股技术面符合要求…

也就是说，在成事的道路上，必须要清楚有哪些要求，有哪些限制条件，只有满足和适应这些要求和约束条件，出点新招，才能实现胜利。当然，在静态分析中制定一种方案时，纵使这个方案极有可能实现，你还要再制定一个备用方案，操作时就有备无患了，免得一旦出了意外，你就措手不及了，就被动挨打了！

股海难料，有时必须做最坏的打算，那样才能取得最好的结果！

学会博弈，买入一只股票最重要的是自己的逻辑，自己的初衷是什么：自己是怎么想的，把自己当成庄家又是怎么考虑，摸透庄家的心思和意图，是短期发现了一个重大题材爆发搏一把，还是中期发现一只股票跌到位赚差价，或是长期持有。

一个成功的交易者为交易建立了一个框架,并且清楚自己能力的边界在哪里。

炒股，各人都有各自的交易系统：怎么才能建立适合自已投资的交易系统，这是需要长期在自我实践摸索出来的。

因为在现实中，目标或愿望与能力往往会存在一定差距，因此必须采取一些迂回的方式去实现。

这也是《孙子兵法》强调既要谋定后动，又要知止而取的原因。谋定后动是为了适应变化，知止而取是为了立于不败。

在这一阶段为什么买，为什么卖，然后再是具体到怎么买，怎么卖。投资就有四个步骤：选股、捕时、交易纪律、心态。宏观分析大家都要遵循的，而微观的变化就多了，需要根据具体情况做具体分析。这需要根据你的分析判断来操作，这就是一套交易系统。经常留心影响股市大趋势的信息，对大盘的走势有比较深入的了解，尽量做到胸有成竹。

股市要顺势而为，要用敏锐的眼睛去观察股票市场，顺势操作。不同的哲学思想，有不同的炒股行为。譬如，有的喜欢“长线是金”，那是价值投资的哲学理念。有的喜欢“短线是银”，那是“落袋为安”的哲学理念。譬如，有的喜欢“游击战”，有的喜欢“持久战”。又譬如，有的喜欢冒险，有的喜欢稳健。这些方法都能赚到钱，只是要根据具体情形来适应各种行情。

剑与锥子，哪一个厉害？都是，都不是。怎么讲？如果杀敌，自然用剑好，宝剑最好，锥子根本没用；而补鞋，你用什么方法呢？还是锥子？用剑根本不能修鞋，只会削坏鞋呢，而用锥子却能做好鞋子。所以，很难说哪种方法更好哪个方法更差。

方法就没有绝对的好，也没有绝对的坏，对此，我们要辩证地对待。同样，事情没有绝对的好坏，重点在于是否适罢了。

治病存在有许多方法。但这些方法并没有严格的对错之分，其对错因人而异。方法只有适用和不适用之分。即使平常的方法，只要加以不寻常的运用，也能达到极好的效果。你仔细观察，就会发现每一种方法都存在有优缺点。没有最好的方法只有最适合的方法。

任何方法都有不利的一面，也有利的一面，是一个中性的东西。故此，方法不存在有贵贱之分，药物不在于名贵，而在于对症。要明白，如果下的药不对症，那么这些名贵的灵芝也成了虎狼之药，一样会使人致命。贵重的药物不等于好药，它的贵重只是它稀少而已。灵芝再好也不能起死回生，而路边的药草也能救活病人。你说两者哪一个好？贵的东西不一定能解决的，如果无效就等于白费了。

不管黑猫白猫，能抓到老鼠就是好猫。在投资市场上，是不存在方法的好坏之分的，关键是适应当时的行情，打得赢的方法就用该方法。

炒股的交易系统，每一个投资者的交易系统都不相同的，除了市场的外部因素有关外，这跟人的思想认识水平、知识面、个性等有关，里面的因素很复杂，每个投资者都在不停的摸索，希望从中找到赚钱的规律和方法。

任何事物都有其双重性，有了矛，就有了盾。所以应对方法并不是单一固定不变的，要试着接受相反方向的逻辑。有攻就必有守，有了地雷，就有了扫雷器;有了坦克，就有了反坦克地雷;有了飞机，就有雷达;有了导弹，就又有了反导弹;因此当一种非常有效的技术分析方法产生时，也就会相应产生出一种防范方法。敌人的表现手法不是固定不变的，而是多种多样的。

秘密武器，总是能够一招致命，关键在于其“秘密”使得别人无法预知出招时间和用什么招式，使得自己没有应对之策，自然对手明白你出哪一招，就有了应对的办法，当秘密变得不再秘密，利器恐怕只能变钝物。

新手进入股市总是充满好奇，听到有人用的交易系统能够赚钱，一定是全套照搬过来，有的时候会管用一点，大多数结果都是亏损，别人适合的，并不定说就适合你的，再说庄家也可使用反手操作--让你上当受骗。

巴菲特坚守他稳妥的价值投资原则，而对其他理论和手法不屑一顾，而别人采用别的理论进行投机也能赚到钱，如果他能看准了行情，因机机来钱快，能实现有效地财富的累积，其的财富恐怕指数级的增长，远远超过了巴菲特了。

巴菲特最擅长的一招--就是价值投资，最后他成了世界股神，而他不搞投机--他看不懂的东西就坚决不做。

当这套交易系统你能做到一致性的坚持，并且一直给你带来盈利，或者是说它让你亏小钱，赚大钱，长期以来，你能依靠你这套方法一直赚钱，这就是你的交易系统。

5. 你可否推荐几首？

你看下就可以了。下次都是我比较喜欢听的歌。

以上是我的歌手偏好你也可以看一下。

6. 什么是雷瓦特试验？

雷瓦特试验（ReverseAWaterTrial，简称 RAW Trial）是一种评估水资源可持续利用和管理策略的试验方法。该试验旨在模拟自然水循环过程，通过分析不同水资源利用和管理策略对水循环的影响，以评估其可持续性。雷瓦特试验主要包括以下几个步骤：

1. 设定试验场景：根据研究目的，选择不同的地理区域、气候条件和植被类型。试验场景应尽可能真实地反映现实情况。

2. 建立试验场地：搭建人工水循环系统，包括水源、输水管道、灌溉设施等。确保水循环系统与实际水循环过程具有相似性。

3. 监测与数据收集：在试验场地安装监测设备，如气象站、水位计、水质监测仪器等，实时监测水循环过程中的各项指标。

4. 实施水资源利用与管理策略：根据试验目的，实施不同类型的水资源利用和管理策略，如节水措施、水资源再利用、水资源调配等。

5. 分析与评估：收集试验数据，运用水文模型、生态模型等方法，分析不同水资源利用和管理策略对水循环过程的影响。根据分析结果，评估各策略的可持续性。

6. 优化与调整：根据评估结果，对水资源利用和管理策略进行优化和调整，使其更符合可持续发展的要求。

雷瓦特试验是一种有效的评估水资源可持续利用和管理策略的方法。通过模拟自然水循环过程，该试验可以直观地展示不同水资源利用和管理策略对水循环的影响，为水资源管理者提供科学依据。此外，雷瓦特试验还可以为水文科学研究、水资源教育培训和政策制定提供支持。

7. 电脑打开软件的速度很慢？

影响电脑打开软件的速度，在CPU、内存安装数量、硬盘已知的情况下，与电脑CPU的负荷、当前可用内存数量有很大的关系。

比如，你已经打开了很多软件没有关闭还在后台运行，就会占用内存空间和处理机进程。日常维护中，诸如360安全卫士、电脑管家、金山卫士等，360杀毒、金山毒霸等，QQ、微信、旺旺客户端等同类型软件同时运行的情况也有发现，原则上，不用的软件比如不是经常淘宝购物的，就可以关闭旺旺等；杀毒软件，**卫士/管家，同类型的安装一个实用的就好。还有，电脑感染病毒了，木马软件在后台搞搞震，都会拖慢电脑速度。

根据你的电脑配置情况，加多一个固态硬盘，并把软件、页面交换文件安装、设置在其中，可以加快软件打开速度。如果同时打开大型的电脑软件较多（如各种设计类软件），内存还可以加多8G。