与「教育番組」相关的搜索结果

一名高校女孩吃饭从来不花钱被当场抓获。 因为她专门偷吃外卖，上午偷走一份肉蟹煲，中午又偷肯德基，晚上再来一份大虾绞。 好家伙，一日三餐都是零元购，主打的就是一个省钱。 更过分的是，她不仅偷吃外卖，就连快递也不放过，香水、洋酒、厨具真是啥都偷，而他给出的奇葩作案理由，更是当场惊呆了民警。 派出所陆续收到十几起群众报警，报警人五花八门，有附近写字楼的白领，有周边小区住户，还有隔壁高校的学生。 大家反映的问题高度统一，放在楼下公共取餐区快递暂存架的外卖、快递频繁丢失，有的人中午点了午饭下楼短短两分钟的功夫，热腾腾的外卖直接不见踪影。 还有人网购水果、零食、生活用品，快递放在物业货架，转头再取就凭空消失。 一开始，大家只以为是拿错了，互相在业主群、校园群里询问。 然而，失窃的事情没有丝毫好转，反而越来越频繁。有的人丢一份二十多块的外卖，自认倒霉，不深究，然而接连不断。 的事件让不少群众忍无可忍，选择拨打110报警。 派出所民警梳理所有报案记录后发现，所有失窃地点高度集中，全都在几栋写字楼楼下、高校校外沿街取餐点，作案时间大多集中在中午饭店，傍晚下班，下课高峰人流量大，监控存在部分盲区。 嫌疑人每次作案速度极快，拿完外卖包裹立刻离开，很难第一时间锁定。 然而，频繁的盗窃警情不能放任不管，虽然单起涉案金额不高，一份外卖、一个普通快递大多几十块钱，达不到大额刑事案件标准，但是多次盗窃，按照法律规定多次实施盗窃行为，哪怕单次金额低，一样构成盗窃违法，必须依法处理。 所以，民警制定了蹲守方案，分班次在失窃高发点位隐蔽不过，调取周边所有监控，逐帧筛查可疑人员。 连续蹲守两天之后，目标人物出现了，监控里，一名年轻女生反复在各个取餐货架徘徊，不停翻看货架上的外卖、快递，看到没有标注清晰姓名或者外包装看起来食品、零食类的包裹，随手拿起不核对。 任何取餐码、取件码直接拎走，动作熟练，明显不是第一次作案。 顺着监控追踪，民警很快锁定这名女生身份是附近高校的在读大学生赵某。 随后民警前往学校当面找到赵某进行传唤调查。 所有人本来以为一个年轻大学生被民警找上门，自知偷外卖被抓一定会愧疚认错，主动归还物品、赔偿损失。 但是赵某后续的一番辩解彻底颠覆了民警的预想。民警把赵某带回派出所办案区拿出监控录像，多名受害人的报警记录一一摆在他面前，清晰告知的多段监控完整记录了你多次私自拿走他人外卖、快递，多名失主已经报警，你的行为已经属于盗窃。 可赵某全程神情平静，没有半分慌乱和不好意思，面对铁证，他没有直接承认错误，反而抛出一套自己的歪理。 这番回答当场让办案民警十分意外。 赵某是这么跟民警解释的，第一，她觉得外卖、快递放在楼下公共区域，没人看管，随便谁都能拿，算不上私人财物，拿别人的东西根本不算偷。 在她的认知里。只有锁在家里、锁在柜子里的东西才是私人财产，放在外面公共货架上无人看管，就等同于无主物品，谁拿到就算谁的。 第二，她称自己平时生活费有限，家里给的零花钱不多，外卖一顿二三十块，长期自己点餐开销太大，所以看到别人放在楼下的外卖，一时心动就顺手拿走了。 她还强调自己只是拿点吃的便宜小件快递，贵重的包裹从来没动过，没有造成多大损失，算不上严重的事情。 第三，更离谱的是，赵某表示之前他自己也丢过外卖，从来没有人主动还给她，既然自己有过损失，拿别人的外卖算是弥补自己的损失，算是互相抵消，谈不上违法。 除此之外，赵某还不停跟民警辩解，那些失主点的外卖价格不贵了，一点也不会对对方造成多大影响，没必要小题大做报警，也不至于惊动警察上门找他，觉得群众和警方有点过度较真。 整套说辞听完，在场民警都十分无奈。 看得出来，赵某并不是一时冲动临时犯错，而是从心底里根本没有意识到自己顺手拿别人外卖快递行为就是盗窃违法行为。 民警当场打断他的错误观点，逐条给他普法纠正。 然而赵某依旧不能完全理解，反复纠结东西放在外面没人看，拿一下怎么就算透，认知上存在巨大盲区。 随后民警逐一统计赵某的作案次数，结合监控受害人证词核实，短短半个多月时间里，赵某先后顺手拿走他人外卖、快递多达十几次，涉案物品多为奶茶、快餐、零食、日用品，单次价值十七到五十元不等，累计多起盗窃行为已经符合治安管理处罚的处理标准。 听完民警细致的普法讲解，再加上一沓完整的监控证据、受害人报案材料，赵某才慢慢意识到，自己之前的想法全部都是错的，所谓的弥补损失东西没人看管不算透，全部都是自我宽慰的借口。 然而，此时错误已经犯下，十多起盗窃行为真实存在，多名受害人的损失需要赔偿，而坐牢就不用了，毕竟女孩子得多包容，口头教育训诫一下就行了。

Grok 和 Perplexity 给我写的关于日本殖民台湾的科普 日本殖民台湾时期，对原住民（当时称「蕃人」「高砂族」）大体经历了「武力征服—警察统治—教化与同化—战争动员」这样一条路线。 基本统治思路：理蕃与区隔 日本延续清朝「生番／熟番」的区分，将尚保持传统社会形态、居住在山地的族群单独划为统治对象，统称「高山族蕃人」，视为需要特别管理的「治安问题」与「资源问题」。 原住民地区被纳入「蕃人事务」体系，由总督府警务局与理蕃机关专责管理，形成和「本岛人」（汉人）不同的双轨制度：在法律适用、行政管理、土地权利等方面都受到特殊对待。 前期：武力镇压与隘勇线 1895–1900年代前期，日本对山地原住民采取相对「放任＋怀柔」：在山地边缘设「撫墾署」、隘勇线，既阻止原住民下山「出草」，又不急于深入高山内部，以免牵扯太多军费。​ 1900年代起，为了开发樟脑、木材等山地资源，日本逐步以「理蕃政策」为名，推动大规模军事行动：修筑「隘勇线」、铁丝网、要塞，配合重机枪、山炮和空投等手段，强力压制各族群的武装抵抗。 在这一阶段，许多原住民社群被迫迁离传统领地，狩猎区、圣地和迁徙路径被切断，部落人口因战争、饥饿和疾病大量减少，为后续「教化」铺路。 警察统治与空间控制 镇压后，殖民政府以「警察政治」形式接管山地：大量派驻警察，建立「驻在所」、警备道路，将警察同时作为行政官、治安官、教师和司法者，对部落实行日常监控与生活干预。 警察掌控枪械、弹药、迁居许可、猎场使用权等关键资源，使原住民在经济和人身上高度依赖殖民政权；传统头目权威被削弱，部落决策权逐步让位于警察命令。 日本也在山地划定大量「官有林野」，以测量登记为名收归国有，限制原住民砍伐与狩猎，实质上是以国家权力掠夺原住民族的土地与自然资源。 教化与同化：教育、宗教与生活改造 在军事压制与警察控制基础上，日本对原住民推行「教化政策」：设立「蕃童教育所」、公学校分班，教授日语、基础算术、农业技艺和日本式生活规范，强调服从、勤劳与对天皇的忠诚。 教育政策目标从早期的「使其懂命令、不作乱」逐步演变为「将原住民塑造成勤劳农民」再到「作为日本臣民的战斗资源」，语言教育和农业技术训练成为关键手段。 日本大力引进日本神道与国家神社体系，要求原住民参加神社参拜，压制或限制传统祭仪、巫术与信仰；服饰、发式、家屋形式也被要求「文明化」，例如禁止纹面、猎首等被视为「野蛮」的传统。 皇民化与炮灰化 1930年代，随着「皇民化」运动推进，原住民也被纳入「内台一如」「皇民炼成」的框架：强化日语教育、天皇崇拜和日本史观，将其塑造为「忠诚的日本臣民」。 在教育和警察控制的基础上，日本大量征用原住民参加军警、劳役和海外作战，如高砂义勇队等，为太平洋战争输送山地战部队和劳工；这是殖民国家化策略的极致表现——把被征服者转化为帝国战争机器的一部分。 这种「战时动员式同化」加深了族群内部的裂痕：部分人拥抱日本身份以求社会上升空间，部分人则记忆着霧社事件等血腥镇压，形成复杂的「日本情结」与多重身份认同。 原住民的抵抗与后果 在这些政策下，台湾原住民不断爆发零星或大规模反抗，如泰雅族、赛德克族等多次武装起义，其中1930年的霧社事件是最知名的一次：莫那鲁道率领部落攻击日本警察与学校，随后遭到日军与警察的大规模镇压和集体惩罚，许多部落几乎被摧毁。 长期而言，日本殖民时期的原住民政策在军事、行政和知识三重层面塑造了「高山族」这个概念：一方面严重破坏了传统社会结构、土地制度与文化，另一方面也通过调查、分类、教育和户口制度，奠定了日后「原住民族」作为法律与政治类别的基础。

50 个网站，随便点开一个就能逛上几小时 🌍 1. — 实时卫星画面 2. — 追踪全球航班 3. — 实时追踪船舶 4. — 实时天气和风暴 5. — 实时闪电 6. — 近期地震 7. @sauda_coder — 查看互联网海底电缆 8. — 监测全球森林 9. — 实时世界统计数据 10. — 实时互联网数据 11. — 比较国家大小 12. — 探索历史地图 13. — 历史地图档案 14. — 社区共建的世界地图 15. — 世界各地的窗外风景 16. — 虚拟城市漫步 17. — 随机看世界各地 18. — 世界各地的奇特地 19. — 有趣的互动实验 20. — 从原子到宇宙 21. — 3D 探索太空 22. — 互动星空图 23. — NASA 每日太空图 24. — NASA 图片档案 25. — 互动数据故事 26. — 全球数据与洞察 27. — 理解全球趋势 28. — 数据可视化 29. — 世界银行数据 30. — 土耳其官方统计 31. — 海量数字档案 32. — 免费经典书籍 33. — 探索数百万本书 34. — 美国国会图书馆档案 35. — 欧洲文化档案 36. — 美国数字图书馆 37. — 虚拟博物馆 38. @sauda_coder 高清艺术作品 39. — 在线艺术收藏 40. — 历史珍品 41. — 免费文化与教育 42. — 探索大都会博物馆藏品 43. — 探索音乐流派 44. — 按国家和年代听音乐 45. — 把维基百科编辑变成声音 46. — 随机知识 47. — 时间和天文工具 48. — 最新科学新闻 49. — 免费研究论文 50. — 互动数据可视化 互联网比你平时刷的信息流大得多。 🔖 收藏起来以后看。

AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs，这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰，AMD 做 CPU 和 GPU，OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞，她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态，以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易，也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款，对 World Labs 的估值约 82 亿美元，预计年底前完成，还需要监管审批。交易完成后，李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方，也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年，私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是，AI 现在还在很早期的阶段，而且越来越明显的是，硬件、软件、系统和模型这几层互相影响，对整条链路理解得越透，造出来的系统就越好。收购 World Labs，一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员，另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断，反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大，对算力的需求也越来越大；和 AMD 合在一起，模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理，硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式，AMD 仍然是一家平台和解决方案公司，软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户，也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年，到现在两年多，专攻空间智能和物理智能，也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律，这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说，他们想做的是语言模型之外的方向，因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求，机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型，先是 Marble，然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”，能生成高质量的画面，同时保持三维和四维（三维空间加上时间）上的一致性，摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX，这家公司做出了一套机器人仿真工作流程，以及训练机器人控制策略的模型，由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃，除了大家熟悉的云端 CPU、GPU，物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI，都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向，而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱，发展势头也不错，主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向，这件事的关键在于双方的愿景是否一致，和有哪些选择关系不大。在她看来，这次合并会是“一加一大于二”，接着她笑着补了一句，AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能，李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划，World Labs 正在做的工作会继续，但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说，AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型，它们跑在不同的硬件上，这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来，没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里，大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态，她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说，现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法，到她自己做的 ImageNet，这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论：模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”，技术必须好，也必须安全。她拿芯片行业做例子：最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑，AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派，相信行业能建立起合适的流程和防护措施，而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样，互相分享做法。 主持人进一步问，提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事，要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说，要保证硬件本身安全、按设计运行，模型在上面跑时数据是安全的，还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导，但因为 AI 是新东西，各方学习的速度不一样，所以她欢迎更多的行业协作，也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说，主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个，她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术，和历史上所有这类技术一样，初衷是让人的生活和工作变得更好，但每项技术都是双刃剑，必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD，她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元，苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购，World Labs 是下一笔，而且是战略意义很重要的一笔。在她看来，技术如今和经济、国家安全都紧密相关，AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断，只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来，而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说：“我会让她忙起来的。”

🚨 有人坐在你家楼附近。 不连你的 WiFi。 却照样能截获流量、拿到你的密码。 然后几乎不留痕迹地消失…… 这个攻击就是这么干的（⚠️ 仅供教育用途）：

最近计划全家的加州一号公路的旅行，打算租一辆带fsd的特斯拉，毕竟开久了fsd就回不去了。但是市场上看了一圈，发现其实符合我的选择的并不多（HW4+FSD+支持旧金山到洛杉矶单程），一些传统租车平台有少许特斯拉但通常不带fsd。最终我在turo 共享租车平台找到了。其实特斯拉应该和租车平台（Herz, enterprise, national，etc）合作，将fsd加入日结添加选项，或者干脆免费fsd，毕竟road trip的人会有很强的辅助驾驶需求。感觉这会是一个不错的入口，让五湖四海的人更多了解特斯拉和fsd，也许能让更多人在使用后成为特斯拉/fsd的长期用户。看看周围，目前为止美国的电动车转型和fsd的市场教育还是太过落后了，特斯拉需要更多的渠道来推广这项新技术，包括保险公司和租车公司。

中国情感教父浪迹的传奇人生。 15岁考上成都七中。 18岁考上电子科技大学。 19岁学习PUA。 20岁疯狂泡妞，上床。 22岁解锁百人斩。 23岁加入坏男孩学院。 24岁直播拍实战黄色视频，流量爆炸，成为坏男孩第一情感导师。 25岁创立浪迹教育。 28岁买大平层，开法拉利。 29岁浪迹教育成为中国第一男性情感公司。 30岁第一次被抓。 32岁浪迹教育因为北大PUA事件，全中国人人喊打。 34岁结婚，老婆是币圈混圈整美女。 36岁离婚，被绿，All In币圈炒币。 这就是中国情感教父的传奇人生，Respect！！！！！！！

1) ATS(机器人)+人类友好的完美简历提示词 你是资深招聘专家(10+年经验)。 你浏览过数千份简历，深知ATS系统如何运作。 使用以下信息创建简历： - ATS兼容 - 吸引人眼球 - 清晰、可量化的成就导向 - 不超过1-2页 - 现代专业 规则： - 从强势'职业总结'开始 - 每段工作用数字成果(百分比、金额、时间、增长) - 避免不必要的陈词滥调 - 使用主动动词 - 写得让招聘者6秒内注意到 - 自然融入关键词 - 不用表格、图标、图形 简历语言:[中文/英文] 目标职位:[职位名称] 我的信息： [在此输入经历、教育、技能]

郭宇在这场分享中关于「高级打工仔」与读书的核心观点，可以概括为以下三层： 一、传统路径已经失效 他明确提出，东亚社会长期推崇的“读书—考名校—成为高级知识打工人”路径，在AI时代已经逐渐失去可行性。 2025年10月Claude Code推出代码生成能力后，医生、律师等依托智力获取超额收益的知识类职业优势被大幅削弱，依靠个人智力做“高级打工人”已经不再是一个可以稳定追求的目标。 背后的逻辑是：你能使用到的智力，和你自己能获取到的智力，已经完全不成比例。 人类花十年读书只能学到皮毛，不可能每天不睡觉学完ChatGPT预训练的所有知识，而且AI还能边做边学，获取前人知识的速度远超人类。 二、读书本身的价值需要重新定义 他并没有否定读书或知识的价值，而是认为读书的目标不能再是“成为高级打工人”。 传统东亚教育的底层逻辑是“读书=不做体力劳动=阶层跨越/经济自由”，这套逻辑在工业时代成立，但在AI时代需要转向，知识不再是用来卖时间、换薪资的筹码，而是用来构建叙事、撬动智能复利的杠杆。 三、AI时代的替代方向：用智能赚复利 他提出的新方向是掌握叙事（narrative）能力，用智能赚取复利，而不是靠单次劳务换取报酬。 核心论据是： 1. AI当前尚不具备自主决定叙事方向的能力，这是人类独有的核心竞争力。 2. JK·罗琳靠《哈利·波特》叙事体系获得的长期收益，远超过影片中小演员的短期劳务收入——这就是智能复利的典型形态。 3. 叙事能力不只是写书，打造服装品牌、运营亚马逊爆款、做AI生成内容、经营个人IP，本质都是讲好故事触达用户，获取长期复利。 AI时代最关键的转变，是把自己从工业革命时代的“螺丝钉”，拔高到能够主导叙事的创造者。

教育部原副部长鲁昕被查。据说此人非常跋扈，官声不好。有次她随总理视察新疆，早上集体合影环节，所有人都在等她，包括总理，她一个人因为自己化妆姗姗来迟。