nini (@nini_incrypto_)

从夯到拉的港卡排序 1. 众安银行（夯） • 优势：纯线上操作，10分钟搞定，下卡成功率极高，无最低存款要求；Visa卡消费有回赠，App为简体中文界面，对内地人友好；活动多，App内可直接购买港美股、基金，支持零元理财，是学生党港卡入门首选。 • 劣势：实体卡需收取35港币。 2. 汇丰银行（顶级） • 优势：全球网点多，转账额度高达300万港币；蓝狮子免外币交易费，支持全球多币种直接扣款，还有0.4%返现；绑定WeChat Pay HK在内地消费200港币内免手续费。 • 劣势：从今年起需存1万港币，否则每月收取100港币管理费。 3. 恒生银行（顶级） • 优势：香港本地网点多（约220家分行），属于低配版汇丰且免管理费；预约办卡流程极简，还有返利活动。 • 劣势：手机银行App体验较差。 4. 建行亚洲（人上人） • 优势：内地柜员机取现免手续费，可作为中银香港的平替选择。 • 劣势：工作效率极低，审核速度慢，提交申请40多天仍未通过。 5. 中银香港（NPC） • 优势：内地人可与内地中行同名转账免手续费，可绑定微信消费，无管理费。 • 劣势：申请难度大，线下办理需海外资产证明，线上申请拒签率高达90%，还卡双字名。 6. 工银亚洲（NPC） • 优势：与国内工行深度绑定，可与中银一样互转免手续费；支持线上提交资料预约，到香港分行激活。 • 劣势：开户流程复杂，激活前柜员会询问开户原因，需到香港固定地点开户（VTM柜员机视频开户或线上填资料后线下激活），且并非100%成功，准备资料较多。 7. 渣打银行（拉完了） • 优势：多币种账户好用，跨境转账速度快。 • 劣势：普通大学生开户门槛高，需50万验资，办理优先理财且6个月内存100万港币，否则每月300港币管理费。 8. 象象银行（拉完了） • 优势：支持内地与香港跨境支付通，首次资金回国无手续费，卡面可自选图案。 • 劣势：整体体验感一般，申请实体卡需50港币。 9. 蚂蚁银行（拉完了） • 优势：可连接AlipayHK使用。 • 劣势：无实体卡，体验一般，开户后基本闲置，中转功能不如众安银行顺手。 以上排序和评价均为个人观点，仅供参考。

突然意识到一个非常细思极恐的事情，就是语言的边界就是思想的边界。 比如举个例子，英语当中并没有像“孝顺”这个词一样高频、浓缩并且明确带有道德评价的词。在英文语境当中常常表达的就只有love and care，而中文里的“孝顺”是用“孝”和“顺”组成，它把爱、照顾、服从、责任、牺牲全部都浓缩成一个词。 也就是说一个人可以很爱父母，愿意照顾自己的父母，但是如果他没有听父母的安排，没有听父母所说的话，就会被道德评价为不孝或者是逆子。 再比如“早恋”这个词，英文当中并没有早恋对应的词，可能有first love或者puppy love，但是都是一种非常可爱的、稚嫩的、青春的感觉。但是“早恋”核心修辞语是“早”，也就说已经默认存在了一个正确的恋爱时间表。 在某个年龄之前产生亲密这件事情首先就被定义成为了发生的太早，所以可以看到中英文语境下对于一件事情采取了完全不一样的命名视角。 为什么需要专门创造一个带有时间违规意味的词去命名青少年那种美好的、稚嫩的亲密关系？也很少说早有情、早梦想、早独立、早竞争。 一个十四岁的孩子拼命的上学、学习，大家可能会说这孩子有上进心。那十四岁开始思考未来会说成熟，如果十四岁开始喜欢上了另一个人就突然出现一种专门的词叫早恋，这就意味着一套语言系统背后藏着一个关于制度性的时间表。 什么时候应该学习？什么年龄段可以恋爱？什么年龄可以结婚？什么年龄应该生孩子？我用语言帮你定义，如果你太早就叫早恋，你太晚你又变成了剩女。你会发现两个看似相反的词，它的本质的、底层的逻辑是完全一致的，就是社会在替我们规定人生的正确时钟是什么。 同样的中文当中也有一个非常容易混淆的词，我经常在小学语文生字听写、词语听写的时候我经常会混淆。但是如果看英文当中的rights and power，这完全就是形态和语义上都是高度分离的。 rights的意思就是我有什么正当的理由和主张，而power的意思就是我有没有能力影响、控制、决定别人。一个人可能有power却没有rights，也有可以有right或是缺乏power。 两个概念一旦被分的非常清楚，很多的社会关系就会变得非常的清晰，及其具备逻辑性。比如你就会意识到你的父母拥有照顾和教育孩子的权利，但这不等于拥有支配孩子的权利。 老板拥有组织、管理的权利，但并不拥有侵犯员工人格边界的权利。多数人拥有社会影响力也不意味着多数人的偏好自动就变成了少数人必须服从的正当性。 所以对我来说学习一门新的语言最大的意义就是你突然会获得第二套看待世界的视角和方式，你会意识到居然还可以给世界这么分类，新的思考方式，新的逻辑。 站到自己熟悉的语言之外去看看那些自己从小到大从未怀疑过的词，然后意识到原来我以为的有些东西常识，有些只是我熟悉的语言替我设定好的默认出厂设置

这些美股博主到底准不准？ 统计范围：YouTube财经频道，共63个频道，按公开发言时点统计（6个月观察周期） 1. Zac美股笔记｜观点准确率72.4%｜记录数29条｜平均+11.9% 2. 老汤美股财经｜观点准确率65.8%｜记录数111条｜平均+14.3% 3. 美股Alpha姐｜观点准确率63.4%｜记录数328条｜平均+8.2% 4. 阳光财经｜观点准确率62.8%｜记录数78条｜平均+13.3% 5. 视野环球财经｜观点准确率62.2%｜记录数577条｜平均+11.4% 6. 老李玩钱｜观点准确率61.6%｜记录数869条｜平均+14.8% 7. NaNa说美股｜观点准确率57.9%｜记录数209条｜平均+5.5% 8. Money or Life｜观点准确率51.9%｜记录数104条｜平均+12.3% 9. 一只居和鸭｜观点准确率48.5%｜记录数619条｜平均+2.0% 10. 刘翔的投资频道｜观点准确率35.7%｜记录数14条｜平均-11.0%

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有时候活在信息茧房里，以为购买纳指的火爆程度跟当年买房一样 但只是看着火爆，现实生活中还是很多人不知道的 目前也不会有很多人买纳指的，知道BTC的很多买的也不多，因为对买这些东西有着恐惧或者敬畏心，一开始不会买的人之后也很难会买。 而最近知道纳指的人大部分人也不会买，只有知行合一的人或者愣头青不怕的人或者欲望特别特别大，压过敬畏和恐惧的人会买

GitHub上星标最高的爬虫工具，没有之一！ 据说是因为作者说之前被一个月16 美元的付费爬虫搞烦了，一气之下花几天时间自己手搓了一个 1.纯粹免费无套路：无需注册、不需要API Key、没有按页扣费的模式，开箱即用。 2.专为 AI 打造：能把任意复杂网页直接一键提纯为极简、规范的 Markdown 格式，完美喂给 LLM 跑数据流水线。 3.性能强劲又稳定：不仅跑得比大多数付费服务还快，最新版本还优化了内存调度与 GPU 容器部署，支持高并发稳定抓取。

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长鑫科技创始人，的确是大格局。 17岁考上清华物理系，从江苏盐城的普通家庭走进中国最高学府。 博士读了两年，退学。去了硅谷，从工程师做到项目主管，完整经历了芯片从设计到量产的全流程。 2005年，他卖掉别墅，揣着10万美元回国创业。从一张桌子起步，拼出了兆易创新。 44岁那年，他二次创业，瞄准了DRAM芯片。这个赛道被三星、SK海力士、美光垄断了二十年，没有人相信中国公司能打破这个格局。 2016年，他和合肥国资联手，180亿成立长鑫存储。不领工资，蹲在车间盯着良率。一年亏损、两年亏损、三年亏损……连续十年亏损，他一声不吭。 2026年，长鑫迎来爆发。 半年盈利500亿，全球DRAM市场份额突破8%，IPO募资295亿，市值预期超过3万亿。腾讯一笔200亿的大单，只是众多大客户中的一个。 更让人意外的是，他把7.68亿股、市值160亿的股份，无偿分给了全体员工。 他说过一句话：“不掌握主要核心技术，国家的强盛只是建立在沙滩上。” 这句话，是他在硅谷那些年看到的、在中国做芯片这些年感受到的，凝成的一句话。 长鑫还在追赶，制程差距还在缩小，但方向已经不可逆转。 从卖别墅回来到万亿芯片帝国，21年的死磕，值得每个正在奋斗的人看一看。

关于长鑫科技真实风险的思考 1.相比于周期的表面现象，更底层的是存储产品没有任何差异化，价格完全由供需所决定，而非品牌，下游切换供应商成本基本为零。长鑫的差异化不在产品，而在于“身份”。 2.上游光刻机、刻蚀设备，硅片高度依赖进口，存在供应链风险。 3.目前三座晶圆厂产能利用率95.73%，即使资金到位，但新产能建设需要3~5年，时间不可压缩，远水解不了近渴。何况前三大巨头也在加速建厂，当产能集中释放，价格战不仅会降低长鑫利润，还会阻碍长鑫市场占有率的提升。 4.重资产投入势必面临着巨额折旧，除此之外，作为追赶者长鑫还需要持续投入研发，长鑫的资本开支累计1600亿，而三巨头都已经累计数万亿，这两点都会持续侵蚀利润和自由现金流。 5.DRAM是标准化产品，核心竞争力不在于设计创新，而在于制造良率、成本控制、产能规模。长鑫的良品率未知、成本控制未知，但产能规模没有竞争优势。 长鑫的盈利本质 = 产能规模×产品价格-巨额折旧-研发投入。除产品价格之外，其他三项基本都能确定。当下的长鑫值不值得投资，取决于你对于产品价格的把握。

蚂蚁集团 AI 安全实验室近期开源了两个保护 Agent 安全的王牌项目：SingGuard 和 SingGuard-NSFA 随着 Agent 开始自主规划与调用工具，安全威胁已从“模型说了什么”演变为“Agent 做了什么”。传统的文字检测护栏对此根本无能为力。 SingGuard：主打输入端的输入输出防御，全面覆盖文本、图像等多模态安全。它的合规规则无需重训模型，支持动态参数换入，省去了极高的重新训练成本。 SingGuard-NSFA：专治 Agent 的异常动作风险。它把工具调用、恶意代码执行等风险拆成 7 大类、185 个细分变体。它还支持超 133 种语言，彻底堵死了攻击者换个冷门语种绕过安全护栏的漏洞。 项目提供 0.8B 到 9B 等多种尺寸，还贴心地支持“生成详细风险报告”和“高并发快速分类”两种工作模式，可以无缝拼装到其他护栏模型上。 想要让你的 AI Agent 规模化落地？安全这个前置条件快补上啦