California Custom Wheels retweetledi
California Custom Wheels
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California Custom Wheels
@rimsbook
Dedicated to be the Best Solutions of 18s thru 32s Forged Wheels ...
Los Angeles, USA Katılım Temmuz 2014
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Develops Newly Launched Non-Invasive Smart Glucose Meter
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斯坦福大学100条学习方法🌹
1、读得慢，长期下来读得少
2、阅读中有30%~50％都是没用的。
3、敲打节拍来避免大脑阅读出声，以刺激皮层，但不可依赖过多。
4、情绪是可以操纵的，尽量往好的方向引导，行为才会改变。
5、预习学会20%，上课学会50%，回顾学会100%，复习时应无新知识。
6、写下问题，越清楚，得到的答案也就越透彻。
7、先背佐证或例子，有些抽象概念是要一定积累才能理解的。
8、跟同伴一起学，讨论能减少偏差。
9、给大脑0.5-9小时来处理信息，再回顾才会有新收获，不要在难点上停留。
10、锻炼左手。
11、随身携带相机或小本子，记录灵感，如音乐写作或绘画，
12、把大事化为小步骤写在to-dolist上，会更有成就感，效率也更高。
13、长时间学习后立即睡觉，大脑才能在睡眠中处理和加深知识。
14、倾听微弱的声音能提高注意力，每天练习3分钟。
15、新词用了7次才真正算自己的。
16、学会寻找情绪高昂的物质来驱动自己。
17、利用空闲的等待时间来做事，随身携带书籍，手工或电话单。
18、每天做件不愿做的事。
19、多敲打手指，刺激神经，延缓大脑衰老。
20、自己跟自己对话。
21、要学一本书，20％是书的观点，能延伸80％的知识是真正的学习。
22、提前粗略自学2年后的知识，能让现在的学习轻松不少。
23、灵感往往不是新的，它只是几个旧点子的合成品。
24、紧张时肾会积尿，身体供水不足会导致大脑发挥失常！考前试着喝点蔬菜汁或水果
汁。
25、学会腹式呼吸。
26、养成记关键词的习惯。
27、多总结。
28、做思维导图心智图。
29、从整体上记忆和理解。
30、大脑有忘记痛苦的特征，学习时要保持良好心态。
31、多说话，并提高话语的质量。
32、带病用脑会对大脑造成损害。
33、掌握速读的技巧。
34、利用吸引力法则。
35、学会速读：阅读就像骑自行车，骑到一定速度才能骑得好，骑得顺畅。
36、高速大量的输送知识，俗称吞鲸式读书法，长时间集中注意力会让大脑更灵活。
37、众多技巧之一，去"做"，绝不要期待任何"结果"。
38、一时一事，花5分钟也好10小时也好，一口气做完。
39、优柔寡断是严重的浪费时间，不要超过60秒。
40、把工作分成小部分做，会有分心的危险。
41、工作越努力，工作的能力就越强，休息就越有效果。
42、摄取肉类容易分散精力。
43、勤于模仿，如手段，技术和语言，别人做事时不要躲得远远的。
44、自我讲授，像老师教学一样把资料概述出来，疑点会变得清晰。
45、每天学习更深一点，而不是更广一点。
46、漩涡效应错误往往会接二连三地犯，保持平稳心态。
47、持续分析，反馈，突破。
48、读书分类，读法也分类，如细读，浏览等。
49、对生活观察入微。
50、不要问："为什么我失败了？"，而应该问："我做了什么？
51、将不类似的事物联系起来思考。
52、技能不是持久的，不练习，它每天都在退步。
53、大脑更喜欢图像。
54、晚上9点到早上3点是最好的休息时间。
55、起床后做做数学题或别的钻研游戏，能使大脑迅速清醒。
56、容易走的路都是下坡路。
57、把思考内容画下来。
58、自己说话录音，倾听不足。
59、每天做件没做过的事。
60、想得复杂，概述简单。
61、与潜意识交谈的最佳时间是睡醒后。
62、回忆细节。
63、做日程表，缩短工作时间让大脑产生压迫感来提高效率。
64、学习时间随着年龄增加会越来越少。
65、把问题用另一个角度重复一遍。
66、记单词时记不起来就看答案，不然大脑会"习惯性"忘记。
67、物归原位，并井有条的生活不会让你被琐事困扰。
68、加速形成概括力。
69、闭眼在屋里走。
70、用双重目标，最低目标和理想目标。
71、思考弦外之音。
72、翻扑克牌锻炼运算。
73、不熬夜。
74、每天喝水至少1500毫升，许多头痛都是缺水引起的。
75、每天认识一位不同的人。
76、慢慢做，但要做得精确。
77、画效率／时间曲线表。
78、转移注意力是拒绝诱惑的根本。
79、思考因果，关联，相对关系。
80、反拖延技巧之一，做什么都要有一个理由。
81、外向即人格魅力。
82、阅读时区分知道和不知道的，避免浪费时间。
83、记知识点比理解概念要简单，知识点记多了潜意识便会逐渐形成概念。
84、想到就做，不要延缓。
85、累了立即休息。
86、用字母简写作笔记，加快速度。
87、把重要的课程录下来或照下来。
88、上课时端正坐姿，打开书本暗示潜意识保持开放状态。
89、坚持，专注，重复。
90、感受身体讯号。
91、饮食健康，早有蛋白质晚有纤维。
92、趁精神饱满先解决难题。
93、每天花10分钟写随笔，不要停顿。
94、去了解习惯体系。
95、不要压制欲望，化解它。
96、微笑释放的化学物质对紧张和愤怒极有效。
97、意志力＝精力＝可以强化。
98、多问为什么。
99、推迟情绪，立即行动。
100、善用表格。
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英语学习党狂喜！
这个开源项目每周自动更新英语杂志免费下载合集
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别傻傻手剪视频了！Codex装上这个插件，直接“写代码”生成MP4！普通人也能批量做号！
还在用剪映一帧帧调？太慢了！今天教你个降维打击的野路子：Codex + HyperFrames。不用懂代码，不用会剪辑，HTML直接变视频，效率提升10倍！
1⃣ 安装与开启：
在Codex的插件市场找到“HyperFrames by HeyGen”，一键启用。它能把Codex变成你的“视频导演+剪辑师”。
2⃣ 下达指令（参数锁定）：
直接告诉Codex你要做什么。公式：用途 + 尺寸 + 时长 + 风格 + 平台。
例：“用HyperFrames做一个3:4竖屏教程视频，45秒，Swiss Pulse风格，用来发抖音。”
Codex会自动拆结构、写分镜、安排时间轴。
3⃣ 全自动执行流：
你只需看着它跑。Codex会自动生成HTML源文件、GSAP动画、同步字幕、甚至配音。
核心逻辑：HTML就是视频源文件。文字、卡片、时间轴全用代码精确控制，改一个参数，整个视频自动更新。
4⃣ 一键导出：
跑完流程，直接预览并渲染成MP4。特别适合做工具教程、产品宣传片、数据图表视频。
别把时间浪费在重复劳动上。这套SOP跑通了，你一个人就是一个MCN。
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Google的前CEO Eric Schmidt说，
“如果你真想赚钱其实很简单——创办一家代理式AI公司。”
很多人每天刷Hacker News和X，看到新框架新基准就兴奋，周末熬夜试新东西，结果半年下来什么都没做出来。
直到我看到这篇两年实战经验总结的Agent生存指南，才突然明白。
这个领域最稀缺的能力并不是学习，恰恰相反，而是不学习。
很反直觉对吧，咱们先看看现在的Agent领域有多疯狂？
每天都有新的"10x"框架发布，
每周都有新的基准被打破，
连Claude Code这种顶级产品，
都公开发过47%的性能回归。
因为没有稳定的地图，没有标准答案，所有人都在摸着石头过河。
目前大多数人的策略是"跟上所有东西"。
但作者说，这恰恰是最差的策略。
他给出了一个能过滤99%噪声的万能过滤器，
任何新东西出来，先问自己这五个问题：
1. 两年后它还重要吗？
2. 有我尊敬的人在生产环境写过诚实的事后复盘吗？
3. 它是否强制我抛弃现有的 tracing/重试/认证体系？
4. 跳过它6个月会怎样？
5. 我能量化它对我的Agent的帮助吗？
最有意思的是，大多数新东西在第一关就死了。
各种wrapper、CLI工具、Devin-for-X，两年后基本都会消失，
而协议、内存模式、沙箱机制，这些才是真正能长期存在的东西，
我觉得最难的技能是学会如何不耍酷装逼，不追热点。
那到底什么东西值得学？
作者列了7个学一次，可以终身受益的复利概念：
• 上下文工程（不是提示词工程）
• 工具设计
• Orchestrator-Subagent模式
• 评估体系+黄金数据集
• 文件系统状态+思考-行动-观察循环
• MCP协议
• 沙箱作为原语
不是说这些东西永远不会变，
而是它们的变化速度，比新框架慢100倍。
比如你花一个月吃透上下文工程，未来三年都能用。
但你花一个星期学一个爆火的新框架，可能三个月后就没人维护了🤣😅
这就是复利的力量。
兄弟们来看看2026年4月最无聊的技术选型：
编排：LangGraph（生产默认）
协议：MCP（全栈首选）
可观测性+评估：Langfuse / LangSmith
运行时+沙箱：E2B、Browserbase
模型：Claude Sonnet 4.6（性价比王）
原则：模型可换，工具MCP化，沙箱必开，评估从第一天就有。
然后是坚决跳过的清单：
AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、DSPy
独立代码编写Agent、自主Agent pitch、Agent应用商店
水平企业平台、SWE-bench跑分、天真的并行多Agent
理由统一：demo好看，生产不行。
最后是最简单也最难的行动手册：
1. 选一个业务真正在意的可量化结果
2. 先搭 tracing + 评估 + 黄金数据集
3. 单agent循环起步，3-7个好工具足够
4. 用真实失败喂你的回归测试集
5. 失败模式驱动加复杂度
6. 每周只花30分钟读3个高质量来源
这篇文章最戳我的一句话是：
AI把"2年经验工程师的工作"压缩到了几天，
22岁的新人跟35岁的资深工程师，现在站在同一起跑线上，
胜出者不是堆栈掌握者，
而是有品味、敢出货、专注复利原语的人。
现在传统的职业路径已经崩塌了，
学位→初级→高级→主管，这条路已经走不通了。
新的路径是：做出东西，放到网上，让作品替你说话，
你都不需要学会一切AI相关的技能，
只需要学会哪些东西会复利，然后把注意力死死钉在它们上面就行了，
剩下的一切都交给时间就好了。
Rohit@rohit4verse
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@Phoenixyin13 where are you located ?? may i invite you for a dinner ?
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今天总结一下自己的技术栈。
1. 编程语言与工程基础（Joseph Jin 全部掌握 + 实战强化）
语言：Python、Java、C/C++、Golang、Swift、JavaScript/TypeScript、R、Matlab
核心能力：数据结构与算法、高级算法、离散数学、概率、优化模型、计算机架构
系统级：嵌入式 C（Silicon Labs 32-bit MCU + Bluetooth 开发）、MacOS/Windows 原生 SSL 验证、单元/集成测试
2. 前端 / 移动端全栈（React Native / Swift 生产级）
React.js、React Native、Vue.js、Node.js
Apple UIKit + Core ML
移动端对象检测、实时相机处理、跨平台 App 从 0 到 1 部署
3. 后端 / 云架构 / DevOps
AWS SAM、MySQL、MongoDB
Jenkins 监控系统、CI/CD 管道
安全相关
4. AI / ML 工程（Suno 级 + Berkeley BAIR Lab 研究深度）
框架：PyTorch、Scikit-learn、NumPy、Pandas、timm、CVXPY
实战：
BAIR Lab 神经网络正则化调优实验（ResNet / ConvNeXt，weight decay、drop path、data augmentation）
Suno AI Intern ML Engineer：音乐生成大模型训练与优化
目前常用的AI 生产力神器：Cursor + Claude 重度玩家（Composer/Agent 模式日用）正在Cursor SDK，可直接把日常任务 Agent 化
5. 嵌入式 / 硬件 + 3D / 视觉创作
Embedded C + 低功耗外设开发
Claude + Blender 完整工作流：批量 3D 建模、粒子系统、赛博朋克/二次元场景生成、VFX、动画故事板
6. 产品、创业与跨界能力
Product Manager（教育咨询领域）：用户增长、产品迭代、需求转化
Co-founder（Stroll 类安全 GPS 项目 + Web3 项目）：从 0 到 1 搭建算法、后端、前端、孵化器经验
喜欢把 AI 真正用在创意领域：音乐生成、3D 视觉小说、短片制作
我现在同时在做的事：
1.智球AI（中文体育 AI，对标2026 世界杯）
2.The Commons（双语开放学术平台，Vercel + Supabase 已部署）
3.Unsaid（匿名情绪表达，YC 方向）
我的日常是：弹钢钢琴、写小说、写歌，check代码、训模型、做产品、厨艺、摄影。
它们对我是同一件事的不同手感。把创作这件事拆到底层，剩下的只是工具。
我还比较年轻，所以工程能力还需要精进。希望可以在X上遇到有趣的同学一起探讨！
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世界公认的十大顶级思维，快让你的 AI 学会并强化自身
1.第一性原理：马斯克的商业武器，回归本质，拆解到最基础真理
2.复利思维：世界八大奇迹，做时间的朋友，抵御短期诱惑
3.奥卡姆剃刀：如无必要，勿增实体，极简才是最高效
4.贝叶斯思维：根据新信息不断修正你的概率，理性决策的核心
5.遍历性：只要有一次出局，概率就毫无意义，活下去比赢重要
6.幸存者偏差：沉默的数据真相，不要只看成功者，死人不会说话
7.熵增定律：自律的物理本质，系统不输入能量，必将走向混乱
8.二八法则：效率的杠杆，死磕那20%的核心高价值区
9.逆向思维：查理芒格的最爱，反过来想，总是反过来想
10.反脆弱：杀不死我的使我强大，从不确定性和波动中获益
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少刷抖音，花一个小时看看史上最伟大的宏观交易员之一的保罗如何谈接下来的市场牛熊走势。
兄弟们，外网已经疯传，
因为他准确预测了1987年的股市崩盘，并在1990年做空了日本股市泡沫。
40多年来，他的旗舰基金与标普500指数一直保持负相关。
他100%的收益都是超额收益（alpha）。
他说，今天的市场与2000年有很多相似之处，“那是我一生中见过的最轻松的熊市”。
他阐述了做多美元/日元的理由，解释了为什么比特币比黄金更适合作为通胀对冲工具，以及他之前对沃伦·巴菲特的看法为何是错误的。
但这次谈话最让我印象深刻的是保罗对生活的热情。
他已经71岁了，但仍然每天凌晨2点半起床交易伦敦开盘的股票。
他每天锻炼两个小时。他每天晚上都和妻子一起散步。
他周游全国，追逐春季和秋季的黄金时段。
他非常兴奋地谈论着为他葬礼挑选的歌曲，真希望自己能亲耳聆听。
保罗仿佛活出了五辈子的精彩人生。他是我见过的最风趣幽默的人之一，和他交谈之后，你会不由自主地想要像他一样，对自己的事业充满热情。
祝您阅读愉快！
时间戳：
0:00 引言
1:00 最仁慈的事
13:19 交易与投资
17:33 沃伦·巴菲特的启示
22:24 人工智能的生存风险
29:54 交易的本质
31:46 比特币
35:55 泡沫
42:08 PTJ 的一天
46:00 信息过载
47:07 对市场的热情
50:49 罗宾汉基金会
54:18 失业的世界
56:03 新闻业
1:00:00 美好人生的主要组成部分
1:05:06 以德报怨
中文
碰到一个邻居做电子烟的， 从广东进货
厂家出货2亿多人民币， 他加价20%卖给美国进出口商
进出口商X2卖给犹太人， 犹太人X3卖给批发商
批发商X1.5给了零售商， 卖给烟民10亿美元， 出厂价接近30倍
所有美国人都发了财，包括送货的司机
中国人赚了皮屑， 政府还抽重税
知道为啥中国人穷了吧？
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还以为许大记者不懂人话，看来有进步。
“我现在越来越看明白一点：对川普的态度不仅反映了你的认知，更代表了你的人品。”
你的话回赠给你😄
许波@by_xubo
川普二进宫不过一年半，美国的内政外交已糜烂至此，昔日举世公认的“灯塔国”黯然失色。你说我“逢川必反”，请你平心静气地想一想，川普内政外交的哪一项举措有始有终，没有烂尾？ 我现在越来越看明白一点：对川普的态度不仅反映了你的认知，更代表了你的人品。
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说个暴论，这才是2026年到目前为止，AI行业最有价值的一次更新，没有之一🚀🚀🚀
Claude一口气接入了8个创意行业的顶级工具，Blender，Adobe，Autodesk，Ableton，Splice，Canva，SketchUp，Resolume。
它不再是让你在聊天框里生成东西，再导出到软件里修改，
而是直接钻进你每天打开8小时的软件内部，帮你调试场景，批量修改物体，写自定义脚本，处理所有你不想做的重复性劳动。
以前的AI是让你换个地方工作，
现在的AI是跑到你的工位上帮你干活。
这标志着AI正式进入工具原生时代，它的下一个战场再也不是谁的模型更大，
而是谁能无缝嵌入普通人的真实工作流。
我认为对所有创作者来说，学会用好这些连接器，比追任何新出的大模型都重要。
Claude@claudeai
Claude now connects to the tools creative professionals already use. With the new Blender connector, you can debug a scene, build new tools, or batch-apply changes across every object, directly from Claude.
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聪明人的秘密是：用AI训练自己的大模型——你的大脑。
Anthropic的研究员 Amanda Askell 分享了一个用来快速入门任何陌生领域的提示词。她的秘诀是：让 AI 给她讲一个不点名的故事。
该提示词分三步：
1、寻找一个"本科生不了解、研究生才懂"的小众概念；
2、用一个三段式的故事来阐释它，但在故事结束前，绝不许提概念的名字；
3、最后，再揭晓名称并解释故事如何对应了概念的每个要素。
这里面，有三个精妙的设计：
一、刻意设置难度：太通俗的概念，没启发；太艰深，又过于遥远。
二、命名的延迟：标签是思考的终点。就像我不管写啥，都有人说：你这不就是幸存者偏差吗？延迟命名，是逼迫大脑进入"深度理解"。
三、反向费曼：费曼法是"讲给小孩听"，Askell 则是"让 AI 把概念讲到你听不懂名字，却懂了逻辑本身"。
泰勒·考恩说：平庸的问题只能得到平庸的答案。AI 的训练分布决定了它的"中心位置"永远是平庸的。对聪明人而言，你的问题必须足够具体、足够偏离轴心。所以，最高效的思维训练，往往是反定义的。
这背后隐藏着一个 AI 时代的标准：理解一件事的标志，不再是你能不能复述它的定义，而是你能不能让它变回一个故事。
a、定义是压缩：丢弃了维度、情绪和后果，只剩下抽象标签。
b、故事是解压缩：还原了动机、时间、对抗与遗憾。
更高级点儿，是能像爱因斯坦那样，用大脑中的影像去思考一个问题，然后才用语言描述。说起来，大脑是一个湿件，而不是硬件。
例如，你不是"懂了"贝叶斯更新，你是在那个不断修正判断的侦探身上，经历了一次贝叶斯更新。此为触感，而非定义。
如何让 AI 替你设计思考的难度？
下次想真正吃透一个概念——比如遍历性、护城河——别再问AI“这是什么”。换个玩法，让AI给你出一道题。直接套用下面这条prompt：
我想搞懂[X]，但你别直接告诉我定义。我们这样来：
1、先找一个跟[X]很相近、但更冷门的原理；
2、用三段话编一个故事，把这个原理演出来——故事里不许出现概念的名字，要有冲突，要有压力，让我感受到当事人在做什么样的取舍；
3、故事讲完先别揭晓。先问我："你觉得这个故事在讲什么道理？" 等我答完，再告诉我[X]叫什么；
4、最后回头对照——故事里哪个情节对应了概念的哪一个核心要素，一条条说给我听。
聪明人的秘密是：用AI训练自己的大模型——你的大脑。
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