科技爱好者周刊（第 254 期）：人生是一个长板问题
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封面图
昆明市教场中路罕见地采用蓝花楹作为行道树，四月底进入了开花期，道路变成了一片紫色花海。（via）
本周话题：人生是一个长板问题
大家可能听说过“水桶原理”：水桶的容量由最短的那块木板决定。
它的意思是，某些系统的关键，不在于发展最强点，而在于避免最弱点。99%的地方都没有问题，只要1%的地方出现问题，整个系统就会失败。
人体健康就是这样，有一个器官出现严重问题，哪怕其他器官完全正常，生活甚至生命就会受到影响。
这类由短板决定的问题，统称为“短板问题”。日常生活有很多这样的例子，除了人体健康，还有食品安全，只要有一样成份不干净，你可能就会食物中毒。
汽车、电视机、手机等消费品也是这样，只要有一个部件不合格，这个产品就有质量问题。
但是，这不是今天的主题。我最近读到一篇文章，才意识到除了短板问题，还有长板问题。
“长板问题”指的是，问题的关键不在于最弱点，而在于最强点。 只要有一个点特别出色，这件事情就成功了，其他点的好坏无所谓。
文艺作品就属于这种情况。你购买了一张专辑，其他的歌曲都不爱听，但是有一首歌你特别喜欢，这张专辑就值得了。电影和小说只要有一个角色或情节特别打动人，作品就成功了。
风险投资也是这样，只要投了一个特别成功的项目，就能把所有损失补回来。
最重要的是，人生就是一个“长板问题”。 一生中，失败和挫折其实不重要，多少次都不重要，只要有一次大的成功，人生就成功了。
最大的那一次成功，决定了你一生的成就和高度。很多诺贝尔奖得主，一生就做出了一个重要的科学发现，就足够成为伟大科学家了。
程序员写过多少代码不重要，只要创造过一个重大影响力的软件，职业生涯就成功了。
我们必须学会区分“短板问题”和“长板问题”，它们的解决方法完全不同。 短板问题的解决，需要盯着薄弱环节，补齐最短的那块板；长板问题的解决，只需要推进最强的环节，不要在乎别的。
人生不必在乎那些不重要的事情，没必要为了挫折和拒绝而沮丧，都会过去的。你要做的是向前看，拼命争取一次大的成功，让它足够大、更大，只要一次就够了。
亮数据
大家可能听说过，以色列的软件水平很高，但是感觉离我们很远，平时在国内接触不到。
谁能想到，五一节之前，一家以色列公司联系我。他们的软件进入了中国市场，想在周刊上向中国程序员介绍一下自己。
这家公司叫做 Bright Data（英文官网），中文名字是“亮数据”（中文官网），成立于2014年。
他们的产品是互联网数据服务，首页赫然写着“世界排名第一的互联网数据平台”。看上去业务做得很大，不少世界500强公司和欧美名校，都是他们的客户。
根据他们的说法，只要互联网可以公开访问的数据，都能提供。不管电子商务，还是 AI 训练，你想要什么样的大规模数据集，他们帮你解决。
我看了一下，其实说白了，他们做的就是数据采集生意（俗称“爬虫”），但是做到了顶级。大家可以看看，顶级的爬虫是什么样子。
他们进入中国的产品，分成三个层次，满足不同的需求。
（1）自助服务： 你在他们的基础设施上，自己跑爬虫。他们为你提供下面的能力。
- 超过7200万的 IP 地址，随意切换国家城市。
- 覆盖全球195个国家地区、不同运营商的基础设施。
- CAPTCHA 解锁器，绕过网站的真人验证，99.99%成功率，不成功不收费。
你可以自己写脚本，调用他们的 API，也可以使用他们的网络数据抓取工具 Web Scraper IDE，只要填几个设置，就能大规模抓取数据。
他们还提供亮数据爬虫浏览器，封装了上面的各种功能，内置自动解锁，让你在浏览器里面大规模批量数据抓取。
**（2）数据集**：对于不想自己抓数据的用户，他们提供已经抓取好的最新数据。
下面是他们现成的数据集产品（部分），你也可以指定参数，他们帮你按需筛选出子集。
（3）亮数据洞察： 你甚至不用自己处理数据，他们的机器算法帮你处理，提供实时商品情报，以及动态跟踪。比如，自家商品的数据分析、对手公司/竞品的数据分析、买家数据分析等等。
上面就是他们的产品介绍。需要说明的是，他们主要面向公司用户。个人程序员如果有需求，也可以使用。
如果你感兴趣，想要什么数据集或者使用他们的基础设施，欢迎访问中文官网，也可以扫描下方二维码，了解详情并注册，新用户有7天免费试用期。
科技动态
1、木制晶体管
电子元件难以回收利用，对环境造成污染。瑞典林雪平大学为此发明了一种环保的电子元件。
听上去难以置信，他们发明的是木制晶体管，就是脱水的中空木纤维里面，注入一种叫做 PEDOT:PSS 的导电聚合物，使其导电并可以控制电流。
由于性能和体积，这种晶体管目前没有实用价值，但是证明了环保电路可行。也许有一天，这种电路还可以植入活的生物体。
本月的波士顿凯尔特人和费城76人的 NBA 比赛中，出现了无人机直播。
无人机飞在篮球场上，将画面传回电视台。球迷普遍很反感，认为分散了看球的注意力。
电视台则认为，这样可以拍到以前没有的镜头，提高直播效果。其他的体育比赛，比如 F1 赛车、高尔夫和极限运动，都已经使用无人机直播了。
3、地球的结局
最近，天文学家首次观察到，一颗垂死的恒星吞噬掉它的行星。
这颗恒星距离地球12,000光年，已经进入了生命周期的晚期，体积急剧膨胀了1000倍以上，变成一颗红巨星（red-giant），吞噬了靠近它的行星。
天文学家认为，地球的结局也是这样。当太阳终结的时候，地球也将随之终结。
4、亚马逊仓库监控
美国媒体透露，亚马逊仓库的工人搬运货物时，都有摄像头监控，机器学习算法会判断工人是否放错了地方。
问题是这个模型的准确率只有95%，很多时候会判断错误。于是，亚马逊又在印度和哥斯达黎加，雇佣了很多外包工人，对把握不大的监控视频进行二次审核，提供模型准确率。
于是就出现了非常科幻的场景：一群工人在仓库干活，另一群工人通过摄像头远程监控他们。软件模型用于判断，这两群工人是否都在尽职工作。高科技时代的劳动力处境，大概就是这样。
5、无电池水下相机
传统的水下相机都需要电池，无法长时间工作。麻省理工学院发明了一种全新的水下相机，不需要电池，就能拍照和传输。
它创造性地使用声波作为能源，利用过往的船只或海洋生物发出的声音。声波撞击传感器，会产生电信号，从而驱动摄像头。
由于海底没有光线，为了省电，它使用红绿蓝三颗 LED 作为照明，每次亮一颗，共拍摄三张单色底片，后期再进行合成。最后，它通过反射声波，将数码照片一位一位（bit）地传送到接收器。
文章
1、Midjourney 5.1 更新（中文）
图像生成模型 Midjourney 在5月7日发布了5.1版，效果惊人，本文进行详细介绍。
2、Redis 与作者 antirez 的故事（繁体中文）
Redis 是最常用的键值对数据库，它是意大利程序员 antirez 的作品。本文介绍他的故事，antirez 本人也看到了这篇文章，并给出了一些订正。
3、我对 Svelte 的看法（英文）
Svelte 是目前国外比较流行的一种前端框架，作者详细谈了自己的使用感受，正面和负面的都有，比较客观。
4、甚至亚马逊也无法理解微服务（英文）
亚马逊 Prime Video 团队宣布放弃微服务架构，改成单体应用，主要原因是太贵。Rails 框架的创始人 DHH 对此事发表了评论。
5、.dev 域名的限制（英文）
作者讲述遇到的一个奇怪问题，最后发现原因是使用了 .dev 域名。
该域名由谷歌管理，谷歌硬性规定，所有 .dev 域名只能用 HTTPS 协议访问。谷歌管理的其他域名 .app、.day、.dev、.page 和 .new 都是如此。
6、自托管项目的选择（英文）
作者决定自托管几项服务：访客统计、邮件列表、无代码工具、日历。他逐一分析了这几项服务可用的开源产品。
7、HTTP Multipart 简介（英文）
本文解释文件上传的“multipart/form-data”模式是怎么回事。
8、AI 的硬件瓶颈（英文）
作者详细解释了 AI 模型很难做大的一个重要原因，就是硬件（主要是内存）存在瓶颈，导致很难处理特别大的模型。
工具
输入产品或公司的英文名称，这个网站可以自动生成几十款 Logo，供你选择。
一个 JS 库，用来增强网页的可用性。只要插入这个库，网页就会出现一个工具栏，让用户自己选择增大字体、加深对比色、增大间隔、朗读文本等等。
3、沉浸式翻译
浏览器的双语翻译插件，可以指定翻译引擎（10多种可选），并可以翻译 pdf、epub 电子书。（@theowenyoung 投稿）
开源的浏览器 LLM 模型，只要访问作者已经部署的网页，就能使用，所有数据都在本地训练。（@Ryan-yang125 投稿）
注意，用户需要满足三个使用条件。
- Chrome 113 以上浏览器。
- 下载训练数据约 4GB（只需下载一次）。
- 显卡最好有 6.4GB 以上显存。
5、1Panel
开源的 Linux 服务器运维面板。（@maninhill 投稿）
Python 图形界面框架 PyQt 的组件库。（@zhiyiYo 投稿）
7、VizGPT
一个对话式的可视化图表生成工具，用户使用自然语言告诉 AI 生成什么样的图表，可以多轮调整。（@ObservedObserver 投稿）
网友实现的 Vue 开发者工具。（@webfansplz 投稿）
9、Dify.AI
一个开发者工具，帮你快速生成基于 AI 的应用。（@Panmuse 投稿）
10、dnrm
deno 实现的 npm 镜像源切换工具，每次切换都在 100ms 内，速度超级快。（@markthree 投稿）
资源
1、鸟巢大战
一位国外网友在自家谷仓，架设了一个鸟巢，立刻就有一对寒鸦住了进来。
过了几年，一对猫头鹰把寒鸦撵了出来，占了鸟巢，还在里面产了鸟蛋。寒鸦决心报复，双方展开了一场大战。
这个网友在鸟巢内外都放了摄像头，图文解说这场“鸟巢大战”，很精彩。
网友收集的 AI 工具合集。（@Jordonwang 投稿）
3、机器学习图解
这个英文网站提供机器学习的图解教程，内容还挺多的。
Web Components 的英文入门教程，源码开源。
5、电路课程
这个网站提供免费的电子学教程，英文的。
图片与视频
1、艺术鸟巢
美国纽约布鲁克林植物园，举办了一次鸟巢设计展，邀请了33位艺术家，请他们设计具有艺术气息的鸟巢。
谷歌 DeepMind 发布了一段视频，两个 AI 训练的机器人踢足球。
它们会根据对方的动作，调整自己的动作，从而形成对抗，真是太惊人了！机器人时代大概真的要来了。
文摘
我最近从家乡搬到了印度的首都德里。当我在家乡时，我想去德里。当我真的来到德里，又变得想念家乡。
我发现自己不喜欢大城市，主要有下面三个原因。
（1）城市越大，生活节奏就越快。
（2）你会身处大量同行之中，不断感受到越来越多的竞争。
（3）大城市有大人物。权势越大，他们的吸引力就越大。我在德里的朋友们都忙于他们自己的大目标，我自愿或不情愿地陷入那些事情。
最终，我希望搬回小镇，那里更接近自然，让我可以更接近自己而不是更接近其他人。
2、过早优化的迹象
有一句软件开发的名言：“过早优化是万恶之源”。
下面就是我在创业公司中，见过一些过早优化的例子。
（1）Web 应用的后端是 Kubernetes。
（2）一个应用程序使用多种语言开发。后端同时用了 Golang、Ruby、PHP，或者前端同时用了 React、Vue 等框架。
（3）不使用云服务（比如 Heroku、Vercel、Netlify 和 Fly.io）来托管应用程序，而是拥有一个运维或基础架构团队，使用他们维护的基础设施。
一般来说，如果你有自己的基础架构团队，就会过度设计解决方案。
上面这些例子，就好像你真正开始某项爱好之前，就开始花费大量时间和金钱，为这个爱好挑选最好的装备。
言论
1、
一项研究发现，小团体比单独交往，更容易建立友谊，也更持久。
因为小团体经常有定期活动，容易产生更多的接触机会。因此，如果你想交朋友，加入一些小团体吧。
2、
为什么 AI 最终将取代人类工作？因为当你是生产链条中最慢的那个部分时，取代你将提高整个链条的生产力。
3、
金钱就像疫苗，它可以避免很多痛苦，但不一定会让你快乐。
4、
AI 发展到最后，无非就是两种结果。一种是人类灵魂被证明只是一种基于概率算法的预测机制，另一种是 AI 发生了质变，产生了自主意识，拥有了与人类相似的灵魂。
– 推特网友
历史上的本周
汽车行业的顶峰可能过去了（2022 #207）
KK 给年轻人的建议（2021 #157）
致富与杠杆（2020 #107）
分享知识是否违反人性？（2019 #57）
鸣谢
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（完）