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b****g
发帖数: 1204 | 2 货有轻有重，箱子有大有小。当然箱子不能太小，但是太大会被收dimensional weight
。限重50磅，单边不能超过25寸。这种情况下，什么策略可以使运费最低？是个最优化
问题。 |
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w******p
发帖数: 197 | 3 这帖又该1堆人反对
转念1想：
你看人西班牙人有啥不好
有吃有喝，载歌载舞的
亲戚朋友1堆， 经常走动，
PARTY， 烤肉，踢球，跳舞，喝BEER
比我们乐多了
没多少人忧国忧民，做题，看书，琴棋书画 。。。
人家就生，做爱，生，再生，再做爱
但几十年后， 百年后，米国大概是人家的
再转念１想：
100个人想着去开创华人父母高看的事业，1个人成功，另外99个失败，其中有１多半只
想没干
即使那1个成功的人
其中家庭，和个人的艰辛，TA失去的东西不是外人知晓的
还不说那些付出同样艰辛，但最终失败的人
推娃：推他们努力，目标高
TA们其实就是AVERAGE 或是ABOVE AVERAGE， 你非推得TA们心比天高
目标总比实际能HANDLE的担子还重
TA们1辈子跌跌撞撞
TA们表面看比常人好点点，但很多事，经历不是外人知晓的
觉得：如果说ＴＡ们该越战越勇，精神财富巨大，那可能有点自己骗自己，也可能是了
不起
有这种可能么？
难道努力，高目标1定是最优化的美德？
和1个人聊天，为啥他娃叫BILL，STEVE
他说：1个要成为STEVEJOBS，1个要成为ＢＩＬＬＧＡＴＥＳ |
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a*****a
发帖数: 19262 | 4 现在有三个code
SAVEBIG30
KIDDING 10off 30用于买小孩的鞋子和衣服
SHIPPINGMVC
我要买很多小孩的东西，如何最优化这三个code呢？
系统只能用两个，用free shiping和KIDDING，感觉一样啊，都是省7块钱。
能不能三个code都用呢？
还是干脆一单多买，买到50刀，拿10刀cash，但是如果退货的话，那10刀cash就失效了
，对不？ |
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R*****r
发帖数: 85 | 5 LD的PD是9/2015，刚file了EB2 140。我的PD晚两个月，律师准备要file 140。请问我
是不是应该file EB3？这样两个人各排一队是最优化吗？
谢谢！ |
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c*******t
发帖数: 1095 | 6 http://www.ninjadoodle.com/clickplay-2/
我算出来最优化点击数:
关数:点击数
月亮1: 2
旋蛋2: 2
合成3: 4
8根棒4: 9
帽子配对5: 7
盒子拼图6: 10
旋转汽车7: 5
高压电+拼图8: 13
拉绳爬山9: 4 (我触摸板做不到,但我认为鼠标能)
跳跃汽车10: 5
气球打气11: 2
定时炸弹12: 9 (我弄的9, 有人弄出更少的么?)
转盘13: 7
四杆进洞14: 5
水上鸭子15: 2
密码锁16: 6
飞机轰炸17: 7
变换小球18: 2
牛叫A~F19: 7
螃蟹眼睛20: 5(右上,左上,右下,左下)
快速4块21: 5(该死的触摸板….我点了接近100次)
孵化蛋22: 10
快乐瓶子23: 9
躲雪球24: 8 (当然前提是左右每次连续来两个,间隔着,和操作技巧. 所以能到12~
13我觉得都不错了)
总共145(心算的)
欢迎纠正和讨论 |
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p*********e
发帖数: 48 | 7 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区,原文如下 】
发信人: prettysnake (xixi), 信区: Mathematics
标 题: 有趣的最优化问题请教
发信站: Unknown Space - 未名空间 (Mon Dec 27 15:02:29 2004) WWW-POST
有一个沙漠长1000公里，在沙漠的一边，有一头驴子，同时还有3000根萝卜，这头驴子每
走1 公里就要吃一根萝卜，这头驴子一次最多拉1000根萝卜，问怎么样才能把最多的萝卜
拉到沙漠的另外一边？拉多少根？请设计两个不同的方案。 |
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R*******N
发帖数: 7494 | 8 对于１个动态链接的P2P网，
各类结构中最优化的是哪种?,
比如akamai等，各有什么优劣? |
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T********i
发帖数: 2416 | 9 假定一条线路从始至终一共m个区段，n个座位。
初始化：
m个array：[0，n-1] with name SegMap
memset to 0
输入：
任何时候有人购买了区段a,b。a <= b && 0 <= a <= m - 1 && 0 <= b <= m-1。
初始化array t[0, n - 1] = sum of SeqMap[from a to b]
Search array t from 0 to n-1, find the first index with the minimum value V。
If the minimum V > 0 then repeat the algo on "subsegments with which the
seat has been taken"。
具体原则：
座位编号，每次都从第编号座位开始分配。
每次分配一个需要换座最少方案
注意，换座不可避免的。但是可证明这是实时算法中最优化的。
时间复杂度，空间复杂度：
O(m * n)
注意，本算法只能单线程实现。
但是可以scale out。对任何一个车次几百几千个座位，可以保证最差... 阅读全帖 |
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n****1
发帖数: 1136 | 10 我没说过IO架构不重要, IO架构在很多不同行业里都有需求, 所以IO分布式解决方案都
很成熟了. 这方面知识已经渐渐成为IT行业基本要求了. 我并不同意老魏的单机IO打天
下在12306是最好方案, 但我不想纠结这个问题, 也不会老想证明别人是外行.
我只是认为车票分配算法是铁路行业的domain specific logic, 同样重要.而且这种东
西没法找其他行业的先例做借鉴, 所以值得深入探讨.
我只是想探讨些实际问题罢了, 没想和你打嘴仗. 还有这个贴子标题是"最优化的实时
分配车票座位的算法", 你要谈IO去其他帖子好了. |
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c******3
发帖数: 296 | 11 > 注意，换座不可避免的。但是可证明这是实时算法中最优化的。
这种假设不合理。如果车次不变，不同区段，会给不同座号吗？如果这样，多惨呀。7
，80岁的老太太，还要每隔几个站就换个车厢座位？从北京到广州，十几个站，最坏请
况下，每一站就要拎包换座，还要把座位上的原先的人赶走，得吵多少架呀。
买一张票，就一车次，难到上面印了一串座号？
如果考虑单程单一座号，抢票系统抢到票了，座号分配系统又告知无单一座号，怎么办
？出站票？
如果能后台批处理，把当天的票统一分配座号，另外通知，似乎对系统最好。但买票体
验差了，好容易抢到票了，还要老惦记着座位还没着落。
抢票系统必须要出单一座号才行。 |
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o****i
发帖数: 142 | 12 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: obucki (不当大哥好多年), 信区: Mathematics
标 题: 求教个最优化问题（总距离最短）
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Mar 26 02:27:38 2011, 美东)
我知道怎么做两组的：比如一组A有2个成员：A1，A2； 另一组B有3个成员：B1，B2，
B3
对A组的每个成员，要从B组找一个成员组成一对 (without replacement),最后要求这
两对的总距离最短。这个问题可以用 netflow 来解决。使用SAS PROC ASSIGN 能找到
符合要求的配对。
我现在的问题是多组（>2)，比如还有一组C，有4个成员。要为A组的两个成员在B和C里
分别找一个，共组成两"对"。比如 A1-B2-C2 和 A2-B3-C1。 要使这两对的距离之和最
小。注意，其中每一"对"的距离是指 A-B, A-C, and B-C 距离之和.
我觉得应该有现成的理论和算法能解决这个问题。请知道的指点一下如何做，最好能指
明如何用SAS 做。或者指出参考文献也行。多谢！ |
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f*********n
发帖数: 148 | 13 我对基于二阶导数的最优化算法牛顿法和基于一阶导数的算法例如共轭梯度法很熟悉。
一般认为，使用牛顿法会比基于一阶导数的算法例如共轭梯度法在很多情况下都好一些
，例如更快、更准确、更稳定。（https://cn.mathworks.com/help/optim/ug/fmincon
-interior-point-algorithm-with-analytic-hessian.html?requestedDomain=www.
mathworks.com, "When you supply a Hessian, you may obtain a faster, more
accurate solution to a constrained minimization problem.").
我的问题是，在具体什么情况下，牛顿法比基于一阶导数的算法更好？什么情况下，它
们差不多？
我看了很多书也没明白。
请您回答的时候，顺便提供参考文献。谢谢！ |
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o****i
发帖数: 142 | 14 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: obucki (不当大哥好多年), 信区: Mathematics
标 题: 求教个最优化问题（总距离最短）
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Mar 26 02:27:38 2011, 美东)
我知道怎么做两组的：比如一组A有2个成员：A1，A2； 另一组B有3个成员：B1，B2，
B3
对A组的每个成员，要从B组找一个成员组成一对 (without replacement),最后要求这
两对的总距离最短。这个问题可以用 netflow 来解决。使用SAS PROC ASSIGN 能找到
符合要求的配对。
我现在的问题是多组（>2)，比如还有一组C，有4个成员。要为A组的两个成员在B和C里
分别找一个，共组成两"对"。比如 A1-B2-C2 和 A2-B3-C1。 要使这两对的距离之和最
小。注意，其中每一"对"的距离是指 A-B, A-C, and B-C 距离之和.
我觉得应该有现成的理论和算法能解决这个问题。请知道的指点一下如何做，最好能指
明如何用SAS 做。或者指出参考文献也行。多谢！ |
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T*******I
发帖数: 5138 | 15 [本文于2009年12月30日发表在本人在文学城上的博客。前半部分是关于我是如何走近西方古典音乐的，后半部分写的是我是如何实现关于分段回归分析逻辑的突破的。]
以科学理性为利剑，以艺术激情为锋芒
——一个统计学家对西方古典音乐的见证
（本文原为文学城音乐快递版块而作）
鉴于近期几件事情已经使我无法再隐瞒自己的真实身份，我不得不在这里郑重承认：
TNEGI//ETNI = 陈立功 （1）
即原武汉同济医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学系的副教授陈立功，也就是2000年在网络上发表过关于武汉地区高校合并的那个著名评论的作者（参见Wikipedia词条“陈立功事件”或友人博文《同济往事：卡尔》）。现居马里兰一带，工作于USUHS的预防医学与生物统计系。
顺便在此纠正一下那个友人博客中提到的我被称为同济卡尔的来历。这是因为有一天时任87级卫生系政治辅导员的我去校团委办公室和张晋聊天，不知道... 阅读全帖 |
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H******9
发帖数: 8087 | 16 【 以下文字转载自 afterschool_k12 俱乐部 】
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: afterschool_k12
标 题: 中外教育家的教育思想
关键字: 成长点滴,教育,阅读,杂谈
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 11 08:48:47 2013, 美东)
一、孔丘的教育思想
德育论思想：立志有恒；克已内省；改过迁善；身体力行。
教学论思想：勤于学习，广于见闻；学而时习，温故知新；学思并重，学以致用；
虚心求学；奋发不息；启发思维，举一反三；因材施教，实际出发。
教师论思想：以身作则，言传身教；学而不厌，诲人不倦；爱护学生，无私无隐；
讲究教法，循循善诱。
二、孟柯的教育思想
德育论思想：尚志养气；反求诸已；改过迁善；意志锻炼。
教学论思想：深造自得；启发思维；循序渐进；专心有恒；因材施教。
三、韩愈的教育思想
教师论：
1、教师的任务：师者，所以传道、受业、解惑也。
2、教师的标准：凡是具备了“道”与“业”的，就可以做教师。
3、师生关系：弟子不必不如师，师不必贤于弟子。“圣人无常师”、“不耻相师
”。
教学论：学业的精进在于... 阅读全帖 |
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H******9
发帖数: 8087 | 17 【 以下文字转载自 afterschool_k12 俱乐部 】
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: afterschool_k12
标 题: 中外教育家的教育思想
关键字: 成长点滴,教育,阅读,杂谈
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 11 08:48:47 2013, 美东)
一、孔丘的教育思想
德育论思想：立志有恒；克已内省；改过迁善；身体力行。
教学论思想：勤于学习，广于见闻；学而时习，温故知新；学思并重，学以致用；
虚心求学；奋发不息；启发思维，举一反三；因材施教，实际出发。
教师论思想：以身作则，言传身教；学而不厌，诲人不倦；爱护学生，无私无隐；
讲究教法，循循善诱。
二、孟柯的教育思想
德育论思想：尚志养气；反求诸已；改过迁善；意志锻炼。
教学论思想：深造自得；启发思维；循序渐进；专心有恒；因材施教。
三、韩愈的教育思想
教师论：
1、教师的任务：师者，所以传道、受业、解惑也。
2、教师的标准：凡是具备了“道”与“业”的，就可以做教师。
3、师生关系：弟子不必不如师，师不必贤于弟子。“圣人无常师”、“不耻相师
”。
教学论：学业的精进在于... 阅读全帖 |
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H******9
发帖数: 8087 | 18 【 以下文字转载自 afterschool_k12 俱乐部 】
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: afterschool_k12
标 题: 中外教育家的教育思想
关键字: 成长点滴,教育,阅读,杂谈
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 11 08:48:47 2013, 美东)
一、孔丘的教育思想
德育论思想：立志有恒；克已内省；改过迁善；身体力行。
教学论思想：勤于学习，广于见闻；学而时习，温故知新；学思并重，学以致用；
虚心求学；奋发不息；启发思维，举一反三；因材施教，实际出发。
教师论思想：以身作则，言传身教；学而不厌，诲人不倦；爱护学生，无私无隐；
讲究教法，循循善诱。
二、孟柯的教育思想
德育论思想：尚志养气；反求诸已；改过迁善；意志锻炼。
教学论思想：深造自得；启发思维；循序渐进；专心有恒；因材施教。
三、韩愈的教育思想
教师论：
1、教师的任务：师者，所以传道、受业、解惑也。
2、教师的标准：凡是具备了“道”与“业”的，就可以做教师。
3、师生关系：弟子不必不如师，师不必贤于弟子。“圣人无常师”、“不耻相师
”。
教学论：学业的精进在于... 阅读全帖 |
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wh
发帖数: 141625 | 19 【 以下文字转载自 Education 讨论区 】
发信人: LXJSmonk (紫色心情的 LXJS NYC_monk), 信区: Education
标 题: 中外教育家的教育思想 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 17 10:39:14 2013, 美东)
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: Boston
标 题: 中外教育家的教育思想 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun 12 12:37:36 2013, 美东)
【 以下文字转载自 afterschool_k12 俱乐部 】
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: afterschool_k12
标 题: 中外教育家的教育思想
关键字: 成长点滴,教育,阅读,杂谈
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 11 08:48:47 2013, 美东)
一、孔丘的教育思想
德育论思想：立志有恒；克已内省；改过迁善；身体力行。
教学论思想：勤于学习，广于见闻；学而时习，温故知新；学思并重，学以致用；
虚心求学；奋发不息；启发思维，举一反三；... 阅读全帖 |
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H******9
发帖数: 8087 | 20 【 以下文字转载自 afterschool_k12 俱乐部 】
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: afterschool_k12
标 题: 中外教育家的教育思想
关键字: 成长点滴,教育,阅读,杂谈
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 11 08:48:47 2013, 美东)
一、孔丘的教育思想
德育论思想：立志有恒；克已内省；改过迁善；身体力行。
教学论思想：勤于学习，广于见闻；学而时习，温故知新；学思并重，学以致用；
虚心求学；奋发不息；启发思维，举一反三；因材施教，实际出发。
教师论思想：以身作则，言传身教；学而不厌，诲人不倦；爱护学生，无私无隐；
讲究教法，循循善诱。
二、孟柯的教育思想
德育论思想：尚志养气；反求诸已；改过迁善；意志锻炼。
教学论思想：深造自得；启发思维；循序渐进；专心有恒；因材施教。
三、韩愈的教育思想
教师论：
1、教师的任务：师者，所以传道、受业、解惑也。
2、教师的标准：凡是具备了“道”与“业”的，就可以做教师。
3、师生关系：弟子不必不如师，师不必贤于弟子。“圣人无常师”、“不耻相师
”。
教学论：学业的精进在于... 阅读全帖 |
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L******k
发帖数: 33825 | 21 【 以下文字转载自 Boston 讨论区 】
发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: Boston
标 题: 中外教育家的教育思想 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun 12 12:37:36 2013, 美东)
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发信人: Hilary99 (故乡的臭豆腐), 信区: afterschool_k12
标 题: 中外教育家的教育思想
关键字: 成长点滴,教育,阅读,杂谈
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 11 08:48:47 2013, 美东)
一、孔丘的教育思想
德育论思想：立志有恒；克已内省；改过迁善；身体力行。
教学论思想：勤于学习，广于见闻；学而时习，温故知新；学思并重，学以致用；
虚心求学；奋发不息；启发思维，举一反三；因材施教，实际出发。
教师论思想：以身作则，言传身教；学而不厌，诲人不倦；爱护学生，无私无隐；
讲究教法，循循善诱。
二、孟柯的教育思想
德育论思想：尚志养气；反求诸已；改过迁善；意志锻炼。
教学论思想：深造自得；启发思维；循序渐进；专心有恒；... 阅读全帖 |
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o***s
发帖数: 42149 | 22 14日是茅于轼先生83周岁生日。茅老昨日接受《每日经济新闻》专访，畅谈经济、社会，分享智慧。
与茅于轼先生约在13日上午10点见面，地点是他在玉渊潭公园东边的家里。
开门的是茅老的夫人，赵燕玲女士，我们按习惯称呼师母，赵女士淡妆迎接我们，通身散发着民国时期苏杭一带大家闺秀的气质；我们进到客厅时，茅于轼先生也已经从书房走出来，与我们握手。
房子不大，家具和各种摆放也不少，阳台也被开辟成了一间小书房，但家中一点都不显杂乱，反而十分温馨、舒适。
14日是茅于轼先生83周岁的生日，茅老外面只穿了一件淡蓝色衬衫，虽然说家里有暖气，但对于一位83岁的老人，也足见身体素质之好。
我们坐在客厅的沙发上进行采访时，赵师母已经在厨房准备中午饭了，期间还要负责去接不时响起的电话。
一开始，我们还有点拘束，坐的位置离茅老较远，赵师母提醒说，让我们靠近些，茅老可以听得更清楚。谈话就这样开始。
回顾&展望：经济学之路
NBD: 我们了解到您之前是学机械的，而后来一开始是自学经济学的，您是为什么转向经济学的？一开始您是如何看待经济学？
茅于轼：经济学我不是自己学，是自己想。我把经济学看作是一个最优化的问题，是一个数... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 23 本讨论的话题是由于以下讨论引发的：
网名houselover (love my house)在MITBBS的Statistics版询问：“四十岁了，从生物
研究改到统计硕士生，可行吗？有成功的例子吗?”
smileguy (身在资本主义大农村)：“有呀。老陈，陈立功。自强不息搞研究，虽然新
的理论不被主流看好，但是仍然不屈不挠。老陈，我看好你。上次你被群殴，我顶你还
被关进小黑屋14天。你得空，发个包子吧。”
TNEGIETNI (lovewisdom)：“借此机会告诉大家，我百分之百地成功了！统计学的历史
将就此被改写！无人能够相信一个国内医学院毕业的卫生统计学硕士以独自一人的能力
为统计学筑起了一道崭新的地平线！毫无疑问，这是科学史上的一个奇迹。
当前的所谓统计学的主流，是以数学家们的思维建立起来的，混合着大量的确定
性假设等的逻辑思维，因而存在着许多荒谬。是的，他们不会认可自己的错误，但真理
终将获胜，因为随机系统不可被假定；我们唯一能够假定的是，它是非确定的，因而任
何确定性假设下的方法论都是不可接受的。”
bearJhonson (八棵七七葚)：“FT，今天终于明... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 24 你认为当你读到某个观点时，就应该全盘接受并完全照原样表达而不是在此基础上深思
以形成自己的观点？
Dangers of Optimization这个短语已经足以引起我的深思。我恰恰是在已经形成了必
须在统计学中抛弃最优化的观点后才读到这篇文章的，而不是相反！
如果说Tukey的脑海里早已有了这个概念，那么我则在定义了随机对应的概念后，已经
从基本的统计学概念系统上（或理论上）与最优化彻底告别。我在2000年发表的有关分
段回归分析的文章中依然使用的是最优化。这有文章为证。但在2007年的JSM会议论文
中，我就抛弃了最优化，但当时尚无坚实的理论依据，直到2008年2月，当我完成了随
机对应的定义后，最优化就在我的心中彻底死掉了。它在统计学所处理的随机系统中根
本不可行。
顺便澄清一下，我是在2010年上半年才读到Tukey的这篇文章的。我把这个短语放在这
里，并非是要完全转述Tukey的观点，而是要告诉大家，Tukey早已警告过我们最优化的
某种“危险”，以进一步引起人们的深思，进而发现更重要的事实和结论。这才是真正
有意义的学习。
仅仅复述他人的观点是……。 |
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l**i
发帖数: 8144 | 25 周小川：养老金将成发展直接融资主力
来源：《证券时报》 2011年01月25日10:53我来说两句(0)复制链接打印大中小大中小
大中小 [导读]本文系根据周小川行长接受中国资本市场20周年电视片项目组专访录
音记录整理而成，未经受访者本人审阅，标题为编者所加。详细内容敬请关注近期中央
电视台财经频道大型专题片《大市·中国》。
要实现经济的转型必须有相应各方面大手笔的改革，这个改革会有若干个子系统的
改革的配合。系统工程的一个思路就是最优化，最优化的标准不是主观设定一个目标，
而是要看改革能不能实现尽可能大地满足人们的物质文化需求。
师从钱学森学习系统工程
记者：您第一次听到“股票”、“资本”这类词是在什么时候？
周小川：在上个世纪80年代上半期，成立了一个由吴敬琏教授带队，包括我在内的
经济体制改革研究课题组，当时研究的内容就包括股份制。当时的认识比较粗浅。当时
觉得政治体制改革，财政、价格、税收等各个方面都需要去改革，什么样的企业才能和
各种制度相互配合呢？要强调整体性。当时认为，仅仅是国有企业是不够的，就开始讨
论股份制。国家体改委专门开会讨论研究，还请了外国专家来做相关介绍。... 阅读全帖 |
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A***C
发帖数: 143 | 26 从功利主义和自由主义之争看左右
最近温薄及其支持者的左右之争越演越烈，小弟也斗胆从哲学角度谈谈这个问题。
1 功利主义vs自由主义
功利主义者认为人类一切行为，包括立法，行政以及人与人之间的互动都应该遵循社会
总体利益（Utility）最大化为原则，即最大化整个社会的幸福总和。一个人面临一个
两难选择，例如选择救一个人还是救两个人，杀一个人还是杀两个人，要选其中之一，
那么这个人应该选择救两个或者杀一个人。
这种思想的支持者通常更支持大政府，更倾向于民主党的政策，更像薄熙来，更像中国
的左派。
自由主义者认为每个人都拥有自己。所有的人类行为应该以人是自己的唯一拥有者为最
高原则。人与人的利益之间没有可加性，没有所谓的“Utility总和”这个说法，任何
两个人都是同等独立支配自己的个体。
这种思想的支持倾向于支持小政府，更像共和党，更像温家宝，更像现在中国的右派。
首先必须说明，这两种思维都是很有道理的，都是存在了上千年思想，争论了几百年甚
至上千年，现在还在争论，彼此都没有说服对方，在可预见的将来争论还会继续。
2 为什么要争论，如何争论？
就像每个明星都有自己的粉丝，每辆车都有一定... 阅读全帖 |
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q****q
发帖数: 4263 | 27 最优化？什么叫最优化你明白么？理论最优化和应用最优化听过么？
看来你是做车的。。。所有在这个版上的都是不负责任的做车的。。是么？
皇帝不急太监急 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 28 谢谢这位敏锐的、有着独立判断精神因而值得我敬佩的人。他／她不是一般的跟风读者
，因为他／她不人云亦云。我愿意将整个投稿经历回忆一下。
07年JSM会议前的４月里，我投过Biometrics（３次，因为当时依然处于修改阶段）和
Statistics in Medicine（１次，基本定型，也就是后来出现在07年JSM proceedings
里的那个东西），两个杂志都拒了。BM给了两次评论，第一次说：在这个领域有很多人
做的比你的估计精确得多（因为那是最优化的结果）；第二次说由于空间不够，算法不
新，建议投一般应用性杂志。SIM只有一个评论：没有创新性。两个期刊都没有进入
peer review.
显然，在统计学的分段回归分析中，从来没人做过类似于我所做的连续空间的三分回归
分析。说我的方法没新意是完全说不过去的。而我的文章根本不是在讨论一个成熟方法
的应用，而是试图提出一个新的算法，不过，这个算法使用的都是成熟的统计算法，我
不过是将它们组合在一起以构建一个新的复杂的解决之道，正如人们在我所使用的那些
统计算法里引入简单的数学技能以构建那些统计算法一样，或者说，我是把成熟的统计
算法作... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 29 你无疑是我在版上遇到的深具独立思考能力的人。这是作为一个人最重要的精神品质，
因为它是最有可能导致一种创造性结果的最重要的素质。不过，你对“我=我在统计学
里所做的一切”的认识尚处于初级阶段。
要我怎么说呢？我说了我的工作领域与数学形式化了的概率论没多大的关系，我也解释
了原因，任何人也都能明白。我是在扬长避短地做一些自己力所能及的事情。当然，我
也不能说我的概率论知识=0。大家从我的文章里可以找到一点证据。但我承认我与大家
对概率论中的某些概念的理解存在差异。我不怀疑这里的每个人对那些概念的理解属于
正统的学术教育的范畴之内。但我有着自己独到的理解。这就是为什么我敢于用那些问
题提出挑战的原因。遗憾的是，无人回答我的那些最简单的问题！！！！有些人竟然公
开指责我提的问题本身就不符合概率论的基本概念，于是我只好转而问“What are
they?”但依然无人回答。你不觉得这有点荒谬么？
我所用过的形容词“最伟大的”，并非是对自己的方法论的修饰，而是对那些被我拼凑
在一起形成了我的方法论的那些最简单的统计学方法。没有它们，就不可能有我的方法
论。所以，我说只有它们才是最伟大的。
我所自称... 阅读全帖 |
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g********r
发帖数: 8017 | 30 不常来的人，觉得我们几个水车为什么这么无理地欺负一个有梦想的新人。为什么容不
下一个新方法。不用多说，看看大师语录吧。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
借此机会提醒那些习惯于以言辞满足自己的快乐感的人，你的所有那些让你感到快乐的言辞对我没有任何意义，因为我自认为我的肉体早已死过more than 10 times，我在这里是用我的灵魂在与所有人对话。你们在任何地方看到的我的画面不过是一个灵魂幻化成的图片而已。
借此机会告诉大家，我百分之百地成功了！统计学的历史将就此被改写！无人能够相信一个国内医学院毕业的卫生统计学硕士以独自一人的能力为统计学筑起了一道崭新的地平线！毫无疑问，这是科学史上的一个奇迹。
当前的所谓统计学的主流，是以数学家们的思维建立起来的，混合着大量的确定
性假设等的逻辑思维，因而存在着许多荒谬。是的，他们不会认可自己的错误，但真理终将获胜，因为随机系统不可被假定；我们唯一能够假定的是，它是非确定的，因而任何确定性假设下的方法论都是不可接受的。
在统计学历史上对最优化首先感到怀疑的并非是我陈立功，而是美国的大统计学家
Tukey，他在1962年发... 阅读全帖 |
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M*****8
发帖数: 17722 | 33
..................
只要能利润最优化的卖出去，
就是本事。关键是利润最优化。
墙街天天把垃圾股票在天价高峰卖出，
而其实不但卖出，还进而在高峰做空，
涨跌通吃。这就是最高层次的利润最优化。
这也是墙街轻易富可敌国左右世界的根本原因。 |
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v*****s
发帖数: 20290 | 34 1 消费对经济也是有拉动作用的，要不也不用拉动内需了。据说中国经济落后米帝的一
个明证就是消费占GDP的比例过低，投资的比例过高。
2 公款消费全世界都有，谁也解决不了。
3 堵车和高速收费的关系，你需要论证一下。据我所知，全世界没有哪个大城市不堵车
的。你说米帝因为高速免费所以不堵车，加州，纽约，芝加哥，华盛顿人民都要笑了。
4 据说民营资本投资基建也是经济体系优越的表现之一。米帝现在很多高速路也都外包
给私企了。
5 资源分配最优化是个假问题，怎么优化？是帕雷托优化还是零和游戏？你怎么知道什
么是最优化。理论上讲，计划经济就是资源分配最优化。
6 你得学学经济学101。 |
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M*****8
发帖数: 17722 | 36 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: MB80528 (肥猫(Contrarian)[食MM而肥]), 信区: Military
标 题: Re: meizu手机卖疯了在国内
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 1 18:29:04 2011, 美东)
..................
只要能利润最优化的卖出去，
就是本事。关键是利润最优化。
墙街天天把垃圾股票在天价高峰卖出，
而其实不但卖出，还进而在高峰做空，
涨跌通吃。这就是最高层次的利润最优化。
这也是墙街轻易富可敌国左右世界的根本原因。 |
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d**z
发帖数: 3577 | 37
所以唯一评价行为正确否的理性客观标准，
就是看是否后果是接近预期，理想和最优化。
但短期的最优化不一定就是长期的最优化。 |
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发帖数: 1 | 38 滴滴快的（滴滴出行）是扎根中国、全球最大的一站式多元化出行平台， 截至2015年
11月，滴滴在中国360余座城市为2亿5千万用户提供专车、出租车召车、专车、快车、
顺风车、代驾、企业级和智慧公交等全面出行服务，目前员工发展到5千人的规模。第
三方数据显示，滴滴拥有80%以上的中国专车市场份额；99%以上的网约出租车市场份额
。公司致力于以共享经济实践响应中国互联网经济创新战略，与不同社群与行业伙伴协
作互补，运用精准的大数据算法技术，解决中国的出行和环保挑战，提升用户体验，创
造社会价值，建设高效、永续的移动出行新生态。目前滴滴大数据正在启动面向全球高
校博士、硕士、优秀本科生的“新锐计划”招聘项目，引进高素质的计算机基础研究人
才和大数据核心人才，研究方向包含机器学习、人工智能、计算机视觉、机器人、自动
控制、汽车工程、数据挖掘、最优化理论、分布式计算等；觉得你的背景和研究方向和
我们很匹配，请关注滴滴出行的机会，我们将提供全新的工作机会。滴滴美国的研究院
也在成立中，不管国内国外，期望你和滴滴一起通过出行改变世界，滴滴立志于做一个
全球性的出行平台。
滴滴研究院（DIDI Res... 阅读全帖 |
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m***y
发帖数: 14763 | 39 统计规律吧。就跟现代药物一样，原理搞不懂，但是观察好像能治病，就可以用了。管
用的再瞎编一个原理上去。其实整个科学不都是这样吗？
具体到LZ这个例子，如果给麦肯锡咨询一下，那他们肯定会说你这个厨房的处理流程没
有最优化。这要不造成事故率上升，影响夫妻关系；要不造成妻子容易疲劳，或者长期
紧张，影响到她进入下一道工序的状态，影响夫妻关系。反正每次咨询公司的报告都是
头头是道，老汉莫名惊诧，他们压根不动我们的business，（在这个例子上，就是不懂
做中国菜），怎么还能白乎出这么多BS？那好，我们应该怎么改进呢？（在这个例子上
，厨房怎么摆设？）他们就来了，我们不能告诉怎样才是最优化的，但是我们有一套流
程，只要你照着做，你就能发现最优化的解决方案。老汉发现这玩意儿比毛主席思想还
放之四海而皆准，既能帮阿富汗老汉数羊，也能帮Tiger Woods进洞。不管你们信不信
，老汉是信了。
风水这事儿啊，就是个统计规律。不是什么“信则灵，不信则不灵”，实际上它灵不灵
，跟你信不信完全无关。它就是有那么多个百分率管用，到你身上呢，也许管用，也许
不管用，谁知道？但是对一个大样本空间来说，还是有指导... 阅读全帖 |
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M*****8
发帖数: 17722 | 40 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: MB80528 (肥猫(Contrarian)[食MM而肥]), 信区: Military
标 题: Re: meizu手机卖疯了在国内
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 1 18:29:04 2011, 美东)
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只要能利润最优化的卖出去，
就是本事。关键是利润最优化。
墙街天天把垃圾股票在天价高峰卖出，
而其实不但卖出，还进而在高峰做空，
涨跌通吃。这就是最高层次的利润最优化。
这也是墙街轻易富可敌国左右世界的根本原因。 |
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p**********u
发帖数: 15479 | 41 你要去找nyc那堆银行里做的，有cfa, frm的哥大industrial engineering毕业的ME女
生谈啊。
这些过去mitbbs都有经典解的。一般的说法哈，是这样的
（1）：
这个类似一个线性规划问题,所谓绝对的最优解是没有的。但是基本可以理解为：假定
你有几个变量要考虑，好比说：漂亮，身材（各人有各爱，有人喜欢高的，有人喜欢深
v型f大奶，有人屁股翘的），名校，收入，行业，家庭出身，地域，上床表现，行为举
止，未来发展，家庭疾病历史。
那么，只要每一项都ok的，就算是个解了。也就是该男，或者该女入围。至于因为
starting point不同，也就是机遇啊，在东岸还是西岸啊，遇到的男人不同，然后在几
个解里面比，那是傻逼。因为每一个解都ok。简单说，套用dreamer一句话，叫做遇见
fuckable,日后再说。你要知道dreamer整天就一帮数学家在混啊。
（2）
接下来，要谈的是，这个最优化问题是一个带限制的最优化问题。就是说啊，好男生是
有，但是自身条件不够。或者说nyc类似丫头那样哥大毕业的名媛大把，但是自身条件
不够。
那么，为了使问题简化，数学上一般做这样一... 阅读全帖 |
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t*******r
发帖数: 22634 | 42 PHD 和 MD 学游泳嘛，俺觉得要扬长避短。PHD 和 MD 大脑发达，
要发挥大脑优势。理论上，是不是可以走下面这条路：
（1）首先是力学和流体力学的问题，讨论怎样从力学和流体力学
角度更加高效。
（2）然后是解剖学问题。力学和流体力学再牛逼，动作不能搞出来
是白搭。
（3）现在就是生理学问题，动作再合理牛逼，在水里也自己看不清
自己的动作。人的 sensory 得到怎样的感觉，才知道自己
的动作和平衡是最优化的。如果不是最优化，该往哪个方向
优化
（4）俗话说，熟能生巧。如何优化练习方式，才能最优化得巩固
正确动作，以及咔咔掉所有的坏习惯。
这个方法学能不能降低到达自由王国的门槛呢？求讨论。。。 |
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t**i
发帖数: 511 | 43 bob以前好像不用双反，后来水平提高了，可能kneel和步伐允许他用双发的，他双发也
不稳定，当更有力量 但可能对kneel不好，但我是建议他改了对他网球有进步的。
有的人没有最优化，当然可以改动作。也有的wsn老油条在多场比赛已经最优化过了，
也不去健身，只能那样了。如果水平体格提高了当然可以改进姿势继续最优化。但是千
万不要为了颜值而改变。 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 44 理解我的理论和方法论所需的概念都在我的那篇被大家嗤之以鼻的文章里。如果你也是
其中之一者，如果你真想理解它们，你就去读那篇paper，读完后自然会明白为什么我在
统计学中（而不是数学中）从理论上否定最优化、为什么我可以从理论上批驳bootstrap、
以及为什么我说spline从统计理论上说是不可接受的。
例如，要理解bootstrap的理论错误，需要有关于“随机变量的唯一性”这个思想来指导
，也就是说，两个随机变量相等，当且仅当它们的可测空间一致且密度函数一致。于是
，我们就知道Bootstrap在方法论上偷换了认知对象（altered the original object）。
再如，要理解最优化的理论错误，简单到只需考察身高与体重这两个随机变量的观察值
之间的随机对应关系，以及它们的期望之间的唯一且确定的对应关系。这些关系将启示
我们，最优化的临界模型不是我们所期望的模型。期望临界模型的集合唯一且确定地对
应着期望临界点的集合。
于是，为了论证上述两个问题，我们需要关于随机变量的9个性质以及关于统计学的6 -
7个公理性陈述。因此，理解了这些概念之间的关系，新的理论体系就建立起来 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 45 A new horizon of Statistics:
Ligong Chen and his Self-weight Curves
版上有人对我在统计学里造新词满怀……。是的，我确实造了几个新词，诸如
1）随机常量(random constant, 事实上，我们每个人的生命的每一刻就是一个random
constant。这个生命的全部属性在那一刻具有不变的确定性，但却具有随机性。)
2）常量期望(constant expectation, 即一个常量自己，或一个不变量。当我们对一个存在的最大期望等于对它的最小期望时，它就是一个不变量，或常量。它是随机变量的对立面。)
3）随机对应（random correspondence, 严格地说，这个词不是我造的。它早就存在于人们的思维活动中，只不过我可能是第一个尝试了从数学的角度给出一个严格定义的人，尽管我的定义所采用的数学表述语言和格式并不100%的严谨，但我给出的定义的逻辑思路应该是可行的）
4）全域回归(fullwise regression，这个词是相对于分段回归（pi... 阅读全帖 |
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l*********1
发帖数: 2971 | 46 老陈还是很坦诚的。发文章本来就不是一帆风顺，有时候甚至很难堪的经历。
者，因为他／她不人云亦云。我愿意将整个投稿经历回忆一下。
和Statistics in Medicine（１次，基本定型，也就是后来出现在07年JSM
proceedings里的那个东西），两个杂志都拒了。BM给了两次评论，第一次说：在这个
领域有很多人做的比你的估计精确得多（因为那是最优化的结果）；第二次说由于空间
不够，算法不新，建议投一般应用性杂志。SIM只有一个评论：没有创新性。两个期刊
都没有进入peer review.
归分析。说我的方法没新意是完全说不过去的。而我的文章根本不是在讨论一个成熟方
法的应用，而是试图提出一个新的算法，不过，这个算法使用的都是成熟的统计算法，
我不过是将它们组合在一起以构建一个新的复杂的解决之道，正如人们在我所使用的那
些统计算法里引入简单的数学技能以构建那些统计算法一样，或者说，我是把成熟的统
计算法作为我的方法学里的“统计函数”或“测量工具”在使用，它们的目的只有一个
：构造几个必要的随机测量以便帮助实现三分回归: 治觥４蠹掖游椅恼吕锟梢钥闯觯
壹让挥形笥孟中兴惴ǎ... 阅读全帖 |
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c*****n
发帖数: 14445 | 47 谢谢陈老师这么详尽的回复.说对我敬佩,我实在不敢当.我挺佩服陈老师的,您的精神确
实值得鼓励,但对陈老师我还是有一些建议:
1.感觉陈老师对自己的有些很高的评价还是值得推敲的,比如"新的地平线","最伟大的"
,"我的方法是该领域唯一正确的统计学正解"等等.对下这样的定论是否能稍微谨慎一些?
2.陈老师自己也承认概率论不太懂,那能否好好学习,至少系统的学一下概率论.统计中
的很多概念是基于概率论的.
3.陈老师能否认真做一下literature review,比如Peihua Qiu的Annals of statistics
1998 的文章,比较一下你们做法的不同,并且找出你们最大的分歧,认真评述一下你们
各自的优缺点.我想他做的东西对您肯定还是有一些可取之处的.
4.与其试图完全推翻现有的统计概念,假设,基础,陈老师能否一点点的改良,或者部分去
建立自己的理论,这样也更容易被学术同行和杂志接受些.引用前一段时间的一句很流行
的话就是"步子别迈的太大,太大了容易扯着淡",呵呵,没什么贬义,就是觉得说起来虽俗
了些,但还是挺贴切的,大概就是这个意思,相信您懂的.
也许过几年,当您的文章... 阅读全帖 |
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T*******g
发帖数: 2322 | 48 这个经历还是挺神的啊。
可否问一下陈老师目前在哪高就？
者，因为他／她不人云亦云。我愿意将整个投稿经历回忆一下。
和Statistics in Medicine（１次，基本定型，也就是后来出现在07年JSM
proceedings里的那个东西），两个杂志都拒了。BM给了两次评论，第一次说：在这个
领域有很多人做的比你的估计精确得多（因为那是最优化的结果）；第二次说由于空间
不够，算法不新，建议投一般应用性杂志。SIM只有一个评论：没有创新性。两个期刊
都没有进入peer review.
归分析。说我的方法没新意是完全说不过去的。而我的文章根本不是在讨论一个成熟方
法的应用，而是试图提出一个新的算法，不过，这个算法使用的都是成熟的统计算法，
我不过是将它们组合在一起以构建一个新的复杂的解决之道，正如人们在我所使用的那
些统计算法里引入简单的数学技能以构建那些统计算法一样，或者说，我是把成熟的统
计算法作为我的方法学里的“统计函数”或“测量工具”在使用，它们的目的只有一个
：构造几个必要的随机测量以便帮助实现三分回归�: 治觥４蠹掖游椅恼吕锟梢
钥闯觯壹让挥形笥孟中兴惴ǎ裁... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 49 要我说，一个样本是总体的一个随机真子集，因此，可以认为样本中所包含的全部信息都是随机确定的。尽管如此，我们不能说定义在其上的样本统计量对于总体参数的估计而言就是确定的，而是非确定的，因为对总体的同等条件抽样的结果会出现统计量的随机变异性，从而我们不能将任一随机样本的统计量的性质看成的确定不变的。
最优化的一个错误就在于以在样本基础上构建和计算的optimizer的最小或最大值作为一个决策准则。这个准则是不成立的，因为这个决策中的对应关系对于总体而言是非确定的，就好比身高和体重之间，我们不能用最高或最矮身高去确定体重的期望估计。这是根本不可能的。
你在前面说到样本中的信息都是fixed的。这个观点是片面的且容易在方法论的构建中导致错误。也许最优化就是由这个观点导致的。我曾与一位著名的美国统计学家讨论过这个问题，是他提醒我注意这个问题的。
在我看来，随机对应应该是一个非常重要的对应关系，需要严谨地定义。我尝试了一下。如果我们早就有这个概念的定义的话，最优化可能就不会在统计学里大行其道。 |
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