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1️⃣细胞三维图：这个网站展示了一组三维可交互的细胞，非常有意思，很适合用来作为教学材料。这个网站还有好几个其他的生物分子展示项目。#细胞#生物分子 2️⃣ 《资本与意识形态》：这是《二十一世纪资本论》的作者皮凯蒂在 2019 年出版的新书，全书重点讨论了意识形态与收入不平等的紧密关系。该书由于一些原因没能在大陆出版，鉴于这是一本值得读一读的好书，可以找繁体版的来读读。链接是一篇读后总结。#不平等#意识形态 3️⃣你在职业早期犯过最大的错误是什么？：这是 HN 上的一个问题。最高赞的回答很有意思（下面回复也很有意思），他说：“我最大的错误就是一次又一次地没有在该离职的时候离职。我以为我还要去证明自己，但那没有任何意义。你不欠老板任何东西。你无法向老板证明任何事。他们完全不在乎你，什么是对的什么是错的，明智的还是愚蠢的，他们都漠不关心”。这样的道理，越早明白越好。#哲理 4️⃣支持远程工作的公司清单：有人维护了一份支持远程工作的公司的清单，清单项多达五百多个，其中大部分是海外公司。希望对主动或被动远程工作的人有帮助。#远程工作 5️⃣程序员的酒后真言：Reddit 上最近有一个热帖，一个工作了 10 年的程序员借着酒劲说了好多心里话。个人认为说得挺好的，值得看一看。链接是阮一峰的译文页面。#程序员#职业规划 [Ad] 关注 硬核好物 频道，买点实惠的好东西，同时激励 硬核小卒 产出更多好内容。

📚 名称：为资本主义算账小职员创造的世界_(【美】迈克尔·扎基姆) ⭐️ 亮点：探讨资本主义体系下小职员的生活与工作，分析其对社会经济的影响，适合对经济与社会学感兴趣的读者。 🏷 标签：#资本主义#社会学#经济#小职员#迈克尔扎基姆#生活#工作 👉 链接：https://pan.quark.cn/s/054a1a4880ec https://pan.baidu.com/s/15S2bU6GHPHzoqSSPjw5SKw?pwd=n9bu 🔔Twitter👥频道💬群组

标题: 早上认真工作清纯女友晚上被我和兄弟3p 收藏: 87 作者: #鲤鱼龙门战士 关键词: #早上#认真#工作#清纯#女友#晚上#兄弟#3p

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1️⃣htmlparser2：很多地方都会用到 xml 解析器，如浏览器内核、配置文件读取、爬虫等等。这是一个用 ts 写的 xml 解析器，虽然核心代码总共只有一千多行，但是也实现了一个完整的 xml 解析功能。该项目是很好的学习材料，从中可以学到解析器的实现思路（有限状态机实现）。#解析器 2️⃣You don’t need to work on hard problems：作者指出，很多人在工作中依旧保持着学生的思维，即不断寻找那些困难的问题去解决，并认为这就是最重要的事情。而真正重要的是去解决问题，而不是解决困难的问题。因为“棘手的技术问题”并不是我的根本目标——我的根本目标是利用我的技能尽可能地改善世界。大多数有价值的工作出现在执行层面而不是创新层面。#工作#思考 3️⃣0x5F3759DF：这是一个“魔术数字”，它最早出现在 1999 年的《雷神之锤 3》的源代码中，作者用这个常数简化了浮点数的平方根倒数的计算，大大提高了图形渲染的效率。#算法#魔术数字 4️⃣搜索引擎优化 Ahrefs 的新手指南：最近没事就会研究一下 SEO。看了很多资料，发现 Ahrefs 写的教程还挺不错的。图文并茂，逻辑清晰，排版干净，并且数据详实。比谷歌官方的资料要好上手一些。#SEO#Ahrefs#搜索引擎 5️⃣AVC：这是风险投资家 Fred Wilson 的博客，它在这个网站上发布了无数自己写的文章，其中涉及的主题非常广泛，对 VC 感兴趣的推荐看一看。Fred Wilson 是 Union Square Ventures 的创始人，该公司投资过很多知名公司，如：Twitter，Tumblr，Foursquare，Zynga，Kickstarter，Etsy 和 MongoDB 等。#VC#博客

#学习#工作#经济学#商业数据分析#高端知识#铺垫 统计学 + 计量经济学 + 商业数据分析（偏研究型）而且已经是中高阶水平，不是入门。 图1（考试答案） Stat x710: Solution to Exam 1 统计/计量课程的考试解析 内容包括： Power（检验力） RCBD（随机区组设计） CRD（完全随机设计） 这是实验设计 + 因果推断基础 图2（教材） 工具变量（IV） 面板数据（Panel Data） 这是计量经济学核心三板斧之一 图3（论文） informs（INFORMS期刊） Endogeneity（内生性） Heckman model（选择偏差修正） 这是学术级别因果识别 图4 & 图5（电脑文件） 文件夹名： Instrument & Heckman Reweighting TikTok 很明显在做：因果推断 / 平台数据 / 行为分析 图6（便签） 写的内容： Stata + SPSS R script Instrumental variable code IPW（Inverse Probability Weighting） 这已经不是“学”，而是在写代码做实证分析 这套东西其实属于： Causal Inference（因果推断）体系 这些领域的核心： 金融量化 用户增长分析（TikTok那种） A/B测试设计 投资策略验证 AI数据建模 PS:铺垫专业啊，学术呀，反正更加提升你的专业度，说明我说的话都是有学术依据的，不是我吹牛逼 我最近在看一个挺有意思的东西，叫因果推断，本来以为很学术，结果发现特别贴近现实 就是我们平时很容易把“结果”当成“原因”，但其实很多时候，这两个是错位的，比如一个项目赚钱了，很多人会觉得是判断对了。但其实可能只是市场整体在推着它涨 真正难的反而是判断：这个钱是靠能力赚的，还是靠环境给的，这个一旦搞不清楚，后面就很容易把偶然当成必然，我现在反而不太着急去做很多决定，更喜欢先看清楚“为什么会发生”感觉这一步，比结果本身更重要 其实现在市场上很多东西，看起来机会很多，但真正能持续赚钱的并不多，因为很多只是阶段性的，所以我现在会比较谨慎一点会先看清楚再动，有些东西看懂了，其实还挺有意思的 关注海外素材频道 ➡️@nb66 投稿：@nb88

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