经济学原理（3）企业
1. 生产成本利润 = 收益 - 成本。作为一个经济学家，会考虑机会成本，而会计则不会。 1.1. 生产成本的衡量指标 固定成本：不会跟随经营情况而变化的支出如房租等 可变成本：会跟随经营情况而变化的支出，如原材料等 平均成本：平均生产单位物品的成本 边际成本：多生产一个单位物品的增加成本 短期成本 长期成本 1.2. 规模经济如果长期平均总成本随着产量增加而减小时，则代表该产品具备规模经济。规模经济是专业化、细致分工化的重要体现，也是现代经济繁荣的原因。 2. 四种市场结构中的企业2.1. 完全竞争即市场不被单个企业影响。在完全竞争市场中，企业生产物品的平均总成本一致，边际收益等于物品价格。 边际成本与收益会决定企业扩大生产还是减少生产【同样适用于垄断市场】 可变成本与收益差值会决定企业是继续生产还是暂停生产 总成本与收益差值会决定企业是进入市场还是退出市场 在完全竞争市场中，由于企业可以自由进出，企业数量会处于一个动态平衡状态，企业的长期经济利润（非会计利润）为零，平均生产成本等于物品价格，并保持不变。 但是若用于生产的资源有限或者企业生产成本不均，就可能会导...
经济学原理（2）市场
1. 供给与需求市场是存在竞争的，而在一般情况下，供给与需求和价格存在强相关（即价格上升，供给增加、需求减少；价格下降，供给减少、需求增加），在市场的自然调节下，价格会自然变动，并最后收敛到一个供给等于需求的平衡点。当意外事件使得供需发生变化后，价格会再次自然变动，并再次收敛。 在这里，价格就充当了供给和需求调节的作用，即进行了稀缺资源的分配。 2. 为什么说市场往往是经济调节的一个好工具？ 消费者剩余（消费者的资金减去花费）可以衡量消费者在市场中得到的总利益，当价格下降时，消费者剩余增加 生产者剩余（销售金额减去总生产成本）可以衡量生产者在市场中得到的总利益，当价格上升时，生产者剩余增加 上述两者相加，可以得到市场总剩余（用于衡量市场总利益）。研究发现，当供需平衡时，市场总利益最大。所以市场往往是经济调节的一个好工具。 但是，由于存在市场非完全竞争（如垄断等）和外部性（如工厂生产产生污染影响农民等）等情况，市场有的时候也会失灵。 3. 弹性 需求价格弹性：衡量物品价格变动对需求的影响幅度。如果影响很大，则称为富有弹性；如果影响较小，则称为缺乏弹性。一般来说，生活必需品和无替代...
经济学原理（1）经济学基本原理
1. 经济学经济学研究的是社会如何管理稀缺资源。 2. 经济学十大原理经济学的十大原理分为三类，分别描述人们如何做出决策、人们如何相互影响和整体经济如何运行。 2.1. 人们如何做出决策 人们面临权衡取舍：人总会面临选择，这种选择决定了人如何分配时间、金钱等稀缺资源 某种东西的成本是为了得到它而放弃的东西：选择某种东西，不仅要付出明面成本，还要付出机会成本 理性人考虑边际量：一个东西的成本与其边际收益有关 人们会对激励做出反应：激励会导致人们做出改变 2.2. 人们如何相互影响 贸易可以使得每个人的情况都变得更好：贸易能够使得每个人都从中获益 市场通常是组织经济活动的一种好方法：市场能够很好地自动调节经济活动，但是有的时候也会失衡，所以说通常是一种好方法 政府有时可以改善市场结果：政府政策可以避免一些短视、不公等现象 2.3. 整体经济如何运行 一国的生活水平取决于它生产物品和服务的能力 当政府发行了过多货币时，物价上升：即通货膨胀 社会面临通货膨胀和失业之间的短期权衡取舍：减少失业的政策往往会导致通货膨胀，相反亦然 3. 像经济学家一样思考 科学家：作为一个科学家，需要通...
Python-httpx库的post请求的几种参数的区别
1. data1234import httpxclient = httpx.Client()j = {"a": "2", "b": 3}client.post("http://192.168.4.130", data=j) 将参数转换成了&连接的格式。 2. json1234import httpxclient = httpx.Client()j = {"a": "2", "b": 3}client.post("http://192.168.4.130", json=j) 请求体为JSON字符串，且在HTTP头中标注为application/json格式。 3. content12345import jsonimport httpxclient = httpx.Client()j = {"a": "2", &qu...
CentOS7搭建OpenVPN服务
1. 验证是否支持OpenVPN123cat /dev/net/tun# cat:/dev/net/tun:Filedescriptor in bad state（开启了tun/tap，支持）# cat:/dev/net/tun:Permissiondenied（未开启tun/tap，不支持） 2. 服务器端2.1. 关闭selinuxvim /etc/selinux/config，将SELINUX=enforcing修改为SELINUX=disabled，随后reboot重启系统 2.2. 安装软件12345# 安装easy-rsa，如果找不到包则更新源：wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repoyum install easy-rsa -y# 安装OpenVPN，如果找不到包，可以尝试更新yum：yum clean all && yum makecache && yum update -yyum install epel-relea...
基于深度学习的图像处理（3）PyTorch
1. 是什么？PyTorch是一个基于Python语言的深度学习框架。 2. 安装参考：https://pytorch.org/get-started/locally/ ，需要根据自己的操作系统和GPU选择对应的版本，如果是Nvidia的GPU，可以通过nvidia-smi.exe和nvcc --version查看。 文章尚未完成，待续……
基于深度学习的图像处理（2）卷积神经网络
1. 神经网络神经网络由多个节点互相连接（在大部分网络中，这个连接是有方向的）而构成，这些节点称为神经元，神经元有三种： 输入层神经元：携带特征信息，向隐藏层神经元传递 隐藏层神经元：接收其他神经元传递过来的信息，结合权值（这个权值就是训练的目标），作为参数由函数（即激活函数）运算，得到结果并传递到后续神经元 输出层神经元：接收其他神经元传递过来的信息，整合后输出最终结果，不再向其他神经元传递 将数据集的特征经由输入层神经元输入，经过网络计算，最终就会从输出层神经元处得到一个结果。在训练的时候，这个结果会和标签进行比对，通过误差反向传播算法，来修正神经元的权值。在推理的时候，这个结果就是模型推理的结果。 1.1. 神经网络的分类存在三种常见的神经网络： 前馈神经网络：网络信息仅向后传播 记忆神经网络：网络信息除了向后传播，还可以向自身传播历史数据 图神经网络：节点由一个或一组神经元组成，节点之间的连接可以有向，也可以无向，节点可以接收相邻节点或自身的信息 2. 前馈神经网络前馈神经网络具有极强的拟合能力，常见的连续非线性函数都可以用前馈神经网络来近似。 3. 卷积神经网络...
搭建CA并签发证书
1. ECC算法1.1. 建立CA12345678910111213# 选定曲线类型，设置CA信息openssl ecparam -genkey -name secp256r1 -out ca.keyopenssl req -new -subj "/C=CN/ST=BJ/L=BJ/O=K/OU=K/CN=KCA" -key ca.key -out ca.csr# 验证openssl req -text -noout -verify -in ca.csr# 设置CA证书的属性echo "subjectKeyIdentifier=hash" > ca_cert_extensionsecho "authorityKeyIdentifier=keyid:always,issuer" >> ca_cert_extensionsecho "basicConstraints=critical,CA:true" >> ca_cert_extensionsecho "subjec...
利用TPClash搭建透明代理
1. TPClashTPClash是已经封装好的基于Clash制作的透明代理工具。原作者：https://github.com/mritd/tpclash 存在相应的技术讲解文章：https://mritd.com/2022/02/06/clash-tproxy 目前原作者已经删库，存在继任者：https://github.com/TPClash/tpclash 仓库里面有详细教程。 2. 如果继任者也删库了首先下载该可执行文件：tpclash-mihomo-linux-amd64。 然后下载样例配置文件：config.yaml。 在样例配置文件的proxies:处（105行），修改为自己的代理节点。 在部署服务器上执行./tpclash-mihomo-linux-amd64 -c config.yaml即完成。将主机的网关设置为部署服务器，即可进行透明代理。亦可以通过7890端口进行部分代理。 一个Tips：如果执行后报了无法下载GeoIP.dat的错误，则下载这个文件：GeoIP.dat，放到服务器的/data/clash目录下，然后重新执行即可。该文件来...
基于深度学习的图像处理（1）深度学习与神经网络
1. 是什么？第一章节主要描述一下神经网络和深度学习的基础概念，即他们是什么？有什么作用？如果要弄清楚神经网络与深度学习是什么，则要从人工智能和机器学习讲起。 2. 人工智能人工智能是由图灵提出的概念，简单的说就是让机器模仿人类交流达到以假乱真的地步，即为人工智能，这需要机器具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力。 人工智能存在两个流派，符号主义（定义符号并进行逻辑操作，可解释）和连接主义（大量简单信息处理单元组成的互联网络，非线性、并行、局部计算，不可解释）。这里的可解释是指从输入到输出，其中的参数含义明确，对结果的影响存在逻辑上的明确关联；连接主义的不可解释性主要来源于其复杂性，其参数动辄上万、百万甚至更多。从目前的实际效果来看，连接主义更占优势，但是也有人在尝试融合这两个流派。 3. 机器学习机器学习是实现人工智能的一种方式（也是目前最优的方式），即从有限的数据中学习出一般性规律，并使用该规律去预测未知数据。 一个最简单的例子就是挑西瓜，西瓜的色泽、敲击声音等为特征，西瓜成熟与否为标签，通过一些确定的案例来学习，最终来预测一个未知西瓜是否成熟。 这里有限的数据即为样例数...