我把 typora 的一款主题改了一下，感觉对中文的支持要好一些：

https://github.com/sorrowise/my-typora-theme

可以点此预览： https://metaquant.org/

跟风秀一下，极简博客，托管在 netlify 上：

https://metaquant.org

这道题在做 project euler 第十四题时遇到过，我用的 python，在我的 xps13 时计算一亿内的最长考拉兹序列需要 1 分 34 秒。

可以优化的地方有两个：一是一是当 n 是奇数时，3n+1 必然是偶数，则接下来必定需要除以二，则可以一步走完，也就是说当 n 是奇数时可以多算一步，直接计算(3n+1)/2，这样可以更快的到达序列的终点，但注意在计算累计步数时，应该加二而不是加一。另一个可以优化的点是在计算各个数考拉兹序列时，中间过程可能出现之前已经计算过的数字，为了避免重复计算，可以把之前数字对应的序列长度都缓存下来，之后碰到同样的数字，直接引用其值并加上之前已经走过的步数即可。

具体可以参见我的博文： https://metaquant.org/euler-project-11-20-questions.html

代码见： https://github.com/sorrowise/euler/blob/master/014.py

pelican https://metaquant.org

不过用的是 typecho 的主题

谈一下我的想法，无论是机器学习还是深度学习，本质上都是一种从数据中提取信息或模式的算法，但是前提是数据中确实有信息或模式，如果我给你一堆随机生成的数据，任你的算法再厉害也不可能发现什么模式，如果发现了就是过拟合了。

不幸的是，金融学近几十年的发展，大量的实证研究表明股票价格数据是非常接近于随机的，即时的股票价格只与即时的信息有关，而与股票的历史价格信息无关，就像一楼那张图所说的，你做再多的技术分析，也比上上川普发个推特，除非你能预测出川普的想法。

深度学习和神经网络这几年突飞猛进，经常给我们一种只要数据足够多，大力必能出奇迹的幻觉。但有时候我们还是要尊重客观规律，尊重前人多年的研究成果，知道工具的局限性和适用范围。

我的建议是一篇文章只讲一个主题，不同主题但有相关的内容可以合成一个系列，既包括每篇文章的相对独立，又可以让读者看到多篇文章之间的前后关联。

比如这样： https://www.metaquant.org/categories.html

喜大普奔

https://yihui.name/cn/


另外推下我自己的博客，模仿的上面博客的风格

https://md.metaquant.org/

凡人皆有床戏，脱得真是让人猝不及防, 不过 nice ass.

早八点半，晚五点半，中午休息两个半小时，几乎不加班，加班没有加班费，上班时间自由支配，看书上网随自己，只要完成领导安排工作即可。

工作节奏极其缓慢，有时一周一件事都没有，我们戏称是上自习还给你钱。不过工资增长也很慢，几年调薪一次，而且时间长了很觉得很无聊，长期而言丧失竞争力，一个出不去的围城。

@Myprincess #1 感谢推荐，我研究一下

@metaquant #3 借这里提个工单吧，希望豆瓣 FM 的同学看到后可以改进一下

个人感觉豆瓣 FM 还是目前国内音乐软件里做推荐做得最好的，远比网易和腾讯音乐好，奈何 APP 做得太烂，影响体验

bug 一堆，每天都让我登录，不登录没有私人电台，关键我在开车啊，这时候去操作登录很麻烦，还危险