@powerman #37 汇率还会回来的。😂

2023 年初，中国停止动态清零开放经济后，人们看涨中国经济，所以人民币的汇率，由 7.2 很快上涨到 6.8 ，考虑到当时的美元利率刚升到 2.5 左右，并且还在快速上升中，说明人们很是看好中国的经济恢复。但，人民币的汇率很快就又从 6.8 下跌到 7.2 。从这可以判断出，当时以及目前的中国经济，只能支撑人民币汇率到 7.0 以上，不会有升值的空间。

可能进展不顺利吧，立 flag 时总是充满雄心的，但拥有执行力的不多。包括我自己也在 v 站说 1 个月把一个东西做出来呢。
我也觉得自己专门开的主题，无论成败，至少应该回来打个招呼，也算是有始有终😂。 @foxeet

不会，因为没有境外的卡。
境内美金定存最高是 2.8%

「假设 B 公司的财务是一个不太聪明又脑袋很轴的人」
财务并不是轴。
从公司运营的角度，买原材料或者服务，报销必须要发票！
从公司盈利的角度，你知道公司要为这 1200 块钱承担最高 13%的增值税（以及 1%左右的附加税），还有 25%的公司所得税吗？财务可不想自掏腰包啊。

@vx007 血常规是没办法检查出感染了什么细菌和病毒的，检查单子上都是白细胞血小板计数这些。

雨天意味着很多：不出门的理由，没有不期而至的打扰，放慢的节奏感，窝着的安全舒适感，均匀又随机的噪声。简直太适合写代码了。

v 站考虑的才是比较完善。一般情况下，显示相对时间：几分钟前，几小时前，几天前。比较符合日常使用习惯。遇到像楼主这样不常见的需求，需要精确时间时，只要鼠标悬浮在相对时间上面就可以显示精确时间。

「邮箱于 11:35 发出面试邀约，要求 15:00 之前回复」，感觉很明显啊

自己记录的笔记，往往过两年就没什么印象了。
基于双向链接的软件，有助于缓解这个问题，因为在记新笔记的时候，比如输入新笔记的名称，软件会提示与之相关的之前的笔记，还有 Obsidian 好像可以提供关键词联想，把当前笔记的关键词跟以前笔记的关键词关联起来。

我觉得笔记软件的搜索功能是最重要的，一个可以迭代的标签系统是搜索的关键： /t/825142
我感觉随着 AI 的发展，使用 AI 搜索就可以替代上面的标签系统了。

@sogwsc 一般认为是可以投资一部分，不超过总资产 20%。我也是这么做的。
黄金长期肯定是抗通胀的，它的价格追随总货币量的变化，原因我理解的就是追求避险的货币量占总货币量的比例是基本差不多的。
但这里就有个问题，只有在经济不好或者政治条件不好的时候，货币才会追求避险，这就造成黄金价格波动，以至于 80 年代到 20 世纪初美国经济好的年代，黄金一分都没涨。后面如果 AI 大发展，再来 20 年不涨，你能接受吗？
所以，你的担心是对的，购买时机确实很难把握，你在 v 站搜一下，23 年黄金刚开始上涨那段时间，v 友都在说，黄金已经在高点了，莫要买入小心被套牢，结果呢？

如果你要提取波动大的特征，而不是数值绝对值大的特征，也可以类似比照着做，只是需要先计算一下相邻两个点的变化率，通过卷积，对一个窗口的变化率加权加总，来计算出一个特征值。

甚至也可以将数值大小与变化率大小结合起来，计算出一个特征值。单看数据的特征了。

我是看你发的图形的特征，用数值计算特征值好像就足够了。

@AlwaysBee 40 个点乘以 1.0 加总，其实隐含的就是两侧的 60 个点乘以 0.0 ，取 1.0 是对比 0.0 来说的。这里对每个点乘以一个加权数然后加总的过程就是 ipwx 提到的卷积。具体加权的数字怎么定义，怎么分布，就是所谓的卷积核。它是根据待提取的特征决定的。比如为了突出中间数值特别大的特征，也可以取中间 10 个点乘以 3.0 ，周围 30 个点乘以 1.0 ，再周围 60 个点乘以 0.0 。卷积核怎么定义，都是自己定的。

在这个例子里，特征就是中间波动大(数值绝对值也大)，两边波动小(数值绝对值也小)。假设想要提取一个满足中间值比较大，两侧值比较小这个特征的滑动窗口，那就对于连续的每个滑动窗口，都用滑动窗口的中间区域乘以一个大的数值，两侧区域乘以一个小的数值，加总后的值得到该滑动窗口对应的特征值。如果某个滑动窗口的这个特征值比周围滑动窗口的特征值都大，即极大值，那我们就找到它了。

感觉特征还是很明显的，应该就是 @ipwx 说的，用这个简单的卷积就可以提取特征。

如果我来做的话，我会在滑动窗口区域，假设为 Ta ～ Tb ，采样 100 个点，然后中间的 40 个点的绝对值，都乘以 1.0 ，然后加总得到一个值。不停滑动窗口的位置，就会得到不同的值。你想要的那种红色框框的滑动窗口，最后得到的值肯定有一个特征，那就是它比它附近的滑动窗口的值都要大。为什么，因为只有波动最大的区域位于滑动窗口中间位置时，采样得到的 40 个点的绝对值加起来才最大。这个特征不会受到简单阈值的影响，因为它统计的是一个区域范围的特征。
这个特征在你发的图里面是很明显的，之所以说 40 个点是相对于 100 个点的滑动窗口宽度，也是根据你的图形里面大概看出来了的，你可以自己确定采样窗口中间多少个点。