探索隐藏深邃的黑人性：高清图像揭示人性的复杂与深度，马斯克与特朗普的紧张关系仿佛利剑高悬头顶 特斯拉遭遇降级两连击现在真到了“劝退”计算机专业的时候吗？写在今年高考结束后从黄豆的浸泡、研磨、煮浆，到关键的点浆和成型，豆贵妃都会拥有完善的教学体系，而且再次过程汇总，豆贵妃会有进行手把手教学，确保每一位家人和老铁掌握用豆腐机制作豆腐，在制作过程中，豆贵妃豆腐机只是代替人工制作豆腐，完美解决了手工制作时用工劳累、效率低下的问题，从泡豆到出成品，时间大幅缩短，却丝毫不会影响豆腐的口感和口味。用豆贵妃豆腐机制作出来的豆腐，同样能保留那源自黄豆的浓郁醇厚豆香，以及恰到好处的嫩滑或紧实口感，无论是煎、炒、烹、炸，都能完美适配。
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在人类历史长河中，探索黑人性一直是哲学、心理学和艺术领域的重要课题。作为一种复杂而神秘的存在，人类内心的深处总是充满了矛盾和不确定感，这使得人们对人性的理解变得越来越深入和多元。通过高清图像技术的发展，我们能够更直观地观察到人的内心世界，揭示出人性的复杂性和深度。
高清图像是一种以高清晰度呈现图像的数字媒体形式，它以其出色的分辨率和细腻的细节捕捉能力，为我们提供了一种全新的视角来观察和理解人类行为。例如，在医学影像学中，高清图像可以帮助医生准确识别病灶和肿瘤，提高诊断的精确率。而在心理学研究中，高清图像可以用来模拟真实情境下的心理交互过程，帮助研究人员理解个体的心理状态和情绪反应。高清图像还被广泛应用于法律和司法领域，用于揭示犯罪现场中的证据和嫌疑人的真实面貌。
尽管高清图像给我们带来了丰富的信息和新的发现，但其对人性的揭示仍然存在诸多挑战。由于人是生物体，我们的大脑在处理大量信息时会采用不同的策略来适应和应对环境。高清图像虽然可以提供大量的信息，但如何通过这些信息进行有效的分析和解读，仍是一个复杂的问题。高清图像往往缺乏人类主观判断和情感色彩，这可能导致我们过于依赖数据和事实，忽视了人性中更为深层次的情感和体验。高清图像可能无法揭示那些不易察觉的行为模式和社会规范，因为人类行为往往是多种因素交织的结果，需要综合考虑各种因素的影响。
面对这些挑战，科学家们一直在积极探索和实践如何运用高清图像来揭示人性的复杂性和深度。他们借助先进的计算机视觉技术和大数据分析方法，通过对海量高清图像数据的清洗、预处理和特征提取，构建了一系列的人性画像模型。这些模型不仅能准确地描绘出人物的各种面部表情、身体姿态和心理活动，还能从这些图像中挖掘出人物的社会关系、价值观和人生目标等深层信息。通过结合深度学习和自然语言处理技术，研究人员还可以利用高清图像数据进行文本分析和语义理解，从而揭示出人物的历史背景、家庭生活和个人经历等方面的信息。
高清图像作为一种新型的人性观察工具，为人们揭示人性的复杂性和深度提供了前所未有的可能性。这也要求我们在使用高清图像的必须充分认识到其局限性，并结合其他方式如人文关怀、心理测量等，全面理解和解释人性的丰富内涵和多样性。只有这样，我们才能真正理解和欣赏人类心灵深处的奥秘，不断推动人类文明的进步和发展。
特斯拉公司周一遭遇两家机构下调评级，凸显华尔街对这家电动汽车制造商前景的担忧加剧，此前该公司首席执行官马斯克与美国总统唐纳德·特朗普上周发生矛盾。
Argus Research和Baird均将特斯拉股票评级下调至相当于“持有”级别，进一步巩固了特斯拉在分析师眼中最不受青睐的大型股印象。
此次评级下调是特斯拉面临的最新挑战。今年以来，特斯拉股价已下跌约27%，成为美股科技七巨头中表现最弱的股票。特斯拉股价在特朗普重返白宫后一度上涨，因马斯克曾大力支持特朗普，但目前较去年12月峰值已下跌近40%。
近期股价的大部分跌幅源于上周马斯克与特朗普之间的公开矛盾。尽管马斯克随后表示愿意缓和矛盾，但双方的紧张关系仍被视为笼罩在股价上的重大不利因素。
Argus Research分析师写道，“展望未来，我们担心特朗普与马斯克之间的口水战，以及电动汽车税收抵免政策的到期，可能进一步削弱对新特斯拉的需求”。他们将该股评级从买入下调至持有。
他们补充说，这场纷争凸显了该股票“目前似乎是基于非基本面事件在进行交易”的特征。Baird也表达了类似观点，并将该股评级从跑赢大市下调至中性。
又一年的高考即将结束，很快又要开始填志愿了。过去二十年，在国内教育领域存在一个久经考验的定律：学计算机是不会吃亏的。很多专业曾经成为热门专业，又都因为各种原因而衰落，但计算机一直持续坚挺。在互联网兴起之前，计算机毕业生可以进入IT外企获取高薪；在互联网兴起之后，则可以进入互联网大厂争取财务自由。计算机专业的光芒不仅照耀着中国，也照耀着美国——数以万计的留学生跑到美国之后会立即研究“转码”，即转到任何与计算机相关的专业，然后去硅谷当码农。
有人说：高考是普通人家的子女改变命运的最佳出路。我还要补充一句：学计算机专业是这条出路的最佳分岔路口，不但质量高，而且容量大——仅仅在互联网大厂及中厂工作过的码农，恐怕就有几十万乃至上百万之多。相比之下，经济、金融等专业的金字塔尖虽然很高，但是金字塔的总体规模有限，容纳效率不高。
然而，现在情况似乎发生着微妙的变化。今年以来，至少有两位朋友明确告诉我：生成式AI已经从根本上改变了计算机编程人才的供需结构。其中一位（上市公司管理层）表示，自从AI大规模应用以来，公司的技术团队缩减了一半以上，其中前端开发团队缩减尤其明显。另一位则说的更直白：“如果30美元每月的GPT Pro就能完成基础的编程任务，为什么还要花每月5000美元去雇佣程序员？”
在ChatGPT横空出世之初，曾有人沾沾自喜地宣称，“AI只颠覆文科、不颠覆理科”——现在看来是彻头彻尾的笑话，AI是文科理科都颠覆，一视同仁。上文提到过，计算机专业（以及软件工程等相关专业）在过去二十年贡献了巨大的就业，而且是平均薪资很高的就业；所以它受到AI的冲击也就尤其严重。
有意思的是，过去两三年，应届毕业生和入门级程序员似乎受到冲击较轻，甚至得到了一定的“机遇”。这是怎么回事呢？简而言之，企业往往会倾向于先裁掉“中层程序员”：有五六年工作经验的人，薪资水涨船高，并且不再乐意拼命加班；把他们裁掉，用新人代替，可以节约一大笔成本。AI的广泛应用，让企业有了这样做的“底气”，从而在一定程度上加快了程序员的“新陈代谢”。
通过这种方式得到“机会”的新人，同样会在五六年甚至三四年后得到同样的下场。生成式AI把程序员的“失业年龄”从35岁提前到了29岁，今后或许还会提前更多。按照这个势头发展下去，今年入学读计算机专业的人，四年后毕业的时候，将会面临前所未有的险恶的职业发展环境。
这在美国其实也是进行时。根据纽约联储刚刚发布的数据，全美计算机工程和计算机科学专业毕业生的失业率已经分别上升到7.5%和6.1%，分别排名第三和第七名。当然，最近一年是硅谷大厂的人员紧缩期，上述失业率带有一定的周期性因素；可是我相信，生成式AI仍然扮演了十分重要的角色，其结构性影响是不可磨灭的。
对于那些熟练掌握了生成式AI工具的人来说，“懂一点编程”变得越来越重要了，而“执行编程”变得越来越不重要了。我的一位朋友（注：其本职工作与编程完全无关）是AI编程的狂热爱好者，尝试过市面上所有主流的大模型辅助编程，并且做出过一些颇具水平的开源应用。他依靠的几乎完全是多年前大学期间积累的程序设计知识，以及在互联网社区随时获得的知识补充。他不止一次告诉我：“关键是能够看懂程序，并且理解程序设计的理念。程序设计的基础知识还是重要的，熟练度却已经完全不重要了。”
从人类社会的宏观角度讲，编程的意义更加重要了，今后或许任何人都能在AI Agent的协助下设计程序解决日常问题。但是从就业角度讲，职业程序员的地位受到了严重动摇。除了最富有天才和独创性的一小撮人，大部分中基层填充者的命运大概都不会太好——这不仅仅是计算机一个专业的命运，也是其他大部分专业的命运！