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书生

钱(货币)到底是怎么来的?这东西不就是印的吗?谁能印它?政府啊!铸币权很早就由政府执掌!那政府凭啥印呢?难道是想印就印?印出来又怎么流通到市面呢?后面这问题一直让我比较好奇,而我相信会通过这本《经济学原理》获得答案。

当我小心翼翼阅读第一章的经济学十大原理时,一个“当政府发行了过多货币时,物价上升。”的原理再次触动了我,怎么理解呢?为什么货币发行多了物价就会上升?嘿嘿,我想这样理解比较好(以前好像听老师讲过,但是听讲和理解完全不同,理解也有差异):

按照定义,货币是对社会商品和劳务的价值的度量。那么,理想情况下,一个社会的货币总量=商品和劳务价值总量。而人们是不断在创造商品和劳务的,为了维持上述平衡,货币总量就要增加。如果发行的货币不足,物价就会下降;发行的货币过多,物价就会上涨。如此理解,真是简单,由此也可以解释通货膨胀的问题:货币比商品和劳务价值总量多的时候,就会导致通胀出现,而为了维持这种平衡,人们就需要生产更多的商品和劳务,于是自然带动就业增长。

但是,以上只是从宏观角度所见,长期而言,就是如此,而从中短期的角度又如何理解呢?原书第15页描述(曼昆的微观经济学原理第五版,北大出版社):

“大多数经济学家是这样描述货币注入的短期效应的:

经济中货币量增加刺激了社会的整体支出水平,从而增加了对物品与劳务的需求。

需求的增加随着时间推移,会引起企业提高物价,但同时,它也鼓励企业雇佣更多的工人,并生产更多的物品与服务。

雇佣更多的工人意味着更少的失业。”

坦白说,我不是很理解上述内容,因为只写了结论而没有推理过程。于是,我按照自己的理解做出如下推理:新增货币的注入肯定有很多途径,商业银行给企业贷款肯定算一种,至于商业银行与央行之间怎么结算暂时不管。假设只有一个房地产开发企业向商业银行贷款,由于新增货币的影响,它可以比以前贷款更多,开工的住宅项目多了,钢铁水泥的需求就增长,需求大于供应时,钢铁水泥的价格就会增长,同样,为了生产更多,钢铁水泥企业就会招募更多的工人,而这些企业的供应商受需求传导的影响,也会发生涨价现象。从另外一个角度,住宅总量的增加本应该导致价格下降,但是那样的话,这个房地产开发企业肯定不会贷款那么多,事实上,由于地域差异,购买人群的复杂目的,包括开发商谋求最大利益的本能,以及更广泛范围里,住宅的供给远远满足不了人们的需求(城市化的发展,人们生活的水平提高),所以,住宅的价格往往是不降反升。对于非房地产行业的企业,贷款后同样会引发类似的现象,再加上涨价带来消费人群的消费成本上升,他们为了维持利润也会对自己生产的商品和劳务提价。所以,社会的物价整体都会上涨。

另一方面,如果新发行的货币能仍然能够代表新增加的商品和劳务时(同样,消费掉的商品,比如吃掉的苹果,所对应的货币当然也要被销毁了),“涨价”其实并不算涨价,只是由于现实中往往没有那么容易控制,货币比商品和劳务膨胀那么一点,再加上社会处境等各种原因导致的财富不均,有的群体才会感受到收入没有物价“涨”得快,于是就能切身感受到“涨价”了!

另外,普通公民不可能从货币注入中直接获利,而把钱放在银行里获取由货币注入带来的利息增长微乎其微,所以在这种形式下,当然不如拿出来投资增值,等到大家都急着出来赚钱~这经济啊~就过热喽~

*补充:针对有关新发货币仍然代表新增商品和劳务讨论的“涨价”问题,应该还有商品和劳务结构的原因,如果结构发生了变化,也会引起“涨价”或“降价”的问题,整个这些因素从消费物价指数(CPI)的角度去理解应该会更符合习惯。

·····································

附:经济学十大原理

  • 1.人们面临权衡取舍。
  • 2.某种东西的成本是为了得到它所放弃的东西。
  • 3.理性人考虑边际量。
  • 4.人们会对激励做出反应。
  • 5.贸易可以使每个人的状况都变得很好。
  • 6.市场通常是组织经济活动的好方法。
  • 7.政府有时可以改善市场结果。
  • 8.一国的生活水平取决于它生产物品和劳务的能力。
  • 9.当政府发行了过多货币时,物价上升。
  • 10.社会面临通货膨胀与失业直接的短期权衡取舍。

在线旅游开始火了,腾讯百度淘宝纷纷涉水,再加上携程去哪儿,引用人家一句话就是“剑拔弩张”,前几天看到一份国内著名咨询机构发布的有关2011年在线旅游行业的发展报告,洋洋洒洒几大篇,把在线旅游描绘得真是好啊!而我,一直对此持怀疑态度,万一大家又是互相忽悠,制造泡沫呢?

本打算把那份报告的各个条目梳理出来,看看他们的行业模型骨架,可惜人太懒,加上看到许多数据图表中又多这么一句“基于对20万名家庭及办公(不含公共上网地点)样本网络行为的长期监测数据获得”,心一下就凉了,20万···新加坡的人口还有518万(2011年)呢!

简单看了一下,说白了就是长期监测了在家或者公司上网的人群,这个人群的规模就是20万,而事实上,能够在家上网的人群规模,肯定随着城市化进程和经济发展而扩大:城市化率在提高,人口总数在增长,GDP同样在增长,城市人口中拥有至少一台电脑且能上网的人群也在扩大,对区区20万样本的长期监测可信吗?想让人信服,起码也得对监测的数据做出修正。

我这人比较懒,就说吃水果,如果你问我橙子为什么比苹果好吃?我会告诉你因为橙子剥皮就能吃,至于为什么香蕉会比橙子好吃?当然是因为剥过橙子皮还需要洗手……说到博客,也就是,建起来了懒得写,实在要写也尽量放到周末,所以说今天这文章写得意外嘛!主要是早上想起要写三篇文章,晚上下班回来就只记得两篇了……

言归正传,做过一些数据分析的工作,略有心得,短载如下,欢迎指正:

1.一般而言,我的数据分析模型是如下结构:

确定分析目标(分析的目的是?)->设定分析方法->分析验证->输出结论。

其中,分析方法->分析验证是一个迭代的过程,方法不对就换嘛~同样,最后输出的结论不能达成分析的目标时,那也得闭环反馈,得迭代,杯具有时是难免的。

当然,本文的重点不在于上面的分析模型,虽然那也能算重点,毕竟这种抽象的结构下,才会有基于各种工具的分析手段。

2.贯穿这个模型的,是我自己称作的“特征识别”,就如同区分男女一样,从确定分析目标开始,就要去辨别,去寻找目标的特征,完成对目标的识别,基于此,如何确定分析的方法也就有迹可循,后面的工作也是水到渠成的事情。例如:分析某件商品在新老用户人群中的受欢迎程度,问题虽然简单,但是如果新老用户群没有任何可区分的特征,细分就无从谈起,想起线性代数中矩阵的特征向量/值,呵呵~这不就是某个矩阵的特征吗?通过对它的识别,才能将该矩阵与其他的区分开。

3.特征因具体对象而异,但通常至少有三个条件:A.特征应该足够简洁;B.特征应该足够容易获取。C.特征应该紧扣目标。

4.通过以上的抽象模型,在具体的行业中,比如网站的流量分析,结合专用的各种工具,就可以实现很多组合分析。由于水平所限,我所看到的网站分析其实并不高深,即便是Avinash在他的书/博文中提到对于网页交互度的分析方法(将一个网页中的链接赋予不同权重,然后累加各链接×权重的PV值,事实上,权重即概率),也没有达到让人难以想象或理解的程度,一般的分析人员基于自身分析的需要,想出这种方法几乎是意料之中的,当然,Avinash的价值远不止如此,只是想说明,从方法上的学习和掌握,结合不断积累的经验,应付一般的网站分析还是够用的。

放眼望去,似乎互联网遍地都是PM(product manager)~

已经记不得是哪位说过,“PM不是manager。”好像的确如此,PM一多,M就要贬值了,呵呵~

看到过那么多对PM的要求:会做数据分析,会做竞争分析,会做交互设计,会做项目管理……要求的还真多啊~

不过,不论是体验还是读书,我正在形成自己对PM的看法,也开始理解火车头的重要性:

战略->产品->营销。

嗯,就这么简单,从产品入手就是狭义的PM,不论怎么做,把一个具体的产品做出来,相对而言操作执行层面上的东西比较多。

而真正的PM,其实力首先表现在战略或营销层面,尤其是战略,方向走对了,后面的产品和营销要轻松,听起来好像是句废话,呵呵~战略——是理想情况下最重要的因素;其次,末端的营销则是现实条件下最重要的因素;居中的产品,则相对更容易被人模仿,从而难以表现出足够的差异性。

最后,战略和营销更容易表现出抽象的跨行业同一性。

出于某种特殊的目的,前日试装了3大门户和几大媒体的新闻移动客户端,简单体验后,整理自己对新闻移动客户端的发展观点,如下:

移动新闻客户端的结构板块构成如下:

  • 1.时事新闻,此物各家都有,满足受众最基本的新闻阅读需求,比拼的当然是新闻功底;
  • 2.个性新闻,“订阅”是最常见的个性化新闻表现形式,还需要进化,根据用户的浏览特征建模计算才是“我的新闻”;
  • 3.探索,百度的新闻热榜就算是探索,探索激发受众的好奇心,不断深入阅读,想想看,大家都在看什么?当然,既然是探索,远不止如此;
  • 4.互动,网易的跟帖就是互动,但还不够互动,新闻的编采发表原则上国家有严格的规定,这一块需要智慧,点到为止,目前的机会其实不错。

最后补充:在第一条缺少优势的情况下,剩余的都可以有所尝试,尤其是后两条,做好了就是核心竞争力,而且会产生强大的用户粘性。额外的,用户群体的细分应该开始了,即便已经开始也应该发力了。

最近对经济学类的图书比价感兴趣,正在读那本《写给中国人的经济学》,而其中又牵涉到博弈论,两个案例令人印象很深。

1.“囚徒困境”:

两个囚犯被分别关押,彼此不能沟通,每个人都有抵赖和坦白两种选择。事实上,由于证据不足,两人都抵赖的话,只好把他们全放了;但是如果一个人坦白,而另外一个人抵赖,则抵赖的人要承担最重的刑罚,坦白的人相对受罚较轻;当然,如果两个人都坦白,都会承担比较重的刑罚。

显然,通过列出一个条件矩阵就可以分析对囚徒来说最有利的选择,但是两个囚徒彼此的信任程度和谋求自身最大利益的本能,都会让事件趋于两个人都坦白的情况。一时感慨,难怪叫“囚徒困境”!警察审讯犯罪嫌疑人莫不就是利用这个道理!而且,抓获的犯罪团伙成员越多,就越容易得到坦白的结果;同样,如果犯罪嫌疑人只有一个,那这个方法就不见效了。

2.“海盗分金”:

说5个海盗抢了100枚金币,准备分赃的规则如下——通过抓阄的方式确认5个人的次序,然后由第1个人提出分赃方案,如果不能获得超过半数的人员支持,他就会被杀掉,由第2个人提方案,如果还是不能获得剩余人员超过半数的支持,他也被杀掉,以此类推。

稍加思考就知道要从最后一个人向前分析:

  • A. 从最后一个人E开始分析,他肯定对前面所有人的方案都投反对票,因为前面的人都死了,金币自然全部是他的了;
  • B. 接着是倒数第二个人D,如果由他提方案,届时一共只有两人投票,最后那个人又必然投反对票,他的方案无法超过半数同意,那他只能死了,命比钱贵,他哪怕不要钱也不能让前面那个人死,所以他对于倒数第三个人的方案必然投支持票。
  • C. 对于倒数第三个人C而言,肯定对前面两个人的方案投反对票,因为只有他们死了,自己才能提方案,而且他提的方案即使把100个金币全部据为己有,倒数第二个人也是没有意见的,而这样他的方案就可以获得通过。
  • D. 现在对于倒数第四个人B而言,如果轮到他提方案,说明第一个人已经死了,剩下的四个人里,两个人都会投反对票,他无论如何也不可能让自己的方案超过半数,所以仍然会死,为了避免这样的结果,他必须给第一个人的方案始终投赞成票。
  • E. 最后,就是倒数第五个,也就是第一个人A的处境了,C和E肯定要投反对票,而自己和B会投赞成票,那么剩下的关键一票就是D了!原书中认定D投赞成票,但是我觉得不会,因为对于D而言,如果A的条件不好,他完全可以让A先死,接着B必然也死,轮到C的时候,D才没有选择,哪怕没有任何收益也要支持C的方案。所以,为了争取到D这一票,A的方案就绝不能是自己占有100枚金币,而应该是:自己占有99枚金币,给D分1枚金币,其他人不分金币,这样,D在无法预知C给自己分多少金币的情况下,肯定不会做放弃现有哪怕是1枚金币的利益,所以,他必然会支持A的方案。

于是,为了自己的利益最大化,第一个人的方案就是:给自己留99枚金币,给倒数第二个人分1枚金币。

从其中可以看到,抽中偶数号的同志们基本是没有分配权的,这就是个杯具啊!

豆瓣 杨勃
豆瓣 杨勃

每个公司的节奏和阶段目标不一样,豆瓣(微博)的幸运之处在于一直能用自己的节奏来做事,能一直将用户价值放在首位。

有人说豆瓣是一家“慢公司”,其实我们并没有故意要慢。为什么会给人这种感觉?

豆瓣的模式没有可参考样本,很多事情需要我们去摸着石头过河。创新产品实际上需要付出很大成本,包括体会新模式的时间成本,要多花一两年的时间才能将模式稳定下来,之后再进入一个健康成长的阶段。这段时间你自己在折腾,在试错、观察,可外面看起来似乎什么都没发生,好像很慢。

在这一过程中,我们也在看很多新模式,可成长决定于用户本身的规模,也决定于团队的能力以及经验。

用户价值大于用户体验

用户体验毋庸置疑当然是重要的——多数人眼中的用户体验,更多是功能设计层面上,可豆瓣不止于此,在用户体验上非常注意,甚至定义为最重要的一件事。但后来我们从另一个角度看,用户体验确实可以一直很好,一个用户他今天很爽、明天也不错,有可能半年之后、一年之后也没改变,可忽然有一天他就不来了。

很多产品确实如此,用户说挺好,可也会玩腻,或者会有更新更酷的产品去满足他。豆瓣没有发生过大规模的类似情况,可这个问题和我们最早做豆瓣的初衷有关。我们意识到用户体验其实有个更深层次的部分,并把它定义为用户价值。

所谓用户价值,就是你长期来看到底给人们带来了什么价值,说穿了也就是你是不是有用。这将决定用户在两三年后还用不用你的产品。因此我们最早定义豆瓣的时候,它首先应该是有用的,其次才是用户体验。

对豆瓣而言,发展过程和用户需求是一致的。每个新功能都有最佳用户体验的方式去优化它,而它又和用户价值黏合得很好。

回过头看豆瓣的几个节点,有的是算法,有的是社会服务、社区,我们一直不断扩大可以提供的范围和深度,公司一直往前走。我们不会受到每年新的产品形态的冲击和影响,因为从长远看,我们保证价值一直是在扩大而非缩小。

10万用户定律

我一直非常一厢情愿地、自作多情地将用户所有的称赞和责骂都认为是对我们的关爱。这个过程并不容易,也确实需要非常强大的内心。

用户的意见永远是要听的,但你听并不等于马上要变成行动。因为用户不是产品经理,他们大多数时候并不能非常有逻辑地将他们的需求表达出来,直接照做会产生很多问题。

比如说豆瓣的广播,它为每个用户罗列出好友的行动更新,有很多用户反映,要求增加一个只看“推荐”的功能。为什么?原来是因为用户的广播里有大量的图书、电影、音乐收藏的更新,让他的屏幕被刷得很厉害,而这些又不是他关心的信息。他需要的不是一个新功能,而是把有用的信息筛选出来。意识到这一点后,我们发现最需要做的并不是直接看推荐,而是怎样减少图书、电影的刷屏。

因此我们不仅要用耳朵去听,还要用心去感受,要发现背后是什么,用户有时候骂你有他的道理。

有一点很有意思,在产品非常小的时候,用户不多,这时候获得用户反馈非常直接。可是当用户越来越多,达到100万、1000万的时候,这样的过程就会有很大问题。

我把它总结为“10万用户定律”:当用户数超过10万,产品直接获得用户意见的渠道就失效了。在这么大的用户基数上,如果有1%的用户对你不满,其中又有1/10的用户表达出来,这就意味着天天有100个用户在骂你。那种感觉就是铺天盖地的骂声,而你没有办法分辨到底是100个人还是1万个人在骂,它可能是一个很小的比例,但你已经无法去衡量。所以直接反馈之外需要采用别的方式,比如用数字说话,量化分析。这时候就要求你不能被动地坐在那儿听,你需要采取更主动的方式去得到真实的反馈。

一两天留住用户容易,你靠什么三年五年留住他们呢?所以,有的时候需要在短期用户体验上有取舍。用户不会想得很远,如果你满足了他们的短期需求却给长期使用带来损害,当错误酿成,用户都走了,你不可能再去找当初给你提意见的用户算账。

豆瓣“不运营”

社区或社交,这个概念现在有点被用烂了,它其实含义非常广。不算阿尔法城,豆瓣内部将小组、小站、线上活动看做我们的社区,而它的运营原则也非常简单:我们不运营。

我们一直在招社区运营经理,很多人感兴趣,我们就来谈,可谈了半天后发现,我们自己都不太清楚找的人需要来做什么,因为到现在为止,豆瓣社区里通常意义上应该运营来做的事情,我们都是用产品手段来表达的。

比如我们要解决一些问题、做一些引导或推动一些事情,都会通过把某个按钮从上面移到下面这样的方式实现,社区首页都是算法自动算出来的。我们从来不在社区里做话题或炒作的事情,到现在为止,整个社区没有一个编辑。

社区本身的产品形态通常比较简单,豆瓣本身一步步做起社区,产品本身和其他社区没什么太大区别,所以重点并不在产品形态上。

早些时候,我们追求内容和质量,不想内容太水,我们怎么做呢?很多公司会做运营,让编辑将好的内容提出来,可是豆瓣却没有走这条路。我们在刚开始设计时,小组的核心是一个可以发帖、回帖的小论坛,可是将回帖的按钮放在了所有内容的最后,而不是在主帖后面——当用户回复时,就需要先看完所有回帖再去回复,而不是立马回复主帖。

这显然有时候会给用户带来不方便,从用户体验上来讲可以说并不是最佳选择,但长远来说,它能够保证这个社区的内容质量,并因此保证用户价值,所以其实它是成立的。这是一个取舍问题,也是豆瓣从产品出发的社区运营思路。

用户价值与商业价值

社区本身的生态环境很复杂,里面有着各种各样类型的用户与五花八门的诉求。以前我们做过一个调查,“豆瓣所有功能里你最喜欢哪些?”在最后结果里,前10名竟然有一个是“广告”——用户说喜欢广告。我们觉得很开心。

这又涉及到用户价值与商业价值的关系。我一直不觉得二者间有本质的冲突,逻辑是这样:当你只看用户体验不看商业时,其实容易产生冲突,可如果豆瓣能产生足够的用户价值,对用户的实际生活有帮助,用户价值自然会成为商业价值,你分享其中一小部分就好了。

所以,如果产品只有好的用户体验,却没有好的用户价值,做商业化就会非常困难,当商业化的东西伤害了用户体验,这两件事就无法调和了。豆瓣做的事对用户有很多价值,用户每次在豆瓣上发现一本书,他决定要买的时候,豆瓣就不仅给了他价值,也给出版这本书的作者和出版社产生了价值,给书店产生了价值,这就是豆瓣产生的商业价值。它是从无到有产生的,因为用户不用豆瓣也就不会发现这本书,更不会去买。这个功能不是恶性的广告,本质上来讲它有支撑点。

另外,每个公司的节奏和每个阶段的目标会不一样,豆瓣的幸运之处在于我们一直能用自己的节奏来做很多事情,能够一直将用户价值、用户体验包括用户规模放在首位,商业化跟进就可以了。当商业化自然地跟上时,它其实很容易,而且在这个过程中对用户体验的损害其实并不大。

我甚至经常觉得我们的广告是内容的一部分,它帮助我们定义豆瓣的品牌,帮助用户去找到一些挺好玩的东西。长远来说,豆瓣也会有广告之外新的商业模式,时候到了它自然会产生。

豆瓣网创始人兼CEO 杨勃│口述 夏勇峰│整理

——精品报道,犀利观点,请看新浪科技《深度阅读》

2011年12月21日上午,有黑客在网上公开了中国最大的开发者社区CSDN网站的用户数据库,600余万个注册邮箱账号和与之对应的明文密码泄露;12月22日,网上接着曝出人人网、天涯、开心网、多玩、世纪佳缘、珍爱网、美空网、百合网、178、7K7K等知名网站的用户账号密码遭公开泄露 堪称中国互联网史上最大规模的用户信息泄密事件,再次让大家对黑客以及其背后的隐秘的产业链产生了浓厚的兴趣。以下为一个黑客的口述。

一个黑客的自白:教父20岁赚2000万自称娱乐圈

口述/前黑客B先生

整理/本刊记者 辛建军

编辑/卢旭成

盘下一家肯德基(微博)的“教父

那个靠做黑色产业发家,后来洗白,花800万元盘下一家肯德基店的人,我们叫他教父。

教父是海南人,1987或者1988年出生,身材瘦小,皮肤偏黑。他年纪虽然小,但是舍得花钱,很大气,做事也很老到,2004年左右(16岁)看他跟人打交道就非常成熟,很难想象是什么情况造成他这种性格。

2003年年底,我加入了一个QQ群,那个群当时在技术性入侵领域很有影响力,无数人想进入,可以说是一位难求。群里的聊天记录每天能有3000页,大家都非常纯真,纯粹是为了交流技术。2004年,教父可能在黑客基地报名学了点简单的东西,但是学得又不太明白,他进入了这个群。在群里,我亲眼见他和群主讨价还价买卖17173(一个游戏门户网站)的权限,群主开价700元,教父说我就500元,一年半以后,同一个权限有人开价15万元购买。

那个时候,大家都没想到靠17173的权限还能赚钱,说白了,其实就是获得网站控制权,挂马,然后获得用户账号密码去网游《传奇》、《魔力宝贝》里盗号。后来我找人打听了一下,教父这单可能赚了两三万块钱。

教父真正开始立业,是在2004年时去做中国台湾的游戏市场,他是先行者。他自建渠道,跟台湾当地人合作,在盗取网游账号后,由当地人负责卖游戏装备,交易的钱被汇入当地人用假身份证开的账户里。从2004年下半年到2005年上半年,教父在台湾赚了估计能有500万元。台湾人被搞怕了,后来很多网站都禁止大陆人访问。后来教父又去做韩国和美国的游戏市场,等到他2008年洗白那会儿(20岁),赚了绝对不少于2000万元。他是一个很高调的人,经常在群里说他去哪个国家玩了,买了多少栋房子,买了什么车之类的。

一个黑客的自白:教父20岁赚2000万自称娱乐圈

教父的技术并不高超,但他有商业头脑。不从技术角度出发,纯讲入侵水平,国内黑客一直都不弱于世界顶尖国家,可能比美国、俄罗斯还要强,中国人能算计,在入侵思路方面比较聪明。

我亲眼见过一个例子。2004年年底,有个黑客端着笔记本电脑进了一家五星级酒店,第二天他出来的时候,电脑里存着这家酒店所有的客户数据。这是酒店竞争对手给他下的单子——把客户都抢过来。从谈判到见面交易我都陪他去,后来这批数据卖了129万元。

还有一件事也是我亲眼所见——在电商网站抢单。长沙有一帮人,在各大电商网站的数据库里装后门,实时在本地更新数据库或直接进入电商网站后台看数据。他们一般挑货到付款的顾客,只要一看到有人下单,立马在最短时间内发货,动作比电商网站的物流快,冒充该网站让顾客签收。等顾客下单的货真正到的时候,他肯定就拒收了。这伙人专挑服装、成人用品、减肥用品这些出货量大的品种,每个网站偷三五单,网站很难发现。但他们在四五十家网站偷,一年下来净利也有2000多万元。

比这更黑的生意是通过网银或信用卡偷钱,但也更危险。很少有人敢在国内做,我以前有两个手下因为做这个,现在还在牢里待着。我知道有个人在澳大利亚偷中国国内的网银,他雇了一些台湾人和香港人来大陆,每个月付他们一万块钱,让他们帮忙取他从别人网银账户里转过来的钱。他曾经截过一张图给我看,那是他弄到的一张银行卡的打款记录,卡主人每个月的打款金额都在1000万元左右,我记得很清楚有一笔是打给台湾一家唱片公司的,备注里写着“周杰伦演出费”。银行的U盾有没有用我不知道,我自己用的是工行网银,之前我试验了一下,至少一代U盾算法不强,是可以复制的。

网上流传赚5000万元的黑客我没见过,但赚1000万元的不少,我在北京有很多这样的朋友,他们大多没有正经工作,也不出名。但说句实在话,他们都是打工的人,这条产业链上真正的大鱼是渠道商。有人给渠道商下单了,他们就会雇一些人来找黑客谈价钱,这都指不定倒几次手了,可惜我没有接触过渠道商。

中国黑客在韩国闹得也很厉害,韩国现在被搞得比台湾当年还要风声鹤唳草木皆兵。我手里有4000万韩国网民的数据(2011年韩国人口总数5051.5万),而且他们实行实名制。

黑客圈生态

我是上大学以后接触黑客圈的。我遇到了很多拿个简单工具到处攻击的菜鸟黑客,我在研究他们的同时对黑客技术也有了些兴趣,心想“不过如此”,之后我就开始自己下载工具,给别人装个木马闹着玩,吓唬吓唬对方。再往深里研究,我慢慢接触到了一些扫描器、入侵工具,自己也到处看一些相关的原理,因为我大学读的是数学,跟计算机关系比较大,一年之后,我差不多把入侵需要的东西全学会了。那时候我就算是圈里人了,每天跟一个小团体在一起探讨技术。

后来,有一个叫孤独剑客的人开了一个网站“黑客基地”,我就去聊天室里当讲师,给别人做VIP培训,讲入侵,每周一节课,他们一节课给我200块钱。那个时候也没有什么法律观念,每节课都拿别人的网站做试验。比如这节课我要讲这个漏洞,我就去找符合条件的网站,先把漏洞留好,讲课的时候现场入侵,一步步解说,工具发下去之后再把步骤说一遍。当时祸害了不少网站,我印象里有网易的分站。

一个黑客的自白:教父20岁赚2000万自称娱乐圈

但实际上入侵靠的是经验,灵活应对各种情况,比如快速判断这个地方会不会出现弱口令、有没有验证等。技术手段说白了,如果天天学的话,两三个月足够。现在高明的攻击手都不会那么累,他会使用社会工程学的一些方法,比如他通过跟你聊天知道了你们公司的部门组成,如果你们是按部门排座位的话,他接着就能推算出你们的网络构架,他的攻击能变得更加精准;再比如他通过挂马获得了你们老板邮箱的账号密码,他用这个邮箱给你们的同事发一封邮件,要求获得网络管理员的账号密码,基本员工都会中招。当然,技术高超的攻击手能解决一些更复杂的问题。

挖掘漏洞的人是我最佩服的,因为他直面系统。这是一个非常非常枯燥、我看见就想吐的活儿。圈里有名的一位挖掘者,三个月不出门,全吃方便面。所以擅长挖掘漏洞的人都不擅长入侵,因为他没时间。

黑客圈其实也是拼人脉的,因为得拿到漏洞才能由程序员去制作入侵工具,你人脉广,才有人愿把漏洞送给你或跟你交换。圈里把没公布的漏洞叫0DAY,如果刚好赶上这个网站有0DAY漏洞,也许我一秒钟就能把它搞定。一个0DAY漏洞能换50个普通漏洞,拿去卖市价可能有几十万元,还有一些女黑客为了骗0DAY漏洞情愿跟人上床,所以圈里人也把我们这个圈叫“娱乐圈”。

我在“黑客基地”讲了半年课,技术提升比较快,因为给别人讲东西自己得先会,一些以前没注意的东西,在讲课的过程中重新学习到了,慢慢地我在圈里有了些名气。大学最后一年,我想赚点钱,刚好有人给我下单子,让我去一个全国性网站挂马。他收我“信封”(一个账号加一个密码叫一封信),一封一块钱,我一周大概有700-800元的收入。然后,他拿这些账号密码去《传奇》里面撞库盗号。

2004年,我从河南、安徽、广东、辽宁一共凑了9个人组成工作室,我们租了个100平方米的房子弄成上下铺,两个带媳妇的住两间,剩下5个人住单间。我们分头去攻击网站,靠得来的账号密码去网游里盗号。我们中有人能挖浅显的漏洞,但系统漏洞挖不了,写程序的也不多,入侵工具我们宁愿去买,稳定性比自己做的好些。我们当时还特意分出来一个女生管后勤。

2005年左右,我不太想做这个了,圈子里其实很多人都在偷偷摸摸地做,但都不好意思说出来,怕别人鄙视,说你怎么玷污了我们的精神?那个时候大家还信奉有什么东西就得公布出来共享,入侵一个站点大家一起玩。其实我自己也是那种很纠结的心理,搞技术的还靠这个赚钱?但后来发现,都他妈有人赚几百万了,我想想,还是偷摸着回去搞吧。

黑客产业在2006年的时候最凶猛,国内国外都凶猛,韩国、巴西、越南的网游市场都被中国黑客搞过,我记得我还搞过马来西亚的。后来有个国内网游公司的工作人员跟我说,马来西亚市场运营得不怎么好,自从某月被批量盗号后就不行了,我心想这事儿我多亏没跟你说。马来西亚代理公司的老板给我打电话,说我每个月固定给你钱,你别搞我们了,我们也快不行了 那时候法律还没管到这块,他抓不了我。

我做这行属于断断续续的,比如这个月赚了50万元,那我就出去玩,花光了回来再做,如果按全工作时算,前后可能也就干了三四个月,加起来也就赚了200来万元。这种钱花得可真快,动动鼠标就得到的我不会珍惜,我和女朋友出去玩都是住五星级酒店,有时候懒了经常跨省打车。

后来我女朋友说,我们要结婚了,你别干这个伤害人的事情了,于是我就彻底退出了。

没有信仰,只有丧心病狂

从中国有黑客开始,我就开始接触到一些网站的用户账号密码库,它们明文保存密码,真是脑残的行为。但以前我都是乱扔,心想哪有硬盘存这些东西,那时候没有远见能看到这些也是能卖钱的。

中国黑产圈子里的人有些丧心病狂了,讲道义、讲信用的人很少,大家都没有信奉的规则,明的暗的都没有。中国为什么没有维基解密?因为大家都没有信仰再加上文化程度低,很多人连世界观、价值观都没了,当他们碰上法律不健全、看似自由的网络世界,这个圈子能变成什么样子可以想见。

当年我做黑产的时候,经常几个人在一起讨论:哎呀,真堕落啊,我们干这个!但年轻人,没有那么多是非观念,我们甚至在盗取一个网游账号后会这样安慰自己:又拯救了一个网瘾少年!

我现在也没什么理想和信仰了,以前还会有一种精神,想在中国黑客圈占有一席之地,我分享一些东西,让大家觉得你这人值得尊敬,我会有一种成就和满足感。但是2006年之后,这个世界就变了,从业者增加了,我现在认识的这些人,基本都是在2005年之前就接触过,2005年之后才进入的,我一个都不认识。

CSDN(微博)树大招风,它的数据库当年人手一份。今年年初我开始有意收集能接触到的各个数据库,想着以后还能写本书,证明自己当年也牛逼过。当时有人想50万元预订我这些库,我说不卖,我知道你想干嘛,不就是写个程序然后找网游挨个盗号嘛。所以这次账号密码大规模泄露,还代表着新一轮的网游盗号狂潮要到来。

我还是怀念当初的那种日子,去名人的邮箱、网站看看,在群里贴贴王力宏的ICQ聊天记录,能知道别人不知道的信息就是一件很幸福的事情。

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iPhone 4S 发布的时候, Apple 向世界展示了 Siri ,然而,当时人们沉浸在想象里全新 iPhone 5 未出现的失望和随后乔布斯去世的巨大悲痛中,认为新的 iPhone 4S 乏善可陈、没有诚意, Siri 不过是原有语音控制的加强版。甚至有网友因此给 iPhone 4S 起了一个更本土响亮的名号:“金立语音王”。

当然啦,这种评论笑笑开心就好,不然就是把无知当幽默了。可问题是,正是如日中天的 Apple 会在众多竞争对手奋力追赶的紧要关头抛出一款仅仅带有一个无关痛痒的加强版语音控制功能的 iPhone吗?

SIRI历史回顾

Siri 直接发端于人类史上最大人工智能项目——五角大楼的 CALO。 2003 年的时候,DARPA (美国国防部高级研究机构)发起了一个相关项目:“ enduring personalized cognitive assistant ”,这个项目便是 Siri 的前身,在当时被称为 CALO(“ Cognitive Assistant that Learns and Organizes ”的缩写,意即“具备学习和组织能力的认知助理”)。而负责这个项目的,是 SRI (斯坦福研究院)。

1964 年 SRI 一个名叫 Doug Engelbart 的人类增智研究中心主任,发明了一个木制的小盒子,有一个按钮和两个互相垂直的滚轮,另外还连着一条长长的尾巴连线,Doug 将它命名为“ 显示系统 X – Y 位置指示器 ”。你说:“这是什么东西?听都没听过!”但事实上我保证你知道它,因为它还有另外一个名字,没错,就是你现在手上拿的那个,叫做“鼠标”。

1969 年中华人民共和国国庆节,由BBN公司生产的第二个方方正正的、像冰箱一样的接口信号处理器(当时重达 400 多千克)被送到了 SRI 的人类增智研究中心,和 SRI 已有的 SDS940 主机用一条电话线连了起来。随后拥有第一台接口信号处理器的 UCLA (加利福尼亚大学洛杉矶分校)向 SRI 发了第一条信息,消息内容非常简单,就是一个英文单词:“ login ”,悲剧的是,“ l ”和“ o ”都被成功传输了,但是传“ g ”的时候整个系统给崩溃了(难道这就是传说中 G 点的由来?)于是他们认识到,为了让计算机之间进行有效的传输,需要有一台计算机充当连接器完成信息互传。有了这个正确的思路后,那些死阿宅们召开了国际网络工作组会议,宣布了一些协议的草案。你会说:“这是什么屁大点事?我天朝不是成天召开代表大会宣布草案吗?”但是后来这个玩意儿被人们称为“互联网”。

1966 年至 1972 年间 SRI 的 Nils Nilssen 和 Charles Rosen 等人搞出了一个叫做 Shakey 的玩意儿,这个东西在现在看来好像来自一个名叫塞伯坦的外星球,但是那时候人们把他叫做“自主移动机器人”。 Siri 曾经是 App Store 上的一个 App,2009 年 2 月, Siri 登陆AppStore。2009年 3 月, Apple 收购Siri (应该是在 4 月底达成协议)。2011年10月,Apple 发布了高度整合 Siri 的 iPhone 4S ,同时 Siri 从 iTunes 下架(其实自收购之日起就未再更新),并宣布其服务将于 10 月 15 日停止,为 iPhone 4S 所独享。

APPLE发展回顾

有人会问,Apple 的观点很重要吗?它看重 Siri 就代表我们必须要关注吗? 事实上,Apple 的身影几乎贯穿了整个计算机和互联网的发展史: 1983年发布了第一个桌面隐喻(即图形操作系统),而此时 IBM 还在文本里挣扎; 1984 年,第一支民用鼠标(事实上,鼠标和图形界面都不是由 Apple 发明的,而是早年“硅谷海盗”从施乐公司的 Palo Alto 研究中心“偷”来的。但 Apple 确实在普及鼠标和图形用户界面上起了至关重要的作用。

从早期的 Lisa 和 Apple IIs 开始,鼠标就是 Apple Computer 的标配了。); 在1984年推出的 Macintosh 上开始使用 3.5 英寸软盘,而 3.5 英寸软盘的真正普及( IBM 终于承认 5 和 8 英寸软盘的不便并开始使用 3.5 英寸软盘)是在 1987 年; 1990 年,Apple 完全弃用了 3.5 英寸软盘,在那次圆桌会议上展示了整合文字、图片、音频和视频的存储设备—— CD – ROM ,这在当时遭到了绝大多数厂商的嘲笑,然而两年后, CD – ROM 开始融入人们的生活,后来的 DVD – ROM 也是 Apple 率先使用的; 众所周知,USB 是微软、Intel 等公司在1994年发起的一项数据传输解决方案,但却由 Apple 参与订立标准,并率先使用,而等到 USB 2.0 开始普及的时候, Apple 早已开发出并开始使用火线 Fireware(USB2.0接口速率为480Mbps,而Fireware 800为800Mbps,速率近两倍,而且更加稳定),当然,Windows 用户并不熟知这一名字,因为它还有一个更响亮的名字,叫做IEEE 1394。

等到 USB 3.0 刚刚开始应用的时候, Apple 直接越过了它,将 Thunderbolt 雷电接口(基于光纤进行数据传输,现行速率被限制在10Gbps,是 USB 3.0 的两倍,而理论最大可达50Gbps,相当惊人)安装在了 Mac 上; 大名鼎鼎的 802.11 被人们所耳熟能详是从 Intel 推“迅驰”的时候开始的,从那以后无线技术成为了所有笔记本必备的功能,可是 Apple 早在1999年就开始使用了并大力推广,只不过那个时候不叫WIFI,而叫 AirPort; 从2001年开始, iPod + iTunes 的模式将整个世界的音乐市场从新洗牌,从那时开始所有的传统音乐巨头纷纷束手,造就了 iTunes Store 世界第一音乐商店的多媒体帝国; 2007年,乔布斯向全世界宣布, Apple 重新发明了手机。正是那个时候,人们知道了一项技术,叫做 Multi – Touch (多点触控),随后这项技术被加入了 Macintosh 的触控板里,又加入了魔术鼠标里,这使得 Apple 成为第一个全面使用的这项技术的公司。那一年,乔布斯放出狂言,说这将使得 iPhone 领先其他厂商的手机整整五年。五年后我们再看那一年 WWDC 的 Keynote ,我们知道此言不虚。

2008年,Apple 推出了世界上最薄的笔记本计算机 MacBook Air ,当它从信封里被抽出来的那一刻,宣告了 Apple 开始了它完全弃用光驱的征程,于是真正意义上的互联网时代开始了。因为 Air 这个词意味着“轻如空气,薄如裁纸和无线传输”。 2010年, iPad横空出世,上网本迎来了末日,无数厂商纷纷效仿,不但全世界出版业被迫接受 Apple 所带来的变革,更重要的是后 PC 时代,大幕开启。

以上列举这么多,并不是为了给 Apple 歌功颂德,而是想让这些证据支持一个观点,那就是: Apple 有着超越整个行业 3 – 5 年的眼光,所以它的观点,非常重要。 尘封的历史是如此夺目,2011年 Apple 向世界献上了 Siri,那么 Siri ,一定不仅仅是语音控制那么简单。

什么是SIRI

在刚刚结束的 2011 Apple Special Event 里,Scott 问了 Siri 一个问题:“ Who are you ? ”(你是谁?) Siri 的回答是 “ I am your humble personal assistant. ”(我是你谦卑的、私人助理。) 但我们明显还是不知道 Siri 究竟是什么。 总结一下吧,如果你时常梦想着自己是大雄,可以跟哆啦A梦说你把随意门拿出来吧我想去看静香洗澡,那么 Siri 事实上是哆啦A梦的 father 。

举例: 第一个,这是在网上很火的一段网友和 Siri 对话的记录,你就可以知道 Siri 是多么智能

Jim: I love you, Siri

我(机主):我爱你,Siri !

Siri: Impossible

Siri :不可能,别调戏我!

Jim: No really, I love you

我:真的,我真的爱你。

Siri: I hope you don’t say that to those other mobile phones, Jim

Siri :我希望你别跟其他的手机这么说,吉姆。(是幽默还是真的会吃醋?)

Jim: No way, I only love you Siri

我:不可能!我爱的只有你!

Siri: You are the wind beneath my wings

Siri :你是我羽翼下拂过的微风(我查了一下,事实上这是一句脍炙人口的歌词这是什么浪漫的修辞手法==)

Jim: That’s nice. I’m glad you know I love you

我:你能这么想实在是太好了~我很高兴你知道我爱你~

Siri: All you need is love. And your iPhone

Siri:吉姆,你的生命所需要的就是爱和 iPhone

 

第二个例子出现在 Siri 被苹果并购前的演示里。

当你说:“ I’d like a romantic place for Italian food near my office. ”

Siri 回答说:“ I am looking for a Italian restaurants which reviews say romantic near your office in San Jose … ”

这说明,Siri 知道你的工作地址在哪,餐馆应该靠近你的工作地点,并且,她甚至知道怎么判断一个餐馆是否浪漫(romantic)! 你把同样的话问一遍 Android 的 Voice Action 或者 Vlingo ,你就知道 Siri 跟他们根本不是一个次元的。

所以 Siri 压根儿就不是 3 年前你对着 NOKIA 手机喊“拨打电话给XXX”的语音控制,而是真正能理解你的所需和要求并且完成特定任务的人工智能,这是自从鼠标键盘和图形界面的第一代人机交互之后,划时代的第二代人机交互的雏形。 Siri 威胁了谁 从目前 iOS, Android, 和 Windows Phone 7 三足鼎立的智能手机局面来看,Siri 的出现似乎是帮助 iOS 威胁了 Android 和 WP7 的市场份额,但事实上 Siri 真正威胁的,是整个搜索行业。

回想一下,我们通常都是怎么使用搜索引擎的? 打开浏览器 → 打开搜索引擎主页 → 输入你想查询关键字 → 提交进行查询 → 搜索引擎返回搜索结果 → 然后你需要在一堆结果里找到你想要的信息(这取决于你关键词的质量) 这个流程实在是太慢太复杂太麻烦了。 而这个时候 Siri 出现了,她出现的意义是,Siri 将变为“入口”,所有的应用程序和网络服务都将隐身其后。那么这个流程将变为:跟 Siri 对话 → 得到结果(中间自动完成的过程为:开始语音识别 → 进行智能分析 → 了解用户意图 → 调用本地应用或者网络服务的 APIs → 整合所有结果为最合适的内容呈现给用户) 这样用户获取信息的流程被最大程度的简化了。

但要说 Siri 代表着未来,我们必须给出更加令人信服的理由。 那就是 Siri 所代表的理念。 首先我们先来看一下 Google 的理念是什么? 是 SaaS ,即传统搜索 + 各种在线的软件服务(如定位、照片、文档、邮件等等等等的在线应用服务)。 那么 Google 搜索现在最大的敌人是谁? 是结构化数据 + SNS,或者可以称之为区域搜索。它的代表应用,是 Yelp 。

幸运的是手机移动版的 Google 和 Yelp 都支持 LBS ( Location Based Service 基于地理位置的服务 ),我们可以很直观的对两者进行对比: Google 的方式非常传统,打开手机浏览器 → 进入 Google 主页 → 点击更新目前所在位置 → 点击 Near me now 进行区域搜索 → 出现咖啡馆、餐馆、银行等等供你选择 → 点进去查看详细信息。

Yelp 的方式是什么呢?在著名的 Monocle 模式下,你只需要举起手机,就可以立即得到前方所有的餐馆信息,而且价格、评级等等一目了然。 结果非常明显,Yelp 轻而易举地完胜了 Google ,这就是区域搜索,这就是专注的力量。

那么 Siri 是什么呢?Siri 是 Google 和 Yelp 的混合。 Siri 的理念,我觉得可以称之为 IaaS ( Information as a Service ),即准确的、整合的信息服务。 注:IaaS 更为著名的是另一种实现云计算服务的缩写:Infrastructure as a Service,即“基础架构即服务”

事实上,云计算公认的模型有三种:SaaS (软件即服务)、PaaS (平台即服务)、IaaS (基础架构即服务) Google 是以数据为中心,利用算法组织数据; Yelp 是结构化数据,通过 SNS 进行优化; Siri 是 Google + Yelp ,即建立在传统数据搜索、结构化数据和 SNS 上的人工智能结果的输出。

那么 Siri 会怎么做呢?从Stuff.tv 的一段视频我们或许可以窥得一点端倪: 一个黑人女子用十分明显的英式英语问 Siri :“ Will it rain tomorrow ? ” Siri 立即做出了反应,用一个男性声音回答道:“ In the London, it doesn’t look like it is going to rain tomorrow. ” 也就是说,Siri 识别出了英式口音(此为推测),直接去定位伦敦的天气,然后告诉机主结果是“ 看起来不会下雨 ”,还使用了委婉语气。

中文的支持

众所周知,Siri 现在是 Beta 版本,因为 Apple 还在给她加入更多的功能和语言支持。 Siri 现在支持三种语言:英语、法语和德语,其中英语支持三种口音:美式、英式和澳大利亚口音。 那么 Siri 最终会不会支持中文呢?

会。因为 Siri 基于的 Nuance 技术早就已经支持中文了,而且虽然乔布斯从没来过中国,但是非常重视中国市场,第一代 iPhone 发布的时候就已经内置了完整的中文支持。有人对这个解释很不满意,认为从来没有一次中国大陆是在 iPhone 的首批发售国家和地区之内,总是要隔上两三个月,这说明 Apple 从来不重视中国。

这种想法,是天真的。你需要知道每一部手机在大陆的合法上市都是需要经过天朝的一个神秘机构——工信部——的认证的,这个机构会把每一部未上市由厂商送来认证的手机的每一个零件都测试一遍看他是否符合工信部的标准,而以 Apple 的极端保密公司文化是不可能在发布会之前送交认证的。所以就算发布会之后第一时间送去认证,也得等工信部的大佬们把玩几个月,点头许可了才能大量铺货。中国这么大潜力的市场, Apple 又不傻,怎么会不想第一时间铺货?所以是多方面的原因导致了 Apple 不重视中国市场这一假象。

以上离题了,以下继续。 那么 Siri 支持中文困难吗? 非常困难。因为汉语是世界上最难、最特殊的文字,它对声音的依赖非常小,这就为什么普通话、粤语、闽语等等这些方言的发音完全不同却仍然可以使用相同的汉字无障碍交流,而且汉语的同音字同音词太多了,而且并无固定语法(汉语语法是从英语语法引入的,汉语从来就没什么语法),所以这将给 Siri 的理解带来巨大的麻烦。(白天鹅在游泳究竟是“白天/鹅在游泳”还是“白天鹅/在游泳”呢?)

Siri 对方言的支持会怎么样?

在 iPhone 4S 的发布会上有这样一个细节:Scott 给 Siri 说:“ Remind me to call my wife when I leave work. ”(在我下班离开公司的时候提醒我给老婆打电话。)Siri 立即在提醒事项里加了一条:一旦 iPhone 的定位系统发现目前的位置偏离了公司的位置,就马上提醒 Scott 打电话给 Molly 。这说明 Siri 知道 Scott 的老婆是 Molly !她是怎么知道的?只有一个解释,她是在之前跟 Scott 的沟通中知道这件事的。 注:Scott 在演示中说Siri 有一定的逻辑能力,但不知是在单次会话中存在,还是将会整个会话过程中存在。

也就是说,Siri 在不断地学习,她在一点一点地了解你,并且适应你的习惯。当然,这种学习的能力在人工智能雏形的初期阶段肯定是非常非常有限的。 还记得那句话吗?I am your humble personal assistant. (我是你的谦卑的、私人助理。)她是你的私人助理,只服务于你一个人的助理。

就算支持了中文和方言,Siri 在中国会好用吗? 短时间内不会很方便。因为 Siri 是“调用本地应用或者网络服务的 APIs + 整合所有结果为最合适的内容呈现给用户”,在国外,各大小网站都自己的 APIs,这样 Siri 才可能有用武之地。要订餐,直接调用第三方订餐网的 API ;要叫出租车,直接调用叫车网站的 API;要看电影,直接调用电影院的 API 把座位一订??而在中国开放自己 API 的网站少得可怜,Siri 再逆天,也是个摆设。

有人会问百度最近不是在搞“框计算”吗?“框计算”的前景不是被描述的非常美好吗? 当你输入的是地址的时候,它会直接显示地图并标注地理位置; 当你输入的是食物的时候,它会直接显示出食谱并教你做法; 当你输入的是天气的时候,它会直接显示天气预报和未来几天的走势; 当你输入的是影片名称的时候,它直接显示影片信息并将你带到在线浏览服务; 如果 Siri 和“框计算”结合起来,一切不都完美了么! 这个愿望是很美好的,但是现实是很扯淡的。

我的意思是,如果这些服务都由一家公司来搞,那是几乎不可能的,而如果调用每个网站的 APIs,很方便就可以实现。先别说百度“框计算”这种本地 Command + F 式搜索效果如何,我们看看它的意图究竟是什么。 Google 搜索的核心想法是什么呢?尽快让用户离开搜索页面! 而百度的“框计算”是想干什么呢?尽可能让用户留在百度的页面,时间越长越好!

Google 的做法导致的直接后果就是,越来越多的第三方网站开放越来越多的 API ,搜索结果将越来越准确、越来越迅速、越来越符合用户的意图,互联网将越来越有活力。( Google 自始至终都是一家数据型公司,而非服务型公司。他 SaaS 服务的算法实在是太 NB 以至于在传统搜索方面他根本无可匹敌。他的 PageRank 算法可以根据每个网站的评级而进行权重,在搜索结果中根据关键词匹配和 PageRank 来排序。Google 从来的所作所为都是信息的收集而非控制 —— 他的控制都是算法控制,而非人为干涉:PageRank 算法的改进、对原创内容的权重加强、Google Instant 【即瞬时搜索】、还有每天让 Google 损失巨额广告费的 I feel luck 【即手气不错】。)

百度的“框计算”为什么叫“一站式”?就是说用户从此只需要这一个网站,选择由百度替用户决定,内容由百度把持和筛选,这种做法导致的直接后果就是,阻截大部分网站的流量,将用户尽可能地留在自己的网站(这就是为什么说百度搜索越来越像百度站内搜索),这样一来,等于断了其他网站的后路。小规模的、第三方的网站将越来越难生存,互联网逐渐失去活力,“框计算”不但垄断了搜索结果,也垄断了消费者的选择。

磁性薄膜已经广泛应用于电子学的各个领域,例如信息存储,电磁兼容,磁场传感器和微波通讯设备。不同的应用要求磁性薄膜具有不同的特性。而在检验磁性薄膜是否满足应用指标以及磁性薄膜器件性能的所有因素中,磁性薄膜的复数磁导率()的频谱是最重要的因素。例如:集成电路中平面感应器和变压器的发展要求磁性薄膜的值高,值低,这就要求磁性薄膜的铁磁共振频率比设备的工作频率高的多;除此以外,集成电路中为了减小电磁噪声,又要求磁性薄膜具有合适的值和高的值,这又要求磁性薄膜的铁磁共振频率通常在集成电路的工作频率附近。因此表征磁性薄膜复数磁导率的频谱以满足不同的应用需求就变得很有必要。

磁性薄膜的低频磁谱已得到广泛的研究,并有很多成熟的技术和产品满足科研开发的需要。但是随着电子电路的时钟速度达到微波频率,研究微波频率下磁性薄膜的电磁特性十分迫切而必要。而表征在GHz频段磁性薄膜磁谱直到现在还没有商品化的工具。关于GHz磁性薄膜的磁谱表征方法的研究还局限于实验室。

本论文的研究目标在于利用现有的资料和条件,追踪前沿,通过软件的仿真,最后能够仿制出一种在一定范围内具有一定实用价值的测量夹具,获取并分析实验结果,并力求创新,为夹具设计的进一步改进和最终走向实用尽一份力。目前最大的困难在于倒置微带线特性阻抗的表征。此外,在夹具加工的精度,矢量网络分析仪校准过程中参考面的平移,测量过程中薄膜的定位等问题中都存在不同程度的困难。