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              身邊那些月入十萬以上的都（dōu）在靠什麽賺錢？

   第鼓（gǔ）壹類賺錢方式需要是較高的社會地位，或者是較為廣闊的（de）人脈，第二（èr）類賺錢方式需要的是大量的原始資本和資產，無論（lùn）是哪一種（zhǒng）都是大多數人難（nán）以獲得的，厚街數控車床，對於廣大的屌絲（sī）而（ér）言，逆襲的有可能的方式就是依靠眼球賺錢。今（jīn）年被稱為網（wǎng）紅經濟元年，在各個視（shì）頻播客上麵，錐子臉、超高事業（yè）線、大長腿等等清涼美女紛紛出現，有可能隻需要唱一首歌，可能（néng）就要成百上千的收入，依靠互聯網支付技術的快（kuài）速發（fā）展，無論在全國的任何一個角落都可以把錢（qián）支（zhī）付給你所需要支付的地方。

     按（àn）照凡（fán）勃侖的《有閑（xián）階級論》所說的，對於一（yī）個人而言真正的成功在於有錢有閑，對於大多數人而言，每天除了上班（bān）的8小時，睡覺的8小時，以及吃飯、幹雜事的時間以外，大概還有4個小（xiǎo）時的時間可供自己（jǐ）支配（pèi），如何占據這4個小時的時間，就是（shì）大多數網紅們絞盡腦汁在想的事情了。

        隻要能讓用戶在自己這（zhè）個平台上停留的（de）時間越長，那麽收益也就（jiù）越高，網紅經濟簡單的邏（luó）輯就是每個人給我一塊錢，那麽我就有13億的收入了。網紅經濟其實不一定是美女，隻要是有別人需要的東西都可能成為網紅，比如（rú）說Papi醬的脫口（kǒu）秀，比如說羅振宇的羅輯思維等等。

隻要有吸引眼球的能力，再加上（shàng）支付的技術基礎，那麽網紅的收入也就滾滾而來了（le）。

          第四類人，靠（kào）搬（bān）磚賺錢。

這類人可以說是我們大部分人（rén）的生活狀態，一沒有高端的人脈資源和社交優勢，二沒有（yǒu）巨額（é）的資本積累，三沒有姣好的麵容或者能吸引眼球的才華，在這樣的狀態下我們隻能回歸到原始，辛苦的賺錢方式，靠出賣自己的勞動力，出賣自己的時（shí）間去賺（zuàn）錢。

在社會上辛辛（xīn）苦苦的打拚賺錢菲薄的（de）收入來養活自己和家人（rén），一個普通的人，一個勤奮的學生，通過讀（dú）書十年寒窗，刻苦讀書，披星戴月，加班熬夜也不過是一個月幾千的（de）低收入，而網紅往往一首歌就相當於別人一個人的收入水平，讓人不得不有些心寒。

靠勞動（dòng）力賺錢是一種與十幾（jǐ）億人（rén）競爭的紅海，由於有廣大的勞動後備軍存在，幾乎（hū）沒有任何討價還價的能力（lì），隻能在食（shí）物鏈的（de）下遊苦苦掙紮（zhā）。

        為什麽我們的身體會被掏空，就是因（yīn）為我們（men）沒辦（bàn）法像前三類人一樣賺錢，數控車床加工技術，隻能夠通過增加勞動時間來賺取多一（yī）點點收入，無論是起早貪黑的早餐店店主（zhǔ）還是天天熬夜的金融白領在這樣方麵其實並（bìng）沒有（yǒu）任何差別。

          任何人的精（jīng）力是有限（xiàn）的，不可（kě）能無限製加班，所以靠出賣勞動力賺錢其實是一種（zhǒng）暗中消（xiāo）耗（hào）的（de）行為，所以對於廣大的第四類人群而（ér）言（yán），不是你不夠努（nǔ）力，而是你努力的賺錢方式並不對。

           對於大部分人而言，要跳出賣勞動力賺錢的困（kùn）局，必須要想辦法提升自己的勞動生產率，要麽讓（ràng）自己的人脈更有實（shí）力，要麽讓自（zì）己變成知識（shí）網紅打造自己的IP，要麽就去祈禱中彩票獲得（dé）高額資本吧。

    成功取決於八小時之外你所做的事情，每（měi）天下班（bān），你選擇看電視，還是願意去翻一本書？

周末你會越朋（péng）友到（dào）處玩，還是複習知（zhī）識，考個證書？

     很多人上班以後，就再也不看書了，同時也失去了學習的能力。覺得上班就是為了賺錢，每天掙多少錢，幹多少（shǎo）事兒，根（gēn）本不（bú）需要（yào）在業餘時（shí）間努（nǔ）力。可是當你下班後，和朋友擼串喝酒（jiǔ），對著電腦屏幕哈（hā）哈大笑的時候（hòu），無聊地舉著（zhe）手機（jī）刷了N遍朋友（yǒu）圈時，別人可能（néng）正在進行Word、PPT、PS技巧學習，別人可能在研讀一本工作上的專業書籍，正在參加一（yī）個行業沙龍向同（tóng）行請教學習......

       一（yī）個人的努力程度，並不看他加班到幾點，而是他在不工作時（shí），願意（yì）花多少時間去做與工作相關的事（shì），願意付出（chū）多少努力去提升自己。

                  凱（kǎi）恩利分享：機器人也會產生性別歧視（shì） 原（yuán）因是人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘自：中國（guó）機床網） 凱恩利12 年專注台灣機床研發經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鑽攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理念：品質重於推銷，服務重於（yú）承諾！我們注重細節的完善，不斷的在創新（xīn）改變！感謝一（yī）路有您的支持我們會（huì）走的更遠！

   據《每日（rì）郵報》報道，計算機程（chéng）序員們正（zhèng）試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是（shì）幫助它們擺脫某些單詞（cí）所帶來的偏見。

   雖然計算機（jī）可能是中性的，但人類的偏見可能（néng）無意識地體現在（zài）對語言進行分（fèn）析的機器學習算法（fǎ）。這種偏見被證（zhèng）明（míng）已產生影響，如對求職者進行分類的基本（běn）計算機程序，斜床身數控車床，可能會基於關鍵（jiàn）詞而對某些求職者產生歧視。但美國（guó）有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。

   微軟（ruǎn）研（yán）究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡（kǎ）萊（AdamKalai）正與波士頓大學的研究（jiū）人員（yuán）合作，試圖從計算機中刪除這種（zhǒng）偏見。

   該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，教（jiāo）育機器如何通過尋找單（dān）詞之間的關係來處理語言（yán）。使（shǐ）用該方法，機器可以通（tōng）過比較單詞“她”和“他”來了解上下（xià）文。具體在（zài）應用時，機器（qì）會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，當計算（suàn）機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，對於“她-他”配對（duì），計算（suàn）機（jī）會聯想到“縫紉工-木工”或“室內（nèi）設計師-建築師”。

     向計算機輸入（rù）來自穀歌新聞（wén）的文章，正如所預料的，對於“她-他”單詞配對（duì），能產生了（le）一些（xiē）良性的關聯，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“未（wèi）婚夫-室友”。但一些基於性別偏見而產生的配對可能有問題。例如，“可愛”被認為是一個（gè）女性（xìng）專用（yòng）詞，而“輝煌”等於男性，同樣還有“家庭主婦（fù）”與“計算機程序員”配（pèi）對。

   在職業上（shàng），這種性別歧視極端的例子是，哲學（xué）家、戰鬥機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業包括家庭主婦、社交名媛、接待（dài）員和理（lǐ）發師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是（shì）在新聞文章中……但你發現，這些單（dān）詞配對存在相當嚴重的性別（bié）歧視性（xìng）質。”

   在網上近公布（bù）的一（yī）篇研究報（bào）告（gào）中，該研究小組發現（xiàn），他們可（kě）以訓練機器忽略單詞的某些關聯，同時（shí）保持了所需的關鍵信息。他們解釋稱：“我們（men）的（de）目標是減少單詞配對的性別（bié）偏（piān）見，同時保留其有用的屬性。”

   通過調（diào）整他們的算法，該小組能夠去（qù）除（chú）單詞之間的某些關聯，如“前台”和“女性”，同時保持合適的單詞配（pèi）對，如“女王（wáng）”和“女性”。

   雖然其算法仍基於性別產生（shēng）配對，但忽略（luè）了某些潛在的關聯——即某些（xiē）詞被視為更（gèng）男性化或（huò）女性化。他們認為這（zhè）種方法或許能通（tōng）過“詞向量”技術改進機器學習，在（zài）保持有用關聯的同時擺脫單詞固有的偏見（jiàn）。

   根據NPR的報道，問題（tí）是並（bìng）不一定要（yào）用“詞向量”算法來處（chù）理（lǐ）語言，高品質數控車床，這種算法可以區分性別和種族，但（dàn）隻有當研究人員希望專注於某一（yī）特定性別或群體時，才可能需要這種算法。

   當這（zhè）種技術被打算作為一種不偏（piān）不（bú）倚的方法對數據進行分類，而不考慮性別或種族偏見時，這種技術（shù）可能會有問題。對此，研究人（rén）員解釋稱：“理解基於種族、民（mín）族和文化的（de）固（gù）有成見而產生的直接和間接偏見，是一項微（wēi）妙的工作。今後（hòu）這項（xiàng）工作（zuò）的一個重要（yào）方向（xiàng）將是量（liàng）化和消除這些偏見。”