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原文链接 [https://mp.weixin.qq.com/s/f1zxzuhm2Mh7QnQ6DTSGyQ] Apple Watch 佩戴感非常棒，能够做到绝大多数情况下无感佩戴，特别是最新的 Apple Watch Series3 一同发布的「回环式运动表带」，其尼龙材质加上魔术贴的粘合方式，即具备了时尚感，同时在佩戴上达到了完美贴合手腕。 Apple Watch 虽然不是传统的圆形表盘，但是外观上和佩戴上还是非常具备时尚性，文章中有一张 Jonathan Ive 的佩戴截图，对比看下： 当然，最后两张是我自己的... Apple Watch 的设计美学 我自己其实对「时尚」不太熟悉，自己喜欢带 Apple Watch 完全是喜欢苹果的生态，而且最新一代的 Series3 已经克服了第一代那种卡顿感，在功能上已经达到了「可用」的状态，所以自从带了 Series3
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互联网上，当你搜索关键字的时候，搜索引擎给你的反馈是「人工智能」训练过后的结果集，我们再从结果集中筛选出想要的结果，经过十几年的训练，大部分人已经具备了这个能力。 既然人工智能是训练出来的，它是靠什么训练的呢？简单说就是靠数据集，也就是所谓的「大数据」。简单推倒出一个公式： > 关键字 +搜索 =》 人工智能 + 大数据 =》 通过结果集训练 =》 筛选出靠谱答案 这个模式目前来说非常成熟了，未来只会更加准确。可怕的事情是，当我们的入口不再是浏览器，入口变成 Siri ， Google Home，Home Pod 等智能音箱，你的答案来自于一段语音对话，你问她答，这种场景下，你得到的答案不再是一堆链接，而是一个明确的回答（智能音箱的典型场景），那么这个答案是谁给你的呢？没错就是「人工智能」。 我相信人工智能经过训练，经年累月一定会越来越准确，人们慢慢的也就习惯了智能助理（想象一下 Siri）的结果。还记得刚才的公式吗？我们得到的答案，是人工智能通过大数据训练出来的，他的准确与否，
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几年前用过一款产品叫轻单 [https://qdan.me] ，产品功能不复杂，在网站上你可以找到各种清单，比如「机器学习必读清单」，「古典音乐入门清单」，后来延伸到一切可以用「列表」表示的内容都可以放到「轻单」里。有段时间我比较喜欢用这款产品，持续关注跟「科技」跟「技术」相关的清单。 其实我的生活中充斥着各种清单，打开 OmniFocus 看到「任务清单」，打开 Evernote 看到「旅游清单」，「2017 阅读清单」，「2018 电影清单」等。以至于我经常会产生「为什么时间总是不够用」这种看起来比较「装 X」 的想法。 我们今天处在一个信息过载的时代，头条、微信、知乎、微博、论坛等充斥着我们的碎片时间，只要你想，用他们填满你一整天时间都没问题。可如果真这么干了你会发现好像一天什么也没干。想一下如果你读了一天的头条新闻，
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乔布斯的 NeXT 和 苹果的成功 众所周知，1980 年代中期，乔布斯被苹果董事会开出以后，带领内部精英出走创办了 NeXT。倾尽全力做出了超越时代的 NeXT 电脑和 NeXTSTEP 操作系统。NeXT 在产品上获得了巨大的成功，但是在商业上一败涂地，于 1996年被苹果收购。接下来就是我们熟知的历史了。 然而，大部分人不知道，如今赤手可热的 iOS 和 Mac OS 系统中到处都有 NeXT 的影子。编程中常见的 NS 就是 NeXT Step 的缩写；.nlb 是 NeXT Interface Builder 的缩写。 这里有一份《NeXTSTEP 用户手册 [https://archive.org/details/
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什么是 Bug？ > 在编程时，你几乎不可能第一次就做对，而编程的过程就是不停的制造问题和解决问题，最终找到那个最优解。这里制造和解决的问题，在编程界被称为 Bug。 在我看来，编程的过程就是遇到问题，分析问题，想到问题的方方面面，编码的过程，也要做到如履薄冰 ，只有这样仿佛才能把自己的作品交出去。这种做法其实对我做事影响也很大。 一直以来，我都以为这么多年的编程生涯，对我最大的影响无非几点： 1. 做事情比较谨慎，考虑问题比较全面，尽量在行动前减少犯错误的机会。 2. 遇事不慌，先找突破口，从一个点再到面，最终解决掉这件事。 不过今天在拜读了李如一先生的一篇会员通讯，其中一句话对我很有启发： 「把任何领域的问题和毛病视为某种可修整的 Bug。」 因为一直以来有个问题困扰我，就是跟别人探讨问题的时候，总觉得别人的问题不是问题，都有解决办法。有时候我能帮人找到解决办法，但是有时候我自己也找不到办法，但是心里总是认为它有解决办法的。 今天读到这句话，总算知道问题在哪里了，十几年的编程生涯，确实给了我一种问题总能解决的判断，因为有 Bug 我就解决 Bug，解决了再有新 B
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国家版权局出台了《关于责令网络音乐服务商停止未经授权传播音乐作品的通知》，以今年10月31日作为下线侵权作品的最后限期