成都地铁的建设成本如何分摊？贷款利息如何负担？每年运营成本多少？
一、成都地铁建设成本如何分摊 (“摊派”机制)
1. 建设总成本
– 成都地铁四期规划（2019–2024年）8条线路总投资约 1318.32 亿元。 [1]
– 每公里造价在不同线路差异较大。例如，部分线路（如 18号线三期）造价超过 10 亿元/公里。
– 平均造价大约在 7.46 亿元/公里
2. 资本来源 (“摊派”)
– 四期规划中，总投资的 40% 来自资本金，由市、区政府财政（两级）承担。[2]
– 其余部分 “利用国内银行贷款等融资方式” 解决。
– 此外，成都轨道交通集团（地铁公司）通过发行债券（如超短期融资券）融资。[3]
– 政府还设有轨道交通专项资金。根据融资说明书：成都市每年为轨道交通项目注入资本金 + 票款补贴。
3. 土地与 TOD 开发作用
– 国家在规划批复中提出，要“发挥土地增值效益”。
– 地铁公司也开展上盖物业、车站商业开发 (“TOD” 模式)，通过物业租赁、开发获取收入，部分用于弥补地铁建设或运营成本。
文艺作品里有武侠，有没有文侠呢？侠字作何解释？
✅“侠”字作何解释？
“侠”字的含义远比“会武功的人”要丰富和深刻。
1. 文字源流：
– “侠”字最初写作“俠”，左边是“人”，右边是“夾”。 “夾”字像两个人从左右辅助一个人，本意有“辅佐”、“夹持”之意。
– 所以，“侠”从字源上看，就包含了依靠自己的力量去帮助他人的意思。
2. 历史与哲学定义（核心精神）：
– 司马迁在《史记·游侠列传》中给出了最经典的定义：
“其言必信，其行必果，已诺必诚，不爱其躯，赴士之阨困，存亡死生。”
– 翻译过来就是：说话守信用，做事果敢，承诺一定兑现，不惜牺牲自己，去解救他人的困厄。
– 核心品质： 信守承诺、舍己为人、扶危济困、追求正义、快意恩仇。
3. 现代引申：
“侠”的核心已经超越了“武”的范畴，升华为一种精神气质和行为准则。它代表的是：
– 正义感： 对不公之事无法视而不见。
– 同情心： 对弱者抱有深切的怜悯。
– 责任感： 主动承担起维护道义的责任。
– 反抗精神： 敢于向强权和压迫挑战。
总结： “侠”的本质是 “以力量践行正义” 。这里的“力量”最初多是武力，但绝不仅限于武力。
以前的分辨率：
· 426×240 = “240p”
· 854×480 = “480p”
· 1280×720 = “720p”
· 1920×1080 = “1080p”
后来的分辨率：
· 3840×2160 = “4K”
· 7680×4230 = “8K”
甚至还有：
· 2560×1440 = “2K/1440p”
· 2772×1272 = “1.5K”
为什么会这样？
✅ 1. 1080p 之前的命名：来自电视广播时代
在早期电视与网络视频世界，分辨率主要以垂直像素数来称呼，因为：
– 电视行业关注的是“扫描线”（vertical lines）
– 传统模拟电视规格就是按垂直线数定义的（480i、576i、720p、1080i/p 等）
– 早期视频一般是横宽固定（4:3 或 16:9），但垂直分辨率是质量关键指标
所以自然就出现：
· 垂直像素 – 名称
· 240 – 240p
· 480 – 480p
· 720 – 720p
· 1080 – 1080p
这是广播电视传统。
✅ 2. 4K/8K 的出现：来自数字电影工业
事情开始变化于电影工业引入 DCI（Digital Cinema Initiatives） 标准。
电影界关注的是水平分辨率，因为胶片扫描时最关键的是胶片帧宽度。
DCI 标准：
· 水平像素 – 名称
· 4096 – 4K
· 2048 – 2K
· 8192 – 8K
你可能已经看出：
– “4K”、“2K”、“8K” —— 起源于专业数字电影，不是消费电视分辨率
✅ 3. 消费电子行业直接“借用”了电影的叫法
后来电视与显示器厂商想让高分辨率听起来更高端，于是直接借用电影行业的叫法。
于是电视变成：
– DCI 4K = 4096×2160 → 电影行业的真 4K
– UHD 4K = 3840×2160 → 消费级伪 4K
厂商直接简化为：
· 3840 ≈ 4000 → 就叫 “4K” 吧！
同样的逻辑：
· 7680 ≈ 8000 → 就叫 “8K”
此时命名从垂直转为了水平，但原因不是技术，而是营销。
✅ 4. 中间值（1440p、1.5K 等）混乱的原因
厂商和行业根本没有统一标准。
💡手机分辨率（如 2772×1272）出现“1.5K”
这是中国手机厂商发明的营销术语：
· 1080p = “1K”
· 1440p ≈ “2K”
中间所有奇怪分辨率就叫 “1.2K / 1.5K / 1.6K” 等
完全没有行业标准，就是为了听起来更高端。
✅ 一句话总结
“p” 系列（480p/720p/1080p）来自电视行业（按垂直像素）。
“K” 系列（2K/4K/8K）来自数字电影行业（按水平像素）。
消费电子把两套标准混着用，再加上营销命名，就出现了你看到的混乱。
ChatGPT 原始对话页面：https://chatgpt.com/share/690dc6d7-1ff0-800f-8e50-83da719ce638
数据显示，随着 LLM 的大规模普及，人们已经不再使用 Stack Overflow 了。这背后的原因是什么？
确实，从图中可以明显看出 Stack Overflow 上的问题数量自 2015 年左右达到高峰后，开始逐渐下降，而在 2022 年之后出现了明显的加速下滑趋势。这一现象和大型语言模型（LLMs，像 ChatGPT）在 2022 年底之后的迅速普及有很强的时间相关性。背后的原因可以从以下几个方面理解：
1. LLM 提供更即时和便捷的回答
· 过去开发者遇到问题通常要花时间在 Stack Overflow 上搜索、提问、等待回复。
· 如今，许多人直接使用 ChatGPT、Claude、Copilot 等工具在 IDE 或浏览器中获得即时帮助，效率显著提高。
2. 用户提问门槛降低
· 在 Stack Overflow 提问需结构清晰、避免重复、提供最小可复现示例，而 LLM 不需要这些规则限制。
· 这让初学者更倾向于对话式提问而非格式化问答。
3. 答案质量与社区体验问题
· Stack Overflow 有时对新手用户不够友好，“提问被否决”或“问题关闭”比较常见，可能让部分用户望而却步。
· 相比之下，LLM 总是“耐心且不会打脸”。
4. 代码补全工具的进步
· GitHub Copilot、Cursor IDE 等集成了强大的 LLM 支持，很多原本要去提问的小问题（如语法、API 使用）可以直接在编写代码时获得实时建议。
5. LLM 提问不暴露隐私
· Stack Overflow 是公开平台，而 LLM 可以私密提问，尤其适合企业级代码问题或敏感逻辑的讨论。
这个博客已经3年没有更新了。前几天我还在反思：
表达欲极度丧失，面对撕裂的世界无话可说
说实话我不喜欢现在的互联网环境。也不看好某些朋友开微信公众号、制作播客的方式。
我曾说过不再大声讨论公共事务。其中既包含对自身无知无能的无奈，也包含对公众道德应激、认知刚性、立场先行的失望。
再往前追溯，甚至可以早到韩寒的“韩三篇”时期。——遭到口诛笔伐的韩寒抵抗一阵后就此封笔。——当时我不明白，现在却有体会：严肃讨论的场域已经消失了，浪漫抒情的空间也无从谈起。
那句话怎么说来着？这是___的时代，这是___的时代。
与这种参差共存，既是我们共同组成的现实，也是我们主动选择的群体智慧。
大部分有争议的公共话题，都能通过不断地追问来逼近真相。
然而，每个人都有自己的 context，都有自己的预设和观念。如果没有基础的共识，讨论很难进行下去。
而且并非每个问题都能找得到答案。
平台聚合海量信息将人淹没，又用算法把网友拉得太近、推得太远。
在这样的场域下进行连续「追问」是不现实的：利益冲突总是存在，迥异的背景让讨论失焦，观点会被误解、拉偏，引发争吵或回避。
到头来，不是因为参差，而是因为拒绝。——我们的AT立场正在撕裂这个世界。
前两天我发现 v2ex 新增了一个板块，聚合了大量独立博客。才突然意识到，每个人都有自己的小天地、都有自己关注的话题，是很自然的状态。——我所喜欢的那个互联网，更接近这种蛮荒形态：网站和页面被杂乱地聚合在一起，你点开任意有趣的标题查看，偶尔有发现宝贝的惊喜，认真阅读后，再把这个博客加入收藏。
当你被无处不在的算法占据所有注意力之后，重新面对这些独立小岛是很不习惯的。
他们在自己的小岛上自说自话，没有必要说服谁、批判谁，也不是要追求最大化受众，或标新立异地与众不同。
它就是愿意分享自己的想法，或者记录某些个人经历。
我必须重新理解这份温柔。它跟我在各种软件里见到的发布者和评论者都不太一样。
这也让我又愿意写点什么。
之前看一本很有价值的书《人机对齐》，介绍了人类在训练 AI 时面临的种种困境。对我来说，感受就是：人机怎么可能对齐？
人跟人都对不齐，人还想让机跟ta对齐。
现在的 AI 进展得如此迅猛，真配得上「日新月异」这个词。我终于意识到，某些话题上，人类也可以找 AI 对齐：缺乏共识的时候，我们先去对齐 AI，获得基础共识，就能基于大家都信服的信息来继续讨论。
AI 有助于我们对任何话题进行深入和复杂的讨论，它如此耐心和不厌其烦，总是自我反思和详尽解释，并且可以让话题无限延展。
这种讨论的质量如此之高，以至于我时常停下来反复思考和咀嚼，有些还值得记录下来分享。
之前，我对自己提笔写下的文字是有要求的。即使想说些什么，如果写不出好的文章，回答不清楚那个深层问题，就很快丧失兴趣。
现在，则可以轻松当一个「请教者」：
我愿意抛开自己的立场和判断，通过不断地提问，来靠近更真实的世界——即使那个答案不够好，即使我也不完全认同。
至少我有试过，直面参差，重新对齐。
我会围绕这个想法重拾独立博客：
当我想到一个值得讨论的问题，我将和任何适合的LLM交流，并把讨论内容整理后发布出来。
这个栏目以后就叫「One More Question」，看看能否鞭策自己总是多发一问。
希望我问的，也是你感兴趣的问题。
根据《中国统计年鉴2024》1中的数据，可以绘制出2023年的中国人口年龄结构分布图：
一个国家的人口年龄分布若不均匀，存在多个波峰和波谷，可能会产生哪些影响？
人口年龄分布出现多个波峰和波谷会对国家产生深远的影响，主要体现在以下几个方面：
经济影响
· 劳动力市场波动：当人口波峰进入劳动年龄时，会出现劳动力供给过剩，就业竞争激烈，可能导致失业率上升和工资水平下降。相反，当人口波谷对应的年龄段进入劳动市场时，会出现劳动力短缺，推高工资成本。
· 消费需求不稳定：不同年龄段有不同的消费特征。人口波峰经过不同生命阶段时，会造成特定商品和服务需求的剧烈波动，影响相关产业的发展规划。
社会保障压力
· 养老金体系冲击：当大规模人口波峰进入退休年龄时，养老金支出会急剧增加，而如果后续是人口波谷，缴费人数减少，会造成养老金体系的严重失衡。
· 代际负担不均：处于人口波谷的世代可能需要承担更重的养老负担，因为他们人数较少，却要供养人数众多的退休人口。
公共服务配置困难
· 教育资源错配：学校等教育设施需要根据学龄人口数量进行配置。人口波动会导致某些时期教育资源严重不足，而另一些时期则出现大量闲置。
· 医疗资源规划挑战：不同年龄段的医疗需求差异很大。人口结构的波动使得医疗资源的长期规划变得极其困难，可能出现儿科、产科与老年科需求的剧烈波动。
房地产市场影响
· 人口波峰进入购房年龄时会推高房价，而当他们老去、人口波谷进入购房年龄时，可能出现需求不足，导致房地产市场大幅波动。
社会流动性变化
· 晋升机会不均：人口波峰世代面临更激烈的职场竞争，晋升机会相对较少；而人口波谷世代可能有更多的发展机会。
· 创新活力波动：年轻人口是创新的主要动力，人口年龄结构的波动会影响社会的创新能力和经济转型速度。
政策制定复杂化
· 政府需要不断调整各项政策以适应人口结构的变化，如退休年龄、教育投入、医疗保障等，增加了政策制定的复杂性和不确定性。
这种人口结构通常是由历史上的重大事件造成的，如战争、饥荒、计划生育政策等。应对这种挑战需要前瞻性的规划、灵活的政策调整，以及建立能够平滑代际差异的制度安排。
无痛分娩是什么？无痛分娩有什么弊端吗？
无痛分娩（医学术语为分娩镇痛），是指通过医学手段缓解或消除产妇在分娩过程中因子宫收缩和胎儿下降所带来的疼痛。最常见的方法是硬膜外麻醉（epidural anesthesia），即在产妇腰椎附近的硬膜外腔注入麻醉药，使下半身感觉减弱或消失，从而减轻分娩疼痛。
一、无痛分娩的主要方法：
1. 硬膜外麻醉（最常见）
药物注入腰部脊柱附近，起效快，镇痛效果好，产妇意识清醒，可以配合医生进行生产。
2. 腰硬联合麻醉
结合了硬膜外麻醉和蛛网膜下腔麻醉，起效更快，用于紧急剖宫产或分娩进展迅速的情况。
3. 笑气吸入
吸入氧化亚氮气体，镇痛效果较弱，适用于不愿接受麻醉注射的产妇。
4. 药物镇静、心理镇痛等辅助方式
非麻醉手段，效果有限，多与其他方法联合使用。
二、无痛分娩的优点：
· 减轻产妇疼痛，缓解恐惧和紧张情绪；
· 降低产妇体力消耗，更有力配合分娩；
· 有助于宫颈扩张顺利，缩短产程；
· 降低因疼痛引发的血压升高、心率变化等风险；
· 对婴儿影响小，药物剂量控制合理时不会影响新生儿健康。
三、无痛分娩可能的弊端与风险：
1. 血压下降
麻醉药可能引起短暂性低血压，需静脉补液或用药调整。
2. 产程延长
有时会影响宫缩强度，导致第一产程略延长，但通常无明显不良后果。
3. 运动功能受限
下肢感觉变弱，产妇需要卧床，减少活动能力。
4. 尿潴留
镇痛可能抑制排尿反射，需要插导尿管。
5. 头痛
少数人因穿刺进入蛛网膜下腔，可能发生“穿刺后头痛”。
6. 局部麻醉并发症（极少见）
如药物过敏、感染、出血、神经损伤等，发生率极低，在正规医院发生率可控。
四、是否适合无痛分娩？
无痛分娩并非人人适用。以下情况需慎重或禁用：
· 严重的脊柱疾病或手术史；
· 孕妇对麻醉药物过敏；
· 存在凝血功能障碍；
· 严重低血压或感染；
· 分娩过快，来不及实施麻醉。
总结：
无痛分娩是一种安全、有效的镇痛方式，已广泛应用于全球范围。弊端较小，利大于弊，尤其对于对疼痛敏感或产程长的产妇尤为有益。建议在医生评估下结合个人情况决定是否实施。
在新冠疫情发生后2~3年，很多国家都已放开疫情管制，但中国政府仍然采用高压政策，通过「健康码」追踪人群流动，一旦发生传播就大规模封城，引起很多民众不满。这在社会各界产生什么样的反响？你怎么看待中国政府的选择？
项目地址： https://github.com/MamaShip/MR-Tracker
大家都知道基于 git commit 信息生成 ChangeLog 的工具，我之前也用过 git-chglog 等。
后来发现小团队内统一 commit 规范实在是费力不讨好……尤其有些提交很零碎，commit 信息作为 changelog 太琐碎，强制大家整理成完整提交再合入又显得不敏捷。
实际上，在 Github 上，自带的 Generate release note 功能就是基于 Pull Request 来分析的——它只记录真正合入主干的那笔改动，不会把粒度放到 commit 那么细。
所以我就自己写了个 Gitlab 上基于 Merge Request 生成 ChangeLog 的小工具。通过 gitlab API 获取 MR 信息，把版本（tag）间的改动创建成 changelog 。
市面上的显卡茫茫多，各型号的区别是什么？消费级和企业级显卡价格为什么差那么多？
显卡架构一代代更新，除了（运算）更快（功耗）更高（发热）更强，还有什么差异？有哪些理由支撑你一定要购买新一代架构的显卡？
这篇我们聊聊 Nvidia 显卡。以目前最常用的 Ampere 架构为例，揭秘 N 卡的内部细节。
抛开「算力」这种模糊的概念，用实打实的小学数学计算，来理解不同架构、型号之间的真正差异。