每年我都会收到微软的来信，因为我持有几股微软股票（RSU），所以也是股东。信中会邀请我参加微软的年度股东大会，并列出需要讨论的一些决议，同时包含股东提出的建议，例如“支持”或“反对”。上一次收到的信中，其中有一项议题是关于是否将比特币纳入公司资产负债表。可惜的是，微软股东投票决定不采纳这一提案。 在2024年12月10日举行的微软年度股东大会上，股东们以压倒性多数投票反对将比特币纳入公司资产负债表的提案。该提案由保守派智库“公共政策研究中心”（National Center for Public Policy Research）提出，建议微软将1%至5%的现金储备投资于比特币，以对抗通货膨胀并实现资产多元化。 尽管比特币价格在投票前一周突破了10万美元大关，微软董事会仍坚持反对该提案，理由是比特币的高波动性不符合公司对流动性和稳定性的需求。微软首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）在会议中表示，公司已经在持续评估包括加密货币在内的多种资产类别，但比特币目前不适合用于公司财务管理。 提案的支持者中，包括MicroStrategy公司董事长迈克尔·塞勒（Michael Saylor），他在会议前发布了一段视频，强调比特币作为“数字黄金”的潜力，并建议微软将现金流、股息回购和债务等转化为比特币，以增加公司市值。 然而，根据Decrypt的报道，最终只有约2823万股微软股份支持该提案，占投票总数的不到1%，而超过51亿股股份投了反对票。微软在提交给美国证券交易委员会的文件中表示，股东投票结果将很快公布。 根据GeekWire消息，尽管微软拒绝了将比特币纳入资产负债表的提案，但公司并未完全排除未来投资加密货币的可能性。微软董事会在声明中提到，虽然当前不适合将比特币纳入公司资产，但将继续关注加密货币的发展，以便在未来做出明智的决策。 这一投票结果反映了企业在考虑是否将比特币纳入资产负债表时，仍需权衡其高波动性与潜在收益之间的风险。尽管一些企业已开始将比特币作为资产储备的一部分，但微软的决定表明，主流科技公司在这一问题上仍持谨慎态度。 微软股东大会的这一决定可能对其他大型企业产生示范作用，尤其是在加密货币市场仍面临监管不确定性的背景下。未来，随着市场和监管环境的变化，更多企业可能会重新评估是否将比特币纳入其资产负债表。 英文：Microsoft Shareholders Reject Proposal to Add Bitcoin to Balance Sheet 本文一共 856 个汉字, 你数一下对不对. …
《GE Vernova：AI淘金热里的“卖铲子”，从没落到翻倍大赢家》 《从帝国余晖到AI电力新贵：GE Vernova股价暴涨背后的逻辑》 《AI电力危机来临，GE Vernova如何逆袭成最大赢家？》 《GE 拆分后的惊喜：Vernova搭上AI能源超级周期》 《卖铲子的人最赚钱：GE Vernova与AI时代的电力生意》 过去很长一段时间，美国通用电气（GE）被视为一个“没落的工业帝国”——从最辉煌的道琼斯成份股，到因为业务庞杂、管理僵化而被迫瘦身、拆分。 但是，谁能想到呢？当年大家对 GE 的衰落唏嘘不已，如今它拆分出来的三家公司（GE Aerospace、GE Healthcare、GE Vernova）却纷纷股价大涨，尤其是 GE Vernova ——在过去一两年股价暴涨，成为资本市场追逐的明星。 我去年装修房子时把手里的 GE 股票都清仓了，现在一看真是拍大腿：要是继续持有，今天至少能翻倍。 为什么 GE Vernova 会成为大赢家？ 表面看，它只是一个传统的能源与电力设备公司，和 AI、芯片这些热门科技股似乎八竿子打不着。 …
微软研究院十年前的 ResNet图片识别模型把Chessly识别成波斯猫。 Chessly是英短，虽然毛并短，估计不是纯的英短/British Short Hairs（杂交来的）。 在Chessly的每年疫苗本上写的是英短，但是她的毛很长，更像是英长/British Long Hairs。 ResNet-50 简介 ResNet（残差网络）由微软研究院在 2015 年提出。它通过残差结构解决了深层神经网络中的退化问题。 ResNet-50 是其中一个常用版本，总共有 50 层。 核心思想 残差模块的计算方式是： 这种跳跃连接（shortcut connection）可以避免梯度消失，让更深的网络更容易训练。 网络结构 输入图像大小通常为 224×224。 主要阶段： 7×7 卷积 + 最大池化 …
Python 基础排序算法：基数排序详解与示例 Python Radix Sort 教程：整数、负数和浮点数排序 Python 数字排序指南：从整数到浮点的基数排序实现 高效排序算法讲解：Python 中的基数排序应用 Python 排序算法全解析：Radix Sort 的用法与实例 Python 基数排序简介 基数排序是一种非比较型排序算法，它通过按位对数字进行排序来完成排序。与直接比较整个数字（如快速排序或归并排序）不同，基数排序将元素根据其数字或字符分配到“桶”中，然后逐位处理。 对于整数，基数排序通常从最低有效位（LSD）到最高有效位（MSD）进行排序。这样可以保证稳定性，在处理完所有位后得到有序数组。 — 基数排序的工作原理 找到数组中的最大值，以确定需要处理的位数。 对每一位（个位、十位、百位等）使用稳定排序（如计数排序）。 重复此过程直到处理完所有位。 示例：对数组 进行排序： 按个位排序 → 按十位排序 → …
有序数据结构在编程中（尤其是算法竞赛和竞技编程）非常实用。在 Python 中，主要由 Sorted Containers 库提供三种有序数据结构：SortedDict、SortedSet 和 SortedList。 深入理解 Python 有序数据结构：从内置到 SortedContainers Python 有序数据结构完整指南 Python 中的有序列表、字典与集合实战解析 带你玩转 Python SortedContainers 与内置排序结构 Python 开发者必读：SortedContainers 与内置数据结构对比 Python 有序数据结构教程 排序是编程中最常见的操作之一。Python 提供了多种方式来维护有序数据，从内置的列表、集合、堆，到第三方库 sortedcontainers。 本教程将介绍 …
前两天，我想查一下自己在 STEEM 区块链上一些重要记录对应的区块号，比如： 注册了我的账号 #4253590 成为见证人 #20190755 挖到我的第一个区块 #20390040 被孙宇晨大佬代理了 SP #41676911 收到一笔 DAO 收入 #95403889 当时手头只有时间戳，却不知道对应的是哪个区块，于是我想到可以用二分查找（binary search）算法来定位。 其实，这个思路在其它区块链上同样适用，并不依赖于特定的链（如 Steem、以太网/Ethereum、比特币/Bitcoin 等）。虽然具体的实现细节（RPC 方法名、时间戳格式等）会有所不同，但整体逻辑是一致的：通过 RPC API 获取某个区块的时间戳；获取最新区块作为上界；然后在区间内使用二分查找。通过多次查询区块时间戳，就能把给定的时间戳映射到最接近的区块号，算法复杂度约为 O(log N)。 当然，大多数区块链也会提供专门的 API …
