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封面圖
昆明市教場中路罕見地採用藍花楹作為行道樹，四月底進入了開花期，道路變成了一片紫色花海。（via）
本週話題：人生是一個長板問題
大家可能聽說過"水桶原理"：水桶的容量由最短的那塊木板決定。
它的意思是，某些系統的關鍵，不在於發展最強點，而在於避免最弱點。99%的地方都沒有問題，只要1%的地方出現問題，整個系統就會失敗。
人體健康就是這樣，有一個器官出現嚴重問題，哪怕其他器官完全正常，生活甚至生命就會受到影響。
這類由短板決定的問題，統稱為"短板問題"。日常生活有很多這樣的例子，除了人體健康，還有食品安全，只要有一樣成份不乾淨，你可能就會食物中毒。
汽車、電視機、手機等消費品也是這樣，只要有一個部件不合格，這個產品就有質量問題。
但是，這不是今天的主題。我最近讀到一篇文章，才意識到除了短板問題，還有長板問題。
"長板問題"指的是，問題的關鍵不在於最弱點，而在於最強點。 只要有一個點特別出色，這件事情就成功了，其他點的好壞無所謂。
文藝作品就屬於這種情況。你購買了一張專輯，其他的歌曲都不愛聽，但是有一首歌你特別喜歡，這張專輯就值得了。電影和小說只要有一個角色或情節特別打動人，作品就成功了。
風險投資也是這樣，只要投了一個特別成功的項目，就能把所有損失補回來。
最重要的是，人生就是一個"長板問題"。 一生中，失敗和挫折其實不重要，多少次都不重要，只要有一次大的成功，人生就成功了。
最大的那一次成功，決定了你一生的成就和高度。很多諾貝爾獎得主，一生就做出了一個重要的科學發現，就足夠成為偉大科學家了。
程序員寫過多少代碼不重要，只要創造過一個重大影響力的軟件，職業生涯就成功了。
我們必須學會區分"短板問題"和"長板問題"，它們的解決方法完全不同。 短板問題的解決，需要盯著薄弱環節，補齊最短的那塊板；長板問題的解決，只需要推進最強的環節，不要在乎別的。
人生不必在乎那些不重要的事情，沒必要為了挫折和拒絕而沮喪，都會過去的。你要做的是向前看，拼命爭取一次大的成功，讓它足夠大、更大，只要一次就夠了。
亮數據
大家可能聽說過，以色列的軟件水平很高，但是感覺離我們很遠，平時在國內接觸不到。
誰能想到，五一節之前，一家以色列公司聯繫我。他們的軟件進入了中國市場，想在週刊上向中國程序員介紹一下自己。
這家公司叫做 Bright Data（英文官網），中文名字是"亮數據"（中文官網），成立於2014年。
他們的產品是互聯網數據服務，首頁赫然寫著"世界排名第一的互聯網數據平臺"。看上去業務做得很大，不少世界500強公司和歐美名校，都是他們的客戶。
根據他們的說法，只要互聯網可以公開訪問的數據，都能提供。不管電子商務，還是 AI 訓練，你想要什麼樣的大規模數據集，他們幫你解決。
我看了一下，其實說白了，他們做的就是數據採集生意（俗稱"爬蟲"），但是做到了頂級。大家可以看看，頂級的爬蟲是什麼樣子。
他們進入中國的產品，分成三個層次，滿足不同的需求。
（1）自助服務： 你在他們的基礎設施上，自己跑爬蟲。他們為你提供下面的能力。
- 超過7200萬的 IP 地址，隨意切換國家城市。
- 覆蓋全球195個國家地區、不同運營商的基礎設施。
- CAPTCHA 解鎖器，繞過網站的真人驗證，99.99%成功率，不成功不收費。
你可以自己寫腳本，調用他們的 API，也可以使用他們的網絡數據抓取工具 Web Scraper IDE，只要填幾個設置，就能大規模抓取數據。
他們還提供亮數據爬蟲瀏覽器，封裝了上面的各種功能，內置自動解鎖，讓你在瀏覽器裡面大規模批量數據抓取。
（2）數據集：對於不想自己抓數據的用戶，他們提供已經抓取好的最新數據。
下面是他們現成的數據集產品（部分），你也可以指定參數，他們幫你按需篩選出子集。
（3）亮數據洞察： 你甚至不用自己處理數據，他們的機器算法幫你處理，提供實時商品情報，以及動態跟蹤。比如，自家商品的數據分析、對手公司/競品的數據分析、買家數據分析等等。
上面就是他們的產品介紹。需要說明的是，他們主要面向公司用戶。個人程序員如果有需求，也可以使用。
如果你感興趣，想要什麼數據集或者使用他們的基礎設施，歡迎訪問中文官網，也可以掃描下方二維碼，瞭解詳情並註冊，新用戶有7天免費試用期。
科技動態
1、木製晶體管
電子元件難以回收利用，對環境造成汙染。瑞典林雪平大學為此發明了一種環保的電子元件。
聽上去難以置信，他們發明的是木製晶體管，就是脫水的中空木纖維裡面，注入一種叫做 PEDOT:PSS 的導電聚合物，使其導電並可以控制電流。
由於性能和體積，這種晶體管目前沒有實用價值，但是證明了環保電路可行。也許有一天，這種電路還可以植入活的生物體。
本月的波士頓凱爾特人和費城76人的 NBA 比賽中，出現了無人機直播。
無人機飛在籃球場上，將畫面傳回電視臺。球迷普遍很反感，認為分散了看球的注意力。
電視臺則認為，這樣可以拍到以前沒有的鏡頭，提高直播效果。其他的體育比賽，比如 F1 賽車、高爾夫和極限運動，都已經使用無人機直播了。
3、地球的結局
最近，天文學家首次觀察到，一顆垂死的恆星吞噬掉它的行星。
這顆恆星距離地球12,000光年，已經進入了生命週期的晚期，體積急劇膨脹了1000倍以上，變成一顆紅巨星（red-giant），吞噬了靠近它的行星。
天文學家認為，地球的結局也是這樣。當太陽終結的時候，地球也將隨之終結。
4、亞馬遜倉庫監控
美國媒體透露，亞馬遜倉庫的工人搬運貨物時，都有攝像頭監控，機器學習算法會判斷工人是否放錯了地方。
問題是這個模型的準確率只有95%，很多時候會判斷錯誤。於是，亞馬遜又在印度和哥斯達黎加，僱傭了很多外包工人，對把握不大的監控視頻進行二次審核，提供模型準確率。
於是就出現了非常科幻的場景：一群工人在倉庫幹活，另一群工人通過攝像頭遠程監控他們。軟件模型用於判斷，這兩群工人是否都在盡職工作。高科技時代的勞動力處境，大概就是這樣。
5、無電池水下相機
傳統的水下相機都需要電池，無法長時間工作。麻省理工學院發明了一種全新的水下相機，不需要電池，就能拍照和傳輸。
它創造性地使用聲波作為能源，利用過往的船隻或海洋生物發出的聲音。聲波撞擊傳感器，會產生電信號，從而驅動攝像頭。
由於海底沒有光線，為了省電，它使用紅綠藍三顆 LED 作為照明，每次亮一顆，共拍攝三張單色底片，後期再進行合成。最後，它通過反射聲波，將數碼照片一位一位（bit）地傳送到接收器。
文章
1、Midjourney 5.1 更新（中文）
圖像生成模型 Midjourney 在5月7日發佈了5.1版，效果驚人，本文進行詳細介紹。
2、Redis 與作者 antirez 的故事（繁體中文）
Redis 是最常用的鍵值對數據庫，它是意大利程序員 antirez 的作品。本文介紹他的故事，antirez 本人也看到了這篇文章，並給出了一些訂正。
3、我對 Svelte 的看法（英文）
Svelte 是目前國外比較流行的一種前端框架，作者詳細談了自己的使用感受，正面和負面的都有，比較客觀。
4、甚至亞馬遜也無法理解微服務（英文）
亞馬遜 Prime Video 團隊宣佈放棄微服務架構，改成單體應用，主要原因是太貴。Rails 框架的創始人 DHH 對此事發表了評論。
5、.dev 域名的限制（英文）
作者講述遇到的一個奇怪問題，最後發現原因是使用了 .dev 域名。
該域名由谷歌管理，谷歌硬性規定，所有 .dev 域名只能用 HTTPS 協議訪問。谷歌管理的其他域名 .app、.day、.dev、.page 和 .new 都是如此。
6、自託管項目的選擇（英文）
作者決定自託管幾項服務：訪客統計、郵件列表、無代碼工具、日曆。他逐一分析了這幾項服務可用的開源產品。
7、HTTP Multipart 簡介（英文）
本文解釋文件上傳的"multipart/form-data"模式是怎麼回事。
8、AI 的硬件瓶頸（英文）
作者詳細解釋了 AI 模型很難做大的一個重要原因，就是硬件（主要是內存）存在瓶頸，導致很難處理特別大的模型。
工具
輸入產品或公司的英文名稱，這個網站可以自動生成幾十款 Logo，供你選擇。
一個 JS 庫，用來增強網頁的可用性。只要插入這個庫，網頁就會出現一個工具欄，讓用戶自己選擇增大字體、加深對比色、增大間隔、朗讀文本等等。
3、沉浸式翻譯
瀏覽器的雙語翻譯插件，可以指定翻譯引擎（10多種可選），並可以翻譯 pdf、epub 電子書。（@theowenyoung 投稿）
開源的瀏覽器 LLM 模型，只要訪問作者已經部署的網頁，就能使用，所有數據都在本地訓練。（@Ryan-yang125 投稿）
注意，用戶需要滿足三個使用條件。
- Chrome 113 以上瀏覽器。
- 下載訓練數據約 4GB（只需下載一次）。
- 顯卡最好有 6.4GB 以上顯存。
5、1Panel
開源的 Linux 服務器運維面板。（@maninhill 投稿）
Python 圖形界面框架 PyQt 的組件庫。（@zhiyiYo 投稿）
7、VizGPT
一個對話式的可視化圖表生成工具，用戶使用自然語言告訴 AI 生成什麼樣的圖表，可以多輪調整。（@ObservedObserver 投稿）
網友實現的 Vue 開發者工具。（@webfansplz 投稿）
9、Dify.AI
一個開發者工具，幫你快速生成基於 AI 的應用。（@Panmuse 投稿）
10、dnrm
deno 實現的 npm 鏡像源切換工具，每次切換都在 100ms 內，速度超級快。（@markthree 投稿）
資源
1、鳥巢大戰
一位國外網友在自家穀倉，架設了一個鳥巢，立刻就有一對寒鴉住了進來。
過了幾年，一對貓頭鷹把寒鴉攆了出來，佔了鳥巢，還在裡面產了鳥蛋。寒鴉決心報復，雙方展開了一場大戰。
這個網友在鳥巢內外都放了攝像頭，圖文解說這場"鳥巢大戰"，很精彩。
網友收集的 AI 工具合集。（@Jordonwang 投稿）
3、機器學習圖解
這個英文網站提供機器學習的圖解教程，內容還挺多的。
Web Components 的英文入門教程，源碼開源。
5、電路課程
這個網站提供免費的電子學教程，英文的。
圖片與視頻
1、藝術鳥巢
美國紐約布魯克林植物園，舉辦了一次鳥巢設計展，邀請了33位藝術家，請他們設計具有藝術氣息的鳥巢。
谷歌 DeepMind 發佈了一段視頻，兩個 AI 訓練的機器人踢足球。
它們會根據對方的動作，調整自己的動作，從而形成對抗，真是太驚人了！機器人時代大概真的要來了。
文摘
我最近從家鄉搬到了印度的首都德里。當我在家鄉時，我想去德里。當我真的來到德里，又變得想念家鄉。
我發現自己不喜歡大城市，主要有下面三個原因。
（1）城市越大，生活節奏就越快。
（2）你會身處大量同行之中，不斷感受到越來越多的競爭。
（3）大城市有大人物。權勢越大，他們的吸引力就越大。我在德里的朋友們都忙於他們自己的大目標，我自願或不情願地陷入那些事情。
最終，我希望搬回小鎮，那裡更接近自然，讓我可以更接近自己而不是更接近其他人。
2、過早優化的跡象
有一句軟件開發的名言："過早優化是萬惡之源"。
下面就是我在創業公司中，見過一些過早優化的例子。
（1）Web 應用的後端是 Kubernetes。
（2）一個應用程序使用多種語言開發。後端同時用了 Golang、Ruby、PHP，或者前端同時用了 React、Vue 等框架。
（3）不使用雲服務（比如 Heroku、Vercel、Netlify 和 Fly.io）來託管應用程序，而是擁有一個運維或基礎架構團隊，使用他們維護的基礎設施。
一般來說，如果你有自己的基礎架構團隊，就會過度設計解決方案。
上面這些例子，就好像你真正開始某項愛好之前，就開始花費大量時間和金錢，為這個愛好挑選最好的裝備。
言論
1、
一項研究發現，小團體比單獨交往，更容易建立友誼，也更持久。
因為小團體經常有定期活動，容易產生更多的接觸機會。因此，如果你想交朋友，加入一些小團體吧。
2、
為什麼 AI 最終將取代人類工作？因為當你是生產鏈條中最慢的那個部分時，取代你將提高整個鏈條的生產力。
3、
金錢就像疫苗，它可以避免很多痛苦，但不一定會讓你快樂。
-- 《世界運作的幾種方式》
4、
AI 發展到最後，無非就是兩種結果。一種是人類靈魂被證明只是一種基於概率算法的預測機制，另一種是 AI 發生了質變，產生了自主意識，擁有了與人類相似的靈魂。
-- 推特網友
歷史上的本週
汽車行業的頂峰可能過去了（2022 #207）
KK 給年輕人的建議（2021 #157）
致富與槓桿（2020 #107）
分享知識是否違反人性？（2019 #57）
鳴謝
週刊得到國內新一代知識管理與協作平臺 FlowUs 的幫助，深表感謝。
FlowUS = 文檔 + 表格 + 網盤。你可以用它寫文檔、做主頁、管理數據、存儲文件等等。
每一期週刊同時發佈在 FlowUs 專欄，歡迎大家也去開通自己的專欄和主頁。
（完）