一百个为什么

一句话总结就是量子计算的计算过程借用了整个宇宙的计算能力。

我们的宇宙无时无刻在“计算”物质的运动与反应，计算性能相对于人类来说是超级快的。

光速是某种程度上的性能上限，所以宇宙中所有物质都不能超过光速。

量子计算的计算设计了巧妙的方式来借用了整个宇宙的计算能力。

基础货币和 M2 之间有一个货币乘数，货币乘数的根基是信贷关系，与利率密切相关，央行加息降息其核心就是控制货币乘数。

我国当前货币乘数大约在 7 附近，也就是说 100 亿基础货币进过信贷传递，可以释放出约 700 亿资金，形成 M2。

所谓股市、房价下跌，并不是央行印的钱变少了，只不过是泡沫资产共识性崩解，资产贬值了，泡沫变小了罢了，这个过程基本上意味着全社会整体上资产负债表缩表。

仔细观察网线中的8根线材, 发现他们都是两两绕在一起, 这样做的原因是能让它们两产生的电磁干扰互相抵消, 要让它们互相抵消, 则需要保证绕在一起的线是一个回路.

在协议中, 1, 2号线用于发送数据, 3, 6号线用于接受数据, 所以, 我们必须保证连接 1, 2口的线绕在一起, 连接 3, 6口的线绕在一起 才能抵消电磁干扰, 对于 1000M 网络, 我们也需要让 4, 5 绕在一起 ；7, 8 线绕在一起.

满足上面的必须规则, 也会有很多连线方式, 为了减轻心智负担, 人们还定制了国际上通用的标准, 现在只有两种接法了:

1. 去汽车 app 上申请安装充电桩，等待安装充电桩的工作人员联系你（添加微信）
2. 先问物业需要什么资料才能申请充电桩
3. 找安装充电桩的人，按物业说的 索要尽可能多的资料，资料不全没关系，物业也会允许的，然后物业会盖章一个允许安装说明。
4. 下载 网上国网 app，申请充电桩，将允许安装说明资料和车位产权证上传。
5. 等待国网的人联系你，约定安装电表时间。最好约定安装电表 和 充电桩在一起安装。一般来说电表需要先于充电桩安装。
6. 安装电表之前需要和物业商量电表需要安装在哪里，并且也需要和充电桩师傅商量电表是否能安装，必要情况需要让充电桩师傅勘探。
7. 确定电表安装位置之后，告知电表师傅，他会来安装电表。
8. 安装充电桩师傅来的时候联系物业，让物业和充电桩师傅一起勘察走线（比如是否能打孔，绕线会导致费用增加很多）。
9. 在安装充电桩的时候师傅会断电操作，需要你协调物业，让物业通知业主之后才能断电。
10. 等待安装完成，验收签字，给钱。

• 电机有多组线圈，在转动时是在交替工作的，可以散热，而不转动就只有一组线圈在通电。
• 线圈在磁铁中转动时能产生同向电流，所以做功电压更小。

【复杂的量子逻辑门，竟然只是在做旋转-哔哩哔哩】 https://b23.tv/3naZOr2

单个量子可以理解为一个球，他有自旋角度，一个量子是同时处于任何角度的叠加态，只有被测量才会坍缩为一个角度。

和普通逻辑门一样，也可以对量子进行 非、异或等操作：

我们记从上到下旋转为 1，从下到上选择为0，"非"操作只需要对量子进行旋转180度即可，有物理装置可以做到（我不清楚具体是怎么操作的，猜测让光进行一次反射之类的？）

useMemo 看似只是无副作用的函数调用，没有给它传递任何的如组件实例这样的能持久化数据的对象，那它计算出来的值是存放在哪里的？

答案是在每次运行方法函数的时候 提前将组件实例复制给一个全局变量，在 useMemo 中就可以使用这个组件实例来存储变量。

上一个问题懂了？实际上还隐藏了一个细节，useMemo 的方法调用同样没有传递能区分多次 useMemo 调用的”唯一键“，那为什么多次 useMemo 能够对应上？你可能会想到是通过 create 函数的变量地址来确定唯一，但方法组件每次都会运行，create 函数每次的变量地址都会不一样。

那唯一能区分多次 useMemo 调用的”唯一键”，只有顺序了：第一次 useMemo 对于 第一个 Memoization value。那么为什么不能把 hooks 写在 if 里就不难理解了。

实际上 React 也可以通过代码预处理的方式将每一个 hook 生成唯一 key，但这样会增加复杂度。

• 一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系
  • 它能把万物嵌入万物
  • Embedding 层，在某种程度上，就是用来降维的，降维的原理就是矩阵乘法
• Elasticsearch 向量搜索应用介绍
  • 万物皆可 Embedding。换句话说就是，我们可以对文本、图片、音频、视频等等一切数据通过 Embedding 相关技术将其转换成特征向量
• 深度学习推荐系统 | Embedding，从哪里来，到哪里去
  • Embedding 最大的劣势是无法解释每个维度的含义，这也是复杂机器学习模型的通病。

神经网络是一种用于机器学习和人工智能的计算模型，它由大量相互连接的简单处理单元（或称为神经元）组成。这些神经元模拟了生物神经系统中的神经元，通过接收输入信号、进行加权和处理，并产生输出信号来实现信息处理和决策。

在神经网络中，每个神经元将输入信号与一个权重进行加权，然后将其传递给下一层神经元。多个神经元的组合形成了一个层，层与层之间的连接构成了网络结构。通过不断地迭代、训练和调整权重参数，神经网络可以从数据中自动学习和提取有用的特征，并使用这些特征来进行分类、预测、识别等任务。

神经网络已被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域，在人工智能和机器学习的发展过程中起到了重要作用。

如果你要学习，可以参考 3b1b 的视频：

• 神经网络：【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0

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除了推荐你上知乎了解大家的解决方案外，我也写下我们的处理方案，毕竟每个宝宝的状态都不同，知乎上的的方案对我们宝宝也不太有效。

三大方法：保湿，低激素药，肌则初。

保湿是基础，也最重要，每天不下于 4 次大量图保湿霜。找医生开低激素药，激素药有副作用，医生会说不能连续用药超过一周，但药效也是最快的。我的用药方式是 连续用药3天 一般就会好，然后继续保湿，但一般几天后又会复发，然后再次用药，循环，就硬拖，等宝宝大一点皮肤保障能力完善后就会完全好转。 我宝宝从 2 月龄直到 4 月龄一直都在反复，也看了医生用了很多其他药物都不见成效，但最后我老婆在小红书上看见有人推荐 肌则初，也买来试试，还真有用(同时宝宝自己的皮肤屏障也差不多完备了，直接给治好了，现在它成了常备药，如果红屁屁，发痒都用它 有奇效。

可以通过一些手断让多个量子发生纠缠（我也不清楚），无论他们相隔多远，当我们测量其中一个量子的时候，其他的量子也会坍缩成唯一一个状态。比如我们如果测量到一个量子的状态是 1，那么在测量纠缠量子的时候就一定是 0。猜测一是: 他们之间仿佛有超越光速的通讯机制来协调他们的状态，猜测二是: 它们在诞生时就有一个属性在记录自己的状态，只是我们技术不够还没测量出来到，在观测的时候通过坍缩我们才能看见不同的状态，这也是爱因斯坦的理论，但贝尔不等式实验推翻了这个猜想。

贝尔不等式实验

贝尔不等式实验（Bell test experiment）是一种基于量子力学的实验，旨在证明量子纠缠现象的存在。这个实验由约翰·贝尔在20世纪60年代提出，旨在验证两个或更多粒子间的相关性是否能够用经典物理学解释。

在实验中，通常会使用高度纠缠的光子对，并将它们分开传播到相距很远的两个地点。然后对这些光子进行测量，比如测量它们的偏振方向。根据量子力学的理论，这些光子之间存在着所谓的“量子纠缠”，即它们在某些方面是彼此相互依赖和关联的。通过实验可以检查这种关联是否能够用经典物理学的模型来解释。

如果实验结果违反了贝尔不等式，说明量子力学中存在非局域性、非经典性的现象，也就是量子纠缠现象的存在。而实验结果与贝尔不等式相符则说明量子力学中的基本假设成立，即粒子的状态在测量前不存在确定性，也就是存在波粒二象性。贝尔不等式实验是量子力学中的一个重要实验，对于量子通信和量子计算技术的发展具有重要意义。

在微观世界，观测就会引起事物的改变，在没测量之前，量子的状态处在叠加态，当观测时，叠加态就会按几率坍缩成一个状态。每次测量结果都是随机的，所以叫测不准。

摘至 https://mp.weixin.qq.com/s/eOD3kq99WM_IEQV2gzQ8bA

至于为什么无论你向哪个方向飞，以多快的速度飞，光都会永恒的以光速 C 值远离你或靠近你，为什么光速会有如此奇怪的特性？这个叫宇宙常数，没人知道为什么，科学家只知道宇宙就是这么运转的，目前最顶级的宇宙常数就是光速 C 值，无人可以突破。

摘至 https://mp.weixin.qq.com/s/eOD3kq99WM_IEQV2gzQ8bA

你疯狂加速，达到了超光速，速度 10 倍于光速，10 光年的距离你一年就到了，但实际上你的速度永远低于光速，其他人看你还是按低于光速的速度慢慢飞过来的，但其他人过了 10 年，你这里才过了 1 年，所以你感觉自己一年就到了，肉体也只衰老了一岁，看起来好像是超光速了。

对于不同参考系来说答案不同，对于自己的参考系，是可以超越光速的。由于光速在任何参考系都不变，对于你速度再快也追不上光，因为光以恒定的速度远离你，对于其他人看来，你也一直追不上光，所以在别人眼里，你永远会低于光速。而你自己可以一直加速，没有什么可以限制你提速，超越光速是迟早的事。(不过有理论说 速度越大 质量也越大，当你接近光速时，质量也接近无穷大，也就没办法加速了)