Tinyfool的Blog

这就是我,Tinyfool,郝培强!身高180,体重240,标准的中年老胖子。 有妻有女,无房无车,现居上海,程序员。

Browsing Posts published in May, 2011

刚才突然想起了搞了不知道多少年,一直也没怎么怎么写的英文blog,跑过去修改了模版和布局,但是该写什么呢?还是没有主张。而05年前后的一个同事,在我的劝说了下其实已经写了3-4年了,英语水平提升如何我不知道,不过那一堆英文的文章总不是假的。

从04年开始用Adsense,跟一个朋友细聊过一次,他没怎么听明白原理,但是马上用adsense挣到了几千元,我的老Blog写过这个故事

还是Adsense,某个朋友的网站在我给他提了几个建议后,收入翻番了。他写了书里面也提了我很多次,不过我自己这些年从Adsense其实才挣了几百美元而已。

头些日子,一个朋友来上海,酒过三巡,菜过五味,说起来他的软件用户量正在迅速的增长,作为一个正在创业的人,我当然想好好取取经,问了一番。哥们很无辜的说,其实就是你上次教我的那些啊。

05年开始我就在做一个叫zmap的网站,一夜就把一个Demo做出来了,给很多人看过大家都觉得不错。曾经就那个领域想了很多很多,都没实现。有个朋友天天听我扯,觉得LBS有机会,结果做了方案跟某两个运营商忽悠,虽然最后没拿下什么大的成果,也挣到了几万块的小钱。后来我终于没有继续这个项目的不久,就是4方块出来的那个时候。

这些年,我总觉得自己眼光还好,看到了很多机会,做了很多Demo,很多尝试,不过最后有结果的没有几个。

应该是执行力的问题吧。

头两天,一个哥们在Gtalk问了我一堆怎么入手学编程的问题,我知无不言言无不尽的说了一通。第二天,他又来问我,我一看这架势问下去,估计一辈子也聊不完了。于是编了段励志的东西发给他,“这世界是圆的,所以没有真正意义的弯路,因为没有真正意义的直路。不管你想了多少,询问多少,研究多少,只有走才能产生距离。所以,做个行动派,当然不要死走,走走看看吧。”

也算是对自己的期许吧。

iApp4Me是我自己最看好的一个想法,我一定要把它做好,请老师同学们看我的行动吧!(小时候检查写多了的后遗症,看着不适者,请多做自我批评)

keso在知乎上面问道:

中国是怎样完成从抑商主义到重商主义的历史性反转的

重农抑商几乎是中国历代王朝的普遍政策,清末开始重商,49年后重新重农抑商,到今天重商成为一种普遍的社会文化,其程度远远超过历朝历代,甚至超过历来重商的西方。这种反转是怎么发生的?

我的回答是:

我倒是觉得没有发生任何的反转,你所谓的古代抑商和现代的重商我觉得本质差异不大,表面上的差异是有的,但是内心实质是接近的。

比如古代的抑商,我觉得主要有盐铁专卖的对非官商的歧视,以及在很多朝代建立之初的把商人类为低等户籍之类的。这里面的精神实质就是对商人和政府外大资产的恐惧和防范。

现在其实也差不多我觉得,这种专卖制度,比过去不见得少。而且由于有了国有企业和土地国有制这两个招牌,实际上现在的专卖制度比过去多得多。还有各种资质,其实也是变相的专卖制度。

除了各种社会主义的专卖制度外,实际上私人办企业做生意还是会有各种歧视,比如上海北京必须要有办公地点,不能民房。单看这一条,其实还好,只是一条制度。但是为什么各大创业园区可以搞出虚拟注册,这虽然对我们这些创业者有好处,实际上也是制度带来的权利寻租和潜规则收益。

再比如,如果只有三鹿一家三氯氰胺,我们可以把责任完全归于商家,然而全行业都三氯氰胺,几乎无一例外,但是对政府的声讨,根本没有。从制度经济学的角度考虑,这种全行业的问题,在食品加工领域,特别普遍,根本不是某个人心黑或者说道德水平的问题,但是在舆论和老百姓的讨论中,都把这些引到了资本家道德层面去谈,这其实也是对商业的歧视。

我觉得现在的经济发展,很大程度不能理解为现在重商了,而是政府的被迫退让,改变了很多原来错误的资源配置和准入制度,所以经济重新繁荣而已。

http://iapp4me.com/us/jobs/
PHP工程师

工作地点:上海
要求

大专及以上学历为佳,无学历有能力者亦可
1年以上PHP编程经验
熟悉MySQL等
热情、投入、对工作认真负责、团队合作意识强
有较强的解决问题的能力
自学能力强

薪资待遇

薪资:面议
五险一金

联系

电话:18601306298
Mail: tinyfool@gmail.com

最近推荐引擎成为显学,主要原因应该是电子商务的蓬勃发展。头些日子和图灵的两位老师吃饭,我甚至了解到因为推荐引擎以及机器学习领域的日渐火爆,图灵出的线性代数最近销量都很好,更别提大家现在到处都可以看到这个领域相关的招聘。我最近的创业项目iApp4Me其实也是一个推荐引擎的应用,我关注这个领域有很长一段时间了。这个领域还很新,还有很多未知的可能性,非常有意思。

不过在我关注的过程中,我发现很多人其实对什么是推荐引擎一知半解,这有点像5-6年前的技术界对搜索引擎的理解一样,那时候有人曾在CSDN言之凿凿的说Google其实用的就是Mysql无非是服务器多,而且管理员水平高而已。虽然大多数的高校的计算机专业都有信息检索课程,但是很多甚至是名校的毕业生也说不清楚搜索引擎是怎么回事儿。

事实上技术界开始对搜索引擎技术大规模的扫盲是从lucene这个开源软件的出现以后开始的,在这个问题上某Cutting同学居功至伟。后来也是在他组织下Lucene项目组开发孵化出来了Google的MapRuduce架构的开源实现Hadoop。在Yahoo、在阿里巴巴以及全世界很多公司和组织中Hadoop都起到了很大的作用。后来,lucene项目组还孵化了Mahout,一个基于Hadoop和Lucene的机器学习、推荐引擎项目。现在推荐引擎的实践中,这个Mahout这个项目也起到了很大的作用。值得推荐的相关开源项目还有weka,Javaml,numpy等。

当然光有这些开源项目也是不够的,如果你完全不理解推荐引擎的理论,你也很难玩转它。今天我发现了IBM开发者社区近期出现了一组文章《探索推荐引擎的秘密》,写的很好,可以算作非常好的这个领域的综述的文章,非常适合给不了解或者一知半解的人建立概念,所以在这里推荐给大家。