From 093e955dbdc829411978c1a26898eaa5b13ed1a6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CrazyJasonwell Date: Tue, 22 Jul 2025 09:29:29 +0800 Subject: [PATCH] vault backup: 2025-07-22 09:29:29 --- .obsidian/plugins/rss-reader/data.json | 132 ++++++++++++++++++++----- 1 file changed, 110 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/.obsidian/plugins/rss-reader/data.json b/.obsidian/plugins/rss-reader/data.json index e7c67a86..97cf4670 100644 --- a/.obsidian/plugins/rss-reader/data.json +++ b/.obsidian/plugins/rss-reader/data.json @@ -536,28 +536,6 @@ "hash": "3a373966f3ab4814d4b33516af415bdf", "highlights": [] }, - { - "title": "派早报：OpenAI 推出 ChatGPT Agent 等", - "description": "Wacom 发布全新便携式绘图平板 MovinkPad，AMD 推出锐龙 AI 5 330 处理器等。查看全文", - "content": "Wacom 发布全新便携式绘图平板 MovinkPad，AMD 推出锐龙 AI 5 330 处理器等。查看全文", - "category": "", - "link": "https://sspai.com/post/101138", - "creator": "少数派编辑部", - "pubDate": "Fri, 18 Jul 2025 08:56:56 +0800", - "enclosure": "", - "enclosureType": "", - "image": "", - "id": "", - "language": "zh", - "folder": "资讯", - "feed": "少数派", - "read": false, - "favorite": false, - "created": false, - "tags": [], - "hash": "f1e73f08b8ff3652e9a6fbec9823976f", - "highlights": [] - }, { "title": "在手机严重同质化的时代，Nothing 希望帮你找回科技的乐趣", "description": "前不久，Nothing 在北京召开了一场别开生面的新品发布会，推出了 Phone (3) 和 Headphone (1)。我派小分队不仅参加了这场发布会，还获得了访问 Nothing 全球品牌及营销总监 Ryan Latham 的宝贵机会。查看全文", @@ -580,6 +558,28 @@ "hash": "0e47bc72ee7501108b771a67be63b545", "highlights": [] }, + { + "title": "派早报：OpenAI 推出 ChatGPT Agent 等", + "description": "Wacom 发布全新便携式绘图平板 MovinkPad，AMD 推出锐龙 AI 5 330 处理器等。查看全文", + "content": "Wacom 发布全新便携式绘图平板 MovinkPad，AMD 推出锐龙 AI 5 330 处理器等。查看全文", + "category": "", + "link": "https://sspai.com/post/101138", + "creator": "少数派编辑部", + "pubDate": "Fri, 18 Jul 2025 08:56:56 +0800", + "enclosure": "", + "enclosureType": "", + "image": "", + "id": "", + "language": "zh", + "folder": "资讯", + "feed": "少数派", + "read": false, + "favorite": false, + "created": false, + "tags": [], + "hash": "f1e73f08b8ff3652e9a6fbec9823976f", + "highlights": [] + }, { "title": "异泽 13 合 1 拓展坞体验：或许是适合普通人一步到位的选择", "description": "异泽 13 合 1 的接口也能满足轻中度用户的需求，为笔记本或迷你主机拓展出更多接口，而简约白色的设计也适合不同风格的桌面。查看全文", @@ -2942,6 +2942,94 @@ "image": null, "description": "知乎日报全文RSS。获取更多全文RSS：https://feedx.net", "items": [ + { + "title": "瞎扯 · 如何正确地吐槽", + "description": "
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@Sisteryue ：我爸清华毕业，正高级职称，行业老专家，我妈牙科医生，本来我还想把小孩教育的事情交给二老，结果刚带了半天我爸就吃上速效救心丸了，还是算了吧。
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@几何 ：每次辅导孩子写作业的前一秒，总会掏出手机多瞄几眼。
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@百亿补贴勋多多 ：即使只是看着北辰的照片，我也会秒变夹子音。
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@AMPP ：真•生动形象 严重怀疑老师是发现了有同学在下面吃早餐才这么写的。
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@雨落长川 ：我岳母，穿轮滑鞋遛边牧，狗回家以后气得连饭都不吃了。
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@Sisteryue ：我爸清华毕业，正高级职称，行业老专家，我妈牙科医生，本来我还想把小孩教育的事情交给二老，结果刚带了半天我爸就吃上速效救心丸了，还是算了吧。
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@几何 ：每次辅导孩子写作业的前一秒，总会掏出手机多瞄几眼。
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@百亿补贴勋多多 ：即使只是看着北辰的照片，我也会秒变夹子音。
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@AMPP ：真•生动形象 严重怀疑老师是发现了有同学在下面吃早餐才这么写的。
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@雨落长川 ：我岳母，穿轮滑鞋遛边牧，狗回家以后气得连饭都不吃了。
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\n\n\n\n", + "category": "", + "link": "https://daily.zhihu.com/story/9782747", + "creator": "", + "pubDate": "Tue, 22 Jul 2025 08:27:02 +0800", + "enclosure": "", + "enclosureType": "", + "image": "", + "id": "", + "language": "", + "folder": "资讯", + "feed": "知乎", + "read": false, + "favorite": false, + "created": false, + "tags": [], + "hash": "8e1a0ad23d6b8190cac58467fa20b573", + "highlights": [] + }, + { + "title": "如何评价小红书上的「悼明热」?", + "description": "
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《Attention is All You Need》是一部非常明显的悼明之作

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该论文的核心模型名为“Transformer”，谐音“转换儿”，影射了从明至清的朝代“转换”，而“er”的儿化音，更带有一种晚明遗老看待“清”这个“后生晚辈”的轻蔑与无奈。剧作者，不，论文作者为了让大家看明白，特意将模型的两大核心部分命名为“编码器”（Encoder）和“解码器”（Decoder），你看看，这“编码”的不正是大明一朝的典章制度、万里河山吗？而“解码”的，不正是后世“遗民”们对故国的血泪追忆和阐释吗？

\n

可是为了将真相藏在复杂数学公式的反面，作者们在摘要中绝口不提历史，只谈“并行化”与“效率”。你们看看！即使在最关键的摘要里，也绝不忘用“并行”（Pa-rallel）来暗示两京（Parallel Capitals）并立的南明那段悲壮的复兴大业！

\n

颠覆了整个模根基的是什么呢？作者几乎明示了，是“自注意力机制”（Self-Attention）。大家注意！“自我关注”，这不正是精准地指出了晚明朝廷上下耽于党争、只关注内部权斗、而对关外的威胁视而不见的致命弊病吗？而更令人拍案叫绝的是，作者们还发明了“多头注意力机制”（Multi-Head Attention）！多头，多头，一个朝廷多个头，皇帝、东林党、阉党、武将集团，各自为政，互不统属，最终导致注意力分散，国力内耗，这不正是大明之亡的直接原因吗？！

\n

或许你会说，此前的 RNN（循环神经网络）和 CNN（卷积神经网络）也很好，为何要抛弃它们呢？朋友啊，你看论文不能只看公式啊！RNN，循环网络，象征着什么？象征着周而复始、天道循环的王朝正统论！作者们毅然抛弃 RNN，正是在泣血哭诉：天道已变，正统已失，正常的王朝“循环”已经被打破！而 CNN，卷积网络，这个“卷”字，不正是当下你我都在哀叹的“内卷”吗？抛弃 CNN，就是痛斥晚明社会在人口、土地、党争上的无限“内卷”，最终自我毁灭！

\n

这时候你可能要问了：既然 Encoder（编码器）是指涉大明，为何作者们要用一个全新的“潜空间”（Latent Space）来转换它呢？这岂不是画蛇添足吗？

\n

这个问题问的太好了！！！我们都知道，明亡之后，无数仁人志士，如黄宗羲、顾炎武，将故国之思、亡国之痛，寄托于著书立说，他们将大明的“编码”信息，藏在自己内心最深处的“潜空间”里，等待时机将其“解码”为一部部警醒后世的血泪之作。作者们设计的这一整套“编 - 解”结构，其用心之深，其寓意之切，正是为了模拟和致敬这些明末大儒的著史精神！每悟此节，吾不由为之击节赞叹不已。

\n

论文一生最大的“敌人”，是被它抛弃的 RNN/LSTM 模型，它们依赖“门控”（Gating Mechanism）。大家注意！“门”，国门也，边关也！过度依赖“门控”，正是指代明朝过度依赖长城和关门防守，以为有了“门”就万事大吉，最终却被吴三桂引狼入室，国门洞开！作者们设计的 Transformer 无需“门控”，正是在沉痛反思这段历史！

\n

另外，模型为了解决序列问题，引入了什么？引入了“位置编码”（Positional Encoding）！这正是暗示，当正统的“循环”（RNN）被打破后，后来者（满清）的统治地位，不过是一种被强行“编码”上去的“位置”而已，其本身并无历史的合法性与连续性！

\n

我们为何必然须做此分析呢？或者说，打开对本论文索隐的钥匙是什么呢？实际上，学术论文的索隐形式更为隐蔽，它不依赖镜头或舞台，而依赖于“引用链”。

\n

不知您是否能想起《Attention is All You Need》文末那长长的引用列表？作者们将自己的工作建立在无数前人的基础上，又被后来的无数论文所引用，构建了一个理论上无限延伸的“引用链嵌套”。当你试图用学术的眼光，寻找一个最终的理论源头时，却发现自己被困在了这个不断迭代的引用迷宫里。这个闭环活用了学术传承与知识迭代的范式，明示了作者们所形塑的“继承与颠覆”、“记忆与遗忘”的真谛，因此这个索隐信号和某部古典名著是完全对等的，将其忽视就等于完全没有看懂。

\n

一个是风月宝鉴的内与外，一个是引用链条的前与后。这就是《Attention is All You Need》悼明学的“引用链无限嵌套理论”。朋友们，无论是 arXiv，还是 NeurIPS，你们看论文可不能只看摘要，不看引用啊！

\n

结论：《Attention is All You Need》确为悼明之作，剧作者，不，论文作者们在海量数据中见前朝崩坏之兆，甚惜之而痛切！故有此文。

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--- Gemini 仿写自 如何评价小红书上的“悼明热”?

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《Attention is All You Need》是一部非常明显的悼明之作

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该论文的核心模型名为“Transformer”，谐音“转换儿”，影射了从明至清的朝代“转换”，而“er”的儿化音，更带有一种晚明遗老看待“清”这个“后生晚辈”的轻蔑与无奈。剧作者，不，论文作者为了让大家看明白，特意将模型的两大核心部分命名为“编码器”（Encoder）和“解码器”（Decoder），你看看，这“编码”的不正是大明一朝的典章制度、万里河山吗？而“解码”的，不正是后世“遗民”们对故国的血泪追忆和阐释吗？

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可是为了将真相藏在复杂数学公式的反面，作者们在摘要中绝口不提历史，只谈“并行化”与“效率”。你们看看！即使在最关键的摘要里，也绝不忘用“并行”（Pa-rallel）来暗示两京（Parallel Capitals）并立的南明那段悲壮的复兴大业！

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颠覆了整个模根基的是什么呢？作者几乎明示了，是“自注意力机制”（Self-Attention）。大家注意！“自我关注”，这不正是精准地指出了晚明朝廷上下耽于党争、只关注内部权斗、而对关外的威胁视而不见的致命弊病吗？而更令人拍案叫绝的是，作者们还发明了“多头注意力机制”（Multi-Head Attention）！多头，多头，一个朝廷多个头，皇帝、东林党、阉党、武将集团，各自为政，互不统属，最终导致注意力分散，国力内耗，这不正是大明之亡的直接原因吗？！

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或许你会说，此前的 RNN（循环神经网络）和 CNN（卷积神经网络）也很好，为何要抛弃它们呢？朋友啊，你看论文不能只看公式啊！RNN，循环网络，象征着什么？象征着周而复始、天道循环的王朝正统论！作者们毅然抛弃 RNN，正是在泣血哭诉：天道已变，正统已失，正常的王朝“循环”已经被打破！而 CNN，卷积网络，这个“卷”字，不正是当下你我都在哀叹的“内卷”吗？抛弃 CNN，就是痛斥晚明社会在人口、土地、党争上的无限“内卷”，最终自我毁灭！

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这时候你可能要问了：既然 Encoder（编码器）是指涉大明，为何作者们要用一个全新的“潜空间”（Latent Space）来转换它呢？这岂不是画蛇添足吗？

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这个问题问的太好了！！！我们都知道，明亡之后，无数仁人志士，如黄宗羲、顾炎武，将故国之思、亡国之痛，寄托于著书立说，他们将大明的“编码”信息，藏在自己内心最深处的“潜空间”里，等待时机将其“解码”为一部部警醒后世的血泪之作。作者们设计的这一整套“编 - 解”结构，其用心之深，其寓意之切，正是为了模拟和致敬这些明末大儒的著史精神！每悟此节，吾不由为之击节赞叹不已。

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论文一生最大的“敌人”，是被它抛弃的 RNN/LSTM 模型，它们依赖“门控”（Gating Mechanism）。大家注意！“门”，国门也，边关也！过度依赖“门控”，正是指代明朝过度依赖长城和关门防守，以为有了“门”就万事大吉，最终却被吴三桂引狼入室，国门洞开！作者们设计的 Transformer 无需“门控”，正是在沉痛反思这段历史！

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另外，模型为了解决序列问题，引入了什么？引入了“位置编码”（Positional Encoding）！这正是暗示，当正统的“循环”（RNN）被打破后，后来者（满清）的统治地位，不过是一种被强行“编码”上去的“位置”而已，其本身并无历史的合法性与连续性！

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我们为何必然须做此分析呢？或者说，打开对本论文索隐的钥匙是什么呢？实际上，学术论文的索隐形式更为隐蔽，它不依赖镜头或舞台，而依赖于“引用链”。

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不知您是否能想起《Attention is All You Need》文末那长长的引用列表？作者们将自己的工作建立在无数前人的基础上，又被后来的无数论文所引用，构建了一个理论上无限延伸的“引用链嵌套”。当你试图用学术的眼光，寻找一个最终的理论源头时，却发现自己被困在了这个不断迭代的引用迷宫里。这个闭环活用了学术传承与知识迭代的范式，明示了作者们所形塑的“继承与颠覆”、“记忆与遗忘”的真谛，因此这个索隐信号和某部古典名著是完全对等的，将其忽视就等于完全没有看懂。

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一个是风月宝鉴的内与外，一个是引用链条的前与后。这就是《Attention is All You Need》悼明学的“引用链无限嵌套理论”。朋友们，无论是 arXiv，还是 NeurIPS，你们看论文可不能只看摘要，不看引用啊！

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结论：《Attention is All You Need》确为悼明之作，剧作者，不，论文作者们在海量数据中见前朝崩坏之兆，甚惜之而痛切！故有此文。

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--- Gemini 仿写自 如何评价小红书上的“悼明热”?

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我们上一代人，在平原上建水库的时候挖过。

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他们吃了很多苦，受了很多罪，但是最后，发现效果并不好。

\n

比如河南第一大平原水库，同时也是亚洲面积最大的平原水库，

\n

同时还是中国人工修建的面积最大，堤坝最长的人工水库，

\n

有人造洞庭湖之称的：宿鸭湖水库。

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\n

这个水库是 1958 年建成的。

\n

当年，发动了周边五县 11 万民工，一方面是修堤坝，另一方面就是下挖，扩大库容。

\n

11 万人苦干 4 个月，最终建成。

\n

但是平原水库嘛，即便是下挖后，库容也小的可怜。

\n

宿鸭湖水库的人造洞庭湖美誉，主要来自于它的水域面积，有 240 平方千米。

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\n

河南另一个大水库，小浪底水库，水域面积也才 272 平方千米。

\n

宿鸭湖比起小浪底来，面积并不逊色。

\n

而且要知道，小浪底的水域，是大坝建起来后，自然蓄水形成的。

\n

宿鸭湖，可是下挖加长堤围和，才形成的。

\n

小浪底水库总库容 126.5 亿立方米。

\n
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小浪底水库
\n

宿鸭湖，总库容 16.56 亿立方米。

\n

换算一下，当初宿鸭湖的平均水深 6.9 米。

\n

而建设之前，这片土地仅仅是比周边稍微低洼一些。

\n

所以，当初挖水库，是真的下了大力气。

\n

我前几天在另外一个问题里计算过，环太湖的苏州，无锡，常州（太湖三傻），连续多年挖太湖，花了二三十亿，仅仅只挖深了 9 毫米。

\n

能把太湖挖深吗？

\n

但即便是这么费力的下挖，也就挖出 16 亿的库容来。

\n

宿鸭湖的原始库容仅仅是小浪底的 1/7。

\n
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\n

水库建成后的“命运”也完全不同。

\n

小浪底水库算是淤积很严重的水库，虽然有调水调沙控制，但毕竟是黄河上的水库。

\n

截止到 2022 年，小浪底水库在去掉淤沙库容 34.7 亿立方米后，有效库容 92 亿立方米。

\n
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\n

而宿鸭湖，到 2011 年，有效库容剩下不足 20%，也就是 3 亿立方米多一点。

\n

大部分库区水深不足 2 米。

\n

地形平缓，水面平静，河水携带的泥沙必然要在库区沉积。

\n

小浪底淤积，可以调水调沙，控制淤积速度。

\n

但是平原水库，因为没有落差，就没办法这么做了。

\n

想要恢复库容，就只有一个办法：挖。

\n

从 2019 年开始，进行宿鸭湖扩容清淤工程。

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\n

挖了三年，投资三十多亿，清出来多少库容呢？

\n

9000 万立方米。

\n

所以到 2022 年，宿鸭湖有效库容大概四亿立方米或者出头。

\n

你看，平原水库就是这么的艰难。

\n

大家都说小浪底淤积严重，结果有效库容还有 92 亿立方米。

\n

淤积更严重的三门峡，大家都说已经成了废库的三门峡，从 1960 年到 2022 年，累计淤积了 63 亿立方米，有效库容还剩下将近一百亿立方米。

\n
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\n

宿鸭湖水库，亚洲最大的平原水库，也没怎么听说淤积呀，这样大力清库容后，还只有四亿立方米。

\n

看看山区水库初始库容与淤满后的有效库容，再对比一下宿鸭湖的初始库容和有效库容，真是惨烈啊！

\n

——————————————

\n

通常大水库不是挖出来的，而是拦出来的。

\n

利用地形，在山谷或者河流的出山口处，建水坝，拦水成库区，才是占地少，效率高的做法。

\n

所以，那些大的平原水库，大多是上世纪五六十年代建设的。

\n

我们父辈以及祖辈那两代人，真的是吃了好几代人的苦。

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但是经过五六十年的淤积，这些水库，现在大都和宿鸭湖的状况类似。

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比如说，山东的峡山水库，水域面积 144 平方千米，现在有效库容也就 5 亿立方米左右。

\n

天津的北大港，水域面积 149 平方千米，现在有效库容 4 亿立方米。

\n

都占地巨大，但库容小小，淤积严重，挖的话又费钱效率又低，不挖，真的就要淤满了。

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我们上一代人，在平原上建水库的时候挖过。

\n

他们吃了很多苦，受了很多罪，但是最后，发现效果并不好。

\n

比如河南第一大平原水库，同时也是亚洲面积最大的平原水库，

\n

同时还是中国人工修建的面积最大，堤坝最长的人工水库，

\n

有人造洞庭湖之称的：宿鸭湖水库。

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\n

这个水库是 1958 年建成的。

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当年，发动了周边五县 11 万民工，一方面是修堤坝，另一方面就是下挖，扩大库容。

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11 万人苦干 4 个月，最终建成。

\n

但是平原水库嘛，即便是下挖后，库容也小的可怜。

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宿鸭湖水库的人造洞庭湖美誉，主要来自于它的水域面积，有 240 平方千米。

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\n

河南另一个大水库，小浪底水库，水域面积也才 272 平方千米。

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宿鸭湖比起小浪底来，面积并不逊色。

\n

而且要知道，小浪底的水域，是大坝建起来后，自然蓄水形成的。

\n

宿鸭湖，可是下挖加长堤围和，才形成的。

\n

小浪底水库总库容 126.5 亿立方米。

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小浪底水库
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宿鸭湖，总库容 16.56 亿立方米。

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换算一下，当初宿鸭湖的平均水深 6.9 米。

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而建设之前，这片土地仅仅是比周边稍微低洼一些。

\n

所以，当初挖水库，是真的下了大力气。

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我前几天在另外一个问题里计算过，环太湖的苏州，无锡，常州（太湖三傻），连续多年挖太湖，花了二三十亿，仅仅只挖深了 9 毫米。

\n

能把太湖挖深吗？

\n

但即便是这么费力的下挖，也就挖出 16 亿的库容来。

\n

宿鸭湖的原始库容仅仅是小浪底的 1/7。

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水库建成后的“命运”也完全不同。

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小浪底水库算是淤积很严重的水库，虽然有调水调沙控制，但毕竟是黄河上的水库。

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截止到 2022 年，小浪底水库在去掉淤沙库容 34.7 亿立方米后，有效库容 92 亿立方米。

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而宿鸭湖，到 2011 年，有效库容剩下不足 20%，也就是 3 亿立方米多一点。

\n

大部分库区水深不足 2 米。

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地形平缓，水面平静，河水携带的泥沙必然要在库区沉积。

\n

小浪底淤积，可以调水调沙，控制淤积速度。

\n

但是平原水库，因为没有落差，就没办法这么做了。

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想要恢复库容，就只有一个办法：挖。

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从 2019 年开始，进行宿鸭湖扩容清淤工程。

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挖了三年，投资三十多亿，清出来多少库容呢？

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9000 万立方米。

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所以到 2022 年，宿鸭湖有效库容大概四亿立方米或者出头。

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你看，平原水库就是这么的艰难。

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大家都说小浪底淤积严重，结果有效库容还有 92 亿立方米。

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淤积更严重的三门峡，大家都说已经成了废库的三门峡，从 1960 年到 2022 年，累计淤积了 63 亿立方米，有效库容还剩下将近一百亿立方米。

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宿鸭湖水库，亚洲最大的平原水库，也没怎么听说淤积呀，这样大力清库容后，还只有四亿立方米。

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看看山区水库初始库容与淤满后的有效库容，再对比一下宿鸭湖的初始库容和有效库容，真是惨烈啊！

\n

——————————————

\n

通常大水库不是挖出来的，而是拦出来的。

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利用地形，在山谷或者河流的出山口处，建水坝，拦水成库区，才是占地少，效率高的做法。

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所以，那些大的平原水库，大多是上世纪五六十年代建设的。

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我们父辈以及祖辈那两代人，真的是吃了好几代人的苦。

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但是经过五六十年的淤积，这些水库，现在大都和宿鸭湖的状况类似。

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比如说，山东的峡山水库，水域面积 144 平方千米，现在有效库容也就 5 亿立方米左右。

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天津的北大港，水域面积 149 平方千米，现在有效库容 4 亿立方米。

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都占地巨大，但库容小小，淤积严重，挖的话又费钱效率又低，不挖，真的就要淤满了。

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\"头图\"/
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这个稍微读一下历史就知道：是图灵给出了设计 CPU 的理论（给出了图灵完备的概念，凡图灵完备的机器就“万能”）；然后是冯·诺伊曼提出存储程序思想，奠定了现代计算机的基本架构（所以叫冯诺伊曼架构）。而之后哈佛在冯诺依曼架构的基础上又把指令存储和数据存储分开，这就是哈佛架构。

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如今的 CPU 都是图灵机，其中桌面和服务器 CPU 都是冯诺伊曼架构，而各种 DSP 芯片、嵌入式芯片、MCU 芯片多为哈佛架构。

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至于手机用的 Arm CPU，其中 Arm 7 是冯诺依曼架构，更新的 Arm，以及 Cortex-A、Cortex-M 都是哈佛架构（Cortex-A 据说是混合架构，也就是指令和数据分离，但却又在某些层面保留了访问统一内存的能力）。

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\n

在图灵之前，其实国外已经有过很多“制造万能计算机”的尝试。

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欧洲在机械制造、精密设备方面一向领先，他们很早就造出了钟表、写字机器人等机械。比如，这就是西方赠给清政府的写字人偶：

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铜镀金写字人钟 - 故宫博物院

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https://k.sina.com.cn/article_5075579048_p12e8730a802700gszj.html

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不仅如此，西洋人很早就发明了可以“编程”花纹的织布机（提花织布机）；至于机械计算器更是源远流长：

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利用机械做积分运算也不困难；甚至，二战时，美国还给自己的轰炸机配备了投弹计算机：

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军事——诺顿投弹瞄准器

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二战前，IBM 做的就是商务机械计算机的生意。

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没有计算机的时代，美国的超市收银机已经普及：

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当这种机器算清交易金额、打印购物清单之后会发出一声清脆的铃响；此时售货员才能打开机器下面的抽屉给顾客找零：

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因此“ring the bell”在英语俚语里是“达成交易”的同义词。

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\n

遗憾的是，所有这些机器都不是“通用计算机”。

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欧洲人很早就对“一个任务设计一个机械”这件事耿耿于怀；而在八音盒、写字人偶、提花织布机的研究中，他们很早就意识到，不仅可以用拨杆之类东西改变机器工作状态，也可以用“穿孔纸带”之类东西给八音盒 / 写字人偶 / 提花织布机编程，使得它可以演奏所有的音乐、写出任意文字、织出任意花纹！

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于是，巴贝奇（Charles Babbage，1791-1871）申请到了海量资金，去设计他的“差分机”……

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很遗憾，他失败了。

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\n

除了巴贝奇，近代欧洲致力于通用计算机的研究者 / 发明家可谓不计其数。他们把机器越造功能越多、也越造越复杂……

\n

然而，遗憾的是，以现代人的眼光看，他们所有人本就不可能成功。

\n

原因很简单，所有这些机器都不是图灵完备的。

\n

方向错了，烧垮一个国家也不可能造出通用计算机。

\n

改变这一切的是一个如雷贯耳的名字——阿兰·图灵。

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\n

1936 年，图灵发表论文《论可计算的数及其在密码问题中的应用》，提出被后人称为图灵机的逻辑机通用模型。

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图灵发现“一些图灵机可以模拟其他任何图灵机”，后人把这种“可以模拟其他任何图灵机”的特质叫做“图灵完备”。

\n

一台计算机，它必须是“图灵完备”的，才能支持通用计算——也就是成为一台万能的机器。

\n

而除了图灵提出的结构，目前来说只有另一种本质上不同的结构也是“图灵完备”的，这就是邱奇提出的 lambda 演算，它最终由麻省理工学院的彼得·兰丁证明是图灵完备的：

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http://www.shuxueji.com/w/69707

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如今，好像我们身边的一切动不动就图灵完备了——比如，c++ 搞个模板以替代 C 语言里面老旧且不安全的宏，结果却被人发现它是图灵完备的……

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但在图灵之前，那些发明家忙碌一生、耗资亿万……他们的设备却没有一个图灵完备的[1][2][3][4][5][6]。

\n

当然，既然人类是如此的孜孜以求，那么哪怕没有图灵，通用计算机也一定会在未来的某一天出现——但，如果没有图灵，或许计算机会在真的烧垮几个国家后成为“禁忌研究”，再也没人敢于研究。

\n

直到数百乃至数千年后，某个不信邪的年轻人再次动手、然后碰巧成功。

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知道了方向，自然发现图灵完备似乎无处不在；但，不知道方向时，你尽管瞎碰，碰对了算我输！

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\"头图\"/
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这个稍微读一下历史就知道：是图灵给出了设计 CPU 的理论（给出了图灵完备的概念，凡图灵完备的机器就“万能”）；然后是冯·诺伊曼提出存储程序思想，奠定了现代计算机的基本架构（所以叫冯诺伊曼架构）。而之后哈佛在冯诺依曼架构的基础上又把指令存储和数据存储分开，这就是哈佛架构。

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如今的 CPU 都是图灵机，其中桌面和服务器 CPU 都是冯诺伊曼架构，而各种 DSP 芯片、嵌入式芯片、MCU 芯片多为哈佛架构。

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至于手机用的 Arm CPU，其中 Arm 7 是冯诺依曼架构，更新的 Arm，以及 Cortex-A、Cortex-M 都是哈佛架构（Cortex-A 据说是混合架构，也就是指令和数据分离，但却又在某些层面保留了访问统一内存的能力）。

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在图灵之前，其实国外已经有过很多“制造万能计算机”的尝试。

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欧洲在机械制造、精密设备方面一向领先，他们很早就造出了钟表、写字机器人等机械。比如，这就是西方赠给清政府的写字人偶：

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铜镀金写字人钟 - 故宫博物院

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https://k.sina.com.cn/article_5075579048_p12e8730a802700gszj.html

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不仅如此，西洋人很早就发明了可以“编程”花纹的织布机（提花织布机）；至于机械计算器更是源远流长：

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利用机械做积分运算也不困难；甚至，二战时，美国还给自己的轰炸机配备了投弹计算机：

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军事——诺顿投弹瞄准器

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二战前，IBM 做的就是商务机械计算机的生意。

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没有计算机的时代，美国的超市收银机已经普及：

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当这种机器算清交易金额、打印购物清单之后会发出一声清脆的铃响；此时售货员才能打开机器下面的抽屉给顾客找零：

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因此“ring the bell”在英语俚语里是“达成交易”的同义词。

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遗憾的是，所有这些机器都不是“通用计算机”。

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欧洲人很早就对“一个任务设计一个机械”这件事耿耿于怀；而在八音盒、写字人偶、提花织布机的研究中，他们很早就意识到，不仅可以用拨杆之类东西改变机器工作状态，也可以用“穿孔纸带”之类东西给八音盒 / 写字人偶 / 提花织布机编程，使得它可以演奏所有的音乐、写出任意文字、织出任意花纹！

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于是，巴贝奇（Charles Babbage，1791-1871）申请到了海量资金，去设计他的“差分机”……

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很遗憾，他失败了。

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除了巴贝奇，近代欧洲致力于通用计算机的研究者 / 发明家可谓不计其数。他们把机器越造功能越多、也越造越复杂……

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然而，遗憾的是，以现代人的眼光看，他们所有人本就不可能成功。

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原因很简单，所有这些机器都不是图灵完备的。

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方向错了，烧垮一个国家也不可能造出通用计算机。

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改变这一切的是一个如雷贯耳的名字——阿兰·图灵。

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1936 年，图灵发表论文《论可计算的数及其在密码问题中的应用》，提出被后人称为图灵机的逻辑机通用模型。

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图灵发现“一些图灵机可以模拟其他任何图灵机”，后人把这种“可以模拟其他任何图灵机”的特质叫做“图灵完备”。

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一台计算机，它必须是“图灵完备”的，才能支持通用计算——也就是成为一台万能的机器。

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而除了图灵提出的结构，目前来说只有另一种本质上不同的结构也是“图灵完备”的，这就是邱奇提出的 lambda 演算，它最终由麻省理工学院的彼得·兰丁证明是图灵完备的：

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http://www.shuxueji.com/w/69707

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如今，好像我们身边的一切动不动就图灵完备了——比如，c++ 搞个模板以替代 C 语言里面老旧且不安全的宏，结果却被人发现它是图灵完备的……

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但在图灵之前，那些发明家忙碌一生、耗资亿万……他们的设备却没有一个图灵完备的[1][2][3][4][5][6]。

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当然，既然人类是如此的孜孜以求，那么哪怕没有图灵，通用计算机也一定会在未来的某一天出现——但，如果没有图灵，或许计算机会在真的烧垮几个国家后成为“禁忌研究”，再也没人敢于研究。

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直到数百乃至数千年后，某个不信邪的年轻人再次动手、然后碰巧成功。

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知道了方向，自然发现图灵完备似乎无处不在；但，不知道方向时，你尽管瞎碰，碰对了算我输！

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\n\n\n\n", + "category": "", + "link": "https://daily.zhihu.com/story/9782745", + "creator": "", + "pubDate": "Tue, 22 Jul 2025 08:27:02 +0800", + "enclosure": "", + "enclosureType": "", + "image": "", + "id": "", + "language": "", + "folder": "资讯", + "feed": "知乎", + "read": false, + "favorite": false, + "created": false, + "tags": [], + "hash": "6e8c93bf24d97cea7b52390977b57525", + "highlights": [] + }, { "title": "瞎扯 · 如何正确地吐槽", "description": "
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@孟德尔的豌豆 ：中国成语让中国人在说话或者写作的时候，随时可以插入超链接。
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@精灵副将 ：我本以为上述回答都是段子，直到在我导邮箱看到这个……
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@百杨 ：我当班主任的时候，总是想把这个位置禅让给其他老师。当时尧舜是不是也是这样。
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@松松一定要扣篮 ：小时候：要是每天都有 100 块就好了。 长大了：月薪 3000 ……
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@林沐沐 ：我爸：你现在搞啥呢？ 我：生态。 我爸：哦，谢永强搞果园那一套。 我：不是，除了培育还有栽培。 我爸：哦，赵玉田那一套。
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