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              身边那些月入十万以上的都在靠什么赚钱？

   第鼓壹类赚钱方式需要是较高的社会地位，或者是较为广阔的人脉，第二类赚钱方式需要的是大量的原始资本和资产，无论是哪一种都是大多数人难以获得的，厚街数控车床，对于广大的屌丝而言，逆袭的有可能的方式就是依靠眼球赚钱。今年被称为网红经济元年，在各个视频播客上面，锥子脸、超高事业线、大长腿等等清凉美女纷纷出现，有可能只需要唱一首歌，可能就要成百上千的收入，依靠互联网支付技术的快速发展，无论在全国的任何一个角落都可以把钱支付给你所需要支付的地方。

     按照凡勃仑的《有闲阶级论》所说的，对于一个人而言真正的成功在于有钱有闲，对于大多数人而言，每天除了上班的8小时，睡觉的8小时，以及吃饭、干杂事的时间以外，大概还有4个小时的时间可供自己支配，如何占据这4个小时的时间，就是大多数网红们绞尽脑汁在想的事情了。

        只要能让用户在自己这个平台上停留的时间越长，那么收益也就越高，网红经济简单的逻辑就是每个人给我一块钱，那么我就有13亿的收入了。网红经济其实不一定是美女，只要是有别人需要的东西都可能成为网红，比如说Papi酱的脱口秀，比如说罗振宇的罗辑思维等等。

只要有吸引眼球的能力，再加上支付的技术基础，那么网红的收入也就滚滚而来了。

          第四类人，靠搬砖赚钱。

这类人可以说是我们大部分人的生活状态，一没有高端的人脉资源和社交优势，二没有巨额的资本积累，三没有姣好的面容或者能吸引眼球的才华，在这样的状态下我们只能回归到原始，辛苦的赚钱方式，靠出卖自己的劳动力，出卖自己的时间去赚钱。

在社会上辛辛苦苦的打拼赚钱菲薄的收入来养活自己和家人，一个普通的人，一个勤奋的学生，通过读书十年寒窗，刻苦读书，披星戴月，加班熬夜也不过是一个月几千的低收入，而网红往往一首歌就相当于别人一个人的收入水平，让人不得不有些心寒。

靠劳动力赚钱是一种与十几亿人竞争的红海，由于有广大的劳动后备军存在，几乎没有任何讨价还价的能力，只能在食物链的下游苦苦挣扎。

        为什么我们的身体会被掏空，就是因为我们没办法像前三类人一样赚钱，数控车床加工技术，只能够通过增加劳动时间来赚取多一点点收入，无论是起早贪黑的早餐店店主还是天天熬夜的金融白领在这样方面其实并没有任何差别。

          任何人的精力是有限的，不可能无限制加班，所以靠出卖劳动力赚钱其实是一种暗中消耗的行为，所以对于广大的第四类人群而言，不是你不够努力，而是你努力的赚钱方式并不对。

           对于大部分人而言，要跳出卖劳动力赚钱的困局，必须要想办法提升自己的劳动生产率，要么让自己的人脉更有实力，要么让自己变成知识网红打造自己的IP，要么就去祈祷中彩票获得高额资本吧。

    成功取决于八小时之外你所做的事情，每天下班，你选择看电视，还是愿意去翻一本书？

周末你会越朋友到处玩，还是复习知识，考个证书？

     很多人上班以后，就再也不看书了，同时也失去了学习的能力。觉得上班就是为了赚钱，每天挣多少钱，干多少事儿，根本不需要在业余时间努力。可是当你下班后，和朋友撸串喝酒，对着电脑屏幕哈哈大笑的时候，无聊地举着手机刷了N遍朋友圈时，别人可能正在进行Word、PPT、PS技巧学习，别人可能在研读一本工作上的专业书籍，正在参加一个行业沙龙向同行请教学习......

       一个人的努力程度，并不看他加班到几点，而是他在不工作时，愿意花多少时间去做与工作相关的事，愿意付出多少努力去提升自己。

                  凯恩利分享：机器人也会产生性别歧视 原因是人类语言所致

   本文由  凯恩利（摘自：中国机床网） 凯恩利12 年专注台湾机床研发经验，专业供应各类CNC数控车床、cnc加工中心、cnc高速钻攻中心、车削中心 等精密数控设备。我们的理念：品质重於推销，服务重於承诺！我们注重细节的完善，不断的在创新改变！感谢一路有您的支持我们会走的更远！

   据《每日邮报》报道，计算机程序员们正试图教育机器人减少性别歧视，其方法是帮助它们摆脱某些单词所带来的偏见。

   虽然计算机可能是中性的，但人类的偏见可能无意识地体现在对语言进行分析的机器学习算法。这种偏见被证明已产生影响，如对求职者进行分类的基本计算机程序，斜床身数控车床，可能会基于关键词而对某些求职者产生歧视。但美国有一个研究小组在正试图打破这种偏见。

   微软研究院(MicrosoftResearch)的程序员亚当·卡莱（AdamKalai）正与波士顿大学的研究人员合作，试图从计算机中删除这种偏见。

   该研究小组正在利用一种被称为“词向量(WordEmbedding)”的技术，教育机器如何通过寻找单词之间的关系来处理语言。使用该方法，机器可以通过比较单词“她”和“他”来了解上下文。具体在应用时，机器会找到合适的配对，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，当计算机搜索现实世界资源时，词向量方法可能根据固有的性别成见而进行配对。例如，寻找工作职位时，对于“她-他”配对，计算机会联想到“缝纫工-木工”或“室内设计师-建筑师”。

     向计算机输入来自谷歌新闻的文章，正如所预料的，对于“她-他”单词配对，能产生了一些良性的关联，如母亲-父亲和自己（herself）-自己（himself）。而一些配对更不常见，如“未婚夫-室友”。但一些基于性别偏见而产生的配对可能有问题。例如，“可爱”被认为是一个女性专用词，而“辉煌”等于男性，同样还有“家庭主妇”与“计算机程序员”配对。

   在职业上，这种性别歧视极端的例子是，哲学家、战斗机飞行员、上司和架构师等这些工作通常与“他”有关。而与“她”相关的职业包括家庭主妇、社交名媛、接待员和理发师。

   卡莱在接受NPR（美国全国广播公司）采访时表示：“我们试图避免出现性别歧视的现象，尤其是在新闻文章中……但你发现，这些单词配对存在相当严重的性别歧视性质。”

   在网上近公布的一篇研究报告中，该研究小组发现，他们可以训练机器忽略单词的某些关联，同时保持了所需的关键信息。他们解释称：“我们的目标是减少单词配对的性别偏见，同时保留其有用的属性。”

   通过调整他们的算法，该小组能够去除单词之间的某些关联，如“前台”和“女性”，同时保持合适的单词配对，如“女王”和“女性”。

   虽然其算法仍基于性别产生配对，但忽略了某些潜在的关联——即某些词被视为更男性化或女性化。他们认为这种方法或许能通过“词向量”技术改进机器学习，在保持有用关联的同时摆脱单词固有的偏见。

   根据NPR的报道，问题是并不一定要用“词向量”算法来处理语言，高品质数控车床，这种算法可以区分性别和种族，但只有当研究人员希望专注于某一特定性别或群体时，才可能需要这种算法。

   当这种技术被打算作为一种不偏不倚的方法对数据进行分类，而不考虑性别或种族偏见时，这种技术可能会有问题。对此，研究人员解释称：“理解基于种族、民族和文化的固有成见而产生的直接和间接偏见，是一项微妙的工作。今后这项工作的一个重要方向将是量化和消除这些偏见。”