土地作为最古典的生产要素,在农业社会确实是核心,但现代经济中其重要性已相对下降。李嘉图的地租理论,土地的价值更多取决于区位而非绝对面积。比如深圳农田和上海写字楼地块的价值差异就印证了这点。
劳动力要素正在经历深刻变革。传统人力数量优势在自动化浪潮下削弱,而质量因素(教育、技能)变得关键。日本老龄化就是典型案例——劳动力数量萎缩但通过生产率提升维持经济。
土地作为最古典的生产要素,在农业社会确实是核心,但现代经济中其重要性已相对下降。李嘉图的地租理论,土地的价值更多取决于区位而非绝对面积。比如深圳农田和上海写字楼地块的价值差异就印证了这点。
劳动力要素正在经历深刻变革。传统人力数量优势在自动化浪潮下削弱,而质量因素(教育、技能)变得关键。日本老龄化就是典型案例——劳动力数量萎缩但通过生产率提升维持经济。
局部敏感哈希是为了解决一个核心问题:在海量数据中快速找到相似或近似的项目,避免进行代价高昂的“两两比较”。
想象一下,你有几百万张图片、几百万篇文档,或者几亿个用户的行为记录。你想找出相似的图片、相似的文档,或者兴趣相似的用户。如果每对数据都去精确计算它们的相似度(比如余弦相似度、Jaccard相似系数),那计算量是天文数字。这就是 LSH 这类技术大展身手的地方。
我记得很早之前,我写过一篇文章,介绍CentOS中引入的Systemd,后面我又从CentOS切换到了Debian,今天服务器又碰到了一个事故,用ChatGPT重温了一下Systemd的演变历史。
Linux 启动系统(init system)的演进过程体现了 Linux 从“能用”到“高效现代”的重大变革。
之前在用SeaORM来进行数据持久化,一直没有什么好的解决方案来集成PgVector合SeaORM,这两天在讨论区看到一篇文章:Using pgVector with SeaORM in Rust
这篇文章值得学习一下