解决公司电脑无法更新问题

公司发的mac book，是m1芯片，但因为数据安全问题，对于部分权限做了限制，如：无法进行系统更新，需要拿到it部门解决。

前几天我打算重启python编程训练，发现无法安装numpy。

过了两天，灵机一动，在虚拟环境下，venv里进行安装

首先激活虚拟环境

 . venv/bin/activate

然后，在虚拟环境下更新pip

  python -m pip install --upgrade pip
  Requirement already satisfied: pip in ./venv/lib/python3.8/site-packages (22.0.4)

最后，安装numpy

  pip3 install numpy  
  Requirement already satisfied: numpy in ./venv/lib/python3.8/site-packages (1.22.3)

退出虚拟环境

  deactivate

倒在人工智能黎明的前夜里

4月初，另外一个小组的组长，透露自己小组一名成员刚刚离职，原因也很有意思，“工作环境太恶劣”。

工作环境恶劣？在这个光环环绕的人工智能独角兽体内，每天不用打卡、完全弹性的上下班，每个月只有当工作记录不足40小时，才会被HR提醒的高科技企业，你每天可以享受免费早餐，安静的睡眠仓，口味欠佳但数量管够的膨化食品，怎么会环境恶劣？

追问之下，原来这位同学负责的项目是生产线上的缺陷检测，属于机器视觉领域。他需要经常到生产线上去调试设备，光学设计、镜头选择、数据回流，然后根据算法同学到反馈，重复再重复，一遍得到更加泛化的模型。这些都是人工智能行业最普通不过的工作，而逼迫他辞职，或者让他不能忍受的是，生产线上无孔不入的噪音。

我要来了一段现场手机录制的工作视频，两名戴着隔音耳机的工人，好像机器人一样，把汽车喷涂件从一个位置搬运到另外一个位置，喷涂件在装配台上制造出万箭挠心一般的声响，第一遍我就条件反射一样有呕吐的感觉。

你能想到一个汽车生产线工人要在这样的环境下，工作8个小时，每周5天，每年52周吗？

正如《互联网与中国后现代性抑郁For Public》丽所说的，“当前的问题是现代性问题，是人这个碳基生物和硅基生物之间的深刻矛盾”。“对人性的异化与姓社姓资完全无关”。

这篇文章同时写到：只要人依然以枯燥的方式参与机器的运作，本身就是一种痛苦，对人的异化就会存在。

所以，今后100年，是摆脱枯燥操作的时代。

不过，最先倒下的不是与机器朝夕相处的工人，而是打算改变机器的人工智能先驱们。

如何做调研

调研的目的很重要，是了解客户的需求、核实自己的假设，还是搜寻证据以推动项目进展。甚至很不严肃的把交流、沟通等等活动统一命名为调研，是很常见的现象。这不仅偏离了调研的实质，而且影响了其他商务活动的正常进行。

衡量一次调研是否成功，可以从多个维度评估，例如著名的5W1H（why，who/whom，what，when，where and how），这6个维度还可以螺旋钻取，why之后接着why，触达问题本质。

去年我刚刚经历一次很糟糕的调研。调研对象是国内排名前列的某人口大县。虽然比不上全国第一人口大县安徽临泉（230万），也没法和脚踢北上广的华夏之都曹县相提并论（人口全国第8）。但是作为2020年刚刚摘掉贫困帽子，以猪大肠作为网红美食的湖南西北门户，这段调研经历还是颇为有趣。

首先，没有明确调研负责人

确定调研负责人，未经过任何讨论，很草率的由区域销售担任。她作为接口人，落实调研对象、落实调研计划和场所这类人物，这是胜任的。但是，要一个销售去策划一个5000万综合交通项目的调研工作，即超出她的能力，也超出其职责范围。

调研过程中，销售的话比调研对象多，比客户还清楚问题答案，而且要和客户抢话。全程处于自问自答的。混乱的局面无人把控，从销售的角度看，与客户的热烈讨论气氛，是良好客户关系的证明；而从一个专业调研负责人的角度看，只有确定、对口的问题与答案，才是调研需要的内容。

没有调研负责人，导致调研团队，不知道调研何时开始、何时结束（达到什么样的效果即可停止）。

其次，没有明确的调研目标

没有明确的调研目标。这次调研实际是来了解需求的，而不是接受一次县域交通业务的培训，更不是拉进客户感情的时候。

最后，没有预定调研问题

尽管临时列了若干问题，但没有调研负责人做全面评估，有些问题显得非常小白，问起来的效果似乎是让客户给我们做一次业务普及培训；还有就是没有提问技巧，什么时候问开放问题，什么时候是封闭问题都没有慎重考虑。

今日封控在家，健身小有心得：开始是最困难的，所以一定要让开始的阻力减少，比如不要开始就在脑袋里构思深蹲45个，或者俯卧撑100个。应该这样开始：站在墙角就是胜利✌️，或铺好瑜伽垫就是胜利✌️，剩下的95%随缘。

84岁格拉斯弹琴庆祝生日

54岁的泰森

2016年10月，李宗陶出版了《画在人心的苦闷上》，在书中最后的附录里，她描述自己出差到台湾，为了方便联系同事，开通了微信，在反思三四年的划屏中自己究竟得到了什么，失去了什么，她写道：“失去的很明显，就是时间。得到的，一个是开放的心态和更广泛的新知”。

今天是2022年4月3日，浦西封城的第三天。作为一个上海人的李宗陶，如果让她反思这三年的得与失，不知她作何感想？

有近两周时间没有付费看石康专栏，不知道怎么的，看到他在微博上开始写俄乌战争，突然就不愿意追看专栏，或者确切的说，是想不起来看他的微信专栏。也许，他说的我都已经了然于胸了吧。

昨晚刷饭否，偶得下图。甚感亲切。

多个apple id终造成混乱

苹果将数据中心迁往云上贵州之前，我一直使用国内的apple id，因此不少软件是在这个id下购买的。

随着长城越来越高，越来越强，我只能换了一个美国区id。
但是带来一个明显问题，手机或mac上的app到底是那个id购买的，我自己也经常搞错。

上周拿到了一台新的m1芯片mac电脑。第一步自然是去app store下载曾经购买的软件，好吧，就是这个things3，我点击购买后，并没有出现熟悉的“这是你曾经购买的项目，现在可以免费下载的说法”，相当于同样的软件，我在国内购买过 ，现在在美国app store上化40美金又买了一套。

在下面页面上申请了，等待结果吧。

解决方案销售结束了

前两天看了一片文章，《解决方案的末日》。

我们刚刚启动解决方案的能力建设，没想到Harvard Business review就给解决方案判了死刑，而且还是在10年前。。。

文章的核心思路是，要关注变化，而不是采购：

Instead, they emphasize two nontraditional criteria.

  • First, they put a premium on customer agility:
Can a customer act quickly and decisively when presented with a 
compelling case, or is it hamstrung by structures and relationships 
that stifle change?
  • Second, they pursue customers that have an emerging need or are in a state of organizational flux, whether because of external pressures, such as regulatory reform, or because of internal pressures, such as a recent acquisition, a leadership turnover, or widespread dissatisfaction with current practices.
Since they’re already reexamining the status quo, these customers are 
looking for insights and are naturally more receptive to the disruptive 
ideas that star performers bring to the table. Stars, in other words, 
place more emphasis on a customer’s potential to change than on its 
potential to buy.

解决方案面向行业用户提供基于特定场景的技术方案，同时带动产品快速迭代。因此在华为，是把解决方案所在部门，命名为“MKT和解决方案部”，强调它的市场属性。
带动产品快速迭代，更多是美好愿望，否则2021年的华为也不会一口气成立5个行业军团，来完成多产粮食的目标。

华为的核心能力是通信、计算，煤矿有哪些业务需要通信和计算呢？传感器数据回传、视频监控吧（也是泛化的数据回传，上墙或AI识别之后上墙）。

应用AI技术，为什么一定要解决方案？需要先回答一个问题，为什么要考虑AI技术。摒弃那些庸俗的原因，比如领导要业绩，赶时髦等等，核心还是AI解决了以往一些技术没法解决的核心问题，比如感知能力提升，特别是非结构化数据到结构化数据，比如海量数据下的快速决策。

但是这些能力的门槛已经被开源平台降低了很多，是技术不是产品，我们需要为这个发动机装底盘，然后在底盘上安装轮子，车厢去拉货，挖斗去装土，吊臂去吊装。。。

所以我们要考虑我们应该如何给算法装上翅膀？也就是如何清洗、应用这些数据？？？

如何整理这些结构化的数据！！！！！

HBR的文章链接

Flask@002

“By default Flask looks for templates in a templates subdirectory 
located inside the main application directory. For the next version of 
hello.py, you need to create the templates subdirectory and store the 
templates defined in the previous examples in it as index.html and 
user.html, respectively.”

Excerpt From
Flask Web Development
Miguel Grinberg
This material may be protected by copyright.

按照狼书的说明，使用templates的好处是，把业务逻辑和代码的呈现逻辑进行了隔离，这样的好处是非常清晰，不会让程序员的思路混乱，当使用git checkout 3a后，检查目录结构如下：

(venv) MDMacPro/Users/madapapa/Study/madapapa.com/flaskr/flaskproject/
flaskygit:(e020af8) [12:20]ls
LICENSE     __pycache__ templates
README.md   hello.py

debug mode

“(venv) $ export FLASK_APP=hello.py
(venv) $ export FLASK_DEBUG=1
(venv) $ flask run”

Excerpt From
Flask Web Development
Miguel Grinberg
This material may be protected by copyright.

通过export FLASK_DEBUG=1开启debug模式，有两个好处

  • reloader模式可以在修改源代码的同时，自动重启服务器，代码的修改结果在运行环境下自动生效，对调试非常友好
  • debugger模式，可以让你的浏览器显示错误信息，不过在生产环境下绝对不能打开这个模式。

template和placeholder

template是包含了响应内容的文件，使用placeholder作为一个变量服务动态部分，这个动态部分包含在请求的文本里。使用实际值来代替变量，并且返回最终响应字符串的过程，就是渲染（rendering），flask使用一个非常强大的模版引擎：Jinja2。

Jinja是日语神庙的意思。

render_template函数

render_template函数使用Jinja2引擎，第一个参数是文件名“index.html”,第二个参数是一个key-values的键值对，其中na是user.html中的参数名称，name1是需要带入的真实参数值。

from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/user/<name1>')
def user(name1):
    return render_template('user.html', na=name1)

user.html文件的内容

<h1>Hello, {{ na }}!</h1>

{{na}}这种结构，可以带入各种参数格式,比如字典、列表、方法等等。

“<p>A value from a dictionary: {{ mydict['key'] }}.</p>
“<p>A value from a list: {{ mylist[3] }}.</p>”
“<p>A value from a list with variable index：{{ mylist[myvar] }}.</p>”
“<p>A value from an object's method: {{ myobj.somemethod() }}.</p>”

开始sumo

在苹果电脑上安装sumo，非常简单，下面是官网介绍
sumo官网mac安装介绍
however，防止国内网络时不时发疯，简略描述如下：

首先确保brew状态最佳。

brew update
brew upgrade

使用如下命令，安装sumo的稳定版本。

brew tap dlr-ts/sumo
brew install sumo

使用source 激活bashrc

/sumo/project/jiading[15:30]source ~/.bashrc
/sumo/project/jiading[15:30]echo $SUMO_HOME 
/usr/local/opt/sumo/share/sumo

如果使用sumo-gui没有自动弹出gui界面，重新使用source激活bashrc即可。

修改zshrc

vi /etc/zshrc

注意⚠️：上面对bashrc和zshrc的操作，并没有起到实际作用，也许是我操作有问题。
如果要让sumo-gui顺利运行，直接使用CMD-SPACE，调用xquartz即可。

MDMacPro/[13:29]sumo-gui 
FXApp::openDisplay: unable to open display :0.0

出现上面告警的原因是没有启动x11进程，也就是xquartz，X11也叫做X Windows系统，它是在unix或类unix系统上（如mac os）建立图形用户界面的标准工具包和协议。
x11使用客户端与服务端，只不过这里的概念和平常我们以操作者为中心使用的概念不同，它是以应用程序为中心的。也就是说，当我们要把真正服务器端（如阿里云）的ubantu应用程序，在本地进行图形化呈现时，那么本地就是“服务端”，而云上的应用程序使用的是“客户端”。

百度百科X11介绍

知乎XQuartz介绍