“大部分工作岗位集中在美国，但中国和欧洲的编程事业也颇具规模”然后图里没有China[捂脸]
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分析了 1000 万个开发岗位后，我发现了今年收入最高的十大编程语言
【转】工业软件做不起来很正常了，其实不论什么类型的软件有真正做大作强的吗？原因很简单:
1.全球至今超过两百种编程语言，几乎找不到我们研究出来的。操作系统，数据库等更是如此，不论外壳是什么，底层、内核都还是舶来品。底子不硬，面上想硬也难。
2.关于研发，有点规模公司还像模像样有这么个独立部门，而许多公司都希望通过几个项目就那么几杆枪做出个通吃市场的东西来。之前和欧美两家公司的大佬聊过他们怎么做研发，一家是SAP，他告诉我他当年管的那个产品SAP全球投入了30亿欧，前后7年时间，最高峰同时投入3000多研发人员；另一家是honeywell，他们的BA控制系统至今还维持着一个庞大的研发中心，千人的团队，每年投入数亿美刀，但系统只卖50万RMB一套。我们且不说是不是有公司愿意投入这样的巨资，就拿七年时间出一个产品来看，几乎就没什么软件公司肯再做投入了。
3.回头再看我们的软件研发人员，聪明吗？是聪明，人家从最底层的工作做起，我们更多找些代码修修改改就交差了，github看起来就是专为他们准备的，甚至有些连外壳都拿来主义。这就是沿袭硬件行业copy组装留下的后遗症。
世界肥胖率越来越高，是食物变好还是饮食不规律，是否可以进行改变？
在过去的几十年里，全球的肥胖率增加了近两倍。
到目前为止，促进更健康饮食的政策比减少烟草和酒精消费的政策不那么具有侵入性。
关于公众对旨在促进健康饮食的政策的支持，我们知之甚少。
自1975年以来，全球超重率已经增加了近两倍，预计将进一步增加。
系统性的热量过度消费，通常被称为“不健康的饮食”，是西方社会超重和肥胖的主要原因。
它也是非传染性疾病（非传染性疾病）发病率和死亡率的主要风险因素之一。
我们进行了一项离散选择实验（DCE），以确定在成年人口的一个代表性样本中，对促进健康饮食的潜在政策的偏好。
这种DCE方法允许同时对多个属性进行评估。
受访者被要求在不同的政策方案中做出选择，每个方案都由侵入程度不同的政策组合组成。
侵入性最小的政策是信息传播，而侵入性最大的政策是消除某些食物选择。
在每个选择任务中，受访者被要求选择他们更喜欢的政策方案。
因此，通过受访者的选择揭示了偏好，也显示了受访者对比目前更具侵入性的政策措施的反应。
一个完整的析因设计，即受访者对所有可能的组合进行评级，将是不现实的，因为这将导致288个选择任务。
因此，我们使用具有四个属性重叠的贝叶斯快速设计算法创建了可管理的12个选择任务。
该方法在设计生成时考虑了先验参数分布，利用参数估计的广义方差最小化的准则对设计进行优化。
为了使参数估计的精度最大化，使用了异质DCE设计，这意味着多个子设计同时被优化。
每个受访者只被要求完成一个子设计。
与同质DCE设计相比，异质DCE设计可以更有效。
调查的不同子设计被随机分配给受访者。采用C-++编程算法实现了贝叶斯设计优化算法。
在开始收集数据之前，我们对6名受访者进行了大致思考的练习。
受访者被要求在有研究人员（CD）在场的情况下大致思考整个调查过程。
这导致了调查措辞的微小变化，并提供了受访者需要完成调查的多少时间的指示。
在这个练习之后，我们对100名受访者进行了一项试点研究。
来自这个试点的数据被用于优化设计的先验，最初设置为0.00。
除了MXL模型外，我们还估计了一个潜在的类模型。
由于我们假设样本中存在异质性，所以我们想评估这是否可以在一组类中被捕获。
本研究中的课程指的是受访者的亚组，他们对促进健康饮食的政策有着相同的偏好。
潜在类模型假设属性可以在预定数量的类上具有异构缺陷。
这种类型的异质性在一个类内重新考虑相同的偏好权重，并系统地偏离在其他类中估计的偏好权重。
条件logit模型用于估计每个类内的偏好权重。
为了确定最优的类数，我们比较了从2个到10个类的模型的模型诊断方法。
通过比较模型的Akaike信息准则（AIC）来评估性能并确定最优类数，AIC最低的模型被认为是优于的模型。
此外，还比较了类规模、预测概率和条件概率，以评估模型的质量。
共有 755 名受访者开始了调查，599 人完成了整个调查并花费了超过 6 分钟的时间。
总的来说，93% 的受访者表示选择任务很明确，他们在回答选择任务时考虑了所有政策举措。
此外，大多数生活方式特征与参考人群接近，大约五分之一的样本报告吸烟 (21%)，大约一半的样本报告营养摄入有足够的变化 (47%)，每天饮酒每周超过 1 天 (46%)、身体活动水平不足 (51%) 以及超重或肥胖 (53%)。
结论：
这项研究表明，人口中对促进健康饮食的政策的偏好有相当大的差异。
在这项研究中，超过一半的受访者（56%）支持在所有干扰层面上促进健康饮食的政策。
这可能是由于越来越多的人认识到，诸如致肥环境等外部因素可能是导致高超重和肥胖率 重要原因。
因此，许多人认为，许多商城可以尝试禁止销售部分垃圾食品。
但是他们认为，侵入性较小的政策可以依靠最强有力的公众支持。
如果直接进行强制性的措施，比如完全禁止任何地区进行售卖，那么这种方法可能会遭到许多人的反对。
亚马逊让人工智能参与到多种工作中，取代了更多人类的工作。
1月4日，亚马逊公布裁员计划，将裁员17000人，这是迄今为止最大规模的裁员计划。如今，亚马逊已经裁员了上万人，而大老板贝佐斯也有了另外的大动作，他让人工智能参与到更多的工作，我看到了两种可能，未来的员工会越来越轻松，或者将会有更多的员工有被裁的风险。
有很多行业都已经被人工智能取代，比如客服这个行业，经常网购应该已经发现了，当你需要售后服务或者咨询问题的时候，先接待你的是人工智能，它能回答大部分的问题，还可以帮你申请退款，只有一些比较复杂的问题它无法处理，它会提醒是否需要人工客服，然后就帮你接入人工客服……
肉眼可见，人工智能越来越“聪明”，能应对更多的工作了。亚马逊已经不再是将其单单应对客服等简单的工作了，而是让它们投身到更复杂的工作中，比如参与编程和HR部门等复杂的工作，这只是个开始而已。
人工智能会取代人类吗？
它能让人类的工作更加轻松，也能让人类有更多被裁员的风险。只能说，任何事物都有两面性，有好的一面，自然也有坏的一面。
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