金融和管理同属于商学；而经济不直接属于，但商学一般会借用经济学。&br&&br&&b&第一部分：什么是商学&/b&&br&&br&首先，让我们来了解一下商学涵盖了哪些范畴。说到商学，大家一定会想到各大商学院（哈佛、UPen沃顿、Chicago Booth等等）。商学院教点什么？商学院的教授研究什么？&br&&br&我们来看看商学的24份顶级期刊（用于UT Dallas Business School Research Ranking）：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-c15b2afb04_b.jpg& data-rawwidth=&894& data-rawheight=&526& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&894& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-c15b2afb04_r.jpg&&&/figure&&br&这24份期刊，代表了商学最前沿的研究，顶级商学院老师基本上都要在这些期刊上发过文章，担任评审、编辑。这24份期刊涵盖了6大领域：会计(Accounting)、金融(Finance)、IS(Information System)、营销(Marketing)、运营(Operation)和管理(Management)，除了Management Science是一份集合刊物，其他各份刊物都能对号入座。题主所问的管理和金融，都属于商学的分支。&br&&br&会计研究的是公司&b&交易的记录、财会、报表&/b&等。比如如何记录企业资产、盈收，才能真实地反映企业经营状况？&br&金融研究的是&b&投资的回报&/b&，比如如何分配投资组合有更高的回报、如何对冲能降低投资风险？&br&IS管理研究的是如何利用&b&信息技术&/b&来加强信息的沟通、保存和利用。比如企业应该如何利用大数据来做决策？&br&营销研究的是如何为通过沟通、建立关系来&b&捕捉消费者和客户&/b&。比如怎么样打广告、促销效果最好？&br&运营研究的是设计强化&b&生产过程&/b&来提高效率。比如客服中心的接线系统要如何分派电话？航空公司应该如何调度航班？&br&管理学研究的是为什么有的公司、团队、个人&b&绩效&/b&比较高，以及如何&b&提高绩效&/b&（或者绩效直接相关的东西）。比如什么样的领导方式能提高团队绩效？什么样组织结构能提高组织绩效？管理学又细分宏观和微观。宏观研究企业、行业绩效，微观研究团队、个人绩效。&br&&br&这六个领域之间又有互相穿插。比如，管理学研究的是提高绩效，所以提高绩效是一个目标(准确地说，应变量Dependent Variable)。但是如何提高绩效，可以是通过信息管理(IS)，可以是通过捕捉客户(营销)，可以是通过投资组合(金融)。同时，如何衡量绩效，也可以通过资产计算(会计)、也可以通过股价回报率(金融)。但这六个领域又完全不同。管理学很难解释、解决资产风险问题，营销学很难解释、解决会计问题，金融学很难解释、解决运营问题。&br&&br&最简单的例子，一家企业的最高管理团队是：CFO, CIO, CMO, COO和CEO，除了accounting外（一般外包Audit，并有独立董事），请自行对号入座。&br&&br&&b&第二部分：商学和经济学&/b&&br&&br&商学听上去炫酷，但是就像是工程学，他本身只是一个应用科学，缺乏独立的理论体系。工程学需要物理、化学、生物、计算机科学来作为基石；商学也需要自己的基石，经济学就是基石中的一块。&br&&br&比如，(宏观)管理学和运营学离不开微观经济，金融学和会计学离不开计量经济。Coase和Williamson（年经济诺奖得主）的Transaction Cost Theory（交易成本理论）很好地解释了公司的界限（Boundary of the Firm），随之引申出众多管理学和国际贸易上的应用。博弈论的一些思路也被广泛地应用在对企业之间竞争，以及企业内人事竞争的研究上。Eugene Fama的一系列理论（portfolio theory, asset pricing等）也奠定了现代金融学根基。&br&&br&但是经济学的一些假设和现实世界脱节（比如理性经济人），商学又会借鉴其他学科来应用，作为基石。比如，营销学更多地会利用心理学的知识来解释消费者的行为；而（微观）管理学也会利用社会学、心理学的理论来解释企业、团队内部，人与人之间的互动。（IT管理应该也会借鉴计算机科学的理论，运营应该也会借鉴概率学的理论……这个不太熟）。&br&&br&&b&总结&/b&：用理工科做个粗暴的类比:&br&商学=》工程学&br&金融学、管理学=》环境工程学、生物工程学&br&经济学=》物理学
金融和管理同属于商学；而经济不直接属于，但商学一般会借用经济学。 第一部分：什么是商学 首先，让我们来了解一下商学涵盖了哪些范畴。说到商学，大家一定会想到各大商学院（哈佛、UPen沃顿、Chicago Booth等等）。商学院教点什么？商学院的教授研究什么…
最优化，就是：&br&1. &b&构造一个合适的目标函数，使得这个目标函数取到极值的解就是你所要求的东西；&/b&&br&2. &b&找到一个能让这个目标函数取到极值的解的方法&/b&。&br&下面通过两个例子进行解释。&br&&br&一、图像去噪&br&假设你手头有一张照片《沙尘暴下依然坚持工作的摄像师》：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/6a7dec1e979c5b75da71eb2d01daec4c_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&&/figure&你打算让计算机帮你去个噪，把图像变清晰。你对计算机说：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/130ca1280d61baff2a9efb0f72c5a239_b.jpg& data-rawwidth=&516& data-rawheight=&156& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&516& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/130ca1280d61baff2a9efb0f72c5a239_r.jpg&&&/figure&你看，计算机的回复往往是“你丫能不能说机话！”这是因为计算机是无法进行抽象思维的，它不懂重建、去噪、清晰这些复杂的概念，它唯一会的东西就是加减乘除这样的基本运算，你只能使用正确的计算机语句让它去执行对应的基本运算，因此就需要首先把去噪问题转化成一个数学问题，一个函数的求解问题。比如可以试着这样想，去噪，就是要把图像变平滑，于是你对计算机说：给爷来张图片，无比光滑。计算机的回答是：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/7abd58dcc3aaef7b25fe3_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&&/figure&真的是好光滑，但是且慢！摄像师哪去了？你是想光滑图像，但是也需要保留图像中的有用细节。这就说明你设计的目标不合理。一个好的去噪的目标，应该兼顾两个要求：与原始图像尽量接近，并且尽量光滑。一个合适的目标可以是：寻找一幅图像A，让下面这个目标函数J最小：&br&&br&J(A) = (A与原始图像尽量接近) + r * (A尽量平滑)&br&&br&我们要寻找的，就是能让目标函数J最小的图像A，能够兼顾相似和平滑两个要求。因子r用来权衡二者的重要程度。当r取0时，我们得到的最优目标图像就是原始图像自己！因为我们的目标只是相似，而原始图像自己和自己最像，但是这样就没有任何平滑效果；当r取无穷大的时候，为了让整个目标函数J不至于无穷大，我们必须保证A无比平滑，这样就得到上面那张过度平滑，与原始图像毫不相似的无意义图片。因此，为了兼顾两个目标，我们需要把r的值取得不大不小。&br&&br&有了一个合适的目标函数，下面就需要构造一种获得它的极小值的算法。在图像去噪领域有一大堆算法：卷积去噪、中值去噪、双边滤波、偏微分方程、小波去噪、随机场去噪......它们的作用或多或少都是相同的——求上面那个混合目标函数的最小值。计算机运算获得的去噪图像是：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/ce56be8bf3165dbe5a73bc_b.jpg& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&256&&&/figure&从这个成功去噪的例子中我们可以看出：合理的目标函数是最优化第一个需要精心考虑的问题，需要直觉和理性；而如何求解目标函数，则是一个数学算法问题。二者都是数学家们和工程师们大显身手的地方。&br&&br&二、机器学习&br&题主困惑机器学习和最优化之间为什么联系紧密，是因为对机器学习这个领域不太了解，实际上研究最优化方法最多的人都在这个领域。机器学习的目的，就是为了让计算机代替人来发现数据之间隐藏的关系。&br&&br&之所以要使用计算机，是因为数据量太大，远远超过人脑的处理能力。比如我们需要从一堆人脸图片里给每个人标上正确的名字，一幅32像素见方的人脸图像有1024颗像素点，你能想象出一百万张这样的照片和1万个人名字之间的关系是什么样吗。再比如给你1万个患者的DNA序列，每个患者的序列由百万级的碱基对构成，你能找到这些天文数字量级的序列和是否患某种疾病之间的联系吗？&br&&br&答案是不能！所以研究者退而求其次，建立很多学习模型，这些模型输入是一个样本的数据（头像图片、一个人的DNA序列），输出是样本的标签（人名、是否患病）。模型里有大量可以调整的参数，这些参数通过训练，能够学习到数据和标签之间人类无法直接理解的、复杂的关系。科学家期望当模型训练完成后，再拿来一个样本，喂给这个训练好的机器，它能够吐出一个标签，这个标签恰好就是样本对应的那个正确的标签。&br&&br&目前人们已经研究出一大堆学习模型：神经网络、支持向量机、AdaBoost、随机森林、隐马尔科夫链、卷积神经网络等等。它们的结构差异很大，但是共同点都是拥有一大堆参数，就等着你喂给它数据供它学习。这些模型的学习也需要一个目标函数：&b&让模型的分类错误率尽量小&/b&。为了达到目的，模型的训练往往首先给参数赋上随机初值，然后用各种下降法来寻找能让分类错误率更小的参数设置，梯度下降、牛顿法、共轭梯度法和Levenberg—Marquard法都是常见的方法。&br&&br&随着研究的深入，问题也越来越多，比如下降法往往只能保证找到目标函数的局部最小值，找不到全局最小值，怎么办呢？答案是不一味下降、也适当爬爬山，说不定能跳出小水沟（局部极小值）找到真正的深井（全局极小值），这种算法叫模拟退火。也可以增大搜索范围，让一群蚂蚁（蚁群算法）或者鸟儿（粒子群算法）一齐搜索，或者让参数巧妙地随机改变（遗传算法）。&br&&br&那么多模型，到底该选哪个？研究者又发现了一个定理“天下没有免费的午餐”定理，意思是没有一个模型能一直比其他模型好，对于不同类型的数据，必须要通过实验才能发现哪种学习模型更适合。机器学习领域也就成了学界灌水严重的领域之一——换模型、调参数就能发文章哎。&br&&br&下面说到了调参数，问题又来了，到底是参数多了好还是少了好？参数少了模型太笨学不到数据内的复杂关系，参数多了模型太精明又可能会把数据中的随机噪声当作某种关系进行认真学习（过拟合）。最后大家一致认为，确定模型的复杂度时，要保证模型能力足够强，能够学会数据之间的关系，能力又不能太强，以至于耍小聪明乱学习。这种选择模型的思想被称为奥卡姆剃刀：选择有能力的模型中最简单的那个。此外，训练模型的目标并不是为了使训练样本能够被尽量正确分类，更需要对未知新样本有好的分类效果，这样模型才有实用价值，这种能力被称为泛化能力。除了奥卡姆剃刀原理外，训练时引入随机性的模型比确定的模型（比如BP神经网络）具有更好的泛化能力。&br&&br&模型的更新也是问题。如果引入了新数据，全部模型都需要重新训练是一笔很大的开销，在线学习模型采用来一个样本学一点的模式，能够不断自我更新；半监督学习利用少量带标签的样本训练一个原始模型，然后利用大量无标签数据再学习。&br&&br&咱们来看看一些经典的学习模型能做成啥样。首先随便画点散点图，红色和白色是两类不同的数据，分类器需要对整个空间做分割，让平均分类错误率尽量小。你可以先想想如果让你来分要如何划分。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/9cb3e816bee52a15e5848c0_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/9cb3e816bee52a15e5848c0_r.jpg&&&/figure&&br&首先是神经网络，使用了6个神经元把空间分成了奇怪的形状：&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/c791fdde2db_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/c791fdde2db_r.jpg&&&/figure&如果神经元数目变成10个，学到的模式将会十分怪异，说明模型过于复杂了：&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/6b57d8aa4346abfd6b27e47_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/6b57d8aa4346abfd6b27e47_r.jpg&&&/figure&下面是支持向量机的分类结果，这是这几十年机器学习最重要的成果之一，它的发明是基于结构最小化准则，通俗地讲就是把目标函数设为：&br&J=模型分类正确率 + r * 模型复杂度&br&使得模型能够自动选择分类效果好，并且尽量简单的参数。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c85dbbaa308b2fe26c0dce6_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c85dbbaa308b2fe26c0dce6_r.jpg&&&/figure&&br&接下来是随机树，它把空间划分为一系列矩形区域（叶子），所有的叶子区域由一颗树形结构从根节点不断划分而成，随机的意思是树的生长每次划分第一维还是第二维是随机的：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/c077cf43aeaa12_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/c077cf43aeaa12_r.jpg&&&/figure&&br&&br&支持向量机对于小样本数据和非线性结构数据的分类有十分优秀的表现：&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/162b06e3fbf164e5ceb0_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/162b06e3fbf164e5ceb0_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/8afd89b8d665833ecc19e33_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/8afd89b8d665833ecc19e33_r.jpg&&&/figure&&br&&br&在机器学习领域，还有很多重要问题被不断讨论，优秀的模型也不断在涌现。这个领域的开山模型是神经元，由其组成的多层神经网络由于训练速度慢、分类效果不佳，在支持向量机出现后很快就失去了热度。大家卯着劲研究怎么面对训练样本不足的窘境，PCA和核方法大行其道，前者致力于减少数据维数，后者致力于从低维数据中学习高维结构。但是近几年随着卷积神经网络的流行，神经网络又焕发出了第二春，研究者发现只要样本量足够大（百万级甚至亿级样本量），网络参数足够多（百万级参数），加上巧妙的防过拟合技术，利用现代并行计算带来的强大计算能力，神经网络能够学得和人类的判别能力一样好。机器学习领域发展了几十年，似乎又回到了出发的地方。
最优化，就是： 1. 构造一个合适的目标函数，使得这个目标函数取到极值的解就是你所要求的东西； 2. 找到一个能让这个目标函数取到极值的解的方法。 下面通过两个例子进行解释。 一、图像去噪 假设你手头有一张照片《沙尘暴下依然坚持工作的摄像师》： 你打…
&p&作为一个纠结了很久是不是要读PhD的人，还有同样作为Graphics Professional，我来分享看法。&/p&&p&开始之前先推荐两个文档，比较客观给出了写了一些现状和评价：&/p&&p&Life after PhD, by Fredo Durand, MIT: &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//people.csail.mit.edu/fredo/LifeAfterPhD.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&people.csail.mit.edu/fr&/span&&span class=&invisible&&edo/LifeAfterPhD.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&PhD Survival Guide, by Toshiya Hachisuka, 东京大学: &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ci.i.u-tokyo.ac.jp/%7Ehachisuka/survival.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&ci.i.u-tokyo.ac.jp/~hac&/span&&span class=&invisible&&hisuka/survival.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&br&&p&鉴于很多人可能懒得点，我就大概的在这总结一下。。&/p&&p&首先General的来说，PhD的几种出路：&/p&&p&&b&教职&/b&：&/p&&p&优点是非常灵活的工作节奏，主要职责是教书，做科研，带学生。会面对一些需要筹钱和对自己Lab的基本管理。拿到tenure以后变成铁饭碗。缺点是教职的市场非常competitive，相信在中国和美国都一样。周围认识的PhD师兄真正走这条路成功的凤毛菱角，而且常常也意味着需要蹲当post doc若干时间。。Graphics方向的当上faculty的中国人我所知道的有&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cs.columbia.edu/%7Ecxz/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Changxi Zheng's Homepage&/a&和&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//web.cse.ohio-state.edu/%7Ewhmin/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Huamin Wang&/a&。后者还是我老板的学生。我都不personally认识他们，但是圈子里口耳相传这些也是传说级别了。&/p&&p&&b&研究科学家&/b&:&/p&&p&似乎这东西美国才有，就是研究员。和faculty一样也要筹钱带学生做research。但是不能教书，工作没有tenure稳定而且筹钱的压力也更大。但是毕竟还在学术圈，有机会转成faculty。&/p&&p&&b&工业界的研究机构&/b&：&/p&&p&如MSR,Intel Research, NVIDIA Research，Adobe等。不需要教书和筹集资金。而且要是发牛逼paper也有机会再回学术圈。但是做起研究来比较难找到好的grad student，通常都是招的summer intern。还有同样的，研究的职位也相对竞争非常激烈。&/p&&p&&b&工业界&/b&：&/p&&p&优点是钱多，而且也许不那么忙（在美国的话）。但是不能教书，工作没有那么灵活，而且一旦离开学术圈很难再回去。&/p&&p&&b&创业&/b&：&/p&&p&没什么说的，大家都懂，例如百度李彦宏。&/p&&br&&p&说完了General的PhD，再聊聊Graphics这个方向。&/p&&p&作为多年的graphics enthusiast，记得当年本科毕业的时候在招聘会上就被各种令郎满目的“招Java”，“招Php”，“招前端”等给亮瞎了眼。似乎自己的存在感被抹杀了，当时找了个最和图形有关系的实习居然是腾讯的某2D网页游戏的策划（跑题了- -）。&/p&&p&其他方向我不是特别了解，但graphics的学术圈和工业界focus的重点脱节其实蛮严重的。举个简单的例子就是&b&Animation&/b&现在是Graphics非常热的一个研究方向。非常math and physics intense，也有点偏robotics（例如&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cc.gatech.edu/%7Ejtan34/project/learningBicycleStunts.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning Bicycle Stunts&/a&，转一个大牛师兄的paper）。这一类技术在无论游戏或者是电影应用的普及程度几乎为零，并且短期内我不太相信这种局面能改变。&/p&&p&另一个大方向是&b&Simulation&/b&（例如&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//physbam.stanford.edu/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PhysBAM&/a&，特别炫的网页），也是我个人研究的方向之一，能用code写出各种炫酷的效果实在是神奇。但是现实就是，搞这个东西的出路也许只有教职和少数例如Adobe，Autodesk的研究机构和特效公司例如Weta，ILM等。&/p&&p&再甚至&b&Rendering&/b&，在美国（中国就不说了，几乎完全没有这方面的机会）绝大多数研究相信还是基于光线追踪的离线渲染，如何更高校的采样更复杂的场景。而业界需要的rendering绝大多数岗位都是游戏公司。而游戏里用的渲染技术更多是hack，不需要大量的人去做这个事情。业界更注重从系统的角度使artist和engineer能更高效的工作和输出结果。哪怕是电影特效界的渲染器，如renderman，也都并不一定都是完全基于物理的渲染，他们同样需要从系统的角度使得他们的制作流水线更加高效，控制成本等（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fxguide.com/featured/the-state-of-rendering-part-2/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The State of Rendering&/a& 一个概括业界主流渲染器的文章）。而且其实学术圈这两三年光线追踪的各种牛逼算法目前其实基本上所有创新都来自于欧洲那群学校，美国只要cornell能和他们拼拼了。但我毕竟没有在游戏公司呆过，这方面Zynga的工程师 &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/baaf84c2fc30cd& data-editable=&true& data-hash=&baaf84c2fc30cd& data-title=&@庞博& data-hovercard=&p$b$baaf84c2fc30cd&&@庞博&/a& 应该更有资格发言。哪怕看起来完全对口的公司，NVIDIA，其实绝大部分岗位都是和graphics没有半毛钱关系的。我现在有幸在NV做Rendering的部门，之前在也在Architecture部门实习过还是可以很负责的说这个话的。当然PhD毕业去NV Research还是能做很多有意思的事情的，感觉NV真的把所有graphics人都招了。。&/p&&p&当然例外也是有的， CMU PhD &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/661caec93ce39338cd42& data-editable=&true& data-hash=&661caec93ce39338cd42& data-title=&@Yong He& data-hovercard=&p$b$661caec93ce39338cd42&&@Yong He&/a& 的research就是从从系统的角度去做业界直接需要的graphics问题，但他是我认识唯一一个这样的人。。&/p&&p&还有一些其他方向，geometry，3d printing等，我不是特别了解就不评价了。。但总之和其他研究大数据的打个电话能去google弄相关的东西比有些差别。&/p&&br&&p&不知不觉好像写成吐槽文了。其实绝对不是的。Graphics的确是最有魅力最浪漫的一个CS branch。而且有太多可以自己钻研的空间，从头到尾写一个（非常快的）渲染器，甚至自己的引擎等也非常锻炼整体coding的能力,各种有趣的物理、数学、统计学更是有研究不完的问题（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ci.i.u-tokyo.ac.jp/%7Ehachisuka/mcqmc2014.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&ci.i.u-tokyo.ac.jp/~hac&/span&&span class=&invisible&&hisuka/mcqmc2014.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&）。而且回到主题，能当一个好的PhD唯一应该有的动机，和能成功坚持动力就应该是对于你所做事情本身的热爱！也许这个方向机会不如那些去google，fb的多，但是另一个角度也说明最后坚持下来做的人都是真正爱他的，拔尖的人，不是么？这些人肯定有机会闯出一番天地啊！&/p&&br&&p&不要太过花时间去在意这些大家对你说的“以后可能的出路”，去大胆的做自己爱的事情，你会收获快乐和成长，你会走出你自己的路。我很自豪我热爱Graphics！最后..我引用一些steve jobs在stanford演讲说过的话作为这冗长文的结束吧.
&You've got to find what you love. And that is as ture for works as
it is for lovers. Your works is gonna fill a large part of your lives. And the
only way to truely satisfy is to do what you believe is great work. And the only
way to do great work is to love what you do. If you haven't found it yet, keep
looking, don't settle. You'll know when you find it.&&/p&&p&
还有..&/p&&p&
&Time is limited, so don't waste it living someelse's lives. Dont be
trapped by dogma, which is living with the results of other people's thinking.
Dont let noise of others' opinion drown out your inner voice. And most
important, have the courage to follow your heart and intuition. They somehow
already know what you truly want. Everything else is secondary.&&/p&&br&&p&补充一下，&/p&&p&看到许多朋友的评论说弄图形吃力不讨好，冷门等。似乎这文章起到了反效果。。&/p&&p&我想说的是上面写的东西只是说明，图形学术圈的人做的事情和工业界的大多数岗位不一样（学术界会更先进，但是解决方案也没有那么健壮和相对工业界多年的积累，相信其他方向也一样但是可能分化相对小些）。例如做Simulation的人去了Apple，估计就去弄图形API，或者OS的渲染，但是要是去了Weta Digital估计还是有机会继续simulation的，只是后者的岗位相对少。&/p&&p&&b&但我不是想说图形业界衰败了，没有工作职位！&/b&楼下的朋友们总结了那么多公司我就不重复了，对于那些岗位来说有图形背景童鞋的竞争力肯定比没有的大许多。而且总的来说游戏行业和电影行业都是非常庞大的，无论是桌面还是手机需要很多的图形从业者。苹果不是还新出了个Metal么。&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pbrt.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Physically Based Rendering: From Theory to Implementation&/a& 的作者现在还在Google做神秘的事情呢。而且作为博士你的老板也会有各种业界的联系让你有很大机会能继续你的研究。&/p&
作为一个纠结了很久是不是要读PhD的人，还有同样作为Graphics Professional，我来分享看法。开始之前先推荐两个文档，比较客观给出了写了一些现状和评价：Life after PhD, by Fredo Durand, MIT: PhD Survival Guide, by Toshiya Hachi…
------日更新------&br&更新内容：&br&1.更新了推荐书籍以及书本出处。&br&&br&入门呢，先多了解下iOS开发的知识树。树上有什么大枝大叶，心里有个数最好。平时多看看书，多和前辈讨论技术，就get很多经验的。选对了位置，再逐步突破不懂的点，之后开始研究一些有深度的领域，一万小时定理你懂的。&br&&br&首先推荐一些进阶的书籍（不好意思哈，看的不多。）：&br&1.《Objective-C基础教程》 &br&2.《Objective-C编程之道：iOS设计模式解析》 &br&3.《Objective-C高级编程（iOS与OSX多线程和内存管理）》 &br&4.《EffectiveObjective-C》 [机械工业出版社
Effective系列丛书]&br&5.《iPhone开发秘籍》Erica Sadun著&br&[注：以上除Effective那本之外，4本都是人民邮电出版社 图灵丛书系列的]&br&&br&&br&接着，大概罗列下一些技术划分。 &br&&br&&br&&b&&u&初级阶段:&/u&&/b&&br&&br&&br&&b&&br&就Objective-C而言：&/b&&br&1.Foundation框架、Catagory、KVC、KVO、Protocol、Block、引用计数等基本知识有有所掌握。&br&2.注意代码规范。&br&&br&&b&iOS开发的通用&/b&&b&控件&/b&&b&而言：&/b&&br&1.UIView方面相关控件（UILabel、UIImageView、UIButton、UISlider、UISwitch、UIScrollView（TableView、CollectionView、TextView）、UIWebView、UIWindow、UINavigationBar、UITabBar）。&br&2.了解UIViewController的生命周期，Navigation的堆栈原理等等。&br&3.千万别只用代码写UI，把Xib、storyborad搞搞清楚，特别是AutoLayout用好来也很重要。&br&4.NSNotifaication，怎么说，也是个大头，单独拿出来好好研究下。&br&5.手势。UITapGestureRecognizer、UIPanGestureRecognizer、UILongPressGestureRecognizer、UISwipeGestureRecognizer、UIRotationGestureRecognizer。&br&6.屏幕的旋转，这个坑要多走走才过的好。&br&7.Localizations&br&8.文件管理，Bundle、NSFileManager。&br&9.数据存储，UserDefault，KeyChain、NSKeyedArchiver。&br&10.ARC&br&&br&&br&&b&iOS动画：&/b&&br&1.UIView动画封装&br&2.Controller 相关的TransitionStyle&br&3.CAlayer。&br&&br&&b&设计模式：&/b&&br&这部分内容研究，建议拿一些开源企业级框架进行学习。本人当时是哪BeeFramework上手，Bee框架算是很好的MVC模式学习框架了。XML UI + Signal的View构建方式也挺优秀的。不过可惜的是现在Bee已经不再维护了，所以就拿来学习吧。&br&1.MVC&br&2.代理模式&br&3.单例&br&4.观察者&br&5.工厂模式&br&&br&&b&单元测试：&/b&&br&1.单元测试基础原理&br&2.XCTest&br&&br&&br&&b&开发技术之外的还包括：&/b&&br&1.项目版本管理：SVN、Git&br&2.项目包依赖管理：CocoaPods&br&3.调试各种小技巧。比如断点（条件、全局）、lldb调试基本指令、NSZombieEnabled、&br&4.一些基本概念的理解，比如进程、线程、同步、异步、队列、串行、并发。&br&&br&&br&&br&&b&&u&中级阶段。&/u&&/b&&br&&br&&br&&br&在这个阶段呢，我们应该更多关注性能和业务方面的优化。&br&&br&&b&开发语言方面：&/b&&br&1.Swift：Objective-C与Swift互调。&br&2.JavaScript：使用Objective-C执行JavaScript。可以多熟悉了解JavaScriptCore。三方框架方面推荐WebViewjavaScriptBridge。&br&3.C、C++、Objective-C混编。&br&&br&&b&iOS方面：&/b&&br&1.动画上熟悉CAAnimation（CABasicAnimation、CAKeyFrameAnimation、CAAnimationgroup\CATransition）、UIDynamics（UIDynamicAnimator、UIDynamicBehavior）&br&2.Runtime：objc_msgSend、Method Swizzling；&br&3.正则表达式：NSpredicate、NSRegularExpression。&br&4.消息推送机制&br&5.组件开发：创建Framework、打包静态库&br&6.分清32位和64位编译区别，能够将32位程序迁移到64位（这部分,,,,不强求）。&br&&br&&b&多媒体：&/b&&br&VLC组件使用频率较高，但其中部分不需要的解码库可以适当的剥除以降低库大小，SDWebImage可以细致的去研究他的加载策略缓存策略。CoreAudio、COreGraphics能够调度硬件进行编解码，提升效率多半是Android一时半会达不到的。&br&&br&1.视频：MediaPlayer、VLCPlayer&br&2.图片：CoreGraphics、SDWebImage&br&3.音频：CoreAudio&br&&br&&b&网络交互：&/b&&br&1.NSStream&br&2.CFNetwork&br&3.NSURLconnection&br&4.NSURLSession&br&5.Json解析(model数据接收导致崩溃，多半在Json解析。)&br&&br&&b&架构设计：&/b&&br&1.设计模式熟悉MVVM等不同的分层模式&br&2.UML能够绘制和读懂常用模型图吧，可能科班出身的基本都问题不大。&br&&br&&b&应用测试：&/b&&br&还在为应用莫名其妙卡壳而苦恼吗，还在为找不到项目优化点而被产品同批吗？Instrument——你值得拥有。&br&1.性能测试：instrument（Timer、Allocation、Leak）&br&&br&&br&&br&&b&&u&开发环境与&/u&&/b&&b&&u&工程框架&/u&&/b&&b&&u&（个人觉得也是中后期关注比较多的点）&/u&&/b&&br&&br&&br&在开发环境与工程稳定方面，显然有这样的需求你也不是一只小菜鸟了。此时你对自己的项目有更高的追求了。&br&那么此时我们应该注意什么样的知识点呢？这部分整理，也是基于我司内部推行的一种Docker思想的整体企业级架构平台。平台集成了代码仓库、应用组建库、自动组件化应用打包。当时也去听了高焕堂老先生关于Docker思想的技术沙龙，感觉受益匪浅。真的开始融入到Docker思想后确实觉得有助于企业优化架构，并且我也完成了手头一个应用从传统架构到这种Docker架构的迁移，大概思路就是先将应用从业务上解耦，后进行组件化封装。通过Cocoapods的podspec进行本地组装，在传至平台组件仓库中打包供应用组装时使用。这个过程中用到了Git、Cocoapods、Jenkins的部分知识，因此多了一份工程框架方面的思考哈。&br&&br&&br&&b&工程框架&/b&&br&&br&&br&1.包依赖管理：Cocoapods、SwiftPackageManager、Carthage。如果你为了添加一个依赖库，还在手动从Git上面下载，那么就该注意去使用这些包管理工具了。提高效率很多，并且方便团队开发时，快速构建项目框架。&br&2.持续集成：Jenkins。首先，你先发现了自己在开发过程中对于持续集成的需求，并且发现真的很累...那么此时你就该认真的思考如何通过工具完成这一烦躁的工作了。&br&3.数据安全：&br&
3.1数据加密：Hash（MD5、SHA1、SHA265）、RSA、AES、3DES、Base63. &br&
3.2HTTPS与SSL：做开发，必须要学会跳过HTTPS授权，iOS也不例外。&br&4.打包工具：Command Line Tools、xctool&br&&br&&b&开发环境&/b&&br&&br&1.Xcode插件：Alcatraz（不说别的，那个会炸开打字效果就值得你一试）、VVDocument、KSImageNamed&br&2.git：SourceTree &br&3.SVN：Versions、Cornerstone。（讲真Versions比Cornerstone好用。）&br&4.开发者账号申请和管理：&br&
4.1Apple Developer MemberCenter ：证书（发布证书、开发证书、推送证书）、设备管理、配置文件管理&br&
4.2iTurnes Connect：Appstore应用管理、应用上架审核检测、加急审核。&br&5.热门技术：&br&
5.1支付：微信支付、支付宝支付&br&
5.2社会化分享：微博、微信朋友圈等（此处推荐使用三方库：UMengSocial）&br&
5.3即时通讯：XMPP、VoIP（不知道放这里合不合适哈，做过视频会议，网络电话的人都懂。）&br&
5.4HTML5：虽然我很忠实于原生应用开发，但是H5确实有点可取之处的（举个栗子吧，你做数据图表UI显示时，还是H5给你提供的库最多！），大家不妨关注下Hybrid
App。&br&&br&&br&&br&&br&&br&以上列出的大部分内容来自于日常开发，还有书本阅读 。
------日更新------ 更新内容： 1.更新了推荐书籍以及书本出处。 入门呢，先多了解下iOS开发的知识树。树上有什么大枝大叶，心里有个数最好。平时多看看书，多和前辈讨论技术，就get很多经验的。选对了位置，再逐步突破不懂的点，之后开始研究一…
陈经：人民币自2005年汇改升值以来，对美元首次连续贬值，从2014年初的最高点6.05贬到了2015年底的6.49，贬值幅度“高达”7%，引发了一场人民币贬值的舆论炒作。近十年来，西方媒体一直在是说人民币“不公平”地低估，要求人民币继续大幅升值，现在论调全变了，改而“预测”人民币会贬到什么位置去。典型的说法是2016年底贬到7“悬念不大”。这个前后矛盾说明，西方想通过舆论炒作影响人民币汇率。本文将介绍人民币的功能，讨论决定人民币汇率的逻辑，并预测汇率走势。&br&&br&人民币的功能是什么？&br&&br&货币的功能一是交易，本国实体经济、国际贸易、股票房产等资产的交易，都需要以货币为媒介。二是作为财富，就是价值储蓄功能，家庭有100万人民币存着觉得有钱安心。第一种功能的特征是动态流通，第二种功能的特征是静态储存，两者很不相同。&br&&br&有人可能会说：这不是废话吗，哪国的钱不是这样？还真不是。一般发展中国家的货币，主要就是交易功能，要过日子不得不用当地货币。如果连交易功能都没有，那就是津巴布韦了，本国人都只信外币。即使交易功能正常，一般发展中国家货币的财富功能是很小的。当地人都清楚，历史证明也确实如此。拿着100万纸币或者银行存款，想把它当笔大钱觉得“安心”绝对是搞笑。&br&&br&印度人有一个说法，当你手里拿着一张纸币的一头，要想着另一头着了火在慢慢烧过来，很快会把整张钱烧光，得赶快用出去。这个火就是通货膨胀。这个道理的核心数据是“通胀率”，发展中国家普遍远高于发达国家，这着急上火的程度自然也就不一样。印度每年的通胀率在发展中国家中其实不算差，高就是10%，低就是5%，并没有特别高，都觉得钱被烧了。不少发展中国家每年20%的通胀率很常见，比起美国日本等国常年通胀率0-2%，对货币的感觉确实不一样。长年累月高通胀率之下，指数增长的感觉是很可怕的。中华民国的超级通胀，人们拿了工钱立即跑到米铺换米，就是货币没有财富储蓄功能的极端写照。&br&&br&是不是发达国家货币的财富功能就靠得住？这也不是。西方发达国家的民众，也不习惯存储货币当财富。发达国家也会有通货膨胀，有个说法，现在的100美元，只相当于40年前的5美元。在这样的情况下，积累纸币或者存款当然就很难叫“理财”。银行理财经理对客户第一句话，就会把存钱当反面典型。民众有点钱还是会搞搞投资，所以西方国家资本市场发达，货币总量倒不是太多。&br&&br&广义货币M2余额基本能代表银行体系里的货币财富规模，中国的数值全球最高。2015年9月末，中国M2余额为136万亿人民币，而美国M2不超过10万亿美元，只有中国的一半。但是美国的金融衍生市场规模很大，大到M3数值都不报告了。之前一个热门新闻是，美国财经网站GOBankingRates进行了一项调查，21%的美国人根本没有储蓄账户，50%的美国人虽然有储蓄账户但存款不足1000美元。这些人不见得都是“穷光蛋”，一般养老金等投资账户里还是有些资产，只是不存现金。&br&那人民币是怎么回事？人民币交易功能是很好的，现在还通过加入SDR等动作，不断深入到国际贸易里。这方面显然还要大发展，也没有人去“唱衰”。人民币尤其独特的是，有巨大的财富功能。根据2013年IMF的报告，中国的国民储蓄总额占到了GDP的一半以上，国民储蓄率全球第三，仅低于科威特和卡塔尔。2012年中国当时的证监会主席郭树清表示，中国储蓄率已达52%，而同期美国的储蓄率却只有4%左右。2015年中国人民银行行长周小川说，亚洲金融风暴前，我国的储蓄率在37%－39%，之后10年，我国储蓄率持续增长，目前达到约50%。&br&&br&有些人说，人民币要变废纸，以后北京房价80万一平等等。但这种说法毕竟不是常识，还是有很多中国人的财富生活就是存钱、存钱、存钱。2015年9月末，住户存款余额54.2万亿元，同比增长8.8%。相信本国货币财富功能的人，中国特别多。我认为从比例上看，远远高于发展中国家民众，也高于发达国家民众。你可以说这些人理财意识太差，可现状就是如此。&br&&br&认真而论，改革开放初期存人民币确实就是烧钱。80年代存1万元是笔巨款，现在啥也不是了，一些人忽悠以后“人民币变废纸”就是这个逻辑。但这事民众其实印象不深，当初有万元存款的没几个，而且后来挣的钱越来越多，损失不大，谁还在乎这事。要像不少发展中国家那样，工资不涨，物价狂涨，事情就麻烦了。&br&&br&就近十来年的感觉来说，人民币通货膨胀的情况比较复杂。是有些价格暴涨的，主要是房价和一些食品的价格。但是也有不少商品价格反而大降了，比如汽车、家电、手机。人民群众对于商品价格是比较放心的，并没有席卷全国的抢购风潮，说起来都是过剩。国际上人民币此前又不断对所有货币升值，这就和发展中国家货币很不一样。&br&&br&总的来说，中国人对人民币的信心相对是比较高的，证据就是世界最高的住户银行存款。50多万亿就这么放着，也没见着什么大的动静。2015年12月证券保证金日均余额仅2万多亿，年中最火的时候才有几个月超过3万亿，在股市活动的钱相比之下很少。时不时有些买房热潮，但规模显然不够，现在还把房地产去库存当一个特麻烦的事。人们是越来越习惯于去买些理财产品，但是存钱还没有成为笑话，折腾各类理财也没有成为主流意识。一般人即使理财，还是有回到存款状态算收益的心态，并不是说变成存款就混身不舒服。&br&&br&这一切的根源是中国生产力的大发展。产能过剩让不少商品白菜价了，生产商苦不堪言，中央时不时要开会商量怎么办。但是也有好处，至少人们对商品供应有绝对的信心，从而对人民币的交易功能有绝对的信心，甚至麻木地接受了人民币的财富功能。&br&&br&现在不少人忽悠说要换美元，说得活灵活现，但其实对于广大公众并没有造成“灵魂”冲击，就算听了一耳朵也是将信将疑。可以预期，就算“换美元”的舆论宣传做到天上去，中国民众对人民币的信心也不会受多大影响。说到底，人们的日常生活可以和美元无关，你想有关自己折腾美元去。只要人民币有强大生产力支持，国际货币走势再动荡也不会直接影响普通人对人民币的切身感受。&br&&br&有些“美元党”的狂想是，官方允许一人换5万美元，1亿人换就是5万亿美元，也只有30多万亿人民币，而M2有130万亿。随便一换，中国3万多亿美元的外汇储备就光了，所以人民币贬值压力太大了，这是人民币印太多造成的。这种狂想的根源就是太把自己的逻辑当回事了。任何国家如果发生这种“全民换汇”运动，外汇储备都顶不住。中国让居民随便换5万美元，已经是非常有信心的表现了。但问题在于，凭什么要拿人民币换美元？别忘了，不久前舆论还在担心“外储过多”。2014年9月，李克强在达沃斯论坛说，过多的外汇储备对中国是一种负担。不少专家学者也论述了外储过多的种种弊端。&br&&br&美元党再怎么忽悠，也只是一个小圈子里的舆论，民众其实不关心。就算2016年底汇率变7了，换美元也就能挣个10%。这点忽悠能力，比起股市差太远了。股市风潮一起，那声势可以直接盖过美元党。可就算股市上半年这么火，证券保证金余额也没有超过4万亿。&br&&br&其实这种换汇运动有没有影响，最简单就是看外汇黑市。黑市汇率和官方汇率差价大，就说明民众换汇让官方害怕了。像中国这样，让民众随便换不小的额度，额度不够到黑市换，汇率也和官方汇率一样，就说明民众换汇影响不大。总体来说中国民众换汇倾向是波动的，有时是人民币换成外汇，有时又拿外汇换人民币。现在美元党活跃一些，过阵子可能又是换人民币的多。而且一般群众也不关心这事。&br&&br&人民币汇率走势&br&&br&要谈论人民币的大跌，首先要明白汇率是怎么来的。汇率的数值，可以是官方汇率、黑市汇率、交易所汇率，有时由单方面决定，有时由双方讨价还价决定，有时由多方出价市场决定，或者像中国这样官方“指导”市场交易混合决定。但不管哪种，根本还是由前面说的货币的交易功能与财富功能决定。其原理是，货币的交易功能与财富功能越强，货币汇率就越强。&br&&br&人民币的交易功能，现在连IMF都不得不承认。放人民币加入SDR的一个说法，就是承认人民币可以“自由使用”了。另一个说法是国家贸易份额够大，这个中国早就够了，2014全年中国出口占全球份额为12.2%，排第一。如果IMF不承认，美欧不承认，中国完全可以另起炉灶，直接让世界承认。目前只有人民币在扩大国际贸易中的份额，其它发展中国家的货币都没有异军突起，基本还是像以前那样不断贬值。&br&&br&从交易功能来看，人民币显然有继续升值的动力。目前国际贸易主流货币还是美元、欧元，人民币份额不断增长是确定无疑的事，空间还很大，只是增长到什么份额才会停下来的问题。2015年8月份，人民币首次超越日元成为全球第四大支付货币，市场份额升至2.79%，创历史新高。排名前三的美元、欧元、英镑所占份额分别为44.8%、27.2%、8.5%。要按长期的“野望”，能取代美元，占据50%的份额当然最好，就算搞到20%、30%也是伟大的成就。&br&&br&可以肯定，中国政府是铁了心要扩大份额，会抓住一切机会猛推，即使吃小亏也不在乎，因为长远的利益非常可观：自己不需要维持外汇储备，还能从其他国家“收铸币税”。国际经济经常动荡，有求于人的国家非常多。以前只能求老牌发达国家，现在中国有实力了，提供了更为公平的选择。中国人民银行已与32个国家和地区的货币当局签署货币互换协议，总额3.1万亿元。与人方便，自己方便，机会是很大的。&br&&br&像英国这样历史上观察风向比较老道的国家，已经作好了判断。英国在西方阵营里率先加入亚投行，给中国撑场子十分卖力，很大一个动机就是想把伦敦弄成人民币的交易中心。人民币扩大国际份额的瓶颈不在于经济，主要是一些操作性的问题，需要人才，需要政治军事斗争。&br&&br&人民币在本国的交易功能就更不用说，在这个问题上中国早就不是发展中国家了。人民币比任何发展中国家货币都要强得多，未来也会如此。因为这个基本面，可以乐观预计，广大发展中国家迟早会把人民币当成国际主流货币。现阶段主要是推进在和伙伴国的双边贸易中使用人民币。以后人民币会作为第三方，在另外两个国家的贸易往来中使用，这样的例子迟早会出现。&br&&br&有可靠的交易功能作为基础，汇率就不会太离谱，只要能用以换取实物，不论怎么贬值心里也有底。任何攻击唱衰人民币的，都一味危言耸听，跳跃性地给个“崩盘”结论。&br&&br&交易功能决定了人民币在汇率上，对美元、欧元等国际货币可以平等对话。发展中国家货币没有这个地位，事情来了有求于人，自己的货币不管用，只好大幅贬值。中国也有这样的阶段，以前黑市汇率远高于官方汇率，想在国际上买什么东西外汇远远不够，所以把出口创汇当成天大的业绩。想一想，我们有多少年没听到“出口创汇”这个词了？&br&&br&现在就算不考虑外汇储备，每年顺差也是4000多亿美元，连一些发达国家也有求于中国。以前唱衰中国的时候，一些人说中国会出现大额逆差，遭遇国际支付危机而崩溃，就像现在不少危机国家一样。这种“忧国忧民”的论调在加入WTO前后最为高涨。好在连年大额顺差，没有人再拿贸易逆差说事了。&br&&br&没法在贸易上找问题，唱衰人民币的就是拿“美元加息”编故事。其实自从2005年汇改以来，人民币从来都是世界最强货币，让人找不到攻击的调门。从2005年到2014年，对美元升值了约30%。只有2015年对美元总体是贬值，相对2014年初的顶部下降7%。但人民币也只是对美元贬，对其它货币基本是升，因为其它货币贬得更多。发展中国家汇率经常一天就跌掉30%、40%。如日美国宣布加息，当天阿根廷比索就暴跌30%。日，哈萨克斯坦本币坚戈兑美元暴跌30%。&br&&br&值得注意的是，人民币的波动幅度远小于其他国际主要货币之间的波动。美元对欧元曾经从2000年的0.82贬到2008年的1.6，又升到2015年的1.1。日元对美元从年，半年贬掉近50%。这次人民币的小贬，让“唱衰”者久旱逢甘露。其实在国际上这只是个很小的波动，就算人民币再贬到7，也不过是国际货币走势里不起眼的一个小事。&br&之所以闹出了不小的动静，主要还是人民币的财富功能比较奇怪。要是人民币没有财富功能，只有交易功能，就没这出戏了。你要买中国货就换人民币，中国要买外国货就用外汇。中国外汇富余，享有巨额顺差，人民币继续升值的大方向是没有疑问的。在原理上，顺差就是币值低估的表现，何况还是长期巨额顺差。中国还不肯承认低估，因为有些出口产业叫苦，要贬值托一下。只论交易功能，人民币会长期升值。2005年以来确实也是如此表现的，对全球所有货币都升值。在此过程中，由于某些出口产业的需要，停止升值或者小贬一下也是一种手段。2014年初兑美元汇率就曾经从6.05贬至6.26，后来又升回6.15。更早在2012年，也曾经从6.26贬到6.38。这次人民币贬值，很大程度也是中国政府有这样的考虑，托一下某些产业。情况好一些，就可以答应美国人升一下，这年答应升5%，年底就精确控制成5%。&br&&br&让事情变得复杂的是，中国有巨额的外汇储备，也有巨量的人民币存款。中国已经不是艰难地出口导向挣外汇的时代了，而是在讨论“共同富裕”。富人已经很富，国际上成了灾，还在想办法让穷人变富。普通中国人拥有的人民币资产都不是小数了，一家拿个几万出来不算大事，出国旅游够转好几个国家。&br&&br&可是不巧，这钱让唱衰党、美元党盯上了。他们为什么不忽悠别的国家？因为别国的货币没有多少财富功能，能换的早换了，没钱也就没有忽悠的价值。中国人民有钱了，总量还特别高。唱衰的不说这钱是中国巨大的发展成就，非要说成是衰落的标志。还设想了一种“崩溃路径”：一起换美元。中国钱多？好，都来换美元，外汇储备挡不住了吧？那为什么要换美元？这就是人家的“战略忽悠”专业了。&br&&br&逻辑是这样的：美国要加息，说两年了，虽然慢了点，2015年底总算加了。后面还要再加，美元指数破过100了，会继续冲。先换，后面人民币汇率跌到7了就挣了，后面还可能跌到8。中国政府花外汇储备想挡住，但是花掉5000亿美元也没挡住，只好弃守了，已经贬到6.5了。至于最后会怎么样，你自己想象了，人民币印这么多，汇率变20也是可能的。&br&&br&在这种“换美元”的财富逻辑下，人民币汇率看来注定会大幅下跌。意思是，人民币不叫财富，美元才叫财富，换成美元才能安心。至于美国人自己存不存美元，那是另一回事，反正你得换美元。&br&&br&然而这只是一种“嘴炮”攻击，我们可以预测它搞不出什么实质动作，最终也会成为浮云。这个大忽悠的命门在于，在中国，人民币存款是一种人民群众认可的财富，而在美国甚至国际社会上，美元反而没有这种地位。世界各国的外汇储备大部分是“美元资产”，但并非“美元现金”。美元现金应付交易与支付就够了，哪国的外汇储备都不会全存美元现金，多了一定会搞主权投资基金。例如中国的外汇储备据推测六成多是美元资产，其中持有美国国债1.25万亿美元，和两房债券4000多亿美元。这些债券都有远高于银行存款的利息。中国当然也有不小的美元现金储备，但目的不可能是增值，而是应对各种日常支付需求，以及一些国际战略投资。&br&&br&美元的地位，主要是在国际贸易结算里的交易价值。尤其是某些国家出现支付危机时，需要美元应急。过去两年美元指数急升，和不少国家的经济危机互为因果。美元资产的流动性相对较好，所以也受到各国外汇储备的追捧，这是一种历史地位，或者说暂时无奈的选择。这绝不是说持有美元现金是一种靠谱的理财方式，美国人自己都不信。&br&&br&美元党利用中国群众对发达国家社会财富的不了解以及美元在国际交易中的强势地位，忽悠说美元也可以作为货币财富存储起来，这是彻头彻尾的欺骗。要真上当换了美元，就得考虑去搞美元投资了。那就说不清了，人生地不熟的“全球投资”，说不定是上了贼船。中国富豪有专家帮忙还不一定行，经常吃大亏，例如洪晃几乎被外资银行“理财”理成无产阶级，一般人就更是盲人骑瞎马。&br&&br&美国加息，是它自己的考虑，不是为了攻击中国。不是不想，而是靠这点小动作攻击不动中国。美国加息后美元是不是强势，还真不一定。美国加息后，美元指数反而很大可能会大跌。其实美元欧元这些货币在期货市场上炒来炒去，就是在那赌，你输了我就胜了。波段到了就会回头，美元指数已经升了很多，继续涨下去，谁出钱炒高？12月初，欧盟开QE会议之前，高盛警告说欧元有大跌300点的风险，实际走势是大涨300点。这种事不是拿嘴忽悠决定的，真金白银在那拼，风险很高。&br&&br&人民币汇率的决定力量，不是美元党的嘴炮忽悠，而是中国政府的判断。政府可能认为人民币汇率小贬一下，对整体经济更为有利，毕竟一直单边升值也不好，如给热钱提供无风险套利的机会。从下图可以看出，2015年下半年人民币汇率的下跌，是央行主动决定的，短期内迅速跌了4%，这之前黑市汇率并没有提前跌，还是差不多的。这绝不是什么“弃守”。阿根廷和哈萨克斯坦本币官方汇率一天大跌30%之前，黑市汇率早就低于官方汇率30%不短时间了。&br&而外汇储备的减少，也是中国政府为了获取更大利益的主动选择。2015年11月末外汇储备3.43万亿美元，相距2014年6月末的3.99万亿美元高点，下降了5000多亿美元，但仍然接近于2013年6月末的3.5万亿美元，那时说中国外储过多的呼声已经非常高了。中国政府判断储备多了无用，完全应该花出去做大事。收购境外资产、一带一路、亚投行，都要花不少外汇。&br&&br&对于外储数值下降，政府提出的另一个原因是，一些企业留存外汇不结算。这也是可以理解的，现在外汇早就不像以前那么宝贵了，不再强制结汇，企业自己看情况处理。如果人民币不像以前那样单边升值，企业留着美元完全正常。&br&&br&另外还有一个统计因素，中国储备的欧元日元资产相对美元贬值。外储下降，主要就是这三个原因。&br&&br&有一些个人换了美元，但其规模还远没有到令政府紧张的程度。这个数值很容易监控，真要是受不了，政府动起手来招数太多了，别忘了现在外汇还是管制的，不能随意进出。&br&&br&这次外储的下降，一定程度上和2000年那阵子类似。那时说贸易顺差FDI都几百亿美元，为什么外储增加不多？肯定是“外逃”了。算出来的各种数据都有，硬是能算出来几千亿外逃，意思就是中国肯定完蛋了，比现在要形象得多。那时外储才2000亿美元不到，看着是吓人。其实就是有些个人和企业手里拿着美元不结汇，还在中国，没有逃出去。等过几年看着形势不错，又换回来了，弄得外汇储备超常增长。&br&&br&中国政府现在显然是因为外汇储备够多，所以没有什么大动作。要真铁了心想让外储增长，一年有四五千亿美元顺差，少在外面投点资，保管巨幅增长。只是这实在没意义。预计不久后中国外汇储备的数据就会稳定下来，因为政府可能也要有一定的规模来镇住场子，这是轻而易举就能实现的。&br&&br&中国政府主导了本次人民币汇改以来最迅速的贬值，引发了人民币贬值预期。这个预期确实是值得认真对待的，管理不好会有一些麻烦，已经有这样的舆论，说央行的行动有欠考虑。至少对企业来说，如果认为央行会继续推进人民币贬值，确实就更愿意持有美元不结汇。估计中国政府会观察人民币汇率波动对市场情绪的影响，升值与贬值的控制将更有章法。&br&&br&可以肯定的是，人民币汇率还是由中国政府主导的。而这是不少美元党卖力否定的，总说政府撑不住汇率。但是再卖力的美元党也不敢用大杠杆做空人民币，如果这样做，很容易就会被央行随手一个动作打爆仓。唱空人民币的最大凭据就是2015年央行主动贬值的动作，而这是很容易逆转的。除此之外的种种唱空理由都是不成立的，其实也忽悠不到多少人，人民群众还是不为所动。&br&&br&预计未来形势会这样发展：随着美国进一步加息，国际上美元强势告一段落，美元党声势下降。中国有可能根据贸易形势和总体经济的需要，贬到某一目标位为止，如6.8。但是这种波动幅度不大，加上换外汇的麻烦，更不要说外逃的麻烦，对一般人没有什么意义，所以最终并没有多大动静。中国外汇储备不再大幅下降，也不再巨幅上升，而是小幅升升降降，让大多数人失去看热闹的兴趣。再之后，随着中国与国际经济形势更加稳定，人民币会对美元重上升途，创出新高，从长远看走向贸易上的均衡汇率。
陈经：人民币自2005年汇改升值以来，对美元首次连续贬值，从2014年初的最高点6.05贬到了2015年底的6.49，贬值幅度“高达”7%，引发了一场人民币贬值的舆论炒作。近十年来，西方媒体一直在是说人民币“不公平”地低估，要求人民币继续大幅升值，现在论调全变…
&blockquote&2016年2月更新&br&&br&Coursera上2015年最火爆的课程&/blockquote&&ol&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Flearning-how-to-learn%252F%26t%3DZmQ2MzU4M2EzMDk3ZTAwYjdmYTI2NDAwZTI5OGJmNjFhZDhmODFhOSxoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects&/a&, University of California, San Diego&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Fanalytics-excel%252F%26t%3DMjQ5YmUyYzliNjU2ODkxOTEyMjEzOGU5ZWZhNjY1NWIzYWMxZDM1NyxoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mastering Data Analysis in Excel&/a&, Duke University&/li&&li&&a 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On Coursera, you can learn to build apps for the two most common mobile platforms, Android and iOS, in just a few courses.&br&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fcareers.coursera.org%252Fweb-developer%252F%26t%3DZjA5YWMxNmZjZDE3YTljZTUyZjJkMjA5NmM0NWYyNTJjOWVlNjU5OSxiNjA5WlpBQw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Become a Web Developer &/a&&br&Career opportunities in computer science are growing repidly, and web development is one of the most versatile and accessible skills you can learn.&br&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fcareers.coursera.org%252Fmachine-learning%26t%3DMzQ2ZTZhNTNlNTc3NmRmZDY3NzNiZDMzYzVkZGMwOTc5MjBhYTIwYixiNjA5WlpBQw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Become a Machine Learning Engineer &/a&&br&Pursue a career in creating the products of the future - including speech 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href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fcareers.coursera.org%252Fentrepreneur%26t%3DNWQ4ZWY2ZGY3N2JhZmJkNTUwYzUyNDIwOTlmMDQ3MTk2YzExYjhhMyxiNjA5WlpBQw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Become an Entrepreneur &/a&&br&Develop an entrepreneurial mindset, learn the basics of business management, and create your own dream job.&br&&br&&blockquote&&i&2016年新课&/i&&/blockquote&&br&&p&Business:&br&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fwharton-business-financial-modeling%26t%3DNGU4MjQ4MTZmMDY5NzFiYjRkNDBmYWMyNTg0MWQ0MDAwODcyNjcxOSxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Business and Financial Modeling&/a&, The Wharton School, University of Pennsylvania&/li&&li&&a 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rel=&nofollow noreferrer&&Business English for Non-Native Speakers&/a&, HKUST&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fsearch-engine-optimization%26t%3DMzYyMmQ2OGUwNjY3ZDE3M2U4NDE2MTQyZDUwNjYyMGIzZTY0MWE1YSxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Search Engine Optimization (SEO)&/a&, UC Davis&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fwharton-entrepreneurship%26t%3DZTQ4NDU3M2E1ZDk2ODA5Y2NiNGVhZGRhNmQwMTQ2MGE0NmE3ZDFiNixMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Entrepreneurship&/a&, The Wharton School, University of Pennsylvania&/li&&li&&a 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class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Human Resource Management: HR for People Managers&/a&, Minnesota&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fdesarrollo-nuevas-empresas%26t%3DOTYxOThjZTZkNzZjMzljZWY1ZWY3Y2JhOWY0ZmY4MDdhYTdmMmZmNSxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programa en Desarrollo de nuevas empresas&/a&, UNIANDES&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Ffundamentos-empresariales%26t%3DMTc3MjhjMDljNWVjN2Y1ZWYwZTQ0ODJmZTNjYzc4NDE1MGNjOWM3OCxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fundamentos Estratégicos Empresariales&/a&, UNAM&/li&&li&&a 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Negociación&/a&, UNAM&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fkorporativnyye-finansy%26t%3DYWIyN2ZjNWM5YTNjNGQ3NTQwNGVhNzBhNzYyOTJiNGE0ZTM4NTY4NCxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Корпоративные финансы и стоимость компании &/a&, HSE&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Ffinansovyye-instrumenty%26t%3DMGY1ZTVkMDBiMmJlMmNjZmNiYTZlOGM0ZTZhYmJiZWZlNjQ2NGE3ZSxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Финансовые инструменты для частного инвестора &/a&, HSE&/li&&/ul&&p&Tech:&br&&/p&&ul&&li&&a 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noreferrer&&Web Application Development: Modern Full Stack Architectures &/a&, UNM&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fweb-app-arquitecturas%26t%3DZjE4NjdlZjY3MmIyZDMzZDBjNWEyOTg3NmU2YjU4NTJjZmZmYjdiZSxMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Arquitecturas Modernas de Dise?o Integral para Desarrollo de Aplicaciones Web&/a&, UNM&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.umblr.com/redirect%3Fz%3Dhttp%253A%252F%252Fcoursera.org%252Fspecializations%252Fagile-development%26t%3DMDA1ZWI5YTRlNWUzYWNhOGI5ZTJiOTcyOWI0YTFlNmUzOTExZmM3ZixMYVBrNkxNWQ%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Agile Development &/a&, UVA&/li&&/ul&&p&Data:&br&&/p&&ul&&li&&a 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noreferrer&&Become a journalist: Create the News!&/a&, Michigan State&/li&&/ul&有朋友说怎么免费上课，点enroll，尽量选择Audit course，有些课程可能不提供。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c010dd8bc506d36c21b8091_b.jpg& data-rawwidth=&1062& data-rawheight=&706& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1062& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c010dd8bc506d36c21b8091_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&&i&下面是一些热门&/i&&i&精品&/i&&i&课程和评价，其实也不完全来自Coursera，我把自己感兴趣的都列出来。&/i&&/p&&br&&b&心理，社会学&/b&&br&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.edx.org/course/science-everyday-thinking-uqx-think101x-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Science of Everyday Thinking&/a&&br&&/li&&/ul&&blockquote&这门课在EdX上超级火，轻松而有趣，强烈推荐，两个人以漫不经意的谈话的形式讲出来很多颠覆性的东西，中间穿插着对心理学学家和科学家的采