[大師冇點你] 真係咪Q講笑,以前我返星展,都應該寫啲咁嘅嘢,仲要冇後面咩每日一圖 Good Read嗰啲。甚至我而家寫得仲好過當年,詳細過當年。仲要我而家係6點鐘已經寫完send 埋,換著以前?下午四五點啦
當然一個關鍵係,我寫完陣間食埋早餐就瞓,星展唔會畀我咁做。但亦證明根本佢哋以為高薪厚職,但啲繁文縟節係完全拖低生產力,又要跟格式呀又要乜柒。我肯定當年啲客寧願我半夜寫完然後瞓覺,好過我返到公司先寫。「最理想梗係你4點起身寫完然後返公司開會添」,係呀可。但,why join the navy when you can be pirate?而家我就有資格講啦!既然根本我自己直接賣畀讀者都得,咁以前啲錢咩人拎走?
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勞蘇講完,講正題。萬眾期待聯儲局議息會議。
講到尾,睇你點睇,都係narrative,fit story.我見報紙嘅頭條係:聯儲局2023年加2次息,股市重挫,債息狂升。
但,講真,邊個care 2023年發生嘅事?股市當然炒預期,但我當呢個月股災都好,咁接下嚟2021年下半年你可以做乜?繼續擔心2年之後未必會出現嘅加息?點講都唔合符常識。市場反映嘅「預期」可以幾遠?唔易量化,但目測最多咪一年半年?
Patreon入面,我同你睇返聯儲局嘅 點陣圖。冇錯,2023年加兩次息,3月嗰時冇講。但,上次一樣都有幾條友(圖中一粒粒豆鼓)覺得2023年加息,只係今次開始夠半數,變成共識。非常正路
另外,Patreon我有同你睇晒聯儲局兩次嘅經濟數據預測。個個只係留意2021年佢上調咗,但鬼唔知咩,上半場入咗2球你全場開入球小個賠率當然變晒啦。
個重點係:2022 2023嘅通脹預測,差不多完全冇郁!根本完全符合返聯儲局覺得通脹只係暫時嘅劇本。
仲有,福爾摩斯話齋,唔好睇有乜發生,睇有乜冇發生。局方完全冇討論收水,亦冇打算停買債。
咁你話,跌乜?痴線,即使最深時都不過係400點,1.5%都唔夠。咁又話大跌嘅,返屋企食老少平安啦,股市好危險架!況且,你可以睇下時間,根本係出聲明前跌,出完收復唔少失地。
仲有,你不妨望下個VIX,唔知發生咩事嘅,Patreon入面有講。
債息呢?冇錯係彈升,1.50%彈到1.60%,都算多。但亦不過返返月頭嘅水平。呢下亦都幾合理,因為擺明短期聯儲局唔會做啲乜了,通脹短期會持續。
至於最後一個問題?既然短期通脹會上,咁影唔影響企業盈利?用個好簡單嘅例子答你:人類N咁多年嘅歷史都係通脹,但企業盈利亦係越升越高,企業盈利部份咪嚟自通脹咯!股價係nominal thing嘛。企業盈利都係。
你話:唔係喎,成本會上升喎。成本上升?當然係轉嫁落去消費者身上。你以為你加人工 收支票嘅錢,企業會唔渣乾你?
當然,唔係所有企業有咁嘅能力。但,就係最大嘅公司咪有啲能力,而指數入面就係最大嘅公司。都係嗰句,NetFlix下個月加價10%,你係咪轉睇TVB?
應下景,每日一圖甚至Good Read都係經濟嘢。
第一個圖,見到美國企業負債比率(相對GDP)去到70年新高!咁末日論嘅又會覺得,加息你仲唔仆街?但根本係本末倒置:就係因為你低息我先借咁多錢嘛!做回購又好,買嘢又好,乜都得。成件事係掉轉睇:咁情況下,可以有幾多加息空間?唔好忘記政府嘅情況都係咁!
仲唔信嘅,我嘅理論係好似乒乓波或藍球彈地咁,越彈越冇力。2005一浸加息加到5%,2015上一浸只係加到3%左右。下次呢?你覺得點?
第二個圖,講返有幾多通脹,係嚟自舊年嘅低基數效應。舊年呢個時間,好多價格都跌落去(機票錢,酒店租之類)。所以聯儲局嗰套「只係暫時」似乎合理的。詳情就睇文啦。
Good Read 兩篇。第一篇講 High frequency Indicator,唔係高頻交易,而係經濟指票。實情你去數下有幾多人搭地鐵,有幾多人訂餐廳,咪知個recovery係點咯。我根本唔使等到第二季完晒之後再多一個月,政府出嚟公佈,我先知經濟得唔得。咁呢啲嘢有乜Implication?就文入面講
第二篇,教你如何做sell side economist,十分正點。我特別鍾意講圖嘅一段,搞錄如下:
Mastering Chartism: It is possible to show a relationship between almost any two variables in macroeconomics as long as you can display them on two axes and are willing to spend enough time manipulating the second axis, experimenting with data lags, inversions or various moving averages. If you still can’t make the relationship work, extend your history to cover the Global Financial Crisis; everything looks correlated during the GFC.
係喎,你可以Google返篇文出嚟,貼得出嚟唔怕畀你搵,反正都係免費文。但冇我嘅導讀,「冇我嘅練馬師,你嘥咗隻馬喎」。快啲重金禮聘個練馬師,即係我啦。正如咩聯儲局議息聲明,點陣圖,呢啲全部都公開資料啦。但,冇我嘅導讀,「嘥咗隻馬喎」。
佢冇話你知咩?
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it人工 2023 在 巴打台 Facebook 的最佳解答
香港今日社論2020年09月18日(100蚊獅子頭)
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明報社評
本港今年6月至8月失業率為6.1%,與5月至7月數字相同。失業率未上升,並非就業情况好轉,事實上,失業率為滯後數字,最新失業人數也有所增加,說明新冠疫情之下,勞工市場仍然十分嚴峻。另外,新冠疫情對一些經濟環節以至經濟結構,或將帶來改變,政府採取紓困措施「保就業」的同時,宜應有前瞻性視角,在新經濟領域投放資源,確保競爭力不致因為環境改變而弱化,為催生新產業創造條件。據統計處數字,6月至8月本港總就業人數增加約3400,至約364萬人,雖然失業率未上升,失業人數還是增加了5800,至約24.8萬人;另外,就業不足率上升了0.3個百分點至3.8%,這是17年前SARS之後新高,人數則增加約1.3萬,至約14.9萬人。從失業人數和就業不足所見,本港就業情况實際上「惡化」。
蘋果頭條
港人陳同佳涉嫌在台灣殺死女友潘曉穎後返港,觸發港府強推《逃犯條例》及之後一連串事件。他因洗黑錢被判監至去年10月刑滿出獄後,曾聲稱會前往台灣就殺人一事自首,但至今已接近一年仍未成事。協助陳同佳的聖公會教省秘書長管浩鳴回覆傳媒查詢,聲稱會待台港可以通關後,「去台灣與律師商討有關回台自首安排」。台灣陸委會發言人邱垂正今日在例行記者會上,被問及陳同佳投案情況,他指台灣刑事警察局已經與香港警務處建立單一聯繫窗口,如果陳同佳確定要來台灣面對司法,隨時可以透過窗口聯絡安排,依法辦理。他強調,本案唯一的關鍵在於港府的責任感以及陳同佳真實的投案意願。
東方正論
經過社會各界連日仗義執言不平則鳴後,原本裝作無知無覺的律政司,昨日終於在壹傳媒黎智英涉刑事恐嚇東方報業集團記者案上訴期的最後一日,向高院原訟庭提出上訴,再次讓人見識不踢不動的四方木作風。然而,這僅是尋求公義的第一步,尤其是漢奸走狗的保護傘牢不可破,距離真正討回公道的路仍然漫長,遲來的正義會否到來仍然未知,「反中亂港有金牌,愛國愛港無屍骸」會否扭轉仍然未明,大家只能拭目以待。有關案件發生在三年前的六四集會,在沒有受到挑釁之下,黎智英涉在維園內恐嚇正常採訪的東方男記者,惡形惡相揚言「×你老母×」、「我實搵人搞×你」、「我影×咗你嘅相」,整個過程被攝錄。一個曾高呼「為美國而戰」的「傳媒大亨」,家財萬貫,勢力龐大,卻在光天化日之下公然踐踏新聞自由,對無權無勢的男記者施以語言暴力,導致男記者需要向精神科求醫,最後被診斷患上抑鬱心境適應障礙,並有專科醫生出庭就其病況作證。
星島社論
疫情持續下,樓市出現新形勢,豪宅新盤紛暫停推售,積存待售單位涉約千伙,當中港島區更成重災區,隨著內地客數量大減需求急跌,加上立法會通過終止審議空置稅,豪宅新盤銷售壓力大減,急煞停推售步伐,部分更延遲到明年才有機會登場,令市場出現推售真空期。豪宅新盤慢速推售,積存單位涉及約千伙,並主要集中於港島區,中半山波老道項目已獲批售樓紙逾年,甚至已批出入伙紙,暫時卻未有計畫推出。至於東半山Central Peak一及二期已屬現樓;北角海璇最新一期亦獲批預售,但依然按兵不動。
經濟社評
美國聯儲局維持息率不變,並暗示未來3年都不會加息。長期低息環境,疊加環球資金繼續流入本港,許多評論都指對樓市有支持作用。在低息環境下,是否應置業上車?專家學者都提醒大家,低息非入市考量,首要看就業保障、工作是否穩健,樓市短期走勢都會與經濟及失業率掛鈎。一如外界預期,儲局議息後維持近乎零息水平,點陣圖顯示零息將維持到2023年。這意味本港未來幾年都沒加息壓力,對樓市是好消息。儲局為救經濟,在3月時大幅減息,並在短短3個月內放水近3萬億美元,令部分資金流入本港。金管局指,自4月以來有1,300億元流入香港,令銀行體系結餘今日增至2,109億元。
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it人工 2023 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
5G與邊緣互為體用 體現完美分散式運算
讓網路智能邁向邊緣網路
【作者: 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五
分散式的概念由來已久,尤其從有網路以來,資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代,這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。
最初,分散式運算(Distributed computing)的提出,就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦,透過網路互相連結並通訊,之後運用軟體的控制機制,讓它們形成一個大型的運算系統,已完成更大的運算目標。
也因此,這種形式的系統運作思維,就是要把一個需要大量計算的工程資料,分割成諸多小塊,再分給多台電腦個別去計算,接著再上傳運算結果,最後統一合併成資料結果。
所以可想而知,傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行,就目的而言,仍是集中式的思考,只是在運算手段上採用了分散的形式,著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home,就是在這種架構下執行的一項任務。
跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算
然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架,它們本身就不存在一個被指定的巨大任務,因此在設計上就顯得更加自由,架構上當然也更加彈性,因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。
首先,在本質上,物聯網就是一種去中心的架構,它透過有線和無線的網路系統,將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中,所有的裝置連結成一個大網路,但網路中的每個節點裝置都是獨立運行,有各自的功能與目標。
連結成網的目的,則是要打破物與物溝通的藩籬,讓彼此的運行可以更緊密,同時應用的深度也更加貼近實際的需求。
再者,從技術上看,物聯網裝置本身也需要一定的運算力,才能運行前端種種的功能,而且物聯網裝置經常會產生許多的數據,這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此,分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。
而物聯網的分散式運算技術應用中,邊緣運算則是當前最受關注的一環,它可以說是實現智慧物聯(AIoT)應用的關鍵技術,甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術,因此,包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司,紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用,最為其在物聯網時代的主要服務項目,積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。
根據市場研究公司technavio的研究,全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率(CAGR)將近41%,市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求,藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。
另一方面,萬物聯網的時代,必然出現數據資料量爆炸性成長的情況,這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術,同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用,也將隨之而來。
而隨著全球5G陸續啟用之後,尤其是5G的低延遲與大連結的技術,更是有助於提升分散式運算的性能,對於上述種種的分散式運算技術與應用,將會刺激其進一步的加速發展,並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。
分散式運算的最佳體現
提起分散式運算,智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能,可以由使用者隨身攜帶,真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世,更大的通訊頻寬,使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說,去中心化的邊緣運算,就是實現分散式運算的最佳體現方式。
Marvell 首席架構師 George Hervey指出,當我們邁向「始終在線,始終連接」(Always On,Always Connected)模式的更進階階段時,智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取,這樣的存取方式影響我們的決定,最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。
思科預計,到了 2022 年,全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今,我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付,那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車,或是可以打開車庫的門,那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前,應用程式已經涵蓋即時串流服務,可提供 VR/AR(虛擬實境/擴增實境)體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像,不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。
對於邊緣智能的需求
網路連線能力和流量成長都在持續提升,原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升,造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求,並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步,網速也獲得提升,但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。
George Hervey說,邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台,使用者體驗將會獲得提升。
伴隨對頻寬的需求迅速激增,該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢?在平行處理雲端資料中心時發現,要擴展並處理新增的頻寬和大量節點,可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成,方法是透過使用智慧網卡(smartNIC)從伺服器卸載複雜的處理工作,包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成,方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而,這個方法在企業網路中會出現問題,因為企業網路需要多樣功能的端點,而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。
結語:利用AI
如果使用傳統方式在企業網路中部署服務(例如集中式防火牆和驗證伺服器),還會遇到其他挑戰。按照預期,會有更多的裝置需要存取網路,而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下,這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題,必須真正實現網路邊緣處理,讓處理作業貼近需求端,並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者,都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。
附圖:圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。(CTIMES製圖;source:lanner-america)
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多應用體驗。(source: pxhere.com)
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/5G/%E9%82%8A%E7%B7%A3%E9%81%8B%E7%AE%97/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%BC%8F%E9%81%8B%E7%AE%97/%E7%89%A9%E8%81%AF%E7%B6%B2/2007311411T5.shtml?fbclid=IwAR2OybGp6M7ELrGsybQlhJvBdK7hZdBWKmELLBKWYAKyaGatAwLpm8caRTQ