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1. 豐元創投吳軍：人們為什麼反對2%的人

豐元創投吳軍：人們為什麼反對2%的人？
一、未來，是2%人的世界
1)未來是2%人的世界

未來社會是值得期待的，但也存在問題。每一次技術革命都創造很多財富，但是創造這么多財富，是否會使我們生活變得更好?今天美國家庭的年收入中指(註：年收入的中間值，中間值與平均值分歧的是，中間值表示一半人的收入在此數值之上，一半的人收入在此數值之下，不是平均值)比2000年下降了4000美元。然而平均收入上升了，總體財富上升了，個人財富是上升的，公司的盈利也是上升的，包括股票都達到了頂點。
但是中值財富下降了，為什麼這個這么重要?一個比方，100個人，每個人平均資產一百萬，待會兒馬雲進來了，他現在是2000億，我們人均財富變成了100億，平均值沒有意義。美國大學生的入職年薪也是在往下降的，美國的幸福指數也沒有上升。
也就是說在過去的十幾年裡，美國是科技發展非常快的國家，很多新的技術都是從這兒誕生的，但整個美國社會其實本身沒有什麼改進，因為只有2%的人獲得了好處。
當時我在華爾街住過，看到街上有一群無所事事的人，他們是不會餓死的。但是這些人之所以上街佔領華爾街，是因為沒有前途，看不到前景，也不知道問題出在哪兒。
奧克蘭有很多碼頭工人上街遊行，然後我問他們反對誰?他說反對這2%的人，但是在街上也看不出來誰是2%的人，因為在矽谷，有錢人和窮人都是穿得亂七八糟的。但是我們說美國1%的人交了稅，這些人是交稅養著大家的，如果把他們趕到國外去，美國人可能連希臘都不如。問題是如果技術革命來了，受益的這群人在一開始真的非常非常少，以後會怎麼樣?那還沒有發生，但以前怎麼樣，這我們是知道的。
2)三次工業革命
第一次工業革命：
1776年，瓦特發明了蒸汽機，首先受益的人有三個人：瓦特、博爾頓、韋奇伍德，他們在月亮圓的時候聚在一起，起名叫「月光社」。除了他們三個，還有發現氧氣能助燃的科瑞斯林以及老達爾文。韋奇伍德利用蒸汽機造瓷器，但是之後瓷器變得供大於求，商業模式發生改變，商業模式變了，發財的人變了，產業就從舊產業變成了新產業。
第二次工業革命：

人類歷史上所有的富豪加起來最多的是出在這十年，都出生美國。原因很簡單，就是第二次工業革命創造了巨大的財富，核心技術就是電，全美國只有兩家公司發電，一個是愛迪生的，一個是特斯拉的。在這以前，在有電報以前就開始有通訊產業，當時在歐洲有路透社，他們養了一群信鴿，用鴿子傳遞情報。但是有了電之後就不一樣了。經過了50年，1920年前後美國非常繁榮，大家都過得很好。
3)第三次工業革命，技術革命的範式：現有產業+摩爾定律=新產業
就是我們所熟悉的IT革命。
在過去的50年裡，所有的社會進步來源於一個唯一的原因，所有的東西加上摩爾定律(摩爾定律：當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍)。百姓網要是沒有計算機和互聯網，賣二手貨只能放在店裡做。英特爾這家晶元公司就是因為有摩爾定律，但不是所有人去造晶元，只要能使用晶元，原有產品加上摩爾定律就可以形成新產業了。
再講一個跟政治有關的問題，為什麼蘇聯會解體呢，當然有各種政治原因，但是為什麼它完蛋了?很重要的原因，因為你想像不出有哪個跟計算機相關的技術是前蘇聯發明的。
4)計算機會不會控制人?
最後一個問題，在這個時代，你覺得計算機會不會控制人?
答案是不會的，但是生產智能機器的人可能實際上在控制。
比如生活習慣，每天早上起來看微信，晚上睡覺前也看微信。在沒有智能手機的時候流行一句話：有了智能手機你就可以利用你的碎片時間。現在你所有的時間都變成了碎片時間，所以從某種程度上來講，你已經被騰訊控制了，這是一個機會和危機並存的時代，同時又可能是最壞的時代，就看你做什麼樣的選擇。
二、智能，從阿爾法狗說起
今年一月份，人工智慧之父、麻省理工學院的馬文·明斯基教授去世了，60年前他和另外9位當時非常年輕的學者在達特茅斯學院提出了人工智慧的概念。

在他去世後僅僅一個多月發生了另外一件事，Google的阿爾法狗戰勝了人類的圍棋冠軍李世石。這個事件引起了許多人對人工智慧的擔憂，是不是人工智慧將來會威脅人類?20年前，「深藍」戰勝了卡斯帕羅夫，當時雖然很轟動，但大家的擔憂沒有這么大。這是為什麼呢?
A、圍棋的難度要比國際象棋難很多;
B、圍棋的下法窮舉出來有10的160次方這么多。
這個數字可以這么理解，如果我們把宇宙中的每一個原子看做一個新的宇宙，那所有這些原子加起來，就是10的160次方，因為圍棋的復雜度很大，所以計算機走出來的一些棋確實是人類的智力和悟性走不出來的。
三、機器產生智能的方式

與人類的區別
顯然，計算機獲得智能的方式和人是不一樣的。早先的十位學者在想人工智慧這件事的時候，首先想到的是計算機模擬人。
人是怎麼獲得知識的?人為什麼聰明?在中學的時候學過三段論：一個大前提，一個小前提，然後得到結果。
例如：大前提是「今天上海在下雨」，小前提是「交大在上海」，得出「交大正在下雨」。
這就是我們人的推理方式。計算機不是這么做的，雖然人類最早也想這么做計算機演算法，但是人們發現這樣做不出來。2000多年前，人類想要飛行，在胳膊上栓著用布做的翅膀，但是從樹上往下一跳就摔死了。等真正到懷特兄弟發明飛機的時候，他們造出來的飛機翅膀不像鳥似的有震動，而是固定的。
為什麼能飛?因為掌握了空氣動力學的原理。
所以科學家從70年代以後就開始想，能不能利用別的方式解決這個問題。計算機從在特殊的應用下識別人的語音，到後來能完成英語到中文的翻譯，再到後來寫一些簡單的句子、識別醫學的影像、看病等等。能這樣一步一步地做起來，最重要的原因是什麼呢?
1)摩爾定律;
在過去的51年裡，計算機處理器的性能，無論是速度還是存儲量，18個月就會翻一番，51年中間正好翻了34倍，這個速度非常快，哪怕是從70年代初開始到今天，計算機處理器的速度也增加了10億倍，這是非常快的。
2)數據;
這個基本上是從2000年以後開始的，2000年以前也有數據，但是數據量有限，只能解決特定的事情，不像現在各行各業都可以用計算機解決。尤其是到移動互聯網時代以後，不但是計算機本身的數據，人類其它的一些都可以在計算機上得到，這些數據的使用也使我們變得很聰明。
3)數學模型。
深度學習(筆記俠註：深度學習的概念源於人工神經網路的研究，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本)實際上是機器學習，深度學習使得計算機可以很好地利用數據，產生一些想像不到的結果。Google推出的人工神經網路是怎麼做的呢?它的機器翻譯已經做了很多年了，現在換成深度學習的模型。
深度學習有什麼好處呢?
以前用單台計算機處理一件事的時候，不一定能接近人，但你用很多台的時候就可以超越人。
四、機器智能發展水平的4個階段
第一層：弱人工智慧(部分能力明顯比人強)
女生用手機拍完照以後把自己眼睛放大，抹掉臉上的褶子，這件事情過去能不能做?也能做。有PS就能自己做，但是過程很麻煩。現在計算機能給你做得很好，計算機怎麼做的?無非是換了一張更漂亮的臉，臉上沒有這些東西，稍微學習一下PS，就做得好一點。
最漂亮的女生是什麼樣的女生?如果把每個人的五官尺寸和器官的比例、位置做一個平均的話，人為畫出的這張臉就是最漂亮的。
一般人希望人工智慧可以做一些過去只有我們人類能夠做的一些事情，比如能不能聽懂我說的話，能不能回答問題，天為什麼會下雨，為什麼是藍色的等等。
第二層：強人工智慧(接近人的水平或超過人)
計算機今天不但能做這個，還可以做翻譯。今天你帶一個手機用Google翻譯，你到巴黎基本上可以跟當地人直接地交流。計算機可以寫作，在《華爾街日報》和《紐約時報》一些財經的文章，其中大量關於事例的寫作工作是由計算機完成的。

第三層：超人工智慧
大家都很關心最終計算機能不能超過人，這是我們共同關注的一件事情。
第四層：智能社會
未來社會是一個什麼樣的社會，今天我們講人工智慧或者機器智能，一定會想到某台特別具體的計算機，無人駕駛的計算機本身是一個機器。其實真正的未來社會，整個大城市或者一個國家甚至整個社會，你也可以認為是一個超級機器，由很多的小計算機構成並且互相連在一起，共同構成了智能社會。
▲智能交通和無人駕駛
在美國100萬人口以上的城市，上下班的時間平均要花70分鍾，這很痛苦。如果汽車都是智能汽車，只要裝一個手機APP，這個APP就會告訴你哪條路段堵。現在用導航也有這個功能，但是導航常常不大靈，有一些延遲、滯後。
再往後就是無人駕駛。雖然許多報道說特斯拉又出了一次事故，但總體來講比人開車要安全。美國每年交通事故的死亡人數到七十年代達到了高峰，後來禁止酒駕，到今天為止也還有3萬人。中國按人口比例來算低一些，但是死亡量更高，去年死了10萬人。未來我們可能由機器來開車，採用無人駕駛汽車以後，好多生活習慣就會改變，比如馬路上可能就不需要紅綠燈。
▲社會和家庭安全
智能化的社會和城市，不僅僅是交通，比如現在大家非常關心安全。有一個辦法說可以用很多無人機來代替警察巡邏，現在的無人機無非拍一些航拍照片，而將來，它的視覺晶元能夠是別人或者其他目標，甚至是危險品。
現在攝像頭照了圖像或者是視頻上傳到雲計算中心，直接識別出來。假設遇到危險分子，覺得這個人很危險，然後做一個標識跟蹤他，看這個人往西邊走，就告訴西邊的無人機開始跟蹤識別，這些就會保護我們的安全。
甚至你在離家時，家裡也可以有無人機幫忙巡視，這個機器已經製作出來了，幾乎沒有噪音且全自動化，24小時不需要管控。它可以自動繞過障礙物飛行，自動充電，還可以做更多事情，比如幫助老人關火等。
五、未來產業離不開機器智能
未來跟科技無關的產業，都可以用到人工智慧。
1)金州勇士隊的奇跡
金州勇士隊在六年前表現得跟中國足球隊一樣，當時是NBA的倒數第二。後來他們發現有一套能夠讓球隊更好的方式，通過背後的一個工程師團隊做智能化的訓練，利用數據統計了球員雙方傳球的准確率。
按照這一套完整的模型訓練，打造了一支球隊，直到去年他們得了總冠軍。今年3：1的領先情況下把總冠軍又輸掉了，但是創造了常規賽82場比賽73勝的記錄，所以中國足球要翻身也應該動這個腦子，不是身體不夠強壯，而是腦子太笨了。
2)治癒癌症和個性化制葯
2013年，Google成立了一家醫療公司Calico。因為在過去的20多年裡，一般的醫學研究的性能越變越慢，以至於很多疾病發現了很多年，但是治不好。60年代美國努力試圖提高人們的壽命，花了10年工夫提高了0.7歲。70年代的方法不太一樣，不是讓大家看病，而是少吃肥肉多運動。

亞瑟·萊文森
但是總體來說醫學本身沒有什麼進步，治療癌症這件事為什麼這么難?生物專家亞瑟·萊文森內部有一個講話，分析了關於癌症難以治癒的原因：
不同人得癌的原因不一樣，不同的人基因突變也不一樣，所以基因泰克研製的抗癌葯，有的吃了好了，有的不管用;
即便是原來管用的葯，這個人得某種癌吃了以後管用，十年都沒有問題，突然之間又復發了，復發以後什麼葯也不管用，這是因為癌細胞變了。
要解決這兩個問題，通過傳統的醫學方法是不行的，只能針對特定的人群或者某個人，有專門的團隊研製抗癌葯，根據他的基因特點研製專門屬於他的葯。
哪一天病變再研製新的葯，只要研製的速度跟得上病情變化的速度，這場和癌症打的仗就贏了。這個是從根本上解決抗癌的思路。這件事雖然管用，但是成本太高，每個人需要10億美元，喬布斯才能用得起。
以後是什麼做法呢?現在已發現了大概有將近兩百種癌，五千種可能導致癌的基因突變，組合起來大概差不多有百萬種。基因泰克為了研製乳腺癌的抗癌葯，他們手工分析了一千位患者，這能解決多少人的問題?只能解決20%的人，花了很大的成本。通過計算，如果要把所有的乳腺癌問題解決，差不多要看100萬人。這種事是如果是計算機做起來，很方便，即利用機器的智能來把所有的組合解決掉。
美國還有一家公司叫人類長壽，它的創始人是人類基因組計劃最早的科學家，他們認為，根據不同的人，給不同的葯，這就是醫療的未來。
3)手術機器人
兩個月前IBM發布了一條消息，它們的沃森機器人看病的系統，在診斷疑難病症的時候已經超過了人類。總體上來講，在去年的時候，它已經達到了人類醫生的平均水平，這在偏遠地區醫生較少的地方是比較管用的。
更重要的是機器智能的進步速度要比人智能進步速度要快得多。未來的醫生你要給他三個東西：病歷、病情描述、化驗結果，給他這三個就可以看病。

達芬奇的機器人
今年暑假看到了達芬奇的機器人，全世界已經裝了3000台，它有三個機械手臂，中間一個攝像頭，相當於他的眼睛，另外兩個手臂左右進去，給他動手術。做得最多的是婦女的子宮肌瘤的手術，它先將二維圖像還原到三維圖像，也可以做心臟搭橋，然後進去安靜地切掉。
有什麼好處呢?安全性和穩定性非常好，手術精度很高。在學校的時候教授給我看了一個錄像，人做手術是怎麼運用工具的，手是會細微抖動的，人拿針在布上縫幾針，每一針的寬度一毫米，如果精度在0.1毫米以內就做得很好了。醫生做手術也是同樣的，有一些手術不是一刀切完就完了，可能切50刀，每一刀的精度0.1毫米，這對計算機來講是非常容易的，它的精度是0.02毫米，比醫生的水平高很多。

2. 吳軍：為什麼第一份工作不要太在乎工資

人的第一份工作很重要，它必須能幫助你在十年後掙到同齡人或者同班同學3-5倍的收入，這樣你才能在北京買得起房子。第一份工作必須是能夠讓你極快速地成長，養成良好的職業習慣，在最短的時間里了解全行業，而且你也需要主動通過第一份工作盡可能地成長。
在IT行業里做工程的人會有這樣的體會，大學畢業去了Google或者微軟的，只要願意學習，三年後工程能力都很強；去網路、騰訊和阿里巴巴的人，就要差不少了，因為前者非常注意培養人，而後者不注意，當然去了其他公司的情況可能更差。三年後，如果從微軟跳槽到阿里巴巴這樣的公司，可以拿非常高的薪酬，就一下子實現了比同班同學工資高一倍的目標。
當然，再次選擇新的公司時，依然應該以成長為目標，而不是以是否多20%的報酬為准。在阿里巴巴這樣的公司，還非常看重業績表現，如果這個人願意學習，有一顆開放的心，在接下來的三年裡，他會進步很快。如果他能夠一直以這樣的態度去做事情，10年下來，比同班同學的收入多個三五倍完全是可以達成的目標。而真達到了這個目標，吳軍博士想他至少對事業發展和經濟地位，應該比較滿意了。
如果運氣好，也足夠努力，他就可能成為那些願意出雙倍價錢請的人，而靠走職業道路發財的人，都是這一類人。這些人將來如果創業，成功的可能性比其他人也高很多。
當然，很多人會說，你說的這些公司和大學，我連做夢都夢不到，怎麼辦呢？這里吳軍博士只是用大家熟知的名詞舉例子而已。每個人有自己的起點，自己和自己比，和與自己同條件的人比，只要做到每過幾年上一個台階，二本大學的畢業生的收入幾年後就能超過一本的平均水平，一本的也能超過清華北大畢業生的水平。
反過來，如果第一份工作看似掙錢多一點，什麼都沒有學到，什麼機會都沒有，十年做下來，這個人可能會發現他在原地踏步。吳軍博士在騰訊面試過一些從清華北大畢業，到外面混了一圈的人，發現他們不但水平比應屆畢業生高不了多少，還養成了一堆壞毛病。
吳軍博士在Google時遇到的情況也類似。每年總會有些不錯的候選人獲得了我們的薪酬福利包（指工資、獎金、福利、股票等總和），卻沒有接受。三四年後他們又跑回來重新面試Google的工作，吳軍博士問他們當時為什麼不接受Google的職位，他們通常都是說，雅虎或者微軟多給了20%的工資。
當然，通常還是會招這些人進來，但是到了Google之後，他們的職級可能就比同班同學低了一級。吳軍博士在之前講過，在美國大部分人通常一輩子只能被提升兩次，在Google這樣的企業最多多一次。如果畢業後幾年職級就比同班同學差出一級，即使多掙了點錢，也不是什麼好事情，更何況一旦在第一份工作中養成壞習慣，要影響自己一輩子的發展。
最後，你或許要問，如果每個人都往那些收入低一點，但是非常好的公司擠怎麼辦？這一點你還真不用擔心，吳軍博士發現無論是在中國，還是在美國，在乎20%工資的人要比注重自己成長的人多，因此就給有志氣的人留下了機會。

3. 焦點：持有退市公司的股票該怎麼辦求答案

答：這個文件是核准制度下上市公司融資的系列文件之一，要求上市公司新股發行必須申報前次募集資金的使用情況，指引主要包括四部分：1。出具專項報告的依據；2。專項報告 應當聲明的聲項；3。專項報告正文內容；4。專項報告的簽署。其中專項報告內容較以前有所變化，主要有上市公司募集資金實際使用情況與招股或配股說明書承諾以列表方式逐項對照，並說明投入項目，投入金額是否按承諾建行，如存在差並式項目投資的實際收益低於承諾收益20%以上等情況，應予以特別說明。另外，《指引》擬定，如果上市公司前次募集資金沒有全部使用，應說明未使用資金的數額，占所募集資金總額的比例，未全部使用的原因以及公司是否已作出相應的安排。這種制度的出台，有利於限制上市公司盲目圈錢的現象，上市公司想要再次融資就必須認真完成本次融資的計劃。
2、本周滬深交易所再次對6家PT公司發出退市警告，PT公司退市已板上釘釘，請問假如投資者仍持有已退市的公司的股票，應該怎麼辦？PT公司退市後，這些股票將如何處理？ 答：已公布6家PT公司中只有PT紅光尚存一線重組希望，其餘PT水仙、中浩、農商社、雙鹿、網點目前仍無實質性重組動作，被最終摘牌的可能性極大，此外部分今年將戴上PT帽子的公司如不向證監會提出實質性扭虧計劃，也很難獲得6個月的寬限期，如ST 東海等。也具有被摘牌的風險，投資者對這些公司股票，一定要果斷退出。（大摩投資/吳軍）【發表評論】【談股論金】【聊天室】【關閉窗口】

4. 李近道介紹股票如何

股票這東西全世界沒有一個人知道未來走勢是漲還是跌。巴菲特號稱股神。今年虧了300多億。

5. 相戀23年，為陳可辛生下孩子，吳君如為何不願與陳可辛結婚

說到吳君如，我們能夠想到《大內密探靈靈狗》中使人捧腹大笑的西宮娘娘，《家有喜事2009》里脾氣爆棚的老處女，在《最佳損友闖關情》中那個叉腰挖鼻孔瞪眼的無禮少女。

劇中以醜女而出名的這位姑娘在婚姻中也格外特立獨行。

兩人固然沒有取得結婚證，但直到今天在魚龍混雜的文娛圈仍然能過得很好。

沒有結婚證明的障礙，他們也可能同甘共苦。

2007年，陳可信拍攝的《投名狀》因票房費用回收而損失超越億，一夜之間，40多歲的陳可信青絲增殖。

吳軍曉得後什麼話也不說，把本人的積存都掏出來，協助陳可信還債。

但是由於虧損很多，即便買完房子和車也不能填補這個大洞。

曾經退休的吳軍再次回歸，一次性收買了多個角色。

在吳君樓的鼓舞下，陳可信走出失敗的陰影，恢復投稿後，陳可信一口吻製造了《門徒》等多部電影來還債，同時進一步堅決了陳可信在內心深處與吳君樓共度終身的決計。

之後，陳可辛取得3.3億美圓的媒體公司股票後，第一時間向吳君如贈送了2.5億韓元。

6. 萊茵生物:公布增發調整預案,擬非公開發行股票數量為不超過16787.5萬股,發行價。請問表示什麼

萊茵生物10月29日晚間公告，擬8元/股發行不超過1.71億股，募集資金不超過13.7億元。公司將通過此次交易收購電商營銷方案公司涅生網路。公司股票將於10月30日復牌。
發行對象中，李先桃認購0.27億股；吳軍凡認購0.01億股；唐笑波認購0.06億股；秦本軍認購0.49億股；蔣小三認購0.38億股；天堂矽谷奕新認購0.19億股；天堂矽谷合行認購0.31億股。其中李先桃、吳軍凡以其所持有的廣州涅生網路科技有限公司50%的股權認購(分別作價2.25億元)，其餘發行對象以現金認購本次非公開發行的其餘股份。秦本軍為公司實際控制人，蔣小三與秦本軍系兄弟關系。
此次募資中，收購涅生網路100%股權擬投入4.5億元，終端產品研發中心建設項目擬投入2.2億元，償還金融機構借款擬投入3億元，補充流動資金擬使用4億元。
涅生網路主要為品牌企業提供整體電子商務解決方案，涵蓋了電商策略制定、電商渠道資源整合、品牌營銷、直營店鋪託管及運營、視覺設計、策劃運營、客戶服務、數據服務等環節，同時提供或協同第三方提供倉儲服務和系統服務。目前，涅生網路主要有電子商務代運營和電子商務自營經銷兩種業務模式。
涅生網路2013年度、2014年度、2015年1-6月分別實現凈利潤859.95萬元、1640.22萬元、563.05萬元。李先桃、吳軍凡承諾2015年、2016年、2017年涅生網路分別實現凈利潤不低於3000萬元、3900萬元和5070萬元。

7. 名人通過精神支柱的力量取得成功的故事

1、巴雷尼小時候因病成了殘疾，體育鍛煉彌補了由於殘疾給巴雷尼帶來的不便。母親也給他起到了榜樣作用，更是深深教育了巴雷尼，他終於經受住了命運給他的嚴酷打擊。

他刻苦學習，學習成績一直在班上名列前茅。最後，以優異的成績考進了維也納大學醫學院。

大學畢業後，巴雷尼以全部精力，致力於耳科神經學的研究。最後，終於登上了諾貝爾生理學和醫學獎的領獎台。  

2、童第周出生在浙江省鄞縣的一個偏僻的小山村裡。由於家境貧困，小時候一直跟父親學習文化知識，直到17歲才邁入學校的大門。 

讀中學時，由於他基礎差，學習十分吃力，第一學期末平均成績才45分。學校令其退學或留級。在他的再三懇求下，校方同意他跟班試讀一學期。 

此後，他就與「路燈」常相伴：天蒙蒙亮，他在路燈下讀外語；夜熄燈後，他在路燈下自修復習。功夫不負有心人，期末，他的平均成績達到70多分，幾何還得了100 分。這件事讓他悟出了一個道理：別人能辦到的事，我經過努力也能辦到，世上沒有天才，天才是用勞動換來的。之後，這也就成了他的座右銘。 

3、貝多芬信仰共和，崇尚英雄，創作了有大量充滿時代氣息的優秀作品，如：交響曲《英雄》、《命運》；序曲《哀格蒙特》；鋼琴奏鳴曲《悲愴》、《月光》、《暴風雨》、《熱情》等等。一生坎坷，沒有建立家庭。二十六歲時開始耳聾，晚年全聾，只能通過談話冊與人交談。

但孤寂的生活並沒有使他沉默和隱退，在一切進步思想都遭禁止的封建復辟年代裡，依然堅守「自由、平等」的政治信念，通過言論和作品，為共和理想奮臂吶喊，寫下不朽名作《第九交響曲》。他的作品受十八世紀啟蒙運動和德國狂飆突進運動的影響，個性鮮明，較前人有了很大的發展。

貝多芬集古典音樂的大成，同時開辟了浪漫時期音樂的道路，對世界音樂的發展有著舉足輕重的作用，被尊稱為「樂聖」。

4、王亞南小時候胸有大志，酷愛讀書。他在讀中學時，為了爭取更多的時間讀書，特意把自己睡的木板床的一條腳鋸短半尺，成為三腳床。每天讀到深夜，疲勞時上床去睡一覺後迷糊中一翻身，床向短腳方向傾斜過去，他一下子被驚醒過來，便立刻下床，伏案夜讀。天天如此，從未間斷。

結果他年年都取得優異的成績，被譽為班內的三傑之一。他由於少年時勤奮刻苦讀書，後來，終於成為我國傑出的經濟學家。      

5、孔子一生勤奮學習，到子晚年，他特別喜歡易經。易經是很難讀懂的，學起來很吃力，可孔子不怕吃苦，反復誦讀，一直到弄懂為止。

因為孔子所處的時代，還沒有發明紙張，書是用竹簡或木簡寫成的，既笨又重。把許多竹簡用皮條編穿在一起，便成為了一冊書。由於孔子刻苦學習，勤展書簡，次數太多了，竟使皮條斷了三次。後來，人們便創造出了「韋編三絕」這句成語，以傳誦孔子勤奮好學的精神。

8. 能夠用數學模型預測股市嗎

能，如最大熵模型。決定股票漲跌的因素可能有幾十甚至上百種，而最回大熵模型恰恰能找到一個答同時滿足成千上萬種不同條件的模型。本答案摘自《數學之美》（第二版）（吳軍 著），如想了解詳細情況可參看本書第20章《不要把雞蛋放到一個籃子里——談談最大熵模型》

9. 炒股要帶多少錢

你好，炒股沒有資金限制，最低可以購買一手，即100股即可，低價股幾百塊就夠了，如股票版價格5塊，權那麼500就可以買了。在證券公司開立股票賬戶之後，賬戶轉入資金，就可以買賣交易股票了新手可以先做模擬交易，可以先從基本術語，和交易規則入手，結合模擬盤來不斷練習。積累交易經驗，了解基礎知識，然後開戶進行實盤交易。
最後，炒股有風險，入股需謹慎。

10. 股票分析報告

大華股份09年半年報分析

1,收入和凈利潤.

上半年收入增長放緩,增長12.91%,其中國內增長僅8.8%,說明公司的營銷體系還是存在一些問題;而海外銷售則增長了32%,這在海外經濟不景氣的今年,出口能取得這樣的增長,也算是不容易了,據了解海康威視上半年的出口是有一定幅度的下降的,當然這和大華的出口基數偏低也有關系.如果大華的出口能在今後保持這種增長的勢頭,一旦海外經濟復甦,對利潤的貢獻應該會不小.

凈利潤同比下降7.3%,扣除非經常損益後的凈利潤則是下降了15%.按理說這很不應該,因為今年所得稅費用同比下降了63%(去年按25%的稅率計算).利潤下滑的主要原因由於加大了市場投入和研發投入,導致銷售費用和管理費用的大副增長,由於這種投入體現到利潤上需要一定的周期,所以在投入初期,利潤的增長是要落後於收入增長的,一旦這種投入達到了預期效果,則很可能出現利潤增長遠遠高於收入的情況.比如中創信測,就是由於前幾年加大了研發和市場投入,導致了近幾年凈利潤的增長遠遠高於收入.當然,如果這種投入遠遠達不到預期效果,就會對利潤的拖累越來越大,所以這裡面也隱藏著一定風險.

2,產品結構和毛利率.

目前大華主要的收入來源還是DVR,基本上還是吃老本.DVR的毛利同比略有下降,主要是由於整體價格有所降低,在山寨機對DVR行業的沖擊日益加大的情況下,海康和大華這兩大龍頭能否鞏固住該行業的毛利水平,目前還存在一些懸念.從大華近期的新品巡展來看,差不多也是以DVR為核心,只是由於性能提高,新產品的售價也較以前提高很多,如果新品的推廣順利的話,DVR的毛利應該是會有較大提高的.

數字遠程圖像監控系統上半年收入增長了一倍,達到了3525萬,而且毛利率也由去年同期的20%提高到了40%,恢復到07年同期的水平,增長勢頭應該說還不錯.一般來說,這種系統集成的毛利能維持在20%的毛利就算很高了,我估計該收入的快速增長是大華接了一些打包工程項目所致,但毛利率能否穩定在40%的水平,應該有著很大的不確定性.

其他產品收入增長了1.4倍,達到了3227萬,毛利盡管有所下降,但仍然高達42%.這部分產品主要是大華研發的一些新產品，盡管大華現在走的是「大安防戰略」，但近幾年除了DVR上有所成就外，其他新產品一直都沒有成氣候，即便是智能交通產品,雖然也有較好的增長,但還是低於年初預期的,還沒有形成規模.反觀海康，除了在板卡和DVR這兩個領域牢居第一外，在攝像機領域的發展也是相當快的,看來大華要趕上海康目前還只能是個夢想。

綜合來看，大華的毛利率較去年同期略有上升，應屬好現象。

3,分配.

上半年沒有分紅,也沒有送股,這使得不少投資者再次失望.其實,我個人覺得中期不送股反倒會好一些,首先是中期高送配一般是少數個例,很難引發整體的高送轉行情,而年報的高送轉往往因群體規模較大,市場炒作的力度和空間都遠高於中報.其次,目前的股價不大適合送轉,要真推出高送轉,至少也得等股價上了幾個台階,讓機構有充裕的時間運作,假如現在推出送股,未免把這一題材給浪費了.去年的年報沒有送股,公司自身也背負了很大壓力,我想無論下半年經營如何,今年年報推出10送10的可能應該是非常大的.

4，股東情況。

股東戶數有所減少,又達到了去年年底的水平,由於增加了小非的籌碼,人均持股數還是相當集中的,達到5000股/戶.從小非的情況來看,除了王增鍬拋售49萬股外,自然人高冬的51萬股應該也全部拋出,吳軍因個人需要拋出4.5萬股,而朱江明和陳金霞仍舊持股未動,看來整體上小非的籌碼還是比較穩定.從機構的情況來看,中信的私募從去年至今一直持續加倉,而最初進入的兩大機構國泰基金和通聯資本也是不離不棄,只是做了一些波段操作,造成了籌碼數量上的一些變化.總的來說,機構對大華的認可度還是比較高的.

展望下半年,大華尚存在一些不確定因素,這主要看市場的持續投入能否產生效果以及新產品的推廣情況,如果這2方面做的好,那下半年的利潤出現快速增長還是值得期待的,如果新產品的銷售不暢,這些巨大的銷售和管理費用將會在下半年繼續吞噬利潤成果,由此也不難理解在對3季度業績預測時仍然用了"增減"這個不確定的詞.