1. 2020uc能打开的网站你了解的，为什么都喜欢用uc浏览器2020？
我的个人看法如下，我认为都喜欢用uc浏览器2020，有以下的几个原因，一是因为uc浏览器2020很好用，上面查询的资料很详细
2. 出国留学申请流程？
对于很多想要深造提升专业水平的同学来说，出国留学便是其中一种比较受欢迎的方式，但很多同学对于出国留学的申请流程并不十分清楚，以至于浪费不少时间和精力，申请效率非常低。今天小编来给大家梳理一遍，看看出国留学应该如何准备？
学校选择
留学市场介绍
随着经济全球化和教育国际化时代的到来，我国留学服务行业已进入快速发展阶段，每年有太多中国学生选择出国留学，中国已然成为全世界最大的留学人员派遣国。
3. 大数据主要学习哪些内容？
前言要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。
我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。
下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。
编程语言阶段学习如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。 JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。 还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。 如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。 JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。 JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。
===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============
Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。 Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。 也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。
大数据框架阶段学习大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。 刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。 来一张推荐系统架构的图，先看看
一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。
大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）
一、Linux（基本操作）一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。
二、Hadoop（重点中的重点）Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。
三、ZookeeperZookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。
四、Hive（重点）Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。
五、FlumeFlume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。
六、Kafka（重点）Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。
七、HBase（重点）HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。
八、Spark（重点中的重点）Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。 Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。
九、Flink（重点中的重点）Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。
项目阶段其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。 根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点
大数据项目实战某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。 相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）
书籍书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~） Java后端书架：
大数据书架：
大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。
最后大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。 不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。 要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。
4. Facebook脑机研究新进展？
硅谷“钢铁侠”马斯克刚刚上演了一场脑机接口秀，本周二，扎克伯格的Facebook也火速抛出了脑机项目研究新进展：将人脑的思维解码为文字语言。
脑机接口，一个看似很“赛博朋克”的技术，正在被推向新的发展高潮，而我们正在将科幻故事变成现实。
Facebook脑机项目，读懂你的大脑两年前的F8大会上，Facebook首次对外展示了“大脑打字”项目，目标是通过非侵入式硬件创建一个无声语言系统，能够直接从你的大脑读取信号来打字，速度可达每分钟100词，是人们在智能手机上打字速度的五倍。
随之而来的是不少神经科学家的质疑，因为将脑电波转换为文字已经是技术难题，更何况要快于我们的打字速度。
据了解，这项研究早期是由Facebook的创新硬件部门Building 8负责，这个神秘的团队有超过60名科学家和工程师，他们分布在UC San Francisco、UC Berkeley、霍普金斯医学院、霍普金斯大学应用物理实验室等机构中。
去年12月，Facebook对其进行了重组，把脑机项目转移到了Facebook Reality Lab团队（原Oculus Lab团队）。
本周二，由该团队赞助的加州大学旧金山分校研究人员将最新研究结论发表在《自然通讯》（Nature Communications），结果表明系统可以准确解码佩戴设备的人听到和说出的对话词和短语。
实验中，如果参与者听到有人问“你喜欢听哪种乐器”，参与者会在录制大脑活动时回答“小提琴”或“鼓”等几种选择之一，系统利用脑部活动来判断参与者是否在听或说，然后尝试解码这些语音。据统计，该系统可以达到61％至76％的准确度。
主要作者和加州大学旧金山分校神经外科教授Edward Chang表示，到目前为止，系统只能识别一组非常有限的词汇。
图 ｜ Edward Chang
目前，研究人员与三名正在接受癫痫治疗的患者合作测试这项技术。不过，Facebook脑机接口计划的研究总监Mark Chevillet表示，“我们没有任何实际的产品计划，因为这项技术是早期阶段的研究。”
相较之下，马斯克的脑机项目Neuralink野心更大：2020年之前将Neuralink的技术在人体上进行测试，“通过‘与AI的融合’来增强大脑，让人类与人工智能形成共生关系。”
学术界＋商业公司合力，新蓝海即将出现无论是上世纪80 年代英美电视节目中的著名虚拟人物超级麦克斯，还是把人的思维全盘拷贝到一个最新款的人形机器人上，围绕人的大脑和神经元的技术总是充满了神秘的吸引力，除了科技狂人马斯克和社交达人小扎之外，还有不少初创公司在路上。
在2017年发布的一份《中美首份脑机接口行业分析》报告中，列出了当时最受关注度的部分脑机接口公司。
国内的话，互联网早期风云人物陈天桥表示要投入10亿美元用于脑科学探索；哈佛大学的华人博士韩璧丞此前在哈佛大学创立了Brainco，试图攻克脑机接口领域最难的两个领域：脑电信号的意识解析、自适应算法（人与算法机器的相互识别）。
目前，脑机接口主要分为侵入式、部分侵入式和非侵入式三种类型。侵入式需要往大脑里植入神经芯片、传感器等外来设备；非侵入式通常是通过脑电帽接触头皮的方式，间接获取大脑皮层神经信号，包括脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等。
通常情况下，非侵入式脑机接口设备会偏向于消费级产品，比如和VR＼AR硬件配合使用。侵入式的则更专注于研发高精度的脑电测量设备，产品针对临床和科研级别的。
不过，当前脑机接口技术的真正进展，还是来军方和科学家。比如美国国防部高级研究计划局（DARPA）自20世纪70年代以来就一直为脑机接口研究提供资金，最新的N3脑机接口项目，目的是在非手术的情况下实现大脑和系统间的通信。
今年4月，加利福尼亚大学旧金山分校的科学家在自然杂志上发表了一种由神经网络驱动的新型BCI，它可以让患有瘫痪或中风的人以自然语音的速度进行交流，平均每分钟150个词，这项研究的主要作者Edward F． Chang也是Facebook脑机项目最新研究的主力研究人员。
随后的6月，卡内基梅隆大学与明尼苏达大学的研究人员使用非侵入式脑机接口，开发了有史以来第一个能用意念控制连续追踪电脑光标的机械臂。
在脑机接口的研究上，我们研究的步子越来越快。
同时，根据研究机构Allied Market Research的研究报告，全球脑机接口市场预计在2020年将达到14．6亿美元，从2014至2020年的年复合增长率为11．5％。学术界接二连三的科研成果发布加上商业公司的快速推进，正在让脑机接口成为一个潜力巨大的商业市场。
最后：
处于初期发展阶段的脑机接口技术本质上还是为了“增强”或者“恢复”人自有的一些功能，这一点和当前的外骨骼机器人等产品又有着异曲同工之妙。
两年前，一名因脊髓损伤而瘫痪的64岁男子在使用脑机接口（BCI）以每分钟8个字的速度打字时创下了纪录。
这两年时间，国内外也陆陆续续涌现出不少优秀的脑机接口研究团队，但是人类的大脑皮层有上百亿个神经元，每个神经元又包含数个到数万个分支，构成庞大精细的神经网络。如何准确地解码出这些超大规模神经网络对外释放的信号仍旧是瓶颈。
5. 最快的解套方法是什么？
感谢邀请！
股票解套的唯一途径就是股价的上涨，只有股价再次出现的上涨，通过加仓的方式已达到快速解套。
这是唯一的途径，几乎没有第二个选项了。
所以，股票被套后，要及时地对趋势的延续性做出有效的分析，如果是一只处于下降太多的股票，就不要眷恋它的价值了，股价下跌只会带来更多的亏损，即使它是一只有着上涨潜能的股票，当下不涨，就是不涨，未来的上涨就是画饼充饥了。
股票池中，在任何阶段都不乏上涨通道了股票，这才是解套的最好的良药。
于此抱着一处于下跌通道的股票，不如择机出清，选择追逐上上涨的股票，很快就会解套了。
这可能是当前股市里最好的也是最快的解套的方法了。
中石油上升热炒了一段时间，然后就是数年的套牢了。
这只股票只要你碰了它，就会闪着你的腰了，必套无疑，没有人在他的下跌里下面，就不要说快速地解套了。时至今日，中石化的股价仍然处于一个较低的位置，当然，中间有过几次反复的机会，但是空间不大，对于一般的交易者，想要解套，确实难上加难。人们习惯于在地位加仓，以摊薄股价的成本线，但是，在中石化的股价波动的过程里，摊薄成本，逆势加仓以快速达到解套的目的，对于一般的交易者，无疑与灭顶之灾。人们都想借机中石化的回抽而解套，却在无形中加剧了中石化持有者方疯狂的抛售的行为，从而加速了中石化的向着更低的位置下跌，那些新的加入者被套是毋庸置疑的，而那些想要借机解套，进行了加仓的人，却越套越多，也越套越深了。
而那些中石化套牢者，想要从中石化对的阴影里快速地走出来，想要解套，他们会怎么办？
这个我确实不知道，但是我只知道我被套在一个下降趋势的股票里时，我会选择的不是在中石化里死缠烂打，这样不但没有好的效果，还会像陷入到了鳄鱼的嘴脸，越挣扎，离死亡越近了。
因此，在任何时候，我都会在出现了套牢时，会快速地斩断仓位，出清在下降趋势的股票。首先是截断了亏损，这是一个必然的过程，此次，就是继续观察这只股票的发展，再者就是股票池中选择那些强势上升的股票，继续追高的行为，已达到快速打回亏损，达到解套的目的。
股票价格下降趋势和上升趋势，并非是一个理论上存在的东西，而是存在于实际的价格中。
趋势的关键成分就是趋势的延续的惯性，千万不要小瞧了这个成分属性，它会让你赚钱，也会让你亏得血本不归。
所以，当你套牢在一只下降趋势的股票里，不论是哪一个阶段，趋势的初期，或者趋势的末期，都要及时出清自己的股票，而不是逆势加仓，导致越套越深，越套越厚的结局。
交易的高明之处在于交易的主动性。
追逐那些已经上涨的股票，得到快速的盈利，就是交易的主动性。
找到当前上涨的股票，就是找到了解套的法门。
看到，我这样说，你还会在一只下降趋势的股票死缠烂打吗？
以上所述，纯属个人观点，欢迎在评论里发表不同见解，我们一起探讨~
6. ucr相当于中国哪个大学？
相当于中国厦门大学
加州大学河滨分校(UC Riverside)是世界上最具影响力的公立大学系统-加利福尼亚大学系统里十所分校当中的其中一所，也是所有分校中发展最快的。加州大学河滨分校在全美公立大学中排名第41位，拥有加利福尼亚大学傲人的学术传统。 立思辰留学介绍，加州大学河滨分校治学十分专业和严谨，拥有全世界顶级的农学系，吸引了来自全世界的学生前来就读。此外，该校其他各系所也均拥有良好口碑，全校多个学系的研究成果都已达世界级水平。伯恩斯工程学院、工商管理学院以及其名下的盖瑞·安德森研究生商学院、文学院、和教育学院都颇有名气。
根据2020年QS世界大学排名显示加州大学河滨分校排名 454，与之相近的厦门大学，排名 451。
7. 为什么中国不能开发出自己的浏览器？
作为一个有着8年浏览器内核研发经历的程序员来分析这个问题。
目前全球主流的浏览器内核主要分为三种，一种是谷歌的chromium浏览器，后来延伸的名字叫blink；一种是微软的ie浏览器，内核叫trident，但由于对于自己的生态已经转向谷歌的blink框架，一种是火狐的浏览器，内核的名字叫gecko；当然有一些嵌入式的设备的浏览器，属于定制版本范畴大部分用的webkit的内核。谷歌浏览器的内核最早就是沿用的webkit但在开发的过程中发现很多弊端，而且webkit当时的框架主要基于单进程的方面，对于谷歌浏览器这种多进程的机制方面多有不便，于是谷歌全面发力做成了今天的blink内核框架，但是主导思想还是基于W3C的标准去执行。
浏览器内核主要是C++代码来完成，算是比较复杂的软件框架了，其框架的复杂度不亚于安卓框架，主要解决一个网页如何从服务器拿到数据，进行下载解析最后渲染到浏览器上，并且还要跟着W3C的标准一直要更新，如果不是借助开源的力量如果单纯靠一个企业的力量去维护开发一个浏览器内核，如果不是有极强的财力支撑几乎是不可能做到的事情，即使是谷歌这样有实力的企业也是在借助开源的力量在维护这个生态。
在讲国内浏览器生态之前先讲讲国内软件发展行业的现状。目前国内程序员大部分是基于国外的框架进行设计开发，能够实时跟上国外主流开源框架的更新的，并且能够吃透其内在基本运行原理的技术人员都是少数的存在，这部分人员最忙的时候就是在大版本的迭代的时候，而且需要对于软件的框架有个深层次的了解，本人有幸经历过几次大版本的迭代，需要修正的细节需要对框架有足够的了解，否则在更迭过程中就会出现一些意想不到的事情。
国内浏览器这块主流框架基本上都向谷歌的blink靠齐了，还有一部分继续沿用webkit框架，已经很多企业慢慢放弃自己之前的自主创新的思路了，因为浏览器标准更迭以及性能的改进，都需要投入大量的人力物力，最重要的一个原因国内的浏览器市场已经趋于稳定，已经很少有企业再在这个上面投入大量的资金去做这件事，最多就是在这个内核基础上进行深层次的定制，而且浏览器已经大局已定，即使投入很多的财力未必能开拓出一条新的路子，而且用户群体基本上趋于稳定，大的企业已经把这个市场瓜分了，变数已经很小了。
正因为如此这个领域对于人才的需求量相比当初已经少了许多，更多是在一种维护作用，很多浏览器内核的开发人员已经选择了转行，大家都需要生存或者开拓新的路子。这基本上就是国内浏览器开发人员的现状，当然也会有一些山寨的浏览器做简单的定制植入私货，推广自己的产品，所以有时候有些用户在点击下载一个软件的时候，其实安装了一个换个风格的浏览器，这种大部分是基于谷歌开源框架，在应用层面换个界面然后在插件里面加上自己的推广私货。也有之前的同事去单干做此类开发去了，也是为了生存。
按照国内软件企业的实力，开发出一个浏览器实力是有的，因为很多开源浏览器领域，中国程序员贡献的代码量不在少数，但问题在于开发出来，谁来使用谁来牵头构建生态，国内的浏览器厂家会来替代嘛，一系列的问题都要解决，构建生态的能力也是国内软件企业所欠缺的，这点和操作系统何其相似，国内已经有大厂具备开发能力了，但又有多少人跟进，华为的鸿蒙系统就是典型的例子，其功能和性能比谷歌公司能差多少，甚至在某些功能模块上面表现更优异。目前阶段不适合盲目的跟进，在未来新的方向集聚力量一击而中，同时加强自己的创新，这才是当前该做的事情。
结合自己经历做了一些个人的感想，希望能帮到你，有问题可以一起交流，一起学习。
