xgreathammer

Less is more. 丝足控

[Michael Dell 🇺🇸 @MichaelDell]

Happy 250th Birthday, America! 🇺🇸🎆

250 years of freedom, courage, and the American dream.

Grateful for every founder, veteran, and hero who made it possible.

Land of the free. Home of the brave. Forever.

God bless the USA! ❤️🤍💙

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

背单词这事，别再瞎折腾了❗

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[Elon Musk @elonmusk]

God Bless America

[Crypto陈生 @SusChan444]

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[周期手牛牛 @niuniu255431]

再过一遍我对于存储芯片的理解，一次过完，给自己加深印象

1 HBM高宽带内存：
目前最看好海力士，没有之一
三星是整个综合实力最强的，强在于几乎这一块所有的顶尖业务都自己做，哪怕台积电的先进封装也在抢，也一定可以抢到！
美光最拉垮，富二代，没啥东西，一旦真神来美股，都得靠边，溢价就在非ADR而已。

2 主流的DRAM：
就是把GPU旁边的内存加高，这一排能做的多了南亚科技和华邦电子，但是这俩利基也做。
利基存储的意思就是垂类赛道的玩意，比如给车用的，给机器人用的，给电脑，给手机等等垂直类赛道用的东西
然后就是中国大王：长鑫，这个A股必上，为国争光了，朱一鸣牛逼

3主流的NAND闪存：
除了三大巨头，外加凯侠和闪迪以及中国小王：长江
最新这俩不太老实，做了点牛逼的东西出来
闪迪在做HBF：高宽带闪存
铠侠最近在做温存储，又叫相变存储PCM，SCM盘
说到这儿了我插入一下
这两个公司其实是两种路线，谁赢，谁就吃下下一个周期的大红利！！！
闪迪比较有钱，所以直接干难做的，铠侠就去做温存储了，毕竟是小弟，俩人共用一个生产线！

4 高宽带闪存HBF：（2027-2028量产）
闪迪带着海力士合作开发的东西，东西出来了可以省一部分HBM的钱
三星反正啥都干，肯定有
国内目前没人做，但是，未来长江肯定会做，兵家必争之地

5 温存储SCM：
这个其实是有难度的，因为因特尔傲腾做了，死了…花了几十亿美金
大普微也在做。这家公司是个奇葩，北邮的Ceo，原生家庭玩法，低流通高市值，刺激的很
还有就是武汉新存和天链芯了，但是没上市，天山电子持股他们，也有点意思，其他的公司太傻逼就不说了

6 内存接口/内存池化：
为啥先讲这个，因为存储到这儿就可以做成一块儿了，要链接了
这块儿没啥选的，国内就一家，澜起科技，然后多加一个给澜起做SPD/模组配套芯片的聚辰股份
海外就多了几家，最火的网红RMBS，以及除了内存接口还能做铜/光 互连的网红ALAB，全能的Marvell，都在这儿
还有MCHP
这一类的PE都特别高，老美好像喜欢这个…

7 代理/分销：
这个我觉得都是涨起来然后要死的公司，或者没球技术含量的，潮水退去都是裸泳
ARW，AVT，台湾俩还有中国卖海力士的香农芯创，华强科技，力源信息，我觉得这些都是垃圾，非主赛道，没啥意思，看都不用看。

8 NOR Flash 垂直赛道—利基/车规存储：
华邦电子，旺宏外就是长鑫的兄弟——兆王——兆易创新，这是一个港股比A股贵的标，说明外资看好，A股一般的标，值得重视
然后就是最近火的北京君正，靠着机器人大脑火的，其实就是因为能做这个垂类存储。
然后，东芯股份，普冉股份，聚辰股份（做检测芯片），复旦微电（FPGA军工芯片），恒烁股份，国内这几个我觉得未来能卷出来几个，需要注意的是武汉新芯，还没上市，上市要关注

9 SSD主控芯片
全球龙头SIMO慧荣（100亿美金），群联、联芸、得一微，以及企业级 SSD/SCM 方向的大普微
/内存模组/品牌厂 没啥意思，这些公司

10 企业级存储
Dell，Hpe，IBM，Everpure，NTAP，NTNX，国内的就是联想，中科曙光之类的，我感觉这个没啥利润，几乎不用看，知道这些公司和别的公司有共通就可以了

11 嵌入式新型，太早没啥说的

最后就是
设备：中微（3D NAND 高深宽比刻蚀）、拓荆（HBM 混合键合）、华海清科（HBM 减薄）、盛美（海力士发家客户）、芯源微（临时键合）、长川（存储测试机）+ 海外 Lam/AMAT/东电/Besi
材料：雅克（HBM 前驱体）900亿、华海诚科（HBM 塑封 GMC 独家）230亿、联瑞（Low-α 球硅）500亿
捡了核心的Mark下

所有存储的就这么多了我觉得，没啥再细节需要说的了…

我现在持仓很乱，我觉得是还没分清楚到底哪一个可以有大增长，因为这个赛道已经被人研究的太透彻了，没有太大弹性空间，如果要上存储赛道，只能拿着一部分稳+一部分弹性等大盘。

我现在拿的有：
长线仓：海力士，闪迪，兆易创新，北京君正，澜起科技，聚辰股份，天山电子

观察仓：RMBS，雅克科技，华海诚科，连瑞新材

未来：长鑫，长江，武汉长存

再多嘴一句存储产业总览（按毛利从高到低）：
HBM(热数据带宽) → CXL内存池化/内存接口/RCD-MRCD → DRAM → NAND → 颗粒代理/分销 → NOR利基 → SSD/模组(薄利) → 存储系统。

[小盖 @xiaogaifun]

https://t.co/7m1VasuiV7

[华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch]

这是目前A股比较标准的进攻型成长配置：

易方达成长100ETF

看到这个持仓就知道今天为什么赤峰黄金二涨停了；弹性和盈利双好，β和α都不错的黄金配置股。

[苏打白.Dev @sodawhite_dev]

怎么说呢？Claude Code 还是低估了大众的智慧。
中国有句话说，上有政策，下有对策。道高一尺，魔高一丈。

话说，Claude 就不能大气点？

[概率鹿梦｜AI Wealth Edge @DeerLucid]

世界是个巨大的“草台班子”

其实很多人都很水
一招教你轻松超越95%的人

[Amto @XAMTO_AI]

厌倦了漫长的找片过程、只想直抵观影终点，那么下面这个影视导航站便是为此而生——它剥离了在线播放的娱乐干扰，专注夯实全球影视资源的入口集散地。

通过聚合在线观影平台、网盘分享链路与磁力索引库，它构筑起一站式的寻片枢纽，无论你是锁定冷门佳片、连载新剧，还是为旧资源补上稳定源，都能在此获得高效匹配。
长久看来，这份导航链接的价值更在于随需而动的可靠性——它不会在你最想观影的时刻掉链子。
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[墓碑科技 @mubeitech]

一个拿过两次全球第一的机器学习大神，看了一眼大学里教 AI 的方式，觉得这帮教授全搞反了。

大学教 AI，喜欢先筑基：
微积分、线性代数、概率论，一啃就是一两年。
等学生终于见到真正的神经网络时，脑子早就被公式格式化了。
至于怎么把模型部署到服务器上？
对不起，那是工程问题，学校不教。

这位大神觉得，这就像学棒球先学三年流体力学，纯属折腾人。
学 AI，应该像学写代码或者学骑车：
先跨上去，把车骑走，摔倒了，再来琢磨重心在哪。

于是，他做了一门完全免费的课程：https://t.co/TkGmf193P4（《Practical Deep Learning for Coders》）。
没有任何学院派的花架子。
它不设繁琐的高数门槛，只要你有一点最基础的编程经验，就能开始。

它的授课逻辑是“自顶向下”。
第一节课，不推公式，直接教你用 PyTorch、fastai 和 Hugging Face 跑通一个图像分类模型，并且部署上线。
先让你看到：这东西不仅能用，而且我也能做出来。

有了这个正向反馈，再往深了刨：
神经网络底层是怎么进行矩阵乘法的？
Stable Diffusion 到底是怎么一步步降噪生成图片的？
反向传播（Backpropagation）又是怎么更新权重的？

看一眼他们的教学大纲就知道有多务实：
第一部分，全是实战，连“数据伦理”和“模型部署”这种学校里极少提、但工作里天天踩坑的细节都包进去了。
第二部分，才是带你硬核手撕底层，从零手写 Stable Diffusion。

在这个人人都想靠卖 AI 课割韭菜的时代，https://t.co/TkGmf193P4 始终免费，没有广告。
这不只是一门课，这是一场对学术精英主义的“物理超度”。
它向所有人证明了：在 AI 时代，动手构建并交付产品的能力，永远比那一纸名校的学术头衔更管用。

[宝玉 @dotey]

开源项目推荐：Claude Code From Scratch

这是一本学习 Claude Code 的开源电子书，严格来说不仅仅是电子书，还有代码，不需要你去看 Claude Code 的 50 万行代码。

用 ~4300 行代码（TypeScript 和 Python 两个版本分别实现）复现了 Claude Code 的核心架构——Agent Loop、13 个工具（含并行执行 + 流式早期启动）、4 层上下文压缩、语义记忆召回、技能系统、多 Agent、MCP 集成……每一步都对照真实源码讲解它怎么做的 → 我们怎么简化的。

有 13 章内容，每一章都是一份分步教程，跟着动手写几千行代码，快速理解 Claude Code 这样最好用的 coding agent 的精髓。

读完你就能大致理解了 coding agent 的工作原理，我跟着快速浏览了下都有了些新的收获，推荐有兴趣的可以看看。

有中英文版：
https://t.co/x2F11US2g0

[熊布朗 @Stephen4171127]

最近每天睡前看会《微积分的力量》，勾起了我对数学的兴趣。很是佩服作者可以把数学写得那么有趣，知识真的是需要合适的表达才能被更广泛传播。
——
恰好刚刷到一本 “Mathematics for Computer Science” 免费的，920 页
——
https://t.co/TNJmXXcJga

[Yufan Sheng @syhily]

图灵刚刚上架的这本“新书”其实很不错的，但是再版的名字就和编程书里面的《xxx权威指南》一样，有点烂大街。

原书名为“Measurement”，中文初版叫做《度量》。内容基本上围绕着度量这个话题，将几何学里面的测量，物理学的速度等讲清楚，最后扩展到微积分。算是面向高中生的科普读物。

起名品味太差！

[铁手 @0427SMtieshou]

我怎么早没看到这张图？

总结的太好了。

[悟空知识分享 @wym668]

世界公认的 9 大顶级思维🔮

[ahhhhfs @abskoop]

每天起床只想花 3 分钟知道美股昨晚发生了什么？

FiNews ：一个通过 AI Agent 自动整理公开财经资讯的美股日报网站

聚合 Yahoo Finance、CNBC 等公开美股盘后动态

用中文摘要整理盘后总结、主要新闻、市场温度和核心市场数据，

减少在各个资讯站之间反复筛选信息的时间成本。

适合快速了解昨夜美股概况，不构成投资建议。

[AYi @AYi_AInotes]

GitHub 上有人把 1324 个健身动作做成开源数据库了，不是那种只有文字描述的。

每个动作配了 jpg 静态图 + gif 动画演示 + 双语说明 + 目标肌肉 + 器械类型，2648 个媒体文件全打包好。

还自带一个本地网页，支持按部位筛选和关键词搜索，开箱即用。

三个最实用的东西：

1️⃣index.html：双击打开就能用，搜索+筛选+网格展示，点动作直接看大图+播放 GIF。完全本地运行。
2️⃣setup.html（开发者福音）：一键生成 SQL 建表语句（MySQL/PostgreSQL/SQLite），多语言 API 示例代码（JS/Python/Go/Java），甚至内置 LLM 提示词让 AI 帮你写后端接口。
3️⃣exercises.json + images/ + videos/ 文件夹：核心数据和媒体文件直接读，接程序零门槛。

数据覆盖很全：胸 163 个、背 203 个、腿 227 个、上臂 292 个、肩 143 个、腰 169 个、徒手动作 325 个。
做健身 App 原型、短视频素材、AI 动作识别训练、个人知识库——直接从零到有这一步就可以省掉了。

我觉得这类项目最值钱的地方不是数据量，是开箱即用这四个字。自带的本地网页把数据的价值直接展示出来了，不需要你先写前端才能看到效果，省掉的不是钱，是从想法到能跑的那一段最磨人的时间。

[墓碑科技 @mubeitech]

别再用网上的碎片化八股去补你的数学底层了。
MIT 官方一直公开着一本 920 页的硬核教材。
名字很直白，就叫《Mathematics for Computer Science》。
完全免费，PDF 格式直接下载。

现在无论是自学编程、做算法还是研究 AI，很多人都有一种“虚胖感”。
看似调包很溜，各种新框架用得很熟。
但只要一碰到复杂的算法推导或者系统底层逻辑，脑子立刻宕机。
说白了，就是你的计算机数学底子是漏风的。

这本 920 页的书，就是来给你重新搭骨架的。
它不跟你玩虚头巴脑的套路。
书里把计算机科学最核心的四大板块一次性打包：
逻辑证明、离散结构、图论、以及概率与计数。
每一个字，都是以后写高效代码、理解复杂系统时的绝对支撑。

很多人宁可花大价钱去买所谓的“零基础速成班”，去背那些随时过期的面试八股。
却不愿意静下心来，把这种真正世界一流的免费地基给打牢。
顶尖大学最厉害的地方，是他们把最硬核、最系统的底层常识，就这么坦坦荡荡地端在桌上，不藏着任何武功秘籍。
路一直都在，现在就看你有没有啃下这 920 页 PDF 的狠劲了。

[Serena @369Serena]

打算读书了，大家帮我看看这十本怎么样？