在当今的网络和文本环境中，MD 格式成为了很多文档和内容的标配格式。 再加上有更多的软件框架来帮助 MD 格式进行渲染，MD 已经成为了互联网文档快速发布格式的标准。 MD 格式能走到今天和 MD 格式好不好用其实没有什么太大的关系，最重要的工作就是做到了把 Word 格式的复杂进行简化，去掉 HTML 中繁琐的标签，让最后的渲染用发布框架来做。 MD 格式只定义了一些基础的结构，至于和后面的内容显示无关。 对比下 Discourse 本身自己提供的 MD 格式编辑器，可以看到有多么简单。     JSON 和 XML 要问为什么 MD 格式会流行。 可以对标下 JSON 和 XML ，XML 提供了非常强大的功能，很多功能都被认为是过度设计。 对于传统的数据交换合适来说，XML 提供了最全的功能，但实际上很多项目和软件要求的就是数据交换，并不需要提供非常复杂的注解功能。 由于 XML 采用的是标签对，无形在数据传输中增加了很多不需要的字符。 同样的，对 MD 格式和 HTML 之间也是一样的，对于传输相同的内容，HTML 格式需要定义标签对，如果标签缺失，很多时候的渲染就会变得乱七八糟。 MD 就是从 HTML 中把最有用的东西抽象出来，让发布文章的人不再过多关注漂亮的格式，而是只注重内容。 Word，PDF 这些格式，本身就是封闭的格式。 对于一些小的内容，Word 的功能实在是太强大，强大的反义词就是更加复杂的使用。 应该很多人都遇到过在大学论文调整页码的时候宏丢失，标签未定义这样的错误吧，真正的内容不多，但调整个格式能把你直接气到原地爆炸。 最主要的是这些格式是封闭格式，你要处理一个微软 Word 文档中的内容，如果没有微软的库，基本上处理不了。 PDF 就更加不要说了，连修改都需要花钱，唯一的好处就是打印的时候格式不混乱。 这些在数据传输和内容分享领域通常不重要。 还有一个更加头疼的问题就是同样的内容，使用上面的格式面临的数据传输量更大，很多不必要的渲染都需要先做。 与其这样还不如把渲染放到客户端，降低网络传输量。     MD 的基本句法就只有这么多，大概用用就能上手。 也许是天妒英才，作为 MD 格式的创造者： 亚伦·希勒尔·斯沃茨 （英语：Aaron Hillel Swartz，1986年11月8日—2013年1月11日）是美国电脑程序员、企业家、作家和互联网黑客运动者。 2011年1月6日，他被麻省理工学院警署以其违反州法非法闯入的罪名逮捕：他把一台电脑连接上麻省理工学院校园网络，放在了一个没有标记、没有上锁的柜子里；通过学院给予的访客账户，大规模系统性地下载JSTOR上的学术期刊。 联邦检察官随后对他提起两项网络诈骗和十一项违反《电脑欺诈和滥用法》行为的诉讼——亚伦·斯沃茨将面临合计最高35年的刑期并处100万美元罚金、没收财产、归还失窃物品和监视居住的处罚。 他拒绝了联邦检察官提议其在联邦监狱服刑6个月的认罪协商，两天后，他被发现死在其于纽约布鲁克林区的公寓内，自缢而死。 麻省理工学院维持着一个开放校园和开放网络的政策，斯沃茨死后两天，学院主席雷欧·拉斐尔·莱夫委托教授哈尔·阿伯尔森就学院在斯沃茨的“法律争议”中的选项和决定做出分析。 为了帮助报告收集事实，麻省理工创建了一个网站，社群成员可以提出他们希望报告回答的问题。 斯沃茨的律师要求所有审讯前的文档都被公开，而麻省理工不同意。 斯沃茨的支持者们就反对不删改公共证据一事批评了麻省理工。 2013年7月26日，阿伯尔森领导的小组提交了一份182页的报告给麻省理工学院主席雷欧·拉斐尔·莱夫，并被批准于7月30日公开。小组报告麻省理工没有支持对斯沃茨的指控，也没有做错事。 尽管如此，报告也指出，虽然麻省理工一直在学院层面支持开放获取文化，学校从未就此事支持过亚伦·斯沃茨。 报告也披露，比如，麻省理工考虑过就此事发表公开声明，但并未实行。 由于 MD 格式的开放和传输特性，这些年随着 AI 的普及，更多的被用于 AI 接口的的调用上。     MD 格式虽然算不上完美，但终究有属于自己的一席之地。   https://www.isharkfly.com/t/markdown/1728/2

战斗机被击落后，美国与伊朗争相与时间竞赛，寻找失踪的机组人员。 美方营救行动的确切细节仍待公布，但一名熟悉相关行动的人士形容，这是一场在伊朗南部展开的“大规模”战斗搜救任务。   image1024×682 179 KB   满分救援 在我的认知水平里面，这个营救能给到满分。 不管代价是什么，但任务完成了，就从结果导向来说已经可以给到高分，再加上只有轻伤，没有重大人员伤亡，在每一秒钟都在变化的战场上，没有强大的协调和执行能力以及给予一线参与人员的自主性和其真实的作战能力，很难做到。 至于丢的装备这些东西，在美国巨大的军费开支和快速且庞大的军工生产能力面前，几乎不构成什么影响，同时还可以通过这次行动总结各种教训，装备之间的信息传输模式，装备性能，短板等等。 在美国东西是最不值钱的，你会发现在美国最贵的不是东西。值钱的是人，只要和人挂上了，后面的赔偿会很麻烦。 就好像出了交通事故，保险公司通常不会过于在意你的车是不是报废，就算报废也就那么几万块钱，如果人在医院里面躺几天，这费用都能报废好几台车了。 更主要的，政治上的宣传效果，比拍电影强多了，还可以作为给孩子的爱国教育材料，特朗普政府还可以大夸特夸，迅速转换成自己的政治资本。 真心找不到什么减分项了。   https://www.isharkfly.com/t/topic/10975/2

霸王茶姬（股票代码：CHA）于美国纳斯达克上市。 2026年4月初，因2025年财报显示归母净利润同比下滑53.45%及第四季度盈转亏，股价一度承压，但随后因海外业务GMV大增84.6%及管理层对2026年业绩修复的信心，在4月2日出现超10%的显著技术性反弹，当前股价约为10美元左右。     喜欢来点奶茶的年轻人喝不动了，真解渴几块的雪碧和普通的水都能解决问题，咖啡也喝不动了，奶茶本身出生的价格水平就低于咖啡，咖啡都买不动了更何况这一堆科技与狠活。 这些年因为年轻人对饮料的追捧，没事的时候都喜欢去喝点什么，以前的选择不多，咖啡多少还有点社交属性，奶茶就一直没有冲破快餐系列的属性。 喜欢吃甜的怎么看 20 年前，波士顿唐人街有一个面包房里面说是可以卖奶茶。来美国很多年了，一直没有什么机会可以喝到以前学校周边小摊上的奶茶。 抱着试试看的心态，花了 5 美元，点了一个老板用科技与狠活现调的奶茶，当时的心态是炸裂的。 原来着生意可以这么做，这也太好赚钱了。 其实很多人还是都喜欢喝点甜，眼见着这些年奶茶在波士顿这边越来越多，每次路过都想去试试，不出意外的的结果就是死甜，死贵，价格一路水涨船高的到了 10 美元。 上次有机会去还是 2 年前了，花了 20 多美元买了 2 杯，当时就觉得这奶茶快要割不动韭菜了。 国内的茶饮得感谢爱出圈的朋友圈，只要排队人多，设计独特，总有人想去试试。 网红文化就是这样，但很多人都不知道的是，互联网来的快去的也快。 这些年，大家的钱都不好赚，经济的流动性在下降，在还有很多其他刚需支出还存在的情况下，奶茶这种消费在很多的人消费清单中第一波就被剔除。 尤其是定价虚高，朋友圈发不动，发了也没人看的情况。 奶茶业，不会越来越越好，只会越来越差，相信更多人最后的选择可能就是白开水和 5 元以下的科技与狠活。 另外，波士顿的奶茶店也是开的开关的关，远没有几年前那么红火，招牌也不停的换人，奶茶热的这波浪潮，现在也进入到了下半场，最终会一地鸡毛。   https://www.isharkfly.com/t/topic/9312

当地时间4月2日，谷歌正式推出Gemma 4大模型，包括四种规格的Gemma 4通用模型：高效20亿参数版（E2B）、高效40亿参数版（E4B）、260亿混合专家模型（MoE）与310亿稠密模型（31B）。 在本地机器上跑了下。     Gemma 4 模型系列包含三种不同的架构，这些架构专为满足特定的硬件要求而设计： 小型： 2B 和 4B 有效参数模型，专为超移动设备、边缘设备和浏览器部署（例如 Pixel、Chrome）而打造。 密集型： 一种强大的 31B 参数密集型模型，可弥合服务器级性能与本地执行之间的差距。 Mixture-of-Experts:： 一种高效的 26B MoE 模型，专为高吞吐量、高级推理而设计。 机器上装的是小型 4B 的模型。   要跑起来还是很容易的，几个命令就行了。   但需要下载模型和 Docker 的镜像，网络条件不好的话，很容易超时。 这次 Google 发布的 Gemma 4 直接使用更加开放的 Apache 许可证。     但这一代 Gemma 4，不只看 26B、31B，把视角往下拉到 E2B、E4B，会发现 Google 还想更进一步把端侧 AI 塞进手机等边缘设备。   https://www.isharkfly.com/t/gemma-4/2600/2

2026年3月3日华航从台北飞往纽约机场的航班，在降落后疑似听错塔台指令，竟在另架民航客机要起飞时「径自穿越入侵跑道」，纽约机场塔台见状紧急取消英航起飞。 据了解，该航班编号为CI-012、从台北桃园国际机场飞往纽约甘迺迪国际机场，下降时纽约机场塔台分派CI-012降落于4R跑道，华航班机前面才是稍早降落的韩航 KAL-085航班。 由于华、韩航都使用4R跑道，需要横跨4L跑道，塔台先指示韩航获许可穿越4L跑道，后允许4L跑道另一头等待的英航班机（BAW-11J）起飞。 不料，华航机师疑似听错指令，以为自己也获塔台允许穿越跑道，就跟着韩航后头「径自穿越跑道」，让当地航管人员紧急取消英航起飞程序。 后华航班机被塔台令停在原地，时长达3分半，随后 ATC 提出 pilot deviation，要求记录电话号码。     pilot deviation “Pilot deviation” (飞行员违规或飞行员偏差) 是航空业中的一个术语，指的是飞行员在操作飞机时未遵守适用的航空规章、程序或指令的情况。     这些偏差可能会对飞行安全构成威胁，因此通常会受到航空当局或相关监管机构的调查。 Pilot Deviation 可能包括： 未遵守 ATC 指令： 飞行员未按照空中交通管制员（ATC）的指示进行飞行，例如未按指令的高度飞行、未按指令的航向飞行、未按指令的速度飞行、未按指令的进近程序飞行等。 未遵守飞行规章： 飞行员未遵守适用的飞行规章，例如超速飞行、在禁飞区飞行、在低空飞行、未按规定程序进行起降等。 未遵守公司规定： 飞行员未遵守所属航空公司或飞行运行公司的规定，例如未按规定进行飞行前准备、未按规定进行机组资源管理、未按规定进行应急处理等。 驾驶技术失误： 飞行员在驾驶飞机时出现操作失误，例如未正确使用自动飞行系统、未正确使用导航系统、未正确处理紧急情况等。 未正确使用飞机系统： 飞行员未正确使用飞机系统，例如未正确设置飞机构型、未正确管理燃油系统、未正确处理系统故障等。 总而言之，Pilot Deviation 是航空业中一个严肃的问题。 当飞行员收到 Pilot Deviation 后会马上面临调查，在调查结果没有最终认定之前，通常不会让飞行员继续进行飞行。 这通常会导致塔台当场记录事件、随后接受 FAA 或相关机构的调查、可能面临证书暂停、罚款、强制再培训，以及在永久飞行记录中留下违规记录，严重影响职业生涯。 当航空管制员通过无线电呼叫飞行员，要求他们「抄写一个电话号码」（Copy A Phone Number）时，这相当于在高速公路上开车时看到后视镜裡出现警车的警示灯。 这意味著飞行员可能因为操作失误而违反了航空法规或航空管制员的指示，有待调查。虽然他们不太可能在飞机降落后马上被逮捕，但这标志著一个即将启动的审查程序，可能对飞行员的执照和职业生涯造成严重的后果。 当涉嫌违规的飞行员被约谈时，其讨论内容可能只是塔台进行简单的指导，但也可能升级到美国联邦航空管理局（FAA，相当于各国的民航局），由该局做出正式的裁决。 飞行员在值勤时可能会犯下多种类型的违规行为——称为飞行员偏差（Pilot Deviation），例如操作不当、不遵守空域规定，或只是飞行中的疏忽。 常见的飞行员违规行为范例包括：偏离指定高度、侵入管制空域、穿越临时飞行限制（Temporary Flight Restriction）区域、偏离航向、飞行速度超过区域速限、未回应空中交通管制指示或未複述许可等。 在所有这些情况下，航空管制员有义务记录相关事件，并提供一个电话号码供飞行员在降落后拨打，以便经由有录音的电话讨论该事件的经过。 很多违规行为都会启动正式的审查程序。对于商业飞行员而言，正式记录在案的违规行为可能会对其工作和未来的职业前景产生重大影响。 当飞行员被航空管制员要求记下电话号码时，他们可能还没有意识到自己犯了错误。这种不确定性通常被形容为类似在航空业中听到老闆说「我们需要谈一谈」的那种感觉，会给飞行员带来巨大的压力。 而使用电话号码的主要目的是为了在塔台使用的繁忙无线电频率之外进行更长时间的私人通话，因为该频率必须保持畅通，以便塔台随时发出飞行指令。 飞行员偏差最常见的情况大致可分为两大类——空中事件和地面事件。最常见的错误是未能遵守航空管制员的指示，有时候是因为飞行员情境意识不足或在驾驶舱内分心。有时候，有些飞行员会违反航空法规，这就像违反马路上的「交通规则」一样。 大多数飞行员偏差事件发生在空中，占总数的77%，而地面上的占23%。地面事件虽然比较少发生，但在很多情况下却比较危险，其中最严重的是跑道入侵（Runway Incursion），亦即飞机未经航空管制员的许可进入跑道。 其原因可能是沟通不良、对航线不熟悉或滑行过程中注意力分散，但安全驾驶飞机的责任最终落在于飞行员身上。 其它类型的地面事件包括越过跑道等待线、未经许可在滑行道上移动、错误地在单行道上起降、在错误的滑行道上移动，甚至降落在错误的机场。由于机场的运作风险极高，这些错误的后果极为严重。 在仪器飞行规则（Instrument Flight Rules）的条件下，高度违规是常见的空中事件。具体而言，未经许可爬升或下降、因注意力分散或沟通不良而未能维持指定高度、偏离已标示航向、未遵循仪表进场程序等，均属于此类。 有点像警察给驾驶员发送传票，要求进行听证，通常这个会严重影响到个人的飞行生涯。 不过安全无小事，只要是跑道入侵这种事情，通常都会收到 pilot deviation。   https://www.isharkfly.com/t/pilot-deviation/2598

Anthropic 遭遇一场堪称业界最大规模的代码泄露事件。 Claude Code的 完整源代码，因一个打包层面的低级失误彻底公之于众。 逾51万行TypeScript代码、40余个工具模块、数项尚未发布的核心功能，就此向全球开发者"裸奔"。 出现问题的 2.1.88 版本已经从 npm 上删掉了。     上面又个文件叫做 cli.js.map 就是传说的映射文件，可以用这个映射文件还原所有的源代码。 Anthropic 现在 nmp 上的代码是 2.1.89，出现问题的 2.1.88 版本已经删除。     不过已经发布出去的 2.1.88 版本的源代码已经无法回收，因为各大平台和包管理同步软件都会下载并且进行处理而获得完整的源代码。 哪怕是 GitHub DMCA 也已经无济于事，就算从 GitHub DMCA 下架，但各大私有软件仓库都会继续持有。 GitHub DMCA 是基于美国《数字千年版权法》（Digital Millennium Copyright Act）的版权保护政策，指版权所有者要求 GitHub 删除侵权代码、项目或文档的下架通知。 收到 DMCA 通知后，GitHub 通常会暂时隐藏涉事仓库，用户可提交抗辩通知以恢复内容。 起因 如果你是从事软件开发行业的话，那么对打包发布应该不陌生。 这通常是 DevOps 的主要工作之一，工作要点就是把源代码编译成可以发布的版本，并且发布到各大平台上供下载。 在没有互联网之前，软件的打包发布通常是通过光盘等介质进行，还记得“超级解霸”这个软件吗？是不是都是买光盘去安装的？ 当进入 2000 年以后，打包发布有了很大的变化，目前软件的发布基本不再依赖介质而是互联网。 NPM 的祖师就是 Java 的 Ant 和 Maven，因为 Java 开发环境中的 lib 依赖很多，以前都需要不停的从不同网站下载然后打包到项目中，实在是太麻烦。 结果就有了 Maven 作为中央依赖管理，当缺少需要的包的时候，就从 maven 中央仓库下载。因为 Java 的开源特性，很多 Java Jar 包同时还包括了源代码和文档。 npm 就是 JavaScript 世界的 Maven 。npm 的封闭性更好，可以对发布的 JS 代码进行混肴然后发布，发布后的 JS 代码通常无法正常逆向工程。 cli.js.map 这个文件就等于是钥匙和代码库了，当你拿到这个文件后通常能够通过发布的内容完全逆向生成所有的源代码，这和把源代码公开没有区别。 就好像你有个保险库，里面有源代码，但要看到源代码需要一把数字钥匙，在发布版本的时候，你会用这把数字钥匙把内容进行混肴，功能是一样的，但无法之间看到你是怎么做的。 cli.js.map 这个文件不但把钥匙给你了，连保险箱都一起送给你了。 影响 正是因为基于互联网的这种方式，所有人都可以发布自己的包，所有人也可以下载你发布的包，同时也会导致一个错误的发布会在 1 到 2 个小时内被全世界都知道。 以前可以通过迅速发布额外的光盘版本来修复错误，现在完全不可能，流失出去的错误就是流失出去，所有的资产无法回收。 别忘了，互联网世界还有点对点加密传输，就算在 GitHub 上申请主权，但私下的传播无法避免，源代码就算是彻底公开了，补救措施的效果微乎其微。 发布流程不规范 对软件发布的流程，不同的公司要求是不一样的。 如果你就是个人开发者，发布就发布了，很多时候就是检查下文件大小，看看发布内容，没大问题就发布出去了。 如果是规范的大公司，软件发布流程要求很多，从版本号升级，发布内测版本，然后制定公版发布日期，发布前的扫描，自动化发布流程等等，每一步都有人再盯着。 记得曾经在金融系统，为了发布一个补丁，从要一个版本号开始打补丁的流程开始就是好几天，要不然负责发布的部门根本不给我们开发这边版本号。 从这次事件上可以完全看出 Anthropic 的整个发布流程就是一锅粥，没有人负责发布，没有人负责发布前扫描，没有人进行校验。 如果他们就是故意想这样的另说，哪怕就是故意这样的 Anthropic 标榜的安全，标榜的性能，标榜的所有都是一坨屎，因为他们就是和你我这些普通开发者一样，连最最基本的发布逻辑都没有，尤其是对这个估值高到吓人，各种吵着 AI 要替代人的公司，连自己的软件发布过程都直接摆烂。 短期来看是流程的不规范，长期来看就是对 Anthropic 的信任危机，没有人会愿意把自己宝贵的数字内容放到 Anthropic 这样极不规范的公司上面。 可以说 Anthropic 和你我是一样的草台班子，没啥稀奇的。 数据调用逻辑 不说太细节的内容，目前 AI 的调用是分前端和后端。 后端就是我们说的大模型，这部分的内容是通过算力实现的，不同的模型效果不一样，所谓的效果不一样就是智能程度不一样，当模型在不停演化的时候，也标志着人工智能的往前推进。 如果要和后端的 LLM 进行数据通信，那么我们就需要把内容发给后端，在聊天的时候，你会把内容提交给后端，这个时候 LLM 会进行处理然后返回结果。 实际上的数据流程不这样，原因很简单，如果你把所有内容都发给后端，后端处理不了，而且每次后端处理都要消耗计算能力，尤其是你发个几万字的论文让后端处理，后端说干不了罢工了。 这个时候需要在前端做优化，做优化的结果就是可发可不发的不发，能少发的少发，这样可以节省后端的计算机能力，也可以提高前端的响应速度，让你觉得这 AI 真不错。 这次泄漏的代码就是这部分的代码，和后端的 LLM 无关，但从泄漏的代码可以看到 Anthropic 是针对后端的调用逻辑来对前端进行优化的。 所谓外行看热闹，内行看门道，通过了解前端的设计逻辑从而知道后端的短板问题，以及后端的处理能力，因为后端处理不了的很多时候我们会留在前端。 同时，因为调用会消耗 token，通过对前端的优化，能够让 token 的消耗变得可控，避免一次性让你用掉太多的 token，也避免自己亏本。 AI 泡沫 1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出 “人工智能（Artificial Intelligence，简称AI ）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。 这个概念不是今天有的，早在上个世纪就有了，在大学本科 4 年级的时候通常会有相关人工智能的课程。 在课程中通常会提到： 神经网络（Artificial Neural Network, 简称ANN）是一种模仿人脑神经元结构进行信息处理的计算机模型，属于深度学习的核心技术。 它由节点（神经元）分层组成，通过学习数据中的模式、权重调整和非线性激活函数，能够进行语音/图像识别、自然语言处理和预测分析。 所以 AI 不是今天才有的概念，早在上个世纪就有了，但为什么一直实现不了，主要原因就是计算能力。 在 2000 年左右，还在跑奔腾 450，硬盘上 G 都困难的时候谈人工智能就是扯犊子。 早期 Amazon 的网站长这个样子。     这个时候你和我谈神经网络不是你有神经就是我有神经。 本来 GPU 是做附属处理的，后来发现我们可以用 GPU 进行数据和算法的优化，结果就是现在全球建设的各种 AI 数据中心。 如果你真的非要说 AI 是什么，可以这样想想，AI 就是在基于现有检索和存储基础的的内容进行的另外基于 token 的算法优化和数据整合。 你在 Google 上搜索的内容，最原始的办法就是拿字符去匹配，现在我先不进行进行匹配，我先进行 token 拆分，然后到后面去查询内容，最后对查询的内容进行整合甚至可以自己瞎编下扯点犊子。 因为神经网络具有不确定性。 Anthropic 的所有工作就是让人感觉这个过程是正确和高效的，这次的代码泄漏正好可以看到 Anthropic 在前端做的优化。 所有 Anthropic 做的工作就是如何让 LLM 的调用更加高效，后端做不到的，前端来补。 AI，这个泡沫最终会慢慢回归理性，另外 AI 也是裁员最好的替罪羊。   https://www.isharkfly.com/t/ai/2596

3月31日 USCIS 将会陆续把抽签结果通知申请人。     社交平台上针对抽签结果的各种焦虑越来越多，不少人抽了好几年没有抽中，真是几家欢乐几家愁。 10 万美元一次性费用 2025年9月19日 - 特朗普政府发布名为“限制特定非移民工人入境”的总统行政令，宣布对特定H-1B签证申请征收10万美元的新费用，但并未提供详细政策解读，引发了大面积恐慌。 2025年9月21日（美国东部时间上午12:01）- 费用要求生效：自此日期起提交的任何新H-1B申请必须包含这笔额外付款，除非适用豁免 2025年9月20日至22日 - 联邦机构（USCIS、美国海关及边境保护局、国务院）发布澄清说明： 该费用不适用于在美国的现有H-1B签证持有人或在2025年9月21日之前提交的申请。 2025年10月20日 - 美国移民局发布更新指南，确认10万美元费用仅适用于为在美国境外2025年9月21日东部时间00:01am后个人提交的新H-1B申请。 在美国境内提交的申请——包括身份变更（如F-1转H-1B）、延期或变更申请，均无需缴纳此费用。 该费用为初次申请H1B时一次性缴纳，H1B延期时无需再次缴纳。 即申请H1B时如果选择境外激活（consular processing/notification）需要缴纳10万美元申请费，如果选择境内转换身份（change of status）且提交时申请人在境内则不用缴纳。 冲着着 10 万美元的费用来看，主要还是针对印度 ICC，因为印度的 ICC 比较擅长包装学历，工作经验，然后通过境外申请 H1B 来进入美国。 对于在美国境内通过 F1 - H1B 转换流程进行的申请无需缴纳，对大部分的中国申请人来说影响不大。 抽签概率 有网站做了一些预测，申请人数在逐年下降，从 2024 财政年度的 75 万申请人降低到现在差不多 20 到 25 万之间的申请人，整体申请数量下降了超过三分之二。 这也许是 10 万申请费用起了效果，让境外的 ICC 有了限制，需要在提交 H1B 进行缴纳，但这笔费用如果申请人没有获批 H1B 是可以退的。 如果 ICC 申请的境外 H1B 人过多，这笔费用还是会占用他们公司的现金流，虽然最后还是羊毛出在羊身上，但也能遏制滥用。 H1B 的申请难度年年增加，2026 年来各个科技大厂又打着 AI 的旗号裁员。 留给 F1 - H1B 的这条路充满荆棘。   https://www.isharkfly.com/t/2026-h1b/9/2

当某个网址可能不用的时候，我们希望从 DNS 上能够进行域名重定向。 CloudFlare 可以实现这个功能。 配置 DNS 对需要重定向的域名，只保留 www 和 @ 域名。 并且这 2 个域名需要启动代理和使用 proxy，修改地址为 192.0.2.1     添加规则 在规则中，选择添加规则。     随后选择右上角的创建规则。 然后选择重定向规则。 随后选择创建重定向到不同的域名。     针对所有的请求进行重定向，当然如果你还想保留部分的话，可以设定不同的重定向规则。 因为我们针对当前使用的域名，希望进行所有的访问重定向。     清理缓存 如果不清理缓存的话，上面配置不会马上生效。 可以选择 缓存中的配置，然后清理所有。     需要注意的是，可能你的本地计算机上还有缓存你，通常上面的配置可能不会马上看到效果。 需要等一下才行。 Cloud flare 的 192.0.2.1 地址的作用： 在Cloudflare的DNS配置中，192.0.2.1 是一个常用于域名重定向（Forwarding）的占位符IP地址。 当用户设置“页面规则”（Page Rules）或特定重定向时，将根域名（@）的A记录指向此地址，并开启云端代理（Proxy），Cloudflare的边缘节点即可拦截请求并执行预设的URL重定向。   https://www.isharkfly.com/t/cloudflare/18742

个人IP（Personal Intellectual Property，即个人知识产权）是指在特定领域中，通过长期输出独特内容、专业技能和价值观，在公众心中形成的具有高认知度、信任感和商业价值的鲜明个人形象。它不仅是“网红”，更是个人影响力的品牌化，核心是真实、垂直与利他。 从成长过程来说，个人 IP 就是一个流量变现的工具。 要想拥有个人 IP，就必须有足够的流量，有流量后才会有转换。 成也萧何，败也萧何 汉初名将韩信的命运：萧何月下追韩信并举荐他为大将军从而成就功业，后又助吕后设计将韩信杀害。 意指事情的成败好坏皆由同一人导致。 打造个人 IP 的风险就在这里，当成功的时候个人 IP 可以给持有人带来巨大的经济和市场收益，一旦被市场开始反噬，所有的流量和积累的 IP 都可能会在瞬间清零。 张雪峰和西贝贾国龙是个人 IP 营销中比较有意思的 2 个现象。 利润，市场与个人深度捆绑 张雪峰代表了个人 IP 中一个方向。 他的成长历史就是一个普通人毕业 → 在教培机构中上课，可能是上课太无聊也可能是生活压力本身就大 → 随口的一些吐槽，然后被同学或者同学家长发布到网络上 → 逐步成为网红。 可能这些吐槽没有引起学生的什么关注，但很多话说到了学生的家长心里。 这种模式的还有袁腾飞老师。 在这里，我们不对老师们的言论进行评价，只用一个概括性的说法：需要有差异性，如果就按照教材上课的话，永远成为不了网红。 为什么是教培 流量的变现需要有市场基础和基础受众。 教培和教育场所满足所有的起始需求，有一定的受众，通常老师下面对的是一群人。同时在教培授课环境中，有人给老师录像录音和准备素材，这里都需要人力资源。 别忘了，孩子后面的是家长，如果你在课堂上对 30 个孩子说出来的话，后面就是 30 个家庭，孩子们的双方家长，爷爷奶奶，外公外婆，每次上课的内容可能最后的受众超过了 180 个人。 孩子家长还有同事，朋友，一些文章，视频和言论经过转发非常容易就在短时间内如同病毒一样几何倍数的增加和扩散。 为什么还有吃播和购物 在几年前的疫情期间，大部分都关在家里，在家里实在是无聊，总要找点事情做。 这个时候做饭就成为大家的休闲选择，毕竟民以食为天，饭还是天天要做和吃的。 正式这种需求，带火了吃播和购物，毕竟给大部分人的感觉看看小视频是真实能够给自己带来经济上收益。 当疫情结束后，大家的生活都逐步走向正规，也没有那么多时间去在家关注吃播和做饭，更多的时候是看看做饭的视频，比如说这青椒皮蛋做法，更多时候也是阅后即焚，很少去选择关注视频中的一大堆带货内容。 吃播们的暴饮暴食在透支完自己的健康后，终究被流量反噬而暗淡离场。 个人 IP 的高风险 张雪峰老师的个人 IP 是当前信息快餐化的产物，内容和收益和个人 IP 完全捆绑，要想解绑非常困难。 在张雪峰老师离世后，更多人关注的是公司的运营，说句不客气的话，公司的运营很快会遇到问题，购买相关服务的人大部分在感到惋惜的同时也会选择退款，毕竟自己掏出去的钱才是真金白金。 其所在的公司可能下一步遇到的困难就是员工离职和退款挤兑，如果其公司对其收入有足够的保证金的话，挤兑可能还好说。 哪怕就算扛过去了挤兑，因个人 IP 的坍塌，整个公司中已经没有任何人可以撑起了，因为所有的运营都是为了他个人 IP 服务的，可以预见的是其公司很快会走向结束。 这就是个人 IP 深度捆绑的不可预见风险。 被 IP 反噬的西贝 西贝事件给出了另外一个反面教材。 西贝的公关危机基本上就不是什么危机，就是一个顾客吃了点东西有点吐槽，结果西贝公关部还没有来得及处理，老板就跳出来了。 老板跳出来说的那几句话简直是把自己公司的公关部门摁在地上摩擦，不说还好，西贝公关是有办法和手段，说了后，西贝的命运就在那几个字之间被钉死了。 对于传统企业，这个时候应该做的是企业经营和个人 IP 解绑，这样个人 IP 的反噬就不会那么大。 对于已经成功的企业，已经不再需要个人 IP 来扩大影响力，更多的是应该注意公司品牌影响力。 2026 年初发生的这些玄幻事件，应该会让所有考虑有个人 IP 或者影响力的人思考，如何正确面对和认知当前嘈杂的互联网环境。   https://www.isharkfly.com/t/ip/17432/4

2026年3月的早上，突然在社交平台上刷到一则新闻：张雪峰因心源性猝死离世。     心源性猝死 心源性猝死（Sudden Cardiac Death, SCD）是指 由心脏原因引起的、在症状出现后1小时内（或24小时内）发生的非预期突然死亡。 其核心特征为心脏电活动突然异常（心搏骤停），导致血液循环停止、意识丧失。常见病因包括冠心病（特别是心肌梗塞）和遗传性心肌病。 高危征兆有胸痛、心悸、不明原因晕厥等，急救需立即进行 CPR 和 AED 除颤。 就自己而言，亲身经历的身边人至少有 2 到 3 人因为心脏问题而猝死。与在美国大规模部署 AED 设备不同，中国在高强度工作场所通常很难找到 AED 设备。 在美国的公共场所很容易找到可用的 AED 设备，尤其在超市，学校，体育场都能非常方便的拿到 AED 设备。 当心脏无法在短时间内进行除颤的话，留给病人可以抢救的机会不多。 张雪峰的走红 张雪峰的走红得益于多年前在考研时的言论。 虽然他的言论显得过于激进，但也触及到了教育比较敏感的问题，包括研究生毕业后不同专业的就业情况。 本来这些年，我们更多注重可实用的专业，对于研究，文学，历史这类的学科整个都非常边缘化，就业情况也很不理想。 同时随着经济的放缓，大学生的就业压力逐步增加。 他的不少言论正好触及到这些以前人们不愿意说或者不好说的地方而迅速走红。 流量和互联网 当人走红后，最需要考虑的问题就是流量变现。 得益于中国强大的基础建设能力，在网络通信上的建设和成就有目共睹，从 90 年代的拨号上网到这些年无线网络，在数据通信和网络建设领域我们取得的成绩让全世界刮目相看。 在这种情况下，就出现了流量为王的变现方式，当自己没有流量的时候，通常认为所有的内容都没有价值。 真实的现实其实更加残酷，网友的记忆通常只有几个小时。 这会导致内容创作者要么触及一些比较敏感的社会话题，要么就打擦边球。 文章内容超过千字，短视频内容超过几秒，通常没有人看或者来关注。 正是这种快消式的信息创造模式，导致头部网红不得不牺牲自己的健康来换取流量，猝死和非正常死亡的网红数不胜数，从吃播导致多脏器衰竭到尝试危险行为出车祸比比皆是。 人人都是网红，人人都想当网红后增加收入，互联网让整个内容平台的准入门槛拉到了极低，不管是错误的信息，未经证实的内容都可能在互联网上以病毒的传播速度来传播。 对于一些论文，或严肃的内容，通常因为需要严谨的论证和考证而丧失了市场从而彻底边缘化。 中国的互联网正在以一种自有的方式透支着生命。 希望张老师的不幸离世能够给世人敲响警钟，当没有健康的身体，你的所有流量，关注人数，都会在一夜之间清零。 能够留存于世的可能也只有一些有深度的文章，放慢脚步，出一些高水平的内容，虽然经济上得不到现时的回馈，但会留下希望和遗产于世。   https://www.isharkfly.com/t/topic/18740