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# 东京喰种的结局如何评价 作者：研山山 原答案 今早看完了 179 的汉化，自答一波。 以下内容仅代表个人主观臆测，望有不同意见的朋友在评论区友善交流，勿喷。 《东京喰种》没有意外的话应该不会有下一部续作了，所以很可惜，根据它最后几章大结局的故事发展水平，我只能遗憾地接受这部作品沦为烂尾作的事实。 在 179 情报发出之后，正式汉化推出之前，整个贴吧都沦陷在一片对结局的失望，对作者西瓜的不满情绪当中，但也不乏乐见这个大团圆结局的人在。在对《东京喰种》一系列缺点不足数落之余，我心里突然有了一个想法： **《东京喰种》是我看过的少有的，作品基调和主角情感塑造随着作者自身心态的改变而改变的漫画
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今天学习两类估值模型 # 相对估值模型 就是选取一个指标（称作乘数），和市场上的可比公司横向比较 常用乘数：市盈率、市净率、市销率 可比公司一般选择： 与目标公司在同一行业 or 从事同一业务 规模 & 增长率相似 最好在同一交易市场 多业务公司就按业务比例划分，取加权平均 # 市盈率 最综合，易得实用 一般而言，高风险公司市盈率更高；高增长公司市盈率更高 缺点有： 无法区分经营利润与非经营利润，降低了可比性，收益有被操纵的可能 影响市盈率的因素较多，这增加了找到可比公司的难度 # 市盈增长率（PEG） 计算方式为：市盈率除以 EPS 增长率，此处的 EPS 增长率一般为公司未
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# 财务指标 基于财报，我们可以使用七种指标衡量公司状况。 # 盈利能力 主要包含：净资产收益率 ROE、资产收益率 ROA、销售毛利率、主营业务利润率、净利率 因为优先股性质更像债券，所以一般先从净利润刨去优先股股利，ROE 取普通股股权的盈利能力 对于 ROA，有时可以用营业利润代替净利润计算 # 短期偿债水平（流动性水平） 包含：流动比率（流动资产 / 流动负债）、速动比率（流动资产 - 存货 - 其他流动资产 / 流动负债）、现金比率（分子为现金、现金等价物、短期可交易证券） 流动比率高更好，但过高要担心是不是存货多、应收账款难收回、现金管理出问题等 速动比率
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# git 工程存档 git status、add、commit、push 先进行备份 # 更新 由于 pnpm-lock 的原因，直接 update 无效果，应运行： pnpm install <package name>@latest --force查看项目当前包版本落后最新版的情况： pnpm outdated释放内存： pnpm store prune# debug 工作 本次 hexo-theme-shokax 更新到 0.4.20 后，出现了以下问题： # DEPTH_ZERO_SELF_SIGNED_CERT hexo g 时产生上图报错，解决方法是联网 # Can
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# 1644 史观介绍 1644 史观是非常新颖而且有见地的史观，解释了很多 1840 史观不能解释的事情，比如 闭关锁国导致落后，但闭关锁国的核心其实不是防洋而是防汉、为什么到 1860s 才想到改革，最后两次近代化改革都以失败收场等等。 不过个人认为，其实影响最大的是靖康史观（不用数字由于一些特殊原因）。这里简单讲一下： 周边民族的技术能力和制度建设能力大大提高了，建立了稳定中央集权国家，具备了抗拒汉化和改变原汉地文化的能力 同时开启依靠几万人的基本盘就能统治大量汉人的时代，不再需要与汉人实力派联合控制（这最后往往导致汉化，或者实权落回汉人手中），直接通过奴役和掠夺养活基本盘就可以了 汉
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# 财报基础 财务报表由资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表以及附注补充信息五部分组成。其中前三张表最为关键。 利润表的会计期末净利润，作为股东权益的增量转入资产负债表 利润表是投资者的重要工具，然而利润表有可能被盈余操纵 现金流量表更真实，难以被操纵；且其可以揭示企业的偿债能力 # 资产负债表 现金流充足连年增加较好，现金流过多长期持有也可能是现金管理能力差，找不到机会；存货增长连续几年超过销量增长率，可能是基本面恶化；应收账款回收快，坏账就会少，且加快营运周期；非流动性资产一般不看，其异常变动是财务造假的信号灯 债务水平下降是好信号 所有者账面权益 = 实收资本 +
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# 2024.6 # 初始 年线与半年线、箱体的上下沿都是重要支撑 护盘 如图，现在的护盘都是这种尖尖，被称为抵抗式下跌。 汪汪队不想跌下去的原因就是下面不好找支撑。 每一波尖尖都是瞬间的批量买盘，放量往上走，从盘口上看就是批量买入 然而上不去就是崩溃式下跌。 跌破支撑，上面就变成了压力位 高股息高位放量大跌，就是有资金跑路，小心见顶信号 # 筹码集中度判断 量价关系决定一切 # 底部 基础案例： 半年了，一直在箱体震荡，筹码集中 上涨放量，下跌缩量 一旦突破 后面就是一波往上走 此外一种情况： 与基础类似，且尽管是连续涨停板上来，但是当时没什么成交量，
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# 基础知识 # 概念 对多变量总体，一次同时观测ppp 个变量， 我们将每次观测的结果称为一个样品，nnn 个样品形成一个样本 随机向量：ppp 个随机变量组一块，X=(X1,X2,⋯ ,Xp)TX=(X_1, X_2, \cdots, X_p)^TX=(X1​,X2​,⋯,Xp​)T 独立：联合分布函数 =∏\prod∏ 各自分布函数；或联合分布密度 =∏\prod∏ 各自分布密度 ppp 个随机变量相互独立  ⟹  \implies⟹ 任何两个随机变量相互独立 反之不能推出！！！ # 数值特征 # 均值 定义均值向量μ\muμ （要求
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# 基础概念 统计学中有两个主要学派: 频率学派：根据样本信息，对总体分布进行推断，这里用到两种信息：总体信息和样本信息。 贝叶斯 (Bayes) 学派：认为任一未知量都是随机变量。除了上述两种信息以外，统计推断还应该使用第三种信息：先验信息 总体信息：总体分布或总体所属分布族的信息 样本信息：从总体抽取的样本给我们提供的信息 先验信息：抽样之前，既有的关于统计问题的信息 贝叶斯学派认为，样本x=(x1,x2,⋯ ,xn)x = (x_1, x_2, \cdots, x_n)x=(x1​,x2​,⋯,xn​) 的产生分为两步： 从先验分布π(θ)\pi(\t
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# 基本概念 原假设：H0H_0H0​，是被检验的假设，或称零假设 备择假设：H1H_1H1​，与原假设互斥，不一定要和原假设对立 简单假设：假设中θ\thetaθ 的取值只有一个参数 复合假设：假设中θ\thetaθ 的取值为区间 由于做检验 = 怀疑，我们更关注于啥时候拒绝原假设，因此记： 当x∈Wx\in Wx∈W（拒绝域）：就拒绝H0H_0H0​，认为H1H_1H1​ 成立； 当x∈Wcx\in W^cx∈Wc（接受域）：接受H0H_0H0​，认为H0H_0H0​ 成立 检验函数： φ(x)={1,x∈W0,x∉W\varphi(x)=\begin{c