八下物理，机械效率，带你一次性搞定
中国月球基地邀“国际搅局者”印度航天全破产 拒合作怕中国偷技术？
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福建舰下水,开启中华文明的海权基因
从大一就决定要去读博？ 法学与哲学之间的跨度？ 对一件事的爱好和天赋哪个更重要？ 为什么人们不能接受没有用的文科？ 文科要求的闲暇vs文科职业没有的闲暇 没有生命的痛感，何来学问的力量？…… 本期访谈将带你走进北京大学哲学博士的学习和生活——在“无用”的哲学中，获得心灵的安顿，捍卫人类的复杂性，思索什么样的生活才值得过。
视频简介： 有一天我在研究一个像"√(1-x²)"这样的函数时，发现它的导数变化特别有意思。这让我想到一个有趣的排列组合问题： 假设你有一堆"上楼梯"和"下楼梯"的卡片，各n张。怎么排列这些卡片，才能保证在任何时候"下楼梯"的次数都不超过"上楼梯"，而且最后刚好回到原点？ 比如： 当n=1时：只有"上下"这一种排法 n=2时：有"上上下下"和"上下上下"两种 n=3时：有5种排法 后来我发现，这就像在画一个"山峰"形状的路径：每次向右上方或右下方走一步，不能掉到起点以下，最后要回到起点高度。这种路径的数量就是著名的"卡特兰数"。 更神奇的是，这个数列居然和杨辉三角（帕斯卡三角形）有关系！只要用杨辉三角中间的数字减去它旁边的数字，就能直接算出卡特兰数。比如： C₃ = 20(中间数) - 15(旁边数) = 5 这个数列在计算机科学（比如二叉树）、几何（多边形分割）甚至分形图形中都会出现，是个超级实用的数学工具！ 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=X6NQMB6JaF0
还在绞尽脑汁设计“完美提示词”给AI？复旦教授犀利指出：过度依赖提示工程，反而让你陷入思维牢笼！ 真正的高手，懂得从最“笨”、最基础的问题入手。为什么？ “笨问题”是金钥匙： 教授提出“工具越智能，越要从笨问题开始”。一步步清晰提问，展现思考背景（Context），才能让AI成为你的深度思维伙伴，而非简单答案机器。低熵提问，解锁高价值洞见！ 警惕“鹦鹉学舌”： 你以为的“过去环境更好”？教授用老照片和生活史实（如全民捡柴火）无情戳破“90后环保记忆”的认知泡沫！缺乏情景与共情的讨论，终是纸上谈兵。 更颠覆的是，这节课，我们还会发现： 种树不当反而破坏生态？有时候‘不种树更有效’； 微塑料的危害与自然颗粒物相比有何特殊性吗？ AI降噪使卫星的空间分辨率提升100倍； 碳酸亚铁矿物揭示火星曾拥“致密大气+液态水”； 印度变暖冷洞背后，竟扯出中国治污的‘全球变暖锅’？
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