恭喜????????????李想，五年时间又做出一家上市公司，这次没有“大名”，一个高中毕业生继续书写了中国互联网的传奇。
还是那句话如果想要财务自由，想要跨越阶级，还是加入一个创业公司吧。一个人如果没有站在浪潮之巅的能力，那么就找一个这样的大腿。实在不行可以买他们的股票，这样就相当于这世界上最聪明的一帮人在给你“打工”了。
好的创始老板分两种：
这两年看了一些李想的视频，相比于5年前平和了很多，逻辑性更加强大了。如果说5年前的李想有激情是个产品经理，5年后的李想则变成了一个更能看透产业链和产业国情的企业家了。
汽车之家和理想都有我认识的好多同事，当中的很多人靠着两家公司的上市的期权股票，赚了很多钱。再次恭喜你们。
汽车之家上市时，我就转发了一篇纪实性的文章，大家可以再回味下（多图，识别二维码观看）：
一、 Be yourself · 做自己 每个人都是自己生活的导演、演员。 Everyone is the director and actor of their own life. 你的身边并没有想象中那么多观众。 There are not as many spectators around you as you might imagine. 大胆地做自己。 Be bold and be yourself. 你可以随时在公园躺下、在热闹的街道跳舞、在拥挤的人群中歌唱。 You can lie down in a park, dance on a bustling street,
决策树算法介绍：原理与案例实现 决策树算法介绍：原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试，每个分支代表该属性测试的一个输出，每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益：表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比：在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量，避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中，使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小，表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则，从根节点开始，递归地为每个节点选择最优的划分属性，并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件（如所有样本属于同一类，
手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用） 至于3D打印的相机外壳，作者已经开源了所需的STL文件，可以直接上手打印。 材料齐全后，就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图，是这个样子的： 具体引脚如下： 搭建好后，整体电路长这样： 再加上3D外壳（喷了银色的漆）和镜头，一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分，
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