来自鸭哥：一直想介绍一下对火爆的deep learning的一些科普向观点。比如这玩意到底为什么work，为什么就火了，啥时候work，啥时候不work，有没有有意思的思路。不是一个严谨的技术review，就是单纯的回顾历史探讨直觉。准备了个一小时的slides，先讲个十分钟的预览版看看。更详细的版本下次一定放出来。

鸭哥B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Fb4y1D7M1

深度学习听起来很玄乎，有的人说不过是统计，有的人说是人工智能，终将取代人类。其实这都是缺乏了解导致的。

这期视频就试图用最简单的方法讲清楚深度学习模型到底的能力边界在哪里，和其牛逼之处在哪里，希望能给你带来一个内行视角。

开始聊数据了，第一期聊一下分类，这样聊起来有个框架。三个大类分别是data engineer；data scientist；data analytics

重点聊一下什么是好的和不好的机器学习科学家，数据分析师又有什么价值。

这期视频讲三件事。第一件是在Clubhouse时候发现很多在校生小伙伴对提升简历的误区 — 把太多时间花在细枝末节上，而忽视了对自己竞争力的提高。这里就讲一下怎样的简历才有竞争力，以及如何提升自己竞争力

第二件就是官宣一下自己频道的正式名字 — 「课代表立正」

第三件是预告接下来的几期或者十几期视频。终于鼓起勇气去分享自己专业的内容了。会分为三加一：人工智能、产品、增长；以及理解互联网产品和生意模式的元框架。

挺散的一期视频，如果你想读博士，或者在读博士，那这视频可能对你有点用。

在亚马逊里面有一群小众神秘的“经济学家”，顶着看起来牛逼闪闪的title，不知道成天都在从事什么样的勾当。

作为前亚马逊经济学家，这期视频就聊一聊经济学家在亚马逊都做什么，发挥什么样的价值。

之前在知乎也写过一篇文章介绍，链接：https://www.zhihu.com/question/62934105/answer/203940716

中国制造的质量领跑全球，但发达国家消费者心中却一直有偏见。想要做好一个品牌，既要做好产品，也要抓住消费者的心智。这期视频就采访了其中翘楚—Outer创始人刘佳科。

Outer在北美竞争激烈的网络直销（DTC）战场上，卖出了除Tesla第二高客单价的商品。让无数顾客因为品牌形象，不需要看到实物，就愿意下单购买户外沙发这样的大件商品。更重要的是，这一切都来自于中国制造。也无外乎Outer成立仅两年，上线仅一年，就获得了红杉和SheIn领投的1050万美元的A轮融资。

采访佳科的过程非常享受，因为不光他坦诚分享的内容非常有价值，而佳科抓住问题重点的能力，和来源于第一性原理的解法，也对我思考问题非常有启发。这期视频很长，但我对观众们有信心。希望大家觉得好的话，请多多点赞转发，让这期视频能被更多人看到。

好问题可以让人身心舒适，不好的问题往往会对提问者本身造成印象扣分。

会提问的人可以在形成共识阶段的时候就脱颖而出，而不会提问的人就越来越缺乏存在感。

最近在Clubhouse上密集地问问题和被问问题，发现很多人还不会提问。感觉说清楚这个问题迫在眉睫，于是就出了这期视频，希望从根源上聊清楚这个技能。

很多区块链的从业者（跟风者）都号称区块链能解决信任问题。这其实是个伪需求和伪命题。在这视频里我不涉及任何技术，完全从底层的商业本质去证明其不成立。欢迎反驳

很多能制造”泡沫“的资产，都有一个关键共同点。理解了这个共同点，能帮助我们更好理解资产的定价。从郁金香、学区房、到天价艺术品，莫不例外。GME给了我们很好的例子，就借机讲一下这个让人一夜暴富的属性吧！