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sinsason · 2 months ago

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E世博（Esball）凭借其娴熟的技术实力与多重合规资质，成功树立了行业标杆

在加密货币与区块链技术迅速普及的时代背景下，E世博（Esball）凭借其娴熟的技术实力与多重合规资质，成功树立了行业标杆，为全球加密玩家打造了安全透明、玩法多��、资金流畅的数字博彩平台。本文将从品牌资质、技术架构、玩法生态、加密充值与兑换、优惠福利、VIP体系、安全风控、用户运营与未来展望九大维度，深度剖析E世博官方网站的核心优势与实战攻略，帮助您在搜索引擎中抢占流量制高点，并实现数字资产的稳健增值。

一、品牌资质与全球合规

E世博隶属于亚洲领先的博彩技术提供商 BBIN（宝盈国际），自2007年起专注于网络博彩领域，并在哥斯达黎加、菲律宾等多地取得正规牌照，合规运营实力雄厚Facebook。平台通过 GeoTrust 与 Norton 双重安全认证，玩家信任指数达到 A1 级，牢牢奠定了其在博彩排行榜前十的行业地位Facebook。此外，E世博面向中文、英文、泰语、越南语等多语种市场，覆盖亚洲、欧洲及北美玩家，实现了真正的全球化运营格局Instagram。

二、技术架构：区块链存证与智能合约

为了在博彩行业中实现真正的透明化与公平性，E世博创新引入了区块链存证与智能合约技术。其核心玩法与大额赛事投注通过智能合约上链执行，条款公开透明，用户可在区块浏览器中实时验证投注记录，彻底杜绝后台操控和数据篡改。平台同时采用冷热钱包分离策略，90% 资金存于离线冷钱包，10% 热钱包满足日常出入金需求，最大程度地降低黑客攻击风险。

2.1 链上时间戳与可信存证

通过集成第三方授时中心，E世博为每笔链上存证绑定可信时间戳，确保所有投注事件具备司法级别的可验证性与防抵赖能力。

2.2 API 多源数据接入

平台深度对接 BBIN、Sabah、皇冠体育等多家顶级数据源，实现赔率的极速刷新与跨平台对比优势，为用户提供业内最高水平的实时盘口服务。

三、玩法生态：全场景覆盖

E世博整合了 AG、BBIN、EVO、XBB、MG/PT 等多家优质供应商，构建了涵盖体育、电竞、真人娱乐、电子游戏与快投在内的完整玩法生态，满足不同玩家的多元需求。

3.1 体育赛事

平台覆盖英超、西甲、NBA、NFL、网球大满贯等百余项全球热门赛事，并提供胜平负、大小球、亚洲让盘、混合过关及特殊玩法（如任意球数）等多样化投注选项。

3.2 电竞对战

针对 Dota 2、LOL、CS:GO、王者荣耀等顶级电竞赛事，E世博支持赛前与滚球下注，并推出“秒杀赛”快投模式，1–3 分钟极速开局，满足碎片化时间下注需求。

3.3 真人娱乐

整合八大真人视讯平台，提供高清直播百家乐、轮盘、龙虎斗、炸金花、德州扑克等经典互动游戏，荷官实时连线，打造沉浸式线上娱乐体验。

3.4 电子游戏与快投

平台内拥有 MG、PT、BBIN、AG 等几十款经典与创新老虎机，并提供1分钟极速快投小游戏（如区块链矿工赛、NFT 竞猜、快投轮盘），兼顾高频刺激与盈利机会。

四、加密充值与币币兑换

E世博支持 USDT（ERC20/TRC20）、BTC、ETH、BNB 等十余种主流加密资产充值通道，为用户提供秒级到账与低成本链上手续费体验。

4.1 多链充值通道

TRC20 通道可实现秒级到账，手续费极低；

ERC20 通道通常在 12–30 分钟内完成，兼顾安全与效率；

BTC/ETH/BNB 等链上资产，根据网络拥堵情况，最快数分钟到账，最迟不超过1小时。

4.2 内置币币兑换

平台内置实时币币兑换系统，支持 USDT↔BTC、ETH↔BNB 等多币种互换，无需跳转第三方交易所，极大降低资金管理与套利成本。

4.3 透明链上手续费

所有链上手续费由用户自付，E世博不额外收取任何隐性费用，确保资金成本公开透明，最大程度维护玩家利益。

五、优惠福利：新手礼遇与常规返利

E世博针对新老用户持续推出多重优惠活动，结合加密玩家特点设计灵活的赠金与返利机制。

5.1 新手专享礼包

首次充值赠送 20%–100% 不等彩金，最高可获 588 USDT；

免费体验金 10–20 USDT，无需充值即可体验平台核心玩法。

5.2 日常流水返利

体育类日流水返利 0.3%–0.7%；

电子游戏日流水返利 0.5%–1%；

真人娱乐日流水返利 0.4%–0.8%；返利每周自动发放，无上限，长期累积收益可观。

5.3 指定钱包专属活动

使用指定钱包通道存款可额外享 0.5% 入款优惠，且无金额上限，配合无风控通道，资金运用更灵活安全Dcard。

六、VIP体系：阶梯成长与定制服务

面对高价值玩家，E世博设立了公平透明的 VIP 分级体系，通过累积流水与充值金额实现晋升，并提供定制化尊享礼遇。

6.1 等级与积分

VIP 等级分为青铜、白银、黄金、白金、钻石五个档次，玩家通过充值、投注、完成任务及邀请好友等方式获取积分，按季度考核决定保级或升级party.biz。

6.2 专属权益

一对一专属客服经理，快速响应需求；

生日与节日礼金，以及线下电竞赛事、区块链峰会邀请等定制活动；

提现额度与速度优先保障，提升运营效率。

6.3 联盟推广计划

E世博联盟计划提供多级分佣，最高可享 40% 推广佣金，并配备丰富的推广工具包与实时数据面板，帮助合作伙伴高效获取收益。

七、安全风控：AI 监控与保险护航

在资金安全与风控方面，E世博构建了多层次保护机制，集 AI 智能风控、链上审计与专项保险基金于一体，为玩家提供行业领先的安全保障。

7.1 AI 智能监控

平台基于机器学习算法，实时分析 IP、设备指纹及投注行为，并对异常交易自动预警与冻结，防范作弊、洗钱与暴利套利行为。

7.2 链上审计

所有出入金与智能合约投注记录均上链存证，玩家可通过区块浏览器验证资金流向与交易记录，实现极致透明与可追溯性。

7.3 专项保险基金

E世博首创设立专项保险基金，在系统故障或重大安全事件触发时，快速启动赔付机制，确保玩家资产零损失并获得及时补偿。

八、用户运营：社区建设与真实案例

良性社区与优质口碑是 E世博持续发展的重要基石。

8.1 社区生态

官方 Telegram、Discord 社群：每日赛事解读、策略分享、红包空投及 AMA 互动；

微博、Facebook 等社交媒体平台：及时发布活动预告与行业资讯，提升用户粘性。

8.2 真实用户声音

“E世博的链上存证和智能合约投注，让我对大额赛事投注更有信心，透明度极高。” ——资深玩家 CryptoBetFacebook “使用 TRC20 通道充值秒到账，又有 0.5% 专属返利，非常便捷实惠。”

E世博 E世博官方网站 https://www.bed3539.com/?aff=3242

8.3 成功提现案例

用户 A：世界杯期间充值 10 BTC，累计盈利 3 BTC，5 分钟内完成提现；

用户 B：月流水 500 ETH，通过 VIP 返利与快投模式，实现月收益率超 12%。

九、未来展望：持续创新与合规拓展

展望未来，E世博将继续深耕加密博彩领域，计划申请英国 KGC 与 MGA 等国际牌照，进一步夯实全球合规布局；同时将推出更多链上合约玩法与 NFT 社区活动，深化区块链与博彩的融合，为玩家带来更丰富的数字娱乐体验。

行动指南立即访问 E世博官方网站（确保通过官方域名入口），完成快速注册与 KYC，开启您的加密博彩之旅，让数字资产在安全透明的环境中不断增值！

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kmbwvip001 · 1 year ago

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fx999blog · 5 years ago

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欧市盘前：API原油库存意外大增！美油三连跌，黄金站稳千八上方！欧市盘前：API原油库存意外大增！美油三连跌，黄金站稳千八上方！周三（12月2日）欧市盘前，美元指数震荡持稳，投资者谨慎地关注美国围绕进一步财政刺激的磋商进展。英镑兑美元微跌，英国脱欧协议能否在本周达成仍有很大疑问。现货黄金小幅下跌，仍站稳1800关口，投资者看好全球经济复苏趋势。美油延续跌势，录得三连跌受美国API原油库存增加的冲击。亚洲时段行情回顾亚洲时段，美元指数震荡持稳，现报91.19，投资者谨慎地关注美国围绕进一步财政刺激的磋商进展。弱于预期的美国制造业活动数据，以及市场预期美联储将在疫苗上市前采取行动支撑经济，也令避险美元承压。美国财长努钦周二与众议院议长佩洛希举行了选举以来的首次会谈。一个由美国两党议员组成的小组周二公布了一项9080亿美元的新冠救助计划。瑞穗证券首席外汇策略师山本雅文表示，“汇市怀疑这些提案能否快速获得通过，因为以前希望曾经破灭过，刺激计划在总统选举前并未推出，交易员正在密切关注显示真的能够达成共识的令人信服的线索。” 亚洲时段，英镑兑美元微跌，并维持在三个月高点附近，现报1.3416，跌幅0.03%，此前英国Times Radio周二报导称，英退贸易协议磋商已进入“隧道”阶段。英国一位部长周二说，英国退欧仍存在没有贸易协议就离开的可能，与欧盟的谈判在渔业、治理准则与争议解决上仍僵持不下。市场分析师Ian Wishart撰文称，英国和欧盟谈判代表正抓紧时间在本周末之前达成脱欧贸易协议。英国媒体报道称，到本周结束时，英国和欧盟双方都有达成协议的希望。亚洲时段，现货黄金小幅下跌，现报1810.10美元/盎司，跌幅0.24%，因新冠疫苗研发不断取得进展，将有利于全球经济迅速复苏，投资者关注美国进一步实施刺激的可能性。随着美国新冠感染病例和住院人数再次飙升至前所未有的高位，美国官员周二宣布，计划最早于12月中旬开始为数百万美国人接种新冠疫苗。Moderna与辉瑞-BioNTech周二皆向欧盟申请新冠疫苗的紧急授权，两家的疫苗为在欧洲获批展开角逐，不过今年能否开始推广仍存在不确定性。全球最大的黄金上市交易基金(ETF) SPDR Gold Trust 的黄金持仓周二下降0.3%，从周一的1,194.78吨降至1,191.28吨。亚洲时段，美油延续跌势，现报44.18美元/桶，跌幅0.5%，受美国API原油库存意外增加冲击，而且石油输出国组织(OPEC)及其盟友推迟了决定1月份是否增产的正式会议，也令市场受挫。三位消息人士周一称，OPEC和俄罗斯为首的盟国将2021年石油生产政策磋商从周二推迟至周四，因为新冠疫情导致需求疲软之际，主要产油国对产量问题仍存在分歧。澳新银行分析师在周三的一份报告中称，“OPEC+达不成协议的风险较高，疫情反扑已导致欧美旅行限制加强，”并称如果OPEC+不延长减产，到明年上半年市场过剩规模有可能高达150-300万桶/日。与此同时，挪威石油和能源部周二表示，该国6月开始的石油限产行动将于12月31日结束，这将可能进一步打压油价。财经数据财经大事 14:30 新西兰联储主席奥尔发表讲话 19:30 日本央行副行长雨宫正佳在日本北部秋田市与商界领袖举行��网络会议上发表讲话，并举行新闻发布会 23:00 美联储主席鲍威尔出席众议院金融委员会听证会。 23:00 2020年FOMC票委、费城联储主席哈克就经济前景发表讲话。次日02:00 纽约联储主席威廉姆斯纽约联邦储备银行举办的关于新冠肺炎对第二地区经济影响的虚拟新闻发布会上致开幕词。次日03:00 美联储发布经济状况褐皮书。亚洲时段消息回顾白宫圣诞派对上，特朗普：我们正努力再干四年，否则就四年后再见了据美国政客新闻网报道称，当地时间12月1日晚，特朗普在白宫举行圣诞派对，部分共和党全国委员会成员们参加了这场聚会。报道称，特朗普在讲话中暗示自己会参加4年后的总统竞选。特朗普在现场发表讲话说：“这是了不起的四年，我们正在努力再干四年，否则，我就得在四年后再见你们了。”台下支持者们随即响起掌声和欢呼声。（环球网）美国单日机场安检人次达8个多月以来最高近日，美国运输安全管理局发布的数据显示，美国传统假日之后的第一个周日（11月29日），全美所有机场有超过117万旅客人次通过安检，这是3月中旬以来的最高值。面临持续肆虐的新冠疫情，美国疾病控制和预防中心及公共卫生专家此前都呼吁民众不要在感恩节假期出行或聚集庆祝，以降低传播和感染风险，但这些呼吁效果有限。美国国家过敏症和传染病研究所所长安东尼·福奇日前表示，假期的旅行高潮可能会导致目前的疫情恶化，美国12月可能迎来更猛烈的一波病例激增。（央视新闻）成品油调价年内最大幅上涨将至隆众资讯油品分析师李彦表示，预计到12月3日，国内成品油调价对应理论上调幅度约为250元/吨。如果这250元的调升正式落地，意味着年内最大幅度的油价上调就要来了。按照私家车50L的油箱测算，需要多花费近10元钱郑商所再获境外金融牌�� 助力PTA期货国际化从郑州商品交易所获悉，12月1日，郑商所获得新加坡金融管理局批准，成为新加坡认可市场运营商。这是自2019年10月郑商所获得香港证监会自动化交易服务提供商批准后，获得的又一境外金融牌照。据此，郑商所可依法在新加坡推广PTA（精对苯二甲酸）期货等境内特定品��，符合条件的新加坡投资者可以通过期货公司或境外经纪机构参与境内特定品种交易。（新华社）美司法部长：未发现证据显示2020总统大选存在大规模舞弊据多家美媒报道，美国司法部长巴尔当地时间周二表示，司法部目前没有发现有证据显示2020年总统大选期间存在足以改变选举结果的大规模投票舞弊行为。特朗普自大选媒体预测结果出炉以来则一直称选举存在投票和计票不公。（央视）特朗普团队起诉要求撤销威斯康星州选举结果认证据彭博社12月1日报道，特朗普团队要求威斯康星州最高法院撤销该州对拜登获胜的认证。这是自11月3日大选以来特朗普团队再度发起的一次试图改变选举结果的努力。日前威斯康星州已正式宣布拜登在该州胜选，该州的10张选举人票归于拜登。（央视）机构观点标普：亚太区银行面临评级降为垃圾级的风险①标普认为，存在亚太区未来两年有更多银行加入“堕落天使”名单的“重大风险”。标普对该地区15家银行的评级为BBB-级，即投机级中的最低评级。其中有6家银行的评级展望为负面，有1家被列入负面观察名单；②标普称，如果疫情及限制措施导致出现更深程度或更长时间的经济滑坡，则这将很可能引发评级下调银河证券：预计四季度石化行业盈利环比将明显改善银河证券发文称，一季度，石化行业深受原料库存转化损失、市场供需变化损失以及原油销售损失等利空因素困扰，行业整体亏损，但Q3盈利能力显著提升，较Q2环比显著修复。整体上，判断油价在四季度将维持当前水平甚至小幅上涨，但依旧处在较低水平区间。低油价利于行业盈利能力修复，且油价温和上涨对行业有利，同时下游需求预期要好于上半年，因此预计Q4行业盈利将环比明显改善。（e公司）中原证券：A股有望迎来新的一轮跨年度行情，继续关注顺周期行业① 中原证券指出，周二A股市场低开高走，大幅震荡上扬，深圳开征房地产税的传闻被辟谣之后，A股重拾升势，早盘科技股率先反弹，带动股指稳步回升，午后随着银行，保险，券商以及部分周期行业的轮番拉抬，提振股指快速走高，沪指盘中再次逼近年内新高3458点；② 值得注意的是，周二两市热点遍地开花，整体做多的意愿较为强烈；③ 经过四个月的蓄势整理之后，未来各大指数��续挑战年内新高的可能性大幅提升，A股有望迎来新的一轮跨年度行情；④ 建议投资者在继续关注顺周期行业的同时，积极关注科技以及医药板块的投资机会

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lupbiy · 8 years ago

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机器学习和深度学习的最佳框架大比拼

在过去的一年里，咱们讨论了六个开源机器学习和/或深度学习框架：Caffe，Microsoft Cognitive Toolkit（又名CNTK 2），MXNet，Scikit-learn，Spark MLlib和TensorFlow。如果把网撒得大些，可能还会覆盖其他几个流行的框架，包括Theano（一个10年之久的Python深度学习和机器学习框架），Keras（一个Theano和TensorFlow深度学习的前端），DeepLearning4j（Java和Scala在Hadoop和Spark之上的深度学习软件）。如果你有兴趣使用机器学习和神经网络，你从来没有像现在这样多的选择。

机器学习框架和深度学习框架之间有区别。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。深度学习或深度神经网络（DNN）框架涵盖具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑。这些层包括模式识别的多步骤过程。网络中的层越多，可以提取用于聚类和分类的特征越复杂。

Caffe，CNTK，DeepLearning4j，Keras，MXNet和TensorFlow是深度学习框架。 Scikit-learning和Spark MLlib是机器学习框架。 Theano跨越了这两个类别。

一般来说，深层神经网络计算在GPU（特别是Nvidia CUDA通用GPU，大多数框架）上运行的速度要比CPU快一个数量级。一般来说，更简单的机器学习方法不需要GPU的加速。

虽然你可以在一个或多个CPU上训练DNN，训练往往是缓慢的，慢慢我不是说秒或分钟。需要训练的神经元和层数越多，可用于训练的数据越多，需要的时间就越长。当Google Brain小组在2016年针对新版Google翻译训练语言翻译模型时，他们在多个GPU上同时运行了一周的训练时间。没有GPU，每个模型训练实验将需要几个月。

这些框架中每一个框架具有至少一个显著特征。 Caffe的强项是用于图像识别的卷积DNN。 Cognitive Toolkit有一个单独的评估库，用于部署在ASP.Net网站上工作的预测模型。 MXNet具有良好的可扩展性，可用于多GPU和多机器配置的训练。 Scikit-learn具有广泛的强大的机器学习方法，易学已用。 Spark MLlib与Hadoop集成，具有良好的机器学习可伸缩性。 TensorFlow为其网络图TensorBoard提供了一个独特的诊断工具。

另一方面，所有深度学习框架在GPU上的训练速度几乎相同。这是因为训练内循环在Nvidia CuDNN包中花费大部分时间。然而，每个框架采用一种不同的方法来描述神经网络，具有两个主要的阵营：使用图形描述文件的阵营，以及通过执行代码来创建它们的描述的阵营。

考虑到这一点，让我们来看看每一个框架的特性。

Caffe（咖啡）

Caffe深度学习项目，最初是一个强大的图像分类框架，似乎停滞不前，基于它的持续的bug，以及它已被卡住1.0版RC3一年多的事实，并且创始人已离开项目。它仍然有良好的卷积网络图像识别和良好的支持Nvidia CUDA GPU，以及一个简单的网络描述格式。另一方面，它的模型通常需要大量的GPU内存（超过1GB）运行，它的文档是多斑点和问题，支持很难获得，安装是iffy，特别是对于它的Python笔记本支持。

Caffe有命令行，Python和Matlab接口，它依靠ProtoText文件来定义它的模型和求解器。 Caffe在其自己的模型模式中逐层定义网络。网络定义从输入数据到丢失的整个模型。当数据和派生数据在前向和后向遍历网络时，Caffe存储，通信和操作信息为blob（二进制大对象），内部是以C连续方式存储的N维数组（表示行该数组被存储在连续的存储器块中，如在C语言中）。 Blob之于Caffe如Tensor之于TensorFlow。

图层对blob执行操作，并构成Caffe模型的组件。层卷积滤波器，执行池，取内部乘积，应用非线性（诸如整流线性和S形以及其他元素方面的变换），归一化，加载数据和计算诸如softmax和铰链的损失。

Caffe已经证明其在图像分类中的有效性，但它的时刻似乎已经过去了。除非现有的Caffe模型符合您的需要，或者可以根据您的目的进行微调，我建议使用TensorFlow，MXNet或CNTK。

在NBViewer中显示的预先计算的CaffeJupyter笔记本。这本笔记本解释了使用一只可爱的小猫在Caffe网络上做“手术”。

Microsoft Cognitive Toolkit（Microsoft认知工具包）

Microsoft Cognitive Toolkit是一个快速，易用的深度学习软件包，但与TensorFlow相比，其范围有限。它有各种各样的模型和算法，极好的支持Python和Jupyter笔记本，一个有趣的声明性神经网络配置语言BrainScript，以及在Windows和Ubuntu Linux环境下自动部署。

在缺点方面，当我审查Beta 1的文档还没有完全更新到CNTK 2，并且包没有对MacOS支持。虽然自Beta 1以来，CNTK 2有许多改进，包括新的内存压缩模式，以减少GPU和新的Nuget安装包的内存使用，但对MacOS支持仍然缺失。

为Beta 1添加的PythonAPI有助于将认知工具包带入主流的、用Python码的、深度学习研究人员当中。 API包含模型定义和计算、学习算法、数据读取和分布式训练的抽象。作为PythonAPI的补充，CNTK 2具有新的Python示例和教程，以及对 Google Protocol Buffer序列化的支持。教程以Jupyter笔记本实现。

CNTK 2组件可以处理来自Python，C ++或BrainScript的多维密集或稀疏数据。认知工具包包括各种各样的神经网络类型：FFN（前馈），CNN（卷积），RNN/ LSTM（递归/长期短期记忆），批次标准化和序列注意序列。它支持强化学习，生成对抗网络，监督和非监督学习，自动超参数调整，以及从Python添加新的，用户定义的核心组件在GPU上运行的能力。它能够在多个GPU和机器上做到精确的并行性，而且（微软声称）它甚至可以适应最大的模型到GPU内存。

CNTK 2 API支持从Python，C ++和BrainScript定义网络，学习者，读者，培训和评估。他们还支持使用C＃进行评估。 Python API与NumPy互操作，并包括一个高级层级库，可以精确定义包括复现在内的高级神经网络。该工具包支持以符号形式表示循环模型作为神经网络中的循环，而不需要静态展开循环步骤。

您可以在Azure网络和GPU上训练CNTK 2模型。配备GPU的N系列Azure虚拟机系列，在我审核Beta 1时受到限制，现在通常可以从Azure控制台获得并完全管理。

几个CNTK 2 / Microsoft Cognitive Toolkit教程以Jupyter笔记本提供。该图显示了Logistic回归训练的绘制的可视化。

MXNet

MXNet是一个可移植的、可伸缩的深度学习库，是亚马逊的DNN框架的选择，结合了神经网络几何的象征性声明与张量操作的命令性编程。 MXNet可跨多个主机扩展到多个GPU，接近线性扩展效率为85％，具有出色的开发速度、可编程性和可移植性。它支持Python，R，Scala，Julia和C ++，支持程度各不相同，它允许你混合符号和命令式编程风格。

在我第一次评论MXNet时，文档感觉还没有完成，除Python之外，我发现很少有其它语言的例子。自从我评论以后，这两种情况都有所改善。

MXNet平台是建立在一个动态依赖调度器上的，它可以自动并行化符号和命令式操作，但是你必须告诉MXNet要使用哪些GPU和CPU核心。在调度器顶部的图优化层使符号执行快速和内存高效。

MXNet目前支持用Python，R，Scala，Julia和C ++构建和训练模型；训练的MXNet模型也可以用于Matlab和JavaScript中的预测。无论您选择哪种语言来构建模型，MXNet都会调用优化的C ++后端引擎。

MXNet作者认为他们的API是Torch、Theano、Chainer和Caffe提供的一个超集，尽管对GPU集群有更多的可移植性和支持。在许多方面MXNet类似于TensorFlow，但增加了嵌入命令张量操作的能力。

除了实际强制的MNIST数字分类之外，MXNet教程的计算机视觉包含使用卷积神经网络（CNN）的图像分类和分割，使用更快的R-CNN的对象检测，神经艺术和使用深度CNN的大规模图像分类和ImageNet数据集。还有自然语言处理、语音识别、对抗网络以及监督和非监督机器学习的其他教程。

亚马逊测试了在P2.16xlarge实例上的MXNet中实现的Inception v3算法，发现其伸缩效率为85％。

Scikit-learn

Scikit-learn Python框架具有广泛的可靠的机器学习算法，但没有深度学习算法。如果你是一个Python粉丝，Scikit-learn可能是一般机器学习库中最佳选择。

Scikit-learn是一个强大的，成熟的机器学习Python库，包含各种各样成熟的算法和集成图。它相对容易安装、学习和使用，带有很好的例子和教程。

在另一方面，Scikit-learn不包括深度学习或强化学习，缺少图模型和序列预测，并且除Python之外，不能真正使用其它语言。它不支持PyPy，Python即时编译器或GPU。也就是说，除了它的少量进入神经网络，它不会真的有速度问题。它使用Cython（Python到C编译器）来处理需要快速的函数，例如内循环。

Scikit-learn对分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理算法具有很好的选择。它有所有这些的良好的文档和示例，但没有任何种类的指导工作流以完成这些任务。

Scikit-learn赢得了易于开发的最高分，主要是因为算法都像广告和文档一样工作，API是一致的，设计良好，数据结构之间几乎没有“阻抗不匹配”。函数库其中的功能已彻底充实，错误彻底消除，用来开发十分愉快。

本示例使用Scikit-learn的小手写数字数据集来演示使用Label Spreading模型的半监督学习。在1,797总样本中只有30个被标记。

另一方面，函数库没有涵盖深度学习或强化学习，这隐藏了当前困难但重要的问题，例如准确的图像分类和可靠的实时语言解析和翻译。显然，如果你对深度学习感兴趣，你应该另觅他处。

然而，存在许多问题，从建立链接不同观察值的预测函数到分类观察值到学习未标记数据集的结构，这使得它们适应于普通的老的机器学习，而不需要数十层的神经元，对于这些领域 Scikit-learn 是非常好的选择。

Spark MLlib

Spark MLlib是Spark的开源机器学习库，提供了通用的机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤（但不包括DNN）以及特征提取、转换、维数降低工具，以及构建、评估和调整机器学习管道选择和工具。Spark MLlib还包括用于保存和加载算法、模型和管线、用于数据处理以及进行线性代数和统计的实用程序。

Spark MLlib是用Scala编写的，并使用线性代数包Breeze。 Breeze依靠netlib-java来优化数值处理，虽然在开源分布中意味着优化使用CPU。 Databricks提供与GPU配合使用的定制Spark集群，这有可能为您带来另一个10倍的速度改进，用于训练具有大数据的复杂机器学习模型。

MLlib实现了大量的分类和回归的常用算法和模型，新手可能变得混乱不堪，无可适从，但专家最终可能会为分析数据找到一个很好的模型的数据。对于这么多的模型Spark2.x增加了超参数调优的重要特性，也称为模型选择。超参数t允许调优分析人员设置参数网格、估计器和评估器，并且它允许交叉验证方法（耗时但准确）或训练验证分割方法（更快但不太准确）找到最佳数据模型。

Spark MLlib拥有针对Scala和Java的完整API，主要是针对Python的完整API以及针对R的粗略部分API。您可以通过计算示例来获得良好的覆盖率：54个Java和60个Scala机器学习示例，52个Python机器学习示例，只有五个R示例。在我的经验中，Spark MLlib是最容易使用Jupyter笔记本，但你可以肯定地在控制台运行它，如果你驯服详细的Spark状态消息。

Spark MLlib提供了你想要的基本机器学习、特性选择、管道和持久性的任何东西。它在分类、回归、聚类和过滤方面做得相当不错。鉴于它是Spark的一部分，它具有访问数据库、流和其他数据源的强大访问权限。另一方面，SparkMLlib并不真正采用与TensorFlow，MXNet，Caffe和Microsoft Cognitive Toolkit相同的方式建模和训练深层神经网络。

Spark MLlibPython示例（Naive Bayes）作为Databricks笔记本。注意解释，代码和输出如何散布。

TensorFlow

TensorFlow，Google的可移植机器学习和神经网络库，执行和伸缩性很好，虽然它有点难学。TensorFlow拥有各种各样的模型和算法，它们对深度学习非常重视，并且在具有GPU（用于训练）或Google TPU（用于生产规模预测）的硬件上具有出色的性能。它还具有对Python的良好支持，良好的文档和良好的软件，用于显示和理解描述其计算的数据流图TensorBoard。

数据流图中的节点表示数学运算，而图的边表示在它们之间流动的多维数据数组（张量）。这种灵活的架构允许您将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU，而无需重写代码。

使用TensorFlow的主要语言是Python，虽然对C ++有限的支持。TensorFlow提供的教程包括手写数字分类。图像识别、字嵌入、递归神经网络，用于机器翻译的序列到序列模型、自然语言处理和基于PDE（偏微分方程）的模拟的应用。

TensorFlow可以方便地处理各种神经网络，包括目前正在急剧变化的图像识别和语言处理领域的深度CNN和LSTM递归模型。用于定义图层的代码可能fan，但是您方便但不详细，可以使用三个可选的深度学习界面中的任何一个来修复它。虽然调试异步网络求解器可以是平凡的，但TensorBoard软件可以帮助您可视化图。

TensorBoard显示TensorFlow计算的图形。我们放大了几个部分来检查图形的细节。

总结

对于任何给定的预测任务，您应该使用哪种机器学习或深度学习包取决于机器学习的复杂性，用于训练的数据量和形式，您的计算资源以及您的编程语言偏好和技能。它也可能取决于您是否喜欢使用代码或配置文件定义模型。

但是，在开始自己的模型训练考察之前，您可能希望了解来自Google，HPE和MicrosoftAzure云的任何预先训练的应用机器学习服务是否能够处理您的数据，无论是语音、文本或图像。如果他们对你的数据不能很好地工作，你可能还想在尝试基本的机器学习训练（最后，如果没有其他工作）深度学习训练之前，看看你能用简单的统计方法获得多大的好处。这里的原则是保持分析尽可能简单，但不是更简单。

在我讨论的两个基本的机器学习包，我建议喜欢Scala和在Hadoop中有他们的数据的使用Spark MLlib 。我建议喜欢Python的人Scikit-learn。

我应该提到那些喜欢Scala（和Java）的人和在Hadoop中有他们的数据的人的另一个选择事Deeplearning4j。我没有评论他，但是，因为其名称意味着它是一个学习深度包。

选择Caffe，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和TensorFlow的深度学习包是一个更困难的决定。我不再建议使用Caffe，因为它的发展停滞不前。然而，选择其他三个中的一个仍然是棘手，因为对于具有类似功能，它们都是最好的选择。

Cognitive Toolkit现在有Python和C ++ API以及网络配置语言BrainScript。如果您喜欢使用配置文件而不是编程网络拓扑，那么CognitiveToolkit可能是一个不错的选择。另一方面，它似乎不像TensorFlow一样成熟，它不能在MacOS上运行。

MXNet支持Python、R、Scala、Julia和C ++，但其支持最好的API是用Python开发的。 MXNet在多个主机上的多个GPU上展示出良好的伸缩性（85％的线性）。当我评论MXNet的文档和示例是吝啬的，但他们已经改进了。

TensorFlow可能是三个包中最成熟的，并且它是一个很好的选择，只要你喜欢编写Python，并可以克服学习曲线。 TensorFlow具有你可以使用基本的构建块，它给你细粒度的控制，但也需要你编写大量的代码来描述一个神经网络。有三个简化的API与TensorFlow一起工作来解决这个问题：tf.contrib.learn，TF-Slim和Keras。支持TensorFlow的最终考虑是TensorBoard，它对于可视化和理解您的数据流图非常有用。

机器学习和深度学习的最佳框架大比拼，首发于文章 - 伯乐在线。

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einverne · 8 years ago

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本文原载于 theVerge，作者 Sarah Jeong，由 ONES Piece 翻译计划翻译。ONES Piece 是一个由 ONES Ventures 发起的非营利翻译计划，聚焦科技、创投和商业。

译者按：Waymo 和 Uber 的知识产权纠纷还在发酵，引发行业持续关注。但或许少有人知的是，审理该案的法官本人也是一位「技术宅」，写了几十年的程序，其对技术细节的熟悉程度甚至让很多科技公司的律师汗颜。在法律与科技越发紧密结合的今天，这位「极客法官」的经历不仅极富趣味，更是对两个行业从业者的一种鞭策：闭门专攻一门学科已经不够，唯有两者兼修，才能在未来的市场上立足。

2012 年 5 月 18 日，在加州北区的 William H. Alsup 法官主持的一次庭审中，甲骨文和 Google 的律师围绕着九行代码争论不休。甲骨文诉 Google 案（Oracle v. Google），一场关于 Google 是否抄袭了甲骨文的代码来开发 Android 系统的争议，正要结束第一次陪审团审理。

争议焦点集中在一个名为 rangeCheck 的函数上。在甲骨文测试的共计 1500 万行代码中，只有这一部分是「逐字逐句」抄袭的，每个字符都分毫不差。越是尽可能鼓吹 rangeCheck 的重要性，对甲骨文就越有利。甲骨文的律师 David Boies 于是开始主张 Google 抄袭了 rangeCheck，目的是更快将 Android 推向市场。但 Alsup 法官对这个说法并不买账。

「判这个案子之前，我对 Java 一无所知，」这位法官说。「但是，我自己用很多其他语言编过程序，现在也还在编程。我写过一百多段 rangeCheck 这样的代码。这我都能做到。你也能。这太容易了。」

（甲骨文的律师试图继续发言，但只是让法官变得越来越不满）

这段不经意的评论像雪球一样，影响力越滚越大，以至失控。这让 Alsup 大为懊恼。它先是在律师和法律专业人士间被反复引述，然后又传到了科技媒体那里。每经过一次转述，Alsup 的技能就增长一分，直到最后他变成了「会 Java 的法官」——程序员 Alsup、黑袍加身的技术宅英雄、十倍速法官、「法庭和 Java 双料大师」。

Alsup 法官想让人们知道的是，他不懂 Java。

至少，他懂得不多。不过他确实会写代码。实际上，他已经用 BASIC 自娱自乐地写了几十年代码，包括一个写出来送给妻子的玩桥牌的程序，和一个自动给出桌游《珠机妙算》（Mastermind）解法的程序。

最花心思的，要数一个带图形界面的复杂多功能程序，用来方便他广泛爱好中的另一项——火腿电台（译注：指供业余无线电爱好者进行信息交换、技术实验、自我训练、个人娱乐、运动竞赛以及应急通信的一项使用无线电频率频谱的无线电业务）。

他的兴趣对法官工作大有帮助。是这份兴趣，使他形成了对面前这桩价值数十亿美元的知识产权案件的看法。科技公司的财富增减，全凭他的判决。甲骨文诉 Google 案对大公司和类似的小开发商将产生深远的间接影响，更遑��其九亿美元的争议标的。在正在审理的 Waymo 诉 Uber 案中，Alphabet 公司也是请求判决 Uber 赔偿数十亿美元，总额尚未确定。这笔钱的归属攸关 Uber 在新兴的自动驾驶汽车市场的存亡。

巧得很，这些要案都归到了可能是全美唯一能理解它们技术细节的法官——一位会写代码的法官的案头。Alsup 长年的兴趣给解决甲骨文诉 Google 案的核心问题带来了启发，而他在业余时间捣鼓摄影、镜头、光线学问的经历也为他审理 Waymo 诉 Uber 案提供了信息——该案涉及到一种名为 LIDAR 的基于激光为自动驾驶汽车提供导航的技术。

科技行业长期以来都对法律无法理解自己感到沮丧，而大多数司法系统正因如此难以跟上高速发展的步伐。那种认为法律永远不能「追上」科技的观念，一部分来自技术优越论（tech exceptionalism），即一种自由倾向的精英主义，嘲讽一切采用法律或规制形式介入技术发展的行为，将其比作纺织工人对织布机的抵制（Luddism）。但这种观念也来自对法律现状真实存在的不满。专利局被看作橡皮图章，为那些显而易见的技术颁发专利；最高法院的大法官似乎对编程的基本流程都感到困惑；还有律师让技术��组成陪审团，他们做出了侵犯网上购物车专利的巨额赔偿判决。

在这样的背景下，Alsup 是一个异类——在「法律无法理解快速变化的科技行业」这一广为流传的经验面前，他成了一个谜一样的例外。但 Alsup 的秘诀也很简单：他当了一辈子的极客。

Alsup 在旧金山的律师中因为总是赶早而「臭名昭著」（而且还强迫出庭律师一起赶早）。早上九点，联邦法院大多数法官的房间还是一片漆黑、大门紧闭。但当我走到 Alsup 的房间时，发现大门敞开，忙碌的景象说明里边的人已经忙活几个钟头了。

Alsup 一头白发，戴矩形边框眼镜，操着一口温和的南方口音。虽然身型与常人无异，但他那强烈的存在感却给人居高临下的印象。

Alsup 的房间体��出很多法律从业者的传统审美：整架整架的皮面书、深色木墙板、一张大得吓人的桌子上挂着亚伯拉罕 · 林肯的小幅黑白像。另一头是一张沙发，上面扔了几个给狗玩的玩具。他经常带着上班的那只杰克罗素梗今天没在办公室。

法官请我在沙发上坐下，给我展示了他存在一台法院发的 2011 年款戴尔笔记本上的程序。他的台式机运行不了这些程序，他颇为恼火地告诉我，所以得留着这台戴尔。「这是最后一台支持 QuickBASIC 的机器，非常遗憾，我只懂这种语言。」

这位法官对硬件并不感冒。法院给他发什么电脑和手机，他就用什么。他用的是法院发的 iPhone，但他说，如果加州北区法院给他发一台 Android 手机，那他就会用 Android。

我问他能不能把他的代码发在 GitHub 上，结果他问我什么是 GitHub。作为替代，他递给了我打印版的程序代码，整整三叠纸，边角处装订整齐。他道歉说，最上面那叠有一些依赖程序没空打印出来。在成为审理硅谷案件的法官之前，Alsup 就是个特立独行的业余爱好者；他是个极客，不过是来自另一个时代的极客。

Alsup 于 1945 年出生在密西西比州的杰克逊市，父母都是德州乡下人——母亲是护士，父亲是土木工程师，从罗斯福时代的公共事业振兴署开始参加工作。

孩童时起，Alsup 就体现出他日后标志性的无拘无束的好奇心和技术天赋。他童年的大部分时间是和如今的奥本大学教授 Hubert Feild 一起度过的。两人从六岁起就成了朋友，一起堆过沙垒，埋过时间胶囊，放过用洗衣袋做的热气球，用晾衣夹发射过点燃的火柴（Alsup 的发明），还「用土块打过仗」（Feild 说，「不推荐这么玩」）。

「Bill 是个超级聪明的小孩，」Feild 说。Alsup 自从学了钢琴，因为不满意钢琴的声音，便把图钉摁进敲击琴弦的弦槌里。这番改动让琴声听起来好像是从消失已久的牛仔酒馆里传出来的。「我还留着 Bill 在他的『全新改进』版钢琴上弹经典歌曲（比如雷 · 查尔斯的作品）的录音，」Feild 说。

但最激发这两个男孩想象力的玩意儿还要数火腿电台。两人整小时地收听��波广播，还把一台天顶电子「跨洋」收音机（Zenith Transoceanic）的频段接到一个七寸的远距离接收天线上。他们调到遥远的电台，像莫斯科电台、基多电台、哈瓦那电台，但最多的时间还是花在收听业余操作员，也就是所谓「火腿」们的对话上。

「当我们听到来自美国各州和外国的『火腿』们的对话时，那感觉就像是在密西西比的边界外发现了『新世界』，」Feild 说。他曾亲耳听到高中就领到业余操作员执照的 Alsup 在自家卧室里和遥远的爱好者交流，有时用的还是摩斯电码。

（这是大约 1963 年，年轻的 Alsup 在火腿电台前）

「Bill 对我的人生影响很大，到现在还是，」Feild 说。「在过去的二十多年里，我每周六早上都用火腿电台和 Bill 聊天。」

高中毕业后，Alsup 进入了密西西比州立大学学习工程专业，立志像父亲一样成为土木工程师。但那是六十年代，民权运动正如日中天：他入校第一年就爆发了华盛顿大游行；大二那年，1964 人权法案又获得通过。

随着 Alsup 对更广泛的法律问题产生兴趣，他的目标明确起来。「我想成为另一个阿提克斯 · 芬奇（译注：《杀死一只知更鸟》中的律师父亲），」Alsup 告诉我。大学毕业后，他进入了哈佛法学院，随后成为最高法院大法官道格拉斯（William O. Douglas）的书记员。

他曾在密西西比州开业从事民权工作，但发现难以维持生计。最终，他和妻子在 1973 年迁到旧金山，多年间从事私人法律业务，同时在司法部工作。1999 年，他被比尔 · 克林顿总统任命为联邦法院法官。

Alsup 在加州北区律师圈中有着令人生畏的名声。他赶早的习惯是律师们的噩梦，要他们最早七点就开始提出动议；有时候，如果看到人都到齐，开庭时间可能更早。诉讼律师的时间被精确到分钟；他说什么时间，陪审团就得在那个点准时出去。

在甲骨文诉 Google 案的第二次开庭中，他拒绝律师在下午一点以后继续对施密特（Eric Schmidt）提问，即便这意味着这位 Alphabet 董事长第二天又得回到法庭。市值 5700 亿美元的大公司的生意要给陪审员让路，因为他们得去幼儿园接孩子，把晚饭端上桌，或者赶一趟回家的远途列车。「我知道证人很忙，」Alsup 说，「但陪审员们的时间现在更重要。」

他把自己法庭的温度维持得比法院别处冷得多；据传他把空调开大是为了让陪审员保持清醒。如果旁听席里有人咳嗽，Alsup 就会停下审理，找出是谁在咳嗽。人找出来以后，法官就掏出一颗止咳糖——这是他摆在椅子边为这种场合准备的，然后这颗让人难堪的止咳糖就从律师那一排一直传到旁听席上。如果那人还接着咳嗽，他就得离开法庭，越快、越安静，越好。

在陪审员关在合议室里听不见的时候，他对律师会很尖刻。但陪审员眼中的法官是一位爷爷般关切备至的南方绅士，他会花时间单独问候陪审员，感谢他们投入时间。

一次，甲骨文诉 Google 案中的一位陪审员在庭审中被蜜蜂蛰了，Alsup 就问她还能不能跟上庭审。听到她哼哼唧唧，法官说，「那我换种问法。你还能不能像被蜜蜂蛰之前那样清楚地理解现在的进程？」

「能，」她赶紧回答。

美国法律制度赋予律师很大程度上选择陪审员的权力。正因如此，即使是一桩发生在加州旧金山，这座科技之都的软件版权案件，陪审团里竟没有一个人有计算机行业从业经验。然而，律师决定不了自己会碰上什么法官。在科技业主导的加州北区，诉讼律师们已经明白，在 Alsup 法官面前，他们可占不到便宜。

（Alsup 法官 2012 年在甲骨文诉 Google 案意见中的代码样例）

甲骨文诉 Google 案是有关 Android 平台的一桩涉及面宽、影响力广的诉讼；对于本案，几十亿美元的标的只是诉讼可能带来的后果中最不重要的一个。

70 位著名程序员并不是无缘无故联名以「法庭之友」（译注：amicus curiae，指特殊案件中为法院提供中立建议之人）身份向联邦巡回法庭，后来又向最高法院提交《计算机科学概要》的。他们都是在担心甲骨文诉 Google 案对他们的职业可能造成的影响。

甲骨文在 2010 年就以多项专利权和版权主张起诉了 Google ，这些诉讼 2012 年在 Alsup 法官的审理下全部落败。但甲骨文上诉了，联邦巡回法庭改判其胜诉。当 Google 试图再次上诉时，最高法院拒绝��理这些案件，并将其发回地区法院，由 Alsup 法官重审。

本案是于 2016 年重新开庭审理的。和上一次一样，陪审团判决 Google 胜诉，而上诉案也又一次有待联邦巡回法庭作出判决。在七年的官司之后，本案此时已经归结为一个问题： Google 使用 37 行 Java API 的行为是否侵犯甲骨文的版权？

软件版权是个棘手的问题。如果争议的对象是音乐、电影、文学作品、绘画，甚至是印度瑜伽，判断是否抄袭都很容易。相反，软件版权却到很晚才以「文字作品」的形式被硬塞进原 1976 年《版权法》的 102(a) 节。

版权本意只保护独创性作品，其用途和功能则在所不问。因此，任何事物的功能性部分——人体模型、会计账簿、电脑程序菜单——都被排除在版权保护之外。

代码到底是有用的工具，还是一种独创性表达呢？从代码「表达含义」的层面看，它确实如艺术作品一样可以主张版权保护。想想那些嘴边挂着「优雅的代码」「差劲的代码」的程序员就能明白。但当代码被执行起来，用于操作机器人手臂拾起并拧紧螺丝时，似乎又完全是功能性的，这种东西因此也就不能以版权处理。

你没法给一个小便器申请版权，但小便器的塑像或许就可以申请。而代码，正如杜尚的著名作品一样，身兼两种属性。

「你会发现法院已经在这个问题上纠结了几十年，」康奈尔技术学院法学教授 James Grimmelmann 说，他曾经在微软当过程序员。「事实证明，要把软件切分成功能性或非功能性的部分是很难的，」他说，「这需要对软件内部的功能和含义有非常细致的理解。」

甲骨文诉 Google 案涉及的是软件的一个特定组成部分：程序编程界面（Application Programming Interface, API）。

API 是一组定义完整的交互，一种快速访问服务、库和其他功能的捷径。API 一直被比作包含了单词及其定义的词典，但 Public Knowledge（译注：华盛顿一家致力于知识产权、开放互联网等问题的非盈利公益组织）的一位高级律师 John Bergmayer 说，它们更类似于代词或习语。要说出语法正确的英语，你没必要懂得习语；但正如许多以英语为第二语言的学生所知，如果不懂习语，交流就会太花时间。

习语有时是一种俏皮的表达方式；但在特定的一群人中，习语用得越多，就越��完全成为一种简略的说话方式，用于省去详述所需的更多时间。类似地，API 也经常是常用或繁杂代码的凝练。

这正是甲骨文诉 Google 案的核心问题。《版权法》的 102(b) 段将「一切操作的概念、过程、程序、机制和方法」排除于版权保护之外。API 是操作的过程、机制或方法吗？或者，它是版权所保护的独创性表达吗？

Google 最初创造 Android 时，决定让它兼容 Java 这门流行的编程语言。用上了 Java， Android 就能利用现有的开发者社区，甚至可能利用他们现成的代码。任何人都可以用 Java 写程序，但 Java 语言的开发者 Sun 微系统公司牢牢把控着 Java 标准版（Java Standard Edition）和移动版（Java Mobile Edition），它们分别用来将 Java 代码部署在桌面电脑和手机上。

在与 Java 的授权谈判破裂后， Google 的一群工程师另起炉灶实现了 Java SE——这意味着一个拿不到源代码的团队以逆向工程的方式获取了代码。甲骨文在 2010 年收购了 Sun，几个月后，就以 Android 侵权为由起诉了 Google 。

Google 对 Java API 的重新实现几乎完全是从头来过的。但它与 Java SE 的 API 在声明代码——用来指明代码其余组成部分名称的代码——上是相同的。不仅如此，Google 实现方案的结构、排序和组织也与 Java SE 很类似。

这就要说到那著名的九行代码 rangeCheck 了。这段代码是被 Joshua Bloch 写进 Android 的；令人生疑的是，他之前在 Sun 微系统公司工作过，并且写出了 Java API 的很多部分。（Alsup 法官后来裁判称这只是个不幸的巧合。Bloch 在离开 Sun 加入 Google 后又继续为 Java 的开源实现 OpenJDK 贡献过代码，他的代码同时出现在 Android 和 Java SE 中是无意之举。）

为了和 Java 兼容，对特定 API 的特定调用必须在外观上相同。例如，在一组数中找出最大值的方法被命名为一目了然的 java.lang.Math.max。甲骨文主张 Google 本可以把名字换成 java.lang.Arith.larger。

Google 则主张，Java API 就好比是 QWERTY 的键盘布局，键盘确实可以换一种布局方式，但制造商必须生产 QWERTY 布局的键盘，因为人们已经习惯了。

编程语言是建立在其他语言的基础之上的，这就意味着其 API 看起来也很类似。Java 的正则表达式 API 是对 Perl 5 语言的重新实现，其字符串格式 API 则是对 C 语言的重新实现。

这正是程序员们对甲骨文诉 Google 案感到气愤的原因之一：阻止 Google 做一件别人都在做的事，是毫无道理的。

软件开发者的共��是，甲骨文错了，API 的本意就是拿来用的，阻止它们用途的行为违背了其本意。

的确，连甲骨文也很难坚持自己的立场。2015 年，甲骨文的一名公司证人在证词中说 Java API 和免费使用的 Java 语言是「不可分割」的。一顿午饭过后，他汗流浃背地收回了这段话。

2012 年，当甲骨文诉 Google 第一次开庭时，陪审团支持了 Google 的所有专利权主张��但版权问题则被分为两个部分。首先，甲骨文所主张的 API 部分能否被授予版权？如果能，Google 的行为是否构成合理使用？前一个问题取决于 Alsup 法官，后一个问题则由陪审团判断。

对于 Google 使用 Java API 的行为是不是合理使用，陪审团犹豫不决。但这似乎并不重要，因为 Alsup 法官判定甲骨文对其宣称的代码及其实现方法的结构、排序和组织并无版权。Google 没有侵权，因为它无权可侵。理由是，Alsup 法官总结道，API 实现代码的结构、排序和组织在本质上是功能性而不是独创性的。

在这样一个证人和律师费力解释 API，将其比作文件柜、电插座等一系列事物的案件中，Alsup 法官意见之细致和专业独树一帜。这份意见整页整页地描述了代码的运作方式，从源代码和目标代码的区别说起，再说到类、声明、头部、子程序、方法、接口、数据包，甚至还包括了代码实例。

很难想象一个没有 Alsup 这样长年编程经验的法官能给出这样一份意见。显然，在对 rangeCheck 这著名的九段代码做出判决的过程中，Alsup 的背景帮了他的忙。

「这种东西我用 QuickBASIC 写过好多遍了，」离那次庭审五年后，他说。（Alsup 法官用的是微软的 QuickBASIC，这是用于写 BASIC 语言的一个集成开发环境和编译器。）「如果你要我用 QuickBASIC 解决这个问题，我保证可以一个小时后带着一个能用的 QuickBASIC 模型来见你。」

交流过程中，Alsup 法官谈起甲骨文诉 Google 案很谨慎，因为联邦巡回法庭尚未作出第二次上诉的判决。但他似乎仍对甲骨文把抄袭 rangeCheck 代码称作「重大问题」感到恼火。他作为程序员的那一面或许多少对 rangeCheck 作者遇上的麻烦有些同情。Alsup 对此事感到十分困扰，以至于在法官意见中花了整整一节来阐述。「甲骨文过度强调了这段同时在 Android 和 Java 中出现的代码。该情形完全事出无心，却被甲骨文夸大了，故本庭将在下文阐述认定的事实，以便上诉庭参考。」（这九行代码再也没有在本案中被提起。）

如 Grimmelmann 所说，Alsup 在 2013 年对甲骨文诉 Google 案的意见，是司法机关有关软件版权问题「最详尽、最困难、最细致入微的一次参与」。他在自己的知产课堂上讲解甲骨文诉 Google 案。「这是对 Java 运行方式、源代码中不同部分的框架阐述。这已经不仅仅是就案判案了。这是一篇有教学意义的文章。」

多亏 Alsup 的意见之细致，他对 Java 和软件开发的理解有很大一部分被保留在了判例法中，将被传给年轻的未来法律人。这或许是这位程序员法官所做标志性判决最深远的印记——因为判决本身已经被彻底推翻了。

Alsup 在 2013 年对甲骨文诉 Google 案的判决几乎立刻被上诉。2014 年，联邦巡回上诉法庭作出了令人震惊的相反判决，该判决引发恼火的版权法学者写出了连篇累牍的法律评论文章。上诉法庭在判决中写道，甲骨文「对 Google 抄袭的 7000 行代码有无限多种选择和排列方式。」甲骨文不一定要把那个函数称作 java.lang.Math.max。它的名字「想有多少就能有多少」，比如 Math.maximum 或者 Arith.larger。

这说法听起来像是对代码一无所知。（在意见的另一部分中，法庭称，「 Google 完全可以开发自己的 API 包，然后『游说』程序员接纳它们。」）

Google 将联邦巡回法庭的判决上诉到最高法院，但最高法院拒绝审理本案。案件被发回到最初审理的地方：由旧金山的 Alsup 法官再次进行陪审团审理。2016 年 5 月 26 日，陪审团判决 Google 构成合理使用。

Google 或许胜诉了，但案件不但仍然悬而未决——甲骨文再次上诉到联邦巡回法院——其长期现实影响也尚不可知。何时可以、何时又不可以照搬声明代码，或是 API 的结构、序列、组织？陪审团的合理使用判决并未给出任何指导方针。

无论 Alsup 基于自己长年的 BASIC 编程经验，写出了多么有洞见、清晰的意见，它们都被上诉法庭彻底推翻、消失不见了。

（Sarah Jeong 摄 / The Verge）

Alsup 毫不羞于谈论自己的编程技能：「我确实觉得自己是个好程序员，你看我写的程序就知道了——因为我全都是自学的——这些 QuickBASIC 程序里有些很巧思的编程手法。」他补充说，「只可惜不是 Java。」

这位法官从 1985 年得到第一台电脑起就开始编程：那是一台旧型 IBM，后来被打发到他在优胜美地的牧场里的牛棚，一个黑乎乎、灰蒙蒙的角落里。这机器用的是 5.25 英寸软盘，没有硬盘。你可以买到带一个软驱的版本，也可以买到有两个软驱的版本。他和妻子买了豪华双驱动器版。

这台电脑随附了两本书，一本讲的是 DOS 操作系统，另一本讲的是 BASIC 语言。「有一次，我看到了那本 BASIC 书，决定学习一下。」他完全靠这本书自学，在他的回忆中，这本书「相当开门见山」。

他最开始写的程序是演示性的，用来做简单的算术。接着，他越写越复杂：一个可以算 21 点，一个用来玩七张牌扑克。这些程序都存在一张 5.25 寸软盘上，但 1988 年被他两岁的儿子用订书机弄坏了。

「他可自豪了，」Alsup 伤感地说。

（Alsup 的短波电台传送预测程序。Sarah Jeong 摄 / The Verge）

在写过的所有程序中，他最自豪的是一个短波传送预测器。他有理由为此自豪：这是一个相当复杂的软件，有多个依赖程序和复古的图形界面，显示着一幅根据你选择的起始位置显示的等距方位投影地图，辅之以展示太阳移动轨迹的彩色线条，以及 Alsup 从地图册上人工采编的详尽数据库。（他对自己在业余时间输入这些数据所花的大量时间十分自豪，这横跨他被美国总统任命为终身法官前后。）

通过计算给定两点的方位，这个程序能预测将他的火腿电台信号对准世界各地传送的最佳时刻，甚至能为他从全球选择的几个关键位置生成数据表格。

即使在他刚开始编程的 1995 年，市场上已经发售了类似的程序。但他说，「我就是想看看自己能不能做到，从中获得乐趣。」

他用自己的程序校准 Yaesu Mk V Field 收音机，和世界各地的朋友聊天，包括他的朋友「小」Feild，以及结交的远在日本和新西兰的操作员朋友。他至今还每个月花两小时操作电台，大多数都是在 Sierra 山脚下。他的呼号是 N6XMW，或者按他的说法，「November Six X-Ray Mike Whiskey」。

法官花了差不多一个小时向我解释这个程序，讲到了每一种可能改变短波传送的不同输入，以及背后的原理。随着他耐心解释起太阳波动、K 指标、电离层，这次采访变成了一次即兴物理讲座。

预测电台传送除了要考虑日期和时间，还要考虑大量持续波动、根据你的位置和目的地而变的变量。

当他输入这些变量后，敲击回车，电脑就开始了运算。「看，」他说。「它在思考呢。」

的确，电脑屏幕现在几乎一片空白，上面只有几个字，「正在思考……」

在这段长长的演示中，程序的确出过一次故障：一个依赖程序出错了，不知为何不让我在位置中输入纽约。「差劲，」他对自己嘟囔着。「好吧…… 是我弄糟了，」他对我承认。我们决定试试另外的位置，结果程序此后运行得都很流畅。

几十年间，Alsup 几乎是完全独自在编程，用书本自学、人工采编数据库。这与当代软件开发者的典型做法截然不同，后者的工作流程和习惯往往涉及一个更大的社区。Alsup 不用 Google 搜答案，不逛 StackExchange，也不用现成的库。他的每行代码都是从头写起的。

实际上，Alsup 和当代开发者的文化和社区最近的一次接触，似乎就是因甲骨文诉 Google 案引发的。

在第二次审理的一段著名对话中，前 Sun 公司 CEO Jonathan Schwartz 试图向陪审团解释免费软件和开源软件。他先讲了 GNU，一个整合在 Linux 中的项目，可以粗略描述为一个操作系统加上相关的软件套件。

「GNU 指的是什么？」Alsup 打断他的话问道。

「GNU is Not Unix，」Schwartz 说。

「G 指的是 GNU？」

Schwartz 说是的。

「这根本说不通，」法官说。法庭中响起一些笑声。但这远比不上事后 Twitter 上的骚动——全世界成百上千的技术宅都忍俊不禁。（我后来甚至看到一幅描绘这番对话的网络漫画。）

GNU 是一个递归式缩写，意思是它自己在全称中提到自己，无限循环——这在电脑程序中是常见的做法。程序中有大把的递归缩写，包括 PHP（PHP: Hypertext Processor）、cURL（cURL URL Request Library），以及民间戏传的 Bing 搜索引擎（Bing Is Not Google）。这都是些不怀好意的笑话，是一种封闭文化戏弄外行的标志，它根本没想过得跟法庭解释自己的含义。

而即便 Alsup 写了这么多年程序，他也直到那时才知道 GNU 指的是什么。我问起这件事时，他显得有些懊恼。显然，他的一个工程师朋友（他的远足野营伙伴之一）拿他对 GNU 的评论寻开心了。「我以前不知道这个定义是递归的，」Alsup 说。「当别人解释给我听的时候，我想的是，『好吧，挺可爱的。』」

电脑编程近年来的变动让 Alsup 不那么容易坚持自己的爱好了。几年前，他试图学习 Python，但最终搁置一边，因为他「太忙了」，或许是因为身为联邦法官的日常工作。微软后来不再在 Windows 中同捆 QuickBASIC，这让 Alsup 没法在新电脑上跑自己写的程序。

这件事本身就很有诗意：一位法官审理着有关兼容性的要案，现在自己成为了兼容性问题的受害者。

（Sarah Jeong 摄 / The Verge）

十二月，Alsup 将审理 Waymo 诉 Uber 案，该案涉及数十亿美元，Uber 被诉盗窃 Alphabet 子公司的汽车自动驾驶技术知识产权。与甲骨文诉 Google 案不同，Waymo 案并不触及知识产权法的核心原则，但其结果将永远改变这个行业的面貌。

在我们的对话中，Alsup 非常小心地回避了还在进行中的 Waymo 案。但他对围绕着这个案子的科学原理兴趣浓厚。这一回，跟 Waymo 诉 Uber 案最相关的��概是他对摄影和光学的兴趣。三月份，Alsup 要求原被告各列举关于 LIDAR 这一本案争议的自动驾驶车激光检测系统的一本书或一篇论文，这样他就可以找来看。但他也在一则法庭命令中严厉告诫双方不要看轻他。

请注意本庭已经熟知有关透镜的基本光线和光学原理，如焦距，焦点（即物体在透镜后光屏上聚焦的位置）与物距呈非线性函数关系，以及镜片在聚焦和投影上的用途。

因此，最有用的材料应是关于在自动驾驶汽车上适用 LIDAR 的论文，包括在透镜后如何放置发光二极管以获取最佳整体效果，以及如何用单镜头同时向外投射光线并将传入的反射光线聚焦。（当然，也包括本案的专利。）

Alsup 还要求双方律师就 LIDAR 进行讲解。他在很多案件中都如此要求。他很享受这些讲解，他告诉我，而且听得很认真。然而，他还是怀疑在很多案件中，他对技术的理解比律师还要深入。

他记得有很多次怀疑律师试图压制他，结果都栽在他的工程师背景和毒舌上。跟所有极客一样，他对任何有混淆技术之虞的行为都心怀不满。

在大约十年前的一个涉及 FastTrak（湾区一种过桥收费自动追踪设备）专利的案子中，双方就如何解释该专利的技术方面达成了一个有法律约束力的协议。但 Alsup 法官没有盲目认同这番约定，而是自己钻研了专利，得出的结论是它们的约定毫无意义。

「我知道那个技术是什么，也告诉了它们。然后我写了一道命令，说明我拒绝接受这个约定，以及真正含义应该是什么。他们后来都认同了我的观点。」

没过多久，双方和解结案。

「我猜他们会觉得法官疯了。」

在 Waymo 案中，Alsup 对律师的不留情面展现得淋漓尽致。这或许是源于他对 Alphabet 和 Uber 烧了数百万美元雇佣业内最好的律师的行为极不赞同。过去，他从不掩饰对公司在法庭上烧钱行为的厌恶。在甲骨文诉 Google 案的一场预审中，他打断说，「你知道你们争论一个账单会耽误我处理多少社保请求吗？」

他还特别在 Waymo 案中动用媒体来审查两家公司在法庭上的行为，要求记者留意哪一方在陪审团决策过程中试图用技术障碍摆脱陪审员。与此同时，Alphabet 甚至 Lyft 都要求部分审理过程不向媒体开放，称这可能将值钱的交易机密公之于众。

此后，一群媒体（包括 The Verge 的母公司 Vox Media）介入本案，要求保持庭审开放。虽然案件的部分环节——确实涉及一定数量交易机密的部分——将维持保密，Alsup 仍坚持媒体有尽可能大的知情权。

一次庭审中，Uber 的律师要求闭门开庭，让审理情况对公众封闭。但庭审一开始，Alsup 法官就认定这是越权行为，是出于难堪而拿秘密当借口，而不是出于合法的理由。

「听着，别再跟我玩这套了，」他说。「这样你们双方都会上负面报道，我可阻止不了。公众有知情权，」随��就是 Alsup 招牌的转折，「实际上，这不是有全程笔录吗？我会把它公开。」

（2017 年 3 月 26 日 Waymo 诉 Uber 案笔录节选）

1999 年起，Alsup 就开始将他的案件分给两个书记员，他分别称作刑事部和知产部。放不进这两类的案件，工作就平均分配。

这些日子，他往往为知产部寻找一些有理工科（STEM）背景的书记员。这么做不是必要的，但能帮上忙。审理甲骨文诉 Google 案期间的知产部书记员 Bill Toth 没有理工科背景，但他告诉我，法官特地要求他在准备上岗时修一门计算机科学课程。

当我向 Alsup 求证此事时，他微微一笑——他不记得「强迫」Toth 选修任何课程——但他承认有时会提前告诉书记员会碰上什么类型的案子，以及提前上什么课会派得上用场。

Bill Toth 现在在为联邦巡回法庭的 Sharon Prost 首席法官做书记员。当然，他不能再处理甲骨文诉 Google 案的工作；这会构成利益冲突。

但 Toth 属于新生代法律人的一份子，他们将逐渐代表法律职业中的更大比重。尽管 Toth 在法律之前主修宗教，他却是个彻头彻尾的程序员。「我写些代码来自娱自乐，」Toth 告诉我。

「过去三四年我都参加了 Google Code Jam 竞赛（不是特别当真），写的是 Java。我记得除了一次都过了资质轮，而且每次参加肯定都学到很多。」除了 Alsup 让他上的计算机科学课，在给 Alsup 当书记员之前，他已经学了 HTML、Javascript、CSS、BASIC，以及「一点点」Python 和 Perl。Toth 不愿意说自己的编程技能是否在甲骨文诉 Google 案的工作中发挥了作用，但我很难想象这会没有用。

科技社群固执地相信，法律永远不会理解自己在做什么。显然，上级法院对甲骨文诉 Google 案的判决无助于驱散这种观念。然而，Alsup 的存在本身就是对这种观念的挑战：一位 72 岁的前工科生，几十年来一直独自兴高采烈地玩转 BASIC，摆弄电台和相机，将自己所知所学教给书记员和各路记者。

在甲骨文案意见中，Alsup 向联邦巡回法庭解释软件概念时的耐心和细致，��如向我解释电离层时那样。他的解释是如此精准、专业，巡回法庭因而不得不对软件开发投入更多关注。无论巡回法庭最终判决如何，Alsup 对软件理解的很大部分在上诉判例法中得以保留。

他的观点如今在法学院的知识产权课堂上被教授。随着科技领域吸引到越来越多的资金，专攻于此的法律人不断涌现，以填补需求。他们中的很多人将会在培养过程中接触到 Alsup 的细致教导——大多数是通过书本，少数的幸运者还能亲耳聆教。

在我结束采访、离开法院的几个小时后，Alsup 发给我一封题为《找到 bug 了》的邮件，告诉我他找出了演示短波电台传送程序时的故障所在。「我之前不记得为什么把一行关键代码注释掉了。现在我让它重新生效就没问题了，」他写道。

我回想起在他办公室里的最后一段时间。那时我正把录音笔和笔记本收进包里，喊了他一声「极客法官」。结果，他看起来很困惑，问我，「那是件好事儿吗？」

听到我肯定地说是，他报之以咧嘴一笑。「在我那会儿，极客可不是什么你会想当的角色。」

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fx999blog · 5 years ago

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纽市盘前：复苏基金利多消化，欧元止步七连阳；日元创四个半月新高，聚焦两大避险买需纽市盘前：复苏基金利多消化，欧元止步七连阳；日元创四个半月新高，聚焦两大避险买需周二（7月28日）欧洲时段，欧元兑美元止步七连阳，投资者对复苏基金的利多已经消化殆尽，道明证券警告称，欧元兑美元已逼近关键阻力位，此轮上涨可能让人想起2017年中期上涨后触及高位1.25附近，虽然有些人认为历史不会重演，但确有惊人的相似之处，当时法国大选之前，人们对欧洲持怀疑态度，然而马克龙选举获胜为欧盟带来新的生机；目前可能仍处于类似状况，继5月欧盟经济复苏基金计划达成协议后，欧元兑美元大涨，部分分析认为这一计划更接近财政联盟；自从推出紧急情况应对框架以来，汇价不断上涨，接近数年下降趋势阻力线1.18，因此需保持警惕，这是对汇价能否持续上涨的持久考验，目前策略头寸出现倾斜，且估值开始受到冲击。欧洲时段，美元兑日元创四个半月新低至105.09，美国新一轮刺激谈判的分歧相当大，而日元也受到避险需求的一定支撑，继续关注全球贸易摩擦进展及疫情恶化的避险买需。华侨银行外汇策略师Terence Wu预计美元兑日元将盘整，目标下看105.00整数关口，明显跌破106.00表明若无法收复该水平可能继续承压，不过处于短期隐含估值容忍区间的底端，表明将陷入盘整，目前短期目标依然为105.00/20，而阻力位于106.00/20。 ★近期热点提要★ 1、【美国参议院少数党(民主党)领袖舒默：目前在经济刺激谈判上的分歧相当大，有信心会就刺激计划达成一致】 2、【民调：美英政府抗疫不力渐失民众支持】 ①据报道，总部位于美国纽约的凯克斯特CNC咨询公司25日发布针对美国和英国等6国民众的民调显示，因应对新冠疫情不力，这些国家的政府正快速失去民众支持。受访民众还普遍认为，各自国家感染病例和死亡病例都高于官方统计数字；②报道称，此次受调查的国家除美英外，还有法国、瑞典、日本和德国。调查于7月中旬进行，为期5天，6国各有1000名民众参与。民调显示，在死亡和确诊病例均高居全球第一的美国，自6月中旬以来，联邦政府的支持率下滑4个百分点，44%的受访民众对美国联邦政府疫情应对表示不满；③民调还显示，过去一个月里，除法国外，所有受调查国家的政府支持率都在下滑。在英国，对政府的疫情应对表示满意的受访民众约占三分之一，较一个月前下滑3个百分点；④民调还显示，尽管在大多数国家，发病率与早些时候相比仍然相当低，但受访民众普遍认为疫情比官方数据严重得多，而且对暴发第二波疫情的担忧在加剧。 3、【印度上调黄金进口关税】上周印度政府将黄金进口关税自10%上调至12.5%，作为全球最大的黄金需求国之一，这将对全球实物黄金需求产生不小影响。此次印度政府上调黄金进口关税令人非常意外，印度的黄金行业一度寄希望于其下调进口关税。由于印度大量进口黄金，为其财政赤字带来沉重压力，该国过去几年一直试图控制黄金进口量。黄金是印度仅次于原油的价值第二高进口商品。2013年印度政府为了限制黄金进口将其进口关税上调至10%，当时印度国内金饰需求出现了大幅下降，花费了差不多一年时间才回到之前的水平。（中国金属网） 4、【英国国家经济社会研究院：预计2020年英国经济将萎缩10%，英国的失业率将在2020年晚些时候达到10%】 5、【创业板注册制实施之后，部分股票出现字母标识的含义】①创业板注册制实施之后，部分股票出现字母标识，不同字母代表不同的含义，投资者需知晓“N”、“C”、“U”、“W”、“V”等的相关意思；②证券简称前有字母"N”则代表该股票为上市首日；如证券简称前有字母“C"则代表该股票正处于上市后次日至第五日之间；③如该证券有特别标识"U"，则代表发行人尚未盈利；如上市后首次实现盈利的，则特别标识取消；④如该证券有特别标识"W"，则代表发行人具有表决权差异安排；如上市后不再具有表决权差异安排的，则特别标识取消；⑤如该证券有特别标识"V”，则代表发行人具有协议控制架构或者类似特殊安排；如上市后不再具有相关安排的，则特别标识取消；⑥新规实施后，创业板股票被实施风险警示或退市整理的，涨跌幅限制比例为20%;新规实施前，创业板股票被实施风险警示或者退市整理的，涨跌幅限制比例分别为5%和10%；⑦创业板注册制实施之后，发行上市首5个交易日不设涨跌幅限制；上市第6个交易日起，涨跌幅限制变为20%。 6、【上金所：受国际因素影响，近期金银价格波动较大，持仓水平较高，市场风险明显加剧】请各会员单位做好风险应急预案，提示投资者做好风险防范工作，提高风险意识，合理控制仓位，理性投资。若黄金、白银风险状况进一步加剧，交易所将根据市场情况采取适当的风险控制措施，防范市场风险，维护市场稳定，保护投资者利益。（官网） ★欧洲时段外汇行情回顾★ 欧洲时段，美元指数止跌回升，美国参议院少数党(民主党)领袖舒默：目前在经济刺激谈判上的分歧相当大，有信心会就刺激计划达成一致，汇丰银行认为，短线美元面临下行风险，但不会进入长期熊市，对于美元而言，如果美国推出进一步的财政刺激措施，可能带来周期性的提振；但目前从市场情绪主导势头来看，美元对市场风险规避的反应较大，也就是说，美元短线或面临下行风险，但预期不会进入长期熊市；仍认为目前不是看跌美元的时候，美元走势仍受市场情绪主导，G10货币兑美元表现料大幅分化。欧洲时段，欧元兑美元止步七连阳，投资者对复苏基金的利多已经消化殆尽，道明证券警告称，欧元兑美元已逼近关键阻力位，此轮上涨可能让人想起2017年中期上涨后触及高位1.25附近，虽然有些人认为历史不会重演，但确有惊人的相似之处，当时法国大选之前，人们对欧洲持怀疑态度，然而马克龙选举获胜为欧盟带来新的生机；目前可能仍处于类似状况，继5月欧盟经济复苏基金计划达成协议后，欧元兑美元大涨，部分分析认为这一计划更接近财政联盟；自从推出紧急情况应对框架以来，汇价不断上涨，接近数年下降趋势阻力线1.18，因此需保持警惕，这是对汇价能否持续上涨的持久考验，目前策略头寸出现倾斜，且估值开始受到冲击。欧洲时段，英镑兑美元探底回升，交投于四个月高位水平，美元指数涨幅收窄，英国国家经济社会研究院预计2020年英国经济将萎缩10%，英国的失业率将在2020年晚些时候达到10%。但在英国，对政府的疫情应对表示满意的受访民众约占三分之一，较一个月前下滑3个百分点。欧洲时段，美元兑日元创四个半月新低至105.09，美国两党就新一轮刺激谈判的分歧相当大，而日元也受到避险需求的一定支撑，继续关注全球贸易摩擦进展及疫情恶化的避险买需。华侨银行外汇策略师Terence Wu预计美元兑日元将盘整，目标下看105.00整数关口，明显跌破106.00表明若无法收复该水平可能继续承压，不过处于短期隐含估值容忍区间的底端，表明将陷入盘整，目前短期目标依然为105.00/20，而阻力位于106.00/20。欧洲时段，美元兑加元震荡走高至1.3388，花旗银行认为，风险情绪将继续成为重要的驱动因素，但从油价等基本面来看，加元表现仍滞后，美国原油期货价格已经见底，将稳步上涨，在预期范围内继续支撑加元，油价已经走出底部，预计美油价格将在十二个月涨至56美元/桶，未来六个月至十二个月美元兑加元将跌至1.27；技术面来看，美元兑加元走势更像是整理。欧洲时段，现货黄金一度回落70余美元至1910美元/盎司下方，目前回到1930附近，黄金市场的大起大落背后，一方面是暴涨后投资者们获利了结，一方面则是股市走高影响了避险情绪。本周市场将迎来美联储利率决议，市场预计其将继续宽松货币政策。对于此次利率决议，市场关注的一个焦点为通胀预期；道明证券(TD Securities)表示，美联储官员们的表态显现出其将继续鸽派路线。美国新一轮刺激也是市场关注的一个方面，目前在经济刺激谈判上的分歧相当大。欧洲时段，美油整体震荡偏弱，交投于41.4美元/桶附近，疫情二次蔓延可能导致部分国家和地区采取二次封锁的措施，美国新一轮刺激计划难产。美国参议院少数党(民主党)领袖舒默：目前在经济刺激谈判上的分歧相当大。交易员将关注北京时间周三凌晨公布的API原油库存数据和周三晚间公布的EIA数据。据参与一份调查的五位分析师预估，上周油品库存料将下滑，原油库存料将持稳。机构观点【美元下跌更多是美国自身的问题】① 美元下跌一方面是因为美国控制疫情蔓延方面落后于其他国家、经济复苏进度落后于欧洲，另一方面也是因为美国赤字不断增加和超低利率；② 法国兴业银行认为，过去几天发生的变化是，不仅黄金兑美元升值，几乎所有东西都是这样。这在一定程度上是由于人们认为美国比其他国家更难控制病毒，且这将导致美国经济表现不佳；③ Exante首席执行官Jen Nordvig也认为，美国和巴西是全球疫情最严重的国家，控制病毒失败意味着更多企业无法正常运营，从而导致更萧条的经济；④ 另外，反应劳动力市场健康程度的首申数据自3月以来首次上升，表明由于新增病例增加和需求低迷，美国部分地区经济复苏计划被迫暂停，就业市场再次陷入低迷；⑤ 除了疫情对经济的冲击外，Nordvig认为，随着全球范围内推出刺激措施应对疫情危机，市场也嗅出了通货膨胀的可能性。美元走势是一个更大的趋势，应该会持续下去，而且这种势头可能会自我推动，并且很难说什么时候会停止。【瑞银集团：未来数月欧元兑美元及英镑均将走强】瑞银集团预计未来几个月，欧元兑美元将走强，兑英镑也将走强，美国大选将给投资者带来很多考虑，一段时间的不确定性可能有助于美元的避险地位站稳脚跟；根据选举结果，不同的欧洲产业将受到影响；贸易方面，包括某些工业公司，拥有复杂全球供应链的汽车制造商和奢侈品品牌在内的出口驱动行业将受到影响，如果对关税的担忧再次出现，市场将做出负面反应，这种不利因素目前仅在价格中略有体现；美国在医疗保健方面的政策方向可能会影响制药行业，其中包括一些欧洲市值最大的公司，鉴于美国市场对其盈利能力的重要性，任何被认为不利于药品定价的选举结果都将影响该行业和整个欧洲市场。【道明证券：欧元兑美元已逼近1.18关键阻力位】道明证券警告称，欧元兑美元已逼近关键阻力位，此轮上涨可能让人想起2017年中期上涨后触及高位1.25附近，虽然有些人认为历史不会重演，但确有惊人的相似之处，当时法国大选之前，人们对欧洲持怀疑态度，然而马克龙选举获胜为欧盟带来新的生机；目前可能仍处于类似状况，继5月欧盟经济复苏基金计划达成协议后，欧元兑美元大涨，部分分析认为这一计划更接近财政联盟；自从推出紧急情况应对框架以来，汇价不断上涨，接近数年下降趋势阻力线1.18，因此需保持警惕，这是对汇价能否持续上涨的持久考验，目前策略头寸出现倾斜，且估值开始受到冲击。【瑞银财富上调下半年金价目标至2000美元/盎司，料六个月内见顶】① 瑞银财富管理投资总监办公室表示，该行最近调高未来一年的金价预测，下半年目标从原来的1900美元/盎司升至2000美元，但对金价在六个月内见顶的看法不变；② 该行并将金价明年3及6月目标，从原来的每盎司1850及1800美元，上调至1950及1900美元；③ 瑞银财富管理表示，自去年5月已看好黄金，价格自不足1300美元节节上涨，主因国际紧张关系不断升温，虽然疫苗研发有进展，但疫情不确定性持续。此外，油价上涨及石油需求较预期强，引发投资者对通胀重燃的忧虑，美元同时加速走弱；④ 黄金是该行的全球战术资产配置中最看好的资产，并一直发挥抵御风险的作用。黄金为今年以来表现最佳的资产之一，金价涨幅比2009年金融危机时还要高；⑤ 该行表示，尽管明年上半年金价目标被上调100美元，但其对金价在六个月内见顶的看法不变。由于全球经济明年加快复苏，加上疫苗面世及各国央行终究要收紧极宽松举措，这些都可能引黄金ETF资金流出，导致金价见顶回落。【尽管投资者获利了结使得黄金自纪录高位一度回落逾70美元，但当前黄金净多仓仍远低于3月初水平，或吸引后续买盘】① CFTC截至7月21日当周的分类交易者承诺报告显示，资金经理将其Comex黄金期货的投机性总多头头寸增加3856手，至181256手。同时，空头投注减少了1440手合约，至40987手。黄金的净多仓现在为140269手，比前一周增加约4％；② 道明证券分析师表示："黄金多头头寸的增加也受到人们期待已久的美元下滑的推动。通货膨胀预期有些出乎意料的上升，与此同时长期名义收益率下降，可能促使空头回补。”③ 自上周报告结束以来，黄金市场一直在接近抛物线的反弹中，尽管日内因为获利了结现货黄金一度自纪录高位回落逾70美元，但目前收窄跌幅，交投于1933.31美元，跌幅0.46%；④ 分析师指出，尽管过去一个月价格大幅上涨，但对黄金的投机兴趣却远低于历史水平。在经历了三个月的下降趋势之后，黄金的净多仓才开始走高；⑤ 德国商业银行分析师还表示，从投机兴趣来看，黄金有很大的上涨空间。金价的上涨几乎没有受到投机活动的推动，这反对任何过度的修正。投机性金融投资者持有的净多头头寸在上个报告周仅略有增加，仍远低于3月初的水平。” 【花旗：现货白银有望在2021年中升至30美元/盎司】包括Aakash Doshi在内的花旗集团分析师表示，当保护财富的意愿或对通胀导致财富缩水的担忧高涨，以及全球经济活动正在改善时，白银表现往往会非常强劲。这两个因素料将在未来6 -12个月内提振银价，如果这一涨势持续下去，将能推动银价在2021年年中升至30美元。此外也有机构分析称，有关白银供需层面的担忧将进一步提振银价。本月早些时候，世界白银协会表示2020年银矿全年产量料将下降7%。而一些国家初露端倪的经济复苏迹象，可能也有助于对太阳能电池板和电子产品所用金属（包括银在内）的需求复苏【Lombard Odier Private Bank表示，目前金价的水平是较为脆弱的】① 该行首席经济学家Samy Chaar表示，其团队已经抛售出了一半的黄金持仓。尽管在全球有大量负利率债券的情况下持有一些黄金是很重要的，但在涨到这种高水平后，黄金市场就显得较为脆弱，因为这样程度的低利率是很难持续下去的；② 实际利率低迷就意味着黄金持有成本低迷，因此会提振金价。实际利率跌至负值是推动金价走高的主因，美国的实际利率目前几乎已经跌到了负1%，是十年未见的水平；③ 这种水平的利率意味着美国经济会继续萎缩，很难有复苏。美国政府应对疫情不力，但美国经济迟早是要复苏的，那么利率就会回升，这对黄金而言就是很大的风险。【高盛：上调黄金白银价格预期，预计金价有望升至2300美元/盎司】① Jeffrey Currie等高盛分析师在周二的报告中成，随着投资者四处“搜寻新的储备货币，”高盛将12个月黄金价格预期从先前的2000美元/盎司上调到了2300美元/盎司。② 鉴于美联储偏好转向通胀的潜在可能，以及当前不断升级的地缘政治紧张局势和美国国内扑朔迷离的政治社会局势，美元需求将会日渐疲软，黄金价格应该可以从中受益；③ 此外还应想到美国政府创纪录的债务水平，以及已经开始出现的对美元储备货币地位的实实在在的担忧；④ 白银价格预期从先前的每盎司22美元上调至30美元，称这种金属“将会得益于金价的上涨以及其自身的工业、尤其是太阳能行业的需求前景。

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