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过去的中国电商购物季，留给消费者的最大感受是东西越来越贵。这个由2009年“淘宝商城促销日”演变而成的全行业一年一度的购物活动本来是主打低价的。

我觉得东西越来越贵的主要原因之一是网店的运营成本增高了。

从商家内部来说，需要应付脉冲起伏的供应链成本，需要文案、图片和视频制作团队，甚至还需要设计各种抢、各种券困住消费者的数学家。从外部环境来看，有n多电商平台，各有各的群体，各玩各的打法，学习成本很高，商家工作量是n倍，唯一共通点是需要在每个平台支出可观的流量费。

一个客户的高级运营经理告诉我，他在某平台某一天的推广费是5909元，获单2.6万元，投放 ROI 4.4。这着实令我震惊（您知道为什么吗？）。

一方面，他所说的ROI 4.4应该是ROAS 4.4（2.6万/5909）。ROAS（Return On AD Spending）是广告支出回报，指收入/广告支出，可以评估哪些广告活动有利可图，但无法直接衡量因广告支出是否盈利，除非在固定成本很低，或者虽有很高的固定成本但边际成本非常低的行业。而ROI（Return on Investment）是投资回报率，指净利润/净支出，可以衡量一个企业的盈利状况。可以分别计算广告投放前后的ROI，以此反映广告给业务带来的真正效益。

另一方面，4.4的“投放回报”可能误导企业战略决策。以上数据中，他必须有约23%的销售利润，才可以覆盖广告支出，此时ROI = 0，也就是没有盈利。这个客户本就没有那么高的利润率，如果据此继续投放，将形成巨大亏损；要保持盈利，产品必须涨价。

比如，该客户当天销售2.6万元，商品进货成本是2.1万元（加价率24%），人员、仓配及管理成本3000元，平台佣金2200元，广告支出5909元。ROAS为2.6万（收入）/ 5909（(广告支出） 100% = 440% (+)，ROI则为-6109（净利润）/ 32,109（净支出） 100% = -19% (-)。

具体情况则更为复杂。中国的电商平台一直实行免费开店和免费上架策略，也就是说不在平台投入推广费用，也是可以获得订单的。运营人员实际无法测算广告投放效益，以交易佣金和广告为主营收入的平台更不会给予任何帮助。仅此一点，商家的隐性广告成本更高，事实远不如后台的数据报告美丽。

同时，这位高级经理的交流要点还包括：（1）善于与平台客服沟通；（2）熟稔刷订单、买好评等快捷路径；（3）不知道开放平台是什么。以此作为基本面，可以反应运营人员的素养与技能，当然还有更深层次和更广泛的生态问题。以沟通之于生态问题为例，一些可靠的平台通常将大多数问题放在页面的FAQs部分直接解决（用标准交付取代沟通，准确并高效），但在另外一些平台，它不好把如何花8000元刷进商圈前五等一类的“干货”写在公开页面，就需要一对一去“沟通”。

一度走在降低运营成本、降低商品加价、提升商品销量道路上的电商，开始改变路线。零售商也许曾想效仿黑色星期五——哪怕全年亏损，但在感恩节后的第二天就能盈利——他们失算了。

人物：李飞飞

李飞飞（Fei-Fei Li）1976年出生于北京，在成都长大，15岁才赴美定居，就读位于新泽西的帕西帕尼高中。她日后的成就令她在2017年被帕西帕尼高中列入该校的名人堂。

1999年，她在普林斯顿大学取得物理学高级荣誉学士学位，毕业后赢得奖学金前往西藏研究藏药；2001年开始在加州理工学院学习，主要从事神经科学和计算机科学的交叉学科研究，最终获得电气工程科学博士学位。尽管她获得普林斯顿大学的奖学金，但连接上两所美国私立名校还是挺神奇的。

2005年以来，李飞飞先后在伊利诺伊大学香槟分校、普林斯顿大学和斯坦福大学担任助理教授、副教授和正教授，至2019年被聘为斯坦福大学首任终身红杉讲席教授。

李飞飞一直与政策制定者合作，确保负责任地使用技术；不仅是许多学术或有影响力的会议的主讲人，常出现在许多主流媒体上，更是美国国家工程院（NAE）、美国国家医学院（NAM）和美国文理科学院（AAAS）院士。学习都更为熟知的是，她与昔日同事、斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授吴恩达（Andrew Ng）常常同时出现在会议或者讲座中。

李飞飞的研究领域主要为电脑视觉、认知神经科学、电脑神经科学和大数据分析。她最知名的工作是Caltech 101和ImageNet，而其中ImageNet是利用人工智能识别物体的重大成就，全球研究人员可免费且非商业性地使用该数据库。

在大多数AI研究专注于模型和算法的时候，李飞飞则希望扩展和改进可用于训练AI算法的数据，从2006年开始研究ImageNet的想法。2009年，时任伊利诺伊大学香槟分校计算机助理教授的李飞飞首次以学术海报的形式展示了自己的数据库，这也成为自1956年达特茅斯学院聚会至2018年上海举办世界人工智能大会，人工智能发展史上的10件大事之一。

ImageNet是一个大型视觉数据库，包含2万多个典型类别，1400多万张手动注释的图像，用于视觉目标识别软件研究。

ImageNet 数据集是ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）使用的标准数据集，这个比赛是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。参赛团队在这个给定的数据集上评估他们的算法，并在几项视觉识别任务上争夺更高的准确率。

NVIDIA Jetson系列单板计算机是一组人工智能学习和开发套件，其入门教程Jetson Inference（Hello AI World）就有使用ImageNet 数据集进行图像识别的示范。

李飞飞新书《我看到的世界》（The Worlds I See）由麦克米伦出版社于 2023 年出版。这是一本科学回忆录，记录了作者成为一名AI科学家的历史以及现代人工智能本身的形成过程。

2023年9月，美国《时代》周刊公布首届人工智能百人榜（The 100 Most Influential People in AI 2023，TIME100/AI），李飞飞是其中一名女性思想家。

健康：呼吸道病毒

秋冬季节，呼吸道疾病发病率总会增加，主要原因是流感病毒、呼吸道合胞病毒（RSV）和冠状病毒等呼吸道病毒的流传增加。

CDC：这一增长主要是由流感和 RSV 推动的，而 Covid-19 的阳性检测结果仍然居高不下。

流感是感染流感病毒引起的，RSV是一种常见的呼吸道病毒，COVID-19 是由感染一种名为 SARS-CoV-2 的冠状病毒引起的，这三种秋冬季常见呼吸道病毒的感染者有多种症状——从轻微感冒样症状到严重疾病，但您无法仅通过症状来区分，因为某些症状是相同的，包括发烧、咳嗽和呼吸急促。

如何区分普通感冒、流感、COVID-19和RSV

最新呼吸道疾病的感冒样症状如咳嗽、发烧、头痛、鼻塞或流鼻涕等，通常持续时间较长，咳嗽更可能会持续两周或更长时间，而且晚上病情会加重。

• 昼夜节律：某些免疫细胞变得更加活跃，会引起更多刺激和炎症；而某些激素如皮质醇水平下降，抑制炎症的能力减弱；
• 鼻后滴流：鼻腔后部聚积的黏液会从咽喉滴流，白天人直立时重力会帮助排出粘液，晚上躺下时咽喉粘液集聚会触发咳嗽以清理呼吸道；
• 注意力集中：没有太多分心的事情，在晚上更加难以忽视各种症状；
• 其他疾病：比如过敏、哮喘和胃肠道反流，或者服用某些药物，会刺激咳嗽；
• 环境条件：比如卧室空气干燥会刺激呼吸道。

via Why Cold Symptoms Are Worse at Night

以上是感冒样症状在夜间加重的原因，而一些家庭疗法和药物可有效缓解症状，如：

• 提高环境温度，洗热水澡并多喝水；
• 使用加湿器；
• 用生理盐水喷雾或洗鼻壶冲洗鼻腔；
• 睡觉时垫高头部；
• 使用解热镇痛药、镇咳药和祛痰药。

由于几乎不可能知道您是否无症状和/或是否具有任何病毒的传染性，因此减少活动中病毒的传播是有必要的：

• 接受测试：一些 PCR 检测可以同时区分流感和 COVID-19，没有此条件的也可以进行分项检测。
• 避免接触：如果您出现症状和/或检测呈阳性，则假设您具有传染性。至少保持社交距离和在公共场所佩戴口罩是必要的。
• 接种疫苗：有针对三种病毒的特异性疫苗，在 COVID-19 背景下，注射流感疫苗尤其重要。
• 通风和过滤：被动且无形地预防疾病。
• 保持清洁。

呼吸道病毒对患有心肺疾病或是免疫系统功能低下者出现严重感染的风险较高。如果出现呼吸困难、胸部疼痛及其他新的困惑，建议寻求紧急医疗救助。

另外，儿童是肺炎支原体感染的高发人群，支原体肺炎感染潜伏期长，交叉感染机会多，临床表现以呼吸道症状为主，亦可伴发多器官损害。

眼睛友好显示器

在目前主流的量产平板显示器中，不论采用哪种发光技术，都有来自光源的光线穿过显示器射向您的眼睛，有关液晶显示器光源中的蓝光可导致眼睛疲劳的报道越来越多，一些医学专家担心强光（尤其是蓝光）对人体健康的影响。眼睛疲劳、昼夜节律、睡眠模式中断等问题的出现部分归因于显示屏。

查找了一些市场信息，发现一些眼睛友好显示器的革新产品，比如自然背光显示器、电子墨水屏显示器和反射式液晶显示器。比如这款飞利浦双屏显示器就挺好的，左侧是全彩液晶显示器，右侧是墨水屏。

早年，我喜欢寻找高品质的4:3方形显示器作为扩展显示器以提升生产力和阅读体验，但当眼睛疲劳出现后，我正在尝试将扩展显示器换成电子墨水屏显示器和反射式液晶显示器，并且将手机也换成了电子墨水屏手机。

在线教育仅用于一般目的，不能替代专业的医疗建议、诊断或治疗。

资源：Getting Real

《Getting Real》详细介绍了 37signals 的业务、设计、编程和营销原则，作者Jason Fried是37signals 的联合创始人兼首席执行官，公司主要设计开发网站应用程序。

Getting Real 是一种软件构建方法，以更智能、更快速、更简单的方式构建成功的 Web 应用程序。37signals 使用 Getting Real 流程在短短两年内在没有外部资金的情况下推出了五个成功的基于 Web 的应用程序（Basecamp、Campfire、Backpack、Writeboard、Ta-da List）和 Ruby on Rails（一个开源 Web 应用程序框架） ，没有债务，只有7个人（分布在7个时区）。

很多时候，我都认为这本小册子不仅仅是针对从事网络应用程序工作的人，其他行业的企业家和营销人员都会从中找到价值和灵感，尤其是初创冷启动阶段。

工具：TiddlyWiki

TiddlyWiki 是一个仅由单个 HTML 文件组成的非网络应用的 Wiki 程序，仅使用 HTML、CSS 及 JavaScript 技术，完全不需要任何的数据库（如：MySQL等）及动态编程语言（如：PHP、ASP 等）。

按照官方的说法，TiddlyWiki是一个“非线性个人网络笔记本”。由于它的程序和数据全部都在一个 html 文件内，并且有插件、主题、语言包扩展支持，可以用于保存为本地文件、通过电子邮件发送，或者创建各种网站。

TiddlyWiki收录在《平面文件内容管理系统（Flat-file CMS）》中。在以WordPress为代表的主流CMS功能越来越完善（同时体态越来越臃肿）的同时，更多极简程序也越来越受关注。

AFFiNE

AFFiNE是一个整合文档、白板和数据库的开源工具，和Miro（可视化协作平台）和 Notion（笔记工具）一样，多用于创建和管理工作流，拥有多种视图，不同视图可实现数据联动和一键切换。

一直以来，Notion们的压力都挺大的，有太多后来者自称竞争对手并试图取而代之。另外，AFFiNE这名字……还有，它尚未准备好投入生产使用。