關於 boxing wiki ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

[歷史上的今天 恭喜黃筱雯 得到拳擊銅牌 英國-近代拳擊發源地] 

歷史上只要大家互看不順眼，要是沒有武器，就可能拳頭相見，不少早期的英國拳擊手很多都是軍人，和貴族保鑣！但我寫了這麼多篇，我只知道一件事，英國人連打拳的規則都建立起來！真的是奠定世界規則的老國家，最近這幾年，英國還會發明什麼運動嗎？！拭目以待

History of London Boxing
* https://www.bbc.co.uk/london/content/articles/2007/11/13/early_boxing_history_feature.shtm

Images
* Rest Boxer  Image courtesy Vanni/Art Resource, NY

* https://en.wikipedia.org/wiki/Bare-knuckle_boxing#/media/File:John_L_Sullivan.jpg

* https://en.wikipedia.org/wiki/Lamb_and_Flag,_Covent_Garden

* 愛爾達電視台


*
#藝起逛 #倫敦旅遊 #倫敦行程 #倫敦一日遊 遊 #倫敦 #倫敦推薦 倫敦親子 #藍牌導遊 #craigkao #英國歷史 #art2gotour #bluebadgetouristguide #britishguildoftouristguides #thequeen #crown #buckinghampalace #桌球 #tabletennis #olympic

🌻風險管理

跌了幾十趴的個股還要繼續抱下去嗎? 去年飆漲的SPAC, 今年還漲的回來嗎?(可以跟下篇一起看).

開始玩成長股後, 我學到最難的一堂課是風險控制. 每個人對風險控制的觀念不一樣, 這跟每個人的心理素質也有關係.

風險管理, 也就是"留得青山在, 不怕沒柴燒".

風險管理:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86

🌻There Are Too Many Defenseless(無防禦性的) Stocks
(可以的話, 我希望您可以好好讀一下這篇文章. 我希望能夠幫您守住些財富, 減少些損失, 甚至創造些獲利. "Too many", 也就代表了股票沒有稀有性)

The underwriters just created too many stocks. There's too many new companies, too many companies that help you with analytics(分析), too many that offer video, too many data collectors and too many real-time analysis, and too many cybersecurity companies. There's been too many new electric vehicle derivatives, too many cannabis (大麻) plays and way too many new fintechs(金融科技).

The effect? We are now facing a bewildering number of companies that simply do the same things and can't be differentiated (無差異性的) and, frankly, are too hard to understand unless you are deeply involved in the transfer of data from on your premises to the cloud(雲端).

Why does this matter?

Because these stocks are defenseless. They are defenseless against inflation (通膨) because so many of them sell at a multiple to sales and any company that trades as a multiple to sales (指的是以P/S為估值方式, 非傳統的P/E. 軟體公司主要是用P/S) will see its value erode more quickly than any other in this stock market because the company has to graduate from a multiple to sales to a multiple of earnings, or just keep losing money. So many new investors have not experienced real inflation where these kinds of stocks can't be given away.

They are defenseless against an economic boom. I have been reading through countless software as a whatever with a go to market strategy and a huge TAM (total addressable market, 指的是市場大小) to land and expand(指的是雲端公司的商業模式), and my eyes glaze over. Who needs a company with all of those buzzwords that's growing at 27% and losing money when I have plenty of high quality industrials that are growing at 27% and spewing cash to the point the biggest issue is how much should be put to growth versus rewarding shareholders.

They are defenseless against older companies with a balanced policy toward dividends and buybacks, so that supply is mopped up while demand is bolstered by a yield. The land and expanders don't have anything backing them up which makes them vulnerable to sudden shocks down as we have seen.

They are defenseless against insider selling. If capital gains rates are going up, these are the companies with the most vulnerable stocks because so many of the people in these new companies have stocks that are still up substantially from when they got stock so a company with a stock down 30%-40% is vulnerable from scads of insider selling, including secondaries I am now expecting with increasing frequency.

They are defenseless against SPACs. While there are many good SPACs there are too many SPACs with too much stock sloshing around. I keep thinking about that MP Materials (MP) secondary offering in late March, where entities controlled by CEO James Litinsky sold 4.6 million shares of his company in a deal priced at $35. Now it is a small percentage of his holdings and many others involved with the company sold small amounts, too. That's not the point. It's more of a statement: this stock traded at $50. You might have been inclined to buy on the pullback but you would have been massacred as the stock is now at $27. If you have a so-called successful SPAC its success might be measured by how much money you took out of it before its stock fell by 50%. There are hundreds of things and when you consider all of the warrants out there, you know this market is going to be overwhelmed with this stuff.

You aren't going to see these kinds of secondaries at Deere (DE) or Caterpillar (CAT) , that's for certain.

Now there are people out there willing to buy the incredibly almost stupidly risky stocks, people like Cathie Wood, who demonstrated her unflappable conviction to her method of buying stocks that worked when there's scarcity value but there's anything but that now.

Maybe she can take down tens of billions of dollars worth and save the day. I wouldn't count on it. I am sorry to question her stock picking, lord knows she's been amazing. But unless others copy her, we know the stocks she is buying resemble what's not working at all. Maybe someday, but not now.

I try to figure out what the end game for these stocks might be if the economy keeps heating up and inflation accelerates. There's simply not enough money from young people or ETFs based on high growth or Cathie Wood to keep these stocks higher, and there's too much opportunity for the insiders to do what MP did, something that crunched the stock even as it reported a quarter ahead of expectations, which meant something at one point but means absolutely nothing now. Nothing at all.

文章來源: https://realmoney.thestreet.com/jim-cramer/jim-cramer-there-are-too-many-defenseless-stocks-15649142

Picture來源:
https://society6.com/product/boxing-cat_print

หนึ่งในปัญหาคลาสิก เวลาเขียนโปรแกรมที่ทุกคนต้องเจอเลย
ก็คือการบวกลบเลขทศนิยมในภาษาโปรแกรม ของบางภาษา นี้แหละ
เช่น JavaScript, Python, Perl, C#, C, C++, Java, PHP, Fortran
(และอื่นๆ อีกหลายภาษาที่ไม่ได้กล่าวถึง)
.
หลายครั้งที่มันอาจเพี้ยนได้ เช่น
👉 0.1+0.2 ไม่ได้เท่ากับ 0.3
แต่ได้เป็น 0.30000000000000004
.
👉 หรือ 0.1 บวกกัน 10 ครั้ง ก็ไม่ได้เป็น 1
แต่ได้เป็น 0.9999999999999999
.
คนเขียนโปรแกรมเจอแบบนี้เข้าไป
ก็เหมือนมวยโดนหมัดน๊อคมึนงงในดงโค้ด
:
:
แต่ใช่ว่ามันจะเพี้ยนทุกครั้ง ซะเมื่อไร เช่น
0.5+0.5 = 1 (ถูกต้องเป๊ะ)
0.2+0.3 = 0.5 (บังเอิญไม่เพี้ยน)
.
สำหรับ กรณี 0.2 กับ 0.3 มันถูกตัดเศษเหลือเป็น
0.2000000000000000111022302462515654042363166809082031250
กับ
0.2999999999999999888977697537484345957636833190917968750
พอบวกกันจึงได้ 0.5 พอดี แบบฟลุ๊คๆๆ ซึ่งไม่ควรทำได้
(ตรงสอบดูได้ 0.2+0.3 == 0.5 ได้ค่าออกมาเป็น true)
:
:
สาเหตุที่เป็นเช่นนี้
ก็เพราะว่าคอมพิวเตอร์มันรู้จักแต่ เลขฐาน2 อะนะ
ต่อให้เราเขียนโค้ดใช้เลขฐาน10 ก็ตาม
สุดท้ายเวลาโค้ดมันถูกรัน ก็จะกลายเป็นเลขฐาน 2 อยู่ดี
.
😨 แล้วก็เป็นความซวยที่จะมาเยือนคนเขียนโปรแกรม
เพราะเวลาแปลงเลขฐาน10 ไปเป็นเลขฐาน 2
บางกรณีมันแปลงแล้ว ดันได้ตัวเลขที่ไม่รู้จบเสียด้วยซิ
จึงทำให้การเก็บทศนิยมผิดเพี้ยนไปได้
.
สำหรับรูปแบบการจัดเก็บเลขทศนิยม ในหลายภาษา
เขาจะนิยมใช้มาตรฐาน IEEE-754 floating point
เช่น 0.1 จะถูกมองว่าคือ 1/10
.
เมื่อเก็บเป็นเลขทศนิยมฐานสอง
ตามมาตรฐาน IEEE-754 floating point จะได้เป็น
0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...
เป็นทศนิยมไม่รู้จบในรูปเลขฐานสอง ....นี้คือสิ่งที่คอมมองเห็น
.
พอคอมแปลงกลับมาเป็นทศนิยม เพื่อให้มนุษย์โลกอ่านเข้าใจ
ในรูปฐาน 10 ก็จะได้เป็น
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
ทว่าคอมมันจะตัดให้เหลือแค่ 0.1 (คนจึงเห็นแค่นี้)
:
🤔 ซึ่งความเพื้ยนแบบนี้
แน่นอนทำให้เกิดบั๊กเวลาคำนวณตัวเลข
- ยิ่งงานต้องการคำตอบที่ละเอียดมาก เช่น งานธนาคาร ก็จะประสบปัญหา เป็นต้น
- หรือเวลานำไปใช้ในเงื่อนไขเปรียบเทียบพวก if, while ฯลฯ ก็อาจมีบั๊กเกิดขึ้นได้ เป็นต้น
.
😀 แต่ไม่ต้องห่วง ในหลายๆ ภาษาเขาจะมีวิธีแก้ปัญหานี้อยู่ครับ
ป้องกันการคำนวณตัวเลข ไม่ให้คลาดเคลื่อน เช่น
- ใน Java ก็จะมีคลาส BigDecimal เอาไว้บวกลบคูณหาร สำหรับเลขทศนิยมโดยเฉพาะ
- ใน Python ก็จะมีคลาสคล้ายๆ กัน เช่น Decimal
- ส่วนใน JavaScript อาจใช้ไลบรารี่ ซึ่งมีให้เลือกเยอะเช่น
https://github.com/MikeMcl/decimal.js/
https://github.com/MikeMcl/bignumber.js/
https://github.com/MikeMcl/big.js/
- ภาษาอื่นที่เหลือลองไปศึกษาเองดูนะครับ
.
.
เรื่องบวกลบคูณหาร เลขทศนิยม ถือเป็นเรื่องสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม
โดยส่วนตัวก็เคยเจอความเผลอเรอตรงนี้
ในระดับโปรเจคระดับธนาคาร ก็เคยพลาดมาแล้ว
สุดท้ายต้องมาไล่นั่งแก้โค้ดหลายบรรทัด
เสียเวลานั่งไล่ test ใหม่อีกรอบอีก
.
หมายเหตุเห็นคอมเมนต์สงสัยว่า
PHP กับ C# รอดชะตากรรมเดียวกันไหม ?
ก็บอกว่าไม่รอดครับ
.
// ลองดูตัวอย่างโค้ด C#
Console.WriteLine( ((0.1+0.2) == 0.3)); // False
Console.WriteLine( ((0.1+0.2) == 0.30000000000000004)); // True
// ลองดูตัวอย่างโค้ด PHP
echo number_format(0.1+0.2 , 17);
.
++++++
เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
อ่านเรื่อง IEEE-754 floating point ได้ที่
https://th.wikipedia.org/wiki/จำนวนจุดลอยตัว
One of the programming time class issues that everyone needs to encounter.
It's a positive, negative, decimal number in the programming language of some languages.
เช่น JavaScript, Python, Perl, C#, C, C++, Java, PHP, Fortran
(And many other languages not mentioned)
.
So many times it can be crazy like
👉 0.1 + 0.2 is not equal to 0.3
But got to be 0.30000000000000004
.
👉 or 0.1 plus 10 times. It's not 1
But got to be 0.9999999999999999
.
The programmers found this.
It's like boxing. I got a punch. I'm confused in the code.
:
:
But it's not crazy every time.
0.5 0.5 0.5 0.5 1 (Exactly correct)
0.2 0.2 0.3 0.3 0.5 (accidentally not crazy)
.
For 0.2 and 0.3 cases, it was cut as debris.
0.2000000000000000111022302462515654042363166809082031250
With
0.2999999999999999888977697537484345957636833190917968750
Let's be positive. I got 0.5 fits. Fluke which I shouldn't do.
(I can see the exam. 0.2 + 0.3 == 0.5 I got the value to be true)
:
:
The cause is like this
It's because computer only knows the base number 2
Even if we write code, use base number 10
Finally, when the code is run, it will become the base number 2 anyway.
.
😨 and it's bad luck to visit the programmers.
Because time converts base number 10 to base number 2
In some cases, it's converted. I get an endless number.
So that the decimal collection is wrong.
.
For decimal numbers storage in multiple languages
He will be popular with IEEE-754 floating point standards.
For example, 0.1 will be seen as 1/10
.
When it's kept as a decimal number, binary digits.
According to IEEE standards-754 floating point will be.
0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...
It's an endless decimal in the second base number.... This is what the computer sees.
.
When the computer comes back to a decimal, so that the world can read and understand.
In the base photo, 10 will be.
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
But the computer will cut it down to 0.1 (that's all I see)
:
🤔 This kind of friendship
Definitely make a time bug. Calculates numbers.
- The more jobs require a detailed answer, such as banking job, the problem is etc.
- or time to apply in comparison terms. If, while etc, there may be a buck happening. etc.
.
😀 But don't worry. In many languages, there will be a solution to this problem.
Prevent calculation of numbers from discrepancy, e.g.
- In Java, there will be a BigDecimal class. Plus, multiply, multiply for decimal numbers.
- In Python there are similar classes like Decimal
- Parts in JavaScript may use a lot of library to choose from, e.g.
https://github.com/MikeMcl/decimal.js/
https://github.com/MikeMcl/bignumber.js/
https://github.com/MikeMcl/big.js/
- Other languages. Let's study it yourself.
.
.
A positive, multiply, digging, decimal numbers are important things that shouldn't be overlooked.
Personally, I have experienced the accident.
Bank level project. I have already missed it.
Finally, I have to sit and solve many lines of code.
Waste of time. Sit to chase the new test again.
.
Note, see comments, wonder if
PHP and C #survive the same fate?
I told you that you won't survive.
.
// Check out the C code trailer #
Console.WriteLine( ((0.1+0.2) == 0.3)); // False
Console.WriteLine( ((0.1+0.2) == 0.30000000000000004)); // True
// Check out the PHP code trailer
echo number_format(0.1+0.2 , 17);
.
++++++
Written by Thai programmer thai coder
Read IEEE-754 floating point at
https://th.wikipedia.org/wiki/จำนวนจุดลอยตัวTranslated

Peter Davis http://en.wikipedia.org/wiki/Peter_Davis_(actor) seemingly does it all. He is an actor, model, and ONE FC contracted fighter hailing from Malaysia.
He was the winner of the Malaysian version of "Next Top Model". Peter is an avid martial artist. He is the co-host of MIMMA (MalaysianInvasion.com), an Ultimate fighter style reality tv show which recently did some filming at Tiger. Peter trained here alongside the MIMMA contestants for two weeks. It was a real pleasure to have Peter at camp. Despite his fame he is humble and down to earth. We hope to see him back soon.

Video by: Stuart Cooper
http://www.tigermuaythai.com/
http://www.fightingthai.com/