闲聊 | 教你如何用$8K的投资做到年入$100K

&NewLine;<p>又名”史上最全佐治亚理工cs在线项目课程介绍和读书经验分享！&OpenCurlyDoubleQuote;<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<&excl;--more-->&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p><strong>【写在前面的话】<&sol;strong><br><&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>&OpenCurlyDoubleQuote;小钱大玩”平台弄了四年多，老公从来也没有投过稿啥的；主要是因为他不怎么玩deal，确实也没啥好写的。去年年底，我们的第二个孩子出生了，他也完成了佐治亚理工online cs master的所有课程，以GPA 4&period;0毕业了。在读这个master的工程中，他也经历了很多事情。包括和我异地、迎来了我们第一个孩子、找到Intel的offer但是博士老板不放人、准备毕业论文和答辩、重新找工作等等。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>佐治亚理工这个online cs master项目&lpar;OMSCS&rpar;是越来越火了 &&num;8211&semi; 总共只需要&dollar;8k的学费（学费部分还能抵税），但是却可以帮助你跳出火坑专业，找到一份年入至少&dollar;100k的工作。所以作为这个项目比较早期的一批学员，他想借我们这个平台和大家分享一下自己的故事。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>昨天很抱歉&&num;8230&semi;忘记认证原创了，只能删除等今天重新发送（微信一天只能发一次&&num;8230&semi;）<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p><strong>【周末开始搬小板凳来听故事啦&&num;8230&semi;】<&sol;strong><&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>这个故事的起源其实还是挺无奈的：总所周知，在所有专业里面有四大&OpenCurlyDoubleQuote;火坑”专业，所谓&OpenCurlyDoubleQuote;生化环材”，这四个专业里面聚集了远多于学术界和工业界需求的苦命人。这些人在一起，谈论的话题往往和转行和劝退有关。比如，按照我的分析，相关的话题和文章大概构成了&OpenCurlyDoubleQuote;知乎”20&percnt;的流量，在可见的将来，这样的趋势只会愈演愈烈。对的，没有什么意外，我也是学化学的。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>我刚来美国读化学PHD的前两年，大家的生活其实都没有什么太大的区别，无非是上课，做作业，做TA，进组做实验，偶尔再和三五好友出去玩一玩。由于是物化方向，上的课都是些什么量子力学、统计力学、数学方法之类的。现在回想起来PHD 头两年唯一比较难熬的时间就是上数学方法，也就是从那个时候，我逐渐理解了扎实的数学功底对一个理科PHD的重要性。总体上，头两年还算过得波澜不惊，但是同时，真正开始做科研了之后才会发现，很多问题之前上大学时候的想法过于理想化了。我刚出国那会，转CS的风气远没有现在这么盛行，加上当时实验室里事情也多，整天在实验室里面干活的我其实也没有太多别的想法。常言道：人无远虑，必有近忧。大概从过了Q考和A考之后，我开始逐渐感受到对于未来的不安，一方面是大势所趋，化学专业找工作的形势确实不太好，另一方面自己对于做实验的热情确实也不像当初那样高涨了。现在回想起来，很多事情的变化往往起源于内心一些细微的念头，尤其是当你沿着当初的路走了太久之后，猛然回头，你会突然开始怀疑当初的选择。不过即使是这样，惯性和沉默成本让大部分人在改变面前都退缩了。从读博第三年的下半年开始，我脑子里隐隐有了去学CS的冲动，当时也并没有铁了心要转行，只是单纯想学更多的知识。好在这年头，网上的资料和课程应有尽有，如果只是想学个皮毛还是很容易的。后来，随着了解的不断深入，我萌生了系统地学习CS的念头。一开始其实我还有点迷茫，毕竟不是科班出生，后来经过大牛点拨（大牛是和我同一年进校的CS PHD&comma; 后来放弃了Google 22W年薪的工作去做faculty了），他告诉了我一个道理：Don’t let your education limit your education&period; 至今我都觉得他这话说得非常牛逼。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>事情也挺巧，2014年那会儿，佐治亚理工出了著名的OMSCS（这是一个奥巴马总统都说好的项目，宽进严出），迄今为止，这个项目应该是北美性价比最高的远程CS Master项目，不需要导师或者老板知道，不需要做毕业设计，只需要两到三年，按时完成课程要求就能毕业。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<figure class&equals;"wp-block-image"><img src&equals;"https&colon;&sol;&sol;mmbiz&period;qpic&period;cn&sol;mmbiz&lowbar;png&sol;KQCZicvEy5YaOaaticD8WBDAszYFia985L2XtsiaVhdKt9F3nDkKFFHvXnJiaVFP0a90uUAjO9b1b9CETI7yYawmHDQ&sol;640&quest;wx&lowbar;fmt&equals;png&amp&semi;tp&equals;webp&amp&semi;wxfrom&equals;5&amp&semi;wx&lowbar;lazy&equals;1&amp&semi;wx&lowbar;co&equals;1" alt&equals;""&sol;><&sol;figure>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>抱着试一试的心态，在老婆的鼓励下，我还是申请了一下，把简历写得看似像个理工科的老司机，结果，毫无悬念的被拒了。当然，在念PHD这几年，我别的本事没练成，承受打击的本事还是有的，学化学都不怕了还能怕学计算机吗。收到拒信之后，我开始着手学习Java，Python和SQL&period; 期间还过了Oracle的Java认证考试，对于面向对象有了大概的理解。然后又自己看了一点ML，AI方面的书，这里再推荐一本书，周志华老师的《机器学习》，我感觉这本书比Mitchell的Machine Learning更加适合初学者（Tom Mitchell是卡耐基梅隆大学机器学习系的系头，他教课的视频CMU的官网上也都有）。ML一些基本的概念其实不是很难，Andrew Ng在Coursera上的课作为入门也还不错的，反正我是觉得比有机化学里面这个取代那个进攻的好理解很多。至于这两门学科的比较我后面会详细讲。看了一些书之后我又开始了第二次申请，有了第一次失败的经验，文书被我改了又改<em>（这里感谢老婆一遍遍看文书和简历还各种出谋划策）<&sol;em>，我还把自己以前写的code贴上了GitHub，功夫不负有心人，这次总算拿到了录取。同时，我的PHD也已经进入了第五年，一方面，我为了能拿到化学的PHD，组里的活要干，文章要写，干活要善始善终，给老板也给自己一个交代；另一方面，佐治亚理工为了保证这个学位的含金量，课程的难度设置其实并不低，而且不少理论课。老实讲，我后面两三年的周末和晚上基本都搭进去了，毕竟同时练Chemistry PHD和CS Master两个号……后来我佛系了，一来是觉得就算这些多出来的时间用来撸实验、出结果、讨好老板，可能最最理想的结果也就是多出一篇JPCC或者ACS Catalysis之类的文章，可能并不能改变任何结果，该找不到工作还是找不到工作（事实最后被我撸出来一篇一作的Nature Chemistry，ACS NANO）。二来我毕竟不是一个人在战斗，这个项目里面还有我的大学同学以及不少火坑专业博后，每次谈到点错技能树的问题都是一副&OpenCurlyDoubleQuote;别说了，大家都懂”样子，慢慢也就习惯了。后来发现，当拿出当年高中搞化学竞赛的热情学编程的时候，很多问题就根本不是问题。这个项目把我拽出了原来的&OpenCurlyDoubleQuote;舒适区”，给了我很多新的挑战，也让我认识了很多优秀的人。最大的影响应该还是改变了我在做化学PHD时候产生的很多消极心态，渐渐地，自己看问题的角度更加多元化了。当然，以上所有这些事，当时我的PHD导师并不知道。<br><&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<figure class&equals;"wp-block-image"><img src&equals;"https&colon;&sol;&sol;mmbiz&period;qpic&period;cn&sol;mmbiz&lowbar;png&sol;KQCZicvEy5YaOaaticD8WBDAszYFia985L2EYxgsFVhUElzylQR5jt9UfHWcXdibIVkibg77Tppw69iarv6n7HpOd5Fw&sol;640&quest;wx&lowbar;fmt&equals;png&amp&semi;tp&equals;webp&amp&semi;wxfrom&equals;5&amp&semi;wx&lowbar;lazy&equals;1&amp&semi;wx&lowbar;co&equals;1" alt&equals;""&sol;><&sol;figure>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>å­¦CS对于一个学化学出生的人到底有多难？说难也难，说容易也容易。如果看科班CS的本科生课程有很多，包括数字电路原理、模电技术、数字逻辑、数值分析、计算机原理、系统结构、计算机网络、高级语言、汇编语言、数据结构、操作系统、数据库原理、编译原理、图形学、计算方法、离散数学、概率统计、线性代数、面向对象，还有现在大火的人工智能，机器学习，人机交互等等。对于非科班出生的人，我觉得很多底层偏硬件的东西刚转行的时候可以学得粗一点，想对硬件有个最基本的了解的话，推荐这么一本书 &OpenCurlyDoubleQuote;Code&colon; The Hidden Language of Computer Hardware and Software”，中文翻译是《编码—隐匿在计算机软硬件背后的语言》，这本书讲的深入浅出，我觉得一个理工科的人应该都能够理解。第一步总是最艰难的，有人选择硬上CLRS的Introduction to Algorithms，有人选择直接Leetcode刷题，还有人直接上手CSS，PHP和JS做网页搞前端（比如我现在帮忙在弄&OpenCurlyDoubleQuote;小钱大玩”的网站）。我个人的经验，线性代数、概率统计、面向对象、数据结构是最基本的，当然如果要像一个码农的话，还要会点Linux，Github。不建议用C和C&plus;&plus;上手，原因后面说。<br><&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<figure class&equals;"wp-block-image"><img src&equals;"https&colon;&sol;&sol;mmbiz&period;qpic&period;cn&sol;mmbiz&lowbar;png&sol;KQCZicvEy5YaOaaticD8WBDAszYFia985L20rCc3PCwKFWebfia9o1EysibdiaNFyPtGSAZjwZWR9pNjrGEtJJM3RkeQ&sol;640&quest;wx&lowbar;fmt&equals;png&amp&semi;tp&equals;webp&amp&semi;wxfrom&equals;5&amp&semi;wx&lowbar;lazy&equals;1&amp&semi;wx&lowbar;co&equals;1" alt&equals;""&sol;><&sol;figure>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>很多时候我喜欢把这两个学科放在一起比，说实话，十年化学学下来，自以为对化学圈还是略懂一二的。毕竟Nature正刊子刊都发过，各种报告、讲座、花边新闻也听过，大大小小的文章也看过审过，牛的和不太牛的教授也接触过。知乎上，MITBBS上，一亩三分地上的各种帖子也是领教过很多。统计上的结论自然是劝转的占九成以上，剩下的一成不到也是中立的。这么说吧，你问我网上的说法是不是真实的？我觉得绝大部分是。就化学的学术圈而言，一个华人，如果要在圈子里混，现在这个年代我见过的tenure-track assistant prof的博士出生基本都是五校：HMSBC，当然，最好要有院士老板的力挺，博后也要是牛校牛老板。如果博士的学校是芝加哥，普林斯顿，麦迪逊，香槟，哥大这种水平的话，手持一篇Nature Chemistry或者若干篇JACS一类的文章的话再找个牛组做2-4年博后发几篇JACS，也还是可以一战的。其中每一环都不能有太大的脱节。同时，华人男性是食物链最底端的事实想必大家是知道的，这个其实也没什么可以抱怨的，人生本来就不是绝对公平的，你要是有黑女的buff，瞬间学校档次可以上两个层次（多说一句，个人认为美国学术界的buff level是这样的：黑女&equals;拉丁女&gt&semi;犹太女&gt&semi;白女&equals;黑哥&gt&semi;犹太男&equals;亚女&gt&semi;白男&gt&semi;印度男&gt&semi;中男）。做完2-4年博后之后，一般也要32-35岁了，然后开始找教职。基本上美国前50名的学校一个AP的位置需要面试至少10个候选人，竞争不言而喻。现在总体的趋势是，文章的通货膨胀一年比一年厉害。光看Nature在过去几年出了多少副刊，就不提Nature Comm这种发一篇文章赚5000刀的所谓open source了，现在又搞出了Nature Energy，Nature Catalysis，Nature Electronics等等，ACS也跟风出了ACS Central Science&comma; ACS Omega等等，Wiley也有很多Advanced whatever Materials，生物化学领域的就更多，以后只会越来越多。不夸张地讲，南大化学系每届这么多本科生，毕业10年之后能在北美当上faculty的最多也就三个人，你不高兴我也没有办法。好吧，就算要回国，化学界现在想搞个青年千人你没有三五篇JACS，Angew基本不用想。虽然个人以为，JACS上一半的文章基本都是凑数据，凑表征，凑解释（当然能凑出来也需要时间和水平的）。炒的那么火的NANO，80&percnt;的文章和经费应该被砍掉，什么纳米材料利用太阳能，利用氢能，在我看来it is beyond a joke，有这个在实验室里面小打小闹对着电镜挑照片钻牛角尖的时间和功夫，就应该去搞可控核聚变，搞登火星。除了内心对于奇技淫巧的不屑之外，我个人对搞化学还有一个心结是毒性问题。其实学了十年化学按说应该百毒不侵了，但是当我听到北师大的青年千人何智教授三十五岁就英年早逝的消息时，心中难免感慨。化学圈就这么大，何智在北大，多伦多大学和MIT期间的同学同事我认识若干，他们的观点总结起来就一条，有机有毒。据说北大化学系做有机的教授鲜有生儿子的，因为对Y染色体破坏太大。现在有机化学的研究模式好多都是沿袭了Woodward 和EJ Corey那一套，个人觉得越是劳动密集化的学科就越落后。所以到了PHD后期我其实是有点排斥做化学实验的，至少我不可能让我小孩再搞化学了。<br><&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>化学和生物领域还有一个很显著的特点，就是充斥了大量的&OpenCurlyDoubleQuote;唯象论”，知其然而不知其所以然。也没办法，自然界的事情就是这么说不清。一个蛋白为什么这样叠不那样叠？一个反应位点为什么在这里不在那里？为什么同样的基团能上到A点但不上到B点？这些问题只能观察到之后再去解释，因为上帝就是这么设计的，人类只不过是去窥探上帝的杰作罢了。当然，如果对做学术这行不感兴趣还可以考虑工业界，化学博士毕业之后的去向，比如，传统的陶氏，杜邦（现已合并），3M，或者石油工业EXXONMOBIL&comma; Chevron&comma; Shell&comma; 再或者半导体制造业Intel，Applied Material，GlobalFoundries&period; 生物口的可能少一点，比如礼来，强生，诺华，GSK，默克这种大的制药公司。其实只要能解决身份问题，工业界大公司的工作也都不错的。关键找工作这个东西，实在看脸，尤其是这个生物和化学这种苦逼行当，好的工作先被化工、油工、MSE、BME专业的毕业生先挑一轮，结果就是人家MIT，伯克利的化学PHD都有找工作处处碰壁的。再说大公司也搞AA，再怎么轮也很难轮到中国人。除了转CS，也有人念MFE转Quant或者硬转Quant的，我也看过一些金融工程的资料也问过一些统计、应用数学的PHD，个人感觉做金融的话也还是需要很多数学和编程知识的，有那个功夫和水平其实CS master早就拿下来了。加上我个人不是很喜欢纽约的那种大环境和氛围，可能是农村待得太久了，后来我就没有再多想。上面这些个话，教授老板们是不会和学生说的，一个是立场不一样，利益出发点不一样，毕竟劳动密集型学科，你在教授眼里就是出活的工具；二个是幸存者偏差，当教授的多少都有一种觉得别人都是傻逼的蜜汁自信（否则也当不上教授），&OpenCurlyDoubleQuote;你们找不到工作因为你们都是LOSER”，这种言论我只能呵呵。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<figure class&equals;"wp-block-image"><img src&equals;"https&colon;&sol;&sol;mmbiz&period;qpic&period;cn&sol;mmbiz&lowbar;png&sol;KQCZicvEy5YaOaaticD8WBDAszYFia985L2ib3ds6jUuxgXaMf6nWev44vVLomuMtaBsibWK1icsSPibEMibjwmYtfg9SQ&sol;640&quest;wx&lowbar;fmt&equals;png&amp&semi;tp&equals;webp&amp&semi;wxfrom&equals;5&amp&semi;wx&lowbar;lazy&equals;1&amp&semi;wx&lowbar;co&equals;1" alt&equals;""&sol;><&sol;figure>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>再来说说计算机的事情。第一台计算机在宾大诞生也不过是1946年的事，一个世纪不到就完全改变了人类社会。个人觉得计算机科学和其他自然科学最大的不一样是它逻辑链的完整性。这么说吧，从最简单的三极管，逻辑门单元到现在最复杂的神经网络、深度计算，人类是自始自终拥有上帝视角的主导者。这种对于机器控制的权力至少到现在还完全在人类手上。虽然从比尔盖茨到马斯克，当下一些业内的牛人对人工智能的发展都有一定的担忧，不过扎克伯格说，人类对于人工智能的担心并不应该来源于它过于智能，而应该来源于它还没有那么智能。很多时候，在电脑面前人类是上帝，但在自然面前，人类啥都不是。你别看现在生物技术搞的热火朝天，会个CRISPR就感觉人类能够操纵基因要啥有啥了，那是做梦！（当然CRISPR该拿诺奖拿诺奖，这个是另一码事）举个例子，给你一堆散装的嘌呤和嘧啶，给你一堆氨基酸，再给你一堆无机盐和水，人类现在能不能依靠自己的力量&OpenCurlyDoubleQuote;制造”出一个能够自我复制的细胞？不仅不能，一百年之内估计都悬。但按照进化论的说法，第一个细胞在40亿年之前就有了。怎么解释？当然，这是一个哲学问题，回到现实层面上，我想说的是，计算机科学总体来讲是一门非常定量的学科，定量程度仅次于数学，逻辑链条的完整性导致了没有很多经验性的&OpenCurlyDoubleQuote;唯象论”。尤其是和化学或者生物相比，严谨太多。我听化学系教授的报告，很多时候都觉得结论不是那么的扎实，或者说有过度解读实验现象，贩卖概念的嫌疑。我听计算机系的报告的时候，虽然有时候教授提出的新算法在性能上还有提高的空间，在解释深度网络的时候参数设置有点玄乎，但是我一般不会去怀疑算法本身的正确性和可重复性。化学和生物领域的研究成果的重复性是很多教授讳莫如深的话题，但计算机领域至少还有很多开源的代码，比如Python、Linux、Github。关起门来搞小团体闭门造车的研究学科从长期来看肯定不如开放共享互通有无的研究学科有活力。总而言之，我还是觉得做研究，尤其是理科的研究，还是越定量越数学越好，做实验总是有不那么靠谱的东西在里面。往大了说，科学发现需要经得起时间的考验；往小了说，做理论的可以转做实验，但实验做多了再要回去做理论就很难了。<br><&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>其实我认真学CS的时间可能也就三年不到，但是一想到很多印度ICC码农啥都不懂都能吹得像上过天一样，我觉得中国人基本的自信还是要有。CS找工作，目前来看在北美还是主流，表面上讲前景确实不错。至少你去学校的Career Fair说自己是Chemistry PHD和说自己是CS Master体验到的绝对是两种人生，相信我。有目共睹的事实是，学化学生物转行的人这几年越来越多了。就连我做留学中介的朋友都和我说，最近几年，出来念化学和生物PHD的学生每年都在减少。我始终建议化学系给本科生开课的时候需要适当地开一些数学课，线性代数，离散数学，概率统计之类的，群论，实变函数和微分方程可以选修。实在不行，MATLAB&comma; R&comma; Python这种数据处理的课至少要开一门。这些个课我都是自学的，如果当年有人能够点拨我一下的话，我也许能少走不少弯路。其实数据分析的方法就算是对做纯化学的学生也是很重要的，你不能指望所有的事情都靠Origin解决。反倒是本科生开的那个C语言，我觉得对于化学学生真的没什么必要，我当年用的谭浩强的书学起C语言来简直想死。如果我来给化学专业的本科生上编程课，我觉得其实编程可以变得有趣很多。毕竟C和C&plus;&plus;这种更靠近底层的大杀器语言没有个三五年你连入门的门框都摸不到，还是Python和Java更加容易上手一些。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>化学终究是一门实验科学，实验科学现在还有一个问题就是师生关系逐渐变成了某种雇佣关系，哪怕在美国。表面上，你看得到的都是些化学系或者生物系的极品老板，变态教授，一天工作10小时，一周工作7天，周周汇报工作，隔三岔五就来找你谈进展。你看不到的其实是他们背后的那只手。按照古典经济学的理论，经济规律决定价格和要素报酬，所有人都是理性人。我这样解释吧：北美之所以充斥了过剩的化学和生物PHD的原因是本科生的教育需要大量TA，教授需要大量的RA干活，两者合计，就有了现在的PHD培养模式。同时，本科生的数量一般不会有太大的变化，但是教授手里的经费却不是。所以出现了：1，很多PHD被迫做超过两年的TA，做五年TA的也不是没有；2，很多化学生物PHD毕业了只能去做博后，或者转行。另一方面，教授也很头疼啊：本来我NSF和NIH的proposal就只有10&percnt;的中签率，完事TRUMP还砍funding，我还要防止学生拿了我的钱不干事，我还要给那帮啥都不懂的本科生上课，我也不容易啊，地主家也没有余粮啊。你们中国来的PHD，都听好了，必须给我多干活，我当年就是这么苦过来的……一来二去，阶级矛盾就产生了。这个问题的产生和解决其实还是和高校的评价体系有关系的，其实，科研的归科研，教学的归教学。搞科研的faculty，专心搞科研，带学生，不用上课，搞得好给tenure；搞教学的faculty或者lecturer数量可以多一点，专心教书，不用做研究，奖金和学生的课程评价挂钩，没有终身制，也不要招太多TA，老师自己来就行；同时大幅缩减PHD的招生规模，保证绝大部分PHD都能在本专业内找到工作（比如毕业了不去做博后可以去做lecturer教书）。当这个评价体系能给一个为本科生认认真真上课的老师开出一个比天天想着在乱七八糟杂志灌水的老师高的工资的时候，大部分问题就解决了。说到这，你可能要问了，为啥计算机，工程，以及物理和数学领域都没有这么严重的现象，唯独化学和生物领域有呢？这个问题我还确实问过各自领域的PHD，得到的结论是这样的：1，数学和物理本身美国人就不太行，也不会像化学生物有那么多的TA需求，招收的PHD数量也少，于是这些人的学术水平以及对于本学科的热情也相对更加高一点。2，他们的PHD不需要做很多过柱子，杀老鼠，养细胞，提蛋白这样的重复性工作，时间能被解放出来去思考一些更有趣或者更深层次的科学问题。3，数学和物理功底深厚的人真要去找硅谷或者华尔街的工作，专业跨度的鸿沟也没那么大。至于CS的PHD，那又是另外一种情况了：CS的PHD一般是6-8年（3年毕业的也有，那是数学家…），大S，CMU应该有个别10年的PHD，这种大环境下想挣钱想创业的该走的早走了，留下来能念完PHD的基本上都是有理想做学术的人，就包括我上面说的那种Google用22W年薪都挖不动的。这种不缺钱，不缺理想，不需要为家庭琐事操心，只需要安心搞研究的状态其实是极其难得的，可以说是一种享受。而且我发现很多CS的PHD都非常喜欢下围棋，一边切磋棋艺一边思考人生，当我问其关于Alpha Go的看法，他们会说：人类不可能练成真正意义上的左右互搏但是电脑可以。当然，现在这波行情你也不知道华尔街干的那些风投是不是就一定是合理的，那些独角兽公司里面的泡沫有多少？挤掉泡沫还有多少干货？这些事都不太好讲。人生就是这样，不仅要靠个人奋斗，还要考虑历史的进程。<&sol;p>&NewLine;&NewLine;&NewLine;&NewLine;<p>说了那么多，都是些流水账，有的没的，各位听听就好。每个人都有自己的人生，境遇也会随着时间的变化而变化。有些湾区码农希望拥有Los Altos Hills上俯瞰硅谷的阳光豪宅，有些人在华尔街辛苦赚钱就是为了能来一套上东区的公寓，前能欣赏中央公园，后能遥望曼哈顿的天际线，还有些人就希望能在德州开个农场，策马挥鞭快意人生。我觉得能做个普普通通的上班族挺好，内心的满足感和家人在一起的幸福感比什么都重要。<&sol;p>&NewLine;