乐高机器人用的什么编程语言?
乐高机器人编程软件叫LEGO?MINDSTORMS?NXT、ROBOLAB。
ROBOLAB。它是一个简单、直观、易学的编程环境，也可适用于乐高编程。它基于图形化语言的编程环境，适合各个年龄段的用户使用，程序的编写方式类似于做逻辑表达，不过是全部图形化的。
在基于ROBOLAB编程环境进行程序编写，需要清醒的头脑，清晰的逻辑。程序编写完毕后通过乐高（LEGO)红外传感器传送至机器人(RCX)的记忆体中。
ROBOLAB的出现原本旨在为相关产品做软件支持，经过多年的发展，已经成为青少年进行机器人竞赛的必备编程工具。现在最新版本ROBOLAB 2.9 能支持新一代乐高（LEGO) 机器人（NXT)。
ROBOLAB是 乐高（LEGO) 机器人（一种基于RCX核心运行的简单机器人）的编程工具。它是乐高玩具公司于2006年8月推出的广受欢迎的新一代玩具机器人系统，该系统包括一个由NI开发、且基于LabVIEW平台的全新推放式图形化编程环境，是目前NXT编程最广泛应用的软件。
difi是什么意思 币圈?
到底什么是DiFi？
网络上有很多关于 DeFi的定义，目前通用的定义是这样的：DeFi是自己掌握私钥，以数字货币为主体的金融业务这个定义包含三个层面的意思：
自己掌握私钥
以数字货币为主体
金融业务
DeFi是Decentralized Finance（去中心化金融）的缩写，也被称做Open Finance。它实际是指用来构建开放式金融系统的去中心化协议，旨在让世界上任何一个人都可以随时随地进行金融活动。
在现有的金融系统中，金融服务主要由中央系统控制和调节，无论是最基本的存取转账、还是贷款或衍生品交易。DeFi则希望通过分布式开源协议建立一套具有透明度、可访问性和包容性的点对点金融系统，将信任风险最小化，让参与者更轻松便捷地获得融资。
最近，DiFi 的概念又逐渐火了起来，DiFi 一直都被认为是区块链最有可能落地的领域，而最近在 DiFi 领域，有一个非常火的明星项目，Compound。Compound 是一个基於以太坊的 DeFi 协议，主要实现的业务类似於银行的「抵押借贷」，用户可以将自己的资产抵押在协议中获得年化收益，而资产的借出方则需要支出相应的利息。
在 DeFi 生态中 Compound 的地位也是响当当的，毕竟 DeFi 各项目之间交织在一起，而 Compound 则是众多 DeFi 产品的基础。因此，Compound 推出的“借贷即挖矿”，其影响也是巨大的，有可能改变整个 DeFi 市场的格局。
按照 COMP 的总代币量，并按照当前 ETH230 美元的价格，其整体市值（包括未流通代币）达到 998,761,200 美元，位居 DeFi 市值第一，超过 Maker 代币 MKR 的市值（截止到蓝狐笔记写稿时，Maker 市值为 540,726,781 美元。）即便按照流通代币的市值来看，Compound 当前已发行的代币量为 5,770,890 个，其市值也达到 576,374,102 美元，也超越 Maker 成为 DeFi 市值第一。
有了 COMP，Compound 可以有更多的牌可以打。比如，在特定情况下，尤其是在早期，用户在 Compound 上借钱，不仅不花钱，还能赚钱。这意味着，用户不仅可以免费使用 Compound 上的加密资产，还可以赚到钱。这裏的秘诀在於 COMP 的存在，由於 COMP 价格上涨，导致人们借钱的目的不是因为需要钱，而是因为可以赚取 COMP。
Compound 这个模式挺新颖的，大家可以关注关注。
【羣友数学模型计算测算】
比特币
最低价 9308.82，最高价 9634.20
【币趋势——主流币】
BTC：据库币全球站数据，比特币目前报价 9535 美金，24 小时涨幅 1.16%。
昨日 BTC 在 9000 美元附近短暂整理後於夜间开启反弹行情，走势持续反弹并一举突破强弱分界线 9400~9500 美元区域，现暂承压於 9600 美元强阻力。
老坛认为：昨日走势仅仅短暂测试 9000 美元支撑便止跌，一定程度上反映出空头力量不具备延续性，整体看空情绪并不浓，这也是为何凌晨的反弹并未伴随明显放量但依然上行无阻，然而投资人不该过於乐观的估计多头的强度，从目前盤面上看，9600 美元短时成为反弹延续的障碍，该区域存在一定的抛压，若反弹能够持续放量突破 9600 美元，那麼将提升後市再次测试万元大关的概率，反之若回调跌破 9400 美元则存在继续再探 9000 美元的可能性。提醒投资人日线级别走势仍处於缩量整理形态，在成交量明显放大前，多空双方将始终处於一个难分伯仲的局面，这意味着震汤格局暂时难以被打破，除做波段外的中长线交易策略并不适合当前行情。
DiFi 概念热度不减，比特币再次突破 9500！
ETH：走势近期表现出弱於 BTC 的态势，今晨的反弹强度偏弱，暂时承压於 235 美元，217 美元支撑可视为强弱分界线，跌破该点位或进入深度回调，上方突破 239 美元阻力存在形成双顶概率。
BCH：目前这个位置处於不上不下的尴尬点位，下方的支撑在 230，虽然跌破 230 但是币价再度拉回到该位置上方，上方的压力位关注 243，上一轮的回调就是从 243 这个位置遇阻回落，日内若再次反弹至该点可看空。
【币趋势——平台币】
平台币方面，以震汤为主。24 小时内，KCS 上涨 3%，HT 上涨 2.6%，OKB 上涨 2.6%，BNB 上涨 4%。比特币反弹又带动整个市场拉升，平台币这种价值币种当然也会跟涨，近期各大平台币消息面都比较匮乏，很难走出独立行情，都是跟随比特币走势，所以继续持有即可。
乐高式的组合创新方法
? ? ? 当今社会，任何一个企业都在强调创新？因为只有创新才能让企业避免价格战，才能与竞争对手形成差异化，才能赢得更多的市场份额以及更多的企业利润，才能有资金更好地投入研发新产品，企业才能持续发展。那么到底怎么创新呢？创新其实也不难！
一，什么是组合式创新？
乔布斯曾经说过：“创新不是创造全新的事物，而是把不同的事物关联起来，合成新的事物”，这与我们之前传统意义上的创新定义有一定区别，创新并不是从无到有做出来，而是旧要素，进行重新组合，熊彼特提出的创新方法论就是组合式创新，组合式式的创新就是将不同的要素像乐高积木一样，进行不同的组合的方法。
二，如何进行组合式创新？
A,要找到基本要素
B,基本要素的重新组合
拆解基本要素的能力是创新的基本功，在整个20世纪中，“原子”;“比特”;“基因”这三项极具颠覆性的科学概念得到迅猛发展，并且成功引领人类社会纳入三个不同的历史阶段，这三项概念在结构上有惊人的相似之处，是框架均由最基本的组织单元构成，例如原子是物质的最小单元，比特是数字信息的最小单元，而基因则是遗传与生物信息的最小单元。
不同学科的创新就是要找到每个学科的基本要素，比如生物学的组合式创新的基本要素是生殖基因，重新组合创新就是基因重组； 比如信息学的组合式创新的基本要素是比特，重新组合创新就是不同的算法
再比如一些商业案例-----特斯拉电池的创新，当时研制电动汽车时，遇到电池成本很高的难题，当时储能电池价格是每千瓦时600美元，85千瓦电池的价格超过5万美元，如何解决这个难题，如何进行创新突破，第一步就是将基本要素拆解： 电池的材料是什么?有碳，镍，铝，钢等，如果我们在金属交易所购买这些物质，需要多少钱？原材料只需要每千万82美元，这跟当时电池每千万时600美元，有近7倍多的差价， 第二步就是要找到新的程序/方法 把这些材料整合起来让它变成一个电池组，当时特拉斯改变了电池的组合方式，采用了松下18650钴酸电池管理程序，这使得特斯拉电池的成本成为全行业最有成本优势的，也使得他做出了全世界第一辆商业化的电动汽车。
各位，大家可以试着将自己的工作，自己的产品等等按照这个模型进行基本要素的拆解，然后重新组合找到属于自己的创新之路！
乐高大学 - 互联网时代的实体大学
本文有两个源头，一个是长期，零碎的对开源科学的思考；另一个是2015年7月26日深夜与几位集智俱乐部好友的一次集中讨论。八月初，我转道韩国首尔回美国，旅途中望着窗外飞逝的风景，许多想法变得越来越清晰。其中一些如此具体，似乎我已经看见了这个未来。这个未来，现在还只是无数个可能的未来中的一种，然而，我非常清楚，一旦我将它写下来，并且传播出去，它的可能性权重将会大大增加，甚至变成最有可能的未来。
在 《君子爱才，取之有道 - 集智俱乐部实验室蓝图》 一文中，我已经分析过，现代导师制度的一大弊端是研究生与导师捆绑得过于紧密，合作中双方投入大量的时间、精力和金钱资源，使得双方都“输不起”，为了避免失败，不敢大胆探索新想法。这样的科研制度对聪明的学生是一种折磨。在《蓝图》一文中我重点分析了导师制度，其实这个“输不起”的逻辑，也适用于现代大学教育体制的其他部分。不过在这篇文章中，我不再多费笔墨谈论旧制度的错误，而是直接描述我心目中好的大学制度应该是什么样的。
网络公开课用于应对基本知识的需要，例如微积分，哲学史等。这些课程，现在几乎每个大学中都浪费人力物力自己开设，甚至不少大学老师为了评职称，攒一些质量低劣的教材在自己学校的出版社出版，让自己学生购买。其实最好的基础课程，MOOC上几乎都已经有了，何必再开呢？
也不必担心消灭实体课程对知识多样性会有影响，因为MOOC上完全可以有主题相同，但思路非常不同的基础课程。每个学校重复开实体课，对知识的多样性并没有什么帮助，大量劣质老师和实体课的存在，其实是在耗散注意力，摧毁学生的兴趣。比如我曾就读的一个文科性大学，其高等数学老师的主要作用就是让我觉得数学非常枯燥无聊，引起我对数学工具的反感，结果在后来的科研里走了不少弯路。
网络课程的缺点是难以有高质量的课堂互动，而相互交流对促进理解是很重要的。这可以通过学习小组来完成。至于组内无法解决的疑难问题，网络课程的助教，或者已经上过这门课的志愿者，都可以协助。现在的StackOveflow，Quora等问答社区，实际上已经提供了良好的解决方案和实践。
我认为，在大学里的教学工作，取消掉了基础知识后，基本就没有了，剩下的就是科研的需要。从这个角度，在互联网时代，按照北美的大学两分法，为数众多的teaching university会比research university死得更快，出现寡头市场。比如我们城市只有一座楼的Phoenix University近年来就靠着网络课程，迅速扩大着影响，覆盖面积扩大到全美乃至全世界。他们甚至成立了自己的教育咨询公司，通过分析学生数据，建立统计模型，来预判学生的入学率，课程完成率，以及学费拖欠概率，从而实行更有针对性的招生和追偿贷款。从research university的角度看取消基础课，其结果就是大量科研人员的注意力被从繁琐的教学中解放出来，可以更好地专心科研。
大量科研活动的收益有两个，从导师的角度是前沿科研，就是对科学或者工程前沿问题的探索；从学生的角度除了探索前沿问题以外，还可以完成公开课无法覆盖的，更细节的知识。比如公开课学习了微积分，也许做了一些例题，但如何在自己的学科里使用这些数学工具，这种经验和知识靠公开课是不够的，需要在实际的科研项目里摸索。
那么科研小组的人员构成如何呢？我的设想是完全由学生自己组成，不区分专业和年级，和现在的大学社团类似，但基本单位的规模要小一些，6-7个人以内。因为根据我的经验，超过七个人的组会很难有高质量的互动讨论。为什么只由学生组成呢？因为这样既可以锻炼核心成员/小组领导者的组织管理能力，科研执行力，培养学术领袖，也可以保证那些只想混一个文凭，完成基本科学训练者的基本参与。
人人都当科学家是不现实的，同时即使是一个对科学最有热情的人，在不同的学科上，也必然有所偏好。我们应该保证最有天赋和兴趣的那些人在科研项目里充分发挥自己积极性的同时，为学渣提供一个随时进出的机制。而对于这种新陈代谢机制，鼓励学霸自组织，允许学渣搭便车，要比引入老师的直接生硬的管制好。
与社团和朋友圈不同的是，科研项目小组要围绕具体的科研项目形成，一个项目少则几周，多则几年，由学生的自发兴趣和组织成熟度决定。大学对学生要完成的公开课可以有最小数量规定，但对学生参与完成的科研项目不需要做任何硬性规定。只完成公开课，不参与项目的学生毕业后找不到工作，缺乏社会阶梯上升，自然会倒逼一部分人主动提高对科研项目的参与。这部分人，加上原本就有兴趣的，自我激励（self-motivated）的学生，构成的科研项目的主力。科研项目小组的建立，由学校核心科学家（这个群体在下一节中将展开讨论）里的若干（例如，三位）成员通过即可。核心科学家下设不参与审批的监管委员会，对教授滥用审批权，例如鼓励与自己实验室联系的科研小组吞并其他小组，进行辖制。
这里，需要再次强调一下，实际参与科研项目对学生知识的提升，与现在的大学课程，包括公开大课和小规模讨论课，对学生知识的提升，完全不是一个量级的。而这样培养出来的学生，也是产业界非常欢迎的，直接可以投入使用的生产力。
核心科学家指的是一群对一个大学有认同感，忠诚度，并且愿意长期倾力进行组织建设的核心成员群体（core scientists）。没有了基础课的需要，也没有了专业区分的需要，大量的院系可以直接取消，大量的公共行政人员解散，只剩下研究生院，校长办公室等极少数公共行政组织。大学的主体架构是一堆核心教授彼此合作组成的一堆研究所和实验室。这些研究所和实验室通过科研项目获得社会资源（注意，在新体制下科研所需要的资源大大减少），一般来说有一个比较大的研究方向。如果科研项目的经费支持周期是一到三年，那么大的研究方向，也就是研究所的生存周期可能是五到十年。
与现有的研究所起码有两个不同，一个是研究所不挂在院系里，而是直接对校长负责，这就赋予了研究所高度灵活的各种权限；另一个是鼓励研究所之间的重组。这些核心教授的兴趣也是会不断转移和变化的，引入研究所的新陈代谢机制，使之常态化，有利科研。
已有的北美科研体制的宝贵经验证明，一个高效工作的行政秘书（Assistant to the director of xx institute）及其领导的2-3人小行政团队，足以应对研究所的日常事务。行政秘书跟着核心科学家走，一旦核心科学家之间形成新的合作关系，建立新的研究所，行政团队也随之融合重组。这种情况，在现在的科研体制里，实际也是常常出现的。
完成了基本设定后，最妙的地方来了，就是学生通过科研项目小组与教授的研究所或者实验室之间的挂钩。这个挂钩是自由的，少则几周，多则数年。具体来说，就是教授有科研的方向需求和指导的意愿，他可以选择匹配（match）的科研小组进入自己的实验室加以指导。需要强调的是，一个科研项目小组的成立虽然需要审批，但其存在却并不一定要找到“挂靠”的教授及实验室，这是为了保证学生的自主创造性。这样灵活的对接关系，就像乐高一样，可以跨学科地拼出各种有意思的东西。
有人可能要质疑，教授不用上课固然轻松，但没有办法用博士奖学金激励和约束学生搞科研，如何保证学生的参与呢？我的回答是，原来的体系博士需要奖学金，特别是学费 - 例如北美一个博士平均每年两万五千刀的学费 - 其实正是院系的存在和教学任务的存在造成的，没有了这些东西，上学其实完全可以做到接近免费。反过来，这对科学家也是好处多多，一方面他们不用浪费时间填表格，写文书，申请费用养博士，另一方面没有了奖学金，吸引到的是更多真正对科研项目本身有兴趣的学生，而不是借着奖学金混日子的人。我们再也不会看到现在大量在生物实验室混日子，却一天到晚想着怎么跳槽到计算机或者统计系的这些自己痛苦，别人也痛苦的“伪”科研人员。
总结来说，彼此之间不用负担太过沉重的人生义务，可以使得教授和学生的相处更加纯粹，开心，也使得大家更有勇气探索科学的重大但容易失败的方向。
在现在的大学体系中，除了基础课程外，还有一个大量浪费的资源，这就是分布在各实验室中的硬件，算法与数据。因为各个实验室是竞争关系，要抢在对方之前发表结果，所以科研过程的这些投入都不能开放。而像生物，材料，电子，这些学科里有大量的软硬件是沉没成本，在科学家和学生摸索的过程中，犯错误的代价就是设备仪器和人力的浪费。现有制度下，买回了错误的仪器或者仪器出了问题，一个研究生的项目一下子就搁置一年半载；对仪器使用不熟悉，或者需要添加个性化的设置或者开发特定程序，一个研究生一下子就浪费一两年，这种令人愁白头的沉没成本比比皆是。这个现象的存在与现有的科学家晋升体制的局限有关，这个在下节再谈论，但我们在这节提出，人类社会的基础科学研究，硬件，算法与数据应该共享。一个大的计算集群，或者生物仪器中心，可以应付一大堆实验室的需要。而对集群或者中心的维护，可由大学之外的专业性团队人员进行-这也是学生毕业后的一个出口-不需要放在大学框架里，更不需要放在实验室和研究所框架里。由此自然会带来一些沟通和交通成本，但比起各自购置设备的成本，应该说是微乎其微的。
在 《开源科学：集智俱乐部与科学的未来》 一文中，我引用了Michael Nielsen的想法，指出在科学的早期阶段，科学家由贵族豢养，不对公众负责，因此科学发现是封闭的。例如第谷发现了土星光环（因为望远镜分辨率不够，他以为是两个卫星），第一反应是通过字谜来隐藏自己的发现，以避免竞争对手知道自己的科研方向。
当资产阶级和民族国家崛起后，形成了现代科学的逻辑，政府从公众手中收集资金资助科研，科研的成果要第一时间经科学共同体过滤，对工业界和大众公开，回馈社会。这种体制下，科学家的职业升迁与科研发现的公开数量和质量挂钩，大家抢着第一时间公开结果，希望提升自己的SCI引用率，H值等。有时候还经常闹笑话，比如宣布发现超光速中微子，实际是通信光缆出了问题；宣布发现外星人信号，实际是隔壁实验室微波炉在热饭。
在现有体制下，科研想法和数据，还基本是封闭的，这是为了抢在对手前公开发现。但如果我们不单以科研发现的引用率衡量科学家产出，而是可以同时考虑数据和科学思路的引用率，这样，也许就能鼓励科学家抢着在社交媒体上公开自己的想法，公开有价值的实验结果和数据。
也许有人会质疑，这样会导致大量的灌水，不成熟的想法过早公布，想法之间的知识产权竞争等等问题。我认为，这些问题肯定会有，但比起人类科学由此获得的收益，仍然是值得尝试的。需要再次强调，在新体制下，实验室的成本非常低，科学家和科研团队所需要的资源非常少，所以围绕物质资源进行的争夺会大大减少。可能会有一些科学家，靠着贡献原始想法获得的credit，就可以养活自己，这对许多科学家来说是梦寐以求的，但在现有的体制下的确就是做梦而已。
同时有趣的是，因为科学家和学生之间关系没有那么密切，所以也乐于公开想法，促进讨论，而不会神神秘秘地把想法留给自己学生做。这样其实反过来有利于科研资源的配置，好的想法，全世界抢着做，糟糕的想法，自然就被淘汰了。好的想法从提出到实现，整个链条上所有环节的人都得到credit – 整个过程，类似比特币的广播机制，都是公开的，有利于科学共同体评价每个参与者的贡献度，有益于科学思想的良币驱逐劣币。以前苏联的分子生物学为典型，当今世界范围内也大量存在的，利用自己的科研权力迫使学生投入到很挫的科研想法里面的糟糕例子也会大量减少。
那么，我们是否还需要保留现在北美主流的助理教授-副教授（tenure）-教授的体制？答案是否定的。我们也不需要像现在中国大陆的做法一样，给教授还划分个三六九等。一个大学里只有核心科学家（core member）和非核心科学家（non-core member）之分，实际上，后者也是非常少的，多由访问教授（visiting scientist），研究助理（research associate）之类的人组成。
核心科学家和非核心科学家主要区别不在于科研水平，而是对大学机构建设的忠诚度和精力贡献。但是，好的大学和差的大学仍然是有区分的，因为要进入最精英的大学成为核心科学家，为其他核心科学家接受，光有机构建设的贡献意愿显然是不够的，还需要在学识和人品上得到原有核心科学家共同体的认同。
在这种体制下，核心科学家比非核心科学家多获得的金钱报酬和影响力分配，实际是对其社区服务（community service）的一种认可。这就能够鼓励科学家承担行政职能，对社区进行贡献。但是，没有这个意愿和能力的科学家也不用担心，因为通过科研想法，数据，和发现的被引用，可以在全社会范围内获得资源回馈，例如，众筹得到的电子货币打赏，这种资源回馈的额度，对于一个真正有科学创造力，又不擅长行政事务的科学家来说，可能会远远超过核心科学家的收入。
我把现有体制下的科学家分成三类，struggling/surviving in the community, changing the knowledge landscape, thinking bigger things. 第三类人是真正的科学家，喜欢考虑重大的科学问题；第二类人是科学家，但同时也是良好的科研管理人才，有余力贡献社区服务，也善于重新组织各类科学资源，形成新的学科分支和探索方向；第一类中的大多数人还在publish or perish 问题上纠结，努力在体系内生存的科研工作者。根据我的粗糙观察，这三类人比例大概是7:2:2。加起来不是10，因为第三类和第二类人有一定比例的重合。开源体制的形成，可以大大减少第一类科学家的比例，增加后两类科学家的比例。这实际上是双赢的，因为在目前的科研体系下，生存最艰难，最痛苦，最多抱怨的实际是第一类人。
本文讨论和展望了开源科学慢慢普及后，带来的大学教育制度和科学家职业体系的改变。这里面的一些想法，例如取消基础公开课，取消院系，实验室使用公开资源，看似不可思议，其实已经在传统的大学体系里慢慢发生。
在北美的一些高校里，院系的力量正在被削弱，取而代之，越来越活跃的是各类中心，例如复杂系统，跨学科中心，计算中心等机构。基础公开课的教学需求也在下降，表现为网络大学，以及传统大学的网络课程的招生数量在上升，以及tenure track位置的减少，而数据公开，现在已经成为Plos ONE等来源杂志文章接受和发表的基本要求。我们有理由相信，这一切改变，都将促成乐高式大学的最终出现。给一个乐观估计的话，小规模的实验性乐高大学会在20年内出现 - 我希望中国的集智俱乐部与此有关，而在50年内，现在的主流大学模式将在世界范围内土崩瓦解，乐高大学成为新的主流模式。经济学的后发优势理论在这里也适用，印度，中国，巴西这些国家，可能会更多地从乐高大学中受益。
乐高霍比特人操作方法
乐高霍比特人操作方法攻略：
乐高霍比特人是一款最新出来的漫画风格作品，根据同名电影霍比特人剧情改编，游戏已于今日开放下载，那么下面游戏堡小编就为大家带来本作的操作方法，希望对大家有所帮助。
游戏键位操作
左摇杆：控制行走;
右摇杆：瞄准;
A键：跳跃/上马;
X键：攻击/互动/（按住X键）投掷;
B键：二人合体/（按住B键）蓄力攻击;
Y键：更换角色/（按住Y键）进入角色轮盘、道具轮盘;
游戏下载地址>>点击进入