《流浪地球》为什么特别鸣谢吴京？ 第2页

元宇宙就是大型网游，那些什么元宇宙里的资产就像网游里的装备。

问题是现在还没确定以后谁的元宇宙是统一标准，现在投资根本就不知道你投的这个元宇宙能不能成为标准。

这就好像你现在你想给趁一个游戏火之前先充满氪金以后卖账号，但是你怎么知道哪个游戏会火哪个不会火。

一样的道理，我完全赞同以后元宇宙里的资产会很值钱，现在投资会很赚钱，但是你投哪里啊？你投了Facebook的元宇宙，过两年facebook倒闭了，苹果发布VR眼镜成为元宇宙主导怎么办？

我是一名基层派出所民警。

可以说当今中国警察普遍羡慕美国警察可以采取暴力手段绝对的镇压不法分子。

但是，不得不说，这次这位美国警察，太过分了，不仅是过分，而且我的理解是那已经构成了犯罪行为。那黑人已经制服了就可以正常上拷带走了，没必要一直压着脖子压那么长时间。没能置身其中不知现场那美国警察的所思所想，反正我个人挺不理解他为啥那样干的。

只能说无论什么地方，无论什么行业，只要是人的社会，都有像样的也有操蛋的吧。

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以下为统一答复评论中有些人质疑的我所讲的羡慕二字。

能够出现这种质疑在我料想之中，因为中国警察也有过过分的时代，据我所知就是在七十八十九十年代，就如同地痞流氓，看谁不顺眼就能打谁对老百姓而言没王法可讲，那时候的警察说好听点可以说是威风凛凛说难听点儿是横行霸道。

但我想表明的是，时过境迁，现在的中国警察无论是受舆论约束还是因为法治社会建设制度规范都已经变得逐步文明与规范起来，起码我认为从我们现在开始从公安司法院校毕业参加公务员考试考进来的新一代警察已经具备新的面目，当然不可否认的是在这个行业内目前仍然存有历史的顽疾，仍然存在着臭虫，但我已经讲过无论什么行业都有操蛋的吧，这是个人问题，不是群体问题。相比之下，拍拍良心看，现在的整个警察队伍比照曾经确实过分的年代是不是已经是天地之别，问问曾经真正挨过曾经年代老警察欺负的中老年人就知道了。

为何会说起羡慕，因为警察每天面对的人群，大多是三教九流之辈，没有武力加身，很多事情在处理上警察显得软弱无能，说白了，好人谁没事儿上派出所转悠啊都忙着自己的生活呢，警察打人这句话，我们常常听到，但是但凡有点脑袋的人都能想明白，警察会闲着没事儿干把那在家里消停待着的遵纪守法的人抓起来暴揍一顿吗？

以上言辞不免更会有人质疑，请允许我解释，武力，当然不可滥用，我所说的羡慕不是羡慕美国警察的随意滥用武力，而是在合法范围内准许在对方不听从警察指令时动用武力，现在确实有人民警察法赋予了相关权力，但实践中现在的中国警察并不能或者说不敢执行人民警察法里的所有权力。拿防疫工作举例，卡口的工作人员在让出入的人员扫码登记时，就会有不愿意配合的人，然而这些不愿意配合的人可会知道工作人员的所做所为是为了整个社区的稳定安全，因为这整个社区包括了这名不愿意配合的人啊，在这个时候是否应当对其进行武力控制来保障其他居民的安全呢。同理，警察盘查也好，调查也好，总会有那些不愿意配合的人，自我感觉良好认为自己没问题所以警察不必要对其进行盘查所以就不配合，而警察当看到对方不配合时会以什么视角审视，难道要说谢谢您的不配合吗，万一这不愿配合的人真背着案子呢，那便是对更多的人民群众的不负责任。因此，我要说，民众的素质如果真正达到了人人互相敬重路不拾遗夜不闭户的文明程度，要求警察绝对文明不要有暴力举动，一点问题没有，一味强调了警察不该暴力执法而分毫不过问被执法对象自身是否存在问题，是不是看问题的角度些微的片面了些。

请注意，我说羡慕里的那句话尾巴实际已经表明了，羡慕的是暴力手段对不法分子的镇压，可不是对遵纪守法的百姓也要肆意妄为。例如像给群众办个身份证居住证之类的业务，警察当然应该热心服务。但当面对泼皮无赖时，还要笑脸相迎，得来的只有蹬鼻子上脸，警察都不怕了，您们认为这些无赖还有谁管得了。

列位存有异议的同志们，谢谢您们的教诲。言辞中犀利的同志们，谢谢您们的敦促。

让我知道当警察，需要吾日三省吾身。

还想要质疑甚或是骂的您们，若是能让您舒服，骂两句无妨。我不算您辱骂警察。不过是，道不同不相为谋罢了吧。

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2020年6月5日22:53 出警在路上

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  trollhands 网友的相关建议: 
      

湍流的尺度远大于分子平均自由程，仍然满足连续介质假设。大部分人认为NS 方程可以描述湍流（事实上也是这么做的）。

NS 方程系统是确定的，但确定的不代表可预测的。一个典型的例子，洛仑兹方程组，形式非常简单。但是这样的动力系统对初值扰动极端敏感，初值的误差误差随着时间会使解完全不一样，也就是著名的蝴蝶效应。当雷诺数大的时候，NS 方程更是这样。

可以把湍流看作一个随机过程场。DNS是一次具体的实现，就跟做了一次实验一样。打个比方，就像把扔十次骰子看做一件事，你得到十个1，就可是看作一次DNS 。DNS的主要困难在于湍流的多尺度导致要完全解析所有尺度，网格必须很细，计算量太大。复杂算例根本没法用。 为了降低计算量，提出LES ，大尺度直接解析，小尺度建模或者用耗散代替。

注意DNS /LES 和RANS的区别。前者相当于做了一次实验，每次做结果都可能不同；后者RANS 得到的是每一时刻随机场的均值。

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