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3月15日，因为ChatGPT爆火的OpenAI再次发布新模型：

GPT-4在此前支持ChatGPT运作的旧模型GPT-3.5基础上，增加了对图片输入生成文字结果的功能 （此前只支持文本输入） 。除此之外，用OpenAI自己的话说，GPT-4比旧模型“更可靠，更有创意，更能够应对有细微差别的指令”。

OpenAI新模型的发布，几乎抢夺了全世界的视线。而原本定在第二天发布、常常被称为“中国版ChatGPT”的百度文心一言，就这样被截胡了一大波流量。

(资料图片仅供参考)

据百度百科介绍，“文心一言”是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。如果顺利发布，它大概会是目前中文市场中最接近于ChatGPT功能的一款AI产品。

与此同时，去年12月，百度创始人李彦宏就曾在一次内部演讲中说：“百度这几年过得比较苦，财报、业务增长性都不是那么光鲜。”

虽然不至于肩负“全村唯一的希望”，但文心一言之于2023年的百度，确实有可能成为一个期盼已久的拐点。事实上，百度布局AI已十年有余，并且从2020第4季度年开始，连续9个季度都把20%以上的核心收入花在了技术研发。

而这一切得以实现，恰恰说明了即使“百度这几年过得比较苦”，它也比很多人以为的，要过得好一些。

最新发布的财报数据显示，百度2022年第4季度净利润达到53.7亿元，同比增长了32%。这在相对冷清的大环境中已经算是比较亮眼的成绩。

虽然20 22年第4季度以及2022年度营收，同比都几乎持平，但降本增效的成功为百度带来了更多的利润：

2022年从第2季度到第4季度，百度的总支出已连续3个季度同比负增长，全年支出同比下降了6.5%。 具体到各项支出，在成本相对稳定的情况下，其它费用都被 百度大幅削减： 相对上一年同期， 2022 年第4季度的研发费用下降了23.4%，2022年第3季度销售和行政支出甚至被压缩了将近30%。

百度的 销售和行政支出锐减，主要还是由于人员减少。 据36氪报道，从2021年12月到2022年1月，百度有过两轮较大规模的裁员。

但降本增效之所以能奏效，前提还是百度本身拥有仍算可观的营收规模：从2013到2022的十年间，百度营收从319亿到今天的1237亿元，翻了四倍。在疫情开始前，百度的营收也一直处于上升的趋势。

不过百度CEO李彦宏并不满意。

去年12月，在百度内部定期举办的“简单之约”沟通会上，李彦宏指出了百度目前的痛点：“我们一个明星业务、高增长业务，仔细一看，自研产品只占收入的 20% 多，70% 多的东西都是转售。那你跟贸易公司有什么区别？有多少人意识到了其实这个收入质量不高？”

要理解为什么李彦宏说百度营收的“质量”并不高，首先要看百度的业务构成。

李彦宏口中“70%多”的“ 转售”，指的其实是百度的线上营销业务――说白了，广告。

目前，百度除了旗下子公司爱奇艺和小度之外，主要有三块核心业务：

移动生态：包括了百度App、百度贴吧、百度网盘、好看视频等一系列最为大众所熟悉的百度移动端产品，主要通过广告，也就是向第三方出售搜索和信息流推荐位、以及其它线上营销服务，来获利。这也是目前百度最赚钱的业务，收入占比达到总营收的60%以上。

智能云：百度也通过为客户提供计算、存储等不同种类的云服务和解决方案获取收入，但企业和政府机构是这块服务的核心客户，离普通消费者还是比较远。

智能驾驶&其它增长业务：萝卜快跑 （Apollo Go） 是目前这块业务下最具商业化雏形的产品，主要为用户提供全自动驾驶的网约车服务。2021年11月才开始在以北京为首的部分城市开放商业化试运营，截至2023年1月已经完成超过200万订单。但因为仍处在运营初期，需要靠免费和极低价吸引用户、收集数据，目前并不能为百度带来太多实际收益。

虽然后两块业务内容听起来更酷炫，但移动生态才是真正奶活百度的现金牛。

财报显示，从2017年到2022年，百度的总营收规模从 848 亿元上升到了1237亿元 ，除了2019年毛利率跌至41.49%，其余五年的毛利率都维持在了48%-50%左右。作为参考，阿里巴巴和腾讯最新季度财报的毛利率分别是39.5%和44.2%。

可见百度的广告业务稳健，在短期内仍然能够为百度提供源源不断的现金流支持。

但对于曾经站到过中文互联网顶端的百度而言，依赖于广告业务的现状并不乐观。百度财报中也提到了，未来可能出现的移动端用户流失，会直接影响广告收入，也是公司财务状况的一个潜在危机。

毕竟就像李彦宏所说，广告业务的内核只是把着流量门槛收过路费；而百度想要做的，远不止于此。

从2013年建立深度学习研究院开始，百度这十年来，一直将资源大幅投入在AI研发，有意识地削弱线上营销在百度营收中所占据的比重。

2021年底到2022年初的大幅裁员，其重点对象就是百度的移动生态事业群 （MEG） ，包括了手机百度App、智能小程序、百家号、百度直播、短视频、游戏、百度知识等产品的相关人员。

虽然线上营销业务的收入至今仍占百度总营收的60%，横向比较依旧是极高的占比 （腾讯2022年第3季度广告收入占总营收15.3%） ，但比起2013年接近100%的广告收入，2022年的业务构成显然更多元一些。

但百度并没有因此变得更赚钱。

就像我们从财报中看到的那样：百度这几年的毛利率基本上没有什么明显的变化。这说明百度的痛点，不仅是广告收入的“质量不高”，还有另一个问题：

李彦宏重仓下注的AI相关业务，虽然这几年占总营收比例逐渐上升，但仍然难以带来可观的收益。2022年首次盈利的爱奇艺，营收规模也比百度旗下所有AI业务总和要来得大。

也因此，才有了李彦宏在12月“简单之约”上的另一番话：

“一些技术同学做的事离市场很远，很多时候是自嗨。他以为做的很不错，发了顶会论文，申请了专利，打了什么榜。但是过了一年两年之后发现，这东西没有人用。”

商业化屡屡碰壁，是百度这些年在移动生态赛道上最大的困境之一：

从2015年宣布关闭的百度空间、2017年被收购的百度游戏、到2021年底被大幅裁员的YY直播和2022年9月停止服务的百度糯米 （本地生活） ，百度在商业化之路上连连失利。

而AI业务，可能是百度颠覆这个颓势的最大契机。这或许也是为什么近几年李彦宏在各种公开讲话中，都强调百度是一家能够“全栈自研技术”的“AI公司”。百度百科给公司的定位是“一家有强大互联网基础的领先AI公司”。

但百度想要真正转型，砸钱就是必须的。

2022年，百度核心的研发费用共计214亿元人民币。截至2022年第4季度，研发费用占百度核心收入比例（研发费用率）连续 9个季度超 20%。作为比较，2022年谷歌的研发费用率是14%，而投资了OpenAI的微软2022年研发费用率是12%。

随着百度净利润率的下滑，当年躺在搜索引擎上就能赚钱的日子也一去不复返：如此大的研发投资下，回报自然变得重要起来。

对AI商业化的急切需求，或许也推动了百度加速发布“文心一言”：发布2022年第4季度财报的同时，百度也宣布整合多个业务线到文心下，紧急聚合资源，只为赶上这个由ChatGPT引发的AI风口。

虽然有不少报道把文心一言称为“中国版ChatGPT”，但两者应该仍会有不小差距。

仅在原始训练数据上两者就天然不同。OpenAI公布的数据显示，GPT-4处理中文的准确率要比英文低4.1个百分点。密歇根大学计算语言学博士戴嘉欣在接受DT财经采访时说：“中文互联网整体的数据质量会比英文低不少，当然百度全网几乎是中文数据，可能在这方面有一定优势。”

但无论是文心一言还是Chat GPT，目前都还没有一个确切的商业化模式。

同样是在今天，微软高层将在“AI与未来工作”的分享会上，披露更多GPT-4模型与微软产品的结合。这些产品是否能为微软带来足够的利润以持续投资OpenAI仍未可知 （据彭博社2023年1月报道，微软将加注100亿美元投资OpenAI） 。

文心一言于百度也是同理：AI的风很大，但风吹火疾，烧钱路漫漫――希望下个十年里 ，百度的AI之路能走出一个结果。

（题图来源 ：@百度官方微博）

1.百度做 AI 的第十年，李彦宏的反思与希望. https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】JQ

2. 十个角度带你读懂百度财报：ChatGPT真是全村人希望吗. https://www.36kr.com/p/2144111996173830

3. 百度大裁员内幕：全员会上宣布，直播业务或被裁90%，高管曹晓冬将离职. https://m.jiemian.com/article/6945147.html

文 字：菜乙己 编 辑：唐也钦

数 据：菜乙己 设 计：戚桐晖

运 营：苏洪锐 监 制：唐也钦

关键词：

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我在知乎写了 60 多篇的技术文章，平均每一篇都 1W+字，写的内容都是计算机基础类的，比如计算机网络、操作系统、计算机组成、数据库等等，在写这些文章的时候，看了很多硬骨头的书！

计算机基础这些课程都是我自学过来的，期间看过了很多的书，也在中国慕课和 B 站刷过很多视频，踩过不少的坑。

其实在自学过程中，最容易踩坑的地方就是不看自己当前水平，盲目跟风买那些豆瓣高分的大而全的计算机黑皮系列的书，然后学几天，就放弃了。

这些大而全的计算机*当然很经典，但是它们并不适合新人入门学习，因为这类书籍的内容都充满大量的专业术语，我们人在看到陌生又难以理解的词汇时，就会感觉很吃力，脑子看着就会很累，就会驱使你做简单和快乐的事情，比如睡觉、刷短视频、玩游戏。。。

不要问我，为什么知道的那么清楚，因为我就是这么踩坑过来的。所以，我认为学习一门学科的时候，要从最基础的书开始学起，接着搭配视频快速入门，然后再渐渐步入到这些大而全的计算机*。

作为过来人，中途也踩过很多坑，浪费了很多的时间，好在及时反思，调整了看书的方法，后面学习的效率立竿见影。

所以，我教大家怎么看这些厚的不行的计算机书！

大家应该知道计算机书里有个黑皮系列的书，黑皮系列的书有一个共同的特点就是厚重！

我相信不少小伙伴在想要学习计算机基础类知识的时候，就买了这类*，书到货后，我们满怀信心，举着厚重的*，下决心要把这些*一页一页地攻读下来，结果不过几天就被劝退了，然后就只有前几页是有翻阅的痕迹，剩下的几百页都完全是新的，最终这些厚厚的*就成了垫显示器的神器。

黑皮系列的书确实都是经典书，豆瓣评分都很高，知识点很全面，是好书无疑。但是这类书并不适合新手入门，你想想我们学习中文的时候，你是拿着新华字典学的吗？很显然不是。

*就好像游戏里「困难模式」，新人一上来就玩这个模式，根本就体会不到游戏的乐趣了，卸载了游戏那还是小事，如果留下心里阴影，造成不可逆的伤害，这就非常不好了。

说白了，这些厚的不行的计算机书不适合入门，我们应该先从「简单模式」慢慢过渡，要屠龙，得先从新手村起步。

就拿我亲身经历举例。

当初在学习计算机网络的时候，看见大家都说《计算机网络-自顶向下》和《TCP/IP 详解》这两本书好，我立马买了学习，这本也是黑皮系列大厚书，奈何小林当时太菜，根本就砍不动这本书，砍两下，刀钝了，就想睡觉。

后面又找了一波书，发现《图解 TCP/IP》、 《图解 HTTP》、《网络是怎么连接的》这几本书都不厚，而且搭配了很多图，我又立马买回来学习。

这几本书读起来不会太困难，不出一个月，我就把这三本书看完了，立马对计算机网络有了个整体且清晰的认识，终于知道了网络七层模型是什么，也知道了两台电脑是如何通过网络进行相互通信的，也知道 HTTP、DNS、TCP、UDP、IP、ICMP、DHCP、ARP 这些常见的协议是用来干嘛的了，成功突破了新手村。

虽然突破了新手村，但是学的知识还不够深入。

所以，我后面回来看《计算机网络-自顶向下》和《TCP/IP 详解》这两本厚厚的书，不过这次就不会那么吃力了。

后面回看这两本书时，我也没有选择从头看到尾，因为有些内容和在新手村看的书的内容重叠了，而且由于在新手村里知道了哪几个协议是常见的，于是就选择了这几个协议的章节进行深入学习，比如：

• 我想进一步学习 TCP 协议的特性，于是就跳到《TCP/IP 详解》书里讲 TCP 协议的几个章节，我就从中学到了 TCP 流量控制、超时重传、拥塞控制等等。
• 我想进一步学习 IP 协议，于是就跳到《计算机网络-自顶向下》书里讲 IP 协议的章节，我就从中学到了 IP 协议更多的细节，IP 包头的各个字段用途、寻址、路由转发的原理等等。

看了*，我也深刻感受到黑皮系列的书确实经典，知识体系很全面，也很细节。

但是这种大且全的书并不意味着适合入门，新手很容易就在各种细节中迷失，而且书上有些不常用的协议我们是可以选择不看的，如果不知道重点很容易就把时间浪费在这些地方，得不偿失。

我是在新手村学习里抓到学习计算机网络的方向，也就是把「键入网址，到网页显示，期间发生了什么？」这个问题所涉及到的协议都要掌握，比如 HTTP、DNS、TCP、UDP、IP、ARP、MAC 等等，然后再查*对应的章节来深入学习对应的协议。

就这样学成计算机网络后，我在知乎共输出了 20 多篇图解网络系列的文章，总字数高达 15W 字，并且手绘的图共有 500 张，收获了很多读者的认可和支持，不少读者跑来感激我，说我的图解网络在面试中帮助到他们，不少人拿到了阿里、腾讯、字节等大厂的Offer。

为了帮忙阅读我把图解网络整理成了PDF，大家可以作为面基突击的手册，开源给大家下载：

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不仅仅是计算机网络，我在学习操作系统、计算机组成原理、网络编程等等也是用这套方法，都是先看新手村的书，得知了哪些是重点知识后，再跳到*里对应该知识的章节进行深入学习。

当初在学网络编程的时候，看见网上的人都说 UNP（Unix 网络编程）、APUE（Unix 高级环境编程）这两本书是网络编程圣经的书，那么好学的小林，那肯定毫无犹豫买了。

书到货后，我瞬间就懵逼了，这两本书是我买过最厚的书，这尼玛怎么学？

跟着书本的节奏，学了一段的时间，是懂了些 Linux 网络和系统 API 的用法，摸索来摸索去都是各个 API 的细节，始终不知道高并发网络框架是如何实现的。

后面我又重新找了一波关于网络编程的书，找到了这两本：《TCP/IP 网络编程》和《Linux高性能服务器编程》。

• 《TCP/IP 网络编程》绝对是新手村级别的书，书里的内容不会有过多的术语，作者都用大白话来表达，配图也很清晰，也有介绍我想知道的网络框架，虽然是比较基础的多进程服务端模型、多线程服务端模型、异步 IO 模型。而且最后一章实现了简单的 HTTP 服务端，让我知道了从代码角度是怎么解析 HTTP 报文的，以及状态机是如何实现和运转的。
• 《Linux高性能服务器编程》这本书主要是网络框架为主，前几章关于网络基础知识对于掌握了计算机网络知识的同学可以直接跳过的，你看，很多知识是想通的，当我们知道掌握了这块知识后，在学习新一本书的时候，就可以跳过重叠的内容。在这本书我学到了，Reactor、Proactor、信号、定时器、多进程编程、多线程编程、进程池和线程池等。

这两本书让我大概知道了如果一个服务端要服务多个客户端时，不是就简单写个 socket 编程就完事，而是还要结合 IO 多路复用 + 多线程的思想，也就是 Reactor 的设计理念，知道了这些事情后，后面我在看很多开源框架的网络模型时候，发现大多数基于 Reactor 的思想来实现的。

有了网络编程总体的视角后，在需要深入理解 socket api 中各种属性设置（超时、非阻塞 IO、阻塞 IO 等）和异常处理就要回归 APUE 这本书。

到这里我才知道 UNP 和 APUE 为什么会被称为网络编程圣经级别的书，原因是书里各种细节和异常都写的很全，也很细致，可以应对工作中很多问题。

但是事实证明，它并不是个入门级的书，所以 UNP 和 APUE 的用途比较像字典，在需要的时候去查阅就好。

学习算机组成也一样，我先看《程序是怎么样跑起来的》这本书，知道了程序跑起来的大概过程以及涉及到的知识点，然后带着这个问题，从《计算机组成与设计》这本*找到每一部分的细节，通过进一步学习，知道了程序编译过程，知道了 Intel x86 的指令结构，知道了计算机是如何存储并计算浮点数的，知道了 CPU 执行程序的工作流程，知道了计算机存储结构金字塔模型等等。

所以，大家在学习的时候，应该避免直接学大而全的书，我们要先从入门级别的书看起，抓住了主线重点知识后，再通过查阅这类大而全的书来进行深入学习。

我在学习的时候，有个习惯，喜欢找同类型的书一起学，就不会说学操作系统的时候，就只看一本理论书，而是结合 Linux 系统编程和内核分析的书一起看，一层层的深入一个知识点。

比如，我在学习操作系统的时候，在《现代操作系统》学了「进程与线程」的内容，而这本书介绍的内容比较概念性的，知识点也比较笼统，不够具体。

然后我就会去学《Unix 高级环境编程》第 7 章「进程环境」、第 8 章「进程控制」、第 11 章「线程」、第 12 章「线程控制」、第 15 章「进程间通信」，这一系列章节看完后，就知道了 Linux 是如果通过创建进程和线程，不只局限于理论了，还学会了应用。

当然这还不够，我还会去学《深入 Linux 内核架构》第 2 章关于进程和线程的Linux 源码分析，发现 Linux 中进程和线程实际上都是用一个结构体 task_struct 来表示的。让我很惊叹的是， Linux 操作系统对于进程和线程的创建，都是调用 do_fork 函数实现的。

只不过传递的参数不同，通过参数的不同来控制是复制父进程的资源（内存、文件描述、信号量等），还是引用父进程的资源，这样会更加深刻知道进程和线程的区别。

我学成操作系统后，也写了图解操作系统系列文章，现在已整理成PDF。

现在开源给大家下载：

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再比如，我在学习计算机网络的时候，在《图解 TCP/IP》学到了第六章关于 TCP 超时重传、流量控制、拥塞控制等内容，这本书讲的比较浅。

为了更深入理解 TCP，我就会去看《TCP/IP 详解》第 17 到 24 章，这几章都是详细介绍了 TCP，在这里会学到更全面的 TCP，比如 同时打开或关闭、negle 算法、往返时间 RTT 的计算、还有拥塞控制、快速重传、快速恢复、慢启动这些过程中的拥塞窗口是怎么变化的等等。

但是我在学《TCP/IP 详解》遇到了点困难，因为书里的案例有些地方看的不清晰，也不容易懂，特别是那些 TCP 抓包图，看到瞎眼。

后面我找到了本神书：《TCP/IP Guide》，很可惜只有英文的，我只看了这本书讲滑动窗口和流量控制的章节，因为这本书的精华就是这两个，其他的一般般，这两个章节的配图特别多，也很清晰。

我就在这知道了发送窗口和接收窗口的工作过程，也知道了滑动窗口对流量的影响，也知道了操作系统内存紧张的时候，也会影响滑动窗口，以及糊涂窗口综合症等等。

所以在学习一个知识的时候，大家不一定要把一本书从头看到尾后，才去学另外一本书。

最好的方式是在一本书看完某个章节的知识点后，马上去学另外一本相对比较深入的书的对应章节的内容，这样一层一层的深入下去，你对这个知识点的掌握就会很深刻了。

计算机类的知识都比较庞大，单纯只看很容易就忘记的了，当然即使做了笔记也会忘记。

就像小林写了很多文章，每篇文章的内容我也不一定都记得住，但是当我回看文章后，知识点很快会被唤醒起来。

所以记笔记的好处在于后面复习的时候，可以很快就能回想起来。

记笔记的方式有很多种，手写在笔记本、在书上标注、在 world 文档记录等等，但这些我觉得都不是好的方式。

我觉得比较好的方式是思维导图，把思维导图当作一课自己的知识树，每深入学一个知识点的时候，就开一个分支去记录，记录的内容最好是用自己的话来描述，而不是复制书上的内容，这样只是单纯的 copy，最好经过自己大脑的思考，用自己的话做个小总结，这样的知识点不容易忘。

还有很多知识其实可以结合生活中的场景来记忆，这样想忘记都难，比如阻塞 IO、非阻塞 IO、同步 IO 和异步 IO，我之前文章用去饭堂打菜的场景来介绍它们之间的区别。

再比如介绍各种进程调度算法，我之前文章用银行业务办理的场景来介绍。

曾经我也苦恼于那些晦涩难弄的计算机基础知识，但在我啃了一本又一本的书，看了一个又一个的视频后，终于对这些“家伙”有了认识。

我想着，这世界上肯定有一些朋友也跟我有一样的苦恼，为此下决心，用图解 + 通熟易懂的讲解来帮助大家理解，利用工作之余，坚持输出图解文章两年之久，我的文章都汇总到了网站：

网站内容共 1000 张图 + 50 万字，网站宗旨让天下没有难懂的八股文！（口嗨一下，大家不要当真），网站地址（）：

小林 x 图解计算机基础?

希望图解网站成为你们上班摸鱼必备网站哈哈！

如果对你有帮助，别忘记给个三连呀，这对我非常重要

也欢迎大家关注

@小林coding

能歪个楼吗？不是律师身份出庭，以近亲属身份代理了民事案件。

起诉了一家正厅级事业单位，案由是人格权纠纷，我胜诉了。人民法院依法判决：该单位侵犯人格权成立，要求判决生效后三日内收回、销毁不当言论。各方当事人服判息诉，未提出上诉，判决生效。

结果，结果，结果，我以为案结事了了，但重点来了。

我单位的上级单位的纪委收到了该正厅级事业单位寄来的一封“你单位xxx同志不当行为的反映通报”。内容大致是：1.你单位xxx同志，私自代理近亲属诉讼案件，甚至还请来观众旁听庭审给法官施压。同志不务正业，给父母维权，三观不正，价值观极度扭曲。同志，当庭虚假陈述、作出不当言论，否认事实，欺骗法官，品行低下。请贵单位依纪处置。

我们单位领导懵了，这是啥事？输了官司跑到受害人家属单位告状来了？没办法，函询吧。

然后纪委让我写个答复意见，我写的答复意见大致是：1.近亲属代理民事案件是《民事诉讼法》授权的，并无不当。2.旁听人员是否有出庭资格，由审判长、合议庭决定。若认为审判人员受到压力不能公正审理案件，可以提请回避或上诉、再审，亦可向法院纪检监察部门投诉举报，不应当在服判后再提出异议。3.庭审中各方当事人是否有虚假陈述，由合议庭判断，人民法院并未认定虚假陈述对当事人进行训诫、罚款、司法拘留的前提下，举报本人虚假陈述缺乏事实根据和法律依据。庭上发表言论系代理原告对证据三性判断，并非本人作出表态和言论。

纪委给他们回函：本案已进入诉讼程序，不属于受案范围。本单位xxx同志依法为父母维权，未发现其违纪违法事项。经审查，其行为并无不当，驳回举报诉求。

体验？就是好尴尬啊，其实法律上，我胜诉了，胜得干干净净。但实际呢？我一个受害人家属，代理了一个案件，赢了官司，但是弄得单位纪委上上下下领导，都知道家里涉法涉诉事项，都知道庭上的来龙去脉，中国人毕竟有厌讼的思想，有些人就是恶心你，烦你，让你难受，尴尬不尴尬？赢了案件，但是败诉方让你不痛快，挺无奈的。

下一步呢？既然不想在民事诉讼范围内解决问题，那么我就申请行政机关对于侵犯人身权利行为进行查处吧。。。报警！只可惜，报警之后民警直接给了个文书。。

我不服，凭啥侵犯人格权不属于违反治安管理呢？复议复议！把办案单位给告了，赢了，责令调查处理。

知乎就是厉害，好多网友都提醒说他们没有法律素养，但是我查询了一下，相关主管领导都是法学研究生毕业，这相互矛盾啊，事出有妖啊！经历过法学教育培训但没有法律常识，这事不对啊，解释不通、不合常理啊！于是于是，我去了学校图书馆，查重！

把时间节点设置好，搜索对比范围是该人提交论文之前的公开出版物、网页等。

例子1：该校的某处长的研究生论文（法学博士）

那么如何抄袭的呢？我们找几页内容进行展示：

例子2：该高校副职领导（正研究员职称，法学硕士）的研究生论文

那么如何抄袭的呢？我们再找一页内容进行展示：

这回就明白了，相关领导们的学位论文除了前言和致谢（灰色部分），其主干内容均为复制抄袭而来，65%以上是复制的，咱也不是法学毕业的，法学学位论文65%复制比能不能认定是学术不端呢？是不是学术不端，咱们不敢下结论。但是，这种水平，干出这事，不足为奇。

论文问题，单独回答了一篇~

学术造假是怎样被发现的？ - 小王同学的回答 - 知乎

20220601更新一下。

事业单位的能量是不小啊，终止调查了。。。。一个案件是民事案件不假，就一定不是行政案件？洗浴中心按照领导要求装个摄像头，记录顾客搓澡过程，难道顾客只能去民事庭起诉侵犯隐私权，就不能报警处理？这是什么逻辑？

另外，法律适用不全，只写条款，不写项？还有，就连救济途径都不说一下？落款单位和盖章单位都不能做到一致？接着告吧！

20220621更新，说我臆造内容。多简单的一个行政法的基本原则啊。

再简单更新一下，有点无语。

结果答复又让我很崩溃。

2022年8月6日更新一下下~

复议机关本着化解矛盾在基层、将纠纷实质性化解的原则，进行沟通协调。并将行政复议审理时间依法延长30日，希望各方当事人可以各退一步，切实化解治安纠纷。

给复议机关点赞！！！

20220826更新一发。

终于认错了！表示热烈欢迎！就这件案件，切实化解了行政争议~

复议机关作出终止案件审理的决定书，程序回转至治安案件调查程序当中~

程序来回转，貌似损失了时间，不过也有点收获，打打学学，最后获得国家级职业资格证书一张，哈哈哈哈~

这。。。从不想管，到了不想查，终于到了不想罚，没事接着告~

法律依据是《程序规定》第一百五十九条第五款？？？查了一下，全部第一百五十九条才三个条款啊，这还带自己编法条的？？？告！

20220913更新一下~

今天去复议机关查了被申请人作出行政行为的答复书和证据，又发现了一个巨大的bug。直接提交了相关陈述意见：

简单的说，地方规章为了防止滥用自由裁量权，要求认定特别轻微、不予处罚的行政案件必须经行政机关负责人集体讨论后作出决定，查卷没有相关会议纪要，最高法判例就是应当集体决策的未集体决策，只能撤销行政行为~真的不是我挑毛病，是真有硬伤。。。

2022年10月30日更新~~输了输了，维持《不予处罚决定》结论，变更了适用法律条文。

那么我们看看复议机关如何认定的呢？

先看看程序部分哦

但是呢，我是这么认为的：

《治安管理处罚法》第三条明确指出，治安管理处罚的程序，适用本法的规定；本法没有规定的，适用《中华人民共和国行政处罚法》的有关规定。复议机关应当知晓“行政机关负责人应当集体讨论决定”程序在《治安管理处罚法》当中没有规定的，适用《行政处罚法》。《行政处罚法》第五十七条规定，对情节复杂或者重大违法行为给予行政处罚，行政机关负责人应当集体讨论决定。作为复议机关，应当知晓《市规范行政处罚自由裁量权实施办法》是根据《行政处罚法》和有关法律、法规的规定，结合本市实际，依据《立法法》有关规定设立的。

根据上述规定，《市规范行政处罚自由裁量权实施办法》是在市行政区域内各行政机关执行《行政处罚法》的下位法。该《实施办法》第十七条细化解释在市辖区内“复杂案件”的定义，复杂案件包括：不予行政处罚案件。

故，本案原行政行为（案涉不予行政处罚决定书）作出程序应当适用《治安管理处罚法》第三条，《行政处罚法》第五十七条，《市规范行政处罚自由裁量权实施办法》第十七条。原行政机关未予以依法适用，属于适用法律错误，案涉原行政行为应当依法撤销，复议决定应当一并撤销。

另外，最高法行政庭专业法官会议纪要《确认违法判决的适用条件》一章载明：行政行为程序轻微违法本身属于一个不确定的法律概念，要明确这一概念，首先要厘清违反法定程序、程序轻微违法、程序瑕疵三个概念的关系和区别。我国目前尚无统一的行政程序法, 一般认为，所谓法定程序是指法律法规规定的方式、形式，步骤、顺序、时限等。《行政诉讼法》第七十条第三项规定的法定程序一般是指各个单行法所规定的行政程序。违反法定程序，既包括法律法规中明确规定的足以影响行政机关正确作出行政行为的程序，也包括法律法规没有规定但作缧姓行为必须具备的正当程序，如果行政行为没有经过这些程序则构成违反法定程序并依法应予撤销。这些行政程序既包括相对人依法享有的听证、陈述、申辩等重要程序性权利；也包括行政机关在作出行政行为过程中应当遵守的程序性义务，如《行政处罚法》第三十二条“复核”程序、第五十七条“集体讨论”程序，

所以，按照最高法行政庭法官会议纪要，应当集体讨论而未集体讨论的情况属于违反程序性义务的程序违法行为，不属于程序轻微违法或程序瑕疵，属于程序严重违法，应当依法撤销。

不说程序部分了，就说案件实体内容哦。

复议机关认为第三人的行为没有主观故意，但是人民法院认为第三人的行为有主观故意。

生效判决中，法院认定对案涉行为是“应当预见而放任发生”，即案涉行为存在“主观故意性”；复议机关认定对案涉行为“不存在主观故意”，二者认定截然相反。针对同一事实，司法机关生效判决（具有终局性）的认定与复议机关认定相反，应当以司法机关认定为准，证明复议机关认定案涉事实的治安违法“主观故意构成要件”错误。

所以咋办哩？起诉~未完待续~

一审开庭，待结果~

更一下，有点不好的预兆，我按照《行政诉讼法》要求，依法申请人民法院调取证据，在法定时限内提交《调取证据申请书》，这个调取内容是行政机关掌握，当事人不可能自行调取的，关于案件实体的重要证据，