TA的每日心情 | 开心
2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
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# _8 l% E- V, a d; X# r提前声明啊，下文中所述女性，均指平凡（trivial ）女性，不包含爱坛各位女生，当然我领导也不在内。
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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因为什么引起的呢？这不社长在日志里公布了一批食品，其中提到了某饺子馄饨品牌，然后引起我的感慨
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- m- \$ |8 L3 R0 U% s4 |0 Z最怕这种品牌问题。简直送命题。
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比方领导说，去超市买两个番茄酱罐头。到了一看，嚯~~~，这满架子的罐头，长得都差不多，买哪一个？甭问领导，问了准是“就平常咱家吃的那种啊。。。”。到这儿就得打住，不然再问就是“你连咱家吃的那种番茄酱都不知道？。。。”后面准挨一顿呲叨。
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这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。; ^% w' u& P, ?! O- L
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我做研究生的时候，在系楼底下机房里，贴有这么一张告示，大意是:“our mind reading technology is not mature yet”，除非你能清楚地告诉我你碰到的问题，否则我爱莫能助。。。
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当时就震惊于网管的总结能力。准确地总结了一般理工男和平凡女性（参考置顶声明）相处中的困惑。我用两个广为人知的例子，描述一下这种困惑：
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, V3 X1 k& }9 q% `Example 1：+ `% z5 ]( [5 T* ^7 T) I
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咱去哪儿玩啊？
2 U$ s' O* _, `0 w都行
: V9 B: }1 \- G0 m; t那咱看电影吧
6 l: L& S' }/ A: g% j, [太老套了" N3 H8 [/ f% I4 X$ u7 n) k
那咱打保龄球吧？: v, l' L, Q2 n$ N" i' m& m
大热天的。。。
0 G& ], P1 L! ~那咱去哪儿玩啊？
( \3 g- T n7 [都行5 o% ~" N: U# f0 F1 O$ n' ]
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咱今晚吃什么？
& o5 z6 ?7 r' ^# X& D& @- x! J/ J随便+ {+ y2 e; z1 H2 N; c
那咱吃火锅？
s) f+ A5 w5 ^吃火锅长痘痘。
2 S; M2 Q9 j4 N9 R那咱吃烧烤?3 o- Y' V. i, ]- o0 l
上次刚吃的烧烤。7 b- S' K/ l( v# @; W+ o! v9 P# s
那咱吃什么？, A" F- z/ I, y5 k% k& O4 s1 P1 j
随便
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Example 2：
5 h. L% p" ^ E8 T7 x3 g- C a; oHouston, we have a problem.
2 }& V5 y' X/ S CWhat? , f4 j3 M5 q# _; N% f6 A
Never mind
" }9 E+ t5 W; [) d+ R0 [6 K7 |9 JWhat's the problem? 6 m6 d. z$ v% ?, i4 t
Nothing
p& F" c1 X1 wPlease tell us?
# I) y: y" E0 T! m5 H0 cYou know what the problem is.
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女士们不知道读心术尚未成熟么？为什么明明有答案却不肯说出来呢？这种我猜我猜我猜猜猜的游戏实在是让人恼火。。。这个问题一直困扰着我。直到最近我学了机器学习，豁然开朗。' J8 K/ q# p- P/ u2 A
+ \; K0 \' ~. P6 ~) g. l' ]8 Y先说说什么是机器学习吧。简单（不严谨地）说，就是让机器学会干活儿。干什么活儿呢？，不是烤肉松包，换门铃这种。比方说，让机器学会如何认出一只猫。早先的思路是总结出猫的特征，输入机器中，然后让机器每见到一物件就按这个标准判断是不是猫。这条路就叫专家系统。比如说吧，告诉机器，猫，乃是有四条腿一脑袋一尾巴的毛茸茸可爱小生物。但效果并不好。比方说来一哈巴狗，机器就puzzle了，这是猫吧。。。总结出的规则，难免挂一漏万，所以不能这么教。那怎么教呢？人类也是经过长期的实践，发现一条路，靠training。7 \/ y) m/ T* Y( H4 C6 S
- i$ O2 h" s& U. T* Q具体怎么叫training呢？得这样，仿照人的神经网络，搭一个基于代码的神经网络。然后给他看一个猫（的照片），告诉他，这是猫。再给他看一其他物件（比如说哈巴狗）（的照片），告诉他，不是猫。如此反复，让他自己悟去。这样才能完整了解猫这个概念。
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" ^' q7 g7 U+ t看到这里，各位男同学觉得眼熟么？: ?- Y# t2 _0 S3 ^
再来看看前面的两个例子。。。
7 r6 V) v0 F: E; v! e6 pxxx，这两个例子不就是training么？搞了这么多年理工，实验品竟是我自己。。。 Y# f+ Y4 X8 {
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别急，还没完。神经网络training最怕什么？有同学可能说了，最怕training不足（under training），网络把别的动物认成猫。不对。学习能力里最重要的是什么？是泛化学习，举一隅而反三隅是也。还拿认猫来举例，我们希望的机器学习是认识猫这个抽象的概念，而不是某一只或某一种具体的猫。比如说吧，如果你给机器看的猫都是黑猫，机器很有可能在猫这个概念里加上黑色这个本不应存在的多余限制。现在再拿校长家的雪球给他看，他就不知到是猫了。Training最怕的就是这种over training。因为under training还可以通过继续training来完善，但一旦over training了，再想泛化就很麻烦了。% G9 @9 Y; x6 u( {" n' k# D( B- | R
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其实平凡女性总是期望能提高在一起的机会成本，以消灭任何未来的潜在竞争者。往野蛮了说，有南太平洋岛国悬崖跳水求婚的风俗，往文明了说，有“钻石恒久远，一颗永流传”的婚戒。你能付出最宝贵的机会成本是什么？有人说没钱人的钱，有钱人的时间。我觉得不对，你最宝贵的是，你那颗大脑，以及里面的那张神经网络。听到这里，有没有后背发凉的感觉。。。当你和爱人达到默契，她一个随便，一个都行，你就知道她想什么，喜欢什么了以后。。。您还有回头的路么？
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& W" n0 G, P D: @弱水三千，只取一瓢，变成了：弱水三千，只能取这一瓢了。。。有没有生活中经历过，和伴侣分开一阵子，觉得哪哪儿都不对劲。。。( U% e0 p3 }% H7 x
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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6 V. k, W T7 Y' s, c8 n4 p这就是为什么耗子医生于半夜1点看奥特曼，为什么你的另一半拉着你看脑残剧。这就好像建国初期，资本家腐蚀我党干部一样，不怕你不喜欢，就怕你不看。只要看了，就会留下烙印。这种training是潜移默化，润物细无声的。插句题外话，最近爱坛上几位男同学在交流追剧心得，难保不是被调教，哦，不，训练地小有所成了。。。$ m8 Z0 p% G" R- o9 s* z0 D) d! V$ G
d. g+ v! U9 G* ]( ?; A$ s
对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。' T! v' |; }# Q* D& f0 |
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
9 M+ n0 y0 {" _; k0 c! j
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道