TA的每日心情 | 开心
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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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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。- A4 ? A a3 Y" f$ _ H1 ]) V- C$ d
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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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最怕这种品牌问题。简直送命题。/ P9 S+ l3 M3 \8 ^. q$ H6 Z4 z1 W
" a' X* k5 E( \6 S+ k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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" o: s+ @1 ]+ _& @这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。
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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：; ?4 c/ S6 \+ r- d) y5 o
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Example 1：
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咱去哪儿玩啊？7 ^8 f+ K% R) @3 N
都行
0 k0 a& c& D6 o; j5 s3 k+ y) W那咱看电影吧8 B9 Q$ f2 o4 j
太老套了
8 O% E" m* Y' e; K2 [那咱打保龄球吧？
, O6 c6 a/ u7 n" E7 Z! k大热天的。。。 O- V2 e2 r2 m5 q
那咱去哪儿玩啊？
1 p# F% d: x: ~- y2 B都行5 b/ V7 h- S( c3 h# f( U
! K: I2 [4 G: y9 ~. P
咱今晚吃什么？
5 f& `. M! H4 ~1 {$ h, a m随便( D* |* J9 w* K7 |
那咱吃火锅？" `7 J7 z! ?' b3 w
吃火锅长痘痘。( f' n9 i& \$ _. ~3 L
那咱吃烧烤?
" D8 w1 H5 P( t# m) p, o上次刚吃的烧烤。 H+ l, Y5 G L1 t. _; {
那咱吃什么？
1 T% ~* B. Z4 F/ l3 C' ?随便
4 ~: @& i. C9 x. `' w. D% M* R8 {8 I) @6 J) s
Example 2：
) F. m; l% ]7 {. ^! v3 ^& sHouston, we have a problem.
9 T* ~3 \2 U$ |" Z4 q/ _, x; A: {What?
) X2 P4 @0 y( o. E4 x3 fNever mind $ D; D; }, z/ A% D! G
What's the problem?
9 E' x! \ |" h" \/ QNothing
+ @- J3 j! _, ~& x, TPlease tell us? # ?8 N9 v+ }# {/ T" M4 v8 b% L4 _1 \
You 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。
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1 A) K# o7 f" u/ P" e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。
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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。) }7 M9 }. d0 S: x' o ~% m
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？2 [& h9 m0 h) x$ P* N6 f
再来看看前面的两个例子。。。3 K$ i$ ~( U# \' M% T
xxx，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。。。. i5 R* P9 i3 Y4 h$ s/ |7 `
* w# h3 q, d% ] Q R: Y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。
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! s! {/ ^5 Z- b( R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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7 o6 ~, O: |$ s* M, ?+ @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。。。
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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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。。。& w2 y* c; N' ?2 R: k* q+ R( n
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
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发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道