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 8 }0 t5 n5 m+ p/ ^( z
4 H$ B5 N0 G1 Z) i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。; P/ T. i0 h! ]) d7 P# `
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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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# a4 z+ }& C: Y7 P" C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。- U% u& a, S4 q
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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。。。8 {5 j& U" _% E: Y2 ?
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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：. n* e. K* ?; e; g5 j
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Example 1：
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咱去哪儿玩啊？* b6 u& k! _# u- {! R: n" |
都行
: H+ w/ j7 C6 }- Q1 T那咱看电影吧; D6 I. ? h4 y/ G3 B
太老套了
7 }( i3 o9 u/ Q/ ~# U3 M# ]! i那咱打保龄球吧？
8 [ f1 K1 l$ R7 h- e6 K9 e' B大热天的。。。
o% Q8 Q0 j: C. @那咱去哪儿玩啊？0 a7 f" i0 l ? K L
都行
& p$ n) @5 l8 z r6 t& ~. ~6 \5 _7 v" L& }) o9 g8 C8 @
咱今晚吃什么？5 l8 c* s9 e4 v2 u( J) G- S
随便5 Z q' G% B; ]; P* M9 t5 G6 I* o
那咱吃火锅？
+ e9 ?# A. @# s4 q0 ^7 s吃火锅长痘痘。
* S3 v4 M3 ^; c8 B6 O那咱吃烧烤?6 W+ ?) n2 ~5 q7 @: f2 g
上次刚吃的烧烤。. W# d$ b! |0 Q
那咱吃什么？1 d+ H) m7 \/ d% v( q
随便
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Example 2：
' i5 K! R/ p6 p* R" I& X) L. T( l$ AHouston, we have a problem.
5 \4 X0 @5 |3 |4 ?What? . u7 D9 Z$ u! l% @
Never mind 2 S: g T$ k K
What's the problem?
$ L! N; Z/ d! `& y1 W' PNothing
3 I T A/ h* G% Q2 ? e$ A. WPlease tell us?
0 ]$ g8 O: z/ s; {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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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。2 V b& D6 `- D" \
1 n. S0 l6 t. _2 o; v) e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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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？& C; h5 E0 D+ T
再来看看前面的两个例子。。。
% ]1 N+ F1 \6 T' R- \3 Cxxx，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。。。
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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。
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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？0 i1 x9 q7 D# `
' K: B, q ~- O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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9 r, H: k. h7 \- [2 G4 N为什么相爱总是简单，相处太难？得training。3 m# ^, {, Z" A! ]
' J1 ^; L/ M% E3 p: q# F: Z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。。。: O$ g9 f( V7 ^! _9 h
$ Q! x" \# | e8 w$ `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
; ?) e% ]. P* W6 N4 i; @" x) C
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道