TA的每日心情 | 开心
2024-7-10 00:43 |
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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。
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" p$ S$ \4 \* p1 b* b8 B* P: e跟大家汇报一下最近的学习心得。5 @ _' i* w5 @. `
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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。
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7 a$ |6 Z' [4 k4 A$ g I0 C5 I0 O8 r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。
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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：) k5 h0 e# b3 h% w' U% T
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Example 1：
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咱去哪儿玩啊？
" X/ H" l& A/ J4 @$ e% G. {都行4 v/ l" S6 {& A; g) L N' a2 ^
那咱看电影吧
# X% o3 Z0 m+ M: a/ F7 A太老套了
t( A1 J' k2 S! E2 |8 E. m3 \那咱打保龄球吧？
8 J0 ^8 @" p, Y# c6 C( u& z% a大热天的。。。' f0 e' Q ?+ e
那咱去哪儿玩啊？
3 ~4 y7 S$ N; L" J& ]$ F$ W, R都行
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咱今晚吃什么？
* B1 c$ }1 d5 ?随便- C5 n8 |- O* W% |, H% ~
那咱吃火锅？( z* O) e7 D) `+ S" `& j) x; D5 E) v
吃火锅长痘痘。. n1 j& L U% j1 |* Y( e
那咱吃烧烤?, B% P% M; n$ t3 c' h! K: ^+ T5 X! Y
上次刚吃的烧烤。* B& y/ h N( u6 @" w, m! D Y0 ~
那咱吃什么？
, r# H; q- p. b0 ~! s随便
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Example 2：
6 j: N/ d4 g7 E+ q0 X; RHouston, we have a problem. ( V; ^7 k1 k0 \0 b& W1 c% k# T
What? 1 e6 [' R' z& P$ O
Never mind 3 E# }, l+ R5 M4 }8 k4 B/ l; D
What's the problem?
" ]1 Q: I; \9 D+ g" [# S( b( G* oNothing
+ L+ N3 E, P* j9 SPlease tell us?
' g b+ O% d0 gYou 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。- y2 v/ [; b2 ~& b$ O6 u1 l$ x% `
% V; h' f! K4 [. E' V: _! y4 s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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4 D B" D' a2 ]$ G; z, D/ ?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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& F2 R; `0 I, z! N% M% `, ^% Z看到这里，各位男同学觉得眼熟么？0 k& e* s8 y8 l+ F
再来看看前面的两个例子。。。
& z) k& R. v" N* fxxx，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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$ b) M' O, R n( G0 z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。; V- |% I% o5 ~' e
% e0 e P. Y& C; c6 c% [" k& c3 U- e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？# V: w, B; k4 l# Q; ]# T
. h' ~1 f8 n! c; h, q. r1 }9 Z: 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。。。
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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。。。
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7 k# d, @" @$ F对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。+ _3 U7 k& d- P% K. `+ D
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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