TA的每日心情 | 开心
2025-12-26 03:23 |
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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。: A, p& F i8 U! i6 a- ]0 Y
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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4 ?$ `% Z, h3 Y: V1 [+ x+ h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。: T' P2 G5 y. B' o
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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。
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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。。。* o# J0 f! T ^3 F/ f
& P' V1 E" Q( I4 f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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Example 1：
Y. [& k1 T+ Z, q. t, |: O7 f3 U2 H5 m
咱去哪儿玩啊？
& j' W G* @* d1 Q都行
, T* W6 v0 e$ z |# A那咱看电影吧
# _# ]6 {0 @3 N) _5 s5 [9 n太老套了
e; ] r5 Y8 d那咱打保龄球吧？- k6 M! V" B# b6 y, K9 T
大热天的。。。- O. X* T1 e1 R. r- F/ M
那咱去哪儿玩啊？" ^; M/ }7 r1 |
都行
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咱今晚吃什么？4 f' K- R/ {7 g0 v! s
随便5 x* {1 j9 A M# ^$ n4 L2 ~2 L
那咱吃火锅？
' Y: R9 N1 L5 j* V- b, [, y {7 F吃火锅长痘痘。0 } g4 l, } E7 F7 b0 ~$ r/ L% \7 X
那咱吃烧烤?; E2 P; s2 @- l; q
上次刚吃的烧烤。
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随便
* z- k- R# _, LExample 2：
1 Z7 w& A* A" U+ o- R6 ZHouston, we have a problem.
2 E# y# \8 T- v1 \) x' n/ HWhat? 2 ]# k! b* g) ]+ Y" c( ]6 s+ u
Never mind
' _% z" L7 m% L( MWhat's the problem?
& G+ [" [9 R" @. SNothing
, a6 d" G4 Z% G5 fPlease tell us?
* [# |$ [+ S# v0 SYou 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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8 ?+ v. d' g$ U' C1 z3 x2 J( }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。
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？) f* m- {* {. k( {# {) W4 Y
再来看看前面的两个例子。。。, }# C* F: V6 C, k$ g" k
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。。。4 r/ |3 @$ {, Y* e: {! d: [; N
9 x1 T' f, P* [$ Q% C, h& x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？3 e: b9 x3 t; |5 I& y
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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。。。; e: }4 ?4 m7 R/ I6 }
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。- Z8 Q' K5 i" n3 Q7 Y! y4 T, e: p
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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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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。0 Q/ v; t, N% h7 p' o7 b7 x2 U2 q! z
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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