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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) _# N8 r& }) d0 C/ L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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8 n8 A. s, a2 b' U, E _# P跟大家汇报一下最近的学习心得。 R4 a* V" \; h
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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 }& P5 e% @* m
: D% A, l- t1 C" O% U% Y- B最怕这种品牌问题。简直送命题。
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( }$ M8 O2 J- ^: m& ~+ n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。
+ v! B8 i( W) ^) L( p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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& [$ t, l/ j. m; E. G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。。。3 P( `0 U, ~$ [6 ]: B, W6 s
1 e+ r# y1 ? ]* {7 m( w- }- Q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 1：5 H6 u5 I2 V, g: s
/ n* r" i1 y, q; e9 a7 K1 B) U咱去哪儿玩啊？; o/ @" t" s# Z- ]$ L1 E
都行
7 r; J# B7 o: u3 X那咱看电影吧
( H9 b+ ^' f: C& ~太老套了
8 t4 | ~; v$ f6 M: f那咱打保龄球吧？! {0 v3 V1 s# _5 I0 M
大热天的。。。' Y, ?, f) h8 N# S/ W& Z
那咱去哪儿玩啊？
8 T) [& J7 l5 G8 ]7 a% l7 p5 e都行
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9 j. A) M7 \4 E- r! `3 k咱今晚吃什么？
* b# {. ?, f& T: P5 M" l随便7 d1 A* {2 S' w0 y' S, E) a
那咱吃火锅？. x5 x5 G/ ]& p+ M" i& h
吃火锅长痘痘。
4 F# k4 W" a; Z那咱吃烧烤? D/ Q, [! W+ \' U) Z
上次刚吃的烧烤。
3 Z. B6 T' k! W那咱吃什么？
1 L5 m4 ]+ X" \ m J随便
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Example 2：3 O4 o: j2 N3 ~& ?0 W
Houston, we have a problem. . p$ e' F' y- B
What?
0 m% I& u. p6 d7 iNever mind
" `0 V( d$ O+ `What's the problem?
; B3 Q1 ~! g: H0 x" R" Q% X ~: eNothing
9 p" Y7 D# s+ M0 B3 i& KPlease tell us?
1 c2 J; Y! m- c+ H7 J: lYou 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。, @. P( N x6 L' x3 z) D5 M
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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。
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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？
% `6 ~' t# h7 X0 D9 w再来看看前面的两个例子。。。
2 N y' O( d, z0 G w+ Kxxx，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。。。1 z2 K! B' t8 a1 I2 k
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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。1 V) Z, n! E* x" b, |& O/ ^5 n3 u
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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？" p! P/ c% Q1 |
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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。。。
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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。。。+ J( C; r# [' V9 y; w
: x! `+ ]# `: \5 g2 G j( Q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
3 d% y( ~, K7 P1 q4 k3 a" K
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道