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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- g2 N* o9 X( p2 A" Y* t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。' C% P9 `5 @- ~& D( a2 ~+ i/ A
) z5 Q) L) W8 p; P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( y9 X: }$ l; U2 e
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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( O6 `% O, B; j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。
' M. x- h( @4 F. {$ ^3 ~; 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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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：
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Example 1：
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0 U% O9 ]& F" S3 g- D# h3 ]咱去哪儿玩啊？& P3 A- E6 ~3 ~! B4 J- ^" Q1 c
都行
" E* i4 {7 s, L; t) f那咱看电影吧
! L6 H0 [1 i3 L n5 @. k太老套了% J$ {* l% q, A, f( X+ X
那咱打保龄球吧？; x. p* F% H8 X2 j& R5 z) {+ ?
大热天的。。。! @) E* L9 ^3 ^( c0 |* s6 P' E
那咱去哪儿玩啊？6 u$ U+ O: W2 Q0 L2 Z
都行
, I+ R A' R# f) Y# v3 r g: L+ H: A! [4 R
咱今晚吃什么？% z) U; Y+ z' j. K7 k' P
随便
0 _6 }, d: z1 e/ H那咱吃火锅？1 w& S& W3 Y. @) k" d# Z. Y7 {
吃火锅长痘痘。
; l/ B$ g; w d. T j那咱吃烧烤?; q- F3 @( Y$ y9 U* ~ V
上次刚吃的烧烤。; e: V9 \$ Q3 |: N: Y z$ l
那咱吃什么？
5 o0 t( F9 `. A% y随便
) Y' ^1 G3 @1 e2 ^4 Y
Example 2：
d" _6 D9 U, |2 ~Houston, we have a problem.
2 [- P8 c9 Y3 c7 z- wWhat? / n1 Q( H! |0 L; u/ ]" [3 d, \
Never mind
& L8 P6 \7 ~/ D! PWhat's the problem?
, b; e) z& Q& N% J8 S7 U' _6 ]% LNothing 3 L: ?0 `6 K. b' O% W( U& P* q. s
Please tell us? " i8 V% r0 ^% y6 v$ n
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。
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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？
X% R0 {# n1 S5 ^: \- j) r再来看看前面的两个例子。。。
+ \1 e w4 |7 g7 Hxxx，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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5 {+ W7 @. X" n! U/ I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。4 I4 p3 o0 `4 S5 |- R) Z
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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？6 J5 u. h9 h) ]. G- O' [
! i. n7 ^. q+ y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。。。# `* m; I, m. i- q4 N' Z, {: j
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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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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。3 Q8 k* {& O2 |0 [' G: ~
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
3 G2 d) P( w" C, s/ A g4 Z
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道