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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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。1 k$ W4 O/ V% N3 D Y3 l' `
) U/ ~8 A) s' v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
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# w8 A# z3 p9 z2 W最怕这种品牌问题。简直送命题。# }2 q; a; W: k$ b
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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。
7 k' |1 D; O( Q; I! W' Q8 F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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5 j" ]2 \. h$ w. p* @4 i3 w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：. f3 _5 d2 ~5 D( J) p
- u7 {8 G3 @, y0 fExample 1：
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咱去哪儿玩啊？
" P$ i( A" @" l# ^! b9 c都行
5 N% E$ x& {& C0 R k' V那咱看电影吧! f6 ]" @ B) k- e
太老套了
0 t# H6 a9 l" ~& w T4 Y7 x那咱打保龄球吧？% O+ K F+ u! @8 E* k6 x- G9 F
大热天的。。。
. T7 x+ j5 ]4 z3 ]" K那咱去哪儿玩啊？
& b7 O# z8 q+ j, a/ i+ ?; }都行
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/ L1 q6 b/ e$ |- h) D咱今晚吃什么？
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1 Z- z& Y3 o ~$ Q: |: Z那咱吃火锅？+ l5 s9 B1 b' t' u w( }8 H
吃火锅长痘痘。
; O% U" Q9 C% I: N7 ~那咱吃烧烤?6 ?2 @* M! [1 Y6 G
上次刚吃的烧烤。( S& _) [8 }4 ~
那咱吃什么？
' o! D7 F& a5 s( e随便
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Example 2：% h- m' h/ }# p- o
Houston, we have a problem.
5 q8 L6 P* a. B6 F6 Q7 C) QWhat?
1 M& D4 W/ l- i' A M$ L H5 CNever mind
7 \1 J/ H% t8 T2 j, [: P3 NWhat's the problem?
) c' n& f; ?4 ~" [, D- xNothing 5 i0 Z1 O& M7 T2 Y% g
Please tell us? . v( D5 m, @. @ T' f; F
You know what the problem is.
3 R, {& u# G7 b: ~
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。7 n1 @4 n0 K( T! h8 P7 n* m& g% o
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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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+ h2 i4 @4 y* i" b看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
7 ?" M4 b& ^- ]; p9 M3 n; N4 q再来看看前面的两个例子。。。
% L2 L. x4 r0 P. R# sxxx，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。。。9 e6 h" z9 r* j( K5 p
2 j* R7 h* q; }1 [. [! h- g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？6 M6 h0 b. Q) c! O* A
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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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' F% \3 z( m7 t A6 p2 j k8 W3 X8 n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。。。
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道