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 7 }7 E( { l8 D& H% g
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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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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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最怕这种品牌问题。简直送命题。+ M$ i, G, J7 T0 F5 G, R# |$ z# J
0 {: C- ]2 @3 d0 c" p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。( n7 D$ Z- \8 J8 J- s3 E, s
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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。。。+ ^9 F2 H9 ]2 v2 [4 o; C
, o s* K* Q$ a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：# Z4 o1 u7 }4 T- G) |' }+ z
}, P. d$ T5 K3 VExample 1：
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3 _( D8 _+ U# \% l9 K: K6 L6 O咱去哪儿玩啊？% Y, |4 f/ r+ i% V# |2 }
都行 ]7 n7 g4 D# q- M8 A
那咱看电影吧+ f2 k L* x1 c) ]& ^
太老套了
# w! [* b1 q+ | G/ [, p6 X那咱打保龄球吧？) j. E" S) @) C) S
大热天的。。。
# a7 n1 q& Q+ o3 }7 S# E) i h0 F4 L' ~那咱去哪儿玩啊？
, @- J) [* I; f2 Q% _. {3 m( C+ N都行
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' k/ Y0 P. s. K) U& \咱今晚吃什么？
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那咱吃火锅？: b* O- C9 V4 u1 c% x
吃火锅长痘痘。" p$ x2 M7 ^) k$ d
那咱吃烧烤?0 ]$ q$ h' i. L
上次刚吃的烧烤。/ V9 R2 m* I8 Z+ u
那咱吃什么？
9 L1 d+ c/ `3 ~* i/ M5 R5 a随便
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Example 2：
$ p0 F+ u! {3 [" J: ~Houston, we have a problem.
9 O2 V& ]0 B# A- j8 [What? 8 b5 m% O( T6 b. e1 v
Never mind ; ~* i5 U9 _' v7 W/ [/ q+ \+ R; _& m `
What's the problem?
# A0 g, T/ B. @/ xNothing . v) l/ B) k, n. e
Please tell us? 1 v! `! M7 p1 L2 E# b, ^2 L
You know what the problem is.
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g8 x9 v" }. W, k- t/ z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。) A. i; Z# L3 r2 c% X X
: j1 x1 o" T g9 ]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。3 t/ M9 {& U$ V. f$ b
& O0 f3 {' f3 S! D' g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。0 k# T! `, C/ Q, W+ ?; i! U' t( {
( i! ~' Z+ w# F* Y看到这里，各位男同学觉得眼熟么？0 T8 ]. u& ^' H
再来看看前面的两个例子。。。
# ?% V5 \% v4 S0 E- yxxx，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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$ s2 d) R2 ~! J7 o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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* \2 I" w/ l- ^! T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？" f6 _- H" E- v* I5 R
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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。6 I( R e. C% T5 n8 b
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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。。。
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
( G# g! }! w) B, q
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道