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 s& C0 c, G4 J/ s
% ~8 Y# y6 x& |1 ]3 r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% y7 J5 C, M* ]0 Q" r8 l
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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" a8 M, F5 j- V/ i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。) k. D9 K T( u5 e( Z8 w: P
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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：3 s: e/ A% _/ {0 \8 ?
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Example 1：
2 l6 i# i+ ~0 R: q, H0 C; }+ ?. \, |: y: W) Q
咱去哪儿玩啊？
) g* r( P% S* T. {都行* c3 _" j: i* `% v
那咱看电影吧
3 k" v S" x; |, T4 q太老套了
. V: V8 x0 C7 _7 _. X ^那咱打保龄球吧？
- d; \; G9 S) p5 U. B! p. |$ S大热天的。。。' t) |" o ]! f5 H: C. N
那咱去哪儿玩啊？
' T4 X) w1 }/ t6 ]8 R5 d都行
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% T7 F3 R' \! f# x; ~. J! d, T咱今晚吃什么？
+ W* J2 i; v' T- D* B5 Z3 ^随便
& A+ w" u& p, _! h9 H4 U8 O那咱吃火锅？
, v7 k' r1 h! b7 H6 z吃火锅长痘痘。: p" B: s% w: I+ _
那咱吃烧烤?
3 S) `( O: F$ S, F) P上次刚吃的烧烤。
1 [9 P8 D2 k) ~那咱吃什么？
0 y$ W8 J4 k; ~, \. ~+ H( K随便
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) Z8 I2 M. b! NExample 2：
; s; ?4 L( ]3 m; L8 L/ BHouston, we have a problem. / c! J6 P$ e) x7 h3 N1 c
What? 1 r! ]+ P8 I# [ {! R
Never mind ! w" A4 a3 O! P. n
What's the problem? , P2 N- c( {* U; y" U
Nothing 9 e/ e% ], p- l$ H' t/ `
Please tell us?
7 T7 y! Y* R. U$ j% \0 {; s% f/ `: {1 qYou know what the problem is.
7 r2 l/ L5 O& s* 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。1 L" ^6 I8 C, Z h
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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？
" s) D7 L* j" E G; |再来看看前面的两个例子。。。6 r5 S( [1 l1 U; M3 S8 m. _
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。。。
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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。
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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？# F8 [' i1 U" Y2 d, a6 S
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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。。。7 Y' ?4 x8 G2 [8 c- w' q
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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