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 " y8 L" ?0 t" B
7 Q- t, f3 x/ p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。2 P$ b7 W: C# {" l
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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' F: ^3 x& S2 K3 c9 I3 K
+ W T5 J- X# u Q5 i最怕这种品牌问题。简直送命题。- K- U* z* p+ p. W7 h
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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。
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' x, s1 k; ?* H. h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。。。3 j$ R4 A% M8 J; u) z; a8 a
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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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, C% P$ |, k- P! uExample 1：
3 i1 |3 R1 D" E) e
, S" D, d ?' D- q咱去哪儿玩啊？) I4 Z: `) T/ P: R- Z4 ~
都行, O ]+ G' h- K* m$ M* ~% B! L
那咱看电影吧; A6 @- O% s7 ] `
太老套了
6 N; X: @1 ~, K那咱打保龄球吧？
5 F( R- k ?0 v2 D: u7 v9 Z大热天的。。。
2 e! h. _+ ^# [/ c$ e那咱去哪儿玩啊？
+ w8 V( C- h$ o% v, B4 G9 a都行
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咱今晚吃什么？4 {/ x8 x. {6 q+ s: j9 i' h0 Y
随便
* e$ G) F! @( o$ B那咱吃火锅？/ G3 f8 Q, L$ c# f6 s
吃火锅长痘痘。, @% y% a* `9 W! S1 |* u W
那咱吃烧烤?; _" K3 W$ b9 [9 U4 J" s0 V$ ~
上次刚吃的烧烤。6 H' ^/ b, y! Z. l* a$ C
那咱吃什么？
# W3 B7 n8 {, {& y* J随便
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Example 2：
" i3 Z- v5 h- Q7 `( H9 NHouston, we have a problem. 3 \7 X$ d% e3 Z* I; m2 L6 \' G
What? * u. j5 Y+ ]/ b7 B7 s! G# f5 H
Never mind
4 ` p+ f- }& F) LWhat's the problem? / Q0 p; h8 [5 {9 F
Nothing
( a7 a- k1 g* kPlease tell us?
9 e4 k. D I' w) HYou 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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! X+ l' h* U/ q) d4 V/ l! s2 Z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。) \. U8 x9 b" p8 v
0 N9 h* c/ `$ O- k7 Z( y# S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。) g( b' |5 X2 z% f
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
0 k% I8 l/ ^1 G1 {/ q) |, {再来看看前面的两个例子。。。
3 ]# Z% o B1 P' J7 Exxx，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。。。& S* _3 |6 E' q$ e+ Y9 E7 G; ?8 h
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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。" B8 h7 a& M1 r" x) p! K
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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 t1 J4 t9 n; z* e
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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。。。
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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