TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 ' h. a" g+ s: l ^: r
# e- `" Z. M$ @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。- i6 E# P. D, u% x) R
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跟大家汇报一下最近的学习心得。0 j( A. N: Z9 _
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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6 h1 E8 \ i! a, I3 k* S( D2 w9 R
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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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。
! }9 c" z# w$ ]( m0 i9 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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- M2 Y0 q \! \2 C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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9 J6 v$ y9 I4 \! E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 1：4 i; ?; |1 x, A6 n5 o5 A
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咱去哪儿玩啊？
/ W; i, ?* F( G/ {' n8 f9 |. [5 w都行
2 l0 ]$ s9 D( V3 Q7 \1 N那咱看电影吧( N6 j8 Z5 `: z K. e# x
太老套了 ^3 V: N/ w& [# x- K
那咱打保龄球吧？% d3 {! U5 Z. h/ g) y
大热天的。。。
, K! O* H5 N& g t( j那咱去哪儿玩啊？7 m: m: U# C: S8 |; k @
都行
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咱今晚吃什么？* Z& u+ k3 Q$ }7 Q8 M$ p
随便
' d! _* E+ t* _2 ?* M) k0 [那咱吃火锅？; e% y K0 q, I1 m
吃火锅长痘痘。& n6 @( \) A9 r
那咱吃烧烤?
' P# @! l" y7 o* E9 Q* ~% V上次刚吃的烧烤。
9 A+ L2 M# T/ X& r% H那咱吃什么？7 z$ V6 p1 J \4 B- t( J: w6 h# a
随便
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Example 2：9 s. l' e+ [9 }' F; n$ o% W
Houston, we have a problem.
6 i# r9 _6 O! b4 h1 o2 }' qWhat? X4 F$ t$ P4 `3 x
Never mind " B) f" r. w' i" w8 a6 k
What's the problem? : p1 T) o4 G8 \1 Y/ o* b' u4 o8 B2 X
Nothing
* {. W1 p G% \7 U8 W+ `, |0 Y9 [( ^% N: \Please tell us? , i c+ j- ?) ~" z
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。! P8 V Y( @8 }0 L; {
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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。( o3 }% u- ~2 w% Y1 b
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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。) c7 q6 Y9 |' b3 L6 t
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
: a+ M# Q4 w+ }$ q2 r, ]再来看看前面的两个例子。。。5 f; N* w0 g+ K. n e
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。。。' \; W/ y e" J2 @
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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？
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5 n7 |$ C$ I5 c! V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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) j2 ~/ R7 D2 g& r" ]/ K为什么相爱总是简单，相处太难？得training。, W6 X" |4 B. o6 ` p2 f
2 J$ q& N1 K C `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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% `. S7 G6 l- [9 \) m2 ^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
2 {( n( F# H* C T6 c) 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