TA的每日心情 | 开心
2026-2-7 02:13 |
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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。6 K; ~& [9 I* F6 _% ]
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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- ^& U4 Z- R8 A' \+ K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。1 N% W2 s7 c6 }
U# F0 p! E$ G6 G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。
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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。。。, i0 g/ r+ S8 t
9 b4 }+ U- |- p8 Z: N" b+ I! F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：. N9 a0 O' z" q+ ~1 f
7 _$ Z* w6 g7 x6 X7 V" zExample 1：/ i( C. D1 P& z; V8 Y- `4 _
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咱去哪儿玩啊？
3 J0 C" R. ?( r都行
! Y& b- I5 g" n( g# }3 |' Z- |那咱看电影吧7 v0 V* Q! O3 i3 ~9 V
太老套了+ \( z! W% I( Q+ I1 N- F1 a+ U
那咱打保龄球吧？. x9 j% m5 X, L" u& S6 V1 G
大热天的。。。# u9 E( K& E, L. Q; y2 k! C
那咱去哪儿玩啊？; ~0 Z" _% e# @) ^
都行
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/ c9 }7 J$ w* o# M. H! J咱今晚吃什么？
* p' i& F* i/ C+ _# n. l# d随便
7 O. C5 E5 R6 s' G/ V7 C那咱吃火锅？
& f, F/ R9 w# l吃火锅长痘痘。
" E# f K$ Y# t* p# F2 d6 m; [那咱吃烧烤?0 N4 L- s& m% p- I& L" }
上次刚吃的烧烤。
$ O9 G, L5 m/ t' ]8 b( s6 |那咱吃什么？
0 d7 v6 f7 w9 G+ I3 `) \随便
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" P# g& l) A e- hExample 2：! s( ]8 J( N6 b6 F/ F% b
Houston, we have a problem.
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Never mind 4 `, T8 }8 X3 z
What's the problem? ! T5 c- g! ?$ \3 q" H" t5 N, y
Nothing # p# c! U: k: ~+ a! N( `0 f
Please tell us?
& U0 ^( H6 O" j9 J6 e# C* L* _& f; f( q! {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。
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0 s0 Q' Q, Q* t$ a* P8 K- F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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- u5 S: \' J- ?" 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。
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# @$ u1 Q# a! Q" E# o! g+ m7 O看到这里，各位男同学觉得眼熟么？6 R7 q, ^0 @; T1 }4 h9 D% I
再来看看前面的两个例子。。。
, {2 i& B4 K& W, z# h( H4 u: 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。。。
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1 Y) T" z; X' {+ H# e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。; h0 z& O) S+ _/ s, u& M
2 K7 _ \) f( [4 D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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9 ]/ }$ v: B6 q2 `! A' }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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" _, J: F% J' s6 H R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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6 h) u" m* t# K$ A. ?4 o8 ~5 O对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。 K' Q# E# g$ J3 E4 Z# L
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发表于 2022-1-17 20:56:19
1 w9 M3 f& o; ]
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道