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
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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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* y/ e+ M/ B3 w跟大家汇报一下最近的学习心得。
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5 |2 y' }. K0 X0 u4 c! j p; \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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# l8 d) a) ^; ^9 q! s, t最怕这种品牌问题。简直送命题。: ~3 V7 K' c& q
1 n! [$ S" P) Y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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. C+ q- p/ x# b6 B+ c% k' T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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" C7 E0 `/ c6 S [0 g# G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 1：6 i) @% y% d9 T) |2 T
0 O8 H# V: N: j: |1 r# [: f7 w
咱去哪儿玩啊？# W( e/ L. @3 t N
都行* M$ A7 S# |( n# ?3 B( `6 W* n
那咱看电影吧
& Q% c X. n9 y1 L9 ~9 b太老套了' J7 T4 @* x7 {$ W I# m5 d; m
那咱打保龄球吧？" r& L: d5 i2 g
大热天的。。。$ F" M1 r( L$ e9 ~% O7 h' R
那咱去哪儿玩啊？+ J( a8 K8 |8 {) p* w6 p2 @
都行
# Q5 Q) b4 w$ a2 a$ }1 G3 P7 Q
, D# F7 U4 N7 M" [ q咱今晚吃什么？- D& C1 [1 |4 c4 l9 a) V! K
随便( \( o- u) z, g: G
那咱吃火锅？
5 D# f8 t$ v/ S. y吃火锅长痘痘。
# k9 v% t8 _: F* h' }% |7 V那咱吃烧烤?
5 v! u8 Q G' u) ]( |, k上次刚吃的烧烤。( B- N3 b% n9 b9 g1 }
那咱吃什么？
8 x _" v% W9 I随便
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Example 2：
7 v) o/ x/ Q8 LHouston, we have a problem.
& a5 T A: s% c# V7 ]& y uWhat?
+ X( _9 z; A5 _( d7 {5 z* INever mind / @! a- {; X* e* _) }9 Z8 X
What's the problem?
1 k/ b# ~( z. G- d5 a3 p% nNothing
" l' c% v/ X: o9 @Please tell us? 9 Q$ G: z2 l- h. g8 Q `9 F
You know what the problem is.
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9 p, D7 A+ |# g" ]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。) k$ H: Z- s3 f
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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。; q. r/ x' \' s0 v
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
; O6 r" P3 Q+ |3 v, H再来看看前面的两个例子。。。7 s( \& l( ~7 j3 N
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。。。% u8 Z4 e. w6 k. C9 U/ P( U) 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。. q& y+ a) ?* p# n! ^9 H# ~
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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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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。! C$ X V: Q' m, ~) D# @8 B+ k" b
7 S# @# r8 v; \. l$ a3 H! M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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- l ~. \' f+ X5 F6 ^4 a6 P& x& l对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。8 g a& g' |# ]! K4 R" E+ z; o% N
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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