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 4 I6 f/ R, ]8 x8 }9 [9 N- p
: d: ^$ g3 P- j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。: m1 I6 q. {) f5 W; y3 A) \
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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% p. Y5 D2 O0 N/ K+ x6 v* r/ ` w+ t
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最怕这种品牌问题。简直送命题。( e5 p; L1 a: J
& c1 J: ~' u) p9 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。。。) p, D* f2 X) a! Y$ i' {$ ^
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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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9 a: [ X6 D! b7 s8 N( i/ a2 ?Example 1：& `! R. J7 E" o: z2 q: S
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咱去哪儿玩啊？
, ~/ Z+ I& g9 u$ B: M, v* P e都行. `" }* z2 n) p1 ~5 j3 t
那咱看电影吧' t4 D# V* E; h% S$ r9 j
太老套了
9 H' Y- ^" E9 z8 \& C; j那咱打保龄球吧？4 H" J7 b, h: i' v7 m. `6 ?
大热天的。。。. s/ n. `0 I. y6 T
那咱去哪儿玩啊？ N# A+ M/ F F3 V9 @. V3 e
都行
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6 }3 V( E8 r3 a! R7 t& D( _咱今晚吃什么？; \- N" m+ V b$ H! I8 N7 r
随便
3 ~. p4 Y& I) w- A1 }那咱吃火锅？
# \' t( [2 |$ O( F/ c) P吃火锅长痘痘。; F) F g& }+ r- v
那咱吃烧烤?
5 l0 f! A' s3 X上次刚吃的烧烤。
: ~" \1 \9 D% ~9 j8 u那咱吃什么？
. U5 Q6 Q; `9 j3 W7 J+ P% P0 d1 u随便
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; R8 Y; {1 R0 f. hExample 2：" A$ W2 O0 J, u& h" G. k1 T5 c
Houston, we have a problem.
, }! `, W3 y2 _2 V3 f1 `0 [" tWhat?
( U. c* t$ W* e9 Q3 r. MNever mind
J* k T2 P' n- yWhat's the problem? ! H. P! G, w1 l7 b; D7 B
Nothing
% U: `% T* X( j$ @! IPlease tell us? # D' Z7 V9 k2 M; m
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。1 Y! L7 F+ F) Y- q7 D
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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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& K+ ]7 y8 X6 k C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。3 s5 n H3 m% T
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
U& G# n9 M" I再来看看前面的两个例子。。。
3 h+ u$ l% ]0 Vxxx，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。。。6 P8 ?8 h) s+ L2 X) t3 T5 _! ~9 r
$ l$ @: g8 N6 l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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5 t9 I2 d. l' h W3 E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 d4 m$ _9 x/ s+ s: V
3 g2 {! ]! G% D& u/ Z, U" e! b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。。。& i4 N8 @$ N3 g+ \# T
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。8 q1 s0 ^: \0 L' }: q% O1 g
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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。。。 w0 J' v8 Y& C3 |
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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