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 2 o% z' ]/ q) j) S3 b+ O z' X
! D$ A+ B, z! }9 O! r/ O+ z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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, S/ [2 F( g/ G7 y: j* Y% r2 E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
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最怕这种品牌问题。简直送命题。2 J, o7 u1 p3 j1 u6 h6 ^
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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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这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。1 g' ^3 C8 z% |. h6 N, h5 ?/ }
4 ?9 k1 q3 e4 j8 ]; S v& G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。。。/ y: ^2 K, X/ D7 u! \% f
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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：3 s( a8 j' o7 g
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Example 1：
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$ ^& f0 j8 w" ~) `* ]& K% S咱去哪儿玩啊？
i) m' f) Q' y都行0 l( }" D/ d& C, |
那咱看电影吧
( V8 m4 ? |* }) [1 \7 R* g太老套了
) s" w# o- U1 {0 W J那咱打保龄球吧？4 G2 p( ~% J) N5 D6 {' v5 ~
大热天的。。。
/ M, p8 l* u* D6 ^那咱去哪儿玩啊？
$ D2 f M* S; E7 X; q+ z& R都行
; {9 X" f! v! w) s. c' h
+ x* c0 q/ \( l- ~咱今晚吃什么？
" J% h$ @6 ~- y# v/ l, t随便! d1 o6 b1 T- Z6 s2 N- X! v
那咱吃火锅？
( v) u4 I2 T( [4 G1 ?* W3 @3 x吃火锅长痘痘。& n4 j; e5 _; B; |: b' T7 m
那咱吃烧烤?
+ H! P& L" M9 T0 G上次刚吃的烧烤。3 E9 X, h& e+ \5 m
那咱吃什么？7 l, G# |4 a# \. X! ?
随便
5 T$ a' N `' d7 k3 tExample 2：" G! I! g+ t# C
Houston, we have a problem.
- v Z/ e' F- XWhat? 4 |; Q y) j7 E, c5 o( `
Never mind
( Q; s. B4 P) D' v2 ]0 yWhat's the problem?
9 X$ r& ]2 |. A) H9 F7 `( P n' m9 ~Nothing 5 [0 W5 C7 C) o) D6 y, R0 c
Please tell us? $ z U* M& \8 u& 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。& Z8 d) _3 N5 I: x: K. x$ ~
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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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2 k9 P M; `) }6 h% 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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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
\, m G. o1 j再来看看前面的两个例子。。。& R' N# I" P2 |( o+ P, R: h! `$ _
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。。。2 Q9 c A6 z* {# e7 p
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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。! Z% r, K7 C1 s% J$ n) y8 A5 ^
# p! M8 O) T* k! f X3 I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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8 f( B9 Q. z! h1 Y9 P9 d( _为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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, Q7 G+ s4 l. e! q; V& l4 D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。。。2 Y+ x3 B' B9 B! x+ ?- u: G7 u0 \
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。) p4 ?/ e! k! v% X5 r% T' ?6 j
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
4 c5 S. C# H4 w
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道