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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- _. l% N! C3 ~# {6 j3 M; a9 `2 o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。, k$ {+ I( h# k/ s3 Z% O" @9 e
" F- k+ ]5 e, y跟大家汇报一下最近的学习心得。
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; ~1 ]6 t9 k' q( t" U3 f9 g) v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, h" n p2 H; F
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最怕这种品牌问题。简直送命题。: J9 f# z) p3 v4 A7 ^' W
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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。# t) f/ j2 p( ?+ B! m8 h
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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。。。
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& z5 D3 n; R2 r$ s4 M ]7 c5 ~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 1：1 N4 ? t" ~7 H3 j* q; z7 c' N8 S
" C8 x: ^5 E& q) }( F: O- a咱去哪儿玩啊？( g2 o( O% W, A
都行0 c: W. U1 p, O
那咱看电影吧; e5 c' C+ V( S0 ?
太老套了
6 p# B$ I7 y7 ^% J那咱打保龄球吧？3 R' J5 _6 Y9 e- H5 d8 Y( [
大热天的。。。0 `; i' z: ^4 B6 x7 \
那咱去哪儿玩啊？# \1 W& [- ]1 y( h/ l! }
都行
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9 B, H: A* K, P- {" x9 [+ \咱今晚吃什么？
, k" \& I3 _ {- c% W- {+ [随便# V" c/ E! j# g( ^, P& m
那咱吃火锅？
0 a& u% c( F. z% \吃火锅长痘痘。; e$ }2 [! ^1 ~2 W6 F5 H
那咱吃烧烤?& @0 B1 p- N& \; _4 \
上次刚吃的烧烤。
% u* `, T. `9 X0 ^那咱吃什么？' |9 `( Z/ o: H# l
随便
* A. Y3 C4 N/ jExample 2：
3 |9 L, |) B2 \( ~Houston, we have a problem.
8 T" w9 p4 H: S, c5 y* mWhat? ' o+ D0 I# g" M$ P
Never mind + T! b( N5 M/ q; E# Q' h5 e6 _+ z
What's the problem?
5 P2 M& i5 b8 L0 h+ Y w3 kNothing
, L9 ^' o- d* m6 G% Z* e* V1 d4 ~$ PPlease tell us?
3 l0 W! e% B) f' ^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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! C0 X$ A7 z9 _/ s6 X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。
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: `. D P0 _4 F+ W: q看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
* m u2 c, Q- M: X$ `再来看看前面的两个例子。。。" n" C5 F5 k( j
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。。。
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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？. m8 W% e8 [9 f0 F
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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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4 |. G' w7 r) r2 E- O) Z为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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$ }+ z) Z- R( S0 q: T# l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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* t" B; m0 b2 ?5 j+ \' a" u对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。5 A: u& T9 D7 t1 \, b# m* r
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
( a9 y6 r' y. i* B+ f: K* w1 O5 Y& I
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道