TA的每日心情 | 衰
2025-7-28 23:17 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 ( ]# {- w7 O: j6 i9 o& b
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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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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. O7 Q6 h* ^/ Z$ |' L
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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( I. s" A: v! ?, X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。
0 Z9 y+ k/ s8 e. j8 k# w9 {) A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。。。
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) l& f% c! W' _1 Q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：
& b$ \- u% z2 z! G- D' e! W ?: `( i9 I3 P
咱去哪儿玩啊？; W h0 _; }; s% U4 }
都行
. F# |7 C# J7 D& F$ C. B那咱看电影吧1 k( j" M4 U* Z% e" S
太老套了6 B& h/ p* y, Q1 \- R% T
那咱打保龄球吧？
* n, |5 U" x9 g大热天的。。。. ]2 b: s& [8 R* _
那咱去哪儿玩啊？
* @2 ^# n. J6 g( B都行9 d" D4 o# I6 p0 `8 n
4 X/ l" I3 D- h/ a$ g
咱今晚吃什么？
6 u5 j1 V! R4 O M2 E: N& m; C随便
: _, d; k+ b+ ^' _) h: l; }那咱吃火锅？* ~; T/ d! ~6 g0 o8 y7 M
吃火锅长痘痘。, i" y8 }& ~. A& ~: ]% [
那咱吃烧烤?" p6 K. \2 p0 d8 J' |
上次刚吃的烧烤。' q' m5 A7 o5 Y% s; e
那咱吃什么？# ~6 ~0 `% I4 W: \. G; C; S
随便
: Q/ C3 F9 q1 A" t/ b6 {2 M
- g1 x" b; x! H; z$ nExample 2：
/ C# o4 L7 Y) o6 HHouston, we have a problem. , I+ B# a/ {! z+ S' V0 Z4 H
What?
9 ^% s) x3 `" \8 y( E" N; CNever mind
8 p9 x1 A# h- @ S- g0 ~/ Q/ wWhat's the problem? 9 ^& ~$ s# [1 Z
Nothing ; i( {0 j# ~+ c/ c/ n" a: L
Please tell us?
* |/ K* b P" v1 v( [4 ?% c; dYou know what the problem is.
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+ w/ e p+ t7 s8 X0 P' n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。. i8 X, G0 W* w( s) G' N2 t% E/ v
3 x W$ X9 H( N4 s7 K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。9 o7 a( L9 _. S- s
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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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- E' ~9 W$ j: N6 `! J看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
& w$ e( Y! g. a; D2 s5 p再来看看前面的两个例子。。。+ h5 U1 y7 u4 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。。。) l" b7 Y1 g3 g' ~
9 s. T4 j0 D6 Z/ [+ x2 Z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。' p7 Y' }3 ]6 t0 M+ k- N4 M
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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？5 k) d0 M N' K! \8 I0 m
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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。' o! F! _" t" M/ y0 d
! g# e% u$ m' m) X* n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。。。/ s' \5 } L% g5 q
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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