看得见的机器学习:零基础看懂神经网络


关于机器学习,有一个古老的笑话:

Machine learning is like highschool sex. Everyone says they do it, nobody really does, and no one knows what it actually is. [1]

翻译过来意思大概是:

机器学习就像高中生的性爱。每个人都说他们做了,但其实没有人真的做了,也没有人真正知道它到底是什么。

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程序员眼中的「技术-艺术」光谱


当提到「艺术」这个词的时候,很多人头脑中首先浮现出来的,很可能是以梵高为代表的后印象派画作,也可能是文艺复兴时期米开朗基罗的雕像,或者是中国古代的诗词歌赋,甚至是玛雅文明的遗迹,诸如此类的东西。总之,我们平常所从事的技术工作——写代码、调试程序,这些都跟「艺术」毫不沾边。

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在技术和业务中保持平衡


如果时间退回到十多年以前,新兴互联网公司的技术人员几乎都是从「业务开发」开始自己的职业生涯的。然而到了今天,不知道你有没有发现,业务开发和纯技术的开发已经有了明显的分野。

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给普通人看的机器学习(一):优化理论


我们要想把一件事情做好,最首要的是有一个明确的目标。比如,很多公司都会给员工制定KPI (Key Performance Indicator),这就是为了给人们的工作指明方向和目标。这个目标不仅是明确的,而且很可能是量化的(即包含具体的数字指标)。

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卓越的人和普通的人到底区别在哪?


在某些时刻,比如企业招聘的时候,比如你给上小学的儿子讲数学题的时候,再比如,你花了半小时跟某人辩论,最后却发现他根本不讲逻辑的时候,难免会在头脑中形成这样的问题:到底人和人之间的区别是什么?到底是什么东西导致了这些区别?

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科学精神与互联网A/B实验


我们先讲两个历史上真实发生过的小故事。

第一个故事是关于黄热病。

黄热病是一种严重的传染病,曾在1793年袭击美国费城。当时,费城有一位著名的人物,他叫本杰明·拉什[1]。拉什曾经签署过《独立宣言》,是美国的开国元勋之一。同时,他还是著名的教育家和出色的外科医生。在费城的黄热病爆发的时候,他坚信放血疗法可以治疗这种疾病。于是,他用手术刀或水蛭吸血的办法给病人放血。当拉什自己染上这种疾病的时候,他也采用同样的方法给自己治疗。

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用统计学的观点看世界:从找不到东西说起


在家里,妻子总是埋怨我找不到东西。于是我辩称,很多东西并不是我放的,找不到很正常啊。每当这个时候,她总是一脸不屑地说,很多东西也不是她放的,但为什么她很快就能找到?

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万物有灵之精灵之恋


【免责声明】本故事纯属虚构,如有雷同,纯属巧合。


……
关于人类爱与恨的起源,我一直保持着乐观而谨慎的看法。
我曾经亲眼见过,即使是最顽劣的孩童,也会对与他朝夕相伴却突然死去的爱宠伤心落泪。这也许意味着,爱,才是人类的本性。
但我也同样相信,爱与恨之间可以相互转化。它们的关系非常微妙。爱得越深,由此萌生的恨意往往也同样强烈。
实际上,当我们更进一步,站在宇宙的尺度去考量的时候,就会发现——爱与恨,它们甚至并不为人类所特有,而是根植于宇宙中一切智慧生命的本性之中。
因此,对于儿童文学创作来说,它肩负着一个重要的使命,就是对于我们与生俱来的爱的一面持续引导,避免走向相反的极端。这也是我写作那些故事的根本目的。
– 引自《儿童文学评论》第三章第5小节
– 作者 凌芸

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