当你谈论飞翔的时候——送给现在的我和你

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少年,你今年二十岁。

 

你学习一般,考上了现在的这个一本学校,成绩不算好,拿不到校奖国奖,自习不规律上课不常听,考试全靠突击,同学帮一把也能考到七八十分。

你家境一般,父母都是普通员工,在这个城市一个月生活费一千二,没事下下馆子,一个月添一件衣服,想买台相机要等几个月,经常要咬咬牙才能买双自己喜欢的鞋。

你特长一般,不会吉他不会钢琴不会跳舞不会画画,想学摄影却不会PS,想上台演出却没信心,学校晚会比赛的时候,你经常站在台下的人群里而不是台上的聚光灯下。

你长相一般,不算英俊或者不算美丽,身材不算臃肿但是也没什么肌肉或者没什么曲线,平时只是稍稍打扮一下,容貌看上去并不出众,只能算整洁,你开玩笑的称自己是千万屌丝之一。

你的生活感情也是一般,有时候会遇见自己心仪的那个TA,但是总抓不住机会,眨眼间TA就被其他人俘获,你就开始伤心抱怨,但是几天之后又开始寻找新的TA。

总之,你没有什么特别的地方,就和周围的千万个你一样。

 

但是,你和其他的你一样,渴望飞翔渴望自由。

 

你不甘心拿不到奖学金,看见别人得奖的时候你会说完全是突击的结果,你开始上自习,坚持了一个星期。

你不甘心自己的父辈平平,会批判会讽刺自己周围的官二代富二代,立志自己要努力好让自己的孩子成为富二代,你坚持了一个星期。

你不甘心自己什么都不会,你开始学吉他买轮滑鞋借PS的书对着镜子微笑说自己有信心,你坚持了一个星期。

你不甘心自己没身材没长相,你开始健身长跑练肌肉练线条,你坚持了一个星期。

你不甘心自己没有伴侣,你决心自己洗心革面重新做人,你删掉电脑里的A片你收拾起床上的懒人桌你仔细的洗了个澡你为自己化了妆,决定出去走走开始新的生活,你坚持了一个星期。

然后,这一个星期之后,你还是和周围千万个你一样,你还是和一星期前的自己一样。

 

少年,你来到现在的学校,是为了什么?

 

你逛人人,看见人人上的状态说“二十岁是人生最美好的时光,不应该局限在学校里教室里,应该享受生活”,于是你相信了。

你看见人人上状态说“这样的年纪本应是率性的,而我身边的太多人在考虑诸如家庭类型、毕业发展方向、是否异地、价值观等问题。这导致本来深深互相喜欢的两个人错失了一段美好的时光,他们所谓爱情的忧伤不过都是自己在娇柔做作”,于是你相信了。

你看见人人上的日志说“国奴常用的10句话,被洗脑的贱人也常说”,于是你也相信了。

 

于是你觉得,二十岁的你就该“享受生活”“随心所欲”,享受“人生中最后的自由时光”。

于是你觉得,二十岁的你就该“快乐的去恋爱”,“仔细享受和TA在一起的一分一秒,其他什么都不去想”

于是你觉得,二十岁的你就该“风华正茂挥斥方遒”,“指点江山激扬文字”

 

少年,请允许我猜测一下你的未来。

现在的你,用着父母的血汗钱,买着NB的包PUMA的板鞋捷安特的ATX佳能的5D2和爱疯的4S,吃着仟吉的冷茶DQ的暴风雪银鲨的海鲜星巴克的咖啡,经常去酒吧去茶楼去看你所谓的众生百态积累你所谓的生活经验。大学四年,你考研意外之外的落榜,因为双选会时候公司都不中意的缘故,你在毕业时候还没有找到心仪的工作,收拾了行李回家,父母和你说去试试这个或者那个工作吧,你说这工作太简单了不适合我,你去更好的企业寻找机会,却因为表现平平被置之门外。每天都是这样,没能力却不甘心,最终变成啃老族。

现在的你,和TA恩恩爱爱,每天黏在一起,上课TA会等你下课TA会接你,午饭你们一起吃晚饭之后还会一起散步,TA说未来怎么办你说不要考虑未来认真过好现在。不幸运的话,几个月后TA会觉得你在玩弄TA的感情而离开你,留下你独自一人空悲切反复问自己究竟哪里不对。幸运的话,你们一直谈到毕业,最后你会悔恨自己不够优秀没能去TA所在的城市读研或者工作,带着不舍和悔恨分手。

现在的你,在网上看见自己赞同的观点会全力支持,看见自己不认同的观点会全力否定。你觉得现在正值当年的自己就该这样敢于说出自己的心声。最后,你的观点完全来自于网络,当你想说话的时候,你才发现忘记了自己的声音,自己已经失去了原来敏锐的判别能力。

 

少年,我只想问你一个问题,现在的你二十岁的你有什么资本。

你成绩一般但是你有很多自由时间去支配,你觉得很欣慰。

你家境一般但是你的要求爸妈都会满足,你觉得很欣慰。

你特长很少但是有一个擅长的,靠着这点你在周围的聚光灯下过的很满足,你觉得很欣慰。

你没有伴侣但是有很多朋友会喊你喝酒唱歌出去逛街,你觉得很欣慰。

现在的你很欣慰,时间久了呢?

 

生活是一盘棋,需要用心去下,当你有资本的时候你才能赢。

是的,我能理解你要自由你要自己的天空。但是我不知道你的父母老师有没有教育过你,自由也是要付出代价的吗?

 

少年,我不知道你是怎么了。

你想要好的成绩但是你不去学习。

你想要富裕的生活但是你不去奋斗。

你想要健康的身体但是你不去锻炼。

你想要自己称心如意的生活,但是你从来没有想过改变自己。

 

少年,你知道未来的意义吗?

我承认现在的每一天都是未来必不可少的一部分,但是你有认认真真的考虑过自己要一个什么样的未来吗?你有仔仔细细的考虑过怎么样去到达这个未来吗?

你在犹豫,你在抱怨,你在彷徨,你在悲叹社会的不公,但是你有什么权利有什么资本要求你所在的环境所处的世界为了你去改变?

现在的你只是千千万万的你中微不足道的一个,少了你地球还是一样会转。

 

 

少年,你知道责任两个字怎么写吗?

我知道你很喜欢自由自在很喜欢享受你的生活。

是啊,二十岁的你再不玩就永远没机会了,这也是你所相信的。

我敢打赌一定很久没人和你说过“吃得苦中苦方为人上人”这句话了吧。

当你谈论飞翔的时候,你是不是忘记了地心引力的存在。

 

二十岁的少年,爱玩你去玩吧。

我过了二十岁的年纪,我还有未来,不陪你了。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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