温笃丝再婚记

温笃丝已经结婚很多年了,往少里说至少有30年了吧,往多里说,那可能快40年了。这几年,听说她要再婚,要改嫁给一个英国小伙,名字叫胳膊,胳膊虽说年纪也不小了,但是还非常健壮,很有活力,肌肉很多。

(一)

温笃丝原来的老公姓茶,人称茶八路。茶八路出生在70年代,天资聪颖,而且赶上了好时机,十几岁时便有了很大的名气。

茶八路先是和一个叫西琵摩的姑娘好,两个人经常在一起,关系很紧密。可是,正当西琵摩和茶八路准备谈婚论嫁的时候,一个和西琵摩长得很像的姑娘出现了,她叫岛丝(书中暗表,其实就是温笃丝的姐姐)。

岛丝的爸爸很有背景,搞定了一个叫艾必木的大老板,硬是把茶八路从西琵摩那里抢了过来。茶八路和岛丝好了之后,西琵摩很受打击,也非常气愤,很想找到岛丝的爸爸,当面骂他没有良心。因为西琵摩的爸爸和岛丝的爸爸是朋友。岛丝的爸爸刚开始创业时,还到过西琵摩家里,请西琵摩的爸爸帮忙出主意,还想和西琵摩的爸爸合作。

(二)

岛丝和茶八路在一起赚了很多钱。两个人的名声也都越来越大。可是让岛丝没想到的是,几年之后,茶八路竟然喜欢上了她的妹妹温笃丝。

虽然是姐妹俩,温笃丝和岛丝长得很不一样。岛丝很朴素,身上的衣服一般就两种颜色,黑色的布料,加上白色的小花。而温笃丝则大不相同,性格活泼,体形性感,喜欢打扮,经常穿的花枝招展,无论走到哪里,都很吸引眼球。

(三)

温笃丝和茶八路结婚后的头十年,关系特别好。他们相互尊重,相互信任。两个人齐心协力,一心想着如何把产品做到全世界。

他们也都很喜欢学习,提高自己。他们也愿意让对方指出自己的不足,然后认认真真的改进。

他们一个外表漂亮,一个内心强大,加在一起变得更有魅力,真的赢得了全世界的青睐。

(四)

可正当他们的事业如日中天的时候,茶八路先有了外心。

事情起因可能是和温笃丝的性格有关。随着地位的不断提高,温笃丝的性格变得日益蛮横,做事缓慢,还经常不听茶八路的话。

而恰巧在这个时候,茶八路认识了一个欧洲姑娘,名叫李扭丝。

李扭丝比温笃丝年轻许多,皮肤白嫩,一头金发。最重要的是,李扭丝的性格特别温顺,每次和茶八路说话时,总是仰着头认真倾听,而且听了后,就会按照茶八路的意思去做。

(未完待续,末尾插一条评书广告)

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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