人生需要感动

高兴的时候就会忘记这个角落。当心情低落的时候,就想到了这个角落,想到了这个貌似可以放松自己心情的角落。

最近几日,不知何故,心情低落。也许是因为工作中事情较多较烦,也许是因为市场进入调整期而没有前几个月那样让人充满信心,也许是因为自己的现状与理想貌似有所出入,又是这么多的也许和可能,酝酿了我又一次心情的低谷和人生的迷茫。

也许不该在这个角落留下太多的心情故事,因为有可能就是这么一个心情故事而影响了多个人的心情,但是其实有的时候描述某个人的并不是真实如此,只是由于他们的离去而在其中添加了一些祝福和希望锻炼自己文笔时所加的一些词藻。

为什么上学的时候总是盼望放假,而放假的时候却总是盼望着上学?也许正是这一次次的盼望,一次次梦想的实现而不断推动着我前进的步伐。

为什么中学时期踢完足球后的满足和自省可以让自己从中获得无限的快乐,为什么像战士一样的男人会在球场上因为一个久违的进球而留下激动的泪水,为什么一个自认为坚强的男人却会在欣赏家驹红馆演唱会时为音乐和英雄而感动的流泪。

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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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