能打开你心结的话

1. 过错是暂时的遗憾,而错过则是永远的遗憾!不要害怕过错而错过…… ­

2.宁可自己去原谅别人,莫让别人来原谅你。­

3.世界原本就不是属于你,因此你用不着抛弃,要抛弃的是一切的执著。万物皆为我所用,但 非我所属。 ­

4.你有你的生命观,我有我的生命观,我不干涉你。只要我能,我就感化你。如果不能,那我就认命。­

5.如果你准备结婚的话,告诉你一句非常重要的哲学名言「你一定要忍耐包容对方的缺点,世界上没有绝对幸福圆满的婚姻,幸福只是来自于无限的容忍与互相尊重。­

6.我的财富并不是因为我拥有很多,而是我要求的很少。­

7.不是某人使我烦恼,而是我拿某人的言行来烦恼自己。­

8.活在别人的掌声中,是禁不起考验的人。­

9.如果你能每天呐喊二十一遍「我用不着为这一点小事而烦恼」,你会发现,你心里有一种不可思议的力量,试试看,很管用的。­

10.若能一切随他去,便是世间自在人。­

11.感谢上苍我所拥有的,感谢上苍我所没有的。­

12.来是偶然的,走是必然的。所以你必须,随缘不变,不变随缘。­

13.愚痴的人,一直想要别人了解他。有智慧的人,却努力的了解自己。­

14.说一句谎话,要编造十句谎话来弥补,何苦呢?­

15.根本不必回头去看咒骂你的人是谁?如果有一条疯狗咬你一口,难道你也要趴下去反咬他一口吗?­

16.狂妄的人有救,自卑的人没有救。­

17.你什么时候放下,什么时候就没有烦恼。­

18.人之所以痛苦,在于追求错误的东西。­

19.与其说是别人让你痛苦,不如说是自己的修养不够。­

20.命运负责洗牌,但是玩牌的是我们自己!­

21.着一天,就是有福气,就该珍惜。当我哭泣我没有鞋子穿的时候,我发现有人却没有脚。­


有时候哭泣不是因为难过。有一些东西错过了,就一辈子错过了。人是会变的,守住一个不变的承诺,却守不住一颗善变的心。 
  有时候执着是一种负担,放弃是一种解脱,人没有完美,幸福没有一百分,知道自己没有能力一次拥有那么多,也没有权力要求那么多,否则苦了自己,也为难了对方。 
  一颗心属于一个人,爱情里什么是公平?爱的深,伤的深,爱情里没有不公平。爱上不该爱的人,是永无天日的叹息,爱了不爱你的人,是眼泪决堤的开始。 
  承诺是一张白纸,再厚的剧本也有了结局,我想我知道眼泪的味道,就算付出每一分,每一秒我都不曾想逃。在这个世界上没有恒久的幸福,只有瞬间的惬意和安适。 
  也许无言才是最好的安慰,也许回忆是最好的结局,傻瓜也都一样,都逃不过悲伤,因为有梦在心上,所以甘心流浪。有些缘分注定要失去,有些缘分注定不会有好结果的,爱一个人不一定要拥有他,但拥有一个人,一定要去好好爱他,不要轻言放弃,否则对不起自己。 
  很多事情的发展注定有个结束,好好享受美丽的过程,擦身而过的时候,我们应该学会遗忘,放声的笑一回,大胆的哭一场,抬头望一望,一片灿烂的阳光,相信时间可以改变一切!不要轻易再让自己掉眼泪。 
  春有春的风情,夏有夏的烈艳,秋有秋的素洁,冬有冬的雅致,人生各有各的美丽,各有各的潇洒,你笑,全世界跟着你笑。你哭,全世界只有你一个人哭。当不能拥有时,唯一能做的就是令自己忘掉所拥有过的一切…

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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