liyucheng/zhihu_rlhf_3k huggingface dataset:
问题：去酒店看婚礼场地有哪些因素是需要重点考量的？

回答一：看酒店的时候要考虑3件事情： 1.酒店装修怎么样 把装修排在第一位是因为我最重视婚礼现场的布置是否漂亮。3500一桌的预算，在北京找5星级酒店应该比较难，如果找不到也没关系，现在有些不是星级酒店装修也很漂亮！ 下面9点婚礼策划师看酒店的经验仅供参考： A、无柱宴会厅：能够找到无柱子的宴会厅是最好的，不影响宾客的视线。通厅看上去气派豪华。瞬间宾客感受提升5个档次。 B.层高。酒店的层高也是非常重要的，一般来讲，比较理想的层高是9米左右。如果层高只有3米多，那么会给宾客比较压抑的感觉。在9米范围之内，是越高越好，超过9米的，我很少见，那么高也没有必要。 C.灯光。叫宴会厅的人把酒店宴会厅的灯光全部打开，你看看效果。如果你看起来通厅透亮，有上面这幅图的这种效果，那么基本的灯光就没问题了。还有一个就是舞台的灯光，要问问酒店是否有一些舞台的面光灯！就是专门照射舞台的灯光，如果有，最好，如果没有弥补方法是给些钱找婚礼策划公司增添一些舞台的面灯光。（除了舞台灯光，也要看看签到区和留影区的灯光是否充足，要不然婚礼当天姐妹们用手机自拍出来是很暗的，那就不好了。）还看看酒店是否有一些基本的染色灯，能够渲染出不同的现场氛围，如果有，那就全部争取免费用。 D.进场费。因为有些酒店如果是你自己请了策划公司去布置场地，酒店是要无端端收策划公司一笔进场费的。这个你要问酒店收不收，如果收，看收多少。因为这笔毫无根据的费用策划公司肯定是找新人出的，所谓羊毛出在羊身上。 E.进场布置时间。如果太晚进场，当天策划公司可能没有足够的时间布置，导致你宾客来了都不能够布置完。 F.桌布椅套的颜色。如果是中式婚礼，主桌用红色，其他的用香槟色就可以了。这也是万能的搭配。如果是西式婚礼，你可以采用白色的桌布和椅套，或者接近白色的都行，看自己的接受程度而定。 G.看看酒店舞台是否有LED大屏幕，有些酒店用LED大屏幕是要收费的，5K，1W不等。所以建议还是问清楚为好。至于是否要用，完全看你自己的喜好了，用了LED大屏幕拍出来的照片效果不是那么好，就有点像你拿手机拍摄家里面的电视机的效果。好处呢，就是可以播放一些婚纱照什么的，看上去稍微显得大气一点点（婚礼上用超大型的LED大屏幕有点像是做活动）。 我个人的建议是，主背景可以不用LED大屏幕，反正一般来讲酒店四面墙都有投影仪的，主舞台背景可以叫婚礼策划公司制作背景。这样看上去不生硬，更有婚礼的氛围。 H.音响，不想说，说了大部分新人也应该不懂……就像大多数男人看女人指甲的颜色，好像都是差不多的，没什么差别。音响能听就行。 I.酒店经理说送给你的那一套东西（什么婚房、蛋糕台、香槟台、请柬、桌卡……）全收下就OK了。 2.交通是否便利 最好和自己的家近一点。另外要考虑到邻近地铁或者公交最好。还有开车方便。一句话概括就是：交通方便就行。其他没什么好说的。 3.吃的怎么样 说实话，现在去参加婚礼，很少人重视吃得好不好，……反正我去参加了无数次婚礼，感觉每家吃的都是一个样子，印象中无非就是那几样菜，吃下来都感觉差不多。给你预算3500一桌，在这个价位上，基本上吃的都差不多，也不算差的吧，定更贵的婚宴，吃了也没什么不同！可能是我味蕾还没有打开吧。。。。。囧…… 还是要看看菜单的。看看有些什么菜！！！！！至少在当地的一些主菜是要有的！！！！比如广东地区主菜就是烤乳猪、龙虾、鲍鱼这些，我觉得预算在3500这个范围，至少有一两个主菜表示一下，是没有问题的。 然后试吃一下，酒店一般会有专门的试吃宴席的。所以你可以挑一个时间，亲自品尝一下订购的宴席怎么样。如果觉得还OK就好。这个试吃一般酒店是要收费的，注意哈。 反正根据自己的预算，围绕着，酒店环境，酒店交通，酒店餐饮这3样标准去选酒店，应该就能够选出自己满意的酒店了！ 4.各种砍价 看清楚各个条款，仔细阅读合同，然后对比几家，之后各种磨价格。

回答二：没有人邀我，我还是来了，关于这个问题腾远、Milo答得很完善了，但鉴于问题是： 题主并没有明确说看婚礼场地的是新人还是策划师，允许我歪个楼，说说策划师去酒店看婚礼场地有哪些因素是需要重点考量的~ 本人非专业人士，如有不对的，还望指正^^ 在讨论之前，请允许我先祭出压箱底的场地勘察表！也是一个专业的婚礼策划师基本会具备的服务文档~ 同上表，你可以看到策划师勘察的酒店信息主要分为这么几项： 1. 酒店要求 每个酒店都会有自己的一些要求，这些也是新人在订酒店的时候需要注意的。 比如场地押金、可使用的道具（例如：礼花喷、冷焰火、泡泡机、烟雾机、干冰机、雪花机、彩虹机、火焰机、气柱机 ）、进场联系人，什么时候可以进场等 2. 酒店提供物品 婚礼策划师是为新人提供婚礼服务的人，除了统筹服务也要对最终婚礼当天的呈现效果负责。而酒店所提供的物品一方面可以帮助策划师帮新人节约部分预算，同时部分物品可能限制了场地的效果或者需要更换以实现最终的呈现效果。 一般所记录的酒店提供物品包括（注，不是所有物品酒店都会提供，或者免费提供，故需要记录是否提供及括号里物品属性）： 3. 工程部信息 工程部信息的记录，主要是为了： 另，根据自己为数不多的跟场经验，建议彩排的时候，一定要调试所有要用到的影音灯光设备，并且最好能够让酒店留一个工程部负责人配合，以便出现问题的时候能及时解决沟通。 4.酒店平面尺寸图 一般工程部都有自己的宴会厅的布局图，策划师可以结合现场情况考量标注。此图主要是用于规划婚礼区域（仪式区、迎宾区、合影区、签到区等），并且规划安排摆桌和场地布置方案。 我能要说的就这些啦，换个角度解答问题，也不算是跑题吧，嘻嘻^^ 场地勘察只是婚礼诸多服务的一项，策划师其实为新人的婚礼要做很多准备和服务哟~
问题：怎么用地图来加深对这个世界的理解？

回答一：这题我来答！我最喜欢地图了！我电脑里收藏着不下100张各种世界地图。 先来一套俄罗斯“地图艺术家”Anton Balazh大神制作的3D地形图，简直是神作啊，看了之后整个人心情都变好了： ↓这是北美洲 ↓这是欧洲（西欧），真美 ↓这是东欧和俄罗斯 ↓这是新西兰 ↓这是南美洲 ↓这是美国西部和墨西哥 ↓超级霸气的亚洲全景，还是亚洲上镜啊 ↓中国 ↓另一个角度，日本、朝韩、中国东北 ↓壮观的夜间版本 ↓这是西欧的夜晚（灯光效果都是后期合成的，但是位置和明暗都很准确） ↓这就是我们地球，挺可爱的一个球，请爱护它。 这些都是大神Anton Balazh通过NASA公开的地球数据制作的，美到窒息，查看大图缩放的话你会发现很多细节都很美。（评论统一回复：这套地图的剩余部分是原作者在网上卖的，喜欢的可以去http://shutterstock.com买，我们尊重一下他的版权，别求资源了啊） 嗯，上面是一些壮观美丽的高逼格的，下面开始介绍一些比较有趣的地图： ↓国家名字的世界地图 ↓地图上有个高亮的圈，圈里面的人比圈外面的人还要多 ↓女性平均胸部罩杯：绿色A，蓝色B，黄色C，棕色D，红色D以上，亚洲东部集体躺枪 o(一︿一+)o ↓男性平均丁丁长度（厘米）：红色9.66-11.66，粉色11.67-13.47，黄色13.48-14.87，浅绿14.88-16.09，深绿16.10-17.93，亚洲东部再次集体躺枪啊。 ↓这个点叫做“Point Nemo”，这个点是地球上是距离陆地最远的点 ↓在不穿越海洋的情况，这是陆地旅行最长的一条线路 ↓地图上有7种颜色，每一种颜色代表了10亿人口 ↓如果把北美洲放到火星（左）和木星（右） ↓绿色代表了世界上承认巴勒斯坦主权的国家 ↓在这些国家，同性恋行为被视为犯罪 ↓人均牛奶饮用量，颜色越深越多。这张图无论从农业、经济还是政治的角度去解读，都能说出很多东西来。 ↓世界上所有的共产主义国家，总共有四个：中国、老挝、越南、古巴。朝鲜的社会主义性质具有争议，所以这个图的朝鲜特殊标记。 最后，来几个虚拟世界中的的地图： ↓《指环王》的中土世界 ↓《权力游戏》的世界地图 ↓《魔兽世界》艾泽拉斯世界地图 ↓小水滴 大世界 --谢谢欣赏。 ↑这也是世界地图

回答二：最直观的效果当然是用俯瞰视角来构造这个国家的3d模型了。我们都知道地形图上绿色是洼地，棕色是高原，但我们的双眼天生自带3d效果，为什么要在2d图片上费脑子呢？ 1954年，中国第一颗人造卫星上天前16年，陈述彭先生手绘了一系列的中国地形鸟瞰图，让读者从一个假想的视角观察这个国家。陈先生后来主持了《中华人民共和国大地图集》，并成为科学院院士。但在我看来，他最有代表性的作品还是这套浅显而直观的斜视鸟瞰图。大致按顺时针排列如下： （点击看大图，右上角小图为视角展示） 黄淮海平原改造 最后一张是未标注的中南区底图。感谢陈院士为我们留下的科普资料。 要想知道陈院士如何画出这些图，请看他的高水平教材： 我很幸运，小时候受到了一点点艺术的熏陶，也许比我接受科学训练还要更早一些，更多一些。初中的美术老师，给我图画的启蒙教育，在校庆日为我专辟展室。高中的生物老师训练我解剖动物，背诵和习作古汉语。大学的地理教授们指导我描绘地图，素描风景和设计立体图解。老师们一步一步培养我的图形思维的能力和基本技法，后来，偶尔也尝试着把它运用到自己的学习研究和工作中去。例如，1946年，我在浙江大学任助教，把分散在西湖边、大学路和华家池的浙江大学校舍，编绘成透视的立体图，竺可帧校长很高兴，采用作为招生简章的封面。1954年，为了接待苏联科学院顾问团访问南京，我编绘了一幅《南京地质一地貌图解》，加上俄文图例，A.A.格里哥里和柯夫达院士说，用不着翻译，他们全能读懂，而且在他们的《中国的土壤》一书中，引用了许多类似的图解作为插图。1954年，曾世英、任美锷先生鼓励我彩绘了一本《中国地形鸟瞰图集》，描绘遨游太空，俯瞰祖国锦绣山川和建设成就的印象。在人造卫星上天之前，这完全是科学的虚拟。为此，1998年美国地理学会给我颁发了奥·米纳地图科学奖。 我认为，自己只是在科学与艺术之间，参与对接的受益者之一。从来没有敢想能够为“艺术创作”有什么贡献。在科学家们看来，这只是雕虫小技，或者称是技能训练的基本功；在艺术家们看来，更是门外汉。所以说，诸如此类“不伦不类”的图画和文字，还是另列为“特种”艺术为好。作为工艺类学的延伸和拓展，作为科技园中的一片绿茵，将使科学更加贴近人们的生活，雅俗共赏，其应用前景是美好的，令人神往的。 ——陈述彭 补充1： 有朋友指出这种图其实并未反映真实的地貌，明显夸大了纵坐标上的凹凸。但必须注意到，人类在竖直方向移动1米，耗费的能量差不多相当于水平方向运动10-20米，爬100米的坡比步行1公里还要疲劳，汽车情愿绕上几十公里，也不肯翻1000米高的山。换句话说，人类从自身运动角度去体会三维地形，对垂直方向的的感知本来就要比实际高差大一个数量级。这种地图把纵坐标跨大了10倍以上，虽然不符合实际地貌，但非常符合人类在地表运动的实际感受，对普通人而言更直观，更“有用”。 补充2 再来几张俯瞰图： 北京旧日风貌 30年代上海 日本人画的沈阳 旅顺口，日俄战争打成尸山血海的地方，左上方山头就是203高地。 卫星地图 天津 自东向西看关中，潼关天险下流出的黄河 回头再看一眼陈先生画的八百里秦川 日本松山城 1856 纽约 相关回答： 你看到过哪些有意思的地图？ - 马前卒的回答 以大西洋为中心的世界地图更合理还是以太平洋为中心的世界地图更合理? - 马前卒的回答 你见过哪些好玩、有趣的地图？ - 马前卒的回答 克服麦卡托地图绘制方法大小失真缺点，严格按照土地面积大小绘制的地图有吗？ - 马前卒的回答 这个地球上还有人类没到过的地方吗？ - 马前卒的回答 让孩子背诵古诗词、古文有什么意义？ - 马前卒的回答 马前卒 在话题 地理 下的回答
问题：除了探索月球，未来中国的深空探测项目有哪些？

回答一：更新一下到今年（2017年）上半年月球以外的最新的深空探测计划。 火星：月球的嫦娥计划分了“绕落回”三次（加上备份机其实有5-6次），火星打算缩短为两次，2020年环绕和着陆，2030年左右采样返回。可以预见，2020年这个火星发射窗口会有多热闹，到2021年，计划中的火星车至少就有NASA的Mars2020，欧空局的Exo Mars2020，印度的Mangalyaan 2（可能有火星车，可能2020年发射），还有中国的这个（还没起名字？），一起飙车应该很好玩吧23333 金星：今年貌似又不提了，毕竟难度太大，收益太小。继续观望中。 小行星：2023年左右考虑飞掠3颗近地小行星1996 FG3, Apophis, 和一颗待定……算是紧跟NASA的脚步吧。NASA去年发射了小行星采样返回任务OSIRIS-REx（近地小行星Bennu），还有Discovery Program 5进2中了俩小行星计划Lucy（6颗木星特洛伊小行星）和Psyche（主带小行星16 Psyche）（NASA Selects Two Missions to Explore the Early Solar System）是打算2021-2023年发射的。 木星系：木星系会是下一个重点目标。打算2030年发射，2036年到木星，重点应该是木卫（尤其是木卫二和木卫三），这部分如何在欧空局的JUICE探测器（计划2023年发射，2030年到达木星，重点是4颗伽利略卫星，尤其是木卫三）之后找到新的探测空白应该还需要琢磨。之后还打算继续往外飞到天王星（图上的时间应该是打错了，应该在2048年左右），也就是说下面十几年里中国对外太阳系甚至更远的探测也是有期待的。  更多行星科学相关欢迎关注专栏相期邈云汉~

回答二：按照我的理解，“深空”探测项目不包括近地轨道、地月轨道和L1/L2点的探测器（有时L1/L2点似乎也被纳入深空范围内？）。根据我的了解，还有以下几个项目： 消息来源：
问题：你的研究方向有哪些好用的天文软件？

回答一：并不完全同意 的第一句话。自己撸代码虽好，重复造轮子何必呢。而且很多大型项目，数据量 PB 级，我反正是没有能力单枪匹马写出整套数据处理的流程来。写点小脚本当然不成问题。 我只知道射电方面。首先，每家射电天文台基本都有自己的控制软件。几米甚至几十米的钢铁镜面，还是阵列，要协调控制所有的机械装置，正确跟踪天体，按指定参数观测，数据预处理和存储，这些都是非常复杂的工作。但是这些软件吧，太专一了，外人也用不到，所以我想就略去不表了。 还是来看通用软件吧。非常强大的数据和图像处理软件当属 ALMA 的 CASA （Common Astronomy Software Applications 通用天文软件应用） 。ALMA 是目前全球最大的射电望远镜干涉阵列。开发CASA 的首要目标是用来处理大型射电望远镜阵列如 ALMA 和 VLA 的数据。不过软件也兼容其他若干其他望远镜阵列的数据格式（如 CARMA）以及单口射电望远镜的数据，并且有良好的用户界面和作图程序。所以才被成为“通用软件”，野心是很大滴。CASA 是用 c++ 写的，然后用 iPython 界面粘起来的。NRAO 有一整个团队在维护这个软件和社区。所以专业的程序员朋友们，如果你们有兴趣支持天文事业的话，去 CASA 团队写程序吧。 通常来讲，每家天文台都是使用原生的数据处理软件最可靠。比如 CARMA 有专门的 mariad 来处理数据。不过 CASA 的好处是，可以把其他软件处理好的数据导入并作图。可以直接生成符合天文学期刊出版格式要求的图像，比通用的作图软件比如 python 的 matplotlib 包等等方便很多。 在射电光谱拟合方面，大家常用的是 XCLASS/MAGIX，可以用来拟合分子谱线，获得温度和密度信息。XCLASS 其实是 CASA 的一个扩展包，是 Peter Schilke 写的。我自己不是资深用户，但据说光谱拟合的参数非常难调，用起来蛮蛋疼的。也有一些其他的软件，不过用户数量较少。 Peter 挺有意思的，在 MAGIX 的下载页面上还不忘黑 Windows 一把。

回答二：首先什么程序都不如自己写一个好用，如果理解了整个处理流程的话，是可以写出来的程序的，不是什么大不了的事 ------------------------------------------------------------------ 补充一下：由于被 引用了第一句话，为了防止修改后大家看不懂他的回答，我就不改了，我做的主要是中红外波段，数据尺寸比较小，笔记本就能处理，而现成的很多测光和软件总是不合适或者很麻烦，也是受老板处理数据风格的影响，有了上面的感慨 做过一次Chandra的数据，下载个ciao，后续过程十分省心，也是羡慕，什么时候紫外到红外也有这种感觉的数据处理平台就好了 或者已经有了吗 ------------------------------------------------------------------ 我用到的并且印象很好的： 重点推荐DS9，是我每天都要用无数次的程序，可以看照片，有个idl写的类似ds9的程序 感觉很厉害 其次选源的软件：sextractor，starfinder，sex的说明书写的非常好，两个pdf都要看 星系SED拟合的程序几乎都在： 这个网站上，我用过的是做测光红移的EAZY和ANNz和测星系质量的FAST，其中ANNz是神经元网络的方法做测光红移，疗效显著，我下月就写一个测光红移程序，不能再拖了，嗯 一本书叫 从插值解方程到算微分积分随机数特殊函数什么的都有，解方程的时候看的比较多，以前办公室里好几本放在桌子上供大家翻阅，内容相当于本科修的计算物理吧，当时修计算物理尽听老师吹各种八卦和表达自己讲这门课委屈了，有一节课他怎么搞的把路径积分给讲了，喂喂，我们是来学怎么写程序处理物理问题的好吗，最后完全不知道学了啥，第二年该老师讲了个高级量子场论什么的高级课，也许这次他就满足了吧 ------------------------------------------------------------------ 我体验过并且印象很好的： TFIT 和 ：做测光的程序 ，著名的面亮度拟合的程序，很好用 ，计算光致电离的程序，感觉还是挺好用的，至少安装很方便，作者人也很好 IRAF，很有名的软件，学过一些用法，感觉还是自己写个程序用着方便，但是说明书写的很好，我有一阵子每天地铁里看那些说明书 CIAO，Chandra卫星数据的处理软件，功能健康齐全还自带画图拟合小程序，不禁感慨X波段真省心 最后我一定要介绍一下 ： 有一年我研二，我的老板捧着几个厚厚的本子发给办公室的师兄弟姐说：这周我们看程序，看看这个程序写的有没有什么问题，拿来一看，上面写着starlight，我对自己说，这一定是个很厉害的程序 starlight是fortran写的程序，双面打印大约五十来页，于是我们就看了一周的程序，看到了这个程序如何把发射线扣掉，如何把谱线准备好，如何对48个参数做拟合，而且拟合算法叫做 退火法，听起来何止是很火，简直是我给你的程序过了火，需要消停一下 程序里不定义 pi = 3.14 什么的，而是用 4 * arctan(1)，是那次看源程序活动的唯一印象 结论是没什么错，或者出错水平也在我们之上，以及太多参数拟合可能不一定准这样的问题不是这个程序能解决的，算法已经尽力了，真是好平淡的结论啊 于是组里用starlight把SDSS dr7 的光谱拟合了一遍，服务器都被累瘦了 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 找照片里的星空位置： 上传一个照片后能把星座找出来 Plot Digitizer，mac上的软件，linux 上的是g3data，可以从图上抠点，偶尔会用到
问题：你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么？

回答一：如果是说工业界的实践的话，我觉得最重要的经验是： 永远重视造工具 Best Engineer Builds Tools 在机器学习领域，好的工具包括但不限于： 为什么这很重要？因为这决定了你是可以三天做一次迭代还是三周做一次，还是三个月。 机器学习有其玄学的一面。面对这种不确定性，一个粗暴却有效的手段就是多试，快速迭代。但很多人根本快不起来。他们把大量时间浪费在了setup和等待上。setup数据，setup模型的训练，等待模型的训练，setup实验，等待实验的结果。 如果你迭代的周期是别人的五倍，那你需要比别人准五倍才能拉平。这还是假设大家都是单线程的情况下。如果别人的工具足够好，可以同时起五个实验，你要怎么办，比别人准二十五倍？ 实际工作中，我见过弱团队用好工具，却没见过强团队用差工具。 Best Engineer Builds Tools.

回答二：我这里先抛砖引玉，翻译下quora上的高票回答，同时加了点自己的理解，原文在这里：https://www.quora.com/What-are-the-most-important-practical-machine-learning-lessons-that-you-have-learned-in-your-career 1. 首先要多花时间定义好要解决的问题，至于解决问题的方法可以先放一放。 不要过早的给问题选择解决方案（例如看到一个问题，就说应该用多任务学习的方法解决）。用凑合的技术去解决一个正确的问题要好于用一个高大上的技术去解决一个错误的问题。不要只给你的客户展示机器学习的好处，而不告诉他们你的训练测试误差是多少。 2. 要做数据清洗，保证你的训练数据是干净和高质量的。否则不管你的技术多高大上，也只是在训练垃圾。 3. 不要只看训练和测试误差，要看一看模型的系数，做一些模型检查。 例如看一看模型在一些数据上的表现，要重点关注那些结果不好的。看待机器学习的问题，应该同时用统计和优化的视角。 4. 不要只关注训练结果，也要想想模型花费的代价。花巨大代价取得一点点提升可不划算。 5. 多了解一些领域知识有助于提高通用部分的理解。例如一个模型有很多评价指标，如果你能了解他们的不同，那么就能选择合适的指标，专注于正确的方面。 6. 做实验前，要做好规划。想清楚哪些适合在线跑，哪些适合离线跑。都在线跑太费时间，但是有些问题还是需要在线实验的，例如广告模型。
问题：你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么？

回答一：理解模型的基本假设，看自己的数据是否符合这种假设。任何模型都是有某种假设的，如果数据不符合这种假设，就不太可能学出有意义的模型并用于预测。 比如LDA（主题模型），假设是在同样一批文档中经常共现的词，语义上往往是相关的。这种特性不仅在自然语言中成立，在一些领域，比如每个人经常访问的网址集合，可能也是成立的，所以LDA也可以拿过去用。但如果数据不符合这个特性，套用LDA就是没有意义的，比如每个球队里的队员，可能并没有因为属于一个球队而具有什么相似性。 再举个例子，CNN（卷积神经网络），它的基本假设是特征的不同维度之间有局部相关性，卷积操作可以抓住这只局部相关性，形成新的特征。比如自然语言里，有重复出现的bigram，或者图像里代表性的局部像素块。不满足这种局部相关性的数据，比如收到的邮件序列，这种局部相关性很弱，那用CNN就不能抓到有用的特征。 最后，高斯copula，在量化金融里曾被广泛使用，把债券之间非高斯的相关性用copula转化成高斯然后拟合。然而这个模型隐含的假设是这种相关性符合瘦尾分布(thin tailed distribution)，即罕见事件发生的概率非常非常低。这个不合理假设导致对黑天鹅事件概率严重低估，曾被视为2008年金融危机的根源之一。

回答二：重视代码的工程质量, 做research的时候很喜欢写prototype code, 很多点子的源码是"糊"出来这样是不对的. 前期为了尽快的出一点结果看看往往会忘记抽象, 到了后面很多时候就是在对前面的很糟糕的代码修修补补, 又舍不得重写, 最后往往会因为代码过于扭曲不方便扩展(探索)反而阻碍了尝试更多的点子. 举几个例子, 最近我在做Deep RL方面的工作, 这方面相比于其他的Machine Learning task一个很不同的地方就在于整个系统的层次很多, 意思就是说为了解决一个RL问题会有许多个components interplay. 有兴趣的话可以看看这篇A Locally Linear Latent Dynamics Model for Control from Raw Images 和这个 Policy Learning with Deep Dynamical Models, 这两篇都是采用一些Optimal Control的思路来做RL, 比方说第一篇e2c就会比较麻烦, 因为整个模型包含了一个encoder, decoder (VAE), 还有一个dynamics network. 除此以外在evaluate模型的时候会需要用到iLQR, 又是一个分开的组件. 这种模型最大的问题在于如果说模型不fit的话你很难知道问题具体是出现在哪个部分. Loss写错了? VAE实现错了, 又或者超参没调好. 如果说你的整个系统耦合很紧的话尝试新的想法就会需要花很多时间. 机器学习系统最大的问题就是你的需求变化是很快很快的, 很多时候一份代码只是代表了当前的一个工作流, 有可能真的就只用一次. 我个人做项目的时候, 一般会把这几样东西的灵活性放在很前面, 写代码的时候会尽量考虑这些东西 1. 设置与超参, 是用一个单独的文件写死然后其他的文件引用吗? 还是从命令行读? 假设现在我要开始重点调超参了这两种方法是不是会很难自动调. 或者可以试试Hyperopt hyperopt/hyperopt? 2. 数据处理的组件是否和模型分离的, 这个对于一般的CV问题其实比较好解决, 因为数据集就是一个数据集, RL会复杂一点因为涉及到online sample的问题, 那么线上处理input的代码放在哪(downsample, grayscale, normalize). 如果用gym的话可以用一个Wrapper这个class怎么用. 3. 网络结构写死. 如果说我现在改模型结构是否会break很多的code. 比方说e2c里面其实有很多种方法来encode你的latent state, 如果说一开始你假设了一种方法可是你现在突然想尝试另一种, oh well... 说真的这是一个很tricky的问题, 因为如果说你用一个2D tensor的话你encoder 如果第一层是卷积就不行, owwww我听到你说你把这部分分到input pipeline里面了, 那你在哪里声明这个呢, training的driver script里面? model takes configuration? 4. checkpointing. 这个也很麻烦, 如果说模型结构都变了我如何读取之前的checkpoint来做分析 :D. 我个人是一个很强迫症的人, 所以我会在这些很纠结的小细节上面, 总希望设计出一套完美的接口实所有的可能性, 每次总是思前想后的去想办法"自动化"这些东西. 这样的话我只需要在命令行hit enter就可以把所有的训练做完, 超参调完, analysis 做完, 图画完, metrics算完. 后来我明白了, 永远都不会有这样的系统的, 研究这项工作本身就充满了太多的不确定性(开发也是), 永远都不会有完美的系统, 只会有不断变化的系统. 所以最重要的不是精心雕琢现在的这个借口(也没有时间), 而是在把借口设计的ok的情况下把变化所造成的各种作用控制到最小. 这其实也是built tools, 造当下最合适的工具. 这些工具不一定要很复杂, 但是确实是当下最好用的. 早一些小工具, 在需要的时候把它们变成大的. 同时希望这些工具能够最后陪伴你做出想要的结果. 未完待续..
问题：攀岩对一个人的影响到底有多大？

回答一： 美籍日裔女孩Ashima Shiraishi被称为是世界上最具天赋的攀岩者。她从六岁起开始在中央公园玩攀岩，十三岁时成为了完成9a+级线路。这是一个很多成年运动员都无法达到的等级，她也因此成为了实现这一成绩的第二位女性，同时也是最小的攀登者。各大媒体纷纷报导。人们承认她的成就，超越了对性别与年龄这两个话题的讨论。 视频来源：From Great Big Story

回答二：从十岁开始攀岩，到现在也有十二年了。现在有机会可以分享我对攀岩的感受，其中包括攀岩对我的影响，感谢题主和各位答主。 先说下面照片右边比较帅的小屁孩的经历：从十岁起开始攀岩，青少年时期成绩挺好的，恩，挺好的！代表国家青年队参加过几届世界比赛，作为国际攀联代表在青奥会进行攀岩展演，20岁开始不再接触比赛但依然是狂热爱好者。攀岩作为我目前为止人生中最大的一节课也是我最重要的老师。 总而言之：别人上学的时候，我攀岩，别人放假的时候我攀岩，同学羡慕很厉害的时候，我一边吹牛逼一边攀岩。（吹牛逼结束） 附上一条时间线： 10岁-11岁（开始攀岩并获得全国青年赛双料冠军） 12岁-15岁（逐渐开始进入逆反期，因为逆反差点经历丧亲之痛，只想攀岩，觉得除了攀岩，我以后无事可做，现在想想逆反期的时候只有攀岩可以让我冷静下来思考。与此同时班主任找我尽快找接收我的职高） 15岁：外出训练家中存款告罄。拼尽全力，成为国家一级运动员，进入青岛二中 16-17岁：全国青年锦标赛包揽三料冠军，已经连续三年没有回家过春节。作为国青集训队队长前往奥地利训练，之后参加了几次世青赛和亚青赛。见识了大千世界，和父母关系缓和。 18至今。作为国际攀联代表参加青奥会攀岩项目展演，大学法学专业，在中国登山协会实习，正在几位恩师的帮助下不断完善自己，并在今年考研成功，英语一60分，达到六级水平考研成功，面试成绩第一，英语口语第一。 图片是作为中国青少年攀岩代表接待国际奥委会主席 每一次回家，父母都在感受我的进步，他们很少看我攀岩和比赛（比赛也就看过三场），但是会因为知道我很努力的训练，每一年大家都会比之前更加努力，三个人互相鼓励，进步，现在也算小康。ps：父母真的很努力，很无耻的承认一下他们看过我一次比赛就不再像教育小孩子一样吵我了。 成绩算是热爱攀岩+升学所迫的副产品吧，也感谢这些压力的推动。 攀岩只是一项普通运动：它和跑跳投以及你见过的所有体育项目都一样。 他的独特之处在于绝大部分的climber在高处同时面对的是来自于自己的恐惧（对功亏一篑的恐惧和恐高的本能，爬了十多年还是会怕高）重要的事情说三遍：攀岩在做好安全措施的和有正规保护员的前提下是安全的！安全的！安全的！ 在触摸到岩点，看到一条感觉自己不可能完成的线路→分布几个难点→串联这些动作（可能会失败很多次）→完成 攀爬的精彩并非在于是否完成了这条线路，精彩的是期间对它的感受， 每一次失败，几近丧失信心的经历都是攀岩在给我们重新思考自己，喘息的好机会。 只要享受攀岩就好，因为它会让你成为一个更好的人。 攀岩中发生了非常多有意思的事情这里不一一赘述，希望有机会一起和三文鱼大姐头再一起爬墙！ 所以分享一下攀岩传授给我的东西，很大一部分是精神上的，也是我学习以及工作的基石： 1、在面对难点时保持思考，即便你已经筋疲力尽，好像是除了脱落别无二法。 2、不要害怕失败，请在失败后冷静下来，思考失败原因在冷静下来思考的一瞬间，已经决定了你会进步。 3、在攀爬前，规划好你的动作并自信的完成你的规划 4、唯一值得恐惧的是恐惧本身：在高空请相信你的搭档，放手去实现规划的动作，方法请参考2.但确保不要受伤。 5、要去见识更多的线路，丰富你的资料库，掌握了更多的动作，增长阅历，才有资本实现更高的目标 6、去结交更多的朋友：你的朋友会有不同的经历，大胆交谈，他们会对你提出让你更好的建议，你也可以从他身上看到闪光点。 7、不要止步于难点之前：如果不去做，怎么知道无法做。何况一把就能完成的难点，跟咸鱼有什么区别 8、不要怕别人比你先完成一条线路：发自内心的祝贺，因为他们真的很厉害！ 9、请清楚地知道：完成一条线路，很难！优秀的 完成一件事，很难，请努力！ 做酸菜鱼只需要把鱼扔到锅里吗？买菜，搭配佐料，片鱼，火候，摆盘呢。。 攀岩对我来说是生活里永远不会消失的一部分，所有事情我并不需要冠军或者完成多难的线路证明他对我的意义。 还是那句话，攀岩的本质是一项运动，“体”之后是“育”的本质。 坚强面对生活和从容享受当下，因为是一名climber
问题：有哪些判定某地区实际消费能力的神奇办法？

回答一：2015年，UBS出过一份很有意思的城市购买力水平报告，“在全球71个城市中买一台16G的iphone 6需要工作多久”. 原文数据太长，这里贴一部分highlights, 北京217.8小时， 上海163.8小时， 台北69.2小时， 香港51.9小时， 巴黎42.2小时， 东京40.5小时， 悉尼34小时 而纽约，是24小时。也就是说以一天工作8小时计，在中国大城市辛苦工作一个月以上才能换来的商品，在纽约3天就能买一部。 这份报告还统计了在麦当劳买一个Big Mac (巨无霸) 需要的工作时数。 北京42分钟， 上海35分钟， 台北13分钟， 纽约11分钟， 东京10分钟， 香港9分钟。 即对于北京上海的许多居民而言，一天工作的8个小时中，为了购买相对简单的三餐果腹，就要付出约四分之一。 Big Mac index本来是the Economist(经济学人) 用来衡量物价水平的index。UBS引入了工作时数，以此来衡量地区购买力。 衡量地区消费能力，无外乎两方面着手： 1. Price levels (物价水平） 2. Wage levels (收入水平) 前者经济学上经常会看“一篮子商品”的价格指数，而转而用所需工时计算，就能融入后者。UBS选取的商品，一个是低端餐饮，一个是轻奢耐用品，也很好的兼顾了两个消费维度。 UBS报告原文链接： 或者感谢 提供官方链接 -------------- - -有人问为什么用汉堡而不是辣条/肉夹馍/包子，很简单，如果有一家肉夹馍能形成麦当劳这样的规模经济，使得对供应商在全球有近乎无差别的议价能力，并且销往100个国家地区以上便于我们取得标准化定价，用肉夹馍也是完全没问题的。否则，仅仅是原材料成本的地域性差异，就会使得结果无法比较。至于有人说小笼包兰州拉面在美国的售价的，不妨请你做下调研，一样请一个中点师傅，在美国什么价格，在苏州什么价格。选麦当劳的原因，就是因为能规避这些差异。因为参与比较的都是国际都市，饮食习惯影响较小。如果要细化到考虑饮食习惯，可以把亚洲作为一个分组，只和东京香港台北比较╮（╯＿╰）╭。 还有人提出国内用肉夹馍，和纽约用汉堡包比。。并不是你们都吃过早饭了消费水平就一样了。这边并不是物价局在看两地居民是不是都吃得起早饭。作为商业决策方，我当然更关心两地居民对标准化产品的消费能力。而如果产品都不同，还比个什么劲。 我能理解许多人直观上感觉汉堡在中国很「贵」，所以好像这么比「不公平」。但是，原材料成本相差不大的情况下（其它成本中国只会更低），汉堡「贵」究竟是因为麦当劳在中国地区的定价策略特别特殊呢，还是因为购买力不足? 想想九十年代带小孩去吃顿麦当劳是多难得的事，再想想如今麦当劳肯德基地位的转变。哪个是因，哪个是果，think about it. --------------- 补充一下同一份报告里一公斤大米需要工作时数的数据，作为对照看看是否能反映饮食消费习惯带来的差异， 北京36分钟， 上海25分钟， 纽约16分钟， 台北14分钟 香港13分钟， 东京10分钟， 芝加哥6分钟， 悉尼5分钟， 洛杉矶5分钟。 华人较多的洛杉矶，悉尼，芝加哥都很亮。。 仅仅是给大家看看生活习惯差异带来的影响。但由于此题问的是消费能力而非居民生活水平，我认为还是用消费品要优于用米，面粉，汽油等生活必需品或者黄金等储值品。参照物应该微微拔高。就好像这题下其他答主用的参照物是健怡可乐，人均300+的餐厅，而不是矿泉水，沙县小吃，其实都是一个道理。

回答二：有一个方式是看当地人平均早餐消费占当地平均日工资的比例。 彭博商业周刊统计了 129 个全球性和地区性金融中心的居民购买一份标准早餐所需要的平均成本，并根据其与当地平均日薪的占比对这些城市的购买力进行对比。 标准早餐包括一杯全脂牛奶、一个鸡蛋、两片吐司、和一份水果。选择它们主要是因为哪都有，虽然实际上当地人的早餐可能是烧饼配粥或者香肠配烤豆子什么的。 这项“早餐指数”使不同城市之间的购买力及生活压力差距变得比较直观。在阿联酋首都阿布扎比，人们平均只要拿出日薪的 0.93% 就可以吃一顿标准早餐，按八小时工作制算只需要工作不到五分钟。 苏黎世排第二，尽管当地的早餐平均需要 1.82 美元，但 178.6 美元的超高平均日薪成功把指数维持在 1.02%。 而开罗的朋友虽然拥有只要 0.35 美元的最便宜早餐，却因为平均日薪只有可怜巴巴的 5.20 美元，导致早餐指数（6.68%）几乎垫底，排在第 120 位。 北美地区的劳动者平均需要工作 7.2 分钟来赚够早餐钱，拉丁美洲人则需要 22.2 分钟，亚太地区是 18.6 分钟。 大阪虽然房价不低，但大阪人平均日薪 102.92 美元，一顿 0.98 美元的早饭也只占到 0.95%。中国城市中排名最靠前的是香港，早餐指数 1.95%，北京和上海分别是 2.93% 和 2.95%，吃一顿早饭差不多需要工作 14 分钟。 想看自己有没有拖城市后腿？这里是一个简单粗暴的公式： 计算出来就是你每天赚回一顿早餐需要工作的时间，不用谢。
问题：有哪些判定某地区实际消费能力的神奇办法？

回答一：谈一点甜党的个人经验。 当我到达一个陌生城市，想迅速判定地方经济是否根基深厚，我一般会走几条街道，看看有多少精美的西式面包店。在我的直观感受中，这种店铺越多，经济基础越踏实，反之就算眼下繁华热闹，一般也只是特定经济周期造成的短期现象，不会很长久。 为什么呢？因为在街面上（尤其是远离大型住宅区的街道）存在许多西式面包店，说明本地存在许多年轻女顾客，她们薪水稳定、对收入有很大的支配权，对生活品质有较高需求，而且没有业余时间去自行制作点心。这意味着本地经济要么雇佣了足够多的技术人员，要么贸易发达需要大量女文员，要么是稳定的政治文化中心。而且相关企业（政府部门）必定已经运营了很长时间，足以让外地人视本地为稳定的安家落户地点，才会有大量的单身女大学生从外地来求职，进而支撑西式面包店——女大学生结婚问题比较紧迫，很少在20-30岁常住一个缺乏中等社会阶层的城市。 经济萧条的城市劳动力不值钱，大家宁可自己蒸枣糕也不买甜点，这很好理解。但那些赚快钱的城市也同样支撑不起高档面包店。因为如果某个城市只是因为资源涨价（比如陕北榆林市的各县城）、大工程上马（青藏铁路施工期间的格尔木）而暂时涌入大量消费能力较强的人群，女性比例就不会太高，中等收入水平以上的女性比例则更低，也不会有很多中产双职工家庭在此落户，啤酒熟食洗脚房的消费要比甜点旺盛的多。就算本地存在一批中等双职工家庭，夫妻双方也大多是本地人，口味偏传统，更乐意光顾中式点心老店铺，而不是中高水平的西式面包店。一旦建设热潮或是资源周期过去，这些缺乏面包店的城市就会重归萧条，最多留下少量脱离本地经济水平的富豪。 其实面包店指标和肯德基指标有些类似，都是用特定消费群体来判定当地经济的好坏。但肯德基、必胜客等大规模连锁店的广告投入很大，吸引了很多人超出日常消费水平来购买食品，对儿童还有额外的消费吸引力。所以只要本地暂时出现充分就业，肯德基就能站住脚，至少借这几年抵掉加盟费（开办费）。但西式蛋糕店一般没有这么大的广告投入，产品周边的文化“光环”也比较弱，如果没有足够多的成年职业女性提供需求，很难在本地甜党中切出地盘。所以我觉得在内地中型城市，蛋糕店密度指标或许比肯德基指标更合理。 当然，中国人的口味和消费习惯都在变，开蛋糕店的成本也在变，这个指标只能算是过去五六年我的一个私人总结，而且是先有直观感受，后有理论补丁。也许现在这个指标已经过时了，大家看看就好。 补充： 同学说的对，在有西方殖民传统的城市这个指标会失效。那里的中式点心和西式面包蛋糕都算“传统”。 相关回答：

回答二：这是一个挺有趣的问题。 对于很多连锁商业来说，在判断是否要进入一个新城市时，往往需要先估算该城市的市场规模有多大。但可惜的是，在我国现行的行政区划中，地级市包含了大量乡村地区，而下辖的县、县级市又其实并不属于同城商圈。因此在对城市边界的划定没有很好的标准的情况下，无论是城市人口的统计还是经济数据的统计都存在很强的误导性。 比如，苏州虽然看起来经济总量远大于南京，但实际这主要是因为苏州下辖的昆山、常熟、张家港等县市经济实力很强，而南京不但下辖县数较苏州为少（南京只有高淳和溧水，而苏州则有昆山、常熟、张家港、太仓，以及刚刚改区不久的吴江），而且下辖县的经济实力远不如苏州所属县市那么突出，所以在以整个地级市为统计口径时，南京的各项数据都远远落后于苏州。但实际上任何一个真正了解两城市的人都知道，尽管南京的发展水平确实略逊于苏州，但因为南京主城区人口规模远超苏州主城区，实际上真正的南京同城市场要比苏州大得多。 那么如何解决这个问题呢？ 其实我们也可以利用一些客户性质类似的成熟连锁商业的布局来近似的估计一个城市的市场规模。比如下表是我在08年10月根据抓取的肯德基、麦当劳、必胜客这三家当时最大而且布局最科学的连锁餐厅的全部餐厅地址数据，统计了每个城市的三大连锁餐厅总数。在这个统计的过程中，因为快餐店集中在商区，所以如何设定城市的边界影响并不大，我们很容易可以区分一家店是否真正属于同城范围内。 对于所有中档消费的业态来说，这个数据应该都可以作为一个很好的agent，用来估计市场规模。唯一可能存在的偏误是旅游城市可能肯德基和麦当劳这种快餐会稍多，因为游客不了解当地餐饮的质量，可能更信赖大型连锁快餐品牌。 前50名如下图所示。看清楚了，是08年，08年，08年的数据！！！ 有了这个数据，我们就可以大体判断一个城市的商业规模。比如现在一个连锁电影业在08年要考察是否要进入一个新的三线城市市场，在这个表中查到湖南湘潭，山东泰安、山东潍坊，河南开封当时的三大连锁餐厅数量都是5，那么如果泰安已经开业的电影院营业情况很理想，那么只要选址不出现大的问题，如果潍坊、湘潭、开封还不存在任何电影院，进入这三个城市开设电影院就有很高的几率也会成功，影院的银幕数量也可以参考泰安。 对于一些比较小众的业态，我们也可以利用各种网站的同城用户数量数据。比如如果你要开设一家针对文艺青年的咖啡馆，那么也许豆瓣同城数据也是很好的agent。 下图为08年10月统计的豆瓣同城人口数量，可以看出两个表格其实相关度很高，但一些大学多的城市和文化底蕴更深厚的城市豆瓣同城人口会相对更大一些，而且豆瓣的这个数据仍然是地级市范围。 —————— PS： 今年（2016年）6月又重新收集了数据，下面是三家连锁餐饮总和超过50家的城市列表，还附上了相比08年的增长率，值得注意的是，这个表里08年的数据跟上面的有些不同，有些城市增加了一点，这是因为2016年我在统计的时候如何界定一个卫星城区是否可以被记入主城的口径变化了。8年间很多城市的面积在扩大，有些原来跟主城联系很有限的卫星城镇现在联系已经比较紧密。而为了计算增长率，这里按照16年的统计口径重新计算了08年各城市的数据。 我们大概能够看出，增长最快的城市包括合肥，佛山，郑州和石家庄。除去佛山大概受益于广佛一体化以外，其他三座城市都是中部地区交通比较便利，人口流动比较多的。而增长最慢的城市除去京沪大概受户口限制以外，其他的大连，哈尔滨，沈阳，都是东北地区的城市。
问题：「倘若我问心有愧呢」和「我偏要勉强」你更喜欢哪一句？

回答一：最喜欢的是这句：“你要是杀了周姑娘，杀了我手下任何一个亲近的兄弟，我便不再当你是朋友，我永远不跟你见面，便见了面也永不说话。” 到底还是想见她嘛，要不要再加上：便是说话也绝不超过三句！！ 张无忌其实超萌的(๑^o^๑) …………更新线…………… 评论区的大神们，你们够了！！(´;︵;`)

回答二：倘若我问心有愧呢？ 没关系，我没有就成。 我偏要勉强！ 好好好，随你开心好了吧？我们走。
问题：人工智能达到了什么程度？

回答一：在农业喷药除草中，人工智能已经达到了尤利乌斯·凯撒的境界。  田间喷药大家都见过。人工的： 拖拉机的： 无人机的： 对于除杂草作业来说，这几种都是按片儿喷的，因此免不了： 那么人工智能已经到什么份儿了？ 比如这有一片地，肉眼能看出庄稼和杂草吗？ 配合一下讨论气氛，你就说「能」吧！（悄悄告诉你：中间大的是庄稼，两边小的是杂草，有经验的农民能看出来，不光大小不同，叶子形状光泽颜色也不同。） 那好，现在喷药机上的人工智能通过海量练习识别各种杂草和庄稼图片，可以像有经验的老农一样把杂草和庄稼认出来，如图中红框和绿框： 然后用精准喷头避开庄稼只尿杂草，留下一滩滩深绿色的痕迹： 这样不仅除草准确彻底，还能省90%的药水。 这套系统在拖拉机后面是这样的： 视觉识别加人工智能的喷药技术简直明抢凯撒大帝的台词： 它的意思是 这家农业人工智能公司叫蓝河（Blue River），是创立于2011年的60人硅谷高科技公司，2017年9月刚刚被约翰迪尔以3.05亿美金拿下。  更多文章关注专栏：数据冰山 更多回答请看：张戎 参考资料：

回答二：双十一刚刚过去，大家的手和钱包还好吗？快递都收到了吗？找到好吃的土了吗？ 说到人工智能，离我们最近的大概就是今年天猫的双11了吧~有大量的人工智能人参与到了这场剁手盛会中。 对人工智能非常感兴趣（以及对人类非常担忧的我）最近正好也因为工作原因关注了下这些，不得不说，发展得真是。。有够快速的。 双11期间，我们会发现，同一时间手机淘宝里的出现海报banner都是不一样的，是不是很想感叹淘宝设计师这么辛苦的吗，不睡觉的做图？ 当然并不是这样的啦（虽然淘宝的设计师还是很辛苦QAQ），事实是，今年双11期间，淘宝banner全部出自一位特别的AI设计师 ——鲁班。 在今年5月份发布超神“人工智能设计师”鲁班时，就已经公布了去年双十一鲁班搞定1.7亿张Banner的数据，而今年，这个数字更超乎想象——有4亿张Banner由鲁班设计。 4亿张什么概念？每秒8000张。。。这速度让加班作图要秃的我们感觉到了深深的危机感，是不是有一天，我们会被更高效，维护成本更低，头发更茂密（？？？）的人工智能取代呢？ 人工智能已经不再是科幻电影里的情节，它真实的出现在了我们身边，也非常自然地得以应用----我们有理由相信“机器人每秒撸8000张海报”只是人工智能进入日常生活的开始。 其实鲁班的“养成”就和人脑的思考过程一样，借助了图像深度学习，增强学习，蒙特卡洛树搜索，图像搜索等技术，AI设计实验室团队为鲁班建立起一套由“图像生成”到“成果评估”组成的系统化工程，其实就如同普通设计师（我本人，哭）一样，鲁班的工作从拿到需求开始，接着到草图、框架、细节元素、系统评选最优方案，最终输出消费者所能看到的成果--双11上数亿张最优商品展示，但和我们不同的是，它的效率远远高于我们。 鲁班由学习网络，行动器，评估网络三部分组成，原理是经由人工智能算法和大量数据训练，机器学习设计，输出设计能力。 学习网络的基础来源于设计师的创意设计模板和基本元素素材，设计师将大量设计素材进行结构化数据标注，最后经由鲁班输出空间+视觉的设计框架。行动器根据鲁班收到的设计需求，从学习网络中抽取设计原型，并从元素中心中选取元素，规划输出多个最优生成路径，完成图片设计。最优的评判，则交由评估网络完成。 让人类觉得意外的是，原本我们认为机械重复、缺乏创造力的职业最容易被人工智能代替，而现在，人工智能也能做创意类的工作了，而且做的非常优秀，也许，创意本身也来源于极大体量的信息收集和筛选。 当设计师还在抱怨：“设计真不是人干的”时候，鲁班告诉老板：“以后设计真不用人干了。” 当然，创意有好有坏，那些精妙地让人叹为观止的创意，依旧只能来源于人类脑子宛如上帝提示般的灵光乍现。 再加一磅，鲁班只是众多双11 AI物种中的一个，双11背后还有许多像它一样任劳任怨的AI员工： 比如“智能客服-店小蜜”、“数据中心AI调度官-达灵”… 最后的重磅是类似鲁班这样的AI技术，阿里不仅仅满足于自用，很快，它们就会在市面上流通，那么大量级的一个个人工智能放在阿里云上直接就卖…往后老板真的可以招机器人了（岛岛再次哭着说，不过我这么可爱，说不定我自己也是个AI呢）。
问题：人工智能达到了什么程度？

回答一：来说一个去年3月份发的paper 。 这片名为 https://arxiv.org/pdf/1603.08511.pdf 的论文。 用黑白图像做输入，用彩色图像做输出，训练一个神经网络。 这个神经网络可以对黑白图像上色，也就是说， 我们可以把古老的黑白摄影机的图像输入进去， 这个网络能自动还原成彩色的图像！惊不惊喜，意不意外？结果好到让人吃惊 ！ 左边黑白，右边是这个神经网络输出的彩色图像！ 这里有个网站可以随意试试。

回答二：谷歌的人工智能的病理读片正确率已经打败人类医生了 https://www.cn-healthcare.com/article/20170309/content-490389.html 国内这方面也在持续关注中 http://wap.91360.com/201611/20/30269.html 这些读图软件的训练过程是典型的机器学习过程。 积极意义: 弥补国内基层单位病理科合格大夫的不足 消极意义:包括血液实验室和病理实验室【谢知友提醒 也不能放过影像科】在内的以图形识别为主要工作内容的科室可能在20年内失去90%的工作岗位 PS 除了病理科在AI注视下瑟瑟发抖之外，大医院检验科的血液组早就开始应用自动阅片机帮助快速分辨正常标本。
问题：在国内，天文学所遇到的阻力以及为什么天文学不受重视？

回答一：谢谢邀请！客观地说，最近十几年国内天文学的发展还是很快的，但是整体规模和水平与发达国家相比还是差距很大。这里面有历史的原因，也有对纯基础科学的重要性的理解的问题。过度实用主义、急功近利、只关注眼前的短期利益应该是重要的原因，但这也是处于这个发展阶段的国家的一个合理的选择吧。随着经济的进一步发展，中国会逐步从知识消费国进步成知识生产国，否则长期的可持续发展就成为问题，所以我整体上还是非常乐观的。

回答二：个人觉得，国内天文发展的阻力主要有两个方面。
问题：在国内，天文学所遇到的阻力以及为什么天文学不受重视？

回答一：今天在食堂喷饭的时候，跟经济学师兄发生了一点小争执。 他竟然当着我的面说经济学没有用！不能预测现实！这不是班门弄斧么。 我上来就跟他讲，我们天体物理研究的东西，都不是人类文明存续时间内能有影响的问题！你比的了么？你拿什么比。 银河系大不大？光速抵达银河系另一端就要几十万年。这就太近啦，都没挑战。我们研究系外星系、星系团、CMB、大爆炸！大爆炸你懂不懂？一百三十亿年前啊，嘭！这个炸的呀，暴涨！宇宙暴涨知道不知道？就是涨的比光速，还快！什么？爱因斯坦说光速最快。我说你懂不懂啊，别不懂装懂好不好。这是宇宙在长，宇宙空间本身长，跟那什么光速限制都不挨着。 诶我这跟你都没法交流。学经济的啥也不懂，还跟我说经济学没用。 感谢大家的评论，我写的当然就是个笑话了，所以评论中的技术性错误我没有回复，然而这里想多句嘴。 我想说，踏踏实实研究物理、尤其是天体物理的这帮人，是这个世界上最纯粹、最真诚、最简单、最理性也最感性、抱着最大的善意对待每个人的一群人。也许你看不上他们所做出的努力，认为成果无可预期，但正是他们，也只有他们，愿意默默无闻的投身其中一辈子。他们的存在本身，就让这个社会更单纯而美好。

回答二：自然科学研究就像打地鼠，你不知道哪个洞里会冒出东西来。 从源头来说，自然科学家、哲学家研究的那些都是吃饱了撑的瞎想，瞎猜，根本不能用来赚钱，跟“生产实践”没啥关系。但正是这些天马行空无所用处的哲学和科学，产生了工业革命，让欧洲凌驾于全世界，迫使整个世界向欧洲看齐，于是我们有了全球化。 为什么要学天文学呢，在最初的学问里，天文学问题占的比例很大，从亚里士多德到爱因斯坦，很多问题都与天文学相关。挑起“科学革命”，促成现代科学诞生的哥白尼、伽利略都是天文学家。 科学这个事儿，必须厚植土壤，以充足的阳光和水源供给之，才能长出好苗茁壮成长。 所谓追赶潮流，没太大错，但若是只干这样的事儿，就是太过势利了，只看着人家的葫芦长得好，催家里的下人（对的，是下人）赶紧把大葫芦种出来。根本不管这是一个系统工程。而且科学需要自由的环境，才能脑洞大开，开出奇葩。因此，科学技术包括天文学的发展，得益于社会这个系统。只谈科学技术不谈鼓励自由创新社会环境，就像“师夷长技以制夷”的洋务派一样幼稚。 天文学跟“生产实践”确实没太大关系，只是古希腊以来对天文学的讨论（跟许多其他哲学问题一起），诞生了改变这个世界，改变中国命运的科学，如此而已。
问题：研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识？

回答一：无人驾驶车 是一个完整的软硬件系统。硬件系统除了常规的汽车的配置还涉及到专用于无人驾驶技术的传感器，比如摄像头，雷达等。每个公司设计无人车的思想不尽相同，因此软件算法更是难以概括。 作为一个学生来讲，学习无人驾驶，数学知识和编程基础是必不可少的。 数学知识有大学数学基础基本就可以入门啦，学过大学数学代表你懂得求导，微积分，线性代数和概率论等知识。此外，有大学数学的素养，当你遇到新的数学问题时也能快速找到学习方法。 在编程基础中 Python 是非常友好的，Python 易于学习和使用，拥有大量的库，能够快速的把你的思路和想法实现。不过当你想把这些算法移植到硬件设备上或者涉及更低层的方法时你就不得不用 C/C++ 啦。 更多的专业知识比如机器学习，有时我们需要先定义这是一个分类问题还是回归问题，再设计解决问题的方法；如果我们设计了一个模型，我们也要用机器学习的方法来评估模型的稳健型等。另外还有计算机视觉，图像处理和深度学习。 硬件方面我们可能需要知道使用哪些传感器，如何采集传感器的数据，如何处理传感器数据，将传感器的信息进行融合。 当无人车意识到自己处于一个什么样的环境中时，它应当知道作出怎样的决策。你一定还需要控制理论和控制方法甚至车辆动力学的知识等。 在无人车涉及到的如此多的技术中，计算机视觉和图像处理是不可或缺的一部分。以优达学城无人驾驶车工程师（英文） 这门课程第一学期中涉及的到的算法来举例说明。 第一学期3个项目涉及到的算法都是较为基础的，无人车公司基本都会用到,并且这些技术也相对成熟。 在这个项目中，需要使用 Python 和 OpenCV 来检测图片中的道路线，涉及到的方法有颜色选择，切图（ROI, region of interest selection），灰度处理，高斯模糊，边缘检测和霍夫变换直线检测。如果能够识别一张图片中的道路线，那么对于行驶中的车辆上摄像头实时采集的图像也可以实时分析。   无人车也是要懂得交通规则的，所以识别交通标志并根据标志的指示执行不同指令也非常重要。这个识别交通标志的项目就需要使用深度学习（卷积神经网络）的方法来完成。 高级的道路线检测需要计算相机校准矩阵和失真系数对原始图像的失真进行校正；使用图像处理方法，将图像进行二值化处理；应用透视变换来纠正二值化图像（“鸟瞰视图”）；检测车道并查找确定车道的曲率和相对于中心的车辆位置；将检测到的车道边界扭曲回原始图像；可视化车道，输出车道曲率和车辆位置。 还有一个非常有意思的方法是行为克隆（Behavioral Cloning），你在游戏模拟器中开车，并收集道路图像和方向盘角度等信息，然后搭建一个模型，让它来学习你开车的方法。最后效果如何不仅取决于模型的质量还取决于你开车的技术，你能明显看到模型开车的方式中有自己的习惯，这里有一段我做的项目成果（https://www.bilibili.com/video/av7880273/）可以参考！ 此外，这门课后面的学习还会涉及到传感器融合，定位，路径规划和控制方法等不同的知识和技术方面。这些都将会在第二和第三个学期逐步开放。 所以，如果题主刚刚进入这个领域不如就从基础的方法开始不断探索吧！欢迎交流~ 感谢 Udacity 学生 @杨培文 投稿

回答二：泻药。。 前面 已经说了很多了，我也算关注自动驾驶已久，简单说说自己的看法吧。 自动驾驶是一个说小可小说大可大的topic，很久以前Stanford就已经拿mlp做end to end的自动驾驶了。当然那是个很粗糙的实现。近年也有不少end to end的工作，比如George Hotz的那套，NVIDIA那套，好像特斯拉也是吧。。。如果说要实现一个还“ok”的自动驾驶系统，学好cnn就够咯。 然而即使end to end的方法能够处理99％的情况，剩下的1%依然会造成大问题。Shashua在最近的几次报告里都说到目前自动驾驶还是有必要依照传统的perception-planning-controlling三步来，这三个subsystem应该就是题主想要的答案了。 再具体下去，perception部分SLAM算是一种解决办法，目前来看视觉辅助激光应该是短期内不会被替代的方案了，另外加上imu, 编码器, GPS等各种外部传感器的信息融合，感知部分基本上可以做到满足需求了。这里要学习的内容就包括计算机视觉，最优估计理论，以及各种传感器本身的特性。 planning部分，可以把它归结为一个搜索问题。就是在地图已知的情况下，可以把地图网格化，让机器人走格子。A*, D*, rrt这些都是常用的了。然而传统的方法在复杂的环境下依然解决的不是很好，解决思路可以参考deepmind最近玩游戏的几篇文章，目前这还属于未解决问题。这里要学习的内容主要常用的搜索算法，以及搜索规模难以控制之后的解决方法。 control部分我了解的不算多，经典的肯定当属PID了，而且在绝大多数情况下PID应该已经可以handle。更先进的方法肯定有，希望有懂的同学可以补充补充吧。按照我导师所说，控制应该算是已经解决的问题了，不需要太多的研究。 至于基础知识模电数电单片机，c语言数据结构算法，微积分线代概率论就必须要有概念了吧。。。不过术业有专攻，每一个方向深究下去还有很多很多需要学的，可以找一个感兴趣的方向深做下去。 还在学习中，欢迎多多交流。