-
2023-12-19...编程随想:学习与人生:700篇博文之感悟-7 ★时间 ◇能力曲线
关于“能力曲线”这个概念，在《时间与人生——跨入本世纪20年代的随想》一文中已经介绍过了，指的是：【综合能力】随时间变化的曲线。
请注意：
不要把本章节所说的“能力曲线”与前一个章节讨论的那个“阶梯曲线”搞混淆。上个... 180 -
2023-12-19...编程随想:时间与人生:跨入本世纪20年代的随想-3 ★快 VS 慢 ◇“舍本逐末”的原因
为啥很多人会犯【舍本逐末】的错误捏？原因有很多，至少包括如下：
原因1
对该领域缺乏【系统性】了解，自然无法判断哪些是“本”，哪些是“末”。
原因2
（如前一个章节所说）... 169 🈶🖼️ -
2023-11-27...绩效带来的超线性的回报-6
不理解超线性回报，就无法理解这个世界。 超线性回报归结为两大基本原因：指数增长和阈值（thresholds）。 下面是超线性回报的一般法则： -1. 寻找具有复利（或复合效应）的工作，工作可以通过两种方式产生复利： 一是直接复利，在当前周期做得好，会... 151 -
2023-11-27...绩效带来的超线性的回报-5
注释
要精确划分努力、绩效和回报是有挑战的，因为在实际情况中，这些概念本身就没有明确的界限。某个人眼中的回报，可能在另一个人看来只是绩效。虽然这些概念的边界有些模糊，但它们并非毫无意义。我尽力精确地描述了这些概念，力求避免误解。
[1... 139 -
2023-11-27...绩效带来的超线性的回报-4
当然，还有一件至关重要的事情：运气。运气在任何时候都是一个不可忽视的因素，特别是当你独立工作，而不是作为组织一员时，它的作用更加凸显。 我们常说运气是准备和机遇的结合，但实际上，还有一部分纯粹的偶然性，是我们无法控制的。解决之道在于多次尝试，这也是尽早开... 134 -
2023-11-27...绩效带来的超线性的回报-3
五十年前，想要参与宏伟的项目几乎必须加入某个组织，因为这是获取资源、结交同事、拓宽分发渠道的唯一途径。所以在 1970 年，你的声望往往取决于你所属组织的声望。这种评价方式相当准确，因为不属于任何组织的人很难取得重大成就。
当然，也有一些例... 136 -
-
2023-11-27...绩效带来的超线性的回报-2
名声就是一个典型例子，它结合了两种超线性收益的来源。名声之所以能指数级增长，是因为现有的粉丝会吸引新的粉丝。但名声集中的主要原因在于人们的注意力有限，比如大众心目中的明星名单（A-list）只有那么多位。
学习可能是最重要的结合了这两种超线性回报... 153 -
2023-11-27...[編按： 轉載于 宝玉的工程技术分享/baoyu.io , 2023-11-25. 原作者 Paul Graham. ]
绩效带来的超线性的回报
当我还是个孩子的时候，我没能理解世界上最重要的一个事实：绩效带来的回报通常是超线性的。... 151 -
2022-07-17...人家几代人的努力，不会输给你的十年寒窗
说了好半天，其实就是想说：
寒窗苦读挺过了漫长的学校生涯，迎来的并不是终点，而是到了一个新起点上。
如果单凭几年读书就能超过别人几代人的努力，那这个世界也太单纯了，显然不可能嘛。你以为是考进士呢？
站在这个起跑线上，人生其实是进入了一个新的赛道，站... 174 -
2021-03-31... 三、先说近忧。
现代经济增长模型都蕴含一个基本假设：各增长要素与供需的动态均衡以及随之的市场出清，总是对的。这意味着所有潜在资源都处于充分利用的状态，意味着市场在每一个时间位置上的需求和供给都动态均衡（市场持续出清）。一旦当期最关键增长因子出现短期重大收敛，均衡打破，经济增长极大可能不是线性放... 199 -
2020-07-02...5. 神经网络皮茨和麦卡洛克是神经网络模型的提出者，威廉•沃尔特(William Grey Walter, 1910-1977)则是神经网络实践的先驱，他们都对控制论的创立产生了重要影响。沃尔特是一位神经生理学家，对神经连接何以产生复杂行为十分感兴趣，开发了第一台脑电图仪。与基于计算发展智能不同，沃尔特坚持用纯模拟电路... 209
-
2019-10-11...VC 维 由此可见，随着数据n的增长，对数据分类的能力反映了模型的性能。在之前，我们用Shattering Coefficient 即N(F,n)度量模型对数据的分类能力。实际上， 还有另一个更加著名的度量标准，VC维。此概念由Vladimir Vapnik与Alexey Chervonenkis提出。 定义： ... 216
-
-
2019-10-10...当时的计算机科学，并没有多少大数据的概念，那时只要能解决逻辑运算的问题，这个机器就威力无穷，就像MP模型一样。但如上一季看到的那样， MP模型的问题在于必须人工设计参数，才能完成复杂运算。罗森布拉特的感知机更加雄心勃勃，他宣称可以通过机器自动学习来实现很多操作(识别,运算,处理等)，当然得包括简单的逻辑运算了。实现这种... 204
-
-
本页Url:
-
2024-12-26-08:40 GMT . 添加到桌面浏览更方便.
-
