2014-10-2

脑计划#【人类新一轮登月竞赛，首批船员已出发】

@安人心智

脑计划#【人类新一轮登月竞赛，首批船员已出发】美国脑计划再次加码，总投入资金45亿美元，9月30号第一批名单颁布，58个项目分享4600万刀，MIT领先拿到5个；耶鲁哈佛各2个。如果说登月计划侧重军备，这一轮各国竞相开展的脑计划则是人类挑战心智极限的竞赛，少年，参与吧[哈哈] http://www.nih.gov/news/health/sep2014/od-30.htm

2014-10-7

现在只有google glass最能吸引大家的眼球。就是太贵了。2年前买的kinect for windows终于转让出去了。少了一个精神负担。 //@西瓜大丸子汤:这玩意我想要一个。新年最想要的三个东西：Google Glass, Ubuntu Phone, Raspberry Pi Cluster, 唔，再加上Leap Motion @36氪 Ubuntu 手机系统界面

当生产的主体不再是物质，理解和处理复杂事物，如计算机，社会和生物的能力就成为新的剥削和压迫的武器。生物系统和ai之类的复杂性。。。 @西瓜大丸子汤 我认为未来五十年内，人类社会会逐步过渡到以“复杂性”划分阶级。当生产的主体不再是物质，理解和处理复杂事物，如计算机，社会和生物的能力就成为新的剥削和压迫的武器。钱可以获取和转移，但处理复杂性的大脑极难升级。新的权力，将属于那些克服生物本能，理解复杂系统的人。

2014-10-8

semantic matching for sentence and document @鲁东东胖 我们NIPS2014文章中介绍了两个用于句子匹配的模型: 1） Arc-I (类似siamese net) 先用1-D CNN得到句子的表示，然后用MLP得到句子的匹配； 2）Arc-II 则更为一般和本质：它可以在学习representing匹配（通过2-D CNN）的同时维持句子的结构。Arc-II包含Arc-I, 并有更好的匹配效果，#匹配学习#， #DL4NLP#

Life Ascending: The Ten Great Inventions of Evolution Nick Lane Power, Sex, Suicide: Mitochondria and the Meaning of Life Nick Lane //@阳志平1949:进化论四骑士在中国的影响还是很不够，这样的言论，要多推崇 //@钱子游V: //@太蔟: 这才是大彻大悟，比所谓高僧大德的装B不知高明多少。 @jtlmw 从这三部制作精良的小影片里可以领略下道金斯非凡的魅力和智慧。@尚小北CUG 道金斯《性 死亡与生命的意义》1，罪恶 L宗教 http://www.56.com/u20/v_MTA2MjA4OTY5.html 2，死后 LCh4.Sex.Death.and.the.Meaning.of.Life http://www.56.com/u61/v_MTAzNjYyOTA2.html 3、生命之意义 LCh4.Sex.Death.and.the.Meaning.of.Life.3of3.PDTV.x264.AAC.MVGroup.org http://www.56.com/u26/v_MTA2MjA4NjIz.html

新时代在科学面前，人人都是科学文盲。只有极少数智慧的眼睛，才能努力看清这个世界。 //@陈晓鸣在硅谷:转基因之于美国就如同进化论、温室效应之于中国。中国没有强烈的基督教背景，媒体基本上引导正确，所以很少有这方面争论（尽管民众所知其实非常有限）；而美国已经食用转基因十多年，FDA、科学家团 @陈晓鸣在硅谷 从所谓的崔永元转基因纪录片就可以看出，中国将生物纳入中学的必修主科课程已经刻不容缓了。一个能写能说的科盲对社会的危害性实在太大。能够从调研方法、论据、论证方法上都错漏百出的纪录片我还是第一次见到。

大牛们的不断聚集，解决真正的问题。 //@西瓜大丸子汤:下一个是谁？Peter Mika ， Thanh Tran， Achille Fokoue 这几个应该都可以挖 //@昊奋: 看来谷歌要网罗所有做语义的大牛来做知识图谱 @西瓜大丸子汤 Chris Welty居然也去Google了。为什么要说也？

三套认知系统，合理利用，锻炼属于自己的那一层。 @西瓜大丸子汤 《第三种猩猩》这本书结合《认知与设计》《世界科学技术文化史》这两本书一起理解就特别有意思了。人类有三套认识系统：一套是爬行动物的，那些原始的性、食物、安全等。一套是智人发明语言的时候发展的，一套是5000年前文字发明后发展的。我觉得这三套正好对应90-9-1理论：爬行人90% 智人9% 理性人1%

微博和微信可谓2个极端 //@西瓜大丸子汤:三，“熟人”社交关系决定了传播链必然的以低质量内容为主，处于内容消费生物链的最后级。熟人关系是一种负过滤，在传播链中倾向于把那些真实的、有持久价值的东西过滤掉。熟人的交集只能给鸡汤、伪保健、萌图、黄色新闻提供空间 @西瓜大丸子汤 有人居然认为微信公众号能取代网站，搞笑。一，微信上的排版限制决定了它上面基本发不了有深度的东西。二，公众号是单向星型结构的东西，无法成为信息广场。三，从“熟人”社交关系出发的媒体，决定了上面病毒传播的东西只能是熟人的交集关心的东西，到底是什么东西大家都清楚。四，信息牢房，毫无自由

2014-10-10

数学史和科学史很重要，尤其是克莱因和柯瓦雷的。 @阳志平1949 【青年科学家的黄金四律】诺奖得主Steven Weinberg在nature上写的建议，今天才读到，不错，简单总结一下是：1）边干边学，没有人了解所有知识，你也不必；2）做弄潮儿，去最有挑战的地方；3）如果要有创造性，需要学会原谅自己虚度光阴，习惯大量时间是非创造性的；4）学习科学史。http://www.nature.com/nature/journal/v426/n6965/full/426389a.html

2014-10-13

我更新了微博iPad客户端V3.6.0啦！全新支持iOS8~①新增会员购买功能；②新增综合搜索功能；③新增小清新背景图。快来和我一起体验吧！App store下载地址：O网页链接

今天开始用iPad发微博

我们家小猫咪很贵呀

2014-10-15

2017自然的魔法

2018世界图景

2019生命的本质

2020终极之梦

2014-10-17

这个趋势从10年就开始了吧，在james那里的时候天天读opt的paper。我感觉是，现在ml主要是把opt最近30年的积累翻译过来。正如前面一些年前搬统计（statistic learning)，搬物理(kernel method)一样。而且是快到翻译的高潮了，适合做短线，长线看不准 长线需要数学和科学的历史观，尤其是克莱因和柯瓦雷

2014-10-18

deep learning是这两年的转折点，克莱因则给了我新的判断力标准。 北京的各种经历教会了我果断，而犹豫不决终究是因为缺乏判断力和人为的复杂性。

商业只看money，产品只是空谈，管理都是压迫，技术都是工具，一众数据皆是社会表象。只关注问题本源则是顺其自然。 @tony的微博 deep learning是这两年的转折点，克莱因则给了我新的判断力标准。 北京的各种经历教会了我果断，而犹豫不决终究是因为缺乏判断力和人为的复杂性。

人到30岁，家中藏书基本可以代表他的知识体系和世界图景，当然不包括从未翻过的那部分。大脑的空间只够装一些常识和逻辑，关键思想和工具的索引，细节需要辅助存储。Siri类产品是个极好工具。 //@tony的微博:商业只看money，产品只是空谈，管理都是压迫，技术都是工具，一众数据皆是社会表象。只关注问 @tony的微博 deep learning是这两年的转折点，克莱因则给了我新的判断力标准。 北京的各种经历教会了我果断，而犹豫不决终究是因为缺乏判断力和人为的复杂性。

nokia曾经有庞大的用户需求分析和产品设计部门，微软也有最多的为后天做准备的研究人员，最终还是迷失在社会的复杂性中，而忘记了个人作为humanity的真正所需。复杂而精细的管理和分工只能导致大型组织的僵化和平庸，欧洲的历史是最好的范例。 //@tony的微博:人到30岁，家中藏书基本可以代表他的知识体 @tony的微博 deep learning是这两年的转折点，克莱因则给了我新的判断力标准。 北京的各种经历教会了我果断，而犹豫不决终究是因为缺乏判断力和人为的复杂性。

2014-10-22

我刚换了“雨夜”套装，好漂亮，你们都快来试试！ O网页链接

2014-10-23

机器学习理论可以指导机器学习工具的设计，formal地理解的gradient boosting之后可以在代码中把函数学习和目标定义分开，使得一个工具可以做排序，回归，分类。同样的原理在机器学习其他模型里面也一直存在，很赞！！！

2014-10-24

Google DeepMind的研究科学家写了一篇名为Neural Turing Machines，很赞！！！ @王威廉 许多传统的机器学习任务都是在学习function，不过谷歌目前有开始学习算法的趋势。Google DeepMind的研究科学家写了一篇名为Neural Turing Machines的文章：http://arxiv.org/pdf/1410.5401v1.pdf 想法蛮有意思的。谷歌另外的这篇学习Python程序的Learning to Execute也有相似之处：http://arxiv.org/pdf/1410.4615v1.pdf

进化计算应该还有很多事情可做，潜力亟待挖掘！ //@Hyperddr:进化算法又要再卷一次么。。。。人工智能不管怎么搞，其实本质上都跳不出模版匹配的老路，连生物本身也没跳出这个框。dl就是多级模版而已。不管怎么推公式，发挥想象，最后还是逃不开记忆-》归纳抽象-》泛化的老路 @王威廉 许多传统的机器学习任务都是在学习function，不过谷歌目前有开始学习算法的趋势。Google DeepMind的研究科学家写了一篇名为Neural Turing Machines的文章：O网页链接 想法蛮有意思的。谷歌另外的这篇学习Python程序的Learning to Execute也有相似之处：O网页链接

2014-11-15

读玻恩的自传，真是不得不感慨那年代欧洲遍地大师的盛景。玻恩逃课逃的是克莱因的课；当助教当的是希尔伯特的助教；听人聊天听的是希尔伯特跟闵科夫斯基的聊天；到小镇度暑假结识的是弗兰克；去英国学习见到的是汤姆逊亲自做演示实验；甚至连“小伙伴们”之中也潜伏着柯朗和外尔那样的未来高手！ -赞

最速下降法又称为梯度法，是1847 年由著名数学家柯西给出的，这是大家熟知的那个给出柯西不等式的人。计算数学联系到众多牛人：常微分方程数值解的欧拉公式、求根的牛顿算法、插值的拉格朗日公式、最小二乘法的高斯、蒙特卡洛算法的冯诺依曼、数值代数稳定性理论的图灵、变分原理致有限元算法的柯朗赞

1943年从德国哥廷根逃出的两位犹太人建立了两大研究所：外尔(H. Weyl)创建了普林斯顿高等研究所；库朗(R. Courant)在纽约建立了“库朗数学科学研究所”。库朗1943年的“Variational methods for the solution of problems of equilibrium and vibrations“为伟大的有限元方法奠定了基础 -赞

2014-12-3

经典的统计思想和物理世界的领域模型 @赵家平USC bagging(random forest), boosting都已嵌入到matlab & R, 这些ensemble methods背后有着严格的统计上的guarantee, 重温统计学家Leo Breiman & Bradley Efron的经典work: 1.Bootstrap methods: another look at the jackknife; 2.Random forests; 3.Bagging predictors

2014-12-17

计算机科学是把人类社会的有序度注入计算机社会的过程。人类文化进化从传承介质上讲有四步。1) 从基因为主过渡到文化传承（pre-200万年前） 2)从简单声音过渡到成熟语言（4万年前）3)从口语过渡到有文字（5000年前） 4) 从生物介质如纸和羊皮过渡到电子介质（100年前）每一步进化速度都有数量级 赞

2月13日

一段时间内不会玩weibo了

2月18日

春晚#来钱

2月19日

春晚#发发

史玉柱的红包#挣钱是一种能力，抢红包拼的是技术。我抢到了史玉柱大闲人 发出的现金红包，羊年好运就此开启！你也来试试手气~╮ (￣ 3￣) ╭O史玉柱大闲人 的红

羊年到，福运到，一起来发红包！动动手指就能和明星大咖们一起派发新春大红包，速来喜气洋洋发红包~ O周笔畅 的红包

云关秋的微博的红包#抢红包图的就是个吉利！[发红包]我在云关秋的微博 的粉丝红包中抽到了@快的打车 提供的“快的打车6元红包”，你也快来试试手气！O云关秋的微博 的红

2月23日

无欲无求

the end

the new world