机器学习（三）
GAN
我思=娱乐化
《炒作机器》一书中说：“算法的放大效应可以创造出一种潮流的暴政，这种暴政会使用户的注意力都集中在当天最新的、最有人气的某种情绪中。那些能够抓住人们眼球、令人感到震惊并且让人情绪化的话题是最容易成为潮流的。如果一个话题能够让我们感到震惊，并且引发我们最极端的情绪，比如惊讶、愤怒、厌恶、积极、喜悦等，那么它就很有可能快速流行起来，并最终成为一种潮流。一旦某个话题成为潮流，排行榜和潮流列表就会把它传播给更广泛的受众，提升它的流行度，并强调其使人情绪极端化，让人兴奋或煽动人心的内容。”
“一个网红的粉丝数量越多，他们对任意某个粉丝的影响力就越小。行业研究证实，在Instagram上拥有更多粉丝的网红发布的帖子得到的“每个粉丝的点赞数”会更少，因为与粉丝相对较少的网红相比，他们的受众与他们的联系已经不再像以前那样密切了。拥有1000～5000个粉丝的网红来讲，平均每个粉丝的点赞数是8.8%，拥有5000～10000个粉丝的网红得到的平均粉丝点赞数是6.3%，拥有超过100万个粉丝的网红得到的平均粉丝点赞数是3.5%。当某人越来越受欢迎时，他就会逐渐地失去粉丝的注意力。”
我思=从容老去
洗澡 | 养老院
相比于舒适，害怕是很多老人第一次洗澡时共有的感觉。
在这个时代，随着医疗技术的进步，许多瘫痪老人的生命都得到了延长，但生活质量却没有跟上。他们大多拖着肮脏和腐烂的身体，每日忍耐着低质量的生活。
在《从容的告别》一书中，作者曾提到，不确定性被认为是一个固有的医学问题。因为医疗很难确定失能老人的死亡时间，也很难准确判断他们器官消退的速度有多快。但毫无疑问的是，老人的行为自由会一点一点失去，躺在病床上，或者坐在轮椅上，变成了他们生命最后阶段的唯一姿势。
澳大利亚重病特别护理专业教授肯·希尔曼曾说，衰老是基因自带的程序，没有谁能逃离衰老的宿命，也没有谁能摆脱病痛与死亡的樊笼。但我们必须直面死亡，考虑死亡的质量，选择体面无痛苦地离世。
本来我没有太关注老人子女带过来的零食，后来发现，那或许是老人们的“社交货币”，他们会带去和自己熟悉或喜欢的人分享。
机器学习（二）
CNN, self attention, Seq-to-Seq
机器学习（一）
基本概念、general guide、optimization
我读-荒原狼
《荒原狼》赫尔曼·黑塞
可是这本书的真意，正如在“论荒原狼”中以深刻分析人性的形式所显示的那样，并不是在于采取廉价方便的途径去否定人的兽性，而是在成为愈来愈深刻的人当中，根据想要成为神的肯定性精神，绝对不是要去破坏与否定。
荒原狼的故事虽然显示的是作者的病态和危机，同时也是时代的病态和危机，但并不是通往死与没落，而是显示通往治疗与新生之路。
那个人生着病，精神、气质或个性以某种形式生着病，我以健康人的本能去抵抗。随着时间的过去，共鸣取代了这个抵抗。那个共鸣是来自对不断深深烦恼的人的巨大的同情。因为我无法置身度外，从一旁看着那个人在孤立的内在中死去。
迷路流落到我们当中、城市中、家畜生活中的荒原狼——再也没有比这个称呼更能贴切形容他那畏缩的孤独、野性、不安、乡愁和流浪的了。
那些残暴行为实际上并不是残暴行为。要是中世纪的人看到我们今天所有的生活方式，大概不会认为是残暴的、可怕的、野蛮的，而是会感到厌恶。每个时代、每种文化、每种风俗、每种传统都具有各自的方式，以及与那方式相符合的温柔、严格、美丽与残暴，认为某种苦恼是真理，以无比的耐性甘愿忍受某种灾难。只有在两个时代与两种文化和宗教纵横 ...