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《巴芒演义》读后感

发表于 2022-07-31 | 分类于 读书笔记
| 字数统计 1727 | 阅读时长 8

价值投资发展脉络

Long Long Ago,股票投资纯粹是一个投机行为,原因如下:

  1. 市场缺乏监管
  2. 人性的逐利特性

其中,「市场缺乏监管」导致市面上的「财报」难以获取,能获取的则信息真真假假难以计算。「人性的逐利特性」导致公司更倾向于给「漂亮的财报」换取投机者的青睐,而投机者的青睐会导更多投机者的加入,于是股价会大幅上涨,大幅下降,随机漫步似乎毫无规律。

这个时候格雷厄姆出现了,他使用「破产清算」的思路,利用市场先生的不理智报价来稳定的获取超额利润。逻辑很简单:

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Vim 安装配置

发表于 2020-09-13 | 分类于 Vim
| 字数统计 1095 | 阅读时长 5

配置安装步骤详情请看这里呀,使用 bash vim/install.sh 的脚本就好了。这个文章会持续更新,主要记录的是当前配置内容,以及一些常用命令。

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GTD vs OKR 时间管理思考

发表于 2020-05-08 | 分类于 杂项
| 字数统计 2738 | 阅读时长 13

前言

自从进入了研究生以后,时间就开始严重不够用了。虽然已经把玩游戏,刷微博看八卦这种纯粹浪费时间的事情全部去掉了,但是每天仍然被做不完的事情所充斥着。

陪家人和女票(已经没了)的时间变得非常的少,同时觉得获得的知识摄入量也没有因此大量提升,个人觉得自己进入了吴军老师说的假忙碌状态。于是总结了以下两点原因:

  1. 事情安排出了问题 做了大量不重要但紧急的事情,导致重要不紧急的事情没有做,最终导致 deadline的时候,被各种重要紧急的事情压破,紧张感导致了工作效率的下降,最终导致恶性循环。
  2. 个人能力问题 时间的掌控,和身体的健康状况。个人不能做到到了指定的时间就立刻停止手头的事情。总会延长一点占用两个事件之间的休息时间,直接导致下一个任务过度劳累,效率下降。同时多次因为各种“事情”压迫了自己读书和健身的时间,这点长远来看是非常不好的。
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终端登录北邮校园网

发表于 2019-08-30 | 分类于 软件使用
| 字数统计 284 | 阅读时长 1

curl 直接登录

重要的事情写在开头:现在 10.3.8.211 使用命令行登录可能会出现问题。

  1. 登录默认计流量的账号
    1
     curl 'http://10.3.8.217/login' --data 'user=student_id&pass=password&line='
    
  2. 登录联通 or 移动的账号

    1
    2
    3
     curl 'http://10.3.8.217/login' --data 'user=student_id&pass=password&line=CUC-BRAS'
     # CUC-BRAS for 联通
     # CMCC-BRAS for 移动
    
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SVD 奇异值分解

发表于 2019-08-26 | 分类于 数据分析
| 字数统计 439 | 阅读时长 2

简述

SVD(Singular Value Decomposition),即奇异值分解,本质上是一种矩阵分解技术,在应用领域已经出现了进百年。矩阵分解技术指的是将一个原始矩阵表示成新的易于处理的形式,这种形式是两个或多个矩阵的乘积,可以简单的理解为因式分解。最早使用 SVD 的应用的领域为信息检索,使用 SVD 的检索方法称为隐性语义索引(Latent Semantic Index,LSI)或隐性语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)。

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PCA 主成分分析

发表于 2019-08-20 | 分类于 数据分析
| 字数统计 849 | 阅读时长 4

PCA

简要说明

PCA 的全称为主成分分析(Principal Component Analysis)。简单的来说,PCA 的本质是将原来的坐标系转变为新的坐标系,而新的坐标系的基的选择为原始数据中方差最大的方向。

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OKR 简单总结

发表于 2019-08-19 | 分类于 任务管理
| 字数统计 953 | 阅读时长 4

OKR (Objectives and Key Results) is a goal system used by Google and others. It is a simple tool to create alignment and engagement around measurable goals.

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Style Transfer Loss Summary

发表于 2019-08-12 | 分类于 Losses
| 字数统计 733 | 阅读时长 3

TransferLoss

VGGLoss

VGGLoss 是提取 VGG 的不同的层学到的图片的特征,之后通过对比这些不同层的特征来计算两个图片的相似度,计算相似度的功能如下:

\[l_{vgg}(x, y) = ||f_\phi(x) - f_\phi(y)||^{2}_2\]
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《思维简史》 - 伦纳德·蒙洛迪诺

发表于 2019-08-09 | 分类于 读书笔记
| 字数统计 1023 | 阅读时长 5

简要

思维简史这本书是伦纳德·蒙洛迪诺关于人类思维发展、进步的“历史”系书籍。由于作者本身为物理学家,书中后半段对物理发展的描写比较多。

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Few-shot Learning 总结

发表于 2019-03-26 | 分类于 FewShotLearning
| 字数统计 972 | 阅读时长 4

N ways K shot few-shot Learning 问题的描述

最终训练模型的效果需要达到,给模型之前完全没见过的 $N$ 个新类,每个新类中只有 $K$ 个样本。该模型需要能够通过利用这仅有的 $N \times K$ 个样本,来对接下来给出的新样本进行分类。在 RelationNet work 1 的问题描述中,将这给出的 $N \times K$ 个样本集称为 Support Set ,待分类的图片集称为 Query Set。

  1. Learning to Compare:Relation Network for Few-Shot Learning CVPR 2018 ↩

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