🐑 2022.08 胡言乱语
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Aug 1, 2022
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2022.08 胡言乱语
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2022.08 胡言乱语
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胡言乱语系列
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2022.08.31 八月读书总结
8 月读完的书：《倒退的帝国-朱元璋的成与败》《万历十五年》《被统治的艺术》《喜-一个秦吏和他的世界》《寻找鱼王》《焦虑的人》《一个叫欧维的男人决定去死》《蛤蟆先生去看心理医生》《谁代表伊斯兰讲话》
2022.08.30 读《蛤蟆先生去看心理医生》
这本小书里，蛤蟆是个抑郁症病人，通过十次向心理咨询师苍鹭咨询后，探索了他自卑、软弱、爱炫耀的个性与抑郁的情绪究竟来源于何处，最终找回快乐和自信的全过程。这本书就是一个标准的心理咨询流程模版。而苍鹭做这场咨询的过程是基于沟通分析心理学的理论 (TA, Transactional Analysis)。这个理论由艾瑞克·伯恩 (Eric Berne) 于 1960 年代创立，关于这个理论有两本比较好的书已列入书单《人生脚本 What Do You Say After You Say Hello》和《人间游戏 Games People Play》。
核心知识点 - 自我状态的三位一体
🐎 2022.07 胡言乱语 
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Jul 1, 2022
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2022.07 胡言乱语
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2022.07.31 大鹏守御千户所城
大鹏守御千户所城，简称大鹏城，是深圳大鹏新区一个面对大亚湾的古老城村，深圳别称“鹏城”可能由此而来。明朝洪武二十七年（1394年）建成，作用主要是抵抗海盗和倭寇的入侵。清代改大鹏守御千户所城为大鹏水师营。道光年间，此城也是鸦片战争抗击英国的根据点之一。当时的清朝水师把驻守的大鹏营升为大鹏协，下设左右二营，总部及左营就是设于大鹏所城，而右营则是驻在新建的东涌所城 (位于香港大屿山东涌，又称为东涌炮台)，城中有多个府第，其中以清代抗英将领赖恩爵的振威将军第最为壮观。原有居民说大鹏话，不过大都移民香港、荷兰或英国。
大鹏城现存东、南、西三个城门及东北约 300 米古城墙基址。城内主要街道有南门街、东门街、十字街和正街等；主要建筑有清广东水师提督赖恩爵“振威将军第”、清福建水师提督刘起龙“将军第”、郑氏司马第、林仕英大夫第等近十座清代府第式建筑；主要庙宇有侯王古庙、天后宫和华光庙等；城内衙署遗址有参将署、守备署、县丞署、火药局、左堂署等。大鹏所城是中国目前保存较为完整的明清海防军事城堡之一。
📖 2022.01.01 读《置身事内》
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Jan 1, 2022
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2022.01.01 读《置身事内》
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2022.01.01 读《置身事内》
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- 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟
- 作者：兰小欢，2001年获得东北财经大学经济学学士学位，2006年获得中国社会科学院经济学硕士学位，2012年获得美国弗吉尼亚大学经济学博士，2012年作为研究学者加入长江商学院，复旦大学经济学院副教授，复旦大学中国经济研究中心研究员，上海国际金融与经济研究院研究员。曾任长江经济带产业基金战略与研究总监。主要研究中国的经济发展以及中国的政治经济等。著有经济学科普读物《一转念：用经济学思考》，编译《腐败与反腐败的经济学》，《置身事内: 中国政府与经济发展》
- 出版年份：2021/8
📖 2021.12.01 读《中国为什么有前途》
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Dec 1, 2021
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2021.12.01 读《中国为什么有前途》
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2021.12.01 读《中国为什么有前途》
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- 推荐指数：🌟🌟🌟🌟
- 作者：翟东升翟dí东升（1976年－），江苏启东人，中国人民大学国际关系学院副院长、教授，国际政治经济学专业博士生导师，中国人民大学国际货币研究所特聘研究员。主要研究方向：货币的国际政治经济学，中国对外经济关系，中国改革的政治经济学，国际战略思想史。翟东升在2020年11月28日的一场公开演讲中讲述，中国当局在过去几十年中利用“美国权势核心圈内的老朋友”来影响美国政治和对华政策。该视频最先在中国社交媒体传播，随后被官方紧急下架。与此同时，翟东升的发言在海外网络上引起了广泛讨论，得到了福克斯新闻等美国主流媒体的报导，相关报导内容随后也得到了美国总统唐纳德·特朗普本人在推特上转发。近年出版有《中国为什么有前途——对外经济关系及其战略潜能》、《货币、权力与人——民本主义政治经济学视角下的货币金融问题》、《大国货币》等著作。
- 出版年份：2019-6-1
🎯 2021.03.04 召回-负例的艺术(wip)
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Mar 4, 2021
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2021.03.04 召回-负例的艺术
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2021.03.04 召回-负例的艺术
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推荐
召回
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算天算地系列
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召回是负例选择的艺术，如何根据场景选择合适的召回负例，是决定召回效果的关键。目前的实践来看负例一般有以下几个选项：随机负例，真实负例，in-batch负例，级联负例。
1. 随机负例
首先一个众所周知的实践结果是只用“真实负例+正例”的效果非常差，远不如“随机负例+正例”。
为什么呢？一般认为是训练空间和预测空间的不一致导致的：能展现在用户面前的“真实负例”毕竟是少数，而召回模型面临的是超大规模的候选集，如果大部分的广告或者内容这个模型都从未见过，那显然会有泛化性能的问题。
从另一个角度来看，通过粗排和精排层层筛选展现在用户面前的内容都已经是相对优秀的内容，这部分内容相对于召回的海量候选，算得上是困难样本，两者的分布差异巨大，只用困难样本训练必然导致召回模型过拟合于困难样本，就难以泛化到全量候选中的简单样本。