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楼主: 052113
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喜欢小葵姐姐的过来,我要为她盖座楼(小乖)

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261#
发表于 2017-5-28 23:58:43 | 只看该作者

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RE: 喜欢小葵姐姐的过来,我要为她盖座楼(小乖)

Young 发表于 2017-5-28 23:10
哲学大师机智的歪楼,然后自己趁虚而入

计划通
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262#
发表于 2017-5-29 00:05:49 | 只看该作者
    我同意叔本华所说的,把人们引入艺术和科学的最强烈的动机之一,是要逃避日常生活中令人厌恶的粗俗和使人绝望的沉闷,是要摆脱人们反复无常的欲望的桎梏。一个修养有素的人总是渴望逃避个人生活而进入客观知觉和思维的世界,这种愿望好比城市里的人渴望逃避喧嚣拥挤的环境,而到高山上去享受幽静的生活,在那里透过清寂而纯洁的空气,可以自由地眺望,陶醉于那似乎为永恒而设计的景色。
    除了这种消极的动机之外,还有一种积极的动机。人们总想以最适当的方式画出一幅简化的和易领悟的世界图像;于是他就试图用他的这种世界体系(cosmos)来代替经验的世界,并来征服它。这就是画家、诗人、思辨哲学家和自然哲学家所做的,他们都按自己的方式去做。各人把世界体系及其构成作为他的感情生活的支点,以便由此找到他在个人经验的狭小范围里所不能找到的宁静和安定。
    理论物理学家的世界图像在所有这些可能的图像中占有什么的地位呢?它在描述各种关系时要求尽可能达到最高的标准的严格精密性,这样的标准只有用数学语言才能达到。另一方面,物理学家对于他的主题必须极其严格地加以控制;他必须满足于描述我们的经验领域里的最简单事件。企图以理论物理学家所要求的精密性和逻辑上的完备性来重现一切比较复杂的事件,这不是人类智力所能及的。高度的纯粹性、明晰性和确定性要以完整性为代价。但是当人们萎缩而胆怯地不去管一切不可捉摸和比较复杂的东西时,那么能吸引我们去认识自然界的这一渺小部分的究竟又是什么呢?难道这种谨小慎微的努力结果也够得上宇宙理论的美名吗?
    我认为,是够得上的。因为,作为理论物理学结构基础的基本定律,应当对任何自然现象都有效。有了它们,就有可能借助单纯的演绎得出一切自然过程(包括生命)的描述,也就是说得出关于这些过程的理论,只要这种演绎过程并不太多地超出人类理智能力。
--Albert Einstein
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263#
发表于 2017-5-29 00:09:41 | 只看该作者

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熬夜就等着楼上的哲学
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264#
发表于 2017-5-29 07:55:08 | 只看该作者
日常水
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265#
发表于 2017-5-29 08:36:54 来自手机 | 只看该作者

回帖奖励 +1 根棉棒

我来组成围观群众
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266#
发表于 2017-5-29 10:00:39 | 只看该作者
每日一水
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267#
 楼主 发表于 2017-5-29 19:05:53 | 只看该作者
坚持就是胜利
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268#
发表于 2017-5-29 19:44:54 | 只看该作者

回帖奖励 +1 根棉棒

第一,感觉有人浑水摸鱼发无聊水有点问题啊,既然是真爱楼就应该正经点,水多了就冲淡了
第二,这个才几天就已经快300了,不得不说你町厨力真高
第三,小葵姐姐我喜欢你啊啊!!!
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269#
发表于 2017-5-29 19:46:34 | 只看该作者

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其实我一开始是看到是以为“哪个CV叫小葵的来着的”
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270#
发表于 2017-5-29 22:20:17 | 只看该作者
沉迷游戏 几天没盖
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271#
发表于 2017-5-30 00:05:40 | 只看该作者
“bababadalgharaghtakamminarronnkonnbronntonnerronntuonnthunntrovarrhounawnskawntoohoohoordenenthurnuk”
--James Joyce
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272#
发表于 2017-5-30 00:36:08 | 只看该作者
哲学被看穿了所以语无伦次了?
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273#
发表于 2017-5-30 01:18:49 | 只看该作者

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我要点一首届かない恋送给在座的各位
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274#
发表于 2017-5-30 13:17:07 | 只看该作者

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这么饥渴哒~
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275#
 楼主 发表于 2017-5-30 17:57:25 | 只看该作者
端午节的楼有股浓浓的种子味?小葵姐姐我稀饭你丫~吼~
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276#
发表于 2017-5-30 19:10:29 | 只看该作者
点一首恋爱循环给lz
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277#
 楼主 发表于 2017-5-30 21:13:43 | 只看该作者
那我只好给自己点首恋暴动了
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278#
发表于 2017-5-30 21:14:34 | 只看该作者

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一万个棒棒。。
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279#
发表于 2017-5-31 00:08:14 | 只看该作者

RE: 喜欢小葵姐姐的过来,我要为她盖座楼(小乖)

本帖最后由 robin 于 2017-5-31 23:08 编辑

“During the match against Fan Hui, AlphaGo evaluated thousands of times fewer positions than Deep Blue did in its chess match against Kasparov  ;compensating by selecting those positions more intelligently, using the policy network, and evaluating them more precisely,using the value network—an approach that is perhaps closer to how humans play. Furthermore, while Deep Blue relied on a handcrafted evaluation function, the neural networks of AlphaGo are trained directly from gameplay purely through general-purpose supervised and reinforcement learning methods.”

-- David Silver,Aja Huang,In Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search,nature16961(2016),

http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html
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280#
发表于 2017-5-31 00:09:19 | 只看该作者

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每日顶!d=====( ̄▽ ̄*)b
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