喜欢小葵姐姐的过来，我要为她盖座楼（小乖）

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前排吃瓜。

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三原葵 发表于 2017-5-12 23:50
你们总是欠调教……为什么不能炸啊。

现在大家都是M了。

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daily support

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这一贴打开了我们的思路，为我们的事业开创了新的分支。而这个帖子也会被历史铭记。

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药不能停，旗不能倒。

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为了阿姨！

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暴风城的将士会呼唤她的名字。

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日常顶楼

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小工匠默默添砖加瓦。

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为了葵姐

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坐看风起云涌。

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eha 发表于 2017-5-21 23:36
恶 臭 盖 楼

这个是仿CV真爱的问法，就是问CV是小葵的作品有什么。。

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eha 发表于 2017-5-22 10:40
你可以百度一下114514的意思 另外我查了一下rj114514是不存在的

我回复错了。应该对葵姐说的。。。

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“世界正在变成碎片，我在这些虚悬的碎片上奔跑……”

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我偏爱写诗的荒谬
胜于不写诗的荒谬。
--Wisława Szymborska

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智力上的懒惰和这个时代的匆忙导致了对刻薄文字的强烈需求。迟钝的大脑……已经虚弱得无法接受持久的思考了。从来没有一个时代有这么多人写得这么烂。--伊斯雷尔·赞格威尔，《学士俱乐部》，1891.

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对于诗歌来说，如果开始的太早，是写不出什么名堂的。应该耐心等待，终其一生收集意蕴与甜美，越长时间越好，到最后或许还能写出十行好诗。因为诗并不是像人们所想的那样是情感（情感人们很早就有足够多的了）而是经验。为了一句诗，我们必须去看很多城市，很多人，很多事物；必须了解动物，必须感觉鸟儿如何飞翔；必须知道每朵小花在清晨绽放时的姿态。我们必须能会想起那些在异乡走过的路，回想起那些不期的相遇和早已预见的离别。必须能够回想起那些懵懂的童年时光，回想起我们不得不惹其伤心的父母，他们带给我们一种欢乐，而我们却不理解这种欢乐。回想起童年的疾病，病症总是离奇的发作，带来那么多深刻而沉重的变化，必须能回想起在安静沉闷的小屋里度过的那些日子，回想起海边的早晨，回想起海本身，回想起旅途中万籁寂静、繁星点点的夜晚。而就算是能够想起这所有也还不够，还必须想起许许多多爱情的夜晚，每一个夜晚都与另外一个不同，回想起女人临产时的叫喊和分娩后柔弱、苍白的熟睡。还必须陪伴过临死的人，必须曾经坐在死去的人身旁，在敞开的窗口边聆听一阵阵时有时无的嘈杂音。而仅有回忆也还是不够，如果回忆太多的话，我们还必须能够忘却，并且怀着极大的耐心，静静地等它们再次到来。因为记忆本身并不正确的存在。直到它变成我们身体里的血液，变成我们的眼神和神态，无名无状地和我们自身不可分离的时候，才会出现一种情况，就是在一个罕见的时刻里，一行诗的第一个词从它们中间浮现，然后脱颖而出。--Rainer Maria Rilke

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    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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“bababadalgharaghtakamminarronnkonnbronntonnerronntuonnthunntrovarrhounawnskawntoohoohoordenenthurnuk”
--James Joyce

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“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