草莓好玩吗破解版怎么玩地址，谷歌利用「机器学习」帮助NASA发现「第二个太阳系」？
其实“机器学习”这个名词叫法就是一个对于机器学习最好的理解方式，非常形象，机器在学习。利用类比的思维方式，很容易把机器理解成一个人，坐在一个角落，翻看着一些信息，然后学到了一些知识，进而利用这些知识就可以理解其他信息，做一些事情啥的。
这种方式虽然简单高效，不过有一个问题：抽象，不具体，还会想机器学习到底是个什么东西？
机器学习可以理解成一些数学计算的集合。那么如何来理解数学问题，其实挺难的，真的很难。
1+1=2这是一个几乎每个人都知道的公式，貌似没什么难度。不过仔细回想下小孩子学习这个公式的过程，翻看一些这个公式的证明，进而可以得出这样的结论：
1+1=2并不简单，但是，当这个公式被记住，或者说坚定相信这个公式，并把它当成一个常识的时候，这个公式就简单了。甚至可以理解成，我们并没有理解1+1=2的含义，而是被这个公式灌输和同化了。
既然我们可以通过相信并且记住一个公式的方法来了解数学问题，那么就可以通过类似的方式了解机器学习。换句话说，了解机器学习的过程中，先别设置过多疑问，相信一些算法，或许慢慢的这些公式会被大脑神奇的理解，即便是主意识根根没有理解这些算法。其实这个过程有些类似对一些对宗教的理解，信很重要，不信啥都得不到，科学就是一门宗教。
以上内容主要说的是要以一个什么样的思维方式来理解机器学习，同时把机器学习看成一个数学问题。这样的前提非常重要，至少根据自己的经历来看，类似的一个预期可以让了解机器学习的过程更加舒适。注意，以下内容主要有助于理解机器学习，相关信息未必准确。
既然机器学习可以理解成一个数学问题，那么和机器、学习有什么关系？
y=ax+b这个公式挺简单的，如果a和b已知，放一个x的值进去，就可以得到一个y的值。当x的值比较小的时候，y值很容易口算出来。当x的值比较大，比较复杂，口算就没有那么容易了。所以这是一个问题，解决这个问题的方式有很多种，比如可以用到计算机，这时，机器就出现了。但是，这个机器就像是一个工具，和学习没啥关系。
还是这个公式，就像1+1=2一样，如果相信它能够解决一些实际的问题，那么就可以把公式用到实际的事情当中。
这里拿手机的价格举个例子，如果y是手机的价格，x是手机的性能，那么两者应该是存在某些联系。性能可以用跑分来直观的评判，比方说手机跑分两万，但手机价格很多不是两万，所以，价格和性能之间的关系要有一个系数，这个系数是a。然后再加一个偏移量，就是上边的公式：y=ax+b。
调查搜集了一些手机价格和性能的信息，通过这些数据应该可以找到一个价格和性能之间的规律，确定一组合适的a和b的数值。
在机器如何找到这个规律之前，先回顾下我们是如何做的。类似上图，把手机价格和性能的数值转化为散点图的样式，纵轴是y价格，横轴是x性能。简单一看就知道了，性能越高，价格越高，我们掌握的是一个类似图中蓝色线条的走势。有了这个大概的走势，利用坐标系，给一个手机的性能数值，就可以大致预测这个手机的价格。
以上过程是我们通过数据观察，进而学习到一个规律的过程。如果机器也可以找到这个条蓝色的表示走势的线条，那么就可以理解成机器也会学习，机器具备了人一样的能力，而不是一个单单的工具。机器掌握这条蓝色的线条的过程并不难，如果这个蓝色线条上点距离红色点的距离的平方和最小即可。
机器找到一个类似上图中的蓝色线条可以理解成机器在学习，不过也仅仅是有助于理解机器学习的过程。如果机器学习真的是这样，那么机器学习就没有什么研究价值，很多年前就可以实现。
那么问题出在哪里？
单就类似于商品价格预测这个例子来看，实际的情况要复杂的多。
手机的价格除了和性能相关，还和屏幕、摄像头、内存、外观等更多的因素相关。衡量手机价格需要更多的维度，放在公式里边来讲就是需要更多类型的x，更多类型的b。
除了维度，还需要更多的数据，这样才有助于找到更加合理的手机价格和手机各个特征之间的关系。
随着需要数据的增多，数据特征的增多，加上机器学习需要多次计算，对计算机的运算性能也提出了要求。
上边的问题可以总结两个：需要大数据，需要强的运算能力。
随着互联网技术的普世，数据变多了，高性能计算机的出现，计算更轻松了，这才让机器学习成为可能，进而有助于发现更好的算法，得到更好的规律。
手机价格预测的例子只是一个非常简单的线性回归的问题，该计算过程并不能解决更加多样复杂的实际问题，比如图形识别的分类问题等，所以后来才出现了机器学习这个大的概念中的子概念，比如神经网络、深度学习等。如果有详细了解更新技术的动机和需求的话，建议实操+逐步了解算法。
深度学习的技术单纯的使用目前并不难，有很多工具，甚至不需要理解一些复杂的算法。虽然听起来不错，不过用好深度学习的技术并不容易，其中的一些难点在于如何整理数据，如何确定机器找出来的规律是不是贴合实际，如何把深度学习和具体的应用结合起来。所以目前了解深度学习的同时，还是需要了解所处行业的特性，和机器学习的人工智能技术协同工作，最终才能带来更好的效果。
对于不需要使用深度学习技术的人来讲，出于求知的欲望简单了解下是非常不错的方式。不过，了解的同时，建议去思考一些更为深层次的问题，比如开头提到的关于信和不信的问题，大脑思维层次的问题，人生目标的问题，这些问题虽然和深度学习看似关联不大，但是，当深度学习更加深的渗入到生活中时，之前的思考有助于形成一个如何看待人工智能的框架，更好的使用那些搭载了人工智能的产品和服务。
绿巨人秒退怎么办？
1、单个软件缓存数据过多。
可进入设置--应用程序--全部--查找点击出现闪退的软件名称--清除数据后再使用试试。
2、安装位置不合适（部分机型才有该功能））
部分软件对手机安装位置有所要求，安装软件更好是安装至手机存储，避免安装在其他地方容易出现问题。
在软件安装前，可进入设置--存储--首选安装位置--选择系统空间或用户空间后尝试；在软件安装后，可进入手机设置--应用程序--全部--找到该软件移动手机存储中。
如何看待用热水泡苹果？
苹果被热水浸泡过为什么会冒“血珠“呢？昨天下午，我们做了个实验。
我们也买来一个蛇果，也用刚烧开的热水进行浸泡。由于苹果的浮力，果子有五分之一露在水面上。
刚放下去时苹果的四周冒出了些许气泡，大约10分钟之后水面下的表皮颜色开始变淡，在水线的位置形成一条色差分界线。
30分钟后苹果的表面冒出了汗毛粗细的水滴，但很不明显。
在浸泡1个小时之后，这些水滴也没有发生明显变化，依然不是很明显。
最后我们将苹果捞起，用纸巾擦干，发现水滴确实是红色的，但并没有继续冒汗，浸泡苹果的热水也没有变红。后来我把苹果吃了，发现果肉有被果皮染红，肉质变软，甜味变淡，不好吃了。
把苹果放入盆里。
大约泡了1小时，在水线的位置形成一条色差分界线。
捞起来的苹果，可以擦出一些红色水滴，但不多。
没浸泡过的苹果和浸泡过的苹果（右）对比。
小龚后来联系我们，说她又拿了同一批买来的苹果泡了一次热水，结果和我们实验的结果一样，浸泡一个小时也没有冒出多少“血珠”，她怀疑也许和苹果的个体差异有关。
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红色的液体究竟是什么？对人体有没有害？苹果还能吃吗？
网上随手一搜即可发现，全国多地网友都有过类似的“意外发现”和质疑。
其实，这种现象是正常的，是苹果皮里的花青素在高温条件下被降解的表现。
苹果的花青素主要存在于果皮中，也是果皮颜色形成的重要物质。
花青素属于一种非常重要的天然色素，但是该色素经过高温和冷置会被析出。一般情况下，颜色较红的苹果，花青素含量较高，所以容易析出。
实际上，在南方，很少人会用热水洗苹果，而且只有极少部分才会遇到苹果“出血”。在北方，因为天气寒冷，一些人才会用热水浸泡苹果，大家对此现象已经见怪不怪了。
我们是不是欠管轶一个道歉？
悟空问答老度论战疫系列文章之第29篇：管轶，1962年生于江西宁都，医学微生物学专家，英国皇家医学院外籍院士，香港大学于崇光基金教授席（病毒学）、新发病毒性疾病学讲座教授，香港大学新发传染性疾病国家重点实验室主任、香港大学流感研究中心主任，汕头大学·香港大学联合病毒学研究所所长、粤港新发传染病联合实验室主任。当年，SARS肆虐，钟南山一战成名，大家可能不太了解，在钟南山背后，还有管教授，也照样功不可没。
2003年，正是管轶团队最早分离出SARS病毒，率先证明果子狸是SARS的直接来源。随后，广东开始全面剿杀果子狸，最终斩断了病毒的传播链，使那场战役取得了最终胜利。
可鲜为人知的是，好吃野味的广东人，在SARS刚刚退去没几个月，果子狸再次出现在市场，并且越来越多。为此，管教授忧心忡忡，多次专程去广东市场买回果子狸检验。当发现病毒检测呈阳性后，管教授坐不住了。他不顾别人劝阻，执意找到高层，终于在2005年1月初，广东再次全面围剿果子狸。最终，在确诊了一例病人后，避免了SARS的卷土重来。
这么多年，管教授始终奋战在第一线，成为国内最具影响力的权威科学家。
按国际权威机构Thomson的排名，在禽流感研究领域，管轶排名世界第五；在H1N1的流感研究领域，全世界排名第四；而在微生物领域，他在全世界排名第11位，并连续五年被Thomson评为「高被引科学家」，及全球最具影响力的科学家。正因为一直以来的努力，管轶和李兰娟、袁国勇等人，荣获了2017年度国家科学技术进步奖特等奖。就是这样一位非常有责任心的学者，在得知武汉出现新病毒之后，立即奔向武汉。
可他所到之处，并没有看到有关部门对疫情的重视，甚至一些机构对他不冷不热，人为设置障碍，最终，管教授用他自己的话当了“逃兵”。
1月23日，管轶在接受财新网采访时说：
「保守估计，此次感染规模最终可能会是SARS的10倍起跳。我经历过这么多，从没有感到害怕过，大部分可控制，但这次我怕了。」他还在接受采访时说过很重的话：
不想妄加评论，但有些专家讲话不要人为误导，譬如有人说武汉新型冠状病毒肺炎可防、可控、可治。但如今新增病例增加不少，我想说现在不是比谁官大、比谁权力大，真正要具有对国家和人民负责任的态度。他的这些言论，用我们东北话讲，无疑是捅了某些人的肺管子，听着是极其刺耳的，但却说到了民众的心里。
但在那个时候，管教授被一些人站在道德制高点上一顿痛骂。
现在，我们都知道结果了。
一切都不幸被管教授言中了。
管教授的学术地位非常高，国内没有几个在专业领域超过他的。但更加可贵的是，管教授能够讲真话，能够不顾及某些人的感受直言不讳说真情。
他与钟南山、李文亮一样，都是英雄。
我们这个时代，最需要这样的真心英雄。
英雄不只是需要学术上的造诣，更需要为民请命，敢于担当，时刻能讲真话。
这样的人太少了，因此，管教授他们就显得更加难能可贵。
为管教授点赞！
农村单干家庭农庄股份制合作社集体生产队？
农村单干、家庭农庄、股份制合作社、集体生产队，这四种生产方式在中国农村都已出现过，或正在实行中。至于说到它们哪个好？我们暂且不论，先来看一看它们各自的优缺点:
一，集体生产队
集体生产队成立于1958年，是社会主义农业经济中的一种组织形式，到1984年，随着联产承包责任制的实行，实行了二十七、八年的集体生产队的这一组织，己基本上退出了历史舞台。
集体生产队，实行的是独立核算、自负盈亏、因地制宜地按排生产计划和生产任务、有权分配自己的产品和现金，有权处理交公粮后，多余的农副产品。
生产队的优势，第一是人多力量大，能集中人力快速完成某些生产任务；第二，集体生产队更能象农场那样，实行大型农业机械化。此外，生产队实行的比较合理的工分制度，既维护了壮劳力的多劳多得，也照顾到老弱病残的利益。虽然那时集体生产队里的农民收入不高，但农户与农户的贫富差距不大，农民的生活压力也不大。
另外，当时的农田排灌的现状和以人力为主、极少有的机械耕作，让集体生产队更显优势。
但集体生产队，由于是集体劳动生产，农民存在相互依赖、偷赖耍滑的思想，农民干活的主动性、积极性不高，干活缺乏真心实意。而且，大多数农民只知道服从干活，不知道，也不愿思考怎样发展农业经济。
二，农村单干
联产承包责任制后，农户基本上都是处在单干状态。联产承包责任制实行之初，由于田地属农户经营，种植什么也是由农户自行按排，农民的种田积极性，得到了极大的提高。
总的来说，农户单干的优点就是:自由种植、尽心尽力。
缺点:小农经济、不利于农场式机械化的发展。
三，家庭农庄
所谓家庭农庄，就是指以家庭成员为主，从事农业规模化、集约化、商品化生产经营，并以农业收入为家庭主要收入来源的新型农业经营主体。
家庭农庄对土地规模有一定的要求，在我国起步不久，而且也很少。
它的优点是:有一定的机械化规模，发挥一切资源，更好地运用管理和技术，工作效率和效益都比较好。
但它的不足之处是:农业发展有限，农忙时人手不足，需请人帮忙。
四，股份制合作社
股份制合作社与股份制公司形式差不多，它一般是由五户以上农户，以入股的方式成立的合作组织。
近些年，一些专业合作社成立不少，如:水产专业合作社、水果专业合作社、蔬菜专业合作社、农机专业合作社等等，但是似乎显现的效果并不显著。
股份合作社的优点:“抱团闯市场”，在购买农资，农产品销售，农产品运输，农产品储藏，农产品加工等方面，有一定的优势。
缺点:组织比较松散，入退股比较自由，人员也不好管理，而且入股需要一定的资金，参加的人一般是农业产业链上的经营者，如:农资经销商、农业经纪人、农村社区有影响的人等，参与进来的真正的农民极少数。
综上所述，集体生产队、农村单干、家庭农庄、股份制合作社，这四种生产方式各有优劣。集体生产队的形式，早已退出历史舞台，在现阶段难以重现；单干是目前农村的主流；未来农业要有大的发展，家庭农庄和股份制合作社，是比较合适的选择。至于未来农村会出现什么新的生产组织方式，大家只能拭目以待。
