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漫士沉思录
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来自清华的一名人工智能博士生,漫士沉思录唯一官方账号
数学算法如何帮你做出最好的人生选择?
一位来自清华的人工智能博士生,日常思索和科普。
An artificial intelligence doctoral student from Tsinghua University who likes to delve into thinking and science popularization.
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zhlédnutí: 4 017
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如何只用常数定义,最简单本质地理解欧拉公式?#常数 #数学
zhlédnutí 34KPřed 14 dny
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【漫士科普】不是,这些数学大佬都是怎么注意到的? #数学 #maths
zhlédnutí 27KPřed 21 dnem
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【宗师陨落】李政道为什么伟大?到底什么是宇称不守恒?#李政道 #数学
zhlédnutí 10KPřed 28 dny
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【漫士科普】解密相变:水结冰的背后,藏着量变引起质变的秘密 #物理 #科普 #科学
zhlédnutí 30KPřed měsícem
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【漫士科普】分而治之:算法背后的哲学智慧 #Python #编程 #算法
zhlédnutí 13KPřed měsícem
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【漫士科普】杨辉三角中隐藏的分形:自相似分形的奥秘 #几何 #数学 #maths
zhlédnutí 8KPřed měsícem
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【漫士科普】为什么数学不允许除以0,却定义了根号- 1?#数学 #science #maths
zhlédnutí 119KPřed měsícem
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【漫士数学】火柴人vs几何详解,An over-analysis for Animation vs Geometry #火柴人 #Geometry #数学
zhlédnutí 130KPřed 2 měsíci
原视频:czcams.com/video/VEJWE6cpqw0/video.html 一位来自清华的人工智能博士生,日常思索和科普。 An artificial intelligence doctoral student from Tsinghua University who likes to delve into thinking and science popularization. 喜欢我的内容欢迎订阅、评论、点赞^_^ Welcome to subscribe, like, and leave comments under my videos^_^ 打开小铃铛🔔获取频道最新动态 Turn on the little bell🔔 to receive my latest updates #科学 #科普 #知识 #物理 #数学
【漫士科普】为什么1/89的小数部分藏着斐波那契数列? #数学 #科普 #費波那契數
zhlédnutí 34KPřed 2 měsíci
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【漫士】中国大陆的高考数学题越来越难了 #数学 #高考 #大陆高考
zhlédnutí 13KPřed 2 měsíci
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【万字解析】我们为什么对考试这么痴狂?内卷的本质与破局 #考试 #高考
zhlédnutí 16KPřed 2 měsíci
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【漫士科普】为什么说数学思维就是抽象 #数学 #科普 #math
zhlédnutí 25KPřed 3 měsíci
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【漫士科普】GPT是如何工作的?为什么要学习接下一个词?#gpt #chatgpt #openai
zhlédnutí 77KPřed 3 měsíci
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童年的那抹彩虹,让我决心成为一名科普博主
zhlédnutí 5KPřed 4 měsíci
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An artificial intelligence doctoral student tells you how the SORA diffusion model generates videos?
zhlédnutí 127KPřed 4 měsíci
An artificial intelligence doctoral student tells you how the SORA diffusion model generates videos?
【漫士数学】揭秘刘谦魔术!数学是怎么留住你的好运的 #刘谦 #春晚 #魔术
zhlédnutí 4,5KPřed 6 měsíci
【漫士数学】揭秘刘谦魔术!数学是怎么留住你的好运的 #刘谦 #春晚 #魔术
全体自然数之和等于负十二分之一?真相远没有那么简单!#数学 #高中数学 #math
zhlédnutí 194KPřed 7 měsíci
全体自然数之和等于负十二分之一?真相远没有那么简单!#数学 #高中数学 #math
【漫士数学】看完它,再也没有数论压轴题能难倒你 #数学 #数论 #numbertheory
zhlédnutí 12KPřed 7 měsíci
【漫士数学】看完它,再也没有数论压轴题能难倒你 #数学 #数论 #numbertheory
【漫士科普】所以,到底什么是欧拉公式和自然常数?#欧拉公式 #欧拉公式 #数学
zhlédnutí 4,3KPřed 7 měsíci
【漫士科普】所以,到底什么是欧拉公式和自然常数?#欧拉公式 #欧拉公式 #数学
【漫士科普】火柴人解析[下] 你从没见过的导数、泰勒展开的详细科普 #导数 #泰勒展开 #数学
zhlédnutí 14KPřed 8 měsíci
【漫士科普】火柴人解析[下] 你从没见过的导数、泰勒展开的详细科普 #导数 #泰勒展开 #数学
【数理小品】站在树林前,就能一眼看透有理数的奥秘?#有理数 #数学 #math
zhlédnutí 3,4KPřed 8 měsíci
【数理小品】站在树林前,就能一眼看透有理数的奥秘?#有理数 #数学 #math
😊多臂老虎机的ucb算法远远不是最优解 不需要那么升华主题 真正的最优解叫做gittin index
在我20多年的职业生涯里,所遇到的人90%无法做出正确和恰当的决策。决策存在于我们工作和生活的时时处处,学会决策对于过好一生至关重要。我观察了难以做出决策的人,我觉得大部分人是没有掌握一种科学的方法,还有一小部分是有方法,但是本身的性格不适合决策而只适合执行。毕竟具体的生活和数学模型差距很大。 以我的人生经验,要学好数学和哲学。
人中龙凤!
就是mean + standard error 作为决策根据吗!真有趣
当年没由管看这种视频,错过了成亿万富翁的机会
这个模型有一个最大的缺陷,就是没有把试错成本(非时间)考虑进去。当拉拉杆不仅需要时间,还需要很大的力气,那么对于拉一次拉杆就要消耗全身力气的人来说,不会有几次拉动机会,遑论多拉几次试错了。
谢谢🙏🎉
這算法可行的前提是試完每個選項之後可以重選,但它與人生根本就沒有可比性。 學業上,你不可能先選幾門有興趣的學科,然後每個都試讀一個學期才做正式選科的決定。 工作上,如果你辭職轉公司了,基本上不可能再回到舊公司。就算你進了N家公司工作然後發現第1家最好也不可能回去了。 愛情上,同理,你要確定交完N個對象之後前面幾任不會跑走,還在等你選欸。事實上很多人的出生身份就不是皇帝,不能任意選妃。 所以我只能說這套理念看看就好,你可以多學習多嘗試,但你永遠不可能得到人生最優解。
播主标题党,自己开始都说了学生不能上完课再回来选,不要吹过了。人生的选择哪有什么优解,谁能判定?
大學有學過bandit algo, UCB的regret analysis也有聽懂, 但就是沒有悟出12:00之後的道理, 只是應付了考試就算了。還好CZcams有推薦這影片, 不然東西都白學了
I'm also from Cal : )
有收益很棒的视频
我悟了
昇華了
求讲Monte Carlo Tree Search
這也正反映寒門難出貴子的情況。大部份人在考試制度下,能承受多少試錯
repeat result = ubc() pruning(result) until GAMEOVER
請教採樣次數和平均值關係的統計問題,就是Type B error的估計值嗎?
兩小時! 從來沒試過這麼早
謝謝Up主 非常好視頻
後面那個小遊戲畫面跟鬼一樣,選擇困難跟拖延症好像也有點像
懂了,所以當煩惱要吃什麼時,全都吃就對了(沒,我開玩笑的,感謝博主分享
很有幫助的影片,這個知識成功解決我的三餐選擇困難,而且不須要太多自制力便可以做到。支持👍
可是有一個問題,人總是會做出錯誤期待
所以影片後面就講了,在樂觀中選擇最好 ,在交互中降低樂觀,你多次嘗試不同選擇才不會對某一事物過度樂觀
@@rongzh1209 還有問題是一次該降多少,太多會導致一個比較差的結果直接讓那個選項被放棄,太少又會浪費時間
@@ShiShen_Huang 额,主要问题是,这个世界上的东西不是一成不变的,事物都是发展的,可能它不会那么服从概率分布……
@@ShiShen_Huang 能夠量化分析的問題就取平均,通常在這種條件下敘述性統計足以解決大部分問題了,若想得知一組資料的離散程度用變異數跟標準差,這兩個指標可以去了解一下,最大和最小落差過大表示上下限差距非常多,表示很不穩定,反之亦然
就像国内考公务员,短短几十年,大家对考公务员的态度发生了好几次变化,这都是不能够简单地用概率分布去模拟的,每一次投入到时间成本会对后面的人生产生影响,而上述的模型中,每次进行抉择时,都不考虑各个事物间的相关性以及每次选择的不独立性。嗯,把复杂问题简单化,把简单问题复杂化都不是那么理智的做法,所以,还是继续选择焦虑吧……
15:32 此時我看到很眼熟的遊戲
請問您的影片是怎麼製作的?看起來好酷
理論數學和應用數學
讲得好 那你能不能解释一下卡西米尔效应为何成立?并且既然量子物理承认了这个-1/12 想必这个结论在量子物理中反复出现过 就是说物理界的很多现象都证明了这个等式 你说它错了 那难道说那些-1/12的物理现象都是错的吗?是实验做错了还是什么情况?请解释这个悖论
你这个证明应该接近或者就是欧拉最原始的想法了,那些变态原始的想法其实都是很简洁直观的,后人的证明饶了一大圈把大家弄晕了。
数学思维 就和我打游戏一样,玩的越多越是发现很多游戏都是换皮怪,背后本质都是一样的😂
把原本較抽象的數學,賦予它應用上的物理、幾何及日常體驗的意義;這就是以往數學老師所缺少解釋的!
0=114514,数学大厦是被撅倒的罢(悲)
精彩,我听不出一点毛病,看来我的水平还是不够🤣😭
那多少分之一等於0.123456789101112131415161718192021..........一直循環下去呢?
只用三句话,那是因为视频里面直接把“哥德尔数编码命题”拿来用了。
10:14 複數應該是從英文 complex 翻譯過來的 所以應該跟複合的數沒關係吧
會去買那種課的人 應該不會想看也看不懂這種科普吧 韭菜沒救
好不容易离开课堂十几年,我为什么要自己点进来折磨自己????
看完内容,我就觉得说人工智能 造反, 统治人类 就是科技时代的愚昧。 路很长。 人工智能 这个词不该用在这里。 应该叫,统计型模型计算。 传统的叫 确定模型计算。
做每一件事的动机,很大程度来自对于人生每一件事无意义的深层恐惧。经过自省的事,想去做就做吧。 对于那些观念根本没有与自然世界规律align的人,是无法感受很多美的,他们的感受器是被阉割的。
那麼比根號2再大一點的無理數是多少呢
听不懂
听不懂
ps: 吴健雄在科学界响亮的尊称是 the first lady of Physics!!!!
多謝!
, 7:10 ,卡西米爾效應,和 自然數的和,和宇宙膨脹 則是有上界,也就是說? 因為宇宙有界boundary ?
看第一眼標題覺得是在鬼扯,後來想了想,g的定義跟時間、長度有關,如果兩者之一的定義,哪怕是過期的定義與pi有關,那麼或許有可能,於是看完了,還真是,又學到冷姿勢了。 然後看了底下的留言,嗯,果然現代人的時間都很寶貴呢⋯⋯不僅沒功夫觀看,可能也沒功夫思考。
這就是20分鐘笑30分鐘嗎
以前讀書時,教授給我們數學的筆記都是這樣,隱藏痕迹,令人暈了。現在看其他書自學了,回頭再看也覺得未有中間思路過程
我覺得要講到特徵值的本質還是要講不變子空間,相似反而不太重要因為那只是基底變換的座標轉換
不可數無窮>可數無窮,但是無窮=無窮 所以不可數無窮=可數無窮 在0~1上,隨機取一個點,是可數數的機率是 50%