昨日阅读1小时，累计阅读123小时

昨天阅读5小时，累计阅读390小时

Nobody gives away anything valuable for free.
没人会给你免费的午餐。

咋天阅读2小时，累计阅读212小时

昨日阅读1小时，总阅读824小时

昨日阅读1小时，累计阅读6小时，我只能保持每天背英语的好习惯，呜呜呜

阅读1小时，累积阅读265小时

昨日阅读1小时，累积阅读223小时

20190331昨天阅读1小时，累计阅读31小时。

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昨天阅读0.5小时，累计阅读679小时。运动0.5小时，累计4.5小时。

昨天阅读2小时，一共阅读1085小时！

昨日阅读0.5小时，累计阅读58小时。

昨日阅读4小时，累积阅读411小时
瘦身健体24660步，羽毛球比赛和登山

3月31日 3月的最后一天了，19年的第一个季度已经过去了。
昨天阅读3小时，累计阅读984小时。

1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
推荐：Behavioural Economics and Finance
2nd Edition
      行为经济学和行为金融学是正在迅速扩展的新领域，并且其实际地位正在显著地不断增长。传统的经济模型建立在对理性选择和有效市场的限制性和简单化假设的基础上，而行为经济学则提供了一个强有力的替代方案，它使用的洞见和证据更依赖于我们对真实的人是如何思考、选择和决策的过程的更具体和实际上的理解。这本教科书对于将这个丰富的，跨学科的新方法应用到现实世界决策的关键概念进行了深入浅出的论述。
https://bbs.pinggu.org/thread-7012824-1-1.html

单词挑战第4月第8天
Prominence  n. 突出；显著；突出物；卓越
solar prominence [天] 日珥
prominence view 突显观 ; 突出观 ; 凸显观
hydrogen prominence [天] 氢日珥
He came to prominence during the World Cup.

1.背单词1个 - O
2.飞鸟式36个 - O
3.Code Practices 0.5 hr - X
4.论坛收集资料30分钟*2 - O
5.Cloud Zhuang45minutes - O

昨日阅读0.5小时，累计阅读88小时, 继续加油。

昨日阅读1小时，累计阅读69小时

昨日阅读1小时，累积阅读681小时

昨日阅读两小时，累计28小时，加油＾０＾~

昨日阅读1小时，累积阅读410小时

人生，有得必有失：
生就男儿身，便失去了女儿态； 得到了成熟，就失去了天真；拥有了喧嚣的城镇，就丧失了寂静的山村。
有了安全的港湾，就没有求索的漂泊；想要小溪的清澈，就看不到大海的磅礴……
失去也意味着一种得到：
磨练换来成长，辛勤带来收获，泪水领略人生百味，挫折引领成功之路，遗憾又不失为另一种美丽……
仗义疏财，得到人心；肝胆相照，得到知心；淡泊名利，得到安心；清心寡欲，得到舒心。

昨日阅读4小时，累计阅读165小时

昨日阅读3 h，累计 781 h
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《思想的力量：哲学导论


517. 道家（Taoism）
中国文明中，占据主导地位的三大思想体系：道家、儒家、佛教思想
道家主要来自老子（Lao Tzu，约前7世纪-前6世纪），庄子（Chuang Tzu，约前4世纪）

老子对于人类的见解，至少从某个方面来讲，和古希腊哲学家苏格拉底的想法颇为类似。他们都认为，即便是最聪慧的人，也仍然是无知的。都主张，将无知伪装为知识，并在此基础上行动，都是愚蠢的行为，其后果不是个人和社会的进化与改良，而恰恰是进步的反面。

持道家思想的人（如老子和庄子）对于孔子的所想所行就是这样看的。他们认为，孔子全然不顾有没有理解这个世界，就试图把自己的解决方案强加给世界。

518. 老子认为，需要做的事情不是干预世界，而是谦卑地去理解世界的运转方式，也就是说，理解“道（Tao）”。
人们对于老子的生平一无所知，因为他追求的就是默默无闻的人生。
其洞见：道可道，非常道；名可名，非常名。无名天地之始。明白四达，能无为乎？
生之育之，生而不有，为而不恃，长而不宰，是谓玄德。
反者道之动。弱者道之用。天下万物生于有。有生于无。道生一。一生二。二生三。三生万物。
知不知上，不知知病。
圣人欲不欲。。。。复众人之所过（道）
以辅万物之自然而不敢为。
善行无辙迹。

昨日阅读3小时，累计阅读33.5小时

昨日阅读2小时，累计阅读854小时。

昨天阅读3小时，总共阅读928小时

昨日阅读1小时，2019年累计阅读90小时。
周末读了少有人走的路5.最近心里有点难受，脾气有些不好，所以好好把少有人走的路读一读，也反思自我。不一样的鼓声，是要求大家要容忍周边的人，不是把别人变得和自己一样，我也很喜欢这样。这是心理逐渐成长的过程。但是还是偶尔会犯一些错误。

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或者存在噪声，则过分复杂的假设可能不仅学习潜在的函数，且也学习数据中的噪声，导致很差的拟合。
如用六次多项式拟合从三次多项式抽样的噪声数据时，这种情况就会发生。称为：过拟合（overfitting）
这时，拥有更多的训练数据是有帮助的，但只能达到一定程度。

三元权衡（triple trade-off）（Dietterich 2003）来总结我们的结论，在所有的由实例数据训练的学习算法中，存在以下三种因素之间的平衡：
1）拟合数据的假设的复杂性，即假设类的能力；
2）训练数据的总量
3）在新的实例上的泛化误差

随着训练数据量的增加，泛化误差降低。

如果我们访问训练集以外的数据，我们就能够度量假设的泛化能力，即归纳偏倚的质量。
通过将训练集划分为两个部分来模拟这一过程。一部分做训练（即找出假设），剩下的部分称作验证集（validation set），并用来检验假设的泛化能力。

假定训练集和验证集都足够大，则在验证集上最精确的假设就是最好的假设（即具有最佳归纳偏倚的假设）。这个过程称为交叉验证（cross-validation）。
如：为了找到多项式回归的正确的阶，给定多个不同阶的候选多项式，其中不同阶的多项式对应于不同的花Hi，我们在训练集上求出它们的系数，在验证集上计算它们的误差，并取具有最小验证误差的多项式作为最佳多项式。

华为发布2018年度报告，报告显示，华为业绩稳健增长，实现全球销售收入7,212亿元人民币，同比增长19.5%，净利润593亿元，同比增长25.1%。2018年华为研发费用达1,015亿元，投入占比销售收入14.1%。消费者业务领域销售收入3,489亿元，同比增长45.1%，智能手机在全球市场规模和高端品牌地位进一步提升。运营商业务销售收入2,940亿元，与上一年基本持平。企业业务销售收入744亿元，同比增长23.8%。

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