l*y
2 楼
烽火的陈二狗被拍成了网剧，对于看过原著数十遍的人来说，陈二狗翻拍的不怎么样，
好多原著中的细节都没有被拍出来，好多地方放到大陆都是太敏感了，所以拍成这样也
算是可以。
精绝古城这部真是拍的不错，可以说是看了这么网络小说中，拍的比较不错的网剧。
知道烽火的雪中会不会被拍成网剧，其实自己既期待也有点不愿意，生怕再一次的被毁
了。诛仙是自己看的第一部网络小说，被拍成了现在的样子真是被打击到了。
有很多人都在说雪中被烽火挖了很多的坑都没有填上，其实现在这样的结局也很好，如
果都把坑填上了，就少了其中很多的韵味。
但是还是想要看裴王妃，想要看白蟒化龙，想要看小地瓜长大，想要看笨南北和李东西
会怎样，想要看余福封住仙门，想要看十年后的清凉山……
想要看到的实在太多了。
好多原著中的细节都没有被拍出来，好多地方放到大陆都是太敏感了，所以拍成这样也
算是可以。
精绝古城这部真是拍的不错，可以说是看了这么网络小说中，拍的比较不错的网剧。
知道烽火的雪中会不会被拍成网剧，其实自己既期待也有点不愿意，生怕再一次的被毁
了。诛仙是自己看的第一部网络小说，被拍成了现在的样子真是被打击到了。
有很多人都在说雪中被烽火挖了很多的坑都没有填上，其实现在这样的结局也很好，如
果都把坑填上了，就少了其中很多的韵味。
但是还是想要看裴王妃，想要看白蟒化龙，想要看小地瓜长大，想要看笨南北和李东西
会怎样，想要看余福封住仙门，想要看十年后的清凉山……
想要看到的实在太多了。
m*e
3 楼
被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert system
。悲催的是就这么个系统还没到位。
讲了个想法，是否可以 ensemble 或者 boost 这些 rules。似乎没人明白我说的是什
么。怎么办？
。悲催的是就这么个系统还没到位。
讲了个想法，是否可以 ensemble 或者 boost 这些 rules。似乎没人明白我说的是什
么。怎么办？
L*n
4 楼
I want to know too
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 t*****z 的大作中提到】
: 流畅度有保证吗谢谢
: 我说的是直播
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 t*****z 的大作中提到】
: 流畅度有保证吗谢谢
: 我说的是直播
w*r
5 楼
个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是未
来AI的方向。而专家系统的平台本身有行业和资源门槛，一般人玩不了。你现在又正遇
到具体问题可以上手，平台还不用自己搭，你还郁闷？
同道中人，加个微信？
来AI的方向。而专家系统的平台本身有行业和资源门槛，一般人玩不了。你现在又正遇
到具体问题可以上手，平台还不用自己搭，你还郁闷？
同道中人，加个微信？
t*b
6 楼
往年可以，只要cntv的直播别太掉链子。
而且届时会有”准直播“（单个节目的点播，延迟十来分钟）。
而且届时会有”准直播“（单个节目的点播，延迟十来分钟）。
w*g
7 楼
DL烂大街了，你这个是job security啊。
：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
system
：。悲催的是就这么个系统还没到位。
：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
system
：。悲催的是就这么个系统还没到位。
l*7
8 楼
用italktv看好几年了，流畅度不错，但基本都是看录播，早上还是宁愿多睡会。哈哈
w*r
9 楼
你其实大可不必忧愁。DL开店，各家定位可以不一样。
理发店也满街都是，活儿好的师傅开的叫专业造型工作室，没有打出名堂的，叫10元洗
剪吹。lol
: DL烂大街了，你这个是job security啊。
: ：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
: system
: ：。悲催的是就这么个系统还没到位。
【在 w***g 的大作中提到】
: DL烂大街了，你这个是job security啊。
:
: ：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
: system
: ：。悲催的是就这么个系统还没到位。
理发店也满街都是，活儿好的师傅开的叫专业造型工作室，没有打出名堂的，叫10元洗
剪吹。lol
: DL烂大街了，你这个是job security啊。
: ：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
: system
: ：。悲催的是就这么个系统还没到位。
【在 w***g 的大作中提到】
: DL烂大街了，你这个是job security啊。
:
: ：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
: system
: ：。悲催的是就这么个系统还没到位。
m*e
10 楼
多谢各大佬开导。
“个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是
未来AI的方向。” －－ 这个思路我倒没想过。
“个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是
未来AI的方向。” －－ 这个思路我倒没想过。
b*h
11 楼
你先把系统做出来，把99.98%的结果甩到他们脸上，就都明白了。
没出结果前，想要让人为你的设计买单，还是比较困难的，除非有先前的硬成果支撑你
的权威。
当然先把系统做出来会花掉不少精力就是了，如果不被采用就白费
没出结果前，想要让人为你的设计买单，还是比较困难的，除非有先前的硬成果支撑你
的权威。
当然先把系统做出来会花掉不少精力就是了，如果不被采用就白费
w*g
12 楼
deep learning目前解决的其实还是人的神经中枢比较低层次的
模式识别的问题。其实即使是多层神经网络，到上面几层其实
还是非常sparse的，可能只有1%的神经元有信号。这个我是
实际measure过的。本质来说，高层神经网络已经有一定的
symbolic reasoning了。以后发展symbolic reasoning我觉得
几乎是必然的。就是不知道什么时候能做出来什么而已。
【在 m*****e 的大作中提到】
: 多谢各大佬开导。
: “个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是
: 未来AI的方向。” －－ 这个思路我倒没想过。
模式识别的问题。其实即使是多层神经网络，到上面几层其实
还是非常sparse的，可能只有1%的神经元有信号。这个我是
实际measure过的。本质来说，高层神经网络已经有一定的
symbolic reasoning了。以后发展symbolic reasoning我觉得
几乎是必然的。就是不知道什么时候能做出来什么而已。
【在 m*****e 的大作中提到】
: 多谢各大佬开导。
: “个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是
: 未来AI的方向。” －－ 这个思路我倒没想过。
L*8
13 楼
目前的DL还不行 底层问题也没解决太好
比如说 输入给三幅黑白图，分别对应下面三个符号
第一个
|
|
第二个
__
|
第三个
\
|
(以上是两个棍子连接在一起，老邢bbs太垃圾了)
用前两个做训练对应两类 最后一个做测试
请问测试样本根哪个训练样本距离接近？
如果用CNN，距离大体相等
人来看 显然通过上面棍子的角度来决定相似度
用上千万训练样本搞题海战术 这不是智能
【在 w***g 的大作中提到】
: deep learning目前解决的其实还是人的神经中枢比较低层次的
: 模式识别的问题。其实即使是多层神经网络，到上面几层其实
: 还是非常sparse的，可能只有1%的神经元有信号。这个我是
: 实际measure过的。本质来说，高层神经网络已经有一定的
: symbolic reasoning了。以后发展symbolic reasoning我觉得
: 几乎是必然的。就是不知道什么时候能做出来什么而已。
比如说 输入给三幅黑白图，分别对应下面三个符号
第一个
|
|
第二个
__
|
第三个
\
|
(以上是两个棍子连接在一起，老邢bbs太垃圾了)
用前两个做训练对应两类 最后一个做测试
请问测试样本根哪个训练样本距离接近？
如果用CNN，距离大体相等
人来看 显然通过上面棍子的角度来决定相似度
用上千万训练样本搞题海战术 这不是智能
【在 w***g 的大作中提到】
: deep learning目前解决的其实还是人的神经中枢比较低层次的
: 模式识别的问题。其实即使是多层神经网络，到上面几层其实
: 还是非常sparse的，可能只有1%的神经元有信号。这个我是
: 实际measure过的。本质来说，高层神经网络已经有一定的
: symbolic reasoning了。以后发展symbolic reasoning我觉得
: 几乎是必然的。就是不知道什么时候能做出来什么而已。
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