近况记录（其十五）_2023

十天的大假过得飞快

享有“北京不调休大学”美誉，当然不会调休啦，十天过去，满打满算，大概学了有四天。要么是在宿舍摆烂睡觉，要么就是出去走走，学习还得是看工作日啊，没有太紧迫的任务，摆得也心安理得。

我看看啊，我能想起来干的比较重要的事情

配置了一个比较方便的gpt_academic。用起来也比较顺手方便，至少不用总是担心自己号没了，付出的成本是从淘宝上花15r买了一个gpt的key。唯一的缺点就是，每次交互的文字达到一定的长度之后必须重置对话，没有办法和GPT进行长篇对话，或许这是使用api的弊端。

从0编写了自己第一个手写数字识别的神经网络，虽说是照着书上抄的，但是这样的高难度的编程对我而言，光是模仿就能学到很多东西了。参考是一本原载于github的书Michael Nielsen，对，这个是作者的名字。我读了很多不同类型的书，真的很多都晦涩难懂，但是这本书的真的非常适合作为深度学习的启蒙书籍，虽然依旧对高数、线代、概率论和python编程有要求，具有一定门槛。但是好歹我看懂了，额，有一些公式推导不是很懂，问了大学的老师，老师也是装死不正面回答我的问题，唉，习惯了。

但是我想抱怨的一个点，为啥作者给的代码是Python2的版本，与时俱进应该给附上python3，结果作者在github仓库也就是指了个路，告诉读者们，如果想要python3的代码，别人那个地方有。我之前对着书写完代码，各种bug，临门一脚就是跑不起来，结果是Python2和Python3的兼容性问题，真的当时快疯了。但毕竟十年前的书，作者当懒狗也能理解（滑稽）。

好消息是，我成功搞定了这个实验，现在建立的784x30x30x10神经网络训练模型，训练30个epoch之后的准确率已经能达到95.4%了，如果把后续的激活函数改进、正则化等优化方法融合进去，说不定能有更多的提升。有这样一个实验样本，真的很开心！从理论到实践的一大步飞跃！

至于出去玩之类的，本来就没有打算。额，准确地来说，是之前想要去看看国家博物馆，但是后面完全忘记了这件事情。跟徐瑾一次聊天的过程中，他推荐我去看《奥本海默》,说不会让我失望。果然，非常好的一部电影！自然科学和人文的交融，导演的风格也很适合这个类型片子，剧本编排紧凑优秀。的也非常高兴国内的影片审核没有毙掉它。因为片子是一个多月之前上映的，我去看的时候，整个场子只有五六个人，没有熊孩子，观影体验非常好！

开学前，去找以前在本部北门理发的阿姨理了一个头，准确地来说，是跑到她家里去理发了。因为她的竞争对手给她的店铺房东，每个月加了两千块的租金，她不得不搬走。相反的，阿姨在自己家里面又搞起来了，靠着十几年积累下来的口碑，学生也愿意跑到这个阿姨家里去理发，生意甚至很火爆，要预约的！我的体验是，环境虽然差了一些，但是服务和理发技术都是没的说。

至于其他的，比如说kaggle和考研，各自推进了一些，但是不多。接下来也没有长假之类的了，好好努力吧。