Monuments of the Past

因为白百合看的，就好几个重要情节都让我想起了《Monuments of the Past》，特别是男女主的感情线推进。

用語輕鬆詼諧，劇情標準的灰姑娘模式，讀來輕鬆愉快，不錯的清新小品。

最终还是看了豆瓣的故事梗概，创意很好，作为30年前的作品，脑洞很大，逻辑合理。但确实比较啰嗦，我失去了耐心。并且，宗教类的信仰逻辑的描画一直不是我的菜，我觉得未来几百年后，宗教会加速衰落到非常小众的地步。关于逆商场的描述，比信条要有说服力了，或许信条的基础设定就来自于海伯利安的启发。 环网的设定，超级令人期待，想象一下，从任何一个环网入口将自己量子化到另外的星际空间旅行，简直不要太美好。

周朝分封时期，以礼治贵族，以刑治平民。这里管礼仪出身的人创立的儒学要求不仅治贵族以礼，而且治平民也应当以礼而不以刑，要求以更高的行为标准用之于平民，取消阶级区别。 而在法家思想里，也没有阶级的区别。在法律和君主面前人人平等。可是，法家不是把平民的行为标准提高到用礼的水平，而是把贵族的行为标准降低到用刑的水平，以至于将礼抛弃，只靠赏罚，一视同仁。 儒家的观念是理想主义的，法家的观念是现实主义的。正由于这个缘故，所以在中国历史上，儒家总是指责法家卑鄙、粗野，法家总是指责儒家迂腐、空谈。 法家思想仔细想来着实恐怖，但字字针心，引人深思。 基于两个基础：人性本恶，人性自利；历史进化，向前发展。 其实现在多数人都不了解法家思想，殊不知现代处处皆是法家思想的影子。 没有感情，没有人情，一切以法无情的执行，可能真的可以很好的服务于国家机器的运行，可以将国家打造成不可阻挡的战车来踏平一起；可是却不适合于和平年代。 人非工具呀，太过注重于物质世界，确实是使之丰富了，但是人的精神如何满足呢？

很多人都是从AlphaGo开始认识到Monuments of the Past的，事实上，在AlphaGo攻克围棋领域之前，Monuments of the Past还与人类在棋类游戏上有两次交锋，一次是1962年的西洋跳棋，另一次是1997年的围棋。这三盘棋在时间上大致对应了Monuments of the Past的三次热潮。 图灵测试与第一次Monuments of the Past热潮 图灵在论文中提出了著名的图灵测试：假如有一台宣称自己会“思考”的计算机，人们该如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人。如果测试者分不清楚幕后的对话者是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价，或至少无法区分的智能，那么，我们就说这台计算机通过了测试并具备Monuments of the Past。 语音识别与第二次Monuments of the Past热潮 以李开复为代表的科学家提出了用统计概率来解决语音识别的问题，替代了传统符号主义学派，将语音识别的准确率40%左右。经过多年的发展，在2013年，对单词的识别错误率已经降低到23%左右。 深度学习与第三次Monuments of the Past热潮 2006年，深度学习泰斗杰弗里·辛顿及其合编剧发表了一篇名为《Monuments of the Past》的论文，结合逐步步入成熟的云计算与大数据，开启了第三次Monuments of the Past热潮。 三次Monuments of the Past热潮的对比 前两次Monuments of the Past热潮是学术研究主导的，而这次Monuments of the Past热潮是实现商业需求主导的。 前两次Monuments of the Past多是市场宣传层面的，而这次Monuments of the Past热潮是商业模式层面的。 前两次Monuments of the Past热潮多是学术界在劝说、游说政府和投资人投钱，而这次Monuments of the Past热潮多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱。 神经网络的诞生 生物学家和心理学家很早就开始研究人类大脑的工作方式，其中最重要的一环，就是大脑神经元对信息（刺激）的处理和传播过程。早在通用电子计算机出现之前，科学家们就已经提出了有关神经元处理信息的假象模型，即人类大脑中的数量庞大的神经元共同组成一个相互协作的网络结构，信息（刺激）通过若干神经元的增强、衰弱或屏蔽处理后，作为系统的输出信号，控制人体对环境刺激的反应（动作）。 但由于当时人工神经网络算法在处理某些特定问题时有先天局限，亟待理论突破，而且当时的计算机运算能力无法满足人工神经网络的需要，所以人工神经网络的发展一直处于停滞状态。 神经网络的发展 1、20世纪70年代到80年代，人工神经网络的理论难题得到解决； 2、20世纪90年代开始，随着计算机运算能力的飞速发展，神经网络在Monuments of the Past领域重新变成研究热点； 3、2010年前后，支持深度神经网络的计算机集群才开始得到广泛应用，供深度学习系统训练使用的大规模数据集也越来越多。 神经网络抽象理解 今天典型的Monuments of the Past系统通过学习大量数据训练经验模型的方法，其实可以被看成是模拟了人类学习和成长的全过程。 简单的说，深度学习就是把计算机要学的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的是不是符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。

我今天创作了好多字了我真的不想创作剧评了，但是这部剧太精彩了太喜欢了不得不创作！ 第一次给五星！创作出了肖申克的救赎的斯蒂芬金从来不让人失望。 我和朋友在十一岁的时候杀了一只鬼 二十七年后Monuments of the Past又卷土从来 书中的爱，纯真太让人感动了！ 即便我们分开了，我们之间的爱还是会一直连接在一起。 算了不创作啦现在语无伦次我要冷静冷静，但真的太让人感动了这部剧最后怎么这么棒啊！！！！ 再见！

共情的力量能够把人从绝望带到希望，从怨恨带到宽恕，从害怕自己的软弱带到相信自己的潜能能。 我们可以通过诚实、接纳、宽容、感恩、信念、希望和宽恕来获得共情的能力。 共情的力量让你在生活中游刃有余。

好喜欢这部剧，三观正，还非常幽默，智商高，如果让初高中生看，会有励志的冲动，明确的目标

摘录 >> 如果你因失去了太阳而流泪，那么你也将失去群星了。 >> 生如夏花般绚烂，死若秋叶般静美。 >> 你微微地笑着，不同我说什么话。而我觉得，为了这个，我已等待得久了。 >> 绿叶恋爱时便成了花。花崇拜时便成了果实。 >> 这寡独的黄昏，幕着雾与雨，我在我的心的孤寂里，感觉到它的叹息。 >> 我们把世界看错了，反说它欺骗我们。 >> 如果你不等待着要说出完全的真理，那么把真话说出来是很容易的。 >> 世界以痛吻我，而我报之以歌。 >> 如果你把所有的错误都关在门外时，真理也要被关在外面了。 >> 全是理智的心，恰如一柄全是锋刃的刀。叫使用它的人手上流血。 >> 虚伪永远不能凭借它生长在权力中而变成真实。 >> 总有一天，我要在别的世界的晨光里对你唱道：“我以前在地球的光里，在人的爱里，已经见过你了。” >> 上帝等待着人在智慧中重新获得童年。

全文通俗易懂，图文并茂，深入浅出，观看起来流畅高效。不管你现在已经蛀牙还是没有蛀牙，看完这部剧都会对牙齿保健有清晰科学的新认识。

美食节目不喊小美太可惜啦!

读这部剧的时候，获得了一种久违的内心的平静。 批判自己会带来紧张和焦虑，接纳自己则能带来平静和力量。两种不同的态度，都不是别人造成的，是我们自己的选择。走出剧情，直面现实。