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从今若许
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“当牵牛花初开的时节,葬礼的号角就已吹响”
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从今若许
3月前
无病呻吟(2024.3-2024.9)
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从今若许
21天前
“这是你的罪孽和福祉”
“时间不早了可我一刻也不想离开你,一刻也不想离开你可时间毕竟是不早了”

这两周把这一万多字看了好几遍,源源不断的力量。
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从今若许
22天前
权衡利害没什么问题,趋利避害是生物学本能。
值得审视的是:是否是真的利或害,或是否某一选择是更优解。
更值得审视的是:评价利害的标准是生物学的本能,还是那个隐藏在自由意识背后的庞大的在千年大一统下形成的价值观。
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从今若许
1月前
最近精神状态很差,焦虑、失眠。
于是开始看《我与地坛》。
温柔厚重的文字,一句一句的真诚。
最喜欢的一段是:
『要是有些事我没说,地坛,你别以为是我忘了,我什么也没忘,但是有些事只适合收藏。不能说,也不能想,却又不能忘。它们不能变成语言,它们无法变成语言,一旦变成语言就不再是它们了。它们是一片朦胧的温馨与寂寥,是一片成熟的希望与绝望,它们的领地只有两处:心与坟墓。比如说邮票,有些是用于寄信的,有些仅仅是为了收藏。』
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从今若许
2月前
“年年岁岁花相似”
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从今若许
2月前
把人生过成了一个优化问题
结果必然是陷入一个极短视的局部最优
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从今若许
2月前
小红书推荐算法的及时性非常恐怖,一条楼中楼评论20分钟刷到近百个赞。
都忘记具体写了啥原帖主人删了就全没了,这点差评。
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从今若许
2月前
忙里偷闲读完了《1Q84》,关于全书隐喻和世界观的几个猜想:

几个层次的思考
最浅的层次:表征出的层次,一个奇幻色彩下的邪教故事与主人公的逃离
1Q84或猫城是真实存在的,天吾因为“反小小人”的力量而进入1Q84,青豆为了救赎天吾而主动进入1Q84(主动翻越高速公路逃生梯,或者说也是反小小人力量的体现),最终两人离开了1Q84但并没有回到1984。而牛河因为小小人的力量进入1Q84,但是死在了1Q84,因为没有人救赎(对照组?)。在这个世界里,小小人的力量、反小小人的力量均是真实存在的超自然力量,NHK的敲门声、电闪雷鸣、青豆的怀孕,均是小小人超自然力的体现。青豆和天吾、深绘里和牛河,是小小人通过超自然力施加影响的主战场。母体和子体也是真实存在的,先驱是小小人力量的物理化。
存在的缺陷:天吾既然是新的接收者,就是先驱的新领袖,青豆腹中即是“反小小人的力量”,那么先驱为什么想与青豆合作?还是说天吾并不是接收者,青豆腹中才是小小人的力量?甚至是因为先驱对子体母体的认识不足?后续小小人缺少传声筒而无法传递?
第二个层次:真实世界的隐喻,一个隐喻视角下的反乌托邦现实主义故事。
1Q84或猫城隐喻着通过宗教(或类宗教)、媒体控制下的反乌托邦真实世界。小小人是无处不在的主流叙事,空气蛹是主流叙事下对人的异化,子体和母体分别是异化后的人。天吾和青豆是一种罗曼蒂克式的非主流爱情存在,对照《1984》中温斯顿和茱莉亚的同样罗曼蒂克式爱情而相互救赎逃离1Q84的存在,最终在开放式结尾是貌似成功的。而牛河则是在反乌托邦世界里被小小人和反小小人力量消灭的可悲个体。深绘里可能并不存在,空气蛹是天吾自己的作品,先驱可能也并不存在,是青豆解构世界的幻想。最后NHK的敲门声等等可能都是假想。
存在的缺陷:这种视角下,很多超自然现象就只能通过幻觉来解释。例如,领袖和深绘里并不存在,青豆杀领袖和天吾深绘里都是假想。
第三个层次:个体成长与认知的建立,一个反乌托邦的魔幻现实故事。
青豆和天吾是同一个人,所有故事是同一个人意识中的自我救赎,最终的结果是同一个人在10岁被分离的两个人格得以圆满。这个视角的证明也很多,例如,青豆和天吾的恋父和恋母情结是一体两面的,文中多次出现的虐童、家暴和童年回忆都是人格的创伤。这种视角下,小小人同样是存在于个体意识中超自然主体,空气蛹则隐喻着小小人对创伤主体的情感剖离,母体和子体是被小小人“无感情化”后个体的不同表现。这种观点下,深绘里可能是青豆的子体。青豆是自我救赎中积极主动的一面,主动攻击小小人的传声筒以维系本我的存在;天吾则是在无意识状况下创作了空气蛹以打击小小人。两个人格通过不同的视角成长、相遇,并完成人格的重逢与重建,逃离猫城意味着自我人格的重构。

真实的故事是不能解释为其中任何一个层次,而更像各个层次之间的杂糅混合,进而凝结成一个光怪陆离的《1Q84》的故事。
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从今若许
3月前
干了一晚上从9点搞到12点才解决一个明明很简单的bug

魔改了dbscan算法(适应数据特征),基本是从sklearn源码里面抄的,最核心的部分也就是核心点向其他密度直达点蔓延是通过dbscan_inner这个cython支持实现的(如果用Python写会很慢)。dbscan_inner的输入是三个numpy的array对象。

一整套在1月初就写好了封装成了一个类,而且在生成数据集和实际数据集都跑了没问题。今天把之前数据集的空间单元重新做了一遍,再跑就报错了,说我代码中一个将元素是numpy array的list转为numpy array不行,因为每个元素的shape不一样。

当时先是在几个LLM里面(kimi,GPT3.5和deepseek)问了这个问题,很统一的都认为np.array(list)中list的各个元素就得是同样长度的。

就尝试了删掉转array的操作,直接喂list给dbscan_inner,dbscan_inner表示不吃。我就查了下,不魔改的原装dbscan里面,这个变量是由neighbor搜索的sklearn方法获得的,继续找这个函数的源码,发现它是用to_object_array转了一下,我查了下发现pandas有同名元素,就拿来用了。结果还是不对,自动给shape小的补了None。

折腾到这个时候是有点钻牛角尖了,脑子也浑了。想起来前段时间装了个geo_adjacent的地理邻近判别的module,安装时候是更新了numpy和sklearn,SciPy这些。怀疑是dbscan_inner新版本适配的问题,想滚回旧版本。尝试回滚多个库的版本,但是和这些锚定的库太多了,pip conda回滚都大大小小的问题。

试着用某云jupyter平台(当然也可以自己搞虚拟环境,懒得配了)试跑了下,没报错。再试跑了图里代码,就warning了一下。
这个时候才反应过来,就是numpy更新的问题,升级之后warning变error了罢了。

折腾这么久就是这么点小事,总结一下

1. 审慎使用AI,特别是在遇到问题时,异常情况下还是人本身比较靠谱。
2. warning要么改掉,要么保持环境稳定。
3. 做事不要急,显而易见的问题一急就想不到。
10
从今若许
3月前
鱼哥在微博的签名是
“人群是一个幻觉,它并不存在”

我想我理解这句话的意思了
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