随笔-2 亨廷顿《变化社会中的政治秩序》至今仍被国内社科学者反复研究，侧面反映我们本土原创性不足；但原创性缺乏≠甩开西方标准、盲目闭门造车，一流借鉴也能长出本土真东西。 照搬没出路，封闭更死路，消化吸收再创新或许有时候才是正解。 常见到 “帝国主义” 被贴贬义标签，但在 19 世纪列强争雄的背景里，它本是中性的时代概念，不是单纯的道德批判。 历史概念要放回当时语境，用当代价值观看过去往往模糊真相。 《别被 “中体西用” 骗了！》张之洞《劝学篇》极少部分在讲 “中体”，剩下全西用，核心根本是推西学，不是守旧阻改革…… 历史上的口号都是掩护，实际行动体现内心想法。 大众总觉得北洋军官是不学无术的武夫，其实他们大多上过军校，懂高数、会军事技术，文化水平在当时属于上层。 用标签化眼光看历史人物以及用刻板印象看人和群体，往往会掩盖人的特点。 清末新政本来想救清朝，结果反而激化满汉矛盾、分裂利益集团，直接加速了清王朝灭亡，迟来的半吊子改革最致命。 半吊子容易“毁天灭地” 真正的文明崩溃，不是在最糟糕的时候，而是在改革刚见效、大家尝到甜头却戛然而止的时候 ...
运算符重载 对已有的运算符赋予多重含义 使得同一运算符作用于不同数据类型时产生不同类型的行为 实质是函数重载，例如operator+(a,b)和a.operator+(b) 运算符可以被重载为普通函数和类的成员函数(better) 重载为普通函数时，参数个数就是实际运算符目数； 重载为成员函数时，参数个数为运算符数-1（由于类名.函数相当于已包含自己，更具体的如，a.operator-(b)） 一个成为函数作用的对象，其余成为函数的实参 编译 ⚠️ *既可以作为乘法号（两个参数），也可以作为指针符号一个参数 目录 范式 约定 普通运算符重载实例 运算符重载为友元 下标运算符的高级重载 目标 希望 实现（可变长度数组的实现 赋值运算符的重载 标准操作 前置：浅拷贝和深拷贝 目标（String类实现） 实现（String类实现） 流运算符的重载 流插入运算符重载 流提取运算符重载 强制类型转换运算符重载 重载自增、自减运算符 实现（自增自减） 范式 1234返回值类型 operator 运算符 (形参表 ...
类和对象进阶 目录 🚀构造函数&复制构造函数&析构函数 构造函数 基本范式 隐式转换 复制构造函数 范式 重点：被调用的三种情况 1.当用一个对象去初始化同类的另一个对象 2.类A的对象作为某个函数的参数 3.类A的对象作为某个函数的返回值 析构函数 范式 作用情况 重点：生存周期 静态成员(static 关键字) 范式 其他注意点 实战范例 🚀this指针 🚀封闭类 成员对象 封闭类基本定义 经典的例子 初始化列表 封闭类中构造和析构函数执行顺序 友元 友元函数 友元类 **备注：**此处有重要考点：即构造函数、复制构造函数调用顺序（通常 print 测试） 构造函数&复制构造函数&析构函数 ⚠️ Tips： 不定义任何构造函数（包括复制构造函数）的情况下，类会自动生成 构造函数 函数名与类名相同 类生成必须调用（未设计情况下自动生成无参构造函数，否则不生成，不一定需要自己写） 可以重载（即：一个类可有多个构造函数，编译器自动选择可行且唯一的） ...
类和对象初步 目录 🚀补充知识 引用& 基本定义 引用作为函数返回值 常引用 const 关键字（避免误改） 基本内容 常量方法（常量成员函数） 常量成员函数的重载 mutable 关键字 加快速度与避免改变 动态内存管理 new 关键字 函数重载 函数的缺省值 🚀类的定义和使用 定义类 定义对象 对象占用的空间 🚀访问对象的成员 🚀类成员的访问权限（private 隐藏机制） 🚀内联成员函数 补充知识 引用& 基本定义 类型名 & 引用名=变量名，引用名相当于变量名的一个别名 定义时必须初始化成某个引用变量 只能引用变量，不能引用常量、const变量和表达式和⚠️迭代器(右值不允许绑定) 特殊的，对于const 引用（const 类型名 &） 定义时仍然必须初始化 但是可以绑定到变量、常量、const变量或表达式（此时将延长表达式值的周期）也可以引用迭代器 初始化后便一直引用该变量，不会引用其他变量 1234int a = 10;int b = 20;int &r ...
AI实践笔记
未读HW1：使用numpy实现反向传播算法示例 注：以往届 AI 基础作业为资料、采用任务驱动型方法进行学习 作业内容： 阅读并理解代码 修改 np_mnist_template.py，更改 loss 函数、网络结构、激活函数、完成训练 MLP （多层感知机,Multilayer Perception）网络以识别手写数字 MNIST（modified national institute of standards and technology)数据集 代码理解 numpy 数值调用库（相当于#include) 1import numpy as np 使用np.array以支持矢量化运算如np.array[1,2]+np.array[3,4] 12345X=np.array([0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1])# 输入数据y=np.array([0],[1],[1],[1])# 标签数据# 目的是为了让网络发现逻辑门（前两列->标签)，第三列是一个+b 偏置但后面又有偏置向量因此此处似乎冗余 神经元模型 关于偏置 定义激活函数及其导数 12345 ...
Gemini
未读关于Gemini使用的火判 动机 使用则皆知，但其实不使用亦然。 纵观从小到大的教育：自己的作业自我完成。如果检索资料能够替代自己的手工打磨和思考，如果抄袭复制模仿能够提升自己的真实能力和掌握水平，那么中小学何不用古早的检索软件替代传统的自习监督呢？ 固然， 在无法进行自我控制之前，禁绝此类容易使用过度而“荒废”的工具大有裨益，然而，现实中又有多少人能完美地执行理想的所谓“自我控制”呢？不过乎，AI 的兴起，水波大兴，作为一种生产工具其带来的效益诚然不可估量，但其在如今学习领域的肆意横行，似乎预示这一种更大范围的坠落——只有少数把自监督能力牢牢掌握的行动和引导才可胜出。 先不谈中国应试教育的好坏，至少从一种方式看来，它具备了知识规范分层、批量输出、定期监督、奖罚机制的流程，成为一种类似 BFS 短期内稳定获取知识的途径。而对于所谓的引导式学习，奖罚监督来源于分块式的成功和失败，输出是随着引导流程而产生的，而其中所学到的每一块知识都是为了服务于最终目标。 分层-获取-监督-递进-……贯穿着各类学习的始终。 毫无分层的杂乱（区别于引导式学习，其分层即一个项目的中间步骤及发散，具备 ...
Diving into daily papers Three pass Abstract (relevant? No! Pass!) Methodology and results (more care) Implement in your brain , understand every deriation Plain Neural Network tensorflow simulaton Activation function Backpropagation Paper1：What is convolutional Neural Network? from CNN Explainer
