自从有了小崽子

自从有了小崽子，而且是闹觉的小崽子，感觉自己的生活就被填满了，白天去工作，晚上要哄睡觉，而且是两人轮番上去哄。

这个月育儿嫂终于到了，所以我终于可以歇一歇，否则，我、他妈、我妈，三个人轮流去照顾，真的是没时间干别的了，偶尔的空闲也没兴趣干点正事，都贡献给了微博和抖音。 现在育儿嫂到岗，白天他妈可以去工作了，我妈也可以轻松点。我终于明白，照顾孩子、还是工作这两者要是有选择的话，很多人会选择去工作了。

生个孩子难，养育个孩子更难。今天的新闻是去年新出生人口不到1000万了，而且二胎占比四成。年轻人，说实话如果不是父母催，或者自己真心喜欢孩子，否则很难有动力去生育。人家日本生活水平、服务业发达了吧，还是低生育。更何况中国国内呢。前些日子，再刷老家的地区抖音视频，陆续出现某钢铁厂裁员，好多人失业，2022年很难，2023年更难，2024年估计会好一点。

人心惶惶，搞得现在宣传部门压力很大啊，还看到一个外卖员工会代表采访的新闻，内容就是一般般的奋斗正能量。底下一堆人嘲讽人家是有编制有社保的外卖员。凄惨的现实对比党媒头条，真是辣眼睛。这种时候你们就别歌功颂德了，越是歌颂越让人反感。

中国人终究是温顺，连自己被裁员都跟着公司说被优化。你他妈就是被裁掉了，还说这个干嘛。人家美国正正经经的资本主义，工会带着工人罢工，我看着就是社会主义。

八月图集

午夜闪电

 自从有了小孩之后，刚开始有月嫂还好，将近一个半月之后，月嫂到期，然后顺便夫人带着小崽子就回老家住一段时间。所以现在一到周末我就回老家看孩子，只不过因为新请的育儿嫂只是白天来，所以晚上就只能靠自己了，当然大部分时间主要还是靠崽子妈妈，不过既然夜里要醒几次，我索性就不睡了吧。正好看到外面的闪电哗啦哗啦的闪。

其实我是挺喜欢看下雨的，这次一口气用慢动作拍了好多闪电：

好了就到这里了，其他没什么想说的了，国内依然弥漫着悲观的气息，国外抗击通胀刚刚取得点效果，继续观望吧。

圣人的书是拿给别人看的，拿来办事是百无一用

之前就讲过盛极而衰，我不知道以后会咋样，但现在的状况，那个2000-2010年代的那个共产党被群嘲的时期又回来了。表现就是，你也是在那里宣传请示一片大好（现在藏不住了，只能说稳中向好了），人们就越是嗤之以鼻，越是冷嘲热讽，你越是辟谣，人们就越是不信，只有官方否认过的才是真的。这是怎么造成的呢，反正不是我们老百姓造成的。

今天出的一个令百姓嗤之以鼻的事情是，食堂吃出老鼠头，市场监督局信誓旦旦指着这图片说是鸭脖，史称指鼠为鸭。

 
前几天的那个嗤之以鼻之事是，高校学者为美色，抢劫别人的学术成功按到自己的情妇身上，为了这个情人，甚至还包括有一篇登上《自然》的论文，史称学术妲己。
再早的还有北极鲶鱼事件。（我是不是该记下来作为野史呢）

我想说的是，习近平上台十年了，还是部长副部长的贪污受贿，十年之后还在干，那可不就是系统性腐败吗，哦，也许全世界都是金钱政治吧。我的看法啊，就是腐败点也行，只要你干点事情来，现在呢，该管的不管，不该管的瞎管，突出一个无能。我在想，如果我在美国，我估计也投共和党吧。小政府总比无能政府强。

改革这么多年了，经费也投入不少，可也没引领科技，还是美国，不说移动互联网了，就是近五年的电动化、人工智能，哪一个是国内原创的呢。就连电影都不行了！中国不缺聪明人，那些期刊署名就能看出来，缺的是环境，那些署名所在的学校就看得出来。所以我觉得啊，国内有一帮子无能之辈，占据着一些要职，竟在做一些拖后腿的蠢事。现在美国围堵你，你也就喊几嗓子，正事儿啥也不干。就算是民族主义者，也得是能干事情的右翼才能成事。

共青团、沦为狗腿子的工会、宣传、毫无竞争力的地方媒体、一些毫无建树公办学校、高校中的冗余行政人员，这些都可以砍掉的，砍掉一半也行，废物一点用没有却占用了大量的税金，中国特色的产物，你经济要改革没什么了不起，有志气你来政治改革啊。

我觉得现在的共产党人魔怔了，天天学习不忘初心牢记使命，领袖格言背的顶呱呱。然后再做个秀、搞几次党内知识比赛，再颁个奖，媒体跟进宣传……这么说也能促进经济，但是是跟监狱一样，属于无效的经济。圣人的书是拿给比人看的，拿来办事是百无一用。不可否认，党内，政府内是有有为之人，形式主义、官僚主义从建党之初就在斗争，可还是按下葫芦浮起瓢。盛世还好，养得起废物，那如果是在乱世呢。

总之，今年大众情绪低落，不容得执政党有什么闪失了。真的以为中国人好管教吗，2022年的踏破围栏的不也是中国人吗，不得民心的后果他们不会不知道的。

新生

关于我学习机器学习的往事

去年末的时候chatGPT已经火力一把了，不过直到这个月初我才注册，因为终于想到了他的用法。他变成了一个全知全能的大师，所以比搜索引擎方便多了。

别看人工智能现在又热闹的一塌糊涂，可是这几年热闹的开始VR、虚拟现实啊，前几年国内的大型科技公司还在不停的裁这方面的人员。机器学习在2015年左右其实还是挺热门的。我那个时候刚刚来到荷兰，到了16-17年开始写论文的时候，还考虑用机器学习的方法预测某个地区的风速，当时至少是文献综述写了不少（翻了翻之前的文件，想起了很多，什么RNN、BPTT、batch_size啥的）。原理也是大概了解的。不过不久就放弃了，因为一时当时我也确实不是计算机专业的学生，二是，预测风速对于机器学习来说还是太困难，随机性比较大，很难预测，我现在也是这么认为的，就像预测股市一样，人工智能很难排上用场。

这是2016年存在电脑里的图

当时我记得使用了一个叫LSTM的模型，然后从NREL上下载了风速的数据，github上也有不少这种一维数据训练代码，我就参照着写了一部分，训练之后的效果确实不够理想。当然，这也是浅尝辄止了。其实当时很多人在说，现在大多数人搞的机器学习就是在调参，有人也戏谑的说是在炼丹。我对此也是略有认同，其实那里面好多参数，只是数学意义上的参数，实际效果好不好，不实际做出了，也确实不知道。

之后我就选择了一个CFD的课题继续毕业论文了。而毕业之后的也陆陆续续听到又机器学习公司裁员等等，但也有deepmind解析蛋白质等等的好消息。

最近让我感到很神奇的是机器学习绘图的原理，以前我认识的机器学习无非是多层的神经网络，然后反向传播求各个神经节点的参数等等等等，当然现在看来，当时学习的东西真的非常浅显。另一个重要的地方在于训练，训练集必须很大才能让神经网络智能起来。所以我们看到了几百万几千万张照片的训练集。不过，怎样才能训练机器来进行绘画呢，图片可以有很多，绘画可是一个过程，这个怎么训练，后来一篇文章让我醒悟。方法非常简单粗暴，我只要把现有的图片加入噪点就可以了，随着噪点的增加，最终图片变成了完全的随机雪花图片。这个加噪点的过程发过来不就是无中生有的绘画过程吗，所以每一副图片我都可以这样加噪点，人工创造绘画的过程。真是太有趣了。

然后就是chatGPT了，这里面的原理我就不清楚了，等有时间也研究一下。不过粗线的从新闻上看，这是一个大力出奇迹的案例。训练集质量很高，模型参数很多，应该是超级多。如果又上千亿个参数，那这数量也赶上人脑了。所以这种模型就叫大模型。而大模型的训练成本由于参数这么多，也会变得很高。听说一次也要几百万美元的电费。

所以这种大模型AI，小公司很难独立研发，很容易实现霸权。

chatGPT发布不久，国内股市就躁动起来，大家都在找对标。一些人很乐观，另一些人很悲观。我是属于悲观的那一类。因为训练集很差。知乎上一个答案说，现在包括GPT在内的模型都是undertrained，意思是，动用了全互联网的资料，还不够训练参数迭代收敛的。所以想一想中文互联网上的东西，存在高质量的训练集吗？高质量的论文是用英语的，知乎算是高质量的语言资料库了，但是现在也充斥的商业话内容，而其他的地方，由于百度的无能，导致劣币驱除良币，到处充斥的垃圾内容，当然还有共产党审查机制，很多东西被删除，直接找不到。

就像学生学习要有质量好的教科书一样，你喂给AI垃圾教科书，它能学好吗？

当然这些跟我关系不大，看空百度而已。

关系大的是GPT对于生产效率的提升，对于整个社会和个人带来的影像。从人工智能绘图来看，画师和模特会受比较大的一样，毕竟一般人们只是需要一个跟得上审美的设计而不是顶级设计，用机器绘画，效率成本都会很好。以后一张衣服的图片可以直接生成一样模特穿着它的效果图，真人模特也就用不着了，这对于销售企业来说就节约了很大的成本。

当然还有很多，比尔盖茨说的没错，巨大的进步。很多人的生活就要发生巨变了，对于我来说，也是战战兢兢面对吧。

工地骑行

是上上周的事情了，周末没什么事情就去骑车子了，骑到了还未完工的工地上，天气不错，对着涟漪发了会呆，用手机拍了些照片视频，只不过此时车胎没气了。flat tire这事情，上次发生还是在荷兰，哈哈，花了二十分钟推回了家。