近期忙碌著工作與照顧小圓寶,直到最近才有機會在產後第一次回娘家。
不過比起以往,我更喜歡現在的生活,
為人母的角色真的是一個重擔,
但也因為知道,這一切都是為了小圓寶而努力,讓我更樂在其中。
這次回娘家,與家人們重拾舊相片討論著以前的歲月,
暢談著舊事互相調侃,這才想起,
以前在表姐家我們三姐妹,我是最小的妹妹,
當時很流行衝天跑遊戲,看著兩個姐姐玩,
我總能看得津津有味,而阿姨也總會出場,
唸叨兩位姊姊怎麼不分給我玩一下,
而讓我在旁邊拿著計算機亂按一通(?)
我家阿姨就是那麼溫暖,每位孩子都顧到誰也不偏心~
直到現在十幾年過去了,她依舊青春美麗。
她身上總有一抹淡淡的香味,至今都沒變。
我帶小圓寶回娘家順便帶著禮物要送給她,
她開心的告訴我,她想買好久了,
:拜託~我超識貨的好不好!都用掉兩罐了幫妳認證才帶來的欸(驕傲樣
近期我真的是台酒@vinata_tw的鐵粉,一路從洗顏慕絲用到他們的
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初為人母的我…真的是愛到炸!
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可能是因為氣候因素,有些專櫃的產品,
擦上簡直是老鼠黏上就爬不走的程度了吧!過油也容易致荳!
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最後,謝謝歲月不帶走我們絲毫愛跟溫暖,並且持續加溫❤️
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再平衡計算機 在 長笛玩家工作室 Facebook 的精選貼文
#高效練習 #提高練琴效率
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📝 我先總結我的重點:
1) 掌握三個音域的音色
2) 像鼓手一樣,練習不同的drum pattern
3) 音準是「演奏得好不好」的認證
4) 吐音強調舌頭的力度
5) 抖音要漂亮有變化,才好聽
6) 漸強漸弱
7) 快練認知整曲,慢練修正細節
😎 標記困難區塊
9) 節奏標記
10) 錄音是魔鬼
只要對以上10點有清楚的認知,每天的練習就有重點,懂得從哪一個重點下去努力,跟著文章內有效率的練習法努力,就會有顯著的回報。
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🌟 ”在長笛的完整三個音域上,都有平均的表現;也就是說,低音吹得扎實、聽得見,中音域不會 氣聲 > 實聲 ,高音支撐力夠好不會掉下來。“ 在這個概念上,從一開始學習就帶入練習,可以省下至少10年反覆修正音色的時間
🌟 “21世紀節拍的訓練,格.外.重.要!”
無論你學的是流行、爵士還是古典,最後都得錄音錄影,為人生留下一個紀錄。你的節拍不穩,就會導致很多事情的不順暢,還有延長自己的工作時數,也延拓本來的行程。
🌟 “音樂是時間的藝術 “ – Carol Libelt
🌟 「音準」是魔法,普通民眾都能聽出其中細微的差異,也許無法明確知道是差在哪,但聽起來就是不一樣!就是好聽跟不好聽的差別!因此擁有好的「音準」,是每個有能力的演奏者都必備的能力,是每天工作都用得到的計算機,計算這個音准卡什麼和聲,計算那個音准卡在什麼音量上,需要做怎樣的平衡。
🌟 先學如何抖音,再學平穩的直音。
🌟 「漸強與漸弱」尤其展現在需要「氣息支撐力」的樂段裡,更是直接的展示在句尾和開頭「長音」的穩定度。結論就是,要正確的練習漸強與漸弱,就要好好的練習「氣息支撐力」這件事。
🌟 快練認知整曲,慢練修正細節。快速練習,可以讓你先對曲子有完整的建構,認識整體,有效率的認知每一個樂段,省下大量重複練習不必要片段的時間,加速整體樂曲的展現。
🌟 正確標記你的節奏
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再平衡計算機 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
DeepMind AI 修練成精了,已經學會「發脾氣」?
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |
DeepMind 又在「捏小人」了!這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI,不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是,DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競,甚至提出人工生命言論。
最近這群AI,竟然能直接跳過數據訓練,在開放式任務環境自我進化。
之前Alpha Go和Alpha Star能力再強,也只能在各自擅長遊戲放大招,超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務,展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了?
在搶奪高地金字塔的任務,兩個不同顏色的小人能力值相當,都沒有跳躍能力,開始發脾氣亂扔東西,混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯,長驅直入,任務完成!
多次實驗發現,小人可複製方法,難道這群AI有記憶了?不僅如此,小人還學會「相對運動」──我上不去,你下來──借助板子直接把目標拉下來!甚至為了贏得比賽,多個小人學會配合,團體合作能力一直上升。
這種用虛擬遊戲自我進化的AI,僅需人為搭建任務環境,設計大量任務目標,利用加強深度學習,一步步打通關,最終成為十八般武藝精通的AI。
沒有樣本,沒有經驗,這些AI究竟如何進化,零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」?
社會達爾文主義訓練場
比起之前的足球場,這批AI的訓練場更像遊戲「社會」,有無數個遊戲房,每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務,這批AI都只能從最簡單開始,一步步解鎖更複雜的遊戲,整個遊戲更像虛擬社會。
無需大數據集訓的AI,每玩一次遊戲就成長一次,與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI,更像人工「生命」。
能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單,所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事,任務核心是不要超出AI自身的改進能力。
據DeepMind說法,每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲,並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法,41天就能訓練出一群「成年」AI。
但AI還是不會思考
DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標,不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體,就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標,這些AI正在學習如何掌握。」
但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示,這些AI並不能定義為「生命」,尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事,更不用說人工智慧了。」
他表示,活躍的身體對大腦不可或缺,大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務,何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果?總體而言,虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。
從理論到現實的路還很長
狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」,在計算機內執行某種任務,如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務,而不具解決問題的一般能力。
相比之下,Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧,因可理解上下文、潛台詞和社會線索,甚至認為可能完全超過人類。
但正如行為主義和認知主義的對抗,AI是否有解決問題的能力,並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為,實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。
資料來源:https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28
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各位先進大家好,本版首PO,如有違規或冒犯之地方麻煩告知
如題綠角的指數化投資方法以及其內容受益良多,大致上的理論基礎也都可以理解,但以
下有幾點實在想破頭想不出來,不會回測嗚嗚,如果可以還麻煩大家解惑,謝謝:
以下正文開始:
1.投資美股ETF之內扣費用以及手續費幾乎都大勝台股這點是無庸置疑的,但疑惑的
點是關於美股投資扣稅比重、遺產繼承(開美戶而不複委託)問題以及匯率,平均下來難道
不會產生在美股市場賺,但匯換回台灣卻在匯率以及手續費以及衡量扣稅和遺產的風險下
,反而比單純透過投資台股或複委託國外ETF如AOA的報酬以及風險來的低嗎?
2.如果真的投資美股並開立美國券商,如何跟台股的證券戶做定期定額或在平衡的投
資組合?
舉例來說:在線上券商可以使用自動再平衡,但裡頭的資金配置以及股票並不會包含我們
在台灣證券戶裡的台股或ETF,並且設定金額呢?
3.如何證明過去績效平均比較差(有實施再平衡和平均資產配置之投資組合),假設是
各個區域25%簡稱A,他們的風險和標準差會相較於績效好的其他組合更加分散風險?
承本版討論串關於綠角資產配置ffaarr大大跟jyhch大大的討論串討論內容,如果今天投
資AOA以及VT之標準差以過去成績回測都比A還要好,幹嘛還要去搞一堆資產配置再平衡的
東西但反而績效以及標準差沒有比較好的動作,直接無腦AOA不是比較好嗎?換句話說,之
所以要去做資產再平衡的原因也就是可以降低風險,但有沒有任何論證這樣的資產組合會
比單純投AOA和VT或S&P500+債券的風險來的低呢?
4.本篇最大疑問,再平衡到底該如何執行,假設一年一次,有無版友有實際操作的心
得?
照我的認知上,再平衡有三種模式,假設每月定期定額100萬/12,股債比50%:50%,第一
年投入資金一百萬股債各五十萬,之後到了年底要執行再平衡時股債比變42萬:52萬
(45%:55%),市值縮水到94萬,那有三種方式可以操作:
(1.)先把94萬*股票該有的比率50%,再將94股票之47萬-2萬,賣5萬債券來投入股票
,把資金部位調到50:50,接著繼續定期定額一年100萬/12
(2.)把隔年的一百萬按照偏離比例做調整,將投入股票之金額調高,來達到再平衡
(3.)承(1.),但先將債券的5萬投入到明年的定期定額總值內,並以(100萬+5萬)/12
的方式定期定額投資於股和債。
這三種再平衡的操作在績效和風險上有任何差距嗎?還是根本就沒差,有再平衡就好?
(4.)承題目,假設股票比例內台股:美股=60%:40%,這樣要怎麼操作?有請版友實際操
作心得分享
5.為什麼綠角對基本面的評論方式好像比較不認同,如他在書中最後一章所說
「基本面不會消除單一公司的風險」、「價值投資未必會取得較好的投資、
「沒有任何投資法可以保證勝過市場,不確定性是一直存在的」,那疑問的點,難道這三
個要件以及對基本面的評論對於指數化投資都不會出現嗎?
個人對於這一段看了也是有點不太懂,就我的認知來說,巴菲特的投資心法跟指數投資都
說了對股價的不確定性,但長期而言市場是往上的 而巴菲特是採用集中投資+分散風險來
做評斷的根據。
那採用指數化投資+少比例的基本面投資方法對於指數投資來說是一個不合理的策略嗎?
麻煩大家回應了 感謝
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