2016年5月02日

请问一个 App 的搜索功能具体难点在哪，实现成本有多高，实现成本是如何计算的？

APP 一般都是调用服务器 API 来完成的

中文分词的结果会受到算法、语料库等影响。

一般 APP 的搜索，做的简单可用即可，应该用 Jieba 分词 + Sphider 或者 Solr 搭个就行了。

来自 <https://getpocket.com/a/read/1264325173>

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迁移学习

传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而，在许多情况下，这种同分布假设并不满足。

从另外一个角度上看，如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据，完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识，用来帮助将来的学习。迁移学习（Transfer Learning）的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。

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我们在迁移学习方面的工作目前可以分为以下三个部分：同构空间下基于实例的迁移学习，同构空间下基于特征的迁移学习与异构空间下的迁移学习。我们的研究指出，基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力，基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力，而异构空间的迁移具有广泛的学习与扩展能力。这几种方法各有千秋。

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1.同构空间下基于实例的迁移学习

问题：什么是辅助训练数据

基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。在基于实例的迁移学习方面，我们推广了传统的AdaBoost算法，提出一种具有迁移能力的boosting算法：Tradaboosting [9]，使之具有迁移学习的能力，从而能够最大限度的利用辅助训练数据来帮助目标的分类。我们的关键想法是，利用boosting的技术来过滤掉辅助数据中那些与源训练数据最不像的数据。其中，boosting的作用是建立一种自动调整权重的机制，于是重要的辅助训练数据的权重将会增加，不重要的辅助训练数据的权重将会减小。调整权重之后，这些带权重的辅助训练数据将会作为额外的训练数据，与源训练数据一起从来提高分类模型的可靠度。

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基于实例的迁移学习只能发生在源数据与辅助数据非常相近的情况下。但是，当源数据和辅助数据差别比较大的时候，基于实例的迁移学习算法往往很难找到可以迁移的知识。但是我们发现，即便有时源数据与目标数据在实例层面上并没有共享一些公共的知识，它们可能会在特征层面上有一些交集。因此我们研究了基于特征的迁移学习，它讨论的是如何利用特征层面上公共的知识进行学习的问题。

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2.同构空间下基于特征的迁移学习

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在基于特征的迁移学习研究方面，我们提出了多种学习的算法，如CoCC算法[7]，TPLSA算法[4]，谱分析算法[2]与自学习算法[3]等。其中利用互聚类算法产生一个公共的特征表示，从而帮助学习算法。我们的基本思想是使用互聚类算法同时对源数据与辅助数据进行聚类，得到一个共同的特征表示，这个新的特征表示优于只基于源数据的特征表示。通过把源数据表示在这个新的空间里，以实现迁移学习。应用这个思想，我们提出了基于特征的有监督迁移学习与基于特征的无监督迁移学习。

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2.1 基于特征的有监督迁移学习

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我们在基于特征的有监督迁移学习方面的工作是基于互聚类的跨领域分类[7]，这个工作考虑的问题是：当给定一个新的、不同的领域，标注数据及其稀少时，如何利用原有领域中含有的大量标注数据进行迁移学习的问题。在基于互聚类的跨领域分类这个工作中，我们为跨领域分类问题定义了一个统一的信息论形式化公式，其中基于互聚类的分类问题的转化成对目标函数的最优化问题。在我们提出的模型中，目标函数被定义为源数据实例，公共特征空间与辅助数据实例间互信息的损失。

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2.2 基于特征的无监督迁移学习：自学习聚类

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我们提出的自学习聚类算法[3]属于基于特征的无监督迁移学习方面的工作。这里我们考虑的问题是：现实中可能有标记的辅助数据都难以得到，在这种情况下如何利用大量无标记数据辅助数据进行迁移学习的问题。自学习聚类的基本思想是通过同时对源数据与辅助数据进行聚类得到一个共同的特征表示，而这个新的特征表示由于基于大量的辅助数据，所以会优于仅基于源数据而产生的特征表示，从而对聚类产生帮助。

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上面提出的两种学习策略（基于特征的有监督迁移学习与无监督迁移学习）解决的都是源数据与辅助数据在同一特征空间内的基于特征的迁移学习问题。当源数据与辅助数据所在的特征空间中不同时，我们还研究了跨特征空间的基于特征的迁移学习，它也属于基于特征的迁移学习的一种。

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来自 <http://www.52cs.org/?p=752#rd&sukey=fa67fe3435f5c4be939b7a6dd7e6011254e5d16cf11b57b213e31e229249154560057f9a07c4e967acb2a30900de973b>

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幸福课

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十三课

我们不应该专注于生命中可以拥有的，而应想到那些不可或缺的

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写下来就是一种承诺

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设定期限，不是我马上要什么什么，而是我在未来的某个日子之前要什么什么，加上日期，然后细化，举个例子，比如健身，不是我马上要瘦下来，而是我要在2016年5月底之前每周跑四次步，每次五公里，明确具体的目标

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制定目标是为了让我们有动力，而非完成之后的满足感和喜悦感，未完成的悲伤和失望

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将工作和恢复例行公事化，压力其实是需要的，因为有压力才有动力，培养了我们的忍耐性，技能，重要的是能从压力中恢复，然后重新投入到压力环境中去

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《精力管理》

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短跑 - 恢复 - 短跑 - 恢复，这样比马拉松更好玩儿

课程中推荐用一到两个小时，平均一个半小时来短跑，专注的工作，精力非常集中，然后短跑之后，在尽可能少分心的情况下，用十五分钟来恢复，生理学家认为集中注意力一到两个小时是没有问题的，十五分钟可以是冥想，听最喜欢的音乐，或者健身，吃午饭，休息一下，和朋友一起或者独自完全放松，至少十五分钟，可以多于十五分钟（如果要半个小时，那么一天集中精力的时间其实也不多啊

（9:00-10:00,10:30-11:30,13:30-14:30,15:00-16:00,16:30-17:30,19:30-20:30,21:00-22:00共七个小时）

（09:00-09:30,09:40-10:20,10:30-11:00,11:00-11:15阅读）共3次

（14:30-15:00,15:10-15:40,15:50-16:20,16:30-17:00,17:00-17:15阅读）共4次

（20:00-20:30,20:40-21:10,21:20-21:50,22:00-22:30）共4次

共11次，330分钟，5个小时

如果真的能够完全按照这个世界来的话，确实有很多时间

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拆分冥想的时间，可以一天分为两次到三次，每次十五分钟，找个安静的地方即可

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如何恢复

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小的恢复：15分钟冥想，一小时健身

中间级别：睡一个好觉，睡眠的重要性，幸福，快乐，创造力，记忆力的投资

每周都要休息一天

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十四课

问题不是压力，而是缺乏休整，缺乏恢复，恢复的好，可以适应更多的压力

不要做马拉松运动员，要做短跑运动员

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不要同时进行多项事情，会使幸福感降低

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即使气体再少，也会充满整个空间，如果我们的事情很少，也会占据我们的时间，那么我们的效率就很低

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要有所追求，充分的压力，合适的压力，然后合适的休整，可持续发展

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解决拖延的方法：五分钟起步法

拖延症误以为，要有所行动必须先受到激励，我必须感到共鸣，我必须在状态，我必须有所灵感

要开始行动，先做起来，如果实在没有共鸣，不在状态，没有灵感，再说，先干五分钟

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有可能在"短跑"的90分钟中途，我们也需要五分钟起步法

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没有什么是必须完美才能做的，想做就做，错了就改，从失败中学习，不要责怪，包括责怪自己，或者责怪他人，不要害怕犯错，fail first

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十五课

完美主义者和追求卓越者的不同

不要想着没有烦恼，不要想着没有吵架，不要想着没有不好的事情发生，如果把注意力都放在了这些上面，有可能我们就不能够好好的享受从A到B的这段路程，当出现困难时我们就会气馁，就会失望，为什么我都尽量规避了结果还是出现了呢，命里真的逃不了吗，就会这样子想，而不是淡定的想解决问题的方法，不要想着怕麻烦就不去做了，just do it

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享受失败吧

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如果是完美主义者，由于内心和外界的趋同性，完美主义者心中抱有的是完美主义基模，批评是对其的偏离，批评容易让我们产生自卫性，有可能听不进去外界的批评，而追求卓越者是心胸开阔的额，欢迎时不时的建议和批评

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即使是失败也可能是机遇，况且他们享受追求目标的这个过程

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完美主义者被对直线完美方式的偏离所困扰，困扰我们的是我们所关注的东西，如果我们一直关注未能达到的东西，关注潜在的可能失败或是真正的失败

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完美主义者会过度一般化，夸大化问题，非黑即白

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对于追求卓越者，他们会接受现实中存在的各种弯路

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完美主义者是不自我接受的，而自尊是要自我接受的，完美主义者有时候很会为一些事情而伤害自尊，完美主义者总会遇到长期且不可避免的失败，因为根本就没有完美的人，如果我一直失败或者视自己为失败者，那我还会有较高的自尊心吗

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完美主义者不愿意去尝试

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自卫性，不能接受批评，不容许别人说自己的不好，难以和别人建立亲密的关系

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理想的人际关系包含不和，失望，争吵，关键是其中的度，关键不是只有积极而不去关注消极的，这样的关系是不健康的，有过多的抑制和压抑

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重视努力

发展自己的努力认真而不是自己的聪明伶俐，因为聪明，有可能缺少坚持和享受过程，即使到最后也没有解出来题，但他们享受这个过程，并且更加努力

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在你仅仅注重于天赋的时候，你就是在制造完美主义的基模，而不是专注于旅途中，努力的基模，如果称赞孩子的智力，当他们失败时，他们会认为自己不再聪明，然后失去对于眼前工作的兴趣，相反，那些被称赞努力的孩子，在困难面前不会气馁，甚至更有动力

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完美主义的基模让孩子畏惧不聪明，所以我就选择容易一点的任务吧，当我无法做到的时候，这就是攻击，是对我基模的攻击，是对于直线的偏离

相反的，努力的基模，好的，让我试试吧，我学到了很多，这真有意思

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一个是畏惧失败，因为我想聪明，被别人称赞聪明很有意思，我不想威胁到这个基模

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一种是既定思维模式，一种是可扩展的，时刻改变和发展的思维模式

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十六课

铂金法则：人所欲施于己，人所不欲勿施于己

如果你能这样对待别人，那么请你也这样对待一下自己

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有时候执着于分析每种情感，感觉和想法，是有害的，反复思考并不一定有帮助，有时最好的方法，就是当消极的想法或者负面的情绪出现时，将我们的注意力转移到别处去，比如听听音乐，跑个步，

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三个P

permission：准许自己为人

positive：关注积极的一面

perception：转换角度，退一步，可以左右，也可以前后

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定期服用，药丸，每当你经历一次困境，你就应用一次这三个P

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灵药：鸡尾酒

1、半小时的锻炼，每周四次

2、至少十五分钟的意念锻炼，每周六到七次

3、每24小时睡8个小时

4、每天12个拥抱，可以过量

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