下雨的日子开始了

这周必须完成一件很 sb 的事情,然后之后的日子可能就是解决 project 相关的东西了。anyway 很忙,希望不要白忙。忙完这一阵要开始学一些新的东西了,公司的事情太无聊,很少有一些 exciting 的东西。

一个月没怎么拍照,没怎么出门,真是憋得慌啊。美国人为了解决这个问题,搞了大量的电视节目,电视剧也好、体育比赛也好。也难怪美国人憋得慌了什么变态都有 =.=

妹纸最近好像很忙,deadline 很近了。

之前体验了一段时间 netflix,感觉上面的片源比起 comcast 还是 google play 上面的都要多,一个月 9$ 比起 comcast 宰人的网络费用还是要便宜很多。考虑什么时候开通一下,真的无聊得要紧的时候 =.=

netflix 也算是 IT 方向的从销售内容发展到生产内容的先行者,House of Cards 这个被人好评无数的美剧使得不少 IT 公司也开始尝试这个领域。Amazon 也好,还是国内的搜狐、腾讯,现在都开始创作一些网络剧,搜狐可能和媒体靠得更近一点,早期的屌丝男士系列发展到今年院线大卖的煎饼侠,腾讯第一季超级红的 Darker 导致一口气把手中的两季一次吐出(相反我对今年的第二季却没有了早期的那种关注)。不过这算是一些新生的势力,比起电视剧还是传统电影,讲求深度和质量的还明显差一些,但是看看 House of Cards 的制作,国内的还需要迎头赶上啊。

最近还有个优化问题,现在做了个很强的要求导致变量的耦合程度降低,最后可能可以直接 brute force search 解决问题。如果希望松弛这个限制,变量之间就会出现更多的耦合,不过觉得似乎这个问题和 MAP 估计有一定的联系,而对于这样的问题可以借助 factor graph 来转换,兴许最后能够通过 factor graph 上面的 message passing 获得解决。估计十月份有空可以好好的研究一下,作为 probabilistic graphical model 学习后的第一个自己实践的问题玩一玩。但是对于工业界,似乎这个东西并没有什么用…

说实在的,一个这么成熟的领域,最基本的 ML 算法就能获得相当的 precision/coverage,我们一直做的更多的是 infra-structure 的变化,说实在的号称做 modeling 的组一直都在致力于不同的产品下使用不同的 feature 推断相同的东西,只是使用的工具今天是 SVM 明天是 neural nets,其实根本都没什么意思,基本上一组最基本的 feature 上去了,后面继续提高的部分都是很小很小的,我之前有个 bug 导致 calibration 男女比例颠倒(差十个点)居然最后 offline evaluation 结果上也就差了一两个点,线上甚至看不出来(很显然这些用户或者行为太少),我一度觉得这个上面做完了手上 infra-structure 的东西真的还会有些什么有意思的事情可以做?

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And the keeper of the prison committed to Joseph’s hand all the prisoners that were in the prison; and whatsoever they did there, he was the doer of it

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