人人羡慕郭碧婷,收获的不仅是向佐这样的好男人,还有婆婆粉

人人羡慕郭碧婷,收获的不仅是向佐这样的好男人,还有婆婆粉

文丨陆地上的海蛎子

27号向太在网上发文:还是纸包不住火,向佐低调的在台北艾丽酒3月17日下午5:20分向郭碧婷求婚成功,是好事所以我们欣然接受大家的祝福!我们双方父母都很开心,什么时候才有婚礼那又是另一个更美好的事,希望能侭快吧!我也不知道是什么时候。今天自爆料到此结束。期待中………谢谢大家!而且还晒了一组向佐求婚现场的浪漫照片,着实的羡煞旁人!这种的画面应该是很多女孩子想要的,而且向佐家世背景显赫不说,更主要的是向佐本身英俊帅气拥有男模一样的身材,还被指是超级暖男!有女网友就很感慨:为啥好男人都是人家的?

向佐求婚成功,真的是人人羡慕郭碧婷,不过让很女生更羡慕的应该是郭碧婷不仅收获到向佐这样的好男人,还有向佐全家人,未来婆婆成了粉头!这点应该是很多女生更想要的,因为在中国传统的家庭关系里婆媳关系是最难相处的一种。有人形容婆媳就像是天敌:儿子开始恋爱很多做婆婆的就觉得女孩子各种不顺眼。总之婆媳关系很难解释,所以很多人就算是能搞定老公却很难搞定婆婆。如今离婚率居高不下,有人也说婆婆也是是婚姻杀手的一种!

现实里很多这样的例子:儿子没女朋友的时候做妈妈的各种着急,当儿子有了媳妇,特别是跟媳妇相亲相爱的时候,做婆婆的就像是吃醋一样,对媳妇百般挑剔。有些做媳妇也想把老公当私有财产,对婆婆的孝顺有时候也觉得看不惯!总之原本同时都深爱的一个男人,最终在两个女人之间生活得像风箱里的老鼠!所以如今看着向太对郭碧婷各种满意的时候,哪个女孩子不想将来遇到像向太这样的婆婆呢?

网上曾经流传着一个小段子,说是一个男孩子带了几个女生回家,让妈妈猜哪个是他的女朋友?妈妈一下就猜到,儿子觉得很神奇,就问他妈妈是怎么猜到了?妈妈冷冷的说:我就看她不顺眼。这个不知道是不是传统:因为每个女人都会做人媳妇都儿子也会做人婆婆,或者做媳妇的时候受到婆婆不公平待遇的时候也会发誓,将来一定不会这么对自己的媳妇!等真的做了婆婆,好像什么都忘记了,于是婆媳关系难处也成了恶性循环。

看如今向太对郭碧婷的态度,将来她们之前肯定不会有婆媳之间的矛盾。或者有人说是向太家家世背景好,所以不用为柴米油盐发愁的时候自然不会有婆媳矛盾。这个好像也不能成立:多少豪门里的婆媳关系都是鸡飞狗跳的,倒是有些寒门小户却能和平相处。总之多数的婆媳关系容易出现问题和家境没多大的关系,应该还是和一个人的心态有关。其实对有些做婆婆的来说:多一个人爱自己的儿子不是很好吗?怎么就容不得媳妇呢?

对女人来说,能嫁个好老公确实是件很值得庆幸的一件事,但是遇到一个不明事理的婆婆,婚姻却未必能一直幸福下去。古时候流传的故事“孔雀东南飞”到今天还重演。只不过时下的女人们没古时候那么悲惨:过不成可以离婚,也不用觉得家族跟着蒙羞。只是那种因为婆媳关系而走到离婚的婚姻,实在是太悲催!

郭碧婷真不一样,向太和向佐,以及郭碧婷和父亲一起上那档娱乐节目的时候,向佐和郭碧婷还没公开开始交往的时候,向太对郭碧婷就各种的满意,估计背后也直接撺掇过向佐追郭碧婷。郭碧婷和向佐开始公开交往的消息时,向太心情好到像要飞起来!看来对女人来说,好男人难遇,好婆婆更难遇!

街拍美女:身材曼妙的小姐姐,一个热裤一个短裙,哪个美?

街拍美女:身材曼妙的小姐姐,一个热裤一个短裙,哪个美?

时尚穿搭其实是最挑身材的,女生一旦拥有了魔鬼般的身材曲线,选衣服就简单多了,一件很随意的背心或者抹胸,上身后都能美出天际,信不信?

这位皮肤白皙,身材纤细的小姐姐,在马路边喝咖啡,穿衣简约又大胆,一件极短小的性感背心和皮质热裤,将最美好的身材曲线都展露出来,真是美的让人窒息!

不管是背心搭热裤,还是抹胸配短裙,美女穿着都那么性感,好难选

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两位美女穿搭都有一个共同特点,就是服装短小精悍,这位美女上身的抹胸真是极品,遮的刚刚好,下身的公主裙,时尚又减龄,露出的大白腿格外抢眼。那么,你觉得哪个小姐姐更美呢?欢迎留言讨论!看更多美女,请关注我哦,篇篇有惊喜!

注:本文系作者原创,图片源自网络侵删!

科学家真疯狂,要炸毁水星来建立戴森球

我们都知道太阳系里面有八大行星,我们地球是唯一一个具有生命体活动的星体,但是我们人类现在发现的速度是非常快的,对于资源的要求是非常巨大的,按照我们这样速度发展下去,地球资源很可能无法满足我们的要求。

资源是有限的,而我们人类发展的科技是无限的,我们希望摆脱地球的限制,我们渴望深邃的太空,和令人好奇的未来,我们希望在地球上建立一个非常巨大的文明,能够在太阳系银河系中遨游,但是我们地球的资源是无法满足的,就在这样的前提下有的科学家提出要把水星炸毁来建立戴森球,这样我们就可以在太阳系中建立一个有能力将太阳用一个巨大的球状结构包围起来,使得太阳的大部分辐射能量被截获用来发展技术。

戴森球本来就是一个大胆的想法,美国科学家戴森提出用来永久的发展我们文明的一个计划,高等文明是需要更多的资源,地球无法满足,那么我们就要向太阳系中寻找,于是戴森球就孕育而生所谓“戴森球”其实就是直径2亿km不等,用来包裹恒星开采恒星能的人造天体。这是一个利用恒星做动力源的天然的核聚变反应堆。

看来这个想法是对于我们人类未来的考虑,我们科学家也提出把水星炸毁,用水星的材料来作为戴森球的材料,我们如果能够把水星炸毁,这样人类就可以在数十年内建设出包裹出太阳的人造天体,人类也无需为能源的衰竭而担心,但是这个方法真的能够实现吗?

先不说我们人类现在的科技是否真的能够建立戴森球,我们是否有能力把一个远离地球的星体而炸毁吗?就算我们能够炸毁,我们有技术来利用吗,我们人类目前还是没有能力在太空中大规模的活动,我们只能借助太空站以及太空运动服,而真正如果太空中的人是少之又少的,我们普通人直到现在去太空还只是一个想法而已,就不用说我们能够派出大规模的人员去太空站建立戴森球。

这里面所有的问题我们人类如果都能够解决,那么我们炸毁水星真的能够建立戴森球吗,水星的材料够吗?答案是不可能,我们都知道太阳是非常巨大的,太阳的质量占据了太阳的百分之九十以上,而太阳的质量是地球的130万倍啊,想想这是多么的巨大的,我们就算把水星炸毁,我们也不可能建立戴森球,因为资源不够,就算我们把太阳系里面的所有星体炸毁也不可能建立戴森球,因为太阳的质量实在是非常的巨大的。

我们对于我们人类未来的想法提出很多方法,我们对宇宙的探索永远在路上,我们不仅仅满足我们的眼前,更要考虑我们未来发展的道路。

机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。

https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY

目录

正则化算法(Regularization Algorithms)

集成算法(Ensemble Algorithms)

决策树算法(Decision Tree Algorithm)

回归(Regression)

人工神经网络(Artificial Neural Network)

深度学习(Deep Learning)

支持向量机(Support Vector Machine)

降维算法(Dimensionality Reduction Algorithms)

聚类算法(Clustering Algorithms)

基于实例的算法(Instance-based Algorithms)

贝叶斯算法(Bayesian Algorithms)

关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms)

图模型(Graphical Models)

正则化算法(Regularization Algorithms)

它是另一种方法(通常是回归方法)的拓展,这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚,它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。

例子:

岭回归(Ridge Regression)

最小绝对收缩与选择算子(LASSO)

GLASSO

弹性网络(Elastic Net)

最小角回归(Least-Angle Regression)

优点:

其惩罚会减少过拟合

总会有解决方法

缺点:

惩罚会造成欠拟合

很难校准

集成算法(Ensemble algorithms)

集成方法是由多个较弱的模型集成模型组,其中的模型可以单独进行训练,并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。

该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来,以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集,因此广受欢迎。

Boosting

Bootstrapped Aggregation(Bagging)

AdaBoost

层叠泛化(Stacked Generalization)(blending)

梯度推进机(Gradient Boosting Machines,GBM)

梯度提升回归树(Gradient Boosted Regression Trees,GBRT)

随机森林(Random Forest)

优点:当先最先进的预测几乎都使用了算法集成。它比使用单个模型预测出来的结果要精确的多

缺点:需要大量的维护工作

决策树算法(Decision Tree Algorithm)

决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型,它将对一个 item(表征在分支上)观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论(表征在叶子中)。

树模型中的目标是可变的,可以采一组有限值,被称为分类树;在这些树结构中,叶子表示类标签,分支表示表征这些类标签的连接的特征。

例子:

分类和回归树(Classification and Regression Tree,CART)

Iterative Dichotomiser 3(ID3)

C4.5 和 C5.0(一种强大方法的两个不同版本)

优点:

容易解释

非参数型

缺点:

趋向过拟合

可能或陷于局部最小值中

没有在线学习

回归(Regression)算法

回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时,该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说,回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化,另一个自变量不变时,因变量变化的典型值。最常见的是,回归分析能在给定自变量的条件下估计出因变量的条件期望。

回归算法是统计学中的主要算法,它已被纳入统计机器学习。

例子:

普通最小二乘回归(Ordinary Least Squares Regression,OLSR)

线性回归(Linear Regression)

逻辑回归(Logistic Regression)

逐步回归(Stepwise Regression)

多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS)

本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing,LOESS)

优点:

直接、快速

知名度高

缺点:

要求严格的假设

需要处理异常值

人工神经网络

人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。

它是一种模式匹配,常被用于回归和分类问题,但拥有庞大的子域,由数百种算法和各类问题的变体组成。

例子:

感知器

反向传播

Hopfield 网络

径向基函数网络(Radial Basis Function Network,RBFN)

优点:

在语音、语义、视觉、各类游戏(如围棋)的任务中表现极好。

算法可以快速调整,适应新的问题。

缺点:

需要大量数据进行训练

训练要求很高的硬件配置

模型处于「黑箱状态」,难以理解内部机制

元参数(Metaparameter)与网络拓扑选择困难。

深度学习(Deep Learning)

深度学习是人工神经网络的最新分支,它受益于当代硬件的快速发展。

众多研究者目前的方向主要集中于构建更大、更复杂的神经网络,目前有许多方法正在聚焦半监督学习问题,其中用于训练的大数据集只包含很少的标记。

例子:

深玻耳兹曼机(Deep Boltzmann Machine,DBM)

Deep Belief Networks(DBN)

卷积神经网络(CNN)

Stacked Auto-Encoders

优点/缺点:见神经网络

支持向量机(Support Vector Machines)

给定一组训练事例,其中每个事例都属于两个类别中的一个,支持向量机(SVM)训练算法可以在被输入新的事例后将其分类到两个类别中的一个,使自身成为非概率二进制线性分类器。

SVM 模型将训练事例表示为空间中的点,它们被映射到一幅图中,由一条明确的、尽可能宽的间隔分开以区分两个类别。

随后,新的示例会被映射到同一空间中,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测它属于的类别。

优点:

在非线性可分问题上表现优秀

缺点:

非常难以训练

很难解释

降维算法(Dimensionality Reduction Algorithms)

和集簇方法类似,降维追求并利用数据的内在结构,目的在于使用较少的信息总结或描述数据。

这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。

例子:

主成分分析(Principal Component Analysis (PCA))

主成分回归(Principal Component Regression (PCR))

偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression (PLSR))

Sammon 映射(Sammon Mapping)

多维尺度变换(Multidimensional Scaling (MDS))

投影寻踪(Projection Pursuit)

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis (LDA))

混合判别分析(Mixture Discriminant Analysis (MDA))

二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis (QDA))

灵活判别分析(Flexible Discriminant Analysis (FDA))

优点:

可处理大规模数据集

无需在数据上进行假设

缺点:

难以搞定非线性数据

难以理解结果的意义

聚类算法(Clustering Algorithms)

聚类算法是指对一组目标进行分类,属于同一组(亦即一个类,cluster)的目标被划分在一组中,与其他组目标相比,同一组目标更加彼此相似(在某种意义上)。

例子:

K-均值(k-Means)

k-Medians 算法

Expectation Maximi 封层 ation (EM)

最大期望算法(EM)

分层集群(Hierarchical Clstering)

优点:让数据变得有意义

缺点:结果难以解读,针对不寻常的数据组,结果可能无用。

基于实例的算法(Instance-based Algorithms)

基于实例的算法(有时也称为基于记忆的学习)是这样学 习算法,不是明确归纳,而是将新的问题例子与训练过程中见过的例子进行对比,这些见过的例子就在存储器中。

之所以叫基于实例的算法是因为它直接从训练实例中建构出假设。这意味这,假设的复杂度能随着数据的增长而变化:最糟的情况是,假设是一个训练项目列表,分类一个单独新实例计算复杂度为 O(n)

例子:

K 最近邻(k-Nearest Neighbor (kNN))

学习向量量化(Learning Vector Quantization (LVQ))

自组织映射(Self-Organizing Map (SOM))

局部加权学习(Locally Weighted Learning (LWL))

优点:算法简单、结果易于解读

缺点:

内存使用非常高

计算成本高

不可能用于高维特征空间

贝叶斯算法(Bayesian Algorithms)

贝叶斯方法是指明确应用了贝叶斯定理来解决如分类和回归等问题的方法。

例子:

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)

多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes)

平均一致依赖估计器(Averaged One-Dependence Estimators (AODE))

贝叶斯信念网络(Bayesian Belief Network (BBN))

贝叶斯网络(Bayesian Network (BN))

优点:

快速、易于训练、给出了它们所需的资源能带来良好的表现

缺点:如果输入变量是相关的,则会出现问题

关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms)

关联规则学习方法能够提取出对数据中的变量之间的关系的最佳解释。比如说一家超市的销售数据中存在规则 {洋葱,土豆}=> {汉堡},那说明当一位客户同时购买了洋葱和土豆的时候,他很有可能还会购买汉堡肉。

例子:

Apriori 算法(Apriori algorithm)

Eclat 算法(Eclat algorithm)

FP-growth

图模型(Graphical Models)

图模型或概率图模型(PGM/probabilistic graphical model)是一种概率模型,一个图(graph)可以通过其表示随机变量之间的条件依赖结构(conditional dependence structure)。

例子:

贝叶斯网络(Bayesian network)

马尔可夫随机域(Markov random field)

链图(Chain Graphs)

祖先图(Ancestral graph)

优点:模型清晰,能被直观地理解

缺点:确定其依赖的拓扑很困难,有时候也很模糊

乌克兰2018年谷物产量下降9.9%

出口和进口数据之间的差距几乎是50%。专家将此与产品的低质量和世界某些国家特定谷物文化的消费特异性联系在一起。

2018年,乌克兰谷物(大米,荞麦,燕麦,小米)的产量下降了9.9%,达到173万吨。这些数据由食品出口理事会提供。

与此同时,燕麦碎粒成为2018年产量增长的领导者,其产量比2017年增长156%。第二大增幅接过大米后用64.4%的数字,并关闭荞麦的前三位领导人,这使得16.3%,写案例。

乌克兰谷物市场的具体细节,Pro-Consulting公司的分析师包括谨慎的。这是由于形成了一个购物篮和生活工资。自2011年以来,乌克兰内阁决议批准了一份受价格监管的产品清单,其中包括燕麦,荞麦,豌豆,小米。

在对外贸易结构中,进口占主导地位的比例为73.9%。乌克兰谷物出口量相对较低,几乎是进口量的三倍,这是由于所生产的产品质量低下以及世界各国特定谷物作物消费的特殊性造成的。

在乌克兰市场的谷物结构中,专家区分了他们自己产品的优势,这是由价格竞争力和消费者选择的偏好引起的。谷物产品的进口成分属于低价和昂贵的价格部分 – 最近,乌克兰一直从俄罗斯进口更便宜的荞麦,从远东国家进口昂贵的藜麦,大米和豆类。