概率论是反直觉的我们在理解小概率事件的真实概率的时候，直觉会有重大错误。基础概率就算基础概率很小，但如果新证据层出不穷，最终概率也可能会慢慢变得很大。贝叶斯公式选择比努力重要。我们既要冷静地看待事物的基础概率，不要被表面现象所迷惑，同时又要在新证据不断出现的

当公司过度依赖数据分析来做出决策，甚至到了对微小设计决策也要进行详尽测试的地步，这可能会导致创意和直觉的空间受到限制，从而影响工作效率和创新。面对这种情况，可以考虑以下几个策略：沟通与教育：与决策者沟通，解释设计不仅仅是关于数据，还涉及到用户体验、品牌价值和审美。提供案例

0x00这是笔者对一些琐碎事物的观点。本文与笔者曾述的补完以及理解论相承，前作两者尽力地使用语言呈现环，但对大多读者似乎并无启发。现在笔者十分怠惰，仅为此时所成之环从简记录。对笔者而言的重要启发是不久前的一个梦，梦中笔者成为一个不存在视觉与听觉的恐鱼，甚至无法理解方位。

一直很想去印度看看，这个南亚次大陆的古国，那么古老又那么年轻，人口那么多，民族那么乱……一定是个接下来大机会，今年终于可以成行。大家有什么想了解的，我帮大家去探探，：）安排得很紧凑，9天飞9趟，都在印度北边活动，有印度硅谷之称的班加罗尔只好等下次了。重点是同行者，一群创业者和投资人，比如人

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 新手与专家新手看重的规则，专家不关注规则关注于感觉。因此他们的认知是难以直接表达出来的。就像每个会滑冰的人告诉不会滑冰的人技巧他们无法懂得，但是你要教他

我们深知严谨的，形式化的推演在数学中所扮演的重要角色，然而必须指出，存在这样一些直觉上的，也即行之有效而不那么严谨的策略，在数学的学习和研究中一样十分重要。本文其实是G.

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First——什么是三门问题三门问题（MontyHallproblem）亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论，大致出自美国的电视游戏节目Let’sMakeaDeal。问题名字来自该节目

我们通过的德雷福斯模型从新手到专家的升级之路.任何一个领域从新手到专家都需要十年时间.这个十年时间并不是一直不停的工作,而是不断的实践.这里的实践的含义是:1.定

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【非线性假设】为什么我们需要神经网络？   因为神经网络不需要大量的为特征设计的内容或有大量特征，，我们可以直接把数据放进进神经网络模型，让它自己进行训练，并做自我

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