就像是 AlphaGo 横空出世，大众对机器进行学习这件事感到困惑，误以为狗只是在遍历棋谱。现主流的 AI 都是基于向后传播的神经网络，她们是模仿人类大脑，基于神经元（neural）设计的，当她看到一个新样本，会基于自身已有知识进行推断，再和正解进行比较，得出当前认知误差，向后传播更新自身的既有知识（权重（每个神经元连接）），再进行一次新的推断，使得认知误差不断减小，以完成整个学习的过程，这个过程实际上与大脑学习的过程非常相似，不断犯错不断修正，直到我们充分了解，所以她拥有绝对的正当性，她不是 just copy paste。

关于物化，是无视他人个性与尊严，透过社会分工来区分他人。这很难跳脱当今资本主义框架来讨论，作为社会机器高速运转的齿轮，是一定被物化的，性的物化与力量的物化或者别的什么，有好有坏。具体到性的物化，其实每个国家的理解也不尽相同，从小收到思想品德教育的我认为只要是性交易就是性的物化，应该被禁止，当然这只是遵循社会主义纲领的一厢情愿，事实是在很多西方资本主义国家物化这个概念被淡化了，包括性的物化，他们并没有禁止卖淫或是处于灰色地带，想必这和自由主义有很大原因。

进行一个语言学思考 忘了谁说的了汉语里是完全不需要“进行”这个动词的，比如很多人喜欢“进行一个”这种用法，这里的“思考”名词变换是完全不必要的。就突然想起日语里也有这种情况，“する”和“行う”，作为汉语使用者，在使用日语时经常喜欢给汉字名词加する变动词，直接使用，有些词日本人也听的懂但确实并不常见，比如和“改修”经常搭配“行う”，进行一个改修，而不是“改修する”。另一方面“修理する”的用法更常见，“研究”“処理”则两种用法都很常见。在日语里“行う”进行 有一种表目的，突出形式，正式的行为的意味在里边，比如“卒業式”毕业典礼，就只能用“行う”。但总的来说直接使用动词，或者动词变名词成为（进行+名词）都是非常普遍的用法。回到汉语里也感觉进行 XXX 有一种突出过程而不是结果的意味在里边。

如何搭建一个 Gopher 服务器 ? 不是 Golang 的 Gopher 啦

Python 入门

Q:反射有什么用?
A:我们可以动态的选择我们需要的类型。

Java 关于 IO 的操作都要 try catch .flush();可以把内存中没堆满的直接写入，一般跟在.write()方法后面

Q:为啥重写 equals？
A:果不重写 equals，那么比较的将是对象的引用是否指向同一块内存地址，重写之后目的是为了比较两个对象的 value 值是否相等。

相信在 unix 下编程的没有不知道 makefile 的，刚开始学习 unix 平台
下的东西，了解了下 makefile 的制作，觉得有点东西可以记录下。
　　下面是一个极其简单的例子：
现在我要编译一个 Hello world，需要如下三个文件：

学习了一下怎么用 UWP 构建前端