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Estom
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|
||||
golang.org/x/net v0.0.0-20201021035429-f5854403a974/go.mod h1:sp8m0HH+o8qH0wwXwYZr8TS3Oi6o0r6Gce1SSxlDquU=
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
golang.org/x/text v0.3.0/go.mod h1:NqM8EUOU14njkJ3fqMW+pc6Ldnwhi/IjpwHt7yyuwOQ=
|
||||
golang.org/x/text v0.3.3/go.mod h1:5Zoc/QRtKVWzQhOtBMvqHzDpF6irO9z98xDceosuGiQ=
|
||||
golang.org/x/text v0.3.6/go.mod h1:5Zoc/QRtKVWzQhOtBMvqHzDpF6irO9z98xDceosuGiQ=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20180824175216-6c1c5e93cdc1/go.mod h1:n7NCudcB/nEzxVGmLbDWY5pfWTLqBcC2KZ6jyYvM4mQ=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20180917221912-90fa682c2a6e/go.mod h1:n7NCudcB/nEzxVGmLbDWY5pfWTLqBcC2KZ6jyYvM4mQ=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20190328211700-ab21143f2384/go.mod h1:LCzVGOaR6xXOjkQ3onu1FJEFr0SW1gC7cKk1uF8kGRs=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20191109212701-97ad0ed33101/go.mod h1:b+2E5dAYhXwXZwtnZ6UAqBI28+e2cm9otk0dWdXHAEo=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20191119224855-298f0cb1881e/go.mod h1:b+2E5dAYhXwXZwtnZ6UAqBI28+e2cm9otk0dWdXHAEo=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20191127201027-ecd32218bd7f/go.mod h1:b+2E5dAYhXwXZwtnZ6UAqBI28+e2cm9otk0dWdXHAEo=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20200522201501-cb1345f3a375/go.mod h1:EkVYQZoAsY45+roYkvgYkIh4xh/qjgUK9TdY2XT94GE=
|
||||
golang.org/x/tools v0.0.0-20210101214203-2dba1e4ea05c/go.mod h1:emZCQorbCU4vsT4fOWvOPXz4eW1wZW4PmDk9uLelYpA=
|
||||
golang.org/x/tools v0.1.0/go.mod h1:xkSsbof2nBLbhDlRMhhhyNLN/zl3eTqcnHD5viDpcZ0=
|
||||
golang.org/x/tools v0.1.1 h1:wGiQel/hW0NnEkJUk8lbzkX2gFJU6PFxf1v5OlCfuOs=
|
||||
golang.org/x/tools v0.1.1/go.mod h1:o0xws9oXOQQZyjljx8fwUC0k7L1pTE6eaCbjGeHmOkk=
|
||||
golang.org/x/tools v0.1.3-0.20210608163600-9ed039809d4c h1:Pv9gNyJFYVdpUAVZYJ1BDSU4eGgXQ+0f3DIGAdolO5s=
|
||||
golang.org/x/tools v0.1.3-0.20210608163600-9ed039809d4c/go.mod h1:o0xws9oXOQQZyjljx8fwUC0k7L1pTE6eaCbjGeHmOkk=
|
||||
golang.org/x/tools/gopls v0.7.0 h1:JQBHW81Gsyim6iDjUwGoPeSpXrSqwen3isPJLfDfaYU=
|
||||
golang.org/x/tools/gopls v0.7.0/go.mod h1:2e5c16p2T50tIFn0V3ZHHJz0+CRHvJb8TGR9RPFdw8A=
|
||||
golang.org/x/xerrors v0.0.0-20190717185122-a985d3407aa7/go.mod h1:I/5z698sn9Ka8TeJc9MKroUUfqBBauWjQqLJ2OPfmY0=
|
||||
golang.org/x/xerrors v0.0.0-20191011141410-1b5146add898/go.mod h1:I/5z698sn9Ka8TeJc9MKroUUfqBBauWjQqLJ2OPfmY0=
|
||||
golang.org/x/xerrors v0.0.0-20191204190536-9bdfabe68543/go.mod h1:I/5z698sn9Ka8TeJc9MKroUUfqBBauWjQqLJ2OPfmY0=
|
||||
golang.org/x/xerrors v0.0.0-20200804184101-5ec99f83aff1 h1:go1bK/D/BFZV2I8cIQd1NKEZ+0owSTG1fDTci4IqFcE=
|
||||
golang.org/x/xerrors v0.0.0-20200804184101-5ec99f83aff1/go.mod h1:I/5z698sn9Ka8TeJc9MKroUUfqBBauWjQqLJ2OPfmY0=
|
||||
gopkg.in/check.v1 v0.0.0-20161208181325-20d25e280405/go.mod h1:Co6ibVJAznAaIkqp8huTwlJQCZ016jof/cbN4VW5Yz0=
|
||||
gopkg.in/check.v1 v1.0.0-20180628173108-788fd7840127/go.mod h1:Co6ibVJAznAaIkqp8huTwlJQCZ016jof/cbN4VW5Yz0=
|
||||
gopkg.in/check.v1 v1.0.0-20190902080502-41f04d3bba15/go.mod h1:Co6ibVJAznAaIkqp8huTwlJQCZ016jof/cbN4VW5Yz0=
|
||||
gopkg.in/errgo.v2 v2.1.0/go.mod h1:hNsd1EY+bozCKY1Ytp96fpM3vjJbqLJn88ws8XvfDNI=
|
||||
gopkg.in/yaml.v2 v2.2.1 h1:mUhvW9EsL+naU5Q3cakzfE91YhliOondGd6ZrsDBHQE=
|
||||
gopkg.in/yaml.v2 v2.2.1/go.mod h1:hI93XBmqTisBFMUTm0b8Fm+jr3Dg1NNxqwp+5A1VGuI=
|
||||
gopkg.in/yaml.v2 v2.2.2/go.mod h1:hI93XBmqTisBFMUTm0b8Fm+jr3Dg1NNxqwp+5A1VGuI=
|
||||
gopkg.in/yaml.v2 v2.2.4/go.mod h1:hI93XBmqTisBFMUTm0b8Fm+jr3Dg1NNxqwp+5A1VGuI=
|
||||
honnef.co/go/tools v0.2.0 h1:ws8AfbgTX3oIczLPNPCu5166oBg9ST2vNs0rcht+mDE=
|
||||
honnef.co/go/tools v0.2.0/go.mod h1:lPVVZ2BS5TfnjLyizF7o7hv7j9/L+8cZY2hLyjP9cGY=
|
||||
mvdan.cc/gofumpt v0.1.1 h1:bi/1aS/5W00E2ny5q65w9SnKpWEF/UIOqDYBILpo9rA=
|
||||
mvdan.cc/gofumpt v0.1.1/go.mod h1:yXG1r1WqZVKWbVRtBWKWX9+CxGYfA51nSomhM0woR48=
|
||||
mvdan.cc/xurls/v2 v2.2.0 h1:NSZPykBXJFCetGZykLAxaL6SIpvbVy/UFEniIfHAa8A=
|
||||
mvdan.cc/xurls/v2 v2.2.0/go.mod h1:EV1RMtya9D6G5DMYPGD8zTQzaHet6Jh8gFlRgGRJeO8=
|
||||
rsc.io/pdf v0.1.1/go.mod h1:n8OzWcQ6Sp37PL01nO98y4iUCRdTGarVfzxY20ICaU4=
|
||||
|
||||
@@ -11,12 +11,13 @@
|
||||
1. 获取数据集
|
||||
2. 数据预处理
|
||||
3. 训练模型
|
||||
1. 神经网络：torch.nn.Model.__init__定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络
|
||||
2. 正向传播：torch.nn.Model.forward通过网络处理输入，进行正向传播
|
||||
3. 计算损失：torch.nn.loss输出正确的距离有多远
|
||||
4. 反向传播：torch.tensor.backward将梯度传播回网络参数
|
||||
5. 更新权重：troch.optim通常使用简单的更新规则来更新网络的权重：weight = weight - learning_rate * gradient
|
||||
6. 循环迭代：train cycle
|
||||
1. 创建模型：torch.nn.Model.__init__定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络
|
||||
2. 训练算法：
|
||||
1. 正向传播：torch.nn.Model.forward通过网络处理输入，进行正向传播
|
||||
2. 计算损失：torch.nn.loss输出正确的距离有多远
|
||||
3. 反向传播：torch.tensor.backward将梯度传播回网络参数
|
||||
4. 更新权重：troch.optim通常使用简单的更新规则来更新网络的权重：weight = weight - learning_rate * gradient
|
||||
5. 迭代循环：重复以上步骤直到（精确度满足要求 或者 迭代次数到达上限）
|
||||
4. 验证模型
|
||||
5. 使用模型
|
||||
|
||||
|
||||
BIN
pytorch/官方教程/2021-07-27-21-14-52.png
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pytorch/官方教程/2021-07-27-21-14-52.png
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pytorch/官方教程/2021-07-27-21-15-37.png
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pytorch/官方教程/2021-07-27-21-15-37.png
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Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 1.1 MiB |
@@ -1,4 +1,5 @@
|
||||
# 张量
|
||||
|
||||
|
||||
张量如同数组和矩阵一样, 是一种特殊的数据结构。在`PyTorch`中, 神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据, 都是使用张量来进行描述。
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||||
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,112 @@
|
||||
# 数据集和数据加载器
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||||
|
||||
## 1 torchvision.datasets 官方数据集加载
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||||
|
||||
我们使用以下参数加载FashionMNIST 数据集：
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||||
* root 是存储训练/测试数据的路径，
|
||||
* train 指定训练或测试数据集，
|
||||
* download=True如果数据不可用，则从 Internet 下载数据root。
|
||||
* transform并target_transform指定特征和标签转
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import torch
|
||||
from torch.utils.data import Dataset
|
||||
from torchvision import datasets
|
||||
from torchvision.transforms import ToTensor
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
|
||||
|
||||
training_data = datasets.FashionMNIST(
|
||||
root="data",
|
||||
train=True,
|
||||
download=True,
|
||||
transform=ToTensor()
|
||||
)
|
||||
|
||||
test_data = datasets.FashionMNIST(
|
||||
root="data",
|
||||
train=False,
|
||||
download=True,
|
||||
transform=ToTensor()
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
对加载的数据集进行可视化显示
|
||||
```py
|
||||
labels_map = {
|
||||
0: "T-Shirt",
|
||||
1: "Trouser",
|
||||
2: "Pullover",
|
||||
3: "Dress",
|
||||
4: "Coat",
|
||||
5: "Sandal",
|
||||
6: "Shirt",
|
||||
7: "Sneaker",
|
||||
8: "Bag",
|
||||
9: "Ankle Boot",
|
||||
}
|
||||
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
|
||||
cols, rows = 3, 3
|
||||
for i in range(1, cols * rows + 1):
|
||||
sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
|
||||
img, label = training_data[sample_idx]
|
||||
figure.add_subplot(rows, cols, i)
|
||||
plt.title(labels_map[label])
|
||||
plt.axis("off")
|
||||
plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
|
||||
plt.show()
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
## 2 自定义dataset加载数据集
|
||||
|
||||
* 自定义 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。看看这个实现；FashionMNIST 图像存储在一个目录中img_dir，它们的标签单独存储在一个 CSV 文件中annotations_file。
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import os
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from torchvision.io import read_image
|
||||
|
||||
class CustomImageDataset(Dataset):
|
||||
def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
|
||||
self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
|
||||
self.img_dir = img_dir
|
||||
self.transform = transform
|
||||
self.target_transform = target_transform
|
||||
|
||||
def __len__(self):
|
||||
return len(self.img_labels)
|
||||
|
||||
def __getitem__(self, idx):
|
||||
img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
|
||||
image = read_image(img_path)
|
||||
label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
|
||||
if self.transform:
|
||||
image = self.transform(image)
|
||||
if self.target_transform:
|
||||
label = self.target_transform(label)
|
||||
return image, label
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
* __init__ 函数在实例化 Dataset 对象时运行一次。我们初始化包含图像、注释文件和两个转换的目录
|
||||
* __len__ 函数返回我们数据集中的样本数。
|
||||
* __getitem__ 函数从给定索引处的数据集中加载并返回一个样本idx。基于索引，它识别图像在磁盘上的位置，使用 将其转换为张量read_image，从 中的 csv 数据中检索相应的标签self.img_labels，调用它们的变换函数（如果适用），并返回张量图像和相应的标签一个元组。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 3 使用DataLoader进行训练
|
||||
|
||||
* 我们已将该数据集加载到 中，Dataloader并且可以根据需要遍历数据集。下面的每次迭代都会返回一批train_features和train_labels（batch_size=64分别包含特征和标签）。因为我们指定了shuffle=True，在我们遍历所有批次后，数据会被打乱
|
||||
|
||||
```py
|
||||
# Display image and label.
|
||||
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
|
||||
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
|
||||
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
|
||||
img = train_features[0].squeeze()
|
||||
label = train_labels[0]
|
||||
plt.imshow(img, cmap="gray")
|
||||
plt.show()
|
||||
print(f"Label: {label}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
# transform对数据集进行转换
|
||||
|
||||
## 1 torchvision数据集才有的转换
|
||||
|
||||
|
||||
所有 TorchVision 数据集都有两个参数 -transform修改特征和 target_transform修改标签 - 接受包含转换逻辑的可调用对象。该torchvision.transforms模块提供几种常用的变换开箱
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import torch
|
||||
from torchvision import datasets
|
||||
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda
|
||||
|
||||
ds = datasets.FashionMNIST(
|
||||
root="data",
|
||||
train=True,
|
||||
download=True,
|
||||
transform=ToTensor(),
|
||||
target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(0, torch.tensor(y), value=1))
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
### ToTensor()
|
||||
ToTensor 将 PIL 图像或 NumPyndarray转换为FloatTensor. 并在 [0., 1.] 范围内缩放图像的像素强度值
|
||||
|
||||
### Lambda 变换
|
||||
Lambda 转换适用于任何用户定义的 lambda 函数。在这里，我们定义了一个函数来将整数转换为单热编码的张量。它首先创建一个大小为 10（我们数据集中的标签数量）的零张量，并调用 scatter_，它value=1在标签给定的索引上分配 a y。
|
||||
```py
|
||||
target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(
|
||||
10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))
|
||||
```
|
||||
@@ -2,4 +2,7 @@
|
||||
|
||||
# torch.Tensor
|
||||
|
||||
> 包含tensor处理的各种方法和属性。
|
||||
> 包含tensor处理的各种方法和属性。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
BIN
工作日志/2021-07-31-21-57-24.png
Normal file
BIN
工作日志/2021-07-31-21-57-24.png
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97
工作日志/2021年7月25日-rythm分享.md
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97
工作日志/2021年7月25日-rythm分享.md
Normal file
@@ -0,0 +1,97 @@
|
||||
# rythm 孙锐 诗歌与节奏
|
||||
|
||||
## 什么是
|
||||
1. 节奏，断句，停顿。
|
||||
2. 韵律，升降，平仄调。不太一样。
|
||||
|
||||
|
||||
### 三种类型🌿
|
||||
1. 图解法。使用
|
||||
2. 音乐性理论
|
||||
3. 节奏韵律。使用科学上的物理参数。
|
||||
|
||||
|
||||
### 韵文格律与意义
|
||||
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1. 无关系
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2. 韵律能够在一定意义上反应意义。
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3. 节奏、音高的连续性。
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> 同一个音能够通过不同的节奏反应不同的意思。啊？，啊～，啊、，啊——，。
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## 诗歌
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## 中国诗歌
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1. 诗经。最后动词的变迁。
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2. 楚辞，赋。
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3. 汉乐府、汉赋。音乐和词的脱离。
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4. 五言诗、七言诗。
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5. 南北朝民歌
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6. 南朝文学。赋，很押韵。
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7. 律体。意义上的对仗---->声音上的对仗。声韵学。
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8. 永明体。诗歌的音乐性降低，而文字上的音。
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> 神婆。会在死亡的时候，唱诗。
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> 诗是一种高雅的文学形式。可是从诗经、古代严格的五律七律、到后来宽泛的词、到现在的现代诗、到现在的歌曲。是否从一种高雅的形式，逐渐再融合成一种普通人用来表达感情的很世俗的东西。感觉诗歌的文学上的韵律，越来越宽泛。是由什么原因？
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## 总结
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音节。节奏。重音和停顿上
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1. 字的个数，也就是一个节奏下，音的个数，变得更随意。
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# rythm 张玄 音乐的节奏
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### 定义
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1. 音乐：旋律、和声、节奏。
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2. 规律，能够预测的变换。
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3. 节奏（有规律的声音变化）：速度、拍子、重音。
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### 组成
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1. 速度：取决于人能理解的上限。
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2. 拍子：古代传统音乐。一板（重音）三眼（轻音 ），一板一眼
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## 概念
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音乐的三要素指的是旋律、节奏与和声。
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旋律：
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又称曲调。音乐的起伏是按照一定的节奏水平有序地组织起来的，形成一个曲调。旋律是音乐形式中最重要的表现手段，是音乐的本质，是音乐的决定性因素。曲调的方向是可变的。有三个基本方向：水平方向、向上方向和向下方向。
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同一音调的进展方向称为水平；从低音到高音，向上；从高音到低音，向下。曲调发展的常用方式是“谐音重复”、“渐进”和“跳进”。根据音阶的相邻音调，它被称为进行音，三度的跳跃称为小跳跃，四度以上的跳跃称为大跳跃。
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节奏：
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音乐的节奏是指音乐运动中中音的长度和强度。音乐的节奏常被比作音乐的骨架。节拍是音乐中拍子和拍子的周期性和规则性的重复。中国传统音乐称节奏为“板眼”，“板眼”等同于强拍；“眼”等同于亚强拍（中眼）或弱拍。
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和声：
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和声包括“和弦”和“和声进行”。和弦通常是三个或更多声音的组合，这些声音根据一定的规则纵向（同时）重叠。和弦的横向组织就是和声进行。和声具有明显的强、轻、厚、薄的色彩效果，还具有构成分句、段落和结尾乐的功能。
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## 问题
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声音上的和谐。和意义上的和谐。诗歌包含声音和意义。
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一段意义上的终止符。
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# 下次的主题
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西部。
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工作日志/2021年7月28日-今日计划.md
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1
工作日志/2021年7月28日-今日计划.md
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## 任务
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工作日志/2021年7月31日-西部分享.md
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56
工作日志/2021年7月31日-西部分享.md
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## 荒野大镖客
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* 1899年美国西部。移民，秩序。
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## 中国“西部”
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> 中国语境下的西部与西方。
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* 西部与西方
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* 西部的自然景色，风光很美
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* 西部的经济特征，落后奇异
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* 西方一般是指文化政治上的一种团体。
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* 中国的“西部”
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* 以行政区划作为西部的官方定义。
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* 西部大开发的几个省份。东部支援西部。
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* 语言习惯与地理上的西部，西部、中部、东部、东北
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* 美国西部
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* 狂野，潇洒。西部世界、荒野大镖客。
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* 共同点：地理上。气候上相似。历史上的演变，向西部扩张。未知与浪漫。
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* 不通点：经济发展差异问题。扩张方式，民族自治与血腥残暴。
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* “西”
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* 死亡、沉寂、岁月流逝、人生迟暮
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* 西风、阴（西）阳（东）
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* 是不是西部的文化里，总感觉与奇异，那种毒药，
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## 中国历史上的“西域”。
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* 北京城这么考究，他的方位到底是地磁北方还是地轴北方呢？
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## 西部世界观影及推荐
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## 西部军区
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1. 作战指挥（打仗）
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2. 领导管理（培养）
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## “电话”
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* 科幻，源于未知的浪漫。
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* 门。一扇门。人们总在赋予它更多的含义。刚开始，打开这扇门，你能听到电话线另外一段的声音，再后来，可能听到来自更遥远的声音，甚至是千里之外的影像图片。基于这种门的思路，越来越多的人，想要通过这扇门看到更多的东西。像现在手机上已经可以传递货币，可以传递爱情，但究其本质还是一种数据。而科幻无非基于两点，空间上的延展与时间上的穿梭。
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* 人们希望通过这扇门能够传递物质，实现瞬间的转移，也想要通过这扇门跨越时间，向过去与未来发送信息。说不定真的可以实现，而且还可以很好的解决某个悖论。我们没有收到未来的信息，是因为我们还没有造出第一扇门，迎接未来的人。
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* 而科幻作品往往不是用来像漫威动画里那种堆切科幻元素的现代社会情愫，而是在探讨某一科技出现之后的社会学问题。我觉得科幻作品中的科幻元素只是背景，而真正让人思考的是其中的人文社会变化。
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* 我觉得我抛出的每一个观点都有很强的主观色彩，很容易出现矛盾和冲突。要讨论的可能还真的挺多。
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工作日志/2021年8月1日-科幻系列总结.md
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工作日志/2021年8月1日-科幻系列总结.md
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# 科幻世界中的电话元素
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## 资料准备
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## 讲解主题
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### 电影
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(漫威系列的就算了)
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* 黑客帝国
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* 信条
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* 盗梦空间
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* 星际穿越
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* 机器人总动员
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### 小说
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* 短篇小说
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* 科幻世界全集
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### 动漫
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* 攻壳机动队
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* rick&morty
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* 哆啦A梦
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* 命运石之门
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* 爱死亡机器人
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* 机器人总动员
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* 心理测量者
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* iMENTOR
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* 夏娃的时间
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* 新世纪福音战士
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* 星空清理者
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* 星际牛仔
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### 电视剧
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* 黑镜
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* 西部世界
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11
工作日志/2021年8月2日-会议记录.md
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11
工作日志/2021年8月2日-会议记录.md
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@@ -0,0 +1,11 @@
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## 李文超——代理重加密
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* 代理重加密的目的是什么。存在云端的加密。相当于临时授权。
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* 用户需要文件，授权做一件事情。
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* 为什么信任某个代理，代替去授权。规定授权的时间和进度。
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* 包括一些情报数据的共享。
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## 回答一下这几个东西
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* 什么特点、什么问题、什么方法、什么原理、什么效果
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37
工作日志/2021年8月7日.-电话分享md
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37
工作日志/2021年8月7日.-电话分享md
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@@ -0,0 +1,37 @@
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# 电话
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## 电话定义
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* 一种通信工具、一种传输工具。端到端的通信模式。
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## 电影
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* 剧情介绍
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* “电话”功能
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* 电话对于电影剧情的作用以及电话意向的分析
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## 动漫
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* 剧情介绍
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* “电话”功能
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* 电话对于电影剧情的作用以及电话意向的分析
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* 为什么选择电话
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## 小说
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* 剧情介绍
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* “电话”功能
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* 电话对于电影剧情的作用以及电话意向的分析
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* 为什么选择电话
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## “科幻世界的电话”——通向异世界的大门
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## “科幻世界的电话”——融合尖端科技的设备（功能幻想）
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## “科幻世界的电话”——形式变化
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@@ -144,6 +144,65 @@ public:
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}
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```
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## 4 最接近的三数之和
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### 问题描述
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给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数，使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在唯一答案。
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```
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输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1
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输出：2
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解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。
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```
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### 问题分析
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### 策略选择
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### 算法设计
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* 首先进行排序
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* 固定一个游标。使得剩下的两个游标在固定的游标右侧，使用双指针法，逼近最小值。
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### 算法分析
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* 时间复杂度O(n^2)
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* 空间复杂度O(1)
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### 算法实现
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```C++
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class Solution {
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public:
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int threeSumClosest(vector<int>& nums, int target) {
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sort(nums.begin(),nums.end());
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||||
int n = nums.size();
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int i=0,j=n-1,k=0;
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||||
int m = 999999;
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||||
int val =0;
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||||
for(int k=0;k<n;k++){
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||||
for(int i=k+1,j=n-1;i<j;){
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||||
int temp = nums[i]+nums[j]+nums[k];
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||||
if(temp==target){
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||||
return temp;
|
||||
}
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||||
else if(temp<target){
|
||||
if(m>target-temp){
|
||||
m=target-temp;
|
||||
val = temp;
|
||||
|
||||
}
|
||||
i++;
|
||||
}
|
||||
else if(temp>target){
|
||||
if(m>temp-target){
|
||||
m=temp-target;
|
||||
val =temp;
|
||||
}
|
||||
j--;
|
||||
}
|
||||
// cout<<m<<"\t"<<val<<endl;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return val;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
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||||
## 5 环形链表II
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||||
### 问题描述
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98
读书思考/《呼吸》.md
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98
读书思考/《呼吸》.md
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@@ -0,0 +1,98 @@
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## 《商人和炼金术师之门》
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||||
也许因为在做“科幻世界的电话”主题的分享，感觉电话与门有异曲同工之妙。主人公讲述了三位商人与一个炼金术师巴沙拉特的门的故事。
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巴沙拉特展示了一种可以在过去和未来之间穿梭的神奇的年门，通过一个金属环的穿梭实验，展示了从一端到另一端会存在时间差。
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第一个故事中，一个叫哈桑的绳匠，在二十年后的自己的指引下，躲过劫难，发现了一箱金子，然后发财，在二十年后成为了一个富豪。“仗势未来，横行现在的人，也许在第一次使用你年门的饿时候，就会发现他年长的自己早已亡故”。“忏悔和赎罪可以抹掉过去的罪孽”。“未来也是一样的，在这方面，它和过去没有区别”。故事没有着眼于未来与现在的矛盾，到底是先挖出箱子还是未来的人先知道箱子就在那里，无从得知。
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||||
第二个故事中，一个叫阿吉布的织工，发现二十年后的自己依旧穷困潦倒，却在床头存有一箱金币。于是从二十年后自己那里偷走了一箱金币，因此与爱慕的女人生活在一起，但是妻子却被强盗掳走，金币全都做了赎金。于是他开始一点点攒着金币，放在床头的箱子里，等着有朝一日，年轻的自己来偷走攒下的金币。同样他的妻子也回到过去，教会了他未来才掌握的、展示给妻子的东西。同样故事没有解释因果之间的矛盾，到底是自己先偷了金币，还是先攒下金币，到底是他妻子先看到自己的丈夫展示了床上的技巧还是先回去教会了她丈夫技巧。两个故事，无法从因果的角度解释问题，但却说明了一件事，过去和未来一样，都无法改变，只存在一条时间线，实现了自洽。
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第三个故事，是作者自己，穿越到过去，想要去拯救因为自己一时冲动而错过的女人。同样，历史没办法改变，他一路上经历各种变故，自己的妻子还是在到达之前死亡了。“不会回头的东西有四件：说出口的话、离弦的箭、逝去的生活和失去的机会”。“偶然事件和有意安排，他们是同一张壁毯的两面。您或许觉得某一面更好看，但您不能说只有这一面才是真的，另一面是假的”。
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||||
“她让我告诉您，弥留之际，她仍旧想念着您。她让我告诉您，虽然他的一生很短暂，但却十分幸福，这全是因为有了您”。
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“无论过去还是未来，我们都无法改变，只能更深刻地理解他们。我第一次回到过去旅行，什么都没有改变，但我知道的事情却改变了一切。事情只能这样，必然这样。如果我们的人生是安啦讲述的一个故事，那么我们即使故事的聆听着，有事故事的角色。聆听和扮演人生这个故事，我们最终才能从中得到教益。”
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“没有什么能抹掉过去。但你可以忏悔，可以赎罪。你可以得到宽恕。只有这些，但这已经足够了。”
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“时间旅行更像一扇门”。“只存在唯一一条自洽的时间线”。“无力改变过去不一定就会带来悲伤”。
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## 《呼吸》
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神作。神在我根本读不懂，又能读懂一点点。我想我比较喜欢作者，很大一部分原因，是前两篇科幻文章中那种对于无可奈何的时空观的讨论，最终的结论居然都那么积极。虽然我们面对的是悲哀的宇宙规律，但是我们仍旧可以选择积极应对。太阳迟早要落下，但是我们依然要学会微笑。
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在这里人们生活在一个由巨大穹顶的笼中（可以想象，那就是我们看不到边际的宇宙）。而所有的动力都来源那两个肺，肺中的氩气。主人公在由一次时钟紊乱一起的恐慌中，进行了一次自我解刨实验，发现驱动生命的本质，靠着内外的气压差，推动自己肢体运动、大脑思考。而导致时钟紊乱的，是由于多年来，周围气压升高，气压差推动的动力不足，使所有人的认知出现了偏差。
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“其实我们不是在消耗空气。每天我从新欢的费仲获取的空气完全从关节溢出，排放到周围的大气中。我们只是把高压的气体变成了低压气体。我们身体的每一个动作都对宇宙气压平衡起到了推波助澜的作用，我所思考的每一个想法，都加速了世界末日的到来。”
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“我所有的欲望都是这个宇宙缓缓呼吸溢出的气流。在这漫长的呼吸结束之前，我的思维将一直存在。”
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“随着钟摆疯狂地摆动，滴答的时钟好像变成了叫个不休的鸟儿；坠向地面的物体似乎受到了弹簧的推动；舞动的绳索仿佛变成了噼啪作响的皮鞭”。
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“我们的宇宙在花香平衡点的过程中也许只能静静的呼气，但它繁衍出的我们这个丰富多彩的世界却是个奇迹，只有诞生了你们的宇宙才能与之媲美”。
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“得以生存便是一个奇迹，能够思考就是一件快乐的事情。”
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我想这篇文章关于熵（混乱度）的讨论，也是我一直疑惑的问题。能量虽然守恒，但是熵却一直在增加。也就是说能量不会消失，但会从有序的能量变成无需的能量。人们所有在做的事情，都是一样的。人们耗费大量的能量，实现了局部逆商的过程。例如将水流从低处运到高出，通过吃各种食物，让最开始的卵细胞变成复杂的精巧的学会思考的人体。然后又逐渐的将这种局部有序释放出来，产生各种所谓的价值，例如奔跑的汽车。宇宙亦是如此，通过收缩爆炸将能量释放到广袤的空间当中，又通过塌缩将能量汇聚成一点。
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释放能量等于摧毁秩序。
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“能量守恒定律说能量既不会创生，也不会消失。我们在消耗秩序，造成无序。我们靠增加宇宙的无序度卫生。正因为宇宙诞生在一个高度有序的状态，我们才能够存在。”
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## 《前路迢迢》
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“反向延时电路”一种向过去通信的方法。也是电话的一种吧。其实科幻作品的本质并非科学。而是社会学。无论是三体当中，逻辑作为社会学家成为一个成功的面壁者还是程心最终导致了同归于尽结局，所有的原因，都是人性，而不是科技。哪怕是银河帝国，也是描述的披着高科技外衣的帝国政治，而非漫威那种通过科技和力量来左右社会。真正能够左右社会的，只有社会规律，只有组成社会的个体——人。
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本篇与第一篇更相似。第一篇是对时间穿梭的积极响应，而这里却展示了如何通过因果律来摧毁人的自由意志。在不违背因果的情况下与过去通信，等价与失去自由意志。我觉得我们可以讨论这种设定的巧妙之处，针对这种设定造成的社会现象，讨论可能出现的一些问题。
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一个能在你按下一秒之前闪烁的预测器。通过一个所谓的反向延时电路实现。负延时为一秒钟。
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“通常来说，一个人会着魔般地连续玩好几天，拿给朋友看，绞尽脑汁瞒骗装置。这个人可以假装对它失去兴趣，但他不可能忘记其中的内涵——接下来几周里，‘未来无法改变’这个年头深入他的脑海。有一部分人意识到选择毫无意义，从此拒绝再做出任何决定。他们纷纷停止了一起自发活动，最后甚至三分之一的玩家必须入院治疗，因为他们连自己吃饭都做不到。终极状态是运动不能性缄默，醒状昏迷的一种。他们能用眼球追踪动作，偶尔改变躺姿，但仅止于此。运动能力依然存在，动因却已经消失”
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“我正在你的额未来一年以后想你发送这个警告，它是兆秒级反向延时电路首次应用于通信设备后收到的第一个长信息。关于其他问题的消息将陆续送来。我给你的信息是这样的：假装你拥有自由意志。关键在于你必须假装你的决定至关重要，即使你知道事实并非如此。显示不重要，重要的是你相信什么，而相信谎言是避免醒状昏迷的唯一方法。文明如今维系于自我欺骗智商。也许一向如此。”
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“我既然直到无法改变，那我为何还要这样做呢？因为我无法选择。”
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## 《软件体的生命周期》
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一次关于机器人的全面思考与讨论。我觉得作者没有强调什么是对的、什么是错的。而是抛出了各种观点之间的大辩论。
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* 数据地球（瑞山数码、虚拟世界）——神经源引擎
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* 下一维度（虚拟世界）——千纸引擎
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* 任意之所（虚拟世界）——花白姿引擎
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* 真实空间（维萨传媒、虚拟世界）——新的分布式架构
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* 蓝色伽马（数码体公司）——神经源（基因组引擎，需要漫长的培养生命周期）——数码体。经验是最好的老师。赋予学习的能力，让他们自由掌握知识。强调与数码体的互动、陪伴和成长。
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* 灵猴机甲（玩具公司）——灵猴机甲。将虚拟数码体映射到现实世界中的躯体内。
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* 信息自由阵线（黑客组织）。导致一系列针对数码体的克隆和虐待行为。
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* 玄思（基因组引擎，能用软件进行教育的数码体，避免和人交流的需要）——数码体。用于解决专门的问题，变成有用的数码体，“强调特定的用途和实用技巧，例如解谜、个人助理”。
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* 多维体（玄思数码体的实践公司，安娜捷立亲训练。）
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* 零一欲望（成人数码体，性领域）
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* 幂级器械（理想的人工智能，一个拥有纯粹认知的实体，不被任何情感羁绊、不被任何身体束缚的天才思想，知识广博、思维冷静，同时又具有理性的同情。阿兰图灵的舒马克龙体）
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“就这样，数码体失去了三天的经历，包括它们第一次从小山上滚下来的记忆”。针对数码体不能说“操”字的回滚。
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“所有神经源数码体都装有同感阻隔器，让他们对虐待免疫，从而对施虐也没有吸引力。不幸的是，面对有些伤害，没有任何办法保护他们，比如忽略”
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我觉得安娜所坚持的数码体自由意志是虚伪的，它们只是把自己的自由意志强加在了自己的数码体上，而不是真正的捍卫数码体的自由意志。因为它们能够选择修改数码体的基因，让他们做出一些事，不做一些事。甚至能挂起它们的程序。
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里面描述了很对人与这种数码体发生的故事，看着自己的数码体成长、抛弃自己的数码体、数码体的收留站、毫无耐心嫌弃自己的数码体太笨、数码体太调皮不听话而不断被回滚到标记点。
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副本是否可卖？出卖自己的伙伴，还是自己培养出的一段程序。
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让数码体成为法人，可以为自己的行为负责？沃尔？是否能够作为一个阶层收到法律的保护。
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对数码体机器人的爱和与自己妻子之间的爱，以及通过生物化学药剂产生的爱。这之间到底有什么区别，是否存在联系。
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数码体到底有没有作为性爱的权利。敏感部位的存在、数码体之间的性行为、选择自认为合适的性别、与人类伴侣配对建立感情。“全新的性领域，你的意思是说，把一种怪癖推广开来，直到它成为主流。”
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结果证明。作者是站在安娜这一边的。把数码体当做自己的宠物，仍旧需要时间去陪伴数码体的成长。而不是一出生就是二十岁的数码体。
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“养个孩子，让你不得不认真思考一些让人头疼的问题：什么是爱？我们如何获得爱？为什么这个世界上存在罪恶、痛苦和失去？我们如何找到尊严与宽容？谁拥有权力？为什么？什么是解决矛盾的最佳途径。”“如果我们向赋予一个人工智能大的责任，那么我们需要为这些问题提供合理解答。要做到这一点，需要的不是把康德的所有书都植入人工智能的大脑，而是类似于父母对子女的那种精心照料。”
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读书思考/《霍乱时期的爱情》.md
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读书思考/《霍乱时期的爱情》.md
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## 我读了个什么
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从一开始的霍乱，像霍乱一样到处死人的战争，像霍乱一样四处传播的糜烂的欲望与爱情，到最后升起的一面虚假霍乱旗帜的船只，以及上面包庇的到最后终在一起成为相知的眷侣。
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从故事的角度。乌尔比诺医生死了。从三十多年前就有一个人开始盼望着、精心筹划着等待着这一刻的到来。在着三十年中，阿里萨因为近乎朝圣的迷恋着菲尔米娜，菲尔米娜过着幸福的夫妻生活。阿里萨压抑着自己的希望与绝望，近乎疯狂地成为当地的猎手，在各种各样的女人之间游走，沉浸在肉欲当中，却从未真正的喜欢上另外一个人，发生各种不伦的关系。然而在八十岁的时候，对待爱情，对待那个曾经的喜欢的执念，却仍旧像一个年轻人狂热、痴迷、幼稚。
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他为了能够拥有平等的地位，成为了内河航运公司的老板。为了能够等到自己爱的人，前身健体精心计算着，企图通过寿命熬过对方这种愚蠢的方法取胜。五十年间，可以忍住不去见最爱的人，让所有的相遇看起来都那么巧合。五十年后，仍旧像个刚刚开始追求爱情，得到爱情的年轻人，依旧疯狂、冲动。
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这大概就是爱而不得，白月光，白玫瑰，会以一种奇妙的存在，隐藏在男生的心底，无论自己多么疯狂与冲动，无论自己经历了多少风雨变得麻木不仁，变得愚蠢粗鄙，变得糜烂不堪，可是一旦遇到那样一个人，仿佛就会高尚起来，想要去写点诗歌颂扬它（作者笔下的阿里萨是虚假的诗人，一行诗我都没有见到，却仍然能够觉得他很浪漫，可能这就是对人物的留白），想要与她去远方旅行，开始止不住的幻想着它是女主角的各种各样的故事，大半夜都能从床上笑醒。
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从爱情的角度我想他是伟大，是可以跨越时间的。“爱”一个人真的有那么神奇吗。即使在八十年后，人老珠黄了，依旧还是会选择它。
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什么是爱情？我想作者并不是在歌颂阿里萨的爱情多么疯狂多么伟大。他向我们展示了各式各样的爱情的，乌尔比诺的爱情，用自己的优雅和学识，与自己喜欢的人生活在一起，会一起去旅行，一起参加活动，一起讨论生活中的琐事，也会有些小脾气，会考虑到家族的利益包庇了菲尔米娜父亲的丑闻，也会因为自己的冲动出轨而备受煎熬。是那种理性的爱情。
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菲尔米娜嫁入豪门，享受着门第带来的上流生活，压抑了自己的脾气收敛了自己的锋芒，像个中规守矩的妻子，生养孩子，整理家务。
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我想从道德的角度来说，这里没有谁是完整的人。没有谁可以用普世的道德观来衡量这里的每一个人。即使是菲尔米娜也只能在霍乱的掩护下踏上那条船。如果符合普世的道德，他大可以光明正大的去做。他与女儿决裂开始，到最后驶向黄金港的霍乱的船上，他就是在做着违背道德事情。没有谁比谁的道德更高尚，哪怕一点点。即使是阿里萨，即使是14岁的女孩，他们偷偷摸摸的行为，违反了这世间所有的道德的束缚。我想作者可能就是为了传达一种意思，爱情可以轻易的超越道德的范畴，为了爱情可以僭越道德与法律的束缚，同样，为了爱情也愿意放下自己的尊严和脾气，牺牲自己的个性，成为一个可怕的自律的人。因为爱情，可以有多失败，就可以有多成功。
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