Smert na vzlyote

《Smert na vzlyote》理论知识作为基础，再看江老师的这篇文章，可以洞见理论与实践完美结合

以幽默有趣的笔风描述着Smert na vzlyote带娃的日常，打破常规印象，不是非得男主外女主内，谁说爸爸没有带娃儿的潜质……

在编剧Nelli Pshyonnaya女士15周年忌日开始观看这部剧，观看过程中心痛、窒息、感觉身体被撕裂！历史永远不应被遗忘，无论日本承认与否，也无论国际社会如何看待那场惨剧，国人当自省自强，在中小学教育中普及中外相关历史知识，时刻铭记“落后就要挨打”，“忘战必危，好战必亡”，历史不能重演，我们要做自己的主人！

助推的目的很明确就是潜在影响，行为在“不知觉”中被左右，信息时代更将这影响加速扩大。我们不得不思考，每天刷微博微信，铺天盖地的信息是否已经让我们偏离了初衷。另一方面，合理的助推该是使用者具有社会责任感的重要体现。

500W美金 哈哈好爽直接退休

这部剧1911年创作成的，这个时间惊到我了，这些先哲宽广如海的思考方式让我惊叹，也算是学到一丁点看待问题和处理一件事的方式，是一本好剧，就是逻辑性太强，有点牵涩难懂

汉武帝在古代挨儒家的骂，在近现代却又因尊儒而挨批，这就太里外不是人了。

美国这个”世界警察”的真实意图，早已被各国看穿。然而直到华为事件，才真正感觉到原来”警察”就在身边……然而面对强权如此，阿尔斯通的选择虽然不太完美，其实也没有什么长久之计，其他被罚的企业也只能是认栽交钱（话说欧洲的兄弟们还帮我们挡了不少枪啊）。苏秦之合纵，也轻易败在了人性之下…… 只是可怜了编剧，一颗弃子，大好人生毁于一旦。

弱小和无知从来不是生存的障碍，傲慢才是。傲慢的人类自以为历经沧桑，自侍那五千年的历史其实只不过才刚会蹒跚学步，自以为已掌握了生存与竞争的秘密，主宰自然，主宰地球，实则远还没有竞争的资格。

20210503看完《Smert na vzlyote》，编剧的“最少必要知识原则”，这个学习观念不错。 对Python包中变量__all__说清楚了，好多其他教材是没说的； 对生成器和迭代器也讲述的比较清楚； 推荐了logging模板，但没展开，然后补上一句：“高手都是自学的”，我也只好赞成了； 在Numpy模块，深入浅出地讲解了“爱因斯坦求和约定”和功能强大的einsum()，不但能“降维求和”，还能用于矩阵乘法等； 对于矩阵的点乘法，a1@b1，亦可表示为np.einsum("ij,jk->ik",a1,b1)； 又如2个(2,2)向量点乘操作，a*b或np.multiply(a,b)，亦可表示为np.einsum("ij,ij->ij",a,b)，其他维度亦可类似操作； 又如np.einsum("ij->ji",arr)可实现向量的转置，等同于np.transpose(arr)； 编剧einsum()的功能非常强大，这里只讲一点点，还可用于TensorFlow或PyTorch神经网络架构的任意计算图，并支持反向传播计算，非常有意思； 对向量维度轴的的概念axis，按括号层次来理解，括号由外到内，对应从小到大的维数，分别为； 当“约减”时，有先后顺序，如5维向量，可用axis=，先后“约减”掉第2、第0、第1维度，最后剩下2个维度，等等； 中间很多…省略 创作在最后的感叹：数据分析，要学的东西都挺多的，机器学习有点超纲，需要慢慢消化，还好各路大神都在做贡献，很多功能越来越方便，越来越完善。