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昨晚看知乎豆子写的历史科普文，第一次买了知乎vip，今早心血来潮看了一下vip的书架功能，发现开了严选的答主的质量高了很多！有点2013年的知乎那种感觉了！
今天早上看了科普量子力学和相对论的文章。非常趣味性的介绍了这两个东西的特点。
量子力学的发现让我们知道了很多违背尝试的东西，比如世间真的有类似英雄联盟的闪现技能吗？先不说虫洞这种宏观的东西，只说微观世界上是有存在这种闪现的。具体的例子就是电子轨道的跃迁现象。学过国内高中化学的应该多少还能记得，原子身旁存在很多圈类似环形轨道的东西，电子就运动在这个轨道之上，这个轨道离原子从近到远称为高能级到低能级。电子从低能级跑到高能级需要充能，最简单的方式就用火烤一下，哈哈哈哈。从高能级到低能级就会以电磁波的方式释放能量。某些金属在燃烧的过程中会呈现某种颜色的焰火，就是因为电子被充能到高能级了，然后电子自己降级到低能级的时候释放电磁波
电子在不同能级或者说轨道上的跳跃称为跃迁，这种跃迁就是一种闪现！科学家观察到，电子并不是以某种速度运动到另一个轨道上的，而是直接出现另一个轨道上，这就非常离奇。
关于量子力学的东西先说到这。
今天打了大概四把lol，赢了三把，感觉不错。该学习了，干脆去学校学，收拾了下，出门了。下午见她一面，之后学一会就吃饭，吃完了再学一会，七点半跑步+练腿+练肩。然后回家，今天就结束了。
现在在train上，干脆开始先做一下学习计划，很多时候思考了清楚在干活，比急急忙忙直接开干效率还要高。
昨晚跑了第三个实验的代码，新方法在syn3.csv里，baseline重新跑了，放在syn3-2.csv里。现在我需要对比他们的效果。
1.先确认结果都有，没有程序因为bug出错
2.然后用syn3-2.ipynb生成对比表格
3.预测结果：可能需要好的起始参数才能全都最好，当然还有个问题是cover上应该还是不如他们。
-结果有问题，真的很差，这是为什么？我看了下有的文件报错了，那应该是有bug？那就重新跑吧。
和她在学校坐了一会，阿康刚好也在。稍微学了会她就去上课了，阿康也撤了。我就去学校食堂吃个饭。本来想顺便买个酸梅汤饮料喝喝。但是忽然觉得自己怎么开始适应国外的消费水平了？一瓶饮料快20RMB了，多奢侈。想想还是默默走向了水龙头喝水。
吃完饭又回到了学习室，我该进行casestudy的，但是一方面实验结果还没完全出来，另一方面是我吃完饭巨困无比。。
NN作为分类器提供的residual太不稳定了，先不管，我们先管GNB提供的residual。
结果发现GNB非常靠谱，提供的residual非常稳定。那么就是NN的问题了。
我发现必须及时喝水，所以我必须买一个热水杯，因为我的冷水杯太大了，拿着不方便。而且有时候确实想喝热水。kmart刚好有，看看今晚来得及不。
改进1：改进，仅仅看residual可能会过于敏感，比如，某两个subset确实residual分布不一样，但是right的errorrate相比left其实降低了。那此时就不需要做detect。
结果：效果好起来了，GNB下普通数据集已经很不错了，现在看hyper上怎么样。
现在：看起来没毛病
继续casestudy：看cover上怎么样
继续casestudy：看elec上怎么样
继续casestudy：看NN+普通数据集上怎么样
在继续实验之前，先去健身房跑了2km，现在跑步对我来说已经不是很痛苦了。但是她下课早了，所以我只跑了2km。
她说回家前见不到我还是会不高兴，听到这话我非常开心，光速下了跑步机，早都没洗就出来找她了。今晚一定记得回家要洗澡，害，昨晚健身了没洗澡直接睡觉，睡眠质量都下降了，坑爹。
一会到站先去买个保温杯，我要带茶叶去学校学习喝喝。而且跟她见面都可以投喂热水，她喝热水可以短暂的暖一下身子。
思考下上面的实验，cover的问题是莫名其妙一直重新训练效果会最好，因为它的漂移是instance级别的，而不是chunk级别的。搞不好真的没法子了。
elec貌似是分类器的锅。而且如何超过sota还得另外研究。貌似没啥好想的了，回家再说。
洗完澡了，看了下代码，除了cover外，应该10个小时之内都能结束，所以明天早上起来就可以继续分析结果了。
今晚正常睡觉