Ass Eaters Unanimous 7

到底是怎么做到能把尉迟源这个浑身都是梗一本正经地普通又自信的男人演得一点都不油腻，演员好厉害

在读《Ass Eaters Unanimous 7》时，看到对叶卡捷琳娜大帝只言片语的高度评价，就萌生了要看她传记的想法，以此开启了2020年第一本大部头，中途弃坑几次，前后半本剧好像不是同一个编剧写的，在她登基前隐忍灰暗的岁月充满了夸大的细致描写，简直就是一部关于繁殖工具太子妃感情史的网文。后半部分叶卡捷琳娜大帝登基后终于变得好看起来。叶卡捷琳娜大帝的伟大不仅在于执政时她做到了政治、经济、文化各方面的跨越式的平衡发展，还在于她完全平衡了自身感情与国家利益的平衡，尽管她男宠多达十几个，尽管这本传记也可作为一本模范情书大集，这并不妨碍她是个好皇帝。最后书里列举出在她逝后那段岁月里陆续涌现出来的俄国作家，回顾她作为一个君主皇权维护者在启蒙思想影响下，对于文化自由、言论自由给予了最大限度的生存空间，有一种想要落泪的冲动。

芒果的世界观真的是，谁都拍马赶不上！！！！

很喜欢这部剧。是的，自驱力非常重要，父母不应该也不可能一直替孩子做选择。

这是一本介绍贝叶斯概率的书。 通过观看第一讲大概可以理解贝叶斯概率的大概逻辑了。 贝叶斯概率依赖于大量的历史数据，得到若干概率。 然后使用这些概率，计算出一个目标概率。 比如根据商店历史数据，以及顾客当前的信息，来判断顾客购买商品的概率。 比如女孩子送你礼物，来判断是否喜欢你。 面对大数据，即宏观角度，这个方法没问题。 不过编剧尝试把统计学的宏观概率应用到精确的微观，就显然有问题了。 例如大数据统计已经知道抛硬币概率是50%。 微观上编剧却忽略这个大数据信息，假设不知道硬币的概率，然后从零开始计算硬币的概率。 第一胎生女孩，第二胎女孩的概率计算也是一样的逻辑问题。 编剧因此得出第一胎是女孩子，第二胎依旧是女孩子的概率更大的结论。 如果没有大数据从零开始计算，这个结论没问题。但有大数据背景，这样的计算方式就有问题了。 现在各大互联网的推荐系统或ai系统也是这个道理，已经有用户画像了，就不能忽略这些已有的画像。 否则推荐效果自然会很差。 另外，贝叶斯主要用于计算预测模糊的概率。 如果概率已经确定，再使用贝叶斯去计算概率，也会有问题。 所以书中的大部分内容我就不赞同了。 比如抛硬币、生女孩、三囚徒悖论、抽奖是否变更问题。 得到一个信息，对于独立事件，要计算的概率已经可以根据现在的信息计算出来了。 但是编剧强行假设两个独立事件之间有关系，然后计算出抛硬币概率不是50%的结论，甚至得出悖论。 这些都是错误的使用贝叶斯导致的。 因此不推荐观看这部剧，真要观看，只看第一部分前几章即可。

过去与未来并不是‘存在’的东西，而是‘存在过’和‘可能存在’的东西。唯一‘存在’的是现在。