🇫🇷12.19-12.20 巴黎P1

圣诞假第一站巴黎。第一天荣军院高潮，第二天巴黎圣母院高潮，剩下几天也同样要高潮（果然留五天在巴黎还是太保守了。荣军院逛了4h逛到闭馆没逛完意犹未尽离开，看到了梗图为拿皇掏心掏肺忠不可言的胸甲骑兵胸甲原型（

刚好最近巴黎圣母院大火后翻修完成开发参观，外面一万个人排队参观，可惜大火损毁的部分太多，里面果然还是太新太干净了，荆棘冠也只有明年才能看，算是比较遗憾的部分。

等不及接下来几天的行程了，这才是一个日不落帝国首都应该有的样子（不像某前日不落帝国）

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弦圈热门内容

弦圈更新日志之提问新功能：标记疑惑、提出子问题

今天我熬夜肝出了提问的新功能，分别是标记疑惑和提出子问题。示例可见测试问题：center h1 in the middle of screen和Vertically aligning CSS :before and :after content。我就长话短说简单介绍一下。所谓的子问题，意思是你可以根据原有的一个问题，提出一个更加具体、更加细致的子问题。因为有时候一些问题和回答往往比较宽泛，不是很具体，这时子问题就发挥作用了！而标记疑惑则是你可以标记回答中某个不懂的地方。你可以通过选定回答中的某个语句，然后向答主提出你的疑惑点，答主看到后可以回复你的疑惑。目前标记疑惑还有进一步优化的空间，并且之后计划应用在文章和书上，不仅仅是回答。对了，我还顺带美化了一下提问页面的布局和样式，让它看起来更加舒服顺眼一些。晚安😇

写给新诗的入门者的几条建议

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图灵奖得主写的深度学习入门教材：Deep Learning

这本书是两位图灵奖得主Ian Goodfellow和Yoshua Bengio，以及深度学习专家Aaron Courville写的入门教材。相比于更基础的Aurélien Géron人工智能入门教材：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow，这本书所需要的基础要多一些，包括数分、线代、概率论，还有一些机器学习基础。由于我并非人工智能领域的专家，这本书也并没有怎么读，所以直接引用这本书的官方介绍。《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便 ...

喜欢数学但是不擅长数学竞赛怎么办？非数学竞赛生如何在数学专业生存？

知乎提问：初中根本没有学习，中考以极差的分数去了某末流重点高中（中考分数还没jumping高），高中连数学竞赛名额都没有，高三自学过物理竞赛，因为实验和学习时间短没拿省一，高中基本上没有学过数学竞赛，高考620+考上某985数院，发现周围数学竞赛生非常多，说的东西我根本没有听过，大学数学能学会，别人甚至做了竞赛数论几千道题，我甚至一点都不懂。我的回答：我就从未参加过任何所谓的数学竞赛，我自己也对应试和竞赛本身深恶痛绝，反正是一丁点提不起兴趣。我本身也不是那种应试能力强的人，但这也没影响我的数学水平、科研能力。在纯粹的数学面前，所有学生无论擅长竞赛与非，都一视同仁。会就是会，不会就是不会，有些人参加竞赛比你学得好，可能是别人天赋比较就好，或者就是别人学得比你多，付出的努力比你多，那凭啥不能比你懂。所以答案也显而易见了，题主的这种情况，只能勤能补拙。天赋不如别人好，或者自己比别人学得少、学得慢，但是还是好想学数学，怎么办？其实这都是初学者常常遇见的问题。在我看来，最好的办法就是要学会调整自己的心态，明悟心性，把注意力放回到自己身上，放回到数学本身身上，不要老跟别人比较。说实话像什么别人比我 ...

数学入门应该看哪些书？有什么入门书后看了以后能让人爱上数学？

知乎提问：有什么数学方面的入门书能让人看了后会爱上数学的？参加工作很长一段时间了，但对数学的认识和应用都一直处于很初级的水平（初中时的水平吧）。我知道这个数学世界很精彩，也很迷人，也许我会爱上它而不能自拔，但我先得找到一道进入这个世界的门我的回答：如果你对微分几何感兴趣，可以尝试读Loring W Tu微分几何经典入门教材：An Introduction to ManifoldsLoring W Tu微分几何教材：Differential Geometry Connections, Curvature, and Characteristic Classes。如果你对自己的能力比较自信可以先读陈省身的《微分几何讲义》，我以前初三高一的时候就是先看的这本书，后来才看的Loring W Tu。关于Loring W Tu的这两本书，先读第一本，第一本只需要有数分高代的基础就完全够了。有了第一本的基础后，可以读第二本。把这两本读懂后可以读 Jürgen Jost黎曼几何与几何分析教材：Riemannian Geometry and Geometric Analysis。我当初高二的时候就是因为读 ...

center h1 in the middle of screen（示例提问）

How can I center horizontally and vertically a text? I don't want to use position absolute because I try with it and my other div getting worse. Is there another way to do that ?div { height: 400px; width: 800px; background: red; }<div> <h1>This is title</h1> </div>

Aurélien Géron人工智能入门教材：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

这是本手把手教你入门人工智能的教材，作者是Aurélien Géron。这本书是本畅销书，非常火，被翻译成了多国语言。本书的作者也把自己的这本书免费上传到自己的网站上，不知道现在还是不是，反正我当时下了😇。我一个做算术几何的，当初之所以会关注人工智能，一方面是当时人工智能挺火的，就连算术几何领域也有专家跟计算机科学家们合作，比如Geordie Williamson以及著名的Peter Scholze。Peter Scholze弄了个Liquid Tensor Experiment（液体张量实验），用于所谓的自动定理证明，而这个实验源自于Scholze跟Dustin Clausen在解析几何方面的合作，即将代数几何应用于解析几何。扯远了，回到正题。这本教材可以说图文并茂，配有丰富的插图，并且讲解非常通俗易懂，对初学者非常友好，基本上就需要有点数学分析的基础就可以读了。而且书中还会附上代码过程，给你随时练手，毕竟这个跟编程紧密结合的学科，还是需要编程实践才好学懂的。现在我把这本书分享给对人工智能感兴趣的人。PS：这本书总共八百多页，而且插图很多，因此体积较大。我将其分成三个压缩包分卷上传。

初二，在学交代同调李代数，下一步怎么办？

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“马斯克”出的题目，数数你有几只腿

题目：你有三只牛、两条狗、一只猫。那么请问你有几条腿？🤔网友的回答：总共的腿数：3牛×4腿=12腿2狗×4腿=8腿1猫×4腿=4腿所以，总共：12+8+4=24腿你有不同答案吗？😇

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🇨🇿12.7 布拉格

【🇨🇿12.7 布拉格】天国拯救圣地巡礼完成😋泪目了莎绍修道院的教堂终于盖好了（）可惜没有给布拉格留够时间，布拉格真的是个即好看又好玩的地方，不仅有伏尔塔瓦尔河旁的白墙红瓦，还有形形色色有趣（又猎奇）的博物馆，跳舞房子和隔岸布拉格城堡隔岸相望，现代艺术与古代美学遥相呼应，布拉格真乃波西米亚的明珠，如果能再多留哪怕一天都好啊😭

作为一个年轻的数学工作者，你们是如何独立于导师选定问题的？

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