……一只湿漉漉的白鸟在发冷的校园里迷飞，忽高忽低，最后一头撞上髹了漆的粉墙。

-《白文鸟》

生活是种律动，须有光有影。有左有右，有晴有雨，滋味就含在这变而不猛的曲折里。

-老舍《小病》

一切有为法，如梦幻泡影，如露亦如电，应作如是观。

-《金刚经》

事实上，那些渴望得到”人生为何“答案的人，和逃避讨论这个问题的人，得到的是一模一样的人生、一模一样的悲欢，惟一的区别是，前者始终在企图选择人生的美好与绝望中挣扎，后者则将自己的人生视为不可避免的命运。

我一直对人生的意义不解，但是“人生的意义是什么”也不是一个必须搞清楚的问题，所以我毫不焦虑，毕竟对此没有答案也能活得有目的性、成就感。正巧遇到一本书，名为《人生的意义》，被收录在”牛津通识读本“系列中，分析并概述了“人生的意义是什么”在哲学视角下的回答，读起来很有意思，于是我做了点笔记。

作者特里·伊格尔顿（Terry Eagleton，1943—），是英国当代著名的马克思主义文艺理论家、文学批评家，这本书用很典型的哲学方法和观点，去剖析、回答有关“人生意义”的问题，文首便说，”哲学家有一个惹人讨厌的习惯：喜欢分析问题，而不是解答问题。我也准备以分析问题的方式开始我的论述。“以分析而不是说教的方式回答何为”意义“，令我感到很舒适，这也是我这种懒散的人能够坚持把文本思想记录下来的原因。

本文为读Sally Rooney所著 《Normal People》 有感。

思考了爱人之间的关系，畅快地表达了自我感动。

之前帆帆问我，强化学习和机器学习有什么区别，我自以为清楚，但是和她讨论到最后才发现自己对这两个概念很糊涂。当时也查过资料，但是中文资料含糊不清、不够系统，大多文章是复制粘贴，作者不求甚解。

最近在了解making decision under uncertainty的背景知识，看到一篇review，索引至作者的实验室主页，看到有一篇谈论AI、machine learning和reinforcement learning的文章，故认真学习，然后写成博客，以备不时之需。

熊熊燃烧着的烈火，本身是不知道自己正在燃烧的。觉得自己正在燃烧的时候，往往还没有真正燃烧起来。……所谓自由自在的行为，就是其内在已经成熟透了，不这么做不行了，于是自然而然地外在表现出来的行为。

-《山月记》

本文是疫情后的随想记录，是有待改进的思考过程。

Notes of Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)

第一章为开篇，讨论了模式识别与机器学习的三个理论基础（从贝叶斯派的角度）：概率论、决策论和信息论。

概率论的目的是量化和利用不确定性，是模式识别的第一阶段：Inference stage。决策论的目的是在概率论的框架下，根据已知的结论和约束，进行决策，是模式识别的第二阶段：Decision stage。信息论的目的是衡量对象包含的信息量。

本文记录了PhD面试后的反思，只起记录作用，唯博君一哂耳。

本文简单记录了数据挖掘的基本概念和基础算法，主要起记录作用。