机器学习中的支持向量机可用于分类。当数据线性可分或弱线性可分时,便使用线性支持向量机将数据分开;当数据非线性可分时,便使用核函数将数据映射到高维空间使得数据在高维空间线性可分,并且有定理证明:一定存在一个高维空间使得数据线性可分。此定理对我的启示就是:高维空间可以做一些低维空间觉得不可能的事情。那我们能不能成为高维空间的人呢?高维到底可以有多高?

《三体》第三部开篇讲到:公元1453年,高维碎片首次接触地球,狄奥伦娜成为首个进入高维空间人,她便能做许多三维空间中的人觉得不可思议的事情,例如,从完全密闭的圣索菲亚教堂下面的密室中取出圣杯而不破坏墙体、取出一个人的大脑而丝毫不伤害头皮。

《三体》中的描述高维空间是否存在尚待科学证实,但我们也许可以成为另外一种高维空间的生物。如果将一项技能看作一个维度,掌握了N项技能的人,就生活在N维空间。若这样来看的话,我们每个人都是高维空间的人,只不过大家的N值大小不一样、维度的方向不一样。

维度方向

维度方向代表具体的技能类型,选择符合社会发展需要的技能学习能产生更大的价值。譬如:当今社会,学习大数据技术比学习八股文写作的价值要大。

技能越深入越好

掌握技能意味着能使用该技能完成一些具体事情,技能理解越深入越能灵活地应用。一项技能,一个世界。仅会Windows的同学不会知道在linux中文件还可以按行、按字节数来进行分割。

维度越高越好

维度越高,看待问题就会越全面。譬如:查理●芒格说他在投资时至少会启用100种思维模式帮助他来确定是否投资该公司。
另外,技能越多,技能之间的交叉可能会产生“化学反应”。

做一个“姿势正确,有深度,有维度”的人。。。

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