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01 　　很长时间，很多人都不理解Grace为什么要去上班，因为她的先生的家境足以让她下半辈子都毫无忧虑。 　　她生完孩子之后，回去了公司当行政人员，再到现在，已经成了行政主任。一个月6000+的工资，在小城市，足够支撑她的开销。 　　可依旧会有许多人的焦点，落在“富二代”的妻子，嫁入豪门之后不甘沉寂的标签上。 　　那时的Grace总是和我说，婚姻里，保持物质和精神的独立，这样，就算失去婚姻，也不会一无所有。 　　就像前些日子，她和老苗分居的消息，从她的口中告诉我。我没有问她太多，只觉得，幸好，她没有把自己绑定在婚姻里，于是，可以淡然地看透。无论能不能走下去，至少她有独立生活的准备，以及独立面对未来的能力。 02 　　每一个婚姻里的角色，我们都不知道什么时候结束。 　　就像我几乎敢断定99%的夫妻，都曾有过离婚的念头。其实，可能是100%。 　　但所有的风花雪月落入柴米油盐，当以为可以尝尽山珍海味，最后却发现，要跋山涉水过后才能够走向白发苍苍，难免会有人坚持不到终点而半途下车。那么，保持单身的能力尤为重要。 　　在相爱里相濡以沫，在离别后各自安好。我们要随时有一种能力：一个人吃饭，一个人睡觉，一个贝壳图片

　　26日，官方发布消息称，中组部等4部门联合发文规范公务员辞去公职后的从业行为。辞职后不得受聘原管辖范围内企业，申请辞职时要如实报告从业去向，健全公务员辞职从业备案和监督检查制度等等，可以说，新规为公务员的辞职行为也套上“紧箍咒”。 资料图 黄威铭 摄 公务员辞职明确“红线”和“禁区” ——设置2年和3年从业“限制期” 　　根据人社部网站的消息，这份文件名为《关于规范公务员辞去公职后从业行为的意见》，由中组部、人社部、国家工商总局、国家公务员局联合印发。 　　这份文件提出，各级机关中原系领导班子成员的公务员以及其他担任县处级以上职务的公务员，辞去公职后3年内，不得接受原任职务管辖地区和业务范围内的企业、中介机构或其他营利性组织的聘任，个人不得从事与原任职务管辖业务直接相关的营利性活动。 　　对于非领导班子成员或县处级以下公务员的离职后从业行为，《意见》规定，这些公务员辞去公职后2年内，不得接受与原工作业务直接相关的企业、中介机构或其他营利性组织的聘任，个人不得从事与原工作业务直接相关的营利性活动。 　　“从近几年的一些贪腐案例来看，一些公职人员辞职后，或在原管辖贝壳图片

原标题：都知道无人驾驶能挣钱，但这个钱应该怎么挣？ 自动驾驶这事儿，似乎所有入局者都口径都格外一致，把无人驾驶真正落地的时间定在了 2020 - 2025 年。然而又不是所有无人驾驶的入局者都把无人驾驶技术的落地方式能说明白。 对于创业公司来说，要是想要单纯靠投资撑到自动驾驶技术完全落地的 21 世纪 20 年代，还真的是挺不现实的。所以相比于财大气粗的传统整车厂，往往是创业公司对自动驾驶的落地方式想的比较清晰。 我两个月前曾经专访过一次驭势科技的 CEO 吴甘沙，从 Intel 离职，在 15 年 10 月创立驭势科技，吴甘沙已经带着这家创业公司走过了将近一年半的时间。 在 2 月份专访时，吴甘沙曾经表示，做传统大厂不愿意做或者说是不好做的领域，是吴甘沙认为自动驾驶市场存在的巨大机遇。而在短期内，驭势科技自动驾驶方案的核心，仍将对准园区等低复杂道路环境的低速自动驾驶车。 上周驭势科技又召开了一场媒体沟通会，除了又谈了谈几乎已经被说烂的自动驾驶市场空间，还聊了聊最为实际的自动驾驶落地方案。 所谓自动驾驶的市场空间，吴甘沙扔出了 6 个万亿市场，分别是汽车市场、出行市场、物流市场、商业地产、能源市场和贝壳图片

　　近日，一条视频在网络上广为传播，视频中，孩子们或仰头看天，或低头痛哭，一名男子在用哽咽的声音教育他们：“我们的妈妈是最伟大的母亲，她们一边在家里做牛做马，一天到晚在家里为我们付出，我们从来不理解她，我们从来没有倒过来想想她不容易。” 山西省朔州市实验小学5月10日请欧阳维建做感恩教育专场报告会时，现场数千名小学生集体痛哭，被网友质疑“洗脑营销”。 　　山西省朔州市实验小学5月10日请欧阳维建做感恩教育专场报告会时，现场数千名小学生集体痛哭，被网友质疑“洗脑营销”。26日，该校校长赵志杰接受记者电话采访时表示，并不是“洗脑营销”，没有现场售书和出场费，校方仅支付欧阳维建等人的食宿费和飞机票钱，“肯定上了万。” 　　视频里演讲男子说，如果母亲的情绪不发泄出来，会得精神病，母亲的情绪如果发泄到老公身上，老公不吃这一套；发泄到爷爷奶奶身上，爷爷奶奶说她不孝；发泄到领导身上，领导说她找死，可怜的母亲只能把心里的痛苦，发泄到一个让她最有安全感、这个人一定是最爱她的人身上，即自己的儿女。 　　记者了解到，该视频中的男子名叫欧阳维建，自称是教育活动家、疯狂英语品牌奠基人。根据其个人微博介绍贝壳图片

雷锋网按：本文作者煎鱼，原文载于作者个人博客，雷锋网已获授权。 写在前面：囫囵吞枣看完SVM，个人感觉如果不好好理解一些概念，或说如果知其然而不知其所以然的话，不如不看。因此我想随便写一写，把整个思路简单地整理一遍。: ) SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络的深度学习因为AlphaGo等热门时事，促使神经网络的热度达到了空前最高。毕竟，深度学习那样的多层隐含层的结构，犹如一个黑盒子，一个学习能力极强的潘多拉盒子。有人或许就觉得这就是我们真正的神经网络，我们不知道它那数以百千计的神经元干了什么，也不理解为何如此的结构能诞生如此美好的数据 —— 犹如复杂性科学般，处于高层的我们并不能知道底层的”愚群“为何能涌现。两者一比起来，SVM似乎也没有深度学习等那么令人狂热，连Hinton都开玩笑说SVM不过是浅度学习（来自深度学习的调侃）。 不然，个人觉得相对于热衷于隐含层的神贝壳图片