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城市小广告的暴力美学

    本文来自微信公众号:上流UpFlow(ID:heyupflow),作者:井万,编辑:大锤,头图来自:视觉中国。周末逛街的时候路过一个牛排店,看着服务生在门口发小广告,离着五米我就把手伸出来,像往常一样等待小广告自动发送到我手里。等我抓到传单的那一刻,明显感觉他放手的时候有些迟疑,我寻思他一定是第一次出来发传单不好意思。出门在外都不容易,必须帮一把,我一下子扥过来那张传单,心里想着不用感谢我,我做好事从不留名。看着传单有些不对劲,结果发现,我把人家点菜的单子拿过来了。也对,真正的小广告怎么可能扭扭捏捏、藏着掖着。人家可一贯以暴力的姿态行走于江湖,你不看也得看。小广告,无处不在 在山的那边,海的那边,有一片小广告,它们鸡贼又多情,它们鲜艳又冷静……小广告学名“城市牛皮癣”,它们就像病毒一样无规则无限制地繁衍在城市的各个角落。▲改革春风吹满地,小广告还没过气小广告已经基本实现了与我们每天的低头不见抬头见。它们大大小小的广告牌、贴纸、小卡片、印章等多种形式,刚好就填补了墙面、电线杆子、宣传牌的空白,无时无刻不在刺激着我们脆弱的视觉神经。低头走路日常偶遇“包小姐”▼抬头发现“诚信小贷不要钱”▼上个厕所,小广告告诉你电话号码是怎样炼成的▼走到家门口还能有“疏通下水道”的夹道欢迎实在忍不了了出门散散心。酒店一共就住了两三个小时还被塞了小卡片想要解决我的情感问题……▲我就纳了闷了,都快2019年了,怎么还有人照大头贴? ▲远在巴黎的地铁也难逃小广告的侵袭,来源:人民日报网所以说小广告是暴力的,暴力占领了人们目之所及的地方。除此之外它们又来源广、扩散快、更新周期短。永远在被撕掉、被覆盖、被打击,永远都生生不息。哪怕面对同样残暴的同行,小广告们从不退缩,人们甚至能在电线杆子上就能目睹它们为争夺同一块市场的厮杀。它们表面上完完整整,背地里不知道踏碎了多少张体无完肤的“别人家的广告。”有人会怀疑:贴个小广告这么努力,真的会有人相信小广告上的东西嘛?这你就不懂行了,人家相信宁可错贴一千不可少贴一个。相信成功是百分之九十九的汗水,和百分之一的运气:百分之九十九的你不信,可总有百分之一的人信。并且现在随着移动端的风生水起,小广告也与时俱进向线上进发了。扫码拿充电宝、拿气球、拿汽水等等在地上扫荡着,扫码就能拿到礼物。但为了免费礼物加到的好友与公号经常是哪怕跪着也要删完,因为太多了……为了免去这道费事的工序,珍爱手机,还是告诫自己远离不知名二维码。无所不能小广告,满足你的一切需要 小广告的内心以天下为己任,内容覆盖面极广,堪称广告界的“闲人马大姐”,为我国人民的吃喝拉撒,生存繁衍都操碎了心。出门儿忘带钥匙没关系,门口早就有修锁大师们排队等着来“解救”你。去年年前有一次忘带钥匙,有幸体验了一次开锁服务,发现人家的工具好像比我钥匙还好用,三下两下就给我把防盗门捅开了,当时我就想上去问问他这工具网上有卖的不。但我需要是需要,你们能不能对我温柔点儿。一言不合就给防盗门糊一脸这谁受得了……需要一个家?各种“没有中间商赚差价”的卖房租房,被精准地投放在小区楼道、电线杆子、和小区墙体等各种空间。上大学担心毕不了业?慌啥。学校出门左拐公共厕所门哪儿哪儿都是“代写论文”、“英语四六级包过”、“国家计算机二级包过”、“私人侦探”等,完美应对了大学生的生活、学习甚至情感问题。说到“繁衍”,也一点都不夸张。因为总有楚楚动人、肤白貌美的年轻女子重金求子。不为别的,就为当妈。简直可怜巴巴、情真意切,激发你“做好事不留名”的内心潜质……所以有时候真觉得小广告是万能的。什么办证刻章车票发票、月嫂保姆家政服务、麻将扑克牌九技巧、管道疏通家电维修、高价回收冬虫夏草......不论你生活中遇到什么小困难,它们总会用文字和图片传递给你一种精神:人间有真情,人间有真爱。不过这些当然都不可信,哪有那么大的馅饼不砸别人就砸你?拨个电话就能解决的话,还上什么学?重金求子要靠谱,排队人数估计都能绕地球一圈,哪儿能轮得到你?“金牌乙方”的求生之道 虽然总有甲方一次又一次的修改意见令人印堂发黑,但小广告却能自信成全世界的完美乙方。但如果设计小广告的是乙方的话,那它们一定能成为“金牌乙方”。小广告所总是可以把所有需求都硬生生地砸在一张纸上,并自信地告诉你:“你想要的,我都有。”● 超大Logo,色彩酷炫不光Logo大,重要卖点上色加粗,并且还能绚丽夺目,吸引眼球,简直甲方的贴心小棉袄。● 文案粗暴,海量覆盖,无孔不入在文案方面简单粗暴,直截了当。“大海边的四合院,四合院里有大海”这种话也就只有小广告印得出来。我还见过一个楼盘的广告贴在垃圾桶上,写着“一扇窗,万里河山”,虽然山是没有,河倒是有一圈绿得发黑的水沟……至于他们的投放量,应该就不用我再多说了吧。堪称全方位、立体化,部分地点看得我密集恐惧症都要犯了,就差直接往墙上泼油漆了。● 低调奢华,投放精准街道上小鲜肉代言的手机品牌可能紧挨着的就是“专治不孕不育”,北京13号线地铁口随处可见“上午植发,下午上班”,而租房卖房的旁边也大多都贴着整张的“真情求缘”。最要命的是这些小广告的一线工作者还敬业又高效,“职业素养”极高,实在对得起“金牌乙方”的称号。眼前的显然不是简单扎堆在一起的小广告,而是它们纷繁复杂的产业链。商家们为了让更多的人给自己的生意捧场,无尽地印发纸张,这无疑是让人有病乱投医。这种让小广告帮助宣传的出发点能理解,但外面多的是欺骗人的套路,不论是贷款免息还是重金求子,都是骗子的套路,宁可信其无,不可信其有。除此之外还特别影响城市形象。人家小区刚刷好的大白墙,几张小广告印上去马上又显得又脏又乱。并且小广告的清理又极为繁琐,专业人员也经常需要花费大量的时间。便民服务展板根本满足不了小广告们的胃口,我看干脆在人员冗杂的地方放一块二维码,手机扫码之后弹出查看各类型信息的小程序。不浪费纸张还能经常更新,真正实现无纸化小广告,能达到商家宣传和方便老百姓的双重目的。而且话又说回来了,重金求子、真情求缘什么的就别掺和了。重不重金、真不真情不知道,可违不违法自己心里没点数吗?面对无处不在的小广告,你做过什么有效的挣扎吗?参考文献:[1]荆楚网,巴黎地铁惊现中文小广告[EB/OL],2013-04-19[2]澎湃新闻,上海南京路小广告难禁止:一人一天发万张,用对讲机逃避城管[EB/OL],2016-08-09[3]都市时报,街头小广告的生命力为何如此顽强?[EB/OL],2018-08-16[4]X博士,街头小广告简直是艺术[EB/OL],2018-12-08本文来自微信公众号:上流UpFlow(ID:heyupflow),作者:井万,编辑:大锤,头图来自:视觉中国。

    

    

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深度强化学习中的好奇心

  &强占你的温柔_桂东新闻网网nbsp; 本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索华商阿尔法_每日财经资讯网欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行胡豆黄_南京瑞康资讯有限公司网探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够逍遥颗粒怎么样_天津教研网网很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIS天赋基因_榛睡鼠网T上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,分子杂交技术_森林医生网需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

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