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在中美这样的背景下，新版花木兰据说拍成那个样子，感觉坐实了一些事情呢。周末忍不住看了下2009年内地拍的花木兰，感觉应该还是不错的，至少故事讲得通。

只记得小的时候在课堂上在语文老师提问背诵木兰辞之后，老师竟然纵容我用一节课的时间为同学们讲了书里面读到的花木兰的故事。惭愧的是情节现在已经忘的差不多了，可能后来觉得好像不会是这么简单的一个民间故事。

一直在想，像花木兰这样的故事一直流传至今，个中缘由究竟是什么，历史上真实的情况又是怎样，但总归是个沉重的故事。

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除了偶尔陪娃上个围棋课，日常的围棋练习要如何进行，每局棋要如何复盘？对于围棋水平有限的我来说还是比较头疼的事情，LeelaZero是Google关闭AlphaGo之后有人做的一个开源项目，用起来感觉还是蛮高大上的，关键后面看怎么跟整体的学习结合起来，家用AI究竟是一个什么样的角色。

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《天问》

屈原

曰：

遂古之初，谁传道之？
上下未形，何由考之？
冥昭瞢闇，谁能极之？
冯翼惟像，何以识之？
明明闇闇，惟时何为？
阴阳三合，何本何化？

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本文转自7月17日的FT中文网。说是中年职业危机，其实并不局限于中年，很多人觉得青年多尝试，浪费一些时间是可以接受的正常现象。但这其实缘于学校教育并未给受教育者足够的关于如何选择职业甚至是人生方向的培训，以至于必须到职场之后再去了解、感知和反思。

写在前面，下面是原文

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深度卷积神经网络（CNNs）已在实践中被证明是一种可以辅助生物医学图像诊断的技术，并已广泛运用于肺结节、眼底等放射影像识别。2019年5月，国内杨林团队的论文《Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning》 被《Nature Machine Intelligence》收录，该论文提出了一项用于AI病理诊断解释的方案。

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