软件工程专业导论第三周作业

这里写图片描述一面对面的办公室——纪念艾伦•图灵百年诞辰
读了这篇文章，感觉就像是看电影一样使我对那个波谲云诡的时代和那些计算机先驱者们有了更多的了解。冯诺依曼和图灵毫无疑问都是顶级的天才。文章从两个面对面的办公室说起，左边的办公室坐的是冯诺依曼，他的大学博士生涯将他的天才显露无疑，而右边的办公室里的图灵不太能适应美国的新生活。
图灵不出意外的回到了他的家乡英国，文章这里先是介绍了图灵的少年时代和他的性取向，然后介绍了图灵机的起源。图灵机最初是为了证明希尔伯特的第三个命题答案为否而出现的论文，然后在战争的推动下成为了现实。
在大西洋的另一边，美国也在曼哈顿工程需求的推动下造出来了第一个计算机，冯诺依曼在参观后提出了“一台计算机的基础组成是：存储器、控制器、运算器、输入输出设备。”的冯诺依曼结构。
在二战的巨大压力下，英美两国独立制造出了最原始的计算机，Colossus和ENIAC。它们惊人的相似：都利用打孔卡输入，都运用真空管计算，都体积庞大，同时两个核心人物图灵和冯•诺伊曼都决心改进这两台原始机器相似的缺陷：只为专门目的设计，不能储存程序。改进的方向很明显，一如图灵1936年论文所预言的那样，造一台能完成任何目的的图灵通用机。
而后氢弹的研究成为了攻坚关键，而如何提高计算能力又成了重中之重。要造一台好机器！冯•诺伊曼教授对此深信不疑。
经过一系列努力MANIAC计算机被创造出来，它是世界上第一台真正的全能自动电子计算机，是后世所有计算机的母型。
1948年，图灵来到曼彻斯特大学计算实验室研究计算学理论，在1950年，他提出至今仍广泛使用的“图灵试验”(Turing Test)。
以上是这篇文章的梗概，最令我有感触的是文章的第七段，犹太人，同性恋者这两个当时很不光彩的身份也许会对他们造成困扰，但是挡不住他们熠熠生辉的天才。他们终其一生对科学的追求是我们永远要学习的，正如文末说的那样：做一个数学家，数学家，数学家。
二“韩国小姐”的脸到底有多相似？
本文用科学的方法揭示了这20位韩国小姐的脸到底有多相似。
重点是要进行定量分析，下面是步骤概要
第一步，要构建这些选手面部的“特征空间”。截取20位美女的面部来进行脸部图像的低秩部分（low rank part）分解和稀疏误差（sparse errors）分解
第二步，通过奇异值分解法（singular value decomposition），可以得到这 20 张脸的“特征脸”以及对应的特征值，从下面这张曲线图中可以看到，没有特征脸的特征值大于等于 7，因此这些图像数据的秩为 6。
第三步，将每张脸投影到特征脸上，分析出这些脸部图像在特征空间中是怎样分布的。下图是 20 张脸的特征系数曲线，可以看到，大部分特征差异都集中在前两个特征值上。
再将每张脸对应前两个特征值的系数绘制成图，就可以看出这 20 位选手的外貌特征有多相似（分布越近的点代表相似程度越高）
第四步，通过两两对比来比较这些参赛选手互相之间的外貌相似程度。下图中，方块颜色越蓝表示两者越相似，越红表示越不相似。
通过对上图的统计，可以得出下面这张横向对比图，横轴代表选手编号，纵轴代表差异程度高低。
最后，我们可以看到，这20位“韩国小姐”参赛选手之中，与“平均脸”最接近，也就是与其他人长得最像的三位分别是7号、12号和15号选手。
而与其他人外貌相似程度最低的三位分别是 1 号、2 号和 6 号选手。恭喜她们！
本文向我们介绍了一种定量分析的方法，蛮有启发的。
三创意发现与书写
我感兴趣的是2014年5月的创意榜，其中“QQ音乐新猜你喜欢，自我颠覆的个性化推荐系统”引起了我的注意，平时听歌的时候总是会闹“歌荒”。喜欢的歌听腻了不知道到哪里去找新歌，qq音乐的这个创意解决了这个痛点，2017年的今天各大音乐app已经基本都实现了这个功能
以下是实现的具体描述

这个功能经常有人抱怨推荐的歌曲不喜欢，我觉得可以增加与用户的交互，用各种激励方式让用户提意见 ，参与算法的改进。