neurocomputing

@wuzeiyicixing 游戏不允许 ipv6 估计是没必要允许，游戏大部分是由单独一个中心服务器发包回包，需要 p2p 的游戏不多；单位/公司不支持 v6 大部分应该是俩原因，一是设备老旧，二是如果员工通过 v6 在公网发布信息，可能对公司造成难以估计的损失

@elechi 几天换一个 用 ddns ？

@ho121 好像运营商级别都没封端口，把路由器防火墙关了就行

@taresky 用的哪家的代理？

我接入做了一个论文润色工具，可以对文字进行优化，输出学术风格的写作


小程序搜：熊哥实用工具

楼主几个观点错得太离谱，专业相关（医学-神经科学领域）

1.大脑的连接属性（具体的超参数）并非更多由遗传来决定，而是更多由与环境的接触来决定。
遗传只能够决定每一类细胞的行为模式，比如少突胶质细胞在各种因子比如 BDNF 的作用下，向神经元轴突迁移并形成髓鞘来增加神经元间的连接性。 换句话说，遗传的是规则，而非结构或者超参数。

2.人脑结构并非一成不变。即使不讨论婴幼儿、青少年的脑发育过程，在成年人中，脑的结构也一直在重塑。虽然神经元数量暂且认为是不能再增加，但是突触的形成和改建是很活跃的，人脑的连接结构实在不停且显著变化的。虽然脑的解剖结构是不会变的，但在亚解剖水平，变化是很大的。可以理解成，具体一项“智能”功能，仅需要很少一部分神经元参与，或具体一项学习过程，仅需要改变很细微很细微的脑网络。

3.人的智力显然会随着学习更多的知识和经验而提高。这牵扯到如何定义“智力”。如果从表观来看，将智力定义为解决某类具体问题的能力，显然知识和经验能够起到算法优化的作用，会让“计算”得到更高的效率和更好的结果。知识和经验就类似于迁移学习，就好比先训练好了一个神经网络，然后直接给它接上新的输入输出。如果从结构来看，将智力定义为“算力”，神经元间信号处理和传递的效率一直在变化，处理“计算”时纳入的神经元集群大小也在变化。在某一领域更多地训练，就可能会形成更稳健、效率更高的神经元网络。这个网络效率的“上限”是多少，如何定义和测量，就是太前沿的事情了。

4.人类的进化，在脑变得更“聪明”方面会通过什么样的方式。同第一点，改变规则。比如，某个基因突变或者基因修饰，增加了神经干细胞能够分裂的次数，最终导致神经元数量突增；比如，某个基因的改变增加了提高了突触相关蛋白表达效率，使突触形成和改建更快；比如，某个离子通道蛋白的变化，使细胞膜电位变化更快。

5.楼主一定要明白 学习过程=突触形成和突触改建的过程，这个过程就很类似于神经网络算法中的训练过程，只不过神经网络算法的数据结构太过“死板”了。

楼主作得一手好死（话说重了）

这里不应该是码农社区吗？

@TyCoding 企业一般都有自己的公网 IP ，然后开个端口，架个 VPN 服务器就行