本来不知道写什么所以不打算写了，不过后来觉得可以把今年做的一些重大的决定写出来，把当时的分析和想法记录下来。这样若干年后再回看，就能找到，是哪些明智或愚蠢的决定，对人生产生了巨大的影响。
随便记录一下面试中遇到的问题：
梯度下降和牛顿迭代的区别？为什么常用梯度下降？ # 牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大。所以，可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点，能更快地走到最底部。