不适合做朋友的人有哪些逻辑特征(三)

简介: 不适合做朋友的人有哪些逻辑特征(三)

摄影:产品经理

饺子只是产品经理恰好想吃,我们没有冬至吃饺子的习俗!我们冬至喝羊肉汤。

如果大家经常逛知乎,可能会看到有些人不同意别人的回答,于是这样评论:

答主说的不对,你看《xxx》就知道了

举个具体的例子:

有一个答主回答一个关于明朝皇帝朱厚照的问题,在回答里面说朱厚照是病死的。

下面有一个人评论道:

朱厚照是被人推下水溺死的,建议答主看一下《明史》。

这个评论的人就是典型的装逼货,如果他觉得答主的回答不对,提出质疑,那么他一是可以把《明史》里面关于朱厚照死亡的具体段落直接写上来,二是拍照然后贴图上来,三是具体写明是哪一卷,哪个位置。

但他偏不,他就让别人直接去看《明史》。然而这种装逼货可能自己都不知道,《明史》有三百三十二卷,他让别人从哪里看?

这种装逼货的问题在于,他试图用这种方式来让人觉得他知识渊博,什么都知道。但实际上他这样只会暴露自己的无知和装逼。

我们说,谁主张,谁举证。你质疑别人的观点,那么你就应该拿出具体的证据。哪怕别人真的是错的,你也应该具体指出是哪里错了。

答主,你回答里面有个错别字,你去翻翻新华字典就知道你错在哪里了。

大家不觉得这样的说法非常荒唐吗?别人有什么义务去翻新华字典?

目录
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
模型无关的局部解释(LIME)技术原理解析及多领域应用实践
在当前数据驱动的商业环境中,人工智能(AI)和机器学习(ML)已成为各行业决策的关键工具,但随之而来的是“黑盒”问题:模型内部机制难以理解,引发信任缺失、监管合规难题及伦理考量。LIME(局部可解释模型无关解释)应运而生,通过解析复杂模型的个别预测,提供清晰、可解释的结果。LIME由华盛顿大学的研究者于2016年提出,旨在解决AI模型的透明度问题。它具有模型无关性、直观解释和局部保真度等优点,在金融、医疗等领域广泛应用。LIME不仅帮助企业提升决策透明度,还促进了模型优化和监管合规,是实现可解释AI的重要工具。
132 9
|
3月前
|
移动开发 算法 前端开发
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
38 0
|
消息中间件 存储 负载均衡
两个实验让我彻底弄懂了「订阅关系一致」
这篇文章,笔者想聊聊 RocketMQ 最佳实践之一:**保证订阅关系一致**。 订阅关系一致指的是同一个消费者 Group ID 下所有 Consumer 实例所订阅的 Topic 、Tag 必须完全一致。 如果订阅关系不一致,消息消费的逻辑就会混乱,甚至导致消息丢失。
两个实验让我彻底弄懂了「订阅关系一致」
|
8月前
R语言表与因子(详细知识点,深入知识点后续会补充!)
R语言表与因子(详细知识点,深入知识点后续会补充!)
51 2
Induction hypothesis(归纳假设
Induction hypothesis(归纳假设)是一种基于归纳推理的假设或推测,通常用于科学、工程和数学等领域中。它是一种从特殊情况或实例中推断出一般性结论或规律的方法。归纳假设是基于观察到的数据或现象,通过对这些数据或现象进行总结和归纳,从而得出一个更普遍的结论或规律。 使用归纳假设的方法可以分为以下几个步骤:
516 5
|
机器学习/深度学习 算法 BI
5 张弹珠图彻底弄清 RxJS 的拉平策略:mergeMap、switchMap、concatMap、exhaustMap
RxJS 的操作符理解起来确实比较复杂,比如最常用的几种 map 操作符,本篇就来使劲冲一冲它们!!
|
数据库 数据安全/隐私保护
【号外】-温习如何画E-R图
【号外】-温习如何画E-R图
【号外】-温习如何画E-R图
|
JavaScript 前端开发
【重温基础】18.相等性判断
【重温基础】18.相等性判断
223 0