一律上传到云盘，一律从云盘下载，这样应该很方便了吧？

@clecho

> 部分人为了证明纹身跟好坏没关系，反过来去攻击那些未纹身人士，这就是事先给人立了个坏靶子。

我认为这里有一个重点，你说的这 “部分人”，有没有纹身。

如果这部分人没有纹身，那么，他们讨论纹身人士的好坏，未纹身人士的好坏，都是 “未纹身人士” 自己在讨论。

那么，显然，你说 “纹身人士为了证明自己是好女孩，把那么多未纹身人士拉下水” 不对，分明是未纹身人士自己把自己拉下水。

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你前面表达了 “把别人拉下水” 是恶心的，当时你说纹身人士恶心，现在，发现原来把别人拉下水的人是未纹身人士，那么，你现在会不会觉得未纹身人士是恶心的呢？

@clecho

> 本来对纹身人士没有偏见，看见这么多纹身人士为了证明自己是好女孩，把那么多未纹身人士拉下水就很恶心

“拉下水”是什么意思呢？

我看上面的大家讨论，看了又看，没看到谁把未纹身人士拉下水。

我想了很久，猜测你的意思是：把纹身人士与未纹身人士并列讨论（或相提并论），就是把未纹身人士拉下水。是这样吗？

抱歉，又写错字了： 层主说 A 与 B 同时为真。

@totoro625

> 第一印象，文身的女孩更有可能是坏女孩
> 这句话的意思不是文身的女孩是坏女孩的概率比是好女孩的概率大；而是文身的女孩比不纹身的女孩更有可能是坏女孩

这楼竟然有两个赞，可见偏见对判断的影响有多大，这个逻辑错误简直像太阳一样巨大耀眼不可忽略。

A. 一个女孩子纹身，她是坏女孩的概率 不大于 她是好女孩的概率 => 可以推理出 一个女孩子纹身，不会增加她是坏女孩的概率

B. 文身的女孩比不纹身的女孩更有可能是坏女孩

楼主说 A 与 B 同时为真。

写错了：50 个 -> 5 个

@gant 原来如此，那就对了。

我又想了一下，可以表达得更清楚一点。

楼主的计算方法：在 100 个女孩子中随机贴 10 个“坏”标签，然后对这 10 人随机贴 50 个“纹身”标签。

我认为正确的计算方法：在 100 个女孩子中随机贴 10 个“坏”标签，再对这 100 人随机贴 N 个“纹身”标签。

这样对比，应该很容易看出楼主那个是有偏见的算法。

> 假设社会上平均每 100 个女孩中有 10 个坏女孩，90 个好女孩，坏女孩中 50%有文身。

这个假设比例 50% 不合适。

一楼优化了比例：

> 假设社会上平均每 100 个女孩中有 20 个坏女孩，80 个好女孩，坏女孩中 20%有文身。

但这个假设比例 20% 还是不合适。

为什么坏女孩中 20% 有文身呢？这个其实需要调查数据，否则，如果没有调查数据，也不带偏见的话，那么应该相当于在 100 个女孩子中随机贴一个“纹身”标签，然后对这 100 人随机贴一个“坏”标签，然后看看同时带着这两个标签的人有多少个，我数学不好，但我根据逻辑分析，这样的结果应该是低于 20% 的，因为那两次随机应该不相关，而楼主和一楼采用了相关性很强的计算方法，恰好体现了有偏见的人潜意识里的错误计算方法。

建议转为 map/filter 之类的，自己体验一下，这样做一段时间，又使用 for 循环来做类似的事情，此时，你自己就会有非常清晰的判断，哪一种写法更好，因为你都真实体验过了。

为什么一定要当和尚，“每天扫扫地, 打打坐, 春夏秋冬又一春”，这些事不用当和尚也能做吧？

@asdfj552 我看你比楼主悟得更多呀👍

有两种可能

1.随着元宇宙的发展，远程工作越来越多，人们分散居住。
2.随着元宇宙发展，现实家乡反而变得不重要，因为在元宇宙里就可以随时会家乡。现实生活的时间会越来越短，为了降低成本，人们反而更集中居住。

另外有个关键问题：元宇宙无法提供媲美线下的医疗。

很少，喜欢聊科学的就已经罕见了。

就算在 V 站这里，“自以为拥有科学发现或理论的人” 也极少。

chatGPT 的主要功能是聊天, 它不是百事通.