这一阵子，在 Gemini 和 Microsoft Copilot 两大顶级助手的加持下，很短时间就把原本安在 Hexo Next 上的博客搬了个家。

对于我们这样常年与代码打交道的人来说，折腾博客往往不是为了“写”，而是为了“修”。看着旧的主题日渐臃肿，心里总有些难以名状的滞涩。 于是索性推倒重来，换到了 Astro-paper。 在这个追求极速与轻量的时代，Astro 给人的感觉很像是一个整理得井井有条的书房，没有多余的陈设，只有光线和风。

顺手也把托管服务从 GitHub Pages 迁移到了 Cloudflare Pages。也没什么特别宏大的理由，只是觉得在访问的那一瞬间，页面加载时的那种轻快感，更能配得上这次“断舍离”后的心境。

借着这次重构，我把个人主页的 Title 定为了 “The Second Culture”。

熟悉统计学的朋友大概能会心一笑——这源自 Leo Breiman 2001 年那篇著名的 Statistical Modeling: The Two Cultures。

Breiman 在文中犀利地指出，传统统计学过于依赖数据模型（Data Modeling），而忽视了以预测为核心的算法模型（Algorithmic Modeling）。

二十多年过去了，我依然着迷于这种张力。而在我二十年的数据科学职业生涯中，这种张力更是无处不在。

如果说企业的惯性、经验主义的 Know-how、以及像金字塔一样层层堆叠的科层制决策模式是商业世界的“第一种文化”；那么我们数据从业者所坚持的——在企业中用数据看业务，消除决策中的模糊性，驱动实质性的增长——便是那所谓的“第二种文化”。

我们身处其中，既要理解业务的传统逻辑，又要用数据的利刃切开表象。这不仅仅是工具的选择，更是一种视角的切换。

这或许也是我最近埋首于写作 《深度学习精解 - R 语言实现》 的深层原因。

在大多数人眼中，R 语言是传统统计学的堡垒，是“第一种文化”的守护者，擅长的是解释与推断；而以梯度下降（Gradient Descent）为核心的深度学习，则是 Python 的领地，是“第二种文化”的极致，追求的是精准的预测与拟合。

但我总觉得，这两者之间不该是泾渭分明的。

R 语言骨子里流淌着严谨的统计基因。但当它开始拥抱梯度下降，当它借由 torch 去触碰神经网络的深处时，它其实正在完成自身的“文化融合”。

用 R 去构建深度学习模型，本身就是一种尝试——试图在传统的统计推断与狂野的算法黑箱之间，搭建一座桥梁。

书写的过程往往是漫长而孤独的，但技术总会给你最纯粹的回响。

当你看着仅用 200 行代码实现的 GPT 在 R Console 里逐字逐句地蹦出文本，或是看着扩散模型（Diffusion Model）将一团无序的噪点，一步步收敛成 R Logo 的数据分布时，那种由代码构建秩序的快乐，是真实的、具体的，也是难以言喻的。

这种探索本身，就是对“第二种文化”最好的致敬。

新家落成，书稿在途。

这里依然会记录关于 R、关于深度学习、以及那些在商业与算法的丛林中偶然拾得的哲学碎片。希望这个名为“The Second Culture”的角落，能让你在喧嚣的技术浪潮中，找到片刻的宁静与思考。