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说到误差，你的第一反应就是消灭它、减小它。 你受到的学校教育告诉你，可以用本科四年、硕士两年、博士三年的时间去减小一个误差。 你受到的职业教育告诉你，对误差零容忍。有一个标语： 做到九分不行 做到九分半也不行 做到九点九分还不行 必须做到十分。 于是你挺着胸部义正言辞地怒斥，陆姐这种没有原则的人，竟然因为太着急，拿着明显有误差的数据就去做设计了。 于是你低着头哆哆嗦嗦地交上报告，在一百页报告的最后，申明因为数据还有误差，你对以上结论概不负责。 于是你把看起来不太对的数据隐藏，只把完美无误的数据交上去，因为你不敢面对上级看到误差的脸色。 于是你花巨资购买软件、做实验。拿着愚公移山的精神降低误差。 你要累死了，试过所有算法，误差永远在那里；做完所有实验，误差永远在那里；误差永远达不到领导要求的放心标准。 但是，在领导看来，开始设计的时候，你拿不出数据。三年后产品都出来了，你还在说数据有误差不能用，是太笨还是什么也没干？ 这是现实：不会给你3 年时间把误差从10% 减小到5% 。要你用3 天时间获取误差20% 的数据，做出一个合理的设计。 对待误差我们需要两种能力： 减小误差 包容误差 学校里教会你如何减小误差，当你从学生变为工程师，你的能力要从减小误差，切换到包容误差。 你的桌子上摆满了各种教科书，都是教会你如何避免误差、减小误差。还没有书教你如何包容误差，没有书教你如何使用不满意的数据，做出满意的设计。 大学里好好教的内容，我就不再谈了。未来两个月里，我的“误差”系列中，专门谈如何包容误差。针对你每天遇到的问题，谈谈如何用更短的时间，获取凑合可用的数据，设计出靠谱的产品。 包容误差需要具备的能力： 1、知道误差的范围 2、知道设计可以容忍的误差范围 3、从粗略、一般、精准的方法中，选取匹配误差范围的方法。 我将从需求的角度看如何包容误差。我要在你满脑子公式、算法、传感器、信号，灌入新的想法：时间成本、物理现象、风险分析、设计指标。 这是个悲伤的话题，对待疾病也有两条道路：不得病，包容疾病。年轻人得了感冒，想快快好；中年人得了冠心病，想上好班；老人得了癌症，想多活几年。我们想用有误差的数据做个好设计。 向误差这个绝望的话题，献上这首诗： 《干或者不干》 你干，或者不干 误差就在哪里 不减不小 你累，或者不累 数据就在哪里 不准不对 你苦，或者不苦 错误就在那里 不离不弃 你怕，或者不怕 疑惑就在那里 不去不散 让误差吞没你 或者 让误差住进你的心里 认可、理解 共存、包容
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