@afpro 终于有人说 iterm 了！

大佬写的不错！早点休息！

这个公司上过 BBC 的节目

vnc server + frp?

Python 写 Qt 有什么优势么？能否直接编译为 native ？

很难找训练数据，而且噪音很大！

@twistedmeadows
@zyxbcde

周志华教授的《机器学习》和 《 Deep Learning 》都特别不适合入门，读者对象要么是数学系物理系的想看看机器学习的理论，要么是你已经熟悉了基本的机器学习，想丰满下知识体系，需要一个导论的书。这些书的地位类似《 Java 编程思想》《算法导论》。

对于楼主，你最适合看的是吴恩达的 deeplearning.ai 的课，没有之一。这门课价格合适（免费收费版都有），吴恩达教授非常善于鼓励人，不是特别强调数学基础（虽然是必须的）。你如果认真看下去（记得做笔记），一定可以成功的。附上我的《 deeplearning.ai 课程学习总结》： https://blog.wildcat.io/2018/02/summary-of-my-learning-experience-about-deeplearning-ai-zh/ 。希望可以对你有帮助。

另外对于楼上说自己看论文的，我相信你们也不会这么做的，希望不要瞎指点人。看论文是需要的，但一开始就看那简直是搞笑。

附上自己做的笔记：​
Geoffrey Hinton 对学习深度学习有什么建议：
Read some literature but don ’ t read too much of it. For creative researchers, read something, find where you think most of people are doing wrong. I ’ m contrary in that sense. Just doesn ’ t feel right. Keep yourself. If you intuition is that, you should follow it and eventually it will be successful.
Replicate paper, finding the tricks that make it work.
Never stop programming. Good students: keep working on some work. Bad students: Give up easily.
General advice for AI starters: Basically read enough so you start developing intuitions, and trust your intuitions and go for it, and don ’ t be too worried if everybody else says it ’ s nonsense. There ’ s one thing, which is, if you think it ’ s a really good idea, and other people tell you it ’ s complete nonsense, then you know you ’ re really on to something. So one example of that is, when I first came up with variational methods, I sent email explaining to a former student of mine called Peter Brown, who knew a lot about EN. And he showed it to people who worked with him. And they said this guy ’ s drunk, or he ’ s just stupid. So they really, really thought it was nonsense. Now, it could have been partly the way I explained it, because I explained it in intuitive terms. But when you have what you think is a good idea, and other people think is complete rubbish, that ’ s the sign of a really good idea. （有点哲学 =。=）
One good piece of advice for new grad students is, see if you can find an advisor who has beliefs similar to yours. Because if you work on stuff that your advisor feels deeply about, you ’ ll get a lot of good advice and time from your advisor. If you work on stuff your advisor ’ s not interested in, all you ’ ll get is, you get some advice, but it won ’ t be nearly so useful.
How do you feel about people entering a PhD program, or in top team? A: 没有真正足够深刻理解这次革命的人，这不是第二次工业革命，但是已经很接近了。这改变了我们使用电脑的方式，然而现在的计算机科学部门是传统时代建立的。我以前的部门就不允许大量的人员搞这个方向，只让一小部分人去搞。
Geoffrey 过去老不理解 Andrew 老 push 他去做。虽然他老抱怨但是他做到了，并且现在认为这是个好想法，虽然工作量极大。
关于 AI 领域辩论自己的看法：Symbolic AI is a big mistake. 传统观念认为，words 进，words 出，中间思考的过程也应该是 类似 words 或者 strings 的东西。但是比如 CNN，是 pixels 入，pixels 出，但是中间是数学向量表示。他认为这才是正确的方向。
https://www.youtube.com/watch?v=-eyhCTvrEtE

事实胜于雄辩。

@awolfly9 老铁，你 GitHub 多少？

@loading

Rails 部署很简单，甚至比 PHP 一般的部署还容易。数量起来，配置 Capistrano 只需要大概三分钟，配置完之后，以后每次部署只需要 cap production deploy 这个命令就好了。

如果你真的不想用 Capistrano 部署，还可以用普通的 Docker 部署。

如果真的想最简单，还有 dokku 这样的工具可以部署小项目。



@mentalidade
@rockyou12

Rails 国内生态确实有点不行，但是只是人气，项目质量来看是很不错的。比如 wechat-rails。跟其他语言框架的生态比，并不差。

至于人气到底有多差，自己看看楼上有多少提到 Rails 的心里也许有个数。招聘来看似乎真的不算多。

@SingeeKing iOS 怎么还能搭车买？

Rails 是最快的，毋庸置疑。

尴尬了 需要的早买了正版

Oracle 改进了很多 javadoc 这一点是不容忽视的。

https://ideamine.wildcat.io/ （源码： https://github.com/imWildCat/idea-mine ）

用 Rails 两小时撸了个，现在我这个项目要废弃了，快来帮我找接盘侠 233 ！

derived types 了解一下。

16.04 保平安，我才不想被 NVIDIA 驱动浪费一个星期。。。

1. 为什么 HMM、GAN、RNN 都用？真的能做到么？警惕范围太宽啊。算上爬虫分布式什么的我感觉你可以写 1000 页都不多。这么多内容。
2. 用 Word 写机器学习论文真的大丈夫，LaTeX 用下吧