Oncall 了解下，管杀又管埋

你需要的是 zeppelin，以及开发 kernel

packt 的书质量不是很好，校对错误很多，质量层次不齐

Cloud native 云原生

hackthon 还有钱拿，厉害啊

名词不懂可能是对深度学习不太熟悉，建议 coursera Andrew Ng 视频看起来

https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%87%E6%8C%87%E9%92%A2%E7%90%B4

拇指钢琴

难不成要这样

```python
class SumOfPoints:
def __init__(self, left, right):
self.left = left
self.right = right

@property
def x(self):
return self.left.x + self.right.x

@property
def y(self):
return self.left.y + self.right.y

class Point:

def __init__(self, coordinate:tuple):
self.x = coordinate[0]
self.y = coordinate[1]

def __repr__(self):
return "(%.2f, %.2f)" % (self.x, self.y)

def __add__(self, other):
if isinstance(other, Point):
x = self.x + other.x
y = self.y + other.y
return SumOfPoints(self, other)
```

```python
A = Point((1,1))
B = Point((4,1))
C = A + B

assert C.x==5

A.x = 5

assert C.x==9
```

这个是 uber 拿下 M4 预测比赛的方案，使用的就是传统时序+神经网络混合的方法。不是简单的 ensemble 方案，而是将传统方法的 parametric form 加入了神经网络的结构设计中： https://eng.uber.com/m4-forecasting-competition/

@sagaxu 是啊，infra，工具和服务（非 web ）

@sagaxu 写 infra 的还是 cpp 为主。

Lz 介绍下渗透工程师的工作吧。大家应该都比较好奇

高性能计算 gpgpu 还是一堆 cpp 和 c，暂时 go 没法吃这块蛋糕

不会，fb 还在全员 php(hack)呢

用笔记本的看来还不是真的大数据

记个 vim，然后其他都是使用 vim 模式 keymap，什么 IDE 用起来都一样。