其实在等 midnight dark, 希望明年有

水电, 特别是水路, 不要嫌多, 想着 100M 就够, 一定要上 10G. 热水一定要做保暖, 一定要两根.

资料查好, 工人不一定比你懂得多, 该坚持的地方一定要坚持, 过了这个村没这个店.

个人意见是, 不要在冠冕堂皇的地方话太多精力, 在底层和使用的地方用最好的东西和最细的活. 以后会天天用的东西, 话数倍的成本也是值得的, 基本上不用的地方, 可以留空不要凑合. 如果没啥钱, 宜家的家具其实性价比很高(不只是钱, 考虑到精力, 时间等等)

不知道今年的 macbook pro 出不出这个颜色

多卡带来的是 batch size 方向的提升，如果本身模型太大，单卡跑不了 1 个 batch ，多卡也放不下的。 其实现在有梯度累积，只要能放下一个 batch 就可以累积成比较大的 batch,虽然损失速度和精度。 所以多卡更多的是训练速度上的提升

回声抑制可不是什么特别简单的事情.

当年大学玩了点音乐, 稍微知道点相关的知识, 在一般的乐队进行演出的时候, 每个人是要听到自己和别人的音乐的声音的. 而这个一般是用一个小音箱(大牛逼都用无线耳返什么的可能就没有这个问题, 但是按个要求挺高的)对着演奏者们, 还有主要的大音箱方向相反对着听的观众, 这两个就必然会产生回声, 而且因为基本无延迟, 直接变成啸叫.

在解决这个问题的时候, 一般是这么解决的, 台上的拾音器和麦克一般使用指向性的,就是只有一个方向的声音能够没拾取, 然后在调音台还要对各种东西进行调音, 纯硬件的抑制啸叫的东西也会被用很多(可以说是调音台的功能或者单独的一个模块).

只是有了上述的硬件, 只能说是胡闹性质的演出足够了, 稍微要求高一点, 都要根据现场的声场和音箱位置, 找会调音的人进行调音, 才能在大部分情况下方式啸叫.


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回到上面的问题, 多人会议的问题是既有无法预测的网络延迟, 也有每个人所在场地的声场回声情况不同, 设备的拾音指向性和设备的功放的不同. 这么多因素放在一起, 不可能简单的一个反向声波之类的就解决问题的, 只能是找一个妥协后的调教(比如抑制什么, 反向什么之类的)适配大部分场景


这些什么算法看起来简单, 原理也简单, 但是真这么简单? 工程和理论可是两个学科

20 都要不到………如果没有钱的压力的话，还是出国吧………

看了一些报道，说要十一月份……真想它现在就出……

下一代出就买, 16G 内存相形见绌

记得 4-5 年前也和同学聊过这个, 我同学说现在大部分人刚刚开始喝饮料, 肯定是甜的好喝啊, 都不甜在大部分人哪儿都不好意思叫饮料.

曾经(可能现在还有), 人有找到过运营商内网的地址, 内网里面每台机器都连通的, 直接用一台开费的带多台没开的

维护成本不是成本么……gitlab 安装部署升级简单，团队合作功能该有都有，大部分功能点点鼠标就配置……再重，随便找个笔记本也能跑了，难道楼上的能手撸 CI 团队们都用树莓派当服务器么？你们公司好节俭啊😯

其实应该是自己靠谱才是真靠谱.....

现在有充足 HC 的, 怕不是核酸检测员了

我的话, 说的溜的部分,会接着深入问,一直问道不知道或者答错为止. 或者横向问, 有时候稍微上下左右问一问就知道是不是背的.....虽然背的和真知道的可能说的都一样, 但是再问问肯定能分辨出来.

图灵机的停机问题, 不存在能够预测另一个程序什么时候停机的程序.

所有的结果都会因为预测的出现而改变.

@justanetizen AI 更卷的, 而且要求工程和算法都很好才能玩...

直接说，tmd 老喝都喝没了，你赶紧买点去

统计模型李航，神经网络花书，还有西瓜书

其实还是实践，看论文，然后实践，系统性的好像没啥吧，可能有比较老的比如模式识别机械工业出版社的

@shuimugan 哦, 有考虑过自己写,但是怕有问题就找了成熟工具, 虽然最后也写了触发器

@changdy debezium fink 有调研过, 太重了(甚至 Zookeeper 都出来了), CDC 就是自己手写嘛,怕写的有问题