这个想法老早就想过了，之前还写在了市场营销课的期末作业里面去……这个想法是很不错，但是有很多问题的：

1.当时我算了一下，如果商业化运营，光是初始投入都已经天文数字了。后期维护又是一笔费用。

2.营销重点在 gpu ，而 gpu 技术迭代太快，也就意味着差不多每两年需要更新硬件，成本远比 CPU 要贵得多。深度学习是很吃 gpu 的。也就意味着对于用户来说，长期上其实并不划算。而且基本上都是用老黄的核弹，价格也是核弹级别。当然，如果能写个成熟的完美支持 a 卡的 ML 库的话，说不定农企会和你 py 交易一下。

3.自己也弄 ML 业务，把自己深度学习的平台放在自己的云上面去，充分利用资源，摊分成本，对用户来说更为好。可是自己 ML 业务又是更多的成本，增加运营难度。

不过当时写这想法时候， alphago 还没战胜人类。感觉当时 ML 还不如现在火。或许现在弄也许会成功。╮(╯▽╰)╭

想起一个老笑话：上帝从不掷骰子，除非高斯让他赢一次

我想高斯应该知道这只蝴蝶在哪

@murmur
其实 13 寸塞入 900P 分辨率的屏幕其实还是不错的。只是对比了朋友的 Pro 后，感觉用 Retina 屏眼睛更舒服一点。重度近视眼还是伤不起。

Air 屏幕对比我 LG 入门的显示屏来说，颜色更好看，但是发白明显。不是 Retina 是硬伤。

至于重量来说，真的能少一百克是一百克，长期背着会感觉很明显的重量差别。 Air 真的很轻薄。

Air 的续航也是很不错的，用 Firefox 上网 8 个小时以上。 pycharm 就真的太耗电了。如果是在 Safari 下用 python-notebook 的话，续航会更强。至于 Pro 我没有测试过，估计并不会差别太大。如果不嫌弃重量差异的话， pro 会比 Air 更舒服。

切换成本并不大，虚拟机也用过 mint Linux ，现在改 manjaro ，也不会感觉不习惯。

类似于 pink sheet ，华尔街之狼发家致富之道。这种公司本来规模小，收益不稳定，财物和管理不透明，不是针对 lz 说的那家，只是大多数都是垃圾。学友脸:)

我记得 b 站有个 up 主说过：我掏钱买了电影票，我就有权喷它

2016 版虽然进步很大，但是加价后其他方面却反而倒退了。

我试过 pandas 分别读取共一万行乘二十多列的 excel 数据，只要 io 没问题，其实 python 批量处理也是很快的。

歪个楼，如果保险受益人直接是继承人，被继承人只是被保险人，那么人寿保险的保险金不算遗产。继承人可以放弃继承财产和债务，只拿保险金。

有时候还是买一份保险比较好，万一有咩冬瓜豆腐（差错），留下一份保险金还是很好的。

建行，我这边建行都是用 iMac 给客户进行业务的，虽然 Boot Camp 装了 win7 。

做数据处理的，面向过程多一点。

@xieyingli
NMB 是用 USB3.1 协议，不支持雷电的。

@xieyingli
Thunderbolt 设计者是 intel ，只是刚面世时候 Apple 有一年专利独享权。

DP 是 08 年面世的， Thunderbolt 一代是 11 年。初期和 Apple 合作，使用了 Apple 自家的 Mini DisplayPort 接口。后来为了增加普及度，还有 Apple 在 USB-c 上的贡献， intel 才改成 USB-c 的。 Apple 在 Thunderbolt 设计上也是影响很大，说白了，一开始也就只有 Apple 一个人在玩这个。

NMB 采用的是 USB-c 接口，协议只是 USB3.1 而已。和 Thunderbolt 完全不同。