真是简单粗暴。。。
用 KNN 可能更文雅些

纯好奇问下，如果要用 PyInstaller 打包成可执行文件，这个库还能正常工作么？我之前写的一些代码发现动态导入的库碰到 PyInstaller 打包很难掰扯

adb push/pull 没有人用么？

还用 TG / KDE connect

风景照片跟具体的地点相关么？如果不相关的话，也是可以随机生成的。

我出个主意:
鉴于最多有两个标签是 1 ，那么可以依旧用 softmax 做激活，用 soft label 处理下数据。

譬如，当某个样本只有 1 个标签的时候，把这个标签设置为 0.5 ，其他的 999 个平分剩下的 0.5 ；当某个样本有两个标签的时候，把这两个标签都设置为 0.5 ，其余的标签设置为 0 。

刚拍脑袋想出来的，不保证靠谱。

这个问题的根源在于， 激活函数是 softmax 的时候，最后一层的输出强制非负并且和为 1;
更换到 sigmoid 之后，输出之和为 1 的限制被解去了。
当有 1000+ 个 label ，而一个样本最多有两个 label 是 1 的时候，网络输出全为 0 明显是一个局部最小，而且基本上不能跳出来的那种。

不要用浏览器看 H265 ，用 jellyfin-media-player 之类的桌面端 app 来看 H265

@cpprookie 这个可能还是要看个人口味了。如果让我选，我可能选 crow ，因为它是 header-only 的。当然 wfrest 也有别的优势 -:)

进来之前，我还以为楼主重新发现了 CROW: https://github.com/ipkn/crow
进来之后，才发现这是另一个轮子。

这很 C++ -:)

楼主不妨去看下我无聊中写的一个 Python 应用： https://github.com/fengwang/recaption_images

这个应用用训练好的神经网络来生成图片的描述，然后用这段描述来重命名图片。

不足：

目前我没有足够的计算资源来调优这个模型，用的是四年前的曾爷爷辈的别人的模型数据，所以生成的描述文字还比较淳朴。

多谢分享。
已 star

nfs 挂载 nas 分区，然后 moc ( http://moc.daper.net/) 用来听音乐。

@ipwx 多谢。就是指那些一次跑多次实验调参数的代码

@ipwx 是否有开源展示可以让我等前去崇拜一番？确实解决了一大痛点。

ABx = A(Bx)
如果有 x 这个向量的话

多谢楼上诸位老哥的热心回复，我就不一一 at 表示感谢了。
先去企业混几年拿好这边的身份再考虑下一步吧。

@luffy 都在欧洲。
企业比较容易，两轮电面再去做了一次报告回答一堆深度学习的问题就可以了。
投行很难，大概是做了两轮奥赛难度的在线测验后外加两轮电面再加 onsite 一轮编程。

从网上泄漏的数据库里翻下姓名电话住址什么的，然后生成个 csv 格式的通讯录直接导入不行么？

@adoal 不只是 Python ，缩进敏感的语言都不方便写 Lambda