之前碰到过一个。每天准点下班，下班前说晚上回去修，明早一定提测。。然后测试、运营、产品全等他。。。
然后 py 圈下班泡酒吧。。。第二天开晨会，卒。。。
然后开始扔锅说是谁谁谁不配合。。

后来。。。后来我写代码帮他改掉了 bug，我是 PM。。。

@ech0x 我在上高中的时候，是这么想的，给予自身周围的社交网络以自己认为合适的权重，就是一种信息源的裁剪算法。
而且这个算法会根据信息源的刺激而自我更新。

不会有固定不变的算法。事实上大脑经常自我更新超参数。

“看到一个来源是不舒服的，那么同一来源的所有东西都不再信任了”

这个可以理解为 WIN STAY,LOSE SHIFT 吗？

爱因斯坦的棺材板要压不住了。。

社会又何尝不是一种算法。

@WildCat 其实把裸的 RNN 到 LSTM 的改进思路再运用一遍就可以了。自然而然会走出 RNN 的范围。

@WildCat CNN 可以的呀，还可以并行化。
处理好长程依赖就可以了。。

@ipwx LSTM 那部分还可以有很多优化。。目前比较优的做法是完全抛弃 RNN 了。

总能找到把一个人问倒的方面。

聊天室刷屏机器人

欢乐潜水艇

没啥问题。保护好自己就好了。

根据你给的信息。。是不是指的是保长映射？

@ssttm169 相关资料可以通过搜索这个关键词找到 Generative adversarial network

@leehon 嗯，各有优劣。不过顶灯的发光面积始终是硬伤啊，因为离得远，比较像点光源，所以看书工作总觉得不太舒服。最近种草 Screen Bar。等美亚有货了就去扫一个。

现在的情况是：敢用模型对方就敢用 GAN
∠( ᐛ 」∠)＿