随手点了点，看到了无印良品。。
点进去到了一个 wuyinliangpin.tmall 的店，这是什么玩意儿，还打着无印良品旗舰店的名号？

想说。。买买买～
还有，设计湿们这次要切@3x的图咯～～

XMPP太重，如果需求不复杂，socket.io自己定义下协议就够用了。

老师听不懂的，他们不care。。
如果你能自定义毕设题目，拿个你在百度做过的项目，基本就没问题了。。

之前一个朋友的服务(互联网金融)放阿里云上，也是物理节点挂了然后服务被重启，重启完后数据盘没挂载，害的他们以为服务器数据被黑了查了半夜。。最后阿里赔了几天使用时间。。

我很好奇的一点：如果能连接电子，实现所谓"灵魂"的传输，或者记忆的传输，那么这个过程是"复制"还是"剪切"？

如果是复制，那么新出现的所谓"灵魂"和最初个体之间是什么关系？哪个是伪物？
如果是"剪切"，那么被"剪切"的那团思维结果会是什么样？

想想我现在的身体快不行了，我要把我的思维传输到另一个新身体里。我躺到机器里睡下，让机器来完成思维传递。本来这具老的身体应该在传入完成后销毁的，但是机器出故障了，传入完成后两具身体都还在，此时出现了两个具有相同思维的肉体。当我睁开眼后，发现我还在旧的身体里，我会怎么办？我会坦然接受被销毁的结局吗？

色鬼lv52
屏幕好就行。。

⑨gal +1

只在某一个页面用了有言，还算稳定，只是感觉功能少界面逊。。

用知乎的语调来说，不问是不是而先问为什么都是耍流氓。

觉得收费邮寄勉强还算合理。。但用快递来寄发票不太靠谱。。

一线城市，上市互联网公司：
每到校招季节/跳槽季节，我们部门的面试官们都翻书上网复习算法找各种算法题来做，生怕Hold不住应聘者。。
应聘者们也拼命复习算法数据结构，扔掉早已习惯的IDE拿出纸来练习手写代码，生怕被面试官KO掉。。

等两年后，应聘者变成了面试官，再一次重复了这个故事。。。

每到这种时候，我都想说：有意思吗！有意思吗？有意思吗？！
面试一上来问个学院派的XX算法，面试者很快刷刷写出正确答案，除了能证明事先准备过，还能看出什么？
有人就是不习惯在纸上写代码，遇到这种题再一紧张搞不定于是顾左右而言他，这样就说他没资格面试程序员了？
同事和同学也不少在BAT的，大家都知根知底，有几个人还在天天搞这些算法题？


＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
PS: 当年校招腾讯二面的时候，一上来出了道算法题，面试官很看不起我的样子背对着我玩电脑；题不难但搞的我很紧张几分钟没搞定，然后被直接撵走了，挺受打击的。。过了很久，问到腾讯的同学说那是压力面，面试官后来也说接触过，人不错，只不过压力面他把控不好。

但到底我还是对面试时手写算法有点心理阴影，以至于看到楼主这种面试过程就有些激动。我很认可算法的重要性，但是很反对楼主这种一上来就抱着笔纸让写那些无聊学院派算法的面试，忽略了对应聘者全面了解的机会。

最近我刚换完了工作，期间大小公司也面试了几个也都还算顺利，准备了算法但基本没用到。这些面试更多注重项目经验、架构设计、管理能力、学习能力、解决问题的能力。如果楼主要想深入了解一个人的算法能力，不妨给台笔记本，出个工作中的实际有用的算法问题来看他的解决问题的过程与思路。


关于面试与算法的讨论：
http://www.zhihu.com/question/23105514
http://coolshell.cn/articles/8138.html
相信每个人都能从讨论里找到支持自己论点的证据。。

二次元GF？楼主你也装一个来天天腻歪，让他嫉妒～～

其实如果条件允许，自己出去租房是最好的。。

男的用4.7可以塞兜里
女的用5.5可以盖住脸

Server发行版还是推荐CentOS，不会有这么多担心的问题了。

我想问下，你对古典音乐的定义是什么？
是具有古典音乐形式的纯音乐呢？
还是单纯只是海顿、莫扎特、贝多芬为代表的那一段时间的欧洲音乐？

技术要点：

语音到文本(STT)引擎:
Sphinx: 李开复当年在卡内基梅隆做的语音识别项目，现在已经有很多分支了
PocketSphinx: 微软在Sphinx基础上开发的更适于嵌入式设备的项目
Simon: KDE的项目
HTK: 隐马尔可夫模型(HMM)工具包，用于构建语音合成、识别、训练的基础库

文本到语音(TTS)引擎:
Festival/Flite: 著名的语音合成系统
eSpeak: 开源的语音合成
FreeTTS: 卡内基梅隆大学搞的，基于Flite的语音合成
hts_engine: 基于HTK的，以隐马尔可夫模型(HMM)为基础的语音合成、训练的基础库

标签(智能):
AIML:人工智能标记语言，例如PyAIML、AIMLBot


有上面这些，加上少量的自己的开发，就可以简单搞出一个类似Siri的系统。

但是Siri这些大部分都是基于云端的，比如语音是通过Speex压缩后扔到服务端解析的，那些可能会有更精确的降噪、识别、语义解析、问答系统、大量的训练数据什么的来支撑，这些才是语音助手的核心，自己一个人搞来玩玩的系统根本赶不上。。。

来看看这个：
http://www.codeproject.com/Articles/579471/How-to-Write-Your-Own-Siri-Application-Mobile-Assi
中文翻译（如何开发出你自己的Siri应用程序）：
http://dev.yesky.com/400/35090400.shtml

Elasticsearch +1