说实在的，叫嚣“每个人都该会方言”的，就和叫嚣“科技论文一定要用汉语”是同样吃饱了撑着没事干的说法。

这帖子下面的回复都什么狗屁。。。

有条件、有精力、或者有钱让小孩学方言的，就学。没条件、没精力、没钱学的，就不学。

有空纠结方言 vs 普通话，你还不如多学几句英语，多学一些数学。高考数学和本科数学脱节有多严重你们知道吗？微积分只是高等数学的入门你们知道吗？光是分析就有实分析、复分析、泛函分析、变分法…… 老子这些都没空学了，哪有空去纠结方言这种小事。

@vocaloid 这不是 bug。。。

@catalina 至少需要在 Linux 里面有啥 VMware 提供的辅助性软件，不然你不可能把大小压缩下去。因为磁盘分区表是 VM 管的，而不是宿主机管的。但是我对这个可操作性表示怀疑，因为 ext4 这个文件系统太 TM 复杂了。。。

@xupefei 我觉得如果你同时给这个方法和高性能的方法，我如果是面试官，我会很高兴。。。

因为确实有可读性 > 性能的场景。

@1oNflow 更进步一个层次，你得知道你所研究的领域的发展脉络、有什么问题。以及最重要的，要明白有什么根本性问题一直没有解决，但是包括大佬都只能暂时避而不谈。还有和其他领域的联系。

当然，以上所有，你都得有比较扎实的数学基础。

@1oNflow 其实机器学习的东西也是一步步推测试验解决问题…… 如果你不能以这种方式研究，而是读一堆论文，看到一个 trick 就放到你的模型里面试一试，基本上还都没有用处，那确实挺痛苦的。

机器学习的东西，看多了论文，大致上得有一种“啊这个 trick 放到我的模型里面到底会不会有用”的基本判断，甚至你得没看论文也能想出一些 trick （当然大概率最后发现别人已经提出过了）。这种境界就不会痛苦了。

@kisara AAAI IJCAI 是水会。。。

清本 ICLR 发了不少？你逗我？ ICLR 一年才录几篇？

ICLR 和 AAAI IJCAI 完全不是一类会议，要求有深度的。你看看这篇被拒稿的拒稿意见：

https://openreview.net/forum?id=Hyg74h05tX

这个二作 Xi Chen 好歹是当年一作和 Kingma 合作过的作者（ Variational Lossy Auto-encoder ）。

《继承法》第三十二条：无人继承又无人受遗赠的遗产，归国家所有；死者生前是集体所有制组织成员的，归所在集体所有制组织所有。

又不是你掏钱，你操这份心干嘛。

我上次看阿里云的手册，好像还没有纯的 Docker 服务，只有 VM 里面装 Docker ？

那么 Docker-Compose 还是个不错的选项。

另外注意编译一定要在同一台机器上编译，不然享受不到 cache，无法增量 push。

@niuzhuang 另外 Google 的公共机器学习实验服务就是 k8s 托管的。。。虽然我们实验室有 18 张 GPU 一般用不到云。

@niuzhuang k8s、docker 那不叫后端，叫工具。

我们现在（搞深度学习做应用）的实验室里面，基本流程就是 docker 起一个环境跑实验。

再说 MySQL、HBase，虽然我们实验室没人用，但是据我所知一些大公司的数据科学工作者也天天和这些玩意儿打交道。

你说这些就叫后端了吗？

我们实验室有一台机器装了 Maxwell 的 Titan X。

有一台机器装了 Pascal 的 1080 Ti。

我跑一个实验程序，前者要花 2 天多，后者只要 1 天 10 小时。

楼主可以感受一下代际差异。

一方面集体发声“声讨”低薪九九六。

另一方面，出了这么点快递费，就要求快递员每件都送货上门（甚至是这么重的水）。

不觉得哪里不对嘛？
- - - -

如果互联网行业要高薪九九六 -> 大部分互联网公司成本增加 -> 网购物价增加 -> 大部分人获得同样生活体验的成本增加 -> 反过来提升各行业的薪水 -> 快递费增加。

你把两条 System.out.println 语句输出的内容做一下细微变化再看看。

如果真的按照你叙述的情况的话，你没错，只是你所处的环境似乎不太好。

用 jpeg 流，这是何等奢侈的行为。。。

因为需要正则表达式的地方，你不用的话，写出来的程序更难读、更难维护。

我管着 30 多台 Ubuntu 服务器，如果算上 vm 可能有 40 ～ 50。。。

虽然我不关心电费，但是它至少从来不崩溃。