还是买房吧

保命要紧

打一架

我来晚了

试一试能不能中

@LeeSeoung 入门不是很难，我前面也说了，你可以 copy paste 出结果 done 。请问，你有没有用深度学习做过一些有意思的事情？还是只是凭自己的感觉说这个东西很容易上手，百度一下 google 一下的事情。我相信如果自己动手做过一些例子，再说这个很容易就没那么有底气了。

看看 stackoverflow 上别人对几个参数提出的疑问，看 tensorflow 的文档看不懂，所以跑到 stackoverflow 上提问： http://stackoverflow.com/questions/34642595/tensorflow-strides-argument#　　　
http://stackoverflow.com/questions/34619177/what-does-tf-nn-conv2d-do-in-tensorflow

哈哈哈哈

@nyanyh 你要写一个简单的回归问题，拟合一个曲线确实不难，但是写个 hello world 就代表会 C 语言了? 深度学习这块，各种优化器 backpropagation 好像不是那么容易就能搞明白的，还有卷积神经网络， 3 维卷积神经网络，我觉得如果不了解背后的原理写代码的时候参数完全不知道怎么填啊，有价值的东西都不是那么好学的。

@LeeSeoung 原来机器学习这么简单啊，我好笨

google drive

用 tensorflow 吧，资料非常多，你在 youtube 上可以搜到一堆视频教程，安装也很方便，就是一个 python 的包，虽然现在也有 java 、 c++和 go 的接口，但用的最多的还是 python 。

keras 或者 tflearn 对底层封装度太高了， tensorflow 写 50 行代码， tfleran 可能写一半就可以了，初学者用这个会不会有种写完都不知道发生了什么的感觉？

caffe 只能编译安装，要解决各种依赖，一不小心就编译出错，不过 arch4edu 源里有打包 caffe ，托管在清华大学开源镜像站上，但这个只适用于 arch linux.

最后，你会发现深度学习搞到后面，没有 nvidia 的 gpu 是玩不转的，卷积神经网络的计算量太大了，用 cpu 跑根本不现实。

@sagaxu hp 或者 dell 的一些超级本对 linux 支持还算友好，我就见过买 ThinkPad X1 Carbon 装 arch linux 的

告白气球

我的笔记本机械硬盘就是 1T7200 转的，有时候会比较吵

我不太关心顺序，反正都是无聊的时候刷。 twitter 的官方客户端用着还行，但微博的官方客户端太重了，换 smooth 了，然而微博官方做了很多限制。